2017年10月20日

深刻な人手不足が招くバイトの過保護化と店長受難

1: ノチラ ★ 2017/10/09(月) 22:47:22.08 ID:CAP_USER.net

アルバイト・パートの求人倍率は1.80倍(2017年6月)に上り、求人数が求職者数を上回る「売り手市場」となっている。従業員にバイトが占める割合の高い飲食店やコンビニエンスストアなどでは、深刻な人手不足も問題だ。時給1500円でも応募がないというケースがある一方、せっかく採用したアルバイトがわずか1か月でやめてしまうということも珍しくない。人手不足にあえぐ現場で何が起きているのか。リクルートで主要求人媒体の全国統括編集長の経験がある人材コンサルタント、平賀充記氏に聞いた。

かつて、社会問題になっていた「ブラックバイト」という言葉は、ここ数年でほとんど耳にしなくなりました。そもそも、ブラックバイトは、長時間の残業を押し付けたり、やめたいという学生を不当につなぎとめたりすることが問題になっていました。

 バイト学生の良心や責任感につけこむ「やりがい搾取」という実態とともに、過重労働やバイト代の未払いにつながる悪質なケースも見受けられました。

 しかし、こうしたブラックバイトが問題視されるとともに、昨今の「働き方改革」ブームも手伝って、各業種で長時間労働などの見直しが行われるようになりました。

◆しわ寄せは店長へ
 その結果、飲食店などでは、職場の中で立場の弱いアルバイトスタッフに無理させない「過保護化」という動きが加速しました。バイトの労働は1日8時間まで、残業禁止、無理なシフトはご法度……。

 コンビニのように、売り上げがほぼ一定で、原材料費でコストカットするということができない場合、利益を伸ばすには人件費を削るしかありません。バイトの時給を一定程度まで引き上げた場合、次はバイトの数を抑制するようになります。それまで、3人のバイトで回していた時間帯でも2人でこなすということもあります。

 すると、現場では何が起こるでしょうか?

 バイトやパートからは、「もっと働きたい」という不満が出ます。そして、人員不足は残業代のない「みなし労働」の店長が補うことになります。

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20171009-00010000-yomonline-life


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2017年10月19日

いま一番稼げるのは「データ・サイエンティスト」かもしれない。新卒でも「破格の待遇」

1: ノチラ ★ 2017/10/10(火) 12:30:31.49 ID:CAP_USER.net

今年また、米国の大学で助教授として働いていた2人の友人がアマゾンに引き抜かれた。2人とも著名大学の経済学部、及びビジネススクールで教鞭を執っていた優秀な経済学者である

研究者の卵として一緒に走り出していた友人たちが大学を去ることは何となく寂しい気持ちになるのだが、大学の研究職を辞してアマゾンなどの企業へ転職する経済学者・統計学者・情報工学者などはこの数年で格段に増えた。

こういった民間企業は、給与面だけでなく、研究費や研究補助員などのサポートといった環境面でも破格の条件を提示して教授・准教授・助教授を大学から引き抜いている。

特に引き抜きの対象になっているのが「データ・サイエンティスト」と呼ばれる、データ分析に長けた研究者たちだ。例えば、統計学・計量経済学の専門知識を持つ統計学者・経済学者、そして、人工知能を使ったデータ分析を開発する工学者などである。

この流れは米国内に留まらず、日本を含めた各国に押し寄せている。2017年夏、アマゾン・ジャパンは香港科技大学のビジネススクールで准教授を勤めていた渡邉安虎氏を上席エコノミストとして引き抜いた。

渡邉氏は米国で経済学博士号を取得後、米国と香港の大学で教鞭を執ってきた経験を持つ一流の経済学者である。こういった人材を経営に活かそうという動きが日本でも始まってきたということだ。

なぜ米国企業は果敢に研究者たちを内部に引き入れようとしているのか。それは「データ分析の力」を持った人材を集めることが、ビジネス成功の大きな柱になってきているためである。

拙著『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』では、データ分析手法の紹介と並んで、どのようなデータ分析の活用が米国の企業や政府内で進められているかについて概説している。

例えば、アマゾンが行っているデータ分析の2つの柱は「予測」と「因果分析」である。アマゾンは顧客の購買履歴データだけでなく、商品検索時の行動のデータも膨大に持ち合わせている。

検索と購買を繰り返す顧客のビッグデータを機械学習も含めた分析手法を使って解析することで「顧客が次に必要なものは何か」という「予測」を行うことができるのだ。このような予測作業は人工知能(AI)が得意な作業である。

一方、今のところ人工知能だけでは解決が難しい課題がある。それが「因果分析」である。例えば、特定の広告をどの顧客に出すと購買を促す効果が出るのか、という課題を考えよう。

ここで知りたいのは広告の効果という「因果関係」であり、相関関係ではない。人工知能は相関関係を見つけることは得意だが、今のところ因果関係を導出するにはデータ・サイエンティストによる分析が不可欠である。

中でもアマゾンなどが日常的に用いている手法は「ランダム化比較試験(RCT)」と呼ばれる分析手法である。この手法では消費者を「広告を受け取るグループ」と「広告を受け取らない比較グループ」に無作為に分ける。

グループ分けが無作為に行われているため、2つのグループに現れた購買量の差は「広告の効果」以外にはないと科学的に断定できるのがこの手法の強みだ。この手法はアマゾンのみならず、グーグルなどの企業戦略、オバマ前大統領の選挙戦略、各国政府の政策効果分析など、多岐に渡る分野で利用され始めている。
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/53018


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企業倒産が9年ぶりに増加 17年度上半期

1: ノチラ ★ 2017/10/10(火) 19:32:51.89 ID:CAP_USER.net

東京商工リサーチが10日発表した2017年度上半期(4〜9月)の企業倒産件数(負債1千万円以上)は、前年同期比0.1%増の4220件で、08年度以来9年ぶりに増加した。個人消費の鈍さを背景に飲食業、情報関連サービスなどで増えた。負債総額は前年同期の約3.2倍の2兆1173億円。うち約1.5兆円は自動車部品大手タカタが占めた。
http://www.asahi.com/articles/ASKBB4WJ5KBBULFA025.html


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2017年10月18日

柴咲コウがIT会社設立、CEO就任件

1: 名無し募集中。。。 2017/10/07(土) 02:22:54.03 0.net

柴咲コウさん設立の新会社、VCなどから1.6億円調達
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO21999290W7A001C1TJ1000/?n_cid=TPRN0004
女優で歌手の柴咲コウさんが設立し、最高経営責任者(CEO)を務めるIT(情報技術)関連企業のレトロワグラース(東京・港)が
Bダッシュベンチャーズ(同)などから約1億6000万円の資金を調達した。IT企業などの育成で実績のあるベンチャーキャピタル(VC)の支援を受け、
ネットサービスや電子商取引などの事業を拡大する。


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日本の社員は「雑用」多すぎ ワークス牧野氏

1: ノチラ ★ 2017/10/07(土) 22:29:50.60 ID:CAP_USER.net

「日本人の生産効率が低い、という言葉には疑問がある」。人事・総務といった「バックオフィス」業務を効率化する統合基幹業務システム(ERP)で国内シェア首位を誇るワークスアプリケーションズの牧野正幸最高経営責任者(CEO)は、「バックオフィス業務を改善すれば、日本企業の生産効率は飛躍的に向上する」と話す。「企業の現場レベルでみると、日本人は世界でも飛び抜けて優秀だ。しかし、そこがジレンマにもなっている」という牧野社長に、オフィスの生産性について聞いた。

■ERPは経営者のためのツール

 私たちがつくるERPは、人事・経理などのバックオフィス業務を効率化する製品です。そもそも、これは「意思決定を効率的に、的確にしたい」という海外の経営者のニーズから生まれました。海外では、現場で働く社員より、経営者に必要な環境を整えるのを優先します。社員は日々の営業活動や商談内容のデータを打ち込んで報告します。これをERPなどのツールを使って素早く集約し、経営者の判断材料にするのです。社員が報告の作成や入力の手間で苦労するとしても、経営者のために情報を「見える化」するのを優先するという考え方なのです。

 営業を例にとってみましょう。海外では、営業担当者は「代替可能な」存在と考える向きが多いです。社員は、会社がマーケティングをして築き上げたノウハウに従って売るよう求められます。個人のスキルは関係ありません。優秀な人がいたとしても、いつ引き抜きにあって辞めてしまうか分かりません。個人のスキルに依存するのは、経営者からみてリスクなのです。データ管理を重視する背景には、こういう事情もあるのです。こうしたデータ重視の傾向は、営業以外の部門でも共通です。

 日本でも「見える化」が一時流行しましたが、あまり普及しませんでした。現場の抵抗が大きかったからです。では、なぜ抵抗が大きかったのでしょうか。それは、現場の社員のスキルが米国と比べて非常に高かったからです。

 欧米流のERPの考え方には「マネジメントする側が優れていて、末端にいくほど能力が低い」という前提があります。「末端」の社員は比較的低賃金で、その生産性についてもあまり重視されません。

小さな問題であっても、自分で意思決定することは求められず、与えられた業務をルーティンとして日々こなすよう期待されるのです。

■日本の「現場」は優秀なのに…

 日本はどうでしょうか。日々のオペレーションで、意思決定をしているのは現場の社員です。海外では「日本は意思決定が遅い、上にあげなければ決められない」とよく言いますが、これは部分的に間違っています。意思決定が遅いのは、あるレベル以上の「重要な判断」だけなのです。

日本ではオフィスや工場、店舗などの現場で毎日のように小さな意思決定が行われています。そのスピードは速いのです。代表的なのが、製造業の生産現場で日々実施されている「カイゼン」でしょう。日本の現場は、海外とくらべて非常に優秀なのです。自分で考え、判断できる優秀な人材が現場に集まっているともいえます。個別のスキルが高いから、仕事をきっちりルーティン化しなくてもいいのです。大まかな指示があれば、自分で考えて適切に業務を進められるのが、日本の現場です。

 日本で「見える化」が普及しないのは、当たり前だと思いませんか。もしあなたが営業担当者なら「業務内容を毎日打ち込む時間があるなら、1件でも多くお客さんに会った方が業績に貢献できる」と考えるでしょう。それを裏打ちする実力もあるわけですから。

■欧米型ERPに限界

 では、日本の問題は何なのでしょうか。それは自分の頭で考えられる優秀な人が日々の雑用に追われていることです。彼らの給料は一般に米国の末端社員より高く、コストがかかっているわけです。にもかかわらず、雑用のせいで本来の仕事を適切にこなす時間が足りなくなってしまうのです。生産効率が他の先進国に比べて悪いのは、そのせいです。つまり、日本が改善すべきなのは「庶務」と呼ばれる日々の雑務の効率なのです。
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO21783530S7A001C1000000


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