例えば、新卒採用での採用前後の分析結果などがその良い例です。
企業は、将来の屋台骨を担う優秀な人材の採用を目指します。そこで気になるのが、採用時の見込みと採用後の実態の比較です。
採用時、採用後にしっかりとレビューが出来れば問題ないのでしょうが、実際、多くの大企業では採用と現場が分かれていますから、一貫して観察することが困難になります。
そこで、データを使った分析が役立つ訳です。
データ分析の前提には、採用した社員の成長を分析するという目的があるのですが、各種データを使って分析すると意外な結果が出てきます。それは大きく２つのケースに分けられると考えています。
１．レビューデータに一貫性が無くぼやけた分析結果が出てくる
２．現場の業務マネジメントが強く人的マネジメントが弱い分析結果になる
１は端的に言ってしまうと、評価軸が分析目的に沿っては定まっていないことに由来しています。
2は現場の理屈が育成の視点よりも強いことで生じる現場業務の投影です。
このような結果に向き合って考えるのは、身体による思考です。
つまり、人が知能を活用しながらも、多くは環境に適応した身体で思考しているのではないかということです。こう考えると、問いかけに対して違う分析結果が帰ってくるのは当然です。環境にカップリングしているのは思考ではなく身体だからです。
身体は考えているのです
