WORK RULES!
WORK RULES!の要約
今回はGoogle JapanのデータサイエンティストにどうやったらGoogleに入れるかを聞いたところ、とりあえずWORK RULESをよんだらいいといわれたのをきっかけに、Googleの人事のラズロさんが書いたWORK RULES！の要約をしました。今では多くの会社が取り入れているものの、Googleを参考にした企業も多いと聞きます。その、原点をさぐっていこうと思います。章ごとに要約して、見ていきます。
第一章 創業者になろう
創業者になるために
・自分を創業者とみなすことを選ぼう
・さあ、創業者のように行動しよう
第二章 文化が戦略を喰う
素晴らしい文化を築くために
・自分の仕事は重要なミッションを持つ天賦だと考えよう
・社員に与える責任、自由、権力の程度を、安心して与えられるよりやや大きくしよう。あなたが不安を感じていないとすれば、十分に与えていないということだ。
第三章 レイクウォビゴンの幻想
新人がみな平均以上の職場はあるのか
なぜ、採用は組織における有いつにして最重要の人事活動なのか
採用のために（ショーバージョン）
・資源が限られている事を考え、人事予算をまず第一に採用活動に投資する
・時間をかけて最高の人材だけを雇う。何らかの点で自分より優れた人材だけを雇う。マネジャーに自チームのメンバーの採用を任せてはならない。
第四章 最高の人材を探す方法
グーグルの自己複製する人材マシーン
卓越した採用候補者を見つけるために
・自分が求めるものを徹底して具体的に描くことによって、最高の人材を紹介してもらう
・採用活動を全社員の仕事の一部にする
・最高の人材の注意を引くには、突拍子もないことでも恐れずやってみる
第五章 直感を信じてはいけない
新入社員を選ぶために
・求める人材の質の基準を高く設定する
・自分自身で採用候補を見つける
・採用候補者を客観的に評価する
・採用候補者に入社すべき理由を伝える
第六章 避難所の運営は避難者に任せる
マネジャーから権限を取り上げ、社員を信頼して運営を任せる
社員への権限委譲のために
・ステータスシンボルを廃止する
・マネジャーの意見ではなく、データに基づいて意思決定を行う
・社員が自分の仕事や会社の指針を定める方法を見つける
・期待は大きく
第七章 誰もが嫌う業績管理と、グーグルがやろうと決めたこと
評価や報酬でなく、個人の成長に焦点をあわせることによって業績を改善する
業績評価のために
・目標を正しく設定する
・同僚のフィードバックを集める
・キャリブレーションを活用して評価を完了させる
・報酬についての話し合いと人材育成についての話し合いを分ける
証拠に基づくキャリブレーション
・ホーン・ハロー効果：ある人についてスゴイ・ひどいとおもったら逆の事象が怒っても判断が鈍る
・直近効果：篤人の最近のいくつかの振る舞いを覚えていて、それを過度に重視する傾向
・根本的な帰属の誤り：ある人の能力に注目しすぎ、彼らのパフォーマンスに影響を及ぼした状況を軽視すること
・中心傾向：人は中間の安全策をとる
・可用性バイアス：よく頭に浮かぶことが、実際によく起こることだという錯覚
第八章 2本のテール
トップテールとボトムテール
最大のチャンスは最低の社員と最高の社員にある
2本のテールを管理するために
・困っている人に手を差し伸べる
・最高の社員をじっくり観察する
・調査やチェックリストを使って真実をあぶり出し、改善するよう社員をせっつく
・自分のフィードバックを公表し、至らなかった点について改善するよう努力して範を垂れる
第九章 学習する組織を築こう
学習組織を築く
・熟考した練習ー講義を消化しやすい量に分割して、明快なフィードバックを提供し、繰り返し学習する
・社内で最も優秀な人を教師にする
・トレーニングを受けた人の振る舞いを変えるようなプログラムに投資する
反応→学習→行動→結果
第十章 報酬は不公平でいい
不公平な報酬
・社内の摩擦を恐れず、不公平な報酬を払う。パフォーマンスのべき分布を繁栄して、報酬の決め方に幅を持たせる
・報酬の内容ではなく実績を称える
・メンバーが愛を伝えあう環境を作る
・熟慮した上での失敗に報いる
第十一章 ただほど素敵なものはない
効率性、コミュニティ、イノベーション
・社員の生活の負担を減らす
・イエスという理由を見つける
・人生で最悪の出来事はめったに起こらないが、おきたときは社員に寄り添う
第十二章 ナッジ／選択の背中を押す
小さなシグナルが振る舞いを大きく返る
生産性を25%向上させた1通のメール
ナッジとは、実践行動経済学で私たちの脳の認知能力を利用して、社会を暮らしやすくすることができるという。概念は、選択肢を排除せず、経済的なインセンティブを大きく返ることもなく、人々の行動を予測可能な形で返る選択アーキテクチャの要素と定義する。それを選択しないと判断することが用意で、かつ大きな犠牲を伴わない。例えば、果物を目の高さに合わせることはナッジ、ジャンクフードを禁止することはナッジではない。
果物を置くことは、同時におかないという判断をしている。このことを「である」からで「あるべき」を導き出すことはできないという原理だ。
健康と富と幸福に導くナッジ
・であるとであるべきの違いを理解する
・小さな実験を数多く打つ
・ナッジは強制ではない
普段の貯蓄より使うことはないので、将来に投資しよう ものを買うことだけでなく人や環境にも。
第十三章 人生は最高のときばかりじゃない
失敗に直面したとき
・自分の間違いを認め、隠そうとしない
・あらゆる方向に助言を求める
・壊れたものは修理する
・間違いから教訓を学び、それを伝える
第十四章 あなたにも明日からできること
仕事に意味をもたせる
人を信用する
自分より優秀な人だけを採用する
発展的な対話とパフォーマンスのマネジメントを混同しない
2本のテールに注目する
金を使うべきときは惜しみなく使う
報酬は不公平に払う
ナッジーきっかけづくり
高まる期待をマネジメントする
楽しもう！（1に戻る）
グーグルのミッションは、世界の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにする。
《学んだこと①》
妥協しない
第五章の直感を信じてはいけないで、求める人材のレベルと高く設定するとあるが、最初はどの会社もレベルを高くするのだが、3ヶ月もすると妥協して今の候補者の中から決めてしまうのだという。
これが、Googleがハイレベルである所以だと思った。スタートアップだと特に優秀な人で固めるしか大企業に勝てるところないから、人事もかなり大事だと再認識。
《学んだこと②》
データサイエンスな企業は強い
アルゴリズムで世界を取っただけあって、人事も、社内フィードバックもかなり定量的。自分もデータサイエンスを学ぶ身として、まずは自分から定量的に図って、ショックかも知れないがフィードバックをもらって改善することに重きを置く。まずは、時間のポートフォリオを組もう。
《学んだこと③》
人には妥協しない、一方で自由度を高める
IT系が自由な印象はGoogleのイメージが大きい。仕事やスキル判断はシビアだがそのかわり待遇はとてもよいことや、20％ルールや有事の対応も世界トップであり、日本に染み付いた働き方は早めに捨てていきたい。自由度の重要性が分かった。
おわりに。
結論として、Googleに求められる人物像ではなく、だれかに求められることを日々積み重ねてチャレンジするしかないですね。分かっていてもできてないので、できるまでやります。定量化とパフォーマンス重視に。