独自の感情データ解析による本当の従業員の状態把握調査結果

Emotion Techは、”独自の感情データ解析技術とクラウドシステム”の調査・分析を使って、「現在の就業先に対する満足度調査」を都市圏の会社員2,700名を対象に実施し、その結果を2017年4月26日に発表した。

尚、”独自の感情データ解析技術とクラウドシステム”は、出願中特許範囲に該当(特願2017-41892)。

満足度と推奨度の違いは、「ここで働くことを満足していますか？」が満足度調査。一方「ここで働くことを知人にすすめたいですか？」が推奨度である。

今回は、満足度と推奨度の両方で質問をし、統計的にその関係を分析した。その結果、満足度よりも推奨度の方が分析結果との関係に影響を及ぼすことが判明した。

推奨度による質問はNPS（R）形式といわれる米国で考え出された設問形式で、顧客や従業員の状態を把握するため有効な測定方法。日本国内においても活用され始めている。

満足度と推奨度の関係を知るために、「離職予定時期」、「働きがい」、「朝起きて会社に行きたいと感じるか」、「人間関係は良好だと思えるか」などの問いをしてみた。

その結果、すべての項目について推奨度の方が、質問との因果関係にあることが判明した。

推奨度は0～10までの11段評価で表現する。推奨度のポイントが1ポイント上昇すると、回帰分析結果から「離職予定までの期間」は11%伸びる。「働きがい」は8%アップする。「朝起きて会社に行きたいと感じる」は10%アップする。「人間関係が良好であるという実感」は5%アップするなどの結果が出た。

また、Emotion Techの持つ分析では、改善が必要な項目を導き出すことができる。今回改善が必要な項目は「仕事内容そのもの」「労働時間」「昇給」「上司との関係」「同僚との関係」であることが確認できた。

従業員が抱く感情に対し、対話を含め対策をすることが推奨度を高め、ひいては離職や生産性向上やメンタルヘルス等の諸問題の解決となる。

（画像はプレスリリースより）




Emotion Tech　プレスリリース：
https://prtimes.jp/main/000021205.html