女性管理職パイプラインの可視化｜階層別の男女昇進率の出し方

人的資本開示でも、えるぼしでも、健康経営度調査でも、提出を求められるのは女性管理職比率です。そのため多くの企業が、管理職の一歩手前にいる女性を見つけて登用するところから手を付けます。ところが等級ごとに人数を並べてみると、女性が最も大きく減っているのは管理職の段ではないことがあります。この記事では、女性管理職パイプラインを可視化する手順、必要なデータ、階層別の男女昇進率の出し方、そして絞りの場所を特定した実例を扱います。

!等級ごとの女性比率と、最も細くなる段を示したパイプライン図

女性管理職パイプラインの可視化とは

等級や役職の段ごとに、在籍者数と女性比率を並べる作業です。開示で報告するのは管理職の1行だけですが、その数字は上下の段で何が起きているかの結果でしかありません。段ごとに並べて初めて、どこで人が減っているかが見えます。

必要なデータは、在籍者名簿の等級または役職コード、性別、年齢、勤続年数の4つです。多くの企業がすでに持っています。新しい調査は要りません。人事システムから抽出できない場合でも、給与計算のために保持している名簿で代用できることがほとんどです。

段の区切り方は会社ごとに違って構いません。等級か役職コードの並び順をそのまま使えば十分です。役職の呼び方を他社に合わせる必要はなく、自社の中で一貫していることのほうが大切です。

作業としては半日から1日で終わります。表計算ソフトで等級ごとに人数を集計し、女性の人数を割るだけです。専用のシステムも分析の専門知識も要りません。にもかかわらず多くの企業でこの図が存在しないのは、開示で求められるのが管理職の1行だけだからです。求められていないものは作られません。

一度作ってしまえば、翌年からは同じ集計を回すだけになります。年に一度更新して並べていけば、絞りの段が動いているかどうかも分かるようになります。

実際に並べると、どこが細いか

Floraがある地方銀行（正社員約2,000名規模）の人事データを数年分たどった集計では、段ごとの女性比率は次のようになりました。

最も大きく落ちているのは、主任・担当から係長・課長代理へ上がる段です。71.7%から36.6%へ、35.1ポイント下がっています。管理職の段でも36.6%から10.1%へ下がりますが、開示で報告するのは管理職の10.1%という数字だけで、その2つ手前で起きていることは残りません。

この形が示しているのは、管理職の候補として見るべき層が、候補になる前の段階ですでに薄くなっているということです。管理職の一歩手前から登用を強化する打ち手は、この形の会社では効きにくくなります。

もう一点、入口の段を見てください。非正規の段では女性が75.4%を占める一方、スタッフの段では48.9%です。雇用区分をまたぐところでも構成が大きく変わっています。管理職比率だけを追っていると、この入口の偏りも視野に入りません。

段ごとの人数と比率を並べる作業は、打ち手を決めるためだけでなく、社内の合意形成にも効きます。「女性管理職が少ない」という抽象的な課題認識が、「主任から係長の段で35ポイント落ちている」という具体的な事実に置き換わります。議論の対象が変われば、出てくる打ち手も変わります。

なお、この集計は1社の中で観察された関連であり、因果を断定するものではありません。自社で同じ段を数えるための見取り図としてお読みください。

階層別の男女昇進率を出す

段ごとの人数だけでは、絞りが「上がれていない」ことによるのか「入ってきていない」ことによるのかが分かりません。ここで昇進率を出します。

手順は単純です。ある年の各段の在籍者を起点に、数年後に上の段へ移った人の割合を、男女別に計算します。

> 昇進率 ＝ N年後に上の段にいる人数 ÷ 起点年にその段にいた人数 × 100

同じ地方銀行の集計では、主任・担当から係長・課長代理への5年昇進率は女性29.1%、男性77.9%でした。同じ段からの昇進で、48.8ポイントの差があります。在籍者の構成ではなく、上がる確率そのものに差が出ていることになります。

期間は3年か5年を目安にしてください。短すぎると昇進の機会そのものが少なく、長すぎると退職者が増えて分母の意味が薄れます。退職した人を分母に含めるかどうかは、どちらでも構いませんが、男女で扱いを揃えてください。

昇進率を出すと、段ごとの人数だけでは分からなかったことが見えます。ある段の女性比率が低いとき、原因は2つに分かれます。その段に入ってくる女性が少ないのか、その段から上がる女性が少ないのか。前者なら一つ下の段に、後者ならその段の登用の手続きに手を入れることになります。人数の図と昇進率の表を並べて初めて、この判別ができます。

昇進の機会そのものの数にも目を向けてください。ポストが空かなければ、誰も上がれません。各段で年間に何人が昇格しているかを数えておくと、登用の方針を変えたときにどの程度の速さで比率が動くのかが見積もれます。ポストの少ない会社で高い目標を掲げても、数年は動きません。

見るべき指標を1つ増やす

パイプラインを可視化すると、報告する指標も変わります。女性管理職比率という結果指標に加えて、絞りの段の昇進率を中間指標として持つことです。

女性管理職比率は、いま登用しても数年かけてしか動きません。目標年から逆算した計画を立てても、進捗を測る手段が年1回の比率だけでは、途中で軌道修正ができません。絞りの段の昇進率であれば、毎年の昇格発令で動きが確認できます。

指標の設計そのものは「女性活躍推進のKPI設計｜女性管理職比率だけでは足りない理由と指標例」に、候補者層の厚みをどう作るかは「女性管理職の候補者育成｜昇進率を上げる前に候補者プールを整える3つのこと」にまとめています。開示で求められる3項目の算出は「人的資本開示の女性活躍3項目｜女性管理職比率・男性育休・男女間賃金差異の出し方」で扱っています。

集計でつまずきやすいところ

等級と役職が一致していない。 等級は上がっているが役職は付いていない、という状態が多い会社では、どちらで段を切るかで絵が変わります。処遇を見たいなら等級、権限を見たいなら役職です。両方で出して比べるのが確実です。

組織改編で段の数が変わっている。 過去の等級体系と現在の体系が違う場合、単純に接続できません。対応表を作るか、体系が変わった年以降だけで分析するかを決めてください。

人数の少ない段で率が跳ねる。 経営層のように在籍が数十名の段では、1人の増減で比率が大きく動きます。率と実人数を必ず併記してください。

非正規を含めるかどうか。 入口の段に非正規を含めると、女性比率が非常に高く出ます。含めた図と含めない図では印象がまったく違うため、どちらを使うかを決めて一貫させてください。雇用区分の構成そのものが論点である場合は、含めた図のほうが実態を示します。

年齢構成が段によって違う。 上の段ほど平均年齢が高くなるのは当然ですが、その差が男女で違うことがあります。同じ段でも女性のほうが平均年齢が高ければ、上がるまでに時間がかかっていることになります。段ごとの平均勤続年数と平均年齢を男女別に添えておくと、この点が見えます。

中途採用の影響。 中途で上位の段に直接入る人が多い会社では、内部からの昇進だけを見ていると全体像を捉え損ねます。段への入り方を、内部昇進と中途採用に分けて数えておくと、どちらの経路で構成が決まっているかが分かります。

数字が出たあとの伝え方

段ごとの図は、社内で共有すると反応が分かれます。役員から「なぜこうなっているのか」と問われたときに答えを用意していないと、分析そのものが止まります。

事前に押さえておきたいのは、この図が示すのは結果であって原因ではないという点です。絞りの段が分かった時点では、なぜ絞られているかはまだ分かりません。上がれていないのか、上がりたい人が少ないのか、そもそも昇格の要件を満たす機会に差があるのか。次の分析の対象が決まった、という段階です。

伝える順序としては、まず図を見せて絞りの段を共有し、次に考えられる要因を複数並べ、どれを先に確かめるかを決める。原因を断定しないまま議論を始めるほうが、結果として早く進みます。

数字の扱いにも注意してください。段ごとの人数が少ない部署や職種で個人が特定されないよう、公開する粒度は全社または大きな部門単位にとどめるのが無難です。

Floraの支援：段ごとに何が起きているかを特定する

Flora株式会社の「ダイバーシティデータプログラム」は、社内にある人事データと従業員サーベイを使って、段ごとの女性比率と階層別の昇進率を可視化し、どの段で何が起きているかを特定するコンサルティングです。絞りの段が分かったうえで、評価・登用・処遇のどこに要因があるかまで踏み込み、開示に使える指標と目標の設計まで支援します。これまでに150社以上の企業と取り組んできました。

まとめ

女性管理職比率は結果であって、原因のある場所ではありません。等級ごとに人数と女性比率を並べ、階層別の男女昇進率を出す。この2枚の表で、どの段に手を打つべきかが決まります。

ある地方銀行の事例では、最も細くなっていたのは管理職の2つ手前、主任・担当から係長・課長代理へ上がる段でした。作業自体は表計算ソフトで足ります。自社の段を数える進め方は無料相談でご案内しています。