Evgeniy Shvets/Stocksy

デジタルトランスフォーメーションが喫緊の課題とされるいま、どのような投資がチームにとって有益かを判断するには、マネジャーがチームの仕事のプロセスを把握し、何が生産性を高め、何がチームの機能を阻害しているかを特定することが欠かせない。しかし、マネジャーが実際に理解しているのはその一部に留まり、深刻な「ワークリコールギャップ」が存在する。筆者らは、プロセス管理のために機械学習アルゴリズムの導入を提案する。本稿では、機械学習アルゴリズムを用いてチームの経験をデータ化することで、ワークリコールギャップを解消し、現実に基づいた目標設定と生産性向上を実現する方法を論じる。


　マネジャーは自分のチームが実際にどのように機能しているかを、どの程度把握しているだろうか。

　筆者らは最近、フォーチュン500企業4社の14チームに所属する283人の従業員を対象に調査研究を実施した。マネジャーに自身のチームの仕事について質問したところ、平均して、チームの仕事の60％を把握していないか、覚えていなかった。極端な例では、自分のチームの仕事の4％しか説明できないマネジャーもいた。