ONA = Organization Network Analysis

組織のネットワーク分析

従業員の行動データから、従来の手法よりもリアルタイムかつ客観的に組織のエンゲージメントや生産性を把握します。

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リモートワークにより、約7割のマネージャーが 「チームのマネジメントが難しくなった」

チームマネジメントに関するアンケート
2020年12月

特にチームの生産性やエンゲージメント低下への 懸念が増加しています

テレワークとエンゲージメントの関係性についてのレポート
2020年4月

ネットワーク分析が解決する課題

組織間の風通し、ハブ人材の所在、エンゲージメントの状況などを、
よりリアルタイムに可視化します。

1

エンゲージメント低下や
離職の予兆

行動特徴の変化から、客観的かつリアルタイムに、予兆を察知する

  • 「コミュニケーションパターンの急激な減少が、エンゲージメント低下 / 離職リスクの先行指標となる」実証研究結果を応用したアプローチ
  • コミュニケーションの質的要素も定量化した「関係性スコア」の推移をもとに、部署・個人単位でリアルタイムに検出
2

属性間の緊密性

部門間の風通しの良さや、波及効果を可視化

  • 組織再編や合併後に部署間・拠点間で密な連携が取れているか、密な連携によって生産性やエンゲージメントが向上できているかなどを検証
  • 新規入社者がリモート環境下でも組織に溶け込めるよう、ハブとなる部署や個人を特定
3

ハブ人材の発掘

社内外の広いネットワークを活用できる人物を特定

  • 複数の部署や職種と繋がりを携える「ナレッジブローカー」を特定(必ずしも上長から認識されていないこともある)
  • ハブ人材の異動や退職に伴う副次効果を事前に推定
4

ハイパフォーマーの
行動特性

ロールモデルの行動パターンを特定し、横展開・研修へ応用

  • 社内外の顧客とのコミュニケーション・パターン(頻度や時間帯など)から、職種や役職別のハイパフォーマーの行動特性を特定
  • ハイパフォーマー同士のつながりを可視化し、人材配置の判断材料としても活用可能

パナリットのONA
選ばれる理由

point 1

効果的なアクションにつながるインサイト

海外企業での実証研究結果から、コミュニケーション・パターンの急激な減少は、99%の確率でエンゲージメントの低下、ひいては退職を予兆できることが分かっています。パナリットはネットワークの急激な変化を察知し、然るべきタイミングで人事や現場マネジャーが対応できるようアラートを出します。このように先進事例を元に、ただ見るだけでなく、アクションに繋げ効果を出せる分析フォーマットを提供しています。

point 2

リアルタイム性

エンゲージメントの測定に使われる手法としてアンケート等がありますが、それら従来の手法と比較しても、客観性・リアルタイム性に優れたアプローチです。

point 3

メタデータのみの分析

パナリットが取得するコミュニケーションデータはメタデータ(メールアドレス及び送受信日時のみ)で、会話の内容などのセンシティブなテキストデータは一切取得しません。コミュニケーションのメタデータを人事データと合わせて分析することで、組織に対する理解を促します。

point 4

簡単なセットアップ

複雑な計算や分析はパナリットにお任せ。ユーザー側のセットアップはデータ抽出専用のコネクタをインストールするだけで完了します。