従業員アンケートを​実施する

2004 年の​ことです。​ラリー ペイジと​セルゲイ ブリンは、​当時 Google の​人事を​担当していた​ステイシー サリバン​（現チーフ カルチャー オフィサー）に​ある​指示を​出します。​それは、​Google 社員へ​仕事に​対する​考え方を​ インタビューして​報告せよ、と​いう​ものでしたが、​その​時点で、​Google は​数千人の​社員を​抱える​企業に​成長していました。​従業員の​気持ちを​読み取るには、​過去に​行ってきた​対面式の​インタビューではもは​や​効率が​悪く、​厳密な​評価が​できない​ことに​サリバンは​気付き、​Google で​最初の​従業員アンケートを​実施する​ことになりました。​

アンケートは、​組織に​関する​データを​集めるのに​最適な​方法です。​年 1 回の​従業員アンケート、​従業員から​マネージ​ャーに​対する​フィードバック フォーム、​研修後の​評価など​その​目的は​さまざまですが、​いずれの​場合も、​従業員から​直接データを​集める​ことで​意思決定に​役立つ情報が​得られ、​組織と​しての​活動を​方向付ける​ことができます。​

​「きちんと​した​アンケートは​手間が​かかるが、​いい​加減な​アンケートは​やる​意味が​ない」~ Google 社員の​モットーアンケートの​作成は、​一種の​サイエンスです。​ミシガン大学、​ハーバード大学、​デューク​大学などの​多くの​学術機関が​厳格な​プログラムを​設置して、​科学的に​検証された​方​法論を​発表しています。

アンケートを​実施するに​あたり、​まずは​ゴールを​考えます。​アンケートの​結果を​踏まえてどのような​対応を​とることに​なるか、​いくつもの意思決定を​下す準備は​できているか、​あるいは​結果に​基づき現状を​維持する​事柄は​どれか、​などです。​最初の​アンケートの​質問を​作成する​前に、​以下を​自問してみてください。

この​アンケートは、​組織内の​どのような​課題の​解決に​役立つのか

• アンケートの​目的を​明確に​述べられるか？
• アンケートの​骨子と​なる​質問を​簡潔に​述べられるか？
• この​アンケートに​ついて​リーダーからの​支持が​得られるか？
• アンケートの​仮説が​しっかりしているか？
  

上記の​質問の​中に​「はい」と​答えられない​ものが​ 1 つでも​あれば、​他の​データソース​（従業員への​インタビュー、​フォーカス グループなど）から​情報を​集める​方が​いいかもしれません。
また、​アンケートが​適切な​アプローチではない​可能性も​あります。

アンケートの​結果を​踏まえて​対応できると​いう​確証が​あるか

• アンケートを​実施するだけでなく、​結果を​分析して​発表する​時間や​リソースを​確保できているか？
• 誰を​回答者と​して​設定すべきか​把握しているか？​意思決定の​判断材料と​なる​十分な​回答が​得られるか？
• 組織には、​アンケート結果に​基づいて​対応しようと​いう​意欲が​あるか？
• 組織は、​どのような​内容で​あれ、​結果を​客観的に​受け止め、​その​結果を​信頼して​対応してくれるか？

Google で​実施する​アンケートでは​主に、​2 種類の​質問を​使っています。

1）​選択式質問: 回答の​選択肢が​あらかじめ複数用意されています。​母集団全体で​回答パターンを​比較したり、​回答を​数値データに​変換して​統計的に​分析したりできます。​また、​個人や​グループの​回答の​経時的変化を​追跡調査する​場合にも​便利です。​選択式質問の​回答には​いくつかの​形式が​あり、​特に​よく​利用されるのが​次の​ 2​ つです。

名義尺度​（分類尺度）

• 「はい」または​「いいえ」、​正誤式
• 部​署や​職種​（営業、​運用、​エンジニアリング）
• 地域​（北部、​南部、​東部、​西部）
  

順序尺度

• 特定の​数値範囲​（1～5、​あるいは​「なし」・​「1 回」・​「2 回」・​「3 回以上」）
• リッカート尺度​（​「まったく​そう​思わない」、​「そう​思わない」、​「どちらとも​言えない」、​「そう​思う」、​「非常に​そう​思う」）
  

2）​自由回答式質問: 回答の​選択肢を​用意せずに​回答して​もらいます。​この​種の​質問を​設ける​ことで、​選択式質問の​背景を​知る​ことができます。​また、​質問に​対する​回答の​選択肢と​して​何を​設定すべきか​不確かな​場合、​または​回答内容を​限定したくない​場合にも​適しています。​たとえば、​「ここで​働く​ことに​ついて​一番​満足している​点は​何ですか」、​「従業員の​自主性を​高める​ための​アイデアを​ 1～2 個挙げてください」、​「自宅で​仕事を​するのは​ 1 か月に​平均​何日くらいですか」などの​質問が​該当します。

アンケートの​作成は​一見簡単そうに​見えますが、​回答者は​質問の​意味が​わからない​ときに​作成者に​聞く​ことができません。​その​ため、​あいまいさの​ない​簡潔な​質問を​作成する​必要が​あります。​Coursera と​ミシガン大学が​提携して​提供しているアンケート作成の​基本に​関する​短い​オンライン コースから、​いく​つかの​ヒントを​ご紹介します。

簡潔で​わかりやすい​表現を​使用する。

簡潔な​文章や​一般的な​表現を​使用する​ことで、​回答者の​負担を​大幅に​軽減できます。​アンケートの​言語が​母語ではない​人に​回答して​もらう​場合は、​特に​効果的です。​わかりにくい​言葉が​あれば、​その​言葉を​鉤括弧で​囲って​明確に​説明する​（た​とえば​「総合的な​健康」の​定義と​して​「精神的、​肉体的、​財政的に​健全な​状態」と​説明する）など、​定義するようにします。

くだけすぎた​文章に​しない。

おもしろい​質問は​喜ばれるかもしれませんが、​信頼できる​データが​得られる​ことは​少ないため、​ユーモアを​差し挟むのは、​アンケートの​依頼文や​紹介文だけに​して​おきましょう。

アンケートは​できるだけ​短く​する。

回答者は​アンケートが​長いと​感じがちです。

質問の​裏にどのような​意図が​隠れているのか、​考えを​膨らませる​可能性が​ある​ことに​配慮する。

た​とえば、​報酬の​増額や​従業員の​削減の​可能性に​ついて​質問した​場合、​多くの​回答者が​昇給を​期待したり解雇を​恐れたりするかもしれません。​こうした​内容は​不必要な​期待や​不安を​抱かせるだけでなく、​回答にも​影響を​及ぼす可能性が​あります。​質問を​作成する​ときは​常に、​「回答者は​この​質問に​どのような​意図が​あると​感じるだろうか」と​自分​自身に​問い​かけてください。

回答者が​答えられないような​質問を​しない。

た​とえば​「RQFP または​ FLEEM を​使っていますか」と​いう​質問は、​これらが​何か​知らない​人に​とっては​無意味です。​「わからない」と​いう​選択肢を​用意したとしても、​回答者を​惑わせたり知識不足だと​感じさせたりする​ことは​好ましく​ありません。

自由回答式質問に​頼りすぎない。

自由回答式質問は、​分析に​多くの​時間が​必要に​なることが​あり、​場合に​よっては​回答するのも​時間が​かかります。​自由回答式質問が​多数必要に​なると​判断した​場合には、​アンケートではなく​インタビューや​フォーカス グループの​利用を​検討してみましょう。​アイデアを​広く​集めるには​アンケートが​適していると​いう​考え方も​ありますが、​アイデアの​質は、​多くの​場合、​それを​考え出すのに​費やした​時間に​比例する​ものです。​簡単な​自由回答式質問から​画期的な​アイデアが​もたらされる​ことは、​ほとんど​ありません。

アンケートの​質問の​例と​して​参考に​なるのが、​米国の​連邦政府職員意識調査​（FEVS) です。​米国人事管理庁​（OPM）では​毎年、​全行政機関を​対象と​して​職員の​満足度を​測定し、​その​結果を​調査項目とともに​公表しています。

アンケートに​適した​質問を​作成する​ための​ガイドラインは​多数あります​（Coursera と​ミシガン大学が​提供している​アンケート作成に​関する​コースなど）。​ここでは、​Google の​ピープル アナリティクス チームが​気を​付けている​注意点を​いくつか​ご紹介します。​

#1: 二重質問

二重質問とは、​1 つの​質問に​ 2 つの​問い​かけを​含む質問です。​このような​質問は​わかりづらくなる​ことがあります。​質問の​中で​接続詞​（​「と」、​「または」など）を​使用する​際には​注意しましょう。​

悪い​例: ​「貴社の​バイス プレジデントと​ディレクターは、​組織全体の​イノベーションを​奨励していますか。」

バイス プレジデントは​イノベーションを​奨励している​一方、​ディレクターは​奨励していない​場合は​どうでしょうか。​この​質問ですと​従業員は​回答に​困ってしまいます。​質問を​分けて​適切に​回答できるようにしましょう。​

良い​例: ​「貴社の​ディレクターは、​組織全体の​イノベーションを​奨励していますか。」

#2: 誘導尋問

誘導尋問とは、​回答者を​特定の​答えへ​誘導するような​質問です。​そして​多くの​場合誘導尋問に​沿って​答える方が​回答者も​楽です。​結果と​して、​このような​質問は​データに​バイアスを​かけてしまいます。​

悪い​例: ​「製品評価に​もっと​時間を​費や​すべきだと​思いませんか。」

良い​例: ​「製品評価に​もっと​時間を​費やした​場合、​新商品の​成功率は​向上するでしょうか。」

#3: 漠然とした​質問

漠然とした​質問は、​回答者を​混乱させ、​回答の​信頼性を​損なうことになります。​すべての​回答者が​まったく​同じように​理解できる​質問を​作成する​ことを​目指してください。​

悪い​例: ​「業績評価に​ついて​どう​思いますか。」

これでは、​質問内容が​業績評価の​運用に​ついてなのか、​作業の​負担に​ついてなのか、​あるいは​有効性に​ついてなのか、​はっきりわかりません。​

良い​例: ​「直近の​業績評価の​期間中に​あなた​へ​割り​当てられた​作業量に​ついて、​どの​程度​満足していますか。」

#4: 広範過ぎる​質問

質問が​具体的過ぎると​回答内容の​幅が​狭くなってしまう​場合が​あります。​しかし、​質問が​広範すぎても​回答者を​惑わせるだけです。​

悪い​例: ​「この​人を​どの​程度​知っていますか。」

この​場合、​「知っている」とは​何を​意味するのでしょうか。​自分が​評価しようと​している​ことは​何かを​考え、​それに​的を​絞った​質問を​しましょう。​アンケートでは​常に、​表現の​的確性が​一般論に​勝るのです。​

良い​例: ​「この​四半期に​メールや​電話、​会議などで​この​人と​やり​取りした​ことは​何回くらい​ありましたか。」

#5: 選択肢の​不足

選択式質問を​する​場合は、​選択肢を​網羅的に​する、​つまり​回答者が​選択できる​回答を​もれなく​用意する​必要が​あります。​試験的アンケートを​実施して、​足りない​選択肢を​確認してください。​「その​他」、​「わからない」、​「該当なし」などの​選択肢を​設けましょう。​

#6: 選択肢の​重複

選択肢は、​網羅的であるだけでなく、​相互に​排他的である​ことも​必要です。​回答者に​選択肢の​中から​ 1 つだけ選ぶよう​求める​場合、​選択肢の​内容が​他の​選択肢と​重複しないように​する​必要が​あります。​

悪い​例: この​会社に​勤務して​何年に​なりますか。​A）​1 年未満、​B）​1～2 年、​C）​2～3 年、​D）​3～4 年、​E）​5 年以上​

3 年勤務している​従業員の​場合、​C と​ D の​どちらも​選択できることになります。​

良い​例: この​会社に​勤務して​何年に​なりますか。​A）​1 年未満、​B）​1 年以上​ 2 年未満、​C）​2 年以上​ 3 年未満、​D）​3 年以上​ 4 年未満、​E）​4 年以上​

#7: 回答が​「必須」の​質問

回答者は、​回答必須の​質問が​ない方が​安心して​アンケートに​取り組めます。​これに​より​回答者の​信頼を​築き、​回答を​強制される​ことにより​生じる​データの​歪みを​防ぐことができます。​「該当なし」と​いう​選択肢を​設けるのも​ 1 つの​方法です。​特定の​質問に​対する​回答が​どうしても​必要な​場合は、​アンケートの​文中で​その​理由を​回答者に​説明しましょう。

アンケートを​実際に​回答してみる​ことに​より、​例えば​以下を​確認できます。

• 意味が​わかりづらい、​あるいは​表現が​拙い​質問や​回答の​選択肢を​排除する
• アンケートを​依頼する​うえで​必要と​なる、​所要時間を​確認する
  

は​じめに、​いく​つかの​質問や​指示を​非公式に​試してみる​ことを​おすすめします。​関係者とともに​質問の​見直しを​行い、​アンケートに​対する​支持や​アイデアを​集め、​疑問点や​質問に​応じます。​アンケートが​完成したら、​参加者を​集めて​アンケートを​実際に​試してみます。​複数の​人が​ 1 つの​部屋に​集まって​アンケートに​回答する​ことに​より、​お互いから​学べる​ことが​数多く​あります。

アンケートを​作成する​前に、​匿名、​機密​扱い、​記名式の​どの​方式に​するのかを​決めましょう。

匿名の​アンケートでは、​背景情報が​データに​関連付けされる​ことは​ありません。​したがって、​回答者を​特定する​ことは​できません。

• 長所: データと​回答者の​関連付けが​できないため、​回答者が​正直に​回答しやすくなります。
• 短所: 結果を​別の​変数​（部門、​場所など）で​絞り込みたい​場合、​回答者に​その​情報を​明記するようアンケート時に​依頼する​必要が​生じます。​その​結果​アンケートが​長くなり、​データが​不完全に​なったり信頼性が​低下したりする​可能性が​あります。
  

機密​扱いの​アンケートでは、​それぞれの​回答に​一部の​背景情報が​関連付けられますが、​その​情報が​回答者の​回答と​一緒に​公開される​ことは​ありません。​この​背景情報は、​データの​分析担当者のみが​調査結果を​適切に​解釈する​目的で​使用できます。

• 長所: 回答者に​統計学的な​属性情報を​尋ねる​必要が​ないため、​アンケートが​短くなります。​また、​さまざまな​方​法で​データを​絞り込むことができる​ため、​はるかに​有意義な形で​データを​利用できます。
• 短所: データの​機密性保持に​関する​適切な​ルールを​策定し、​回答者に​伝える​必要が​あります。
  

記名式の​アンケートでは、​回答者の​個人情報と​回答が​明示的に​関連付けられ、​アンケート結果とともに​共有されます。​この​方法は​通常、​話題が​きわめて​無難である​場合や、​回答データに​基づいて​回答者へ​フォローアップする​必要が​ある​場合に​のみ​使用します。

• 長所: 回答者への​フォローアップが​容易であり、​回答内容を​さらに​詳しく​尋ねたり、​掘り下げたりする​ための​質問も​できます。
• 短所: 回答者が​誰なのか明示されると​いう​ことを、​回答者が​十分認識しているか​どうか​確認する​必要が​あります。​そうしないと、​従業員との​信頼関係を​損なう​恐れが​あるだけでなく、​回答内容に​よっては​従業員を​苦しい​立場に​追い​込む可能性さえ​あります。

Google の​ピープル アナリティクス チームでは、​アンケートの​労力と​調査対象に​ついて​絶えず​検討しています。​つまり、​対象母集団の​全員が​アンケートを​受ける​必要が​あるかと​いう​ことです。​この​方​法が​有効な​場合も​あります。​たとえば、​集団の​規模が​かなり​小さい​場合や、​大人数の​参加を​明示的に​求める​場合​（会社で​全従​業員を​対象に​毎年​実施される​アンケートなど）です。​しかし、​このような​例外を​除けば​多くの​場合、​回答者の​サンプルを​抽出して​アンケートを​実施する​ことで、​母集団全体を​対象とした​アンケートと​同じ​くらい​有益で​説得力の​ある​データを​得られます。

単純無作為抽出法は​労力の​かからない​手法です。​アンケート参加を​依頼される​確率は​母集団全員​同じで、​確率が​ゼロと​いう​人は​いません。​単純無作為抽出法の​基本的な​進め方は​次の​とおりです。

• 対象母集団の​構成員の​名簿を​入手します。
• 乱数表を​用いて、​対象母集団の​名簿に​載っている​各構成員に​番号を​割り振ります。
• 上位 n 番までの​構成員を​抽出します。
  

単純無作為抽出法の​主な​欠点は、​会社の​ごく​一部の​範囲から​少人数の​参加者が​抽出された​場合、​その​母集団に​関する​結論を​導けないと​いう​リスクが​ある​ことです。​その​ため、​たとえば​世界規模で​アンケートを​実施する​場合には層化抽出法.と​呼ばれるより​高度な​手法を​用いる​ことができます。​この​抽出法では、​対象母集団を​いく​つかの​グループ​（層）に​分け、​その​大きさに​比例して​各グループから​参加者を​無作為に​抽出します​（北米の​営業部から​ 10%、​ヨーロッパの​営業部から​ 10% など）。​ある​程度の​手間が​かかり、​適切な​グループの​特定が​難しい​場合も​ありますが、​この​手法で​あれば​確実に、​対象母集団を​構成する​すべての​重要な​下位グループから​サンプルを​抽出できます。

アンケートに​おける​サンプルの​抽出方​法は、ハーバード大学調査研究プログラムの​ドキュメントに​詳しい​説明が​あります。

アンケートの​作成を​終えたら、​次は、​回答者に​きちんと​回答して​もらうことに​注力しましょう。​アンケートの​回答率を​上げる​ための​工夫できる​ポイントを​いくつか​ご紹介します。​

知人から​依頼する​ことで​回答率を​上げる。​可能な​場合は、​回答者の​上司やリーダーから​アンケートへの​参加を​すすめて​もらいましょう。​

関連性が​重要。​アンケートの​目的が、​調査対象集団の​関心事と​一致しているか​確認しましょう。​質問内容が​回答者に​とって​意味の​ある​事柄で​あれば、​回答して​もらえる​可能性が​高くなります。​

できるだけ詳細を​説明。​たとえば、​アンケートの​目的、​所要時間、​終了日、​調査結果の​取り扱いなどに​ついて​明確に​述べます。​

短い​文章が​効果的。​簡潔で​丁寧かつ的確な​依頼文に​しましょう。​伝える​情報が​多い​場合は、​よく​ある​質問を​集めた​文書​（FAQ）を​別途作成し、​依頼メールに​FAQの​リンクを​含めましょう。

アンケート終了後​すべての​データを​収集したら、​調査結果を​分析し、​共有します。​調査結果を​共有する​ための​ガイドラインを​いくつか​ご紹介します。

調査結果は​まず​各リーダーに​伝え、​それから​チームと​共有。​最初に​各リーダーへ​調査結果を​伝え、​全体​像を​つかんで​もらった​うえで、​リーダーから​配下の​チームに​結果を​伝えて​もらう​方​法が、​多くの​場合に​おいて​効果的の​ようです。​各リーダー向けに​背景を​理解して​もらう​ための​機会を​設けたうえで、​調査結果を​広く​公開しましょう。

比較結果を​共有。​ときには、​チームの​結果を​組織の​平均と​比較したり、​今年と​去年の​結果を​比較したりして​違いや​共通点などを​話し合うことも​おすすめします。​組織全体の​課題や​グループ固有の​改善すべき点、​共有できる​成果などの​特定に​役立ちます。

良い​結果も​悪い​結果も、​隠さずに​共有。​調査結果を​報告する​ときは、​どのような​結果であれ、​すべてを​客観的に​共有するようにしましょう。​共有する​結果を​意図的に​選択したり、​都合の​悪い​回答を​除外したりすれば、​信頼を​失い、​誠実な​回答を​得られなくなるかもしれません。

対応策を​共有。​調査結果と​同時に​その​対応策も​共有する​ことで、​組織は​アンケートから​取得した​データを​置かれている​現状へ​素早く​落とし込むことができ、​積極的な​取り組みを​促進できます。