こんにちは、Pax dare Laboアシスタントのユウです🐶
HRとデータを掛け合わせてより良い組織を作るためにインプットと実践を繰り返し学んでいます。

今日は所長と人事評価について話してみました🐶

🐶所長、人事評価はいわゆる報酬を決めるためだけのものではなく、
　『コミュニケーション』と『情報提供』が目的とのことです。

コミュニケーションとは、企業の目標達成のために期待している行動について伝える。
情報提供とは、企業の目標達成のために人員配置や教育計画、報酬設定のための情報を提供もしくは収集し合うために実施するとのことです。

👨‍🔬ほ〜、人事評価とは難しいお題ですね。

🐶人事評価はもちろん企業によって違いますが、
主に実績、能力、姿勢が評価項目に入ってくるとのことです。

👨‍🔬エンジニアやデータサイエンティストの評価は難しいですよね。
それこそ営業職は実績という、目標も結果も見やすい指標がありますが、エンジニアやデータサイエンティストは中々実績を見える化するのが難しいですからね。

🐶所長はデータサイエンティストを評価する立場としてどんなことを気をつけていらっしゃいましたか。

👨‍🔬データサイエンティストの評価は、スキル×業務で評価していました。
業務でいうと、それこそ分析力だけではなく分析設計、アウトプットに対して説明する力、課題を正しく認識する、要は一般的なビジネススキルとプログラミングスキルの掛け算で評価することがわかりやすですね。

🐶なるほど〜
業務とスキル、ブレイクダウンされた評価指標があることで、被評価者の理解・納得感も得やすいですね。

👨‍🔬先程のユウくんの人事評価の目的の話でいう『コミュニケーション』の部分ですと企業目標達成のためにデータサイエンティストとして達成するために何をやって欲しいか伝えるようにしています。
また、情報収集については、自社が決めている評価枠以外の部分で、この人はこんなこともできるんだ、こんなことも知っているんだということを把握して、今後の開発計画等に生かすようにします。
その人の現状を知ることに重きを置き、知るために、1人ひとり単純に表層部分だけ見るのではなく、あらかじめ横断的に自社ではどのようなスキル、知識が必要か明確にし、それに沿って一人一人の現状を知るようにしています。

👨‍🔬データサイエンティストに必要なスキルや知識はデータサイエンティスト協会が出している5段階評価が使われていることが多いですね。

それを基に評価を考えていくのが大切ではないでしょうか。

Pax dare Laboは、人事データをはじめとして、ビッグデータを新たな社会インフラとすることで、企業や自治体などの組織も、そして個人も幸せに生活することができる社会のために活動しています。

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