特徴01従業員サーベイを“経営課題レポート”に翻訳する
離職要因・エンゲージメント低下要因・マネジメントのボトルネックなど、経営／人事が本当に知りたいテーマから逆算して調査を設計します。例えば「離職予兆の高い層はどこか」「マネージャー行動のどの要素が部下の疲弊感と結びついているのか」を、属性・部署・職種などの切り口で定量的に可視化し、経営会議や人事施策に使えるインサイトとしてまとめます。
リサーチアドバイザー｜調査設計・従業員サーベイ支援
従業員サーベイ／顧客アンケートを“経営が動く証拠”に変える。調査企画から示唆出しまで伴走するリサーチパートナー
「せっかくサーベイを取ったのに、『満足度◯点でした』で終わってしまう」「人事から“なんとなく良さそうな施策”しか出てこない」。――こうした声は少なくありません。リサーチアドバイザーは、単なるアンケート運用代行ではなく、“意思決定に効くデータ”を取得し、“経営・現場が動ける形の示唆”まで落とし込むための伴走型サービスです。
特に需要が高いのが『従業員サーベイ（エンゲージメント・定着/離職リスク・マネジメント課題の可視化など）』と『会員/ユーザー向けのサービス満足度・解約理由調査』です。私たちは、調査目的の言語化 → 設問設計・選択肢設計 → 回答品質の担保（例：極端な機械的回答の検出、中央値ばかり選ぶ“無難回答”の補正）→ 集計設計 → 分析・レポーティング → 打ち手設計、という一連のプロセスをまとめて支援します。
MyStoryには、組織サーベイ／人事データ分析／エンゲージメント診断といった“人と組織”のテーマに専門性をもつリサーチャー・データサイエンティストが在籍しており、企業内の従業員調査・人事施策立案・マネジメント改善の現場で蓄積した知見をもとにアドバイスを行います。研究会・企業向け研修・外部セミナー等への登壇実績も多数あり、調査票の作り方そのものから改善できる点が強みです。
『リサーチアドバイザー』の特徴
特徴02調査票そのものを改善するノウハウ
“とりあえず満足度を5段階で聞く”では精度が出ません。複数回答か、1つだけ選ばせる強制選択か。中央の「どちらでもない」を許すか・許さないか。連続番号を機械的に並べただけの“ストレートライニング”回答をどう検出し除外・補正するか。こうした設計・品質管理の工夫によって、同じサーベイでも経営判断に耐えるかどうかが大きく変わります。MyStoryはこの設問設計・品質管理の部分も支援します。
特徴03心理尺度を“使えるスコア”に落とす
心理的安全性、エンゲージメント、バーンアウト兆候、マネジメント行動、組織風土などの“目に見えない概念”は、適切な心理尺度（複数の質問項目を束ねて1つの指標にする枠組み）として構成しないと測れません。私たちは、尺度の設計～項目整理～回答分布の確認～信頼性・妥当性の検証（例：一貫性や逆転項目の扱い）を経て、組織横断で比較できるスコアを作ります。これにより「部署Aは心理的安全性が低い」「若手層は支援不足感が高い」などを定量的に示せます。
特徴04“調査して終わり”ではなく打ち手まで伴走
サーベイで見えた課題は、現場に落とし込めなければ意味がありません。私たちは、優先度の高いテーマを特定し、施策候補（評価制度・配置/異動・育成・マネジメント研修・業務設計の見直しなど）を、人材ポートフォリオや経営資源との整合性を踏まえて整理します。経営・人事・現場マネージャーが“どこから手を付けるべきか”を合意できる形までサポートします。
リサーチアドバイザーの代表的な支援テーマ
| テーマ | 概要 |
|---|---|
| 従業員サーベイ設計 | エンゲージメント、心理的安全性、マネジメント行動、定着／離職リスクなど人と組織の“いま”を測るサーベイを設計。設問・選択肢の作成、回答品質の管理、集計設計まで支援し、経営・人事向けレポートに落とし込みます。 |
| 離職リスクの可視化 | 勤怠ログ・人事情報・アンケート回答などを突き合わせ、どの層に離職予兆が強いか、その背景要因は何かをモデル化。単なる「満足度が低い部署」ではなく、打ち手につながる解像度で報告します。 |
| 顧客調査の仮説検証 | 顧客満足度・解約理由・NPS・商品/機能評価などを、仮説ドリブンで設計し、サービス改善やプライシング議論にそのまま使える形で出力します。 |
| 心理尺度の構成 | 複数設問の回答を束ね、部署・年代・職種別に比較できるスコアを構築。信頼性・妥当性チェックや逆転項目の扱いなど、尺度づくりのルールを社内に残します。 |
従業員サーベイ設計・運用
支援内容
“とりあえず毎年サーベイを回しているけど、現場には刺さっていない”という状態から脱却するために、まず経営/人事が本当に知りたい論点（離職の芽・疲弊要因・マネジメント課題・制度の受け止められ方など）を明確化します。
その論点が測れるように設問・選択肢を設計し、必要に応じて自由記述も活用。複数回答か単一回答か、5段階尺度か7段階尺度か、中央の“どちらともいえない”を許すかどうか、といった細部までチューニングします。回答後は、部門別・職種別・勤続年数別などの切り口で集計し、経営レポート／人事向けサマリー／現場向けフィードバック資料まで分解可能な形で整理します。
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アウトプット例
- 経営会議向けサマリーレポート（優先課題・ハイリスク部門の特定）
- 部門別フィードバックシート（自部署の強み/課題と推奨アクション）
離職リスクの可視化・定着支援
支援内容
勤怠実績、配置・異動履歴、評価/処遇情報、アンケートによる主観（疲弊感、キャリア不安、マネジメント満足度など）を統合し、どのセグメントに離職予兆が強いかをモデル化します。単なる“ハイリスク度ランキング”を出すだけでなく、『その層はなぜ離れそうなのか（業務量？上司？処遇？キャリア不透明感？）』まで要因を分解します。
結果は、人事・現場マネージャーと共有できる形のダッシュボード／資料として提示し、配置見直し・育成支援・マネジメント改善など打ち手の優先順位づけまで伴走します。
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アウトプット例
- 離職予兆ヒートマップ（部署×年代など）
- 離職ハイリスク層ごとの主要ドライバー分析と推奨アクション
調査品質・設問設計ガイドライン
支援内容
Web調査では、『なんとなく一番上を全部チェック』する“ストレートライニング”回答や、常に真ん中（どちらでもない）ばかり選ぶ“中間バイアス”、とりあえず全部の選択肢にチェックを入れる曖昧な複数回答など、ノイズが必ず混ざります。これを放置すると、サーベイの結果が経営判断に耐えなくなります。
私たちは、(1) 設問・選択肢の構成（複数回答か単一回答かなど）、(2) 回答尺度の設計（中間選択肢を置くか・置かないか、逆転項目を混ぜるかなど）、(3) 回答ログの品質チェック（ストレートライニング検出、極端に短い回答時間のフラグなど）という3層で品質を担保するガイドラインを整備し、社内に残します。
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アウトプット例
- 設問テンプレート集（OK/NG例つき）
- 回答品質チェックルール（除外・重み調整など）
心理尺度の構成・スコアリング
支援内容
心理的安全性、上司への信頼、バーンアウト兆候、キャリア不安、組織の一体感など、“感情・認知”の領域は1問1答では測れません。複数の設問を束ねて1つの尺度（スコア）として扱う必要があります。
私たちは、尺度の目的の定義 → 候補項目の収集・整理 → 回答分布と項目の一貫性チェック → 信頼性・妥当性の確認 → スコア計算ルールの確定、というプロセスを設計し、部署間・年代間で比較できる“組織の健康指標”をつくります。これは毎年・半期ごとにトラッキング可能なため、ピープルアナリティクスのベース指標として活用できます。
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アウトプット例
- 心理的安全性スコア・エンゲージメントスコアの部署別比較表
- 次回以降も継続利用できる尺度定義書（設問リスト・集計ルール）
従業員サーベイ／人事データ分析の外部パートナーをお探しの方へ
ピープルアナリティクスは、従業員データやサーベイ結果をもとに、離職リスクの予兆やエンゲージメント低下の要因など“組織のいま”を可視化し、経営・人事戦略の意思決定に活用する取り組みです。単なる満足度スコア報告ではなく、『どこに・なぜ課題が集中しているのか』『どの施策が優先なのか』までを明らかにすることが本質です。
MyStoryのリサーチアドバイザーは、調査目的の明確化、設問・選択肢設計、回答品質の担保、結果の読み解き、示唆と打ち手の整理まで、サーベイの“最初から最後まで”を一気通貫で支援します。従業員サーベイ／エンゲージメント調査／マネジメント実態調査／離職理由調査など、人と組織のテーマに特化したノウハウと、統計・機械学習・組織心理の知見をあわせ持つ点が特徴です。
MyStoryが選ばれる理由
- 組織課題直結
- 「離職が多い部署はどこ？」ではなく「なぜその部署で離職が起きるのか」「何を変えると改善し得るのか」まで分解。経営・人事が意思決定に使える形でアウトプットします。
- 設計と品質
- 複数回答/単一回答の使い分け、中間選択肢の扱い、ストレートライニング検出など“調査票そのものの品質”から支援。集まったデータの信頼性を担保します。
- 尺度づくり
- 心理的安全性・エンゲージメントなど“見えない概念”を定量スコア化し、部門比較と経年トラッキングを可能にします。これはピープルアナリティクスの基盤指標になります。
- 打ち手まで伴走
- 結果を読みっぱなしにせず、具体的な改善アクションや優先順位まで整理。現場マネージャーと共有できる形まで落とし込みます。
委託費用について
従業員サーベイ／人事データ分析の費用は、①対象人数・部門数、②調査テーマの複雑さ（エンゲージメント／離職リスク／マネジメント行動など）、③必要なアウトプットの粒度（経営会議向けレポートまでか、部門別フィードバック資料までか）、④導入スピードと体制によって変動します。
小規模なスポット支援（調査票レビュー＋集計/示唆サマリー）なら数十万円台〜、全社サーベイの設計〜分析〜経営報告資料まで含む包括支援では数百万円規模〜が一般的なレンジです。初回ヒアリングでは、目的・KPI（離職率/定着率/エンゲージメントなど）と社内体制を整理し、スモールスタート可能な段階的なお見積りをご提示します。
よくあるご相談
従業員サーベイをやっているのに、現場が動きません
→ 調査目的と設問がズレている可能性があります。まず“経営や人事が何を意思決定したいのか”を言語化し、それに直結する設問・集計単位に組み直します。出てきた結果は部門別のフィードバックシートに落とし込み、現場のアクション候補まで提示します。
離職が止まらない部署があるが、理由が分からない
→ 勤怠・配置・評価・意識調査の回答をつなぎ合わせ、どのタイプの人にどんな離職予兆が出ているのかを可視化します。“忙しすぎる”“キャリアが見えない”“マネジメント負荷が高い”など、要因別に優先アクションを整理します。
アンケートの信頼性に不安があります
→ ストレートライニングなどの低品質回答検出ルール、極端な短時間回答のフラグ、中間選択肢の扱い方などをガイドライン化し、以降のサーベイにも再利用できるようにします。
