女性管理職が増えない理由を、データで突き止める。
女性が管理職に就くまでには、56個もの壁が立ちはだかっています。
Floraは、150社以上の取組実績から得たデータをもとに、その壁を数字で可視化・優先順位づけし、改善支援、効果検証まで一気通貫サポートいたします。
キャリア研修や制度整備では動かなかった数字——
どこから変えれば動くのか。
工学的課題・慣習的課題の調査を含む独自の分析モデルで、データに基づいてお答えします。
多くのダイバーシティ施策は、実際には数ある問題のうち21%にしか対応していません
ロールモデルによる支援やキャリアセミナー、女性社員の自信を高めるワークショップ—— どれも大切な取り組みです。しかしこれらが対応しているのは、56個の壁のうち、わずか21%にすぎません。
残る79%は、企業の制度・文化・インフラの中に埋め込まれています。人事評価の仕組み、昇進のタイミング、見えない業務の偏り、月経・妊娠・更年期への配慮不足、週末のゴルフや飲み会に偏りがちな人脈形成の場——こうした構造的な壁は、女性社員への働きかけだけでは動きません。
「女性が昇進したがらないから仕方ない」
「今の若い世代が上がってくれば自然に解消する」
本当でしょうか？データがあると言えますか？ 女性社員の人事評価や能力・年齢・勤続年数が男性と同条件であっても、依然として女性の役職者が少ないのはなぜでしょうか。
変えるべき壁は44個（79%）
「56の壁」モデル
女性活躍を客観的に議論するための共通言語を作る。
ジェンダーギャップの議論は、長いあいだ感情に基づく言葉で語られてきました。推進派も懐疑派も、データを根拠に語る人はごくわずかです。
Floraは、この課題を客観的に可視化できるよう独自の分析モデルを設計しました。
このモデルは、女性社員が管理職になるまでに直面する56個の壁を3つの軸で整理します。
物理的な不便さ。
56個の壁のうち44個（79%）は「外的」な壁。
つまり、会社が解決すべき壁です。
最大の人材流出は、実は最初の昇進段階で起きています。
エントリー層には女性が大勢いるにもかかわらず、最初の昇進段階でつまずき、経営層にたどり着くのはごく一握りです。女性役員を必要とするころには、パイプラインはすでに空になっています。
印象論ではなく、
データに基づいています。
150社・のべ20万人超の従業員データ分析の実績
女性の健康データを含む、独自のデータベース
性格・年齢・勤続年数を揃えてもなお消えない、
構造的な格差をデータで可視化
女性正社員の長期病気休職は男性の
ある地方銀行（2,000名規模）で管理職に就いた約60人の女性のうち
更年期症状を理由に離職した日本の女性は
提供価値
(データをどう活用できるのか)
弊社の分析モデルは、4つのステップで貴社の組織に貢献します。
５６の壁のうち、自社にどういった壁があるのかを知る。
その壁により、どのくらい女性に影響を及ぼしているのかを測る。
同じ業種・規模の他社と比べ、
自社の位置を把握する。
どこから手をつければ最も効果が大きいか、データで決定。
さらに、現在実施中の施策が定着率・エンゲージメント・女性管理職比率といったKPIにどう影響するか、その効果をシミュレーションすることも可能です。
ウクライナ国立オデッサ大学の国際関係学部を卒業。2017年に文部科学省の奨学金を受賞し来日。2022年に京都大学法学部卒業。2020年にS&R Foundationに選抜され、Kingfisher Leadership Programでシリコンバレーに渡航。同年に京都のフェニクシーインキュベーションに選抜。
なぜ女性社員が昇進しないのか、あるいは昇進したいと思わないのか——その理由を把握していますか。
人事施策も、感覚や慣習ではなくデータを根拠に推進するべきです。
貴社にどんな壁が立ちはだかっているのか、一度、可視化してみませんか。
