続・人事部長からの質問

人事担当者の方からのご質問に対して当社役員、HRコンサルタントが交代で答えさせていただきます。

是非、ご質問、ご感想をお寄せ下さい。 なお、このQ&Aにおける回答は各回答者の個人的見解であり、当社の公式見解を示すものではありません。

2017/04/28 2167

一つの会社で10年勤務しました。これからのキャリアを考えるときどんなことを意識するとよいでしょうか?

どんな人でも、月日が経てば10年間勤務になります。この10年で何を自分がしてきたか、何を達成できたか、まだ何が足りないのかを棚卸してみて下さい。もしかしたら半分の5年間でいまの自分の市場価値まで高めることができたのかもしれません。これまでのスピード感の鈍さを反省することはありませんか?

新しいことへのチャレンジはどのくらいありましたか?安定志向で変化を避けてきませんでしたか?
これまでの10年間はもう過去のものです。いまの自分がどう評価されるか自分自身でも客観的に意識し、これから先のキャリアパスを考える際に、これまでと同じような繰り返しはしないとまず決めて下さい。

新卒入社なら、10年後は32歳、33歳ごろでしょう。まさにキャリア形成はこれからです。

文責:奈良 学

2017/04/27 2166

OPQを管理職にフィードバックして、自己理解を深めて頂く研修を実施しています。
行動変容が目的ですが、研修前後の360度評価以外に、簡便な研修効果を測定する方法はありますでしょうか?

定期的に研修の効果測定の質問が来ますが、これではあべこべなのです。効果を得るために研修をしているのであって、研修をして効果を後から考えるなら研修なんぞする必要はありません。

○○をある水準にしたい、高めたいという目標に対して必要な研修を行い、その結果どうなったのか?という形にする必要があります。
目標が定量化されておらず、なんとなく「役に立った」という研修はごく一部の人を除きほとんど役に立っていません。主催者側の自己満足です。
研修前後の360度評価は一応の目安になりますが、実務レベルの明確な成果が出なければ意味もないでしょう。

文責:三條正樹

2017/04/26 2165

新入社員の興味と仕事内容をうまく結びつけることができないかと考えています。人の興味はうつろいやすく、双方を合致させていくことは難しそうでもあります。個人の興味と仕事をうまく結び付け続ける良い方法はないでしょうか。

興味を持っている仕事に携わることで内発的動機づけを行おうとする考え方には大賛成です。

質問者様の会社では総合職採用をなさっていて、初任配属を自由にできる環境なのだろうと推測します。個人の興味をはっきりと表現できる人のうち、興味の対象と仕事内容を関連付けできる人については積極的に興味情報を配属に活用してください。興味と仕事を関連付けられない人、興味の対象がはっきりしない人については、能力や適性、組織や職場環境等を考慮して配属してください。人は、新たな経験が引き金になって新たな興味が引き起こされたり、はじめは興味を持てない仕事であっても継続しているうちに興味を持つようになったりします。

難しく考えず出来る人からやってみてください。

文責:清田 茂

2017/04/25 2164

仕事ができて残業時間が少ない人が、仕事ができず残業時間が多い人より、収入が少ないのは不公平だと感じる。貴社は残業時間が少ない人に対して、その分の手当をするなどの取り組みをされてますか。

無制限に残業を認めればそうなります。
残業時間が少ない人に対しての手当支給とは、どのような取り組みでしょう。残業が少ないと手当が増える?
当社は、そのような取り組みはありません。

原則は、無用な時間外勤務は益がなく、本人にとっても会社にとっても何のメリットもうまない、という考え方です。
成果を出すためにより効率をあげ、時間外が少ないというのが理想ですが、仕事ができ成果を人一倍達成している人が、通常の人より時間外時間が多い場合はあります。これでも、仕事の成果が出ないのに時間ばかりかかっている人よりは評価できます。

要は、成果とかける時間とのバランスでしょう。上長が認めた時間外勤務については当然手当は支給しますが、賞与時の評価項目の中で、無駄な残業が多い場合は−(マイナス)評価ポイントなります。
この点からも、実は上長(マネージャー)がどれだけ部下の時間外勤務をしっかり管理できるかが肝要です。

文責:奈良 学

2017/04/24 2163

最近読んで面白かった本を教えて下さい。
以前に、若者が読むべき本の質問があったので最近のおすすめがあれば教えて下さい。

「グーグルに学ぶディープラーニング」(日経ビッグデータ)

AI関連は技術系に特化した書籍が多い中、本書はとっつきやすく(実用的な事例によってイメージしやすい)とても分かりやすいと思う。AIという流行を抑えるためにも一度くらい読む価値はあると思います。技術屋ではない人におすすめしておきます。

文責:三條正樹

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