根性論をなくす 人材育成を変革する「音声データ」活用法とは？

　話し方には人それぞれのクセがあり、クセは自分では気付きづらいものです。音声データの分析は、話し方のクセをデータによって客観的に示し、「自分は早口だったのか」「話しすぎの傾向があるのか」という気付きをもたらします。

　この音声データは、セルフコーチングだけでなく、研修プログラムにも応用できます。分析によって見えてきたハイパフォーマーの特性を基に、トレーニングプログラムや商談スクリプトを改善することで、人材育成の効率化と効果的なスキル向上が実現します。

　音声データをセルフコーチングに活用していくためには、まずは担当者にメリットを感じてもらうことも重要です。日常業務で音声認識を活用することにより、議事録作成や報告業務の時間が削減され、生産性が上がれば担当者は喜んで使います。音声データを活用するメリットを感じてもらい、自ら進んで使ってもらうようなシステムを導入することがセルフコーチングを推進する第一ステップとなります。

●セルフコーチングで育成負担が軽減

　セルフコーチングが進むと、上司の育成にかかる負担も軽減されます。これまでは、ロールプレイに付き合ったり、商談に同席したり、個別にフィードバックをしたりと細かく関わる必要がありました。複数のメンバーがいる場合、教育時間の総量が増え、個別のフォローまで手が回らず、通り一遍の育成になることもありました。

　音声データでスキルが可視化できるようになれば、育成の一部をセルフコーチングに切り替えることができ、上司の時間や手間を軽減できます。個別に指導する場合もデータをもとに指導できるため、「ここをこんな感じで」という感覚的な指導から「この部分を3秒短くしたほうがよい」というような定量的かつ具体的な指導を個人に合わせて行うことができます。

　育成にかかる時間が減り、上司は新たに生まれた時間を組織全体のマネジメントや、自らのセルフコーチングに当てることができるようになります。

　少なくとも現状ではAIが人を束ねたり、モチベーションを高めたりすることはできません。マネジメント層が強化されることで組織全体のパフォーマンス向上につながります。

　このように、人材育成に音声データの活用を進めると、均一な育成体制の確立につながります。また、セルフコーチングの促進や評価基準の刷新、上司の負担軽減といった効果は、従業員のモチベーションや定着率の向上にもつながります。