プラスアルファ・コンサルティングは、同社が提供するタレントマネジメントシステム「タレントパレット」において、蓄積した評価データを使用し、評価者のスキルを判定するための分析機能を追加した。
多くの企業が半期ごとや年次といったサイクルでの目標管理・評価を実施しており、働き方の多様化や業界の変化などに合わせて評価制度が見直されているが、その多くが課題を抱えながら運用されている。特に、評価者の評価スキルのばらつきは、評価される側の不満の原因となっている。
そこでタレントパレットは、評価者の育成につなげるための「評価傾向診断機能」を新たに実装した。具体的には、蓄積した評価データを分析して「中心化」「厳格化」といった評価者のタイプを自動判定する「評価者タイプ判定機能」、評価者が自分自身の評価の傾向を自己診断できる「評価エラー診断機能」を追加。タレントパレットの研修機能内で「評価者研修e-ラーニングコンテンツ」も提供する。
また、評価データの中には目標や評価コメントといった大量のテキスト情報が蓄積されている一方で、その活用が進んでいないという点に着目。同社のテキストマイニング技術により、組織別の目標を見える化したり、会社の目指す方向性が組織にどう紐づいているか・浸透しているかを組織や社員属性別に分析したりする「ミッション分析機能」も同時にリリースする。
これらの評価データ分析機能は、標準機能として提供し、タレントパレットを利用する企業は無償で利用できる。
新機能の概要
評価者タイプ判定
評価者が被評価者に対して実際に行った評価データを自動的に解析し、「中心化」「極端化」「寛大化」「厳格化」のうち、どの評価の傾向があるのかを自動判定。実際の評価データから判定でき、評価者にサーベイ用アンケートに別途回答してもらう必要はない。
詳細レポートでは、自分が評価した結果から、評価分布や全社平均との乖離度合を分析。また、自分とタイプの似た社員への評価の傾向など、適性検査（TPI）と評価データの掛け合わせ結果も表示。
評価エラー診断
評価エラー診断アンケートに回答するだけで、評価の際に発生しがちな「期末効果」「ハロー効果」「論理誤差」「対比誤差」「逆算化傾向」といった評価エラーのなかで、自分がどんな評価エラーをする傾向にあるのか診断できる。
ミッション分析（目標文章のテキストマイニング分析）
評価シートに入力された目標などのテキストデータを、同社独自のテキストマイニング技術を使って分析し、部署別や職種別などで比較して特徴ワード（テキストデータをセグメント別に比較して他のセグメントよりも偏って出現している単語を特徴として抽出したもの）を抽出。
特徴ワードからの考察例
- 各組織は、どんなミッションや戦略に取り組み、目指しているか
- 経営戦略や事業戦略がどの程度目標に反映されているか
- 役職別や職種別など、どんな観点に重きを置いて目標が設定されているか
各組織に所属する社員の目標文章をテキストマイニング分析することで、各組織が目指している戦略や注力するテーマを視覚的に把握できる。
また、時系列で目標文章をテキストマイニング分析することで、年度ごとの経営戦略や事業戦略の推移の把握、現場への浸透度合いを把握できる。
評価者研修eラーニングコンテンツ
さまざまなケースでの評価実施例題を解きながら、適切な評価の観点や評価の仕方について学べる学習コンテンツを提供。
学習コンテンツ例：「こんなとき、あなたならどう評価する？」
- パフォーマンスが高い部下への評価
- 自己評価が高い部下への評価
- 専門領域が自分と異なる部下への評価
- パフォーマンスが低い部下への評価
- マネジメント能力が低い部下（管理職）への評価 など
