JP2010244374A - 組織管理支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】組織の成員の能力を共同作業者より受ける影響をも適切に考慮して予測すること。
【解決手段】組織の成員が行った作業について、単独作業の作業時間の割合と、共同作業の作業時間の割合と、共同作業者の識別情報とを判別可能な作業履歴情報を記憶した作業履歴情報記憶手段と、組織の成員及び共同作業者ごとに過去の所定期間ごとに評価された能力値の履歴を記憶した能力値記憶手段と、該成員の共同作業者の能力値の履歴に基づいて算出される該共同作業者の能力値の変化率と共同作業の作業時間の割合とに基づいて該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、成員の能力値の履歴に基づいて算出される該成員の能力値の変化率と単独作業の作業時間の割合とに基づいて予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、第一及び第二の寄与値に基づく予測変化率に基づいて該成員の能力値の予測値を算出する手段とを有する。
【選択図】図３

Description

本発明は、組織管理支援装置に関し、特に組織に属する成員の能力を評価する組織管理支援装置に関する。

企業自体又は企業内の部門等の組織が効率的に機能するためには、組織内の成員の構成が重要である。例えば、上司と部下との相性が悪い場合、上司の指示に従って組織全体が一体となって機能することは難しい。斯かる点に鑑みて、従来、上司と部下との相性を考慮して組織編成を行うことが考えられている（例えば、特許文献１）。

他方において、企業において新たな価値を生み出す源泉として、知識創造が重要であるといわれている。高業績企業においては、従業員が新しい知識を生み出す活動をしていることが知られている。そうすると、新しい知識を生み出すための要件の一つとして、個々の従業員の将来の成長を考慮した人材配置が必要であると考えられる。

特開２００３−２４２３３９号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、各従業員の将来の成長については考慮されていない。また、各従業員の成長には、他の従業員から受ける影響も寄与すると考えられるが、特許文献１に記載された技術では、他の従業者から受ける影響について十分な考慮がなされていない。すなわち、単に、相性の合う従業員と同じ組織にいるだけでは該従業員から受ける影響は希薄であると考えられる。他の従業員との間に具体的な業務における接触があってこそ他の従業員から受ける影響は個人の成長へ寄与すると考えられる。以上の通り、従来の技術では、従業員の将来の成長を見据えた組織編成を行うことは困難であった。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、組織の成員の能力を共同作業者より受ける影響をも適切に考慮して予測することができる組織管理支援装置の提供を目的とする。

そこで上記課題を解決するため、組織管理支援装置は、組織の成員が行った作業について、単独作業の作業時間の割合と、共同作業の作業時間の割合と、共同作業者の識別情報とを判別可能な作業履歴情報を記憶した作業履歴情報記憶手段と、前記組織の成員及び前記共同作業者ごとに過去の所定期間ごとに評価された能力値の履歴を記憶した能力値記憶手段と、該成員の前記共同作業者の前記能力値の履歴に基づいて算出される該共同作業者の能力値の変化率と前記共同作業の作業時間の割合とに基づいて該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、前記成員の前記能力値の履歴に基づいて算出される該成員の能力値の変化率と前記単独作業の作業時間の割合とに基づいて前記予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、前記第一の寄与値及び前記第二の寄与値に基づく前記予測変化率に基づいて該成員の能力値の予測値を算出する予測値算出手段とを有する。

組織の成員の能力を共同作業者より受ける影響をも適切に考慮して予測することができる。

本発明の実施の形態における組織管理システムの構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における組織管理サーバのハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態の組織管理サーバの機能構成例を示す図である。 組織管理システムによる処理手順の概要を説明するためのフローチャートである。 組織情報ＤＢの構成例を示す図である。 入出力端末による入力情報の受け付け処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。 入力画面の表示例を示す図である。 組織管理サーバによる従業員の作業時間の割合の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。 作業ログＤＢの構成例を示す図である。 作業時間の割合の算出処理結果例を示す図である。 組織管理サーバによるコンピテンシー予測値の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。 コンピテンシーＤＢの構成例を示す図である。 コンピテンシーＤＢより取得されたカレント従業員及び共同作業者のコンピテンシー実績値の履歴を示す図である。 従業員Ａのコンピテンシー平均値の履歴の近似直線の例を示す図である。 成長度の算出結果例を示す図である。 コンピテンシー値と経験年数との関係を示す図である。 予測成長度の算出式を示す図である。 試算結果ＤＢの構成例を示す図である。 組織管理サーバによる調査単位ごとのコンピテンシー予測値の分布のばらつきの算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。 予測値分布ＤＢの構成例を示す図である。 本実施の形態において理想的であると考えるコンピテンシー値の分布例を示す図である。 ローテーションが必要な組織の判定結果の表示例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における組織管理システムの構成例を示す図である。同図において、組織管理システム１は、一台以上の入出力端末２０と組織管理サーバ１０とを有する。各入出力端末２０と組織管理サーバ１０とは、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等のネットワーク３０（有線又は無線の別は問わない。）によって接続されている。

組織管理サーバ１０は、企業内の部門（事業部、本部、部、又は課）等の組織に属する従業員（成員）について、業務に関するコンピテンシー値（能力値）の成長度（変化率）を推測又は予測するための処理を実行するコンピュータである。コンピテンシー値とは、業務に必要とされるスキルのレベルを示す指標である。本実施の形態において、組織管理サーバ１０は、推測又は予測（以下、「予測」で統一する。）されたコンピテンシー値の成長度を利用して、組織の活性化のために従業員の異動（ローテーション）が必要とされる組織を判定する。

入出力端末２０は、組織管理サーバ１０が実行する処理に対する入力情報の入力や、該処理の実行結果の出力（表示）等に利用されるコンピュータである。

図２は、本発明の実施の形態における組織管理サーバのハードウェア構成例を示す図である。図２の組織管理サーバ１０は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置１００と、補助記憶装置１０２と、メモリ装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、インタフェース装置１０５とを有する。

組織管理サーバ１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って組織管理サーバ１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

なお、入出力端末２０は、図２に示されるハードウェア構成に加え、組織管理サーバ１０には、キーボードやマウス等の入力装置や、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等の表示装置等を備えていればよい。但し、組織管理サーバ１０が入出力端末２０の機能を兼ねてもよい。すなわち、組織管理サーバ１０が入力装置及び表示装置を備えていてもよい。この場合、入出力端末２０は、必ずしも必要ではない。したがって、以下において、入出力端末２０が実行する処理手順は、組織管理サーバ１０において実行されてもよい。

図３は、本発明の実施の形態の組織管理サーバの機能構成例を示す図である。同図において、組織管理サーバ１０は、入力情報受信部１１１、コンピテンシー予測部１１２、予測値分布解析部１１３、対象組織判定部１１４、及び処理結果送信部１１５等を有する。これら各部は、組織管理サーバ１０にインストールされたプログラムがＣＰＵ１０４に実行させる処理によって実現されるソフトウェアである。組織管理サーバ１０は、また、組織情報ＤＢ１１６、コンピテンシーＤＢ１１７、作業ログＤＢ１１８、試算結果ＤＢ１１９、及び予測値分布ＤＢ１２０等を有する。これらＤＢ（Data Base）は、組織管理サーバ１０の補助記憶装置１０２を利用して各種の情報を管理（記憶）する。但し、これらＤＢは、組織管理サーバ１０とネットワークを介して接続された記憶装置上に形成されてもよい。

入力情報受信部１１１は、入力端末２０より入力情報を受信する。入力情報とは、組織の成員（従業員）のコンピテンシー値の予測処理の対象を特定する情報である。コンピテンシー予測部１１２は、入力情報、組織情報ＤＢ１１６、及びコンピテンシーＤＢ１１７等を利用して従業員のコンピテンシー値の予測値（コンピテンシー予測値）を算出し、算出結果を試算結果ＤＢ１１９に記録する。組織情報ＤＢ１１６は、各従業員が所属する組織を示す情報を記憶している。コンピテンシーＤＢ１１７は、各従業員のコンピテンシー値の実績値（コンピテンシー実績値）の履歴を記憶している。コンピテンシー実績値は、例えば、所定時期（一年ごと又は半年ごと等。以下、「評価時期」という。）に行われる上司との業務評価に関する面談によって確定され、コンピテンシーＤＢ１１７に登録される。予測値分布解析部１１３は、試算結果ＤＢ１１９に記録された各従業員のコンピテンシー予測値のばらつきを示す指標を組織単位で算出し、算出結果を予測値分布ＤＢ１２０に記録する。対象組織判定部１１４は、予測値分布ＤＢ１２０に記録された情報に基づいて、ローテーションの必要な組織を判定する。処理結果送信部１１５は、対象組織判定部１１４による判定結果を示す情報を入出力端末２０に送信する。

入出力端末２０は、入力制御部２１及び出力制御部２２等を有する。これら各部は、入出力端末２０にインストールされたプログラムがＣＰＵに実行させることにより実現されるソフトウェアである。入力制御部２１は、入力情報をユーザに入力させ、該入力情報を組織管理サーバ１０の入力情報受信部１１１に送信する。出力制御部２２は、処理結果送信部１１５より送信される情報を入出力端末２０の表示装置に表示させる。

以下、組織管理システム１の処理手順について説明する。図４は、組織管理システムによる処理手順の概要を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１０１において、入出力端末２０の入力制御部２１は、ユーザより入力情報の入力を受け付ける。入力制御部２１は、受け付けた入力情報を組織管理サーバ１０の入力情報受信部１１１に送信する。入力情報受信部１１１は、受信した入力情報を、以降の処理ステップにおいて利用可能なようにメモリ装置１０３に記録する。

入力情報には、調査範囲、調査単位、及び予測時期等が含まれる。調査範囲とは、ローテーションの必要な組織の探索対象とする特定の上位組織（例えば、「ＸＸＸ研究部」等）をいう。調査単位とは、調査範囲内の組織階層のどのレベル（例えば、本部、部、チーム等のレベル）を単位としてローテーションの必要な組織を探し出すかを示す情報である。予測時期とは、コンピテンシー値の予測の対象とする時期を示す情報である。

続いて、組織管理サーバ１０のコンピテンシー予測部１１２は、調査範囲とされた組織に属する全ての従業員のうちの一人を処理対象とする（Ｓ１０２）。調査範囲とされた組織に属する従業員は、組織情報ＤＢ１１６に基づいて判定される。

図５は、組織情報ＤＢの構成例を示す図である。組織情報ＤＢ１１６には、従業員ごとに、グループ名、本部名、部名、チーム名、及び従業員番号等が登録（記録）されている。本実施の形態では、グループの下に複数の本部が有り、本部の下に複数の部が有り、部の下に複数のチームが有るといった組織階層を例とする。組織情報ＤＢ１１６における、グループ名、本部名、部名、チーム名は、従業員が属するグループ、本部、部、チームの名前である。従業員番号は、従業員ごとに一意な番号（識別情報）である。なお、本実施の形態において、従業員番号は、便宜上、アルファベットによって表現されている。

コンピテンシー予測部１１２は、調査範囲とされた組織（グループ、本部、又は部）に属する全従業員の内の一人をステップＳ１０２において処理対象とする。以下、処理対象とされた従業員を「カレント従業員」という。続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業員が行った過去の作業（業務）について、単独作業及び共同作業それぞれの作業時間の割合を算出する（Ｓ１０３）。単独作業とは一人で行った作業をいう。共同作業とは他の従業員と共同して行った作業をいう。続いて、コンピテンシー予測部１１２は、単独作業及び共同作業の作業時間の割合等に基づいて、予測時期経過後のカレント従業員のコンピテンシー予測値を算出する（Ｓ１０４）。

ステップＳ１０３及びＳ１０４の処理が調査範囲の全ての従業員について完了すると（Ｓ１０２でＮｏ）、予測値分布解析部１１３は、調査単位の組織ごとの従業員のコンピテンシー予測値の分布のばらつきを示す指標値を算出する。対象組織判定部１１４は、算出された指標値に基づいてローテーションが必要な組織を判定する（Ｓ１０５）。判定結果は、処理結果送信部１１５によって入出力端末２０の出力制御部２２に送信される。出力制御部２２は、受信した判定結果を入出力端末の表示装置に表示させる（Ｓ１０６）。

続いて、ステップＳ１０１の詳細について説明する。図６は、入出力端末による入力情報の受け付け処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２０１において、入力制御部２１は、入力情報の入力画面を入出力端末２０の表示装置に表示させる。

図７は、入力画面の表示例を示す図である。入力画面５１０は、調査範囲入力領域５１１、調査単位入力領域５１２、及び予測時期入力領域５１３等を有する。入力制御部２１は、調査範囲入力領域５１１を介して調査範囲の入力を受け付ける（Ｓ２０２）。また、入力制御部２１は、調査単位入力領域５１２を介して調査単位の入力（選択）を受け付ける（Ｓ２０３）。更に、入力制御部２１は、予測時期入力領域５１３を介して予測時期の入力を受け付ける（Ｓ２０４）。図７では、調査範囲として「研究所ＡＡ研究本部Ａ研究部」が指定され、調査単位としてチームが指定され、予測時期として１年後が指定された例が示されている。

ユーザによる入力装置の操作によってＯＫボタン５１４がクリックされると、入力制御部２１は、入力画面５１０を介して入力された入力情報を組織管理サーバ１０の入力情報受信部１１１に送信する（Ｓ２０５）。

続いて、図４のステップＳ１０３の詳細について説明する。図８は、組織管理サーバによる従業員の作業時間の割合の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ３０１において、コンピテンシー予測部１１２は、作業ログＤＢ１１８に登録されている情報（作業ログ情報）に基づいて、カレント従業員の過去の所定期間における総作業時間を算出する。

図９は、作業ログＤＢの構成例を示す図である。作業ログＤＢ１１８には、従業員が行った過去の作業ごとに（作業項目ごとに）、日付、開始時刻、終了時刻、作業時間、作業概要、共同作業者等の項目に関する値が登録されている。日付は、作業が行われた日付である。開始時刻及び終了時刻は、作業の開始時刻又は終了時刻である。作業時間は、作業の所要時間である。すなわち、開始時刻と終了時刻とによって区切られる時間である。作業概要は、作業の内容を示す情報である。共同作業者は、共同作業者の識別情報であり、本実施の形態では当該識別情報として従業員番号が利用されている。共同作業者の値は、共同作業に関して登録され、単独作業に関しては登録されない。換言すれば、共同作業者に値が登録されている作業は共同作業であり、値が登録されていない作業は単独作業である。なお、図９は、或る一人の従業員に関する作業ログ情報を示す。すなわち、作業ログＤＢ１１８には、従業員ごとに図９に示されるような作業ログ情報が登録されている。

したがって、コンピテンシー予測部１１２は、作業ログＤＢ１１８に登録されているカレント従業員の作業ログ情報に基づいて、所定期間における作業時間の総和を算出する。ここで、所定期間（以下、「作業期間」という。）とは、前回のコンピテンシー実績値が確定されたときから現時点までである。厳密には、作業期間は、前回のコンピテンシー実績値がコンピテンシーＤＢ１１７に入力されたときから現時点となる。前回のコンピテンシー実績値がコンピテンシーＤＢ１１７に入力されたときを示す情報は、例えば、コンピテンシーＤＢ１１７に記録されていてもよいし、他のテーブル等に記録されていてもよい。但し、作業期間は、ユーザによって指定可能としてもよい。例えば、入力情報の一部に作業期間を含めてもよい。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カンレント従業員の作業ログ情報より、作業期間における共同作業に関する共同作業者の従業員番号を抽出する（Ｓ３０２）。この際、共同作業者（従業員番号）の重複は排除される。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業者の作業ログ情報に基づいて、カレント従業者の作業期間内の共同作業について、共同作業者別に作業時間（共同作業時間）の総和を算出する（Ｓ３０３）。続いて、コンピテンシー予測部１１２は、共同作業時間の割合を共同作業者別に算出する（Ｓ３０４）。具体的には、コンピテンシー予測部１１２は、共同作業者別の共同作業時間の総和のそれぞれをカレント従業者の作業期間内の作業時間の総和によって除する。続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業者の作業ログ情報に基づいて、カレント従業者の作業期間内の単独作業の作業時間（単独作業時間）の総和を算出する（Ｓ３０５）。続いて、コンピテンシー予測部１１２は、単独作業時間の割合を算出する（Ｓ３０６）。具体的には、コンピテンシー予測部１１２は、単独作業時間の総和をカレント従業者の作業期間内の作業時間の総和によって除する。

図８の処理の結果、図１０に示されるような情報がメモリ装置１０３に記録される。図１０は、作業時間の割合の算出処理結果例を示す図である。同図に示されるように、共同作業者ごとの共同作業時間の割合と、カレント従業員の単独作業時間の割合とがメモリ装置１０３に記録される。なお、従業員Ａがカレント従業員であるとする。したがって、共同作業時間の割合は、従業員Ａと他の従業員との共同作業時間の割合である。また、単独作業時間の割合は、従業員Ａの単独作業の作業時間の割合である。

続いて、図４のステップＳ１０４の詳細について説明する。図１１は、組織管理サーバによるコンピテンシー予測値の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ４０１において、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業者及び各共同作業者のコンピテンシー実績値の履歴をコンピテンシーＤＢ１１７より取得し、以降の処理ステップにおいて利用可能なようにメモリ装置１０３に記録する。

図１２は、コンピテンシーＤＢの構成例を示す図である。同図には、コンピテンシーＤＢ１１７を構成するコンピテンシー実績テーブル１１７１及びコンピテンシーカテゴリテーブル１１７２が示されている。

コンピテンシー実績テーブル１１７１には、コンピテンシー項目（コンピテンシー１〜Ｎ）ごとに従業員のコンピテンシー実績値の履歴が登録されている。コンピテンシー実績値は、上記したように上司との面談等によって評価された結果である。コンピテンシー実績テーブル１１７１には、また、評価時期ごとに全コンピテンシー項目に対するコンピテンシー値の平均値（コンピテンシー平均値）も登録されている。同図では、２００１年〜２００４年の１年ごとにコンピテンシー実績値が評価された例が示されている。なお、図１２のコンピテンシー実績テーブル１１７１は、或る一人の従業員に関するコンピテンシー実績値の履歴を示す。すなわち、コンピテンシーＤＢ１１７には、従業員ごとにコンピテンシー実績テーブル１１７１が登録されている。

コンピテンシーカテゴリテーブル１１７２には、各コンピテンシー項目の意味が組織ごとに登録されている。すなわち、各コンピテンシー項目の意味は、組織ごとに異なるものとすることができる。同図の例では本部ごとに定義された例が示されているが、組織階層における他のレベルを単位としてコンピテンシー項目の意味が定義されてもよい。

また、図１３は、コンピテンシーＤＢより取得されたカレント従業員及び共同作業者のコンピテンシー実績値の履歴を示す図である。すなわち、ステップＳ４０１の実行の結果、図１３に示されるようなコンピテンシー履歴情報がメモリ装置１０３に記録される。同図のコンピテンシー履歴情報には、カレント従業員及び共同作業者ごとに各年のコンピテンシー平均値（コンピテンシー平均値の履歴）が含まれている。すなわち、Ａ〜Ｅは、従業員番号を示す。ところで、従業員Ａについては、４年目のコンピテンシー平均値は無い。これは、従業員Ａについては、３年分の記録しか無いことを示す。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業者のコンピテンシー平均値の履歴に基づいて、当該履歴の近似直線（近似式）を求める（Ｓ４０２）。

図１４は、従業員Ａのコンピテンシー平均値の履歴の近似直線の例を示す図である。同図において、折れ線Ｌ１は、従業員Ａのコンピテンシー平均値の履歴を連結して形成される折れ線である。直線Ｌ２は、折れ線Ｌ１に対する近似直線である。近似直線が求まることにより、近似直線の傾き及びｙ切片が求まる。同図の例では、近似直線の式（近似式）は、ｙ＝１．５ｘ＋０．３３３となる。ここで、近似直線の傾き（１．５）は、従業員Ａのコンピテンシー平均値の時間の経過に対する変化率、すなわち、従業員の成長度を示す。なお、近似直線の導出は、周知の方法を用いて行えばよい。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業員と同様の処理内容によって各共同作業者の成長度を算出する（Ｓ４０３）。すなわち、共同作業者ごとに、コンピテンシー平均値の履歴に対する近似直線が求められ、当該近似直線の傾きが成長度として算出される。

ステップＳ４０２及びＳ４０３の実行により、図１５に示されるような情報がメモリ装置１０３に記録される。図１５は、成長度の算出結果例を示す図である。同図に示されるようにカレント従業員と共同作業者ごとに成長度（近似直線の傾き）が記録される。また、少なくともカレント従業員については、近似直線のｙ切片が記録される。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、カレント従業者の予測成長度を次のような考え方に基づいて算出する（Ｓ４０４）。

第一に、各従業員の成長は、共同作業者の成長の影響を受けるということ考慮する。例えば、周囲の従業員の成長が著しい組織では、周囲に影響されて各個人の成長も促進されると考えられるからである。一方、周囲の成長が鈍い組織では、周囲に影響されて各個人の成長も鈍化していくと考えられるからである。

第二に、個人の成長度に応じて周囲から受ける影響の度合いが異なりうることを考慮する。コンピテンシーが熟達し、自己の考えが確立されてくると、周囲からの吸収力が弱くなっていくと考えられるからである。一方、コンピテンシーが低く、自己の考えが確立されていない場合、周囲からの吸収力は強いと考えられるからである。なお、一般的に、コンピテンシー値と経験年数とは、図１６に示されるような関係にあると考えられる。すなわち、経験年数が少ない場合成長度（傾き）は高く、経験を積むに従って成長度（傾き）は低くなると考えられる。そこで、本実施の形態では、成長度が低い状態Ａは、周囲からの影響を受にくい状態とし、成長度が高い状態Ｂは、周囲からの影響を受け安い状態であるとする。

以上の考え方を実現すべく、コンピテンシー予測部１１２は、図１７に示される式（１）に基づいてカレント従業員の予測成長度を算出する。

図１７は、予測成長度の算出式を示す図である。式（１）において、項１は、カレント従業員の予測成長度のうち、共同作業の影響による寄与値を算出するための項である。項１の中で、項１−１は、各共同作業者の成長度について共同作業時間の割合によって重み付けしたものの総和を算出する項である。この際、（共同作業者の成長度）/（自分の成長度）の項によって、共同作業者の成長度が正規化されている。また、項１−２をは、カレント従業員の成長度に応じて変化する共同作業者から受ける影響の度合いを算出する項である。すなわち、項１−２では、カレント従業員の成長度と共同作業の割合の総和（全共同作業の割合）とを乗ずることにより、共同作業者から受ける影響の度合いが算出される。項１−２は、項１−１に乗ぜられる。したがって、項１の値は、項１−２の値に比例する。すなわち、カレント従業員の成長度が低ければ（すなわち、周囲の影響を受けにくい状態にあれば）、項１の値は小さくなる。

一方、項２は、カレント従業員の予測成長度のうち、単独作業の影響による寄与値を算出するための項である。単独作業によっても個人の能力は向上すると考えられるからである。

例えば、図１０及び図１５を式（１）に当てはめた場合、カレント従業員（従業員Ａ）の予測成長度は以下のように算出される。

｛（２／１．５×０．１／０．７）＋（３／１．５×０．２／０．７）＋（１／１．５×０．２／０．７）＋（２／１．５×０．２／０．７）｝×１．５×０．７＋（１．５×０．３）＝１．８５

なお、業務の内容等に応じて、式（１）に当てはめる対象を変更してもよい。例えば、コンピテンシー値の低い従業員からの影響は受けづらい場合、カレント従業員よりもコンピテンシー値の低い共同作業者に関するパラメータ（成長度や共同作業の割合等）は除外してカレント従業員の予測成長度を算出してもよい。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、ステップＳ４０２において導出された近似式（ｙ＝１．５ｘ＋０．３３３）の傾きをカレント従業員の予測成長度（１．８５）と入れ替えることにより、コンピテンシー予測値算出式を導出する（Ｓ４０５）。したがって、導出されるコンピテンシー予測値算出式は、ｙ＝１．８５ｘ＋０．３３３となる。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、コンピテンシー予測値算出式に予測時期を当てはめることにより、予測時期におけるコンピテンシー予測値を算出する（Ｓ４０６）。図７に示されるように１年後が予測時期とされている場合、ｘの値は、３＋１＝４となる。図１３に示されるように、カレント従業員である従業員Ａのコンピテンシー値は３年目まで実績値が確定しており、予測時期の１年後とは、４年目に相当するからである。したがって、カレント従業員の４年目のコンピテンシー予測値は、１．８５×４＋０．３３３＝７．０６７となる。

続いて、コンピテンシー予測部１１２は、算出されたコンピテンシー予測値を試算結果ＤＢ１１９に記録する（Ｓ４０７）。調査範囲に属する各従業員についてコンピテンシー予測値が算出されることにより、試算結果ＤＢ１１９の内容は図１８に示されるようになる。

図１８は、試算結果ＤＢの構成例を示す図である。同図に示されるように、試算結果ＤＢ１１９には、調査範囲に属する従業員ごとにコンピテンシー予測値（試算値）が記録される。

続いて、図４のステップＳ１０５の詳細について説明する。図１９は、組織管理サーバによる調査単位ごとのコンピテンシー予測値の分布のばらつきの算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ５０１において、予測値分布解析部１１３は、調査範囲に属する組織について調査単位ごとに一つの組織（本実施の形態ではチーム）を処理対象とする（Ｓ５０１）。以下、処理対象とされた組織を「カレント組織」という。続いて、予測値分布解析部１１３は、カレント組織に属する従業員のコンピテンシー予測値を試算結果ＤＢ１１９より取得する（Ｓ５０２）。続いて、予測値分布解析部１１３は、取得されたコンピテンシー予測値の分散を算出する（Ｓ５０３）。分散は、標本分散であてもよいし、不偏分散であってもよい。また、ばらつきを判定可能指標であれば、分散の代わりに他の指標を用いてもよい。例えば、標準偏差を用いてもよい。続いて、予測値分布解析部１１３は分散の算出結果をカレント組織の組織階層情報に関連付けて予測値分布ＤＢ１２０に記録する（Ｓ５０４）。ステップＳ５０２〜Ｓ５０４の処理が調査範囲に属する調査単位の全ての組織について完了すると（Ｓ５０１でＹｅｓ）、予測値分布ＤＢ１２０は、図２０に示されるような状態となる。

図２０は、予測値分布ＤＢの構成例を示す図である。同図に示されるように、予測値分布ＤＢ１２０には、調査単位の組織ごと（チームごと）にコンピテンシー予測値の分散が記録される。なお、予測値分布ＤＢ１２０における、ビジネスグループ名、本部名、部名、及びチーム名は、組織階層情報に相当する。

続いて、対象組織判定部１１４は、分散に基づいてローテーションの必要な組織（ローテーションの対象とする組織）を判定する（Ｓ５０５）。具体的には、分散が相対的に小さい組織（例えば、分散が最小の若しくは下位Ｎ番目までの組織）、又は分散が閾値より小さい組織はローテーションが必要であると判定される。すなわち、コンピテンシー予測値のばらつきが小さい組織がローテーションの必要な組織であると判定される。

当該判定の意義について説明する。図２１は、本実施の形態において理想的であると考えるコンピテンシー値の分布例を示す図である。同図に示されるように、本実施の形態では、コンピテンシー値と人数との関係が正規分布を示す状態が理想的であると考える。このような分布を示す組織においては、コンピテンシー値の高いベテランと、当該ベテランの後継者となりうる中堅と、更に、将来の人材である新人とがバランス良く存在すると考えられるからである。すなわち、このような組織では、中堅又は新人の従業員は、自らよりもコンピテンシー値の高い従業員と共同作業を行える可能性が高く、斯かる共同作業者からの影響により効率的な成長が期待できるからである。そして、コンピテンシー値と人数との関係が正規分布を示す場合、コンピテンシー値のばらつきは大きくなる。

一方、ベテラン、中堅、又は新人のいずれかに偏っている組織は、コンピテンシー値のばらつきは小さくなる。斯かる組織においては、共同作業者が同レベルである可能性が高く、各従業員の効率的な成長を期待しづらい。

以上のような考えに基づいて、本実施の形態では、コンピテンシー予測値のばらつきが小さい組織は、ローテーションの必要があると判定するのである。したがって、例えば、図２０に示されるような予測値分布ＤＢ１２０に基づけば、Ｂチームがローテーションの必要な組織であると判定される。

続いて、処理結果送信部１１５は、対象組織判定部１１４による判定結果を入出力端末２０の出力制御部２２に送信する（Ｓ５０６）。例えば、Ｂチームの識別情報（例えば、チーム名）が送信される。

出力制御部２２は、当該判定結果を受信すると、図４のステップＳ１０６において、入出力端末２０の表示装置に当該判定結果を表示させる。

図２２は、ローテーションが必要な組織の判定結果の表示例を示す図である。同図の判定結果表示画面５２０には、ローテーションが必要なチームのチーム名として「Ｂチーム」が表示されている。

なお、上記では、複数の組織の中からローテーションが必要な組織を探し出す処理について説明したが、特定の組織の妥当性等の検証に組織管理システム１を用いてもよい。例えば、ユーザに検証対象とする組織（例えば、Ｂチーム）を指定させ、当該組織について上記の処理を実行し、ばらつきを示す指標値を出力するようにしてもよい。この際、指標値そのものではなく指標値に対応させて記憶されているアドバイス等を表示させてもよい。ユーザ、表示内容を参照し、当該組織の妥当性等を検討することができる。

上述したように、本実施の形態における組織管理システム１によれば、共同作業者から受ける影響を考慮して従業員（組織の成員）の成長度及びコンピテンシー予測値が算出することができる。すなわち、共同作業者から受ける影響を考慮して、各従業員の将来の能力を予測することができる。

また、本実施の形態における組織管理システム１は、以上のように算出されるコンピテンシー予測値のばらつきに基づいて組織のローテーションの必要性が判定される。したがって、将来の従業員の成長を考慮して組織の編成を行うことができる。

なお、各従業員について算出されるコンピテンシー予測値は、組織のローテーションの必要性の判定のみならず、各従業員の育成方針の検討等、多種多様な用途に適用されもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
組織の成員が行った作業について、単独作業の作業時間の割合と、共同作業の作業時間の割合と、共同作業者の識別情報とを判別可能な作業履歴情報を記憶した作業履歴情報記憶手段と、
前記組織の成員及び前記共同作業者ごとに過去の所定期間ごとに評価された能力値の履歴を記憶した能力値記憶手段と、
該成員の前記共同作業者の前記能力値の履歴に基づいて算出される該共同作業者の能力値の変化率と前記共同作業の作業時間の割合とに基づいて該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、前記成員の前記能力値の履歴に基づいて算出される該成員の能力値の変化率と前記単独作業の作業時間の割合とに基づいて前記予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、前記第一の寄与値及び前記第二の寄与値に基づく前記予測変化率に基づいて該成員の能力値の予測値を算出する予測値算出手段とを有する組織管理支援定装置。
（付記２）
前記予測値算出手段は、前記成員の能力値の変化率に応じて前記第一の寄与値を変化させる付記１記載の組織管理支援装置。
（付記３）
前記作業履歴情報記憶手段は、前記組織の成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記予測値算出手段は、前記成員ごとに前記予測値を算出し、
複数の前記予測値のばらつきを示す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値を出力する指標値出力手段とを有する付記１又は２記載の組織管理支援装置。
（付記４）
前記作業履歴情報記憶手段は、複数の組織について成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記指標値算出手段は、前記組織ごとに前記指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記複数の組織の中で前記予測値のばらつきが相対的に大きい組織を判定する判定手段と、
判定された組織の識別情報を出力する組織出力手段とを有する付記３記載の組織管理支援装置。
（付記５）
コンピュータが実行する組織管理支援方法であって、
能力値記憶手段に記憶された、組織の成員について過去の所定時間ごとに評価された能力値の履歴に基づいて該成員の能力値の変換率を算出する第一の能力変化率算出手順と、
前記能力値記憶手段に記憶された、前記成員の共同作業者について前記所定期間ごとに評価された能力値の履歴に基づいて前記共同作業者の能力値の変化率を算出する第二の能力変化率算出手順と、
前記成員の行った作業について作業履歴情報記憶手段に記憶された、共同作業の作業時間の割合と前記共同作業者の能力値の変化率とに基づいて、該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、前記作業履歴情報記憶手段に記憶された、該成員の単独作業の作業時間の割合と該成員の能力値の変化率とに基づいて前記予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、前記第一の寄与値及び前記第二の寄与値に基づいて前記予測変化率を算出する予測変化率算出手順と、
前記予測変化率に基づいて前記成員の能力値の予測値を算出する予測値算出手順とを有する組織管理支援定方法。
（付記６）
前記予測変化率算出手順は、前記成員の能力値の変化率に応じて前記第一の寄与値を変化させる付記５記載の組織管理支援方法。
（付記７）
前記作業履歴情報記憶手段は、前記組織の成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記予測値算出手順は、前記成員ごとに前記予測値を算出し、
複数の前記予測値のばらつきを示す指標値を算出する指標値算出手順と、
前記指標値を出力する指標値出力手順とを有する付記５又は６記載の組織管理支援方法。
（付記８）
前記作業履歴情報記憶手段は、複数の組織について成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記指標値算出手順は、前記組織ごとに前記指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記複数の組織の中で前記予測値のばらつきが相対的に大きい組織を判定する判定手順と、
判定された組織の識別情報を出力する組織出力手順とを有する付記７記載の組織管理支援方法。
（付記９）
コンピュータに、
能力値記憶手段に記憶された、組織の成員について過去の所定時間ごとに評価された能力値の履歴に基づいて該成員の能力値の変換率を算出する第一の能力変化率算出手順と、
前記能力値記憶手段に記憶された、前記成員の共同作業者について前記所定期間ごとに評価された能力値の履歴に基づいて前記共同作業者の能力値の変化率を算出する第二の能力変化率算出手順と、
前記成員の行った作業について作業履歴情報記憶手段に記憶された、共同作業の作業時間の割合と前記共同作業者の能力値の変化率とに基づいて、該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、前記作業履歴情報記憶手段に記憶された、該成員の単独作業の作業時間の割合と該成員の能力値の変化率とに基づいて前記予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、前記第一の寄与値及び前記第二の寄与値に基づいて前記予測変化率を算出する予測変化率算出手順と、
前記予測変化率に基づいて前記成員の能力値の予測値を算出する予測値算出手順とを実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記予測変化率算出手順は、前記成員の能力値の変化率に応じて前記第一の寄与値を変化させる付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記作業履歴情報記憶手段は、前記組織の成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記予測値算出手順は、前記成員ごとに前記予測値を算出し、
複数の前記予測値のばらつきを示す指標値を算出する指標値算出手順と、
前記指標値を出力する指標値出力手順とを有する付記９又は１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記作業履歴情報記憶手段は、複数の組織について成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
前記指標値算出手順は、前記組織ごとに前記指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記複数の組織の中で前記予測値のばらつきが相対的に大きい組織を判定する判定手順と、
判定された組織の識別情報を出力する組織出力手順とを有する付記１１記載のプログラム。

１ 組織管理システム
１０ 組織管理サーバ
２０ 入出力端末
２１ 入力制御部
２２ 出力制御部
３０ ネットワーク
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１１１ 入力情報受信部
１１２ コンピテンシー予測部
１１３ 予測値分布解析部
１１４ 対象組織判定部
１１５ 処理結果送信部
１１６ 組織情報ＤＢ
１１７ コンピテンシーＤＢ
１１８ 作業ログＤＢ
１１９ 試算結果ＤＢ
１２０ 予測値分布ＤＢ
Ｂ バス

Claims (4)

1. 組織の成員が行った作業について、単独作業の作業時間の割合と、共同作業の作業時間の割合と、共同作業者の識別情報とを判別可能な作業履歴情報を記憶した作業履歴情報記憶手段と、
   前記組織の成員及び前記共同作業者ごとに過去の所定期間ごとに評価された能力値の履歴を記憶した能力値記憶手段と、
   該成員の前記共同作業者の前記能力値の履歴に基づいて算出される該共同作業者の能力値の変化率と前記共同作業の作業時間の割合とに基づいて該成員の能力値の予測変化率に対する第一の寄与値を算出し、前記成員の前記能力値の履歴に基づいて算出される該成員の能力値の変化率と前記単独作業の作業時間の割合とに基づいて前記予測変化率に対する第二の寄与値を算出し、前記第一の寄与値及び前記第二の寄与値に基づく前記予測変化率に基づいて該成員の能力値の予測値を算出する予測値算出手段とを有する組織管理支援定装置。
2. 前記予測値算出手段は、前記成員の能力値の変化率に応じて前記第一の寄与値を変化させる請求項１記載の組織管理支援装置。
3. 前記作業履歴情報記憶手段は、前記組織の成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
   前記予測値算出手段は、前記成員ごとに前記予測値を算出し、
   複数の前記予測値のばらつきを示す指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記指標値を出力する指標値出力手段とを有する請求項１又は２記載の組織管理支援装置。
4. 前記作業履歴情報記憶手段は、複数の組織について成員ごとに前記作業履歴情報を記憶し、
   前記指標値算出手段は、前記組織ごとに前記指標値を算出し、
   前記指標値に基づいて、前記複数の組織の中で前記予測値のばらつきが相対的に大きい組織を判定する判定手段と、
   判定された組織の識別情報を出力する組織出力手段とを有する請求項３記載の組織管理支援装置。

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