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選抜ルール比較シミュレーター｜同じ評価でも選ばれる人が変わる理由
次世代リーダー候補やハイパフォーマーの選抜で「候補となる女性が少ない」という結論に至る前に、確かめられることがあります。同じ集団・同じ評価でも、順位をつける集団を変えると選ばれる人の構成は動きます。このツールは男女のスコア分布を同一と置いたうえで、その動きだけを取り出して比べます。
選抜ルール比較シミュレーター
等級ごとの人数と女性比率を入れると、順位をつける集団を変えたときに選ばれる人の構成がどう動くかを比べます。入力値は送信されません。
母集団の構成
課長級以上。
選抜の条件
候補として選ぶ割合。狭くするほど差は大きくなります。
0にすると等級によるスコア差がなくなり、3つのルールの結果は一致します。
3つのルールの違い
| ルール | 何を選んでいるか | 構成への影響 |
|---|---|---|
| 全体の順位 | いま最も評価が高い人 | 上位等級に偏ります。等級の構成がそのまま結果に乗るため、下位等級に多い属性は選ばれにくくなります |
| 等級内の順位 | 同じ土俵で見て抜けている人 | 等級の構成差が消えます。選ばれた人の属性比率は母集団の比率に近づきます |
| 同性内の順位 | それぞれの中で抜けている人 | 定義上、選ばれた人の男女比は母集団の男女比と一致します |
どれかが正しいという話ではありません。確かめたいのは、自社がどのルールで選んでいるかを意識したうえでそのルールを選んでいるか、という一点です。判定の前提が結果を動かす仕組みは「次世代リーダー候補の選抜で女性が少なくなる理由」で扱っています。
計算の前提
| スコアの分布 | 男女で同一。等級ごとに同じばらつきの正規分布を置き、等級が上がるほど平均が高いとしています |
|---|---|
| 等級差 | 1段あたりのスコア差は入力で変えられます。0にすると3つのルールの結果は一致します |
| 数え方 | 乱数は使わず期待値で数えます。同じ入力からは必ず同じ答えが出ます |
| 初期値 | 架空のグループ企業の構成です。実在する企業のデータではありません |
| 扱えないこと | 評価そのものの偏り、機会配分の差、途中の離職は含みません。判定方法だけを取り出した比較です |
数字を出したあとに
- 自社がどのルールで選んでいるかを確かめる。選抜要件の文書に書かれていないことが多く、運用で決まっている場合があります。
- 等級内の順位でも一度出してみる。同じ名簿で両方を出せば、候補者が増えるのか増えないのかがその場で分かります。
- 手前の段を見る。等級内で選んでも候補が増えないなら、問題は判定ではなく母集団の側にあります。段ごとの構成は「女性管理職比率 計算・逆算ツール」で確かめられます。
Floraの支援
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、段ごとの昇進率、評価と処遇の関係、候補者判定の前提までを分析し、どこに手を入れるかを特定するコンサルティングです。これまでに150社以上の企業と取り組んできました。
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よくある質問
女性のスコアが低いという前提が入っているのではありませんか。
入っていません。このツールは男女のスコア分布を同一として計算します。置いている差は等級だけで、等級が上がるほど平均が高いとしています。それでも全体の順位で選ぶと女性の該当率は下がります。下がる理由は実力差ではなく、女性が下位等級に多いという構成です。等級1段あたりのスコア差を0にすると、3つのルールの結果は一致します。試してみてください。
どのルールが正しいのですか。
どれが正しいかは目的によります。全体の順位は「いま最も評価が高い人」を選びます。等級内の順位は「同じ土俵で見て伸びている人」を選びます。同性内の順位は母集団の構成をそのまま保ちます。問題はどれを選ぶかではなく、どれを選んだかを意識しないまま「候補となる女性が少ない」と結論することです。まず自社がどのルールで選んでいるかを確かめてください。