従業員監視技術の新潮流

ワークプレイス・テクノロジー、特にパフォーマンス管理への投資は、2017年から2022年にかけて「資金が8倍に増加」した。 the New York Times . J.P.モルガン、ユナイテッドヘルス・グループ、アマゾンなどの大企業は、従業員の生産性を把握し、ワークフローを最適化するために、アイドル時間や活動時間などの指標を監視してきた。

遠隔地やハイブリッド環境の増加に伴い、従業員モニタリング・ソリューションは、職場行動に対する深い洞察をもたらし、生産性の微妙な理解を促し、全体的なエンゲージメントとコラボレーションの向上を促進することができる。

もちろん、従業員監視の押しつけがましさについては議論の的であり、それは当然である。世界中の従業員は、監視される内容に対して同意する権利を持つべきであり、企業はこの期待に従うべきであると同時に、その過程で従業員のモラルが損なわれないようにすべきである。 従業員監視法規. が整っている。

生産性を高めるためのモニタリングと、従業員のプライバシーの尊重の間で、微妙なバランスを保つ必要がある。適切なツール、テクノロジー、アプローチが鍵となる。これらのツールは、倫理的でコンプライアンスに準拠したモニタリングの先駆けとなり、モニタリングに対する受容性を高めることができる。

とはいえ、ここでは従業員監視技術の状況を形成するいくつかの主要なトレンドを見てみよう。

AIと一口に言っても、その内容は多岐にわたる。アナリティクス、AIスコアリング、顔認識、Gen AIなどがある。これらに飛び込む前に、AIとモニタリングのワークフローとの統合は、特定のレベルや程度に偏っているわけではないことを理解することが重要だ。実際、プロセスのほぼすべての段階に影響を与えることができるという点で、かなり浸透している。問題の特定から客観的な評価の支援まで、AIは従業員の能力を最大限に引き出すためにワークフローを調整するのに役立つ。

マネジャーによって異なる主観的な評価に頼らなければならないことを想像してみてほしい。なぜ主観的なのか？業績指標の解釈の仕方、個人的な偏見、さらには日々の気分さえも、従業員の生産性の捉え方に影響を与える可能性があるからだ。A 2022年調査 フロリダ大学の研究者たちによって、管理職は依然として、特に社会から疎外されたグループに対して、暗黙的・明示的なバイアスを持つ可能性があることが明らかになった。

生産性スコアリングは、従業員の生産性評価に定量化可能なアプローチをもたらすことで、このような事態を回避します。例えば、クレバーコントロールの AIスコアリング機能 は、従業員の地位、業界の状況、ウェブやアプリケーションのログを考慮し、生産性スコアを定義し、生産性ラベルを提供し、そのスコアの根拠を示します。このような機能への参入障壁は、ユーザー同意書に同意し、ビジネスの業種や生産性分析を希望するプロファイルについていくつかの詳細を記入するのと同じくらい簡単だ。

機械学習はフルスロットル状態だ。顔認識は、従業員の勤怠管理、身元確認、勤務パターンの評価、時間泥棒の削減などに非常に有効であることが証明されつつある。

私たちの顧客に対する調査に基づく独自の調査では、次のことが判明した：

• 残業代目当てのバディ。互いに庇い合った
• このような時間泥棒を早期に発見し、結果を回避する解決策はない。
• 活動時間とアイドル時間を記録する既存のツールは、実際に誰かが働いているかどうかを伝えていなかった。

入力 顔認識. 企業はウェブカメラを使って従業員を認識・記録し、既存のデータベースと顔を比較し、簡単に利用できるレポートを作成することができる。

顔認識はまた、産業環境における生産性管理のための優れたツールであるコンピュータ・ビジョンにも道を譲る。例えば、コンピュータ・ビジョンを使用することで、企業は以下のことが可能になります：

• 職場や産業環境をより安全な生態系に変える。どのように？問題を特定するために積極的に行動することができる。事後的な分析を受ける必要がない。
• 作業員の生産性を追跡・監視し、ワークフローを最適化することで、コストを抑え、業界標準や規制を遵守することができます。

McKinsey Technology Trends Outlook 2024のレポートによると、AIを活用したユースケースは、年間2.6兆ドルから4.4兆ドルの価値を生み出す可能性がある。より多くの企業が、ビジネス機能全体でAIアプリケーションを定期的に活用している。また、マルチモーダル生成モデル、NLPの拡大、LLMの進歩などのトレンドにより、従業員モニタリングにおける遺伝子AIの使用は勢いを増している。

例えば、Gen AIを使えば、組織は次のことができる：

• 会話を処理し、感情を測定する。これにより、マネジャーは問題解決に積極的になり、より良い意思決定のための提言を行うことができる。
• 大量のログデータから、ボトルネック、チームダイナミクス、従業員の不満などを示すパターンを発見する。

従業員監視法に関する最近の動きをよく見てみると、同意に基づくものへと大きくシフトしている、 プライバシー最優先のモニタリング は極めて明白だ。それは、データ保護とモニタリング技術の倫理的使用に関する懸念が高まっているからだ。GDPRやその他の主要な規制の枠組みが更新され、従業員データの扱い方についてより高い基準が設定されつつある。

詳しくはこちら 従業員監視に関する法規制の最近の変化

これを踏まえ、従業員監視ソフトウェアは、透明性と明示的な同意の取得を優先している。何がどのような目的で監視・分析されているのかを包括的に把握できる新機能が統合されつつある。さらに、データ・セキュリティにも常に焦点が当てられている。

私たちは、さまざまなチーム規模のクライアントと話すことで、このことに気づいた。そこで、私たちは クラウド と オンプレミス ソリューションは、企業がデータに対して必要な管理レベルを選択できるようにします。データの完全な所有と管理を実践することができます。

従業員の業務追跡は、もはやデスクトップ専用のタスクではありません。ハイブリッド・セットアップの普及により、マネージャーがスマートフォンでどこからでもチームの活動を監視できる柔軟性を持つことは理にかなっている。これは、Monday.comのようなプロジェクト管理ソリューションがモバイル版のダッシュボードを用意しているのと似ている。

この傾向は、継続的な監督と、それに対応するための柔軟性を高める必要性が高まっていることから、特に支持を集めている。マネージャーや経営者は、常にデスクに張り付いているわけにはいかない。そこで モバイルアプリ 監視されたデータの包括的な概要を提供することで、雇用主は、特に従来のオフィス以外の場所でも、より良いレベルのエンゲージメントを確保することができる。

これらの傾向を踏まえて、生産性管理をよりシンプルにするために、適切な従業員モニタリング・ソフトウェアを導入するための、明確で実行可能なステップがいくつかあります：

1. ツールが貴社のプライバシーポリシーに適合していることを確認してください。

   • 透明性のあるデータ収集が確保されているか？
   • 明確な同意プロセスを補完しているか？
   • 機密データを匿名化できるか？
   • データの所有権を持つことができるか？
   • GDPRのような規制への対応を容易にするのに役立つか？

2. モバイル・アクセシビリティを確実にチェック

   管理職がハイブリッド・セットアップ間で常に接続できるよう、堅牢なデスクトップ・システムを複製するアプリはありますか？これは継続的な監視を確実にするために必要なものだ。

3. ソリューションが時間とともにアップグレードしているかどうかをチェックする

   適切なツールは、単に生産性を監視するだけでなく、ビジネスや業界全体のニーズの変化に合わせて継続的に進化する必要があります。つまり、AIや規制法へのプロアクティブな対応など、生産性監視を強化できる最新技術がソリューションに反映されていなければならない。

4. 使いやすさとサポートをテストする

   従業員監視ソフトウェアの有効性は、その使いやすさとベンダーが提供するサポートの質に大きく影響される。

   • まず、UIと全体的なUXがビジネスニーズに合っていることを確認してください。
   • ソリューションが自社のテクノロジー・エコシステムに適合していることを確認する。例えば、クラウド・ソリューションとオンプレミス・ソリューションのどちらが、既存のインフラやセキュリティ・プロトコルに適しているかを検討する。
   • ソリューションの移行や実装を支援するベンダーの有効性を評価する。さらに、ベンダーのサービスチャネルが迅速に対応し、チームに十分なガイダンスがあることを確認する。

生産性、プライバシー、適応性のバランスをとることは、生産性のモニタリングと管理を行う上で非常に重要である。そして、従業員監視技術のトレンドは、企業がこれを達成しやすくする方向にある。

特にAIの統合に注目してください。判断によるバイアスを減らし、評価をより客観的で公正な、データ主導のものにするのは驚くべきことだ。