会社で集まる意味あんの？

Transcript

1. 群衆の知恵・集団的知性 会社で集まる 意味あんの？ People Analytics Tokyo #1 @紀尾井町 Yahoo! JAPAN

   LODGE 2019, June, 28th. Facebook twitter @mnbStag

2. ⿅内 学, 博⼠（理学） SHIKAUCHI, Manabu., Ph.D. https://www.facebook.com/manabu.Shikauchi https://researchmap.jp/shika BizHint連載 第2回

   コミュニケーションの多いチームは本当に⽣産性が⾼いのか？ https://bizhint.jp/report/218848 Cingulate 代表 ⼈⼯知能学会編集委員 ミイダス株式会社 HRサイエンス研究所 株式会社LIFULL AI戦略室 Facebook スライドの 撮影OKです 資料は、後⽇WEBにて公開予定

3. People Analytics is Science. - Shika

4. 4 分析事例はいっぱい出たようなので、 僕からは科学の話をします。 仮説のインスピレーションになれば。 分析のインスピレーションになれば。

5. 5 企業組織は、 新しいことを考え、「正しい」意思決定をして、⾏動する。 今⽇は、ここの話し。 組織の意思決定。 実際は、組織のではなく、誰かの意思決定であることが多い。 新しいことを考えなくてもいい時もあるけど、意思決定は確実に必要。

6. 群衆の知恵 the Wisdom of Crowds｜WoC 集団的知性 Collective Intelligencet｜CI 6

7. 集団は、 1⼈の天才に勝てない!? 7

8. 俺、天才。 俺がいれば正解が求まるんじゃね。 ヒトと群れたくない。

9. Galton. 統計学者、遺伝学者 従兄弟は、チャールズ・ダーウィン 場所は家畜の展⽰会場 雄⽜の体重（処理後の重量） 当てコンテスト ６ペンス払って参加 787名の参加者 中央値は1207ポンド、 正解は1198ポンド、

   誤差は0.8% Galton, Nature, 1907

10. ⼀般⼈の判断をあつめると、 多くの場合、極めて正確である。 ただし、賭けに勝ったヒト（1⼈で正解にたどりついたヒト）はいる

11. 俺、天才。 やっぱり、1⼈で正解するから、 みんなの意⾒はいらない！！！

12. 選挙結果の予測、株式市場の予測は 多くの⼀般⼈の判断を集約した⽅が 専⾨家の予測を上回る 科学研究にも応⽤、展開 ・タンパク質の構造解析 ・医学研究（がんの診断など）

13. 俺、天才。。 とりあえず、天才の意⾒を投票しておく。。 だけど、群れなくていいよね。。 ここまで2つの論⽂は、 「意⾒」は集めているけど、 「ヒト」が集まって、相談しているわけではないことに注意︕

14. 5000⼈の意⾒を集める vs ５⼈グループで相談した ４グループの意⾒を集める（計20⼈） こっちの勝ち（誤差が⼩さい）。 組織の作り⽅、重要。 階層性の作り⽅、組織・チームの作り⽅の⽰唆になりそう

15. 俺、天才。。。。 えっ、、、みんなで議論しなきゃダメ。。!? 少⼈数なら、群れてるわけじゃないね。。。

16. 結局、 集まって、相談した⽅がいいの？

17. まだ、よくわからない。。。 どのような問題で、群衆の知恵が働くのか？ 正解を求める問題：解が1つの場合？ 解が複数の場合？ 新規性を求める問題？ イノベーション????? ß 新規性と実⾏の2つのフェーズがある。 17 どのようなヒト達、ネットワーク構造で、群衆の知恵が働くのか？

    能⼒にばらつきがあるヒト達？ 同じような能⼒があるヒト達？ どのような⽅法で、群衆の知恵が働くのか？ 集まらず、相談しない⽅がうまくいくのは、どのような場合？ 相談した⽅がうまくいくのは、どのような場合？

18. ヒトは他⼈の意⾒に流される。。 少なくともヒトがマネジメント（意⾒集約）するとダメな場合は多い、たぶん。 群衆の知恵は、マネジメントのAI化? 1. ヒトは、他⼈の意⾒に流されている。 2. そして、無意識に⾃分で意⾒を出したかのように認識。 助⾔効果 Advice Effect

    Gilbert, Daniel T., et al. “The surprising power of neighborly advice." Science 323.5921 (2009): 1617-1619.

19. 群衆の知恵は、 多様なタスクで機能する。 社会的感受性が⾼いと機能する。 社会的感受性：チームに⼥性割合が多い、みんなが発⾔するなど。

20. 1. 能⼒に差があるメンバーを集めた場合 2. 能⼒に差がないメンバーを集めた場合 3. できるヒトの能⼒が、 他のメンバーより突出している場合 などを調べた研究

21. ネットワーク構造の違いによる、 集団的意思決定の学習が進み⽅の違い を調べた研究

22. Take home message 会社で集まる意味があるのかは、まだ、わからないけど。 「群衆の知恵」研究から得られる分析のインスピレーション ⼈事の⽅に。 個⼈のパフォーマンスがどうのと⾔わずに、組織のパフォーマンス。 みんなに「群衆の知恵」をやらせてみて、正解にいたるか試してみない? 正解にたどりつかないチームは意味ないかもね（苦笑）

23. Take home message 会社で集まる意味があるのかは、まだ、わからないけど。 「群衆の知恵」研究から得られる分析のインスピレーション データサイエンティストの⽅に。 業務フローを⾒すぎると、効率化しか思いつかない。 分析してるヒトは楽しいけど、分析される⽅は楽しくないね。

24. Take home message 会社で集まる意味があるのかは、まだ、わからないけど。 「群衆の知恵」研究から得られる分析のインスピレーション つながりの数、コミュニケーションの量が多ければ、うまくいくわけではない。 独⽴性、多様性、社会的受容性、ネットワーク構造などを分析しよう！

25. 1.コミュニケーションNWの分析をしてみませんか？ 2. Python & 機械学習を⼀緒に勉強しませんか？ • PyQ （有償サービス https://pyq.jp/ ）

    プログラミングを⼀度復習したいけど、⼀⼈でやるとサボりがちなので、、、、 告知 twitter @mnbStag Facebook