「指標を見ていれば副作用に気づく」——だが、その指標こそ、制度にすでに歪められている

制度の副作用に気づくには、指標をダッシュボードで見張ればいい、と教わる。皮肉なことに、副作用にいちばん気づけないのは、指標をいちばん熱心に見ている人だ。ダッシュボードが緑に光っているうちは順調に見える。だが、その緑は、人々が緑になるように振る舞った結果かもしれない。数字が良いことと実際に良いことのずれは、皆がその数字を見ていると知っているとき、最大になる。

前の単位では、柔軟な働き方の副作用まで見ないと対応にならないことを扱った。ここでは、制度そのものが生む副作用に、どうすれば気づけるのか——制度の副作用に気づくにはどうすればいいのかを扱う。

「評価点、離職率、残業時間——指標を並べてダッシュボードで見ていれば、制度の副作用にはちゃんと気づける」——これが、この単位が向き合う俗説である。一見、賢いやり方に見える。数字を見張っていれば、おかしなことが起きたら数字に出るはずだ、と。だが、ここには深い落とし穴がある。副作用を映すはずのその指標こそが、制度によって、すでに歪められているからだ。ある指標を目標に据えると、その指標は目標であることをやめて、ゲームの的になる——これは「グッドハートの法則」という言葉で古くから語られてきた見立てだが、この単位はその法則を持ち出して終わりにはしない。人事の現場で、指標が実際にどう歪むのかを、人事固有の研究で一つずつ確かめていく。

評価という指標は、そもそも人を測れているか

まず、いちばん基本の指標である「評価点」から疑う。2000年、Scullen・Mount・Goff が *Journal of Applied Psychology* 誌 85(6):956-970 で、業績評価の点数が何を映しているのかを分解し、驚くべきことを示した。評価点のばらつきの大きな部分は、評価される人の実際の働きぶりではなく、評価する側——誰が評価したかという評価者の癖で説明されてしまう。同じ人を評価しても、評価者が違えば点が違う。つまり評価点は、その人の実力を測る物差しである前に、評価者という測定器の癖を色濃く映した数字だということだ。この一点を押さえておかないと、後のすべての指標を読み違える。ある人の評価が下がったとき、それがその人の働きの変化なのか、評価者が代わった・評価者の機嫌や基準が変わっただけなのかは、点数を見ているだけでは切り分けられない。同じ体重計でも、乗るたびに目盛りの起点がずれていたら、増えたのか減ったのか分からない。評価点という体温計は、測られる人の熱と、測る人の手の温度を、混ぜて表示している。評価点は、人を測る前に、測る人を映している。

強制分布——指標を良くしようとして、指標を歪める

次に、指標を「良くしよう」とする制度そのものが、指標を歪める例を見る。強制分布（きょうせいぶんぷ＝評価をS・A・B・Cのような割合にあらかじめ振り分ける仕組み。上位何%・下位何%と枠を決める）は、評価の甘辛をそろえる狙いで導入される。だが、その帰結は素直ではない。2005年、Scullen・Bergey・Aiman-Smith が *Personnel Psychology* 誌 58(1):1-32 で、強制分布を回し続けたときに職場の力がどう変わるかをシミュレーションで検討し、条件によっては期待ほど働かないことを示した。2013年、Berger・Harbring・Sliwka が *Management Science* 誌 59(1):54-68 で、上司が実際に評価する実験を行い、強制分布が評価行動そのものを歪めることを示す。近年のレビュー（Moon ら2016）も、強制分布が業績に及ぼす、時に逆機能的な効果を総説にまとめている。下位に必ず一定割合を置く仕組みは、たとえ全員が優秀でも誰かを下位に落とし、良い人が理不尽に低く評価されて去る、という副作用を生みうる。指標をそろえようとして入れた仕組みが、指標の中身を別の方向へねじってしまう。

指標があると、人はそれを操作する

指標が処遇に直結すると、人はその指標を「上げる」ために動く——たとえそれが本来の仕事とずれていても。2014年、Larkin が *Journal of Labor Economics* 誌 32(2):199-227 で、強い成果連動の報酬が入ったソフトウエア営業の現場を調べ、社員が報酬のしくみに合わせて売り方や計上のタイミングを操作する（ゲーミング）ことを示した。値引きの取り方、売上を立てる時期の選び方——指標で報われるように、行動が最適化される。会社が見たかったのは「良い営業」だったのに、指標が測っていたのは「指標で高く出る動き方」になっていく。指標は、見られていることを知った瞬間から、測りたかったものと、測りやすいものの、ずれを広げていく。 だからこそ、指標を眺めるだけでは副作用に気づけない。副作用は、まさにその指標の中に溶け込んで隠れているからだ。しかも、ゲーミングは不正とは限らない。ルールの中で、報われるように振る舞っているだけのことが多い。値引きをいつ出すか、契約をどの月に立てるか——どれも許された範囲の工夫だ。だから「ずるい社員がいる」という話に矮小化すると、本当の問題を見失う。問題は個人の悪意ではなく、そう振る舞うと得をするように指標を設計してしまったこと、そしてその指標を無防備に信じてしまうことのほうにある。指標を厳しく締めるほど、ゲーミングは巧妙になり、いっそう見えにくくなる。いたちごっこの果てに残るのは、実態から遠く離れた、きれいな数字だけだ。だから、締めつけの強化は、副作用への答えにはならない。答えは、指標の外へ目を移すことのほうにある。

バイアスは、必ずしも悪ではない

ここで一つ、単純化への歯止めをかけておく。「評価のバイアスはすべて害だ、取り除け」という話ではない。2011年、Bol が *The Accounting Review* 誌 86(5):1549-1575 で、管理者の評価バイアス——寛大化（甘くつける）や中心化（真ん中に寄せる）——が何によって生まれ、どんな効果を持つかを調べ、寛大化バイアスが必ずしも有害ではなく、その後の業績と正の関連を持つことさえあることを示した。甘くつけることが、関係を保ち、やる気を支える方向に働く場合がある。1993年、Prendergast と Topel が *European Economic Review* 誌 37(2-3):355-365 で、評価者の裁量が「えこひいき」を生む理屈を示したが、その裁量は同時に、数字に表れない事情をくむ余地でもある。介護で親を看ながら働いた一年を、規則どおりの数字だけでは拾えないとき、評価者の裁量だけがそれをくめる。裁量を全部つぶして機械のように評価をそろえれば、えこひいきは減るかもしれないが、事情をくむ余地も一緒に消える。バイアスは、歪みでもあり、人間の判断が入る余地でもある。 副作用を「気づく」とは、バイアスをゼロにすることではなく、どのバイアスがどちらへ働いているかを見分けることだ。

時間・変化：1993年から2016年へ

順に置く。1993年、Prendergast と Topel が、評価者の裁量が偏りを生む理屈を示す。2000年、Scullen・Mount・Goff が、評価点の大きな部分は評価者側の癖で説明されると示す。2005年、Scullen らが、強制分布が期待ほど働かない条件をシミュレーションで示す。2011年、Bol が、寛大化バイアスは必ずしも害ではなく将来業績と正の関連もあると示す。2013年、Berger らが、強制分布が評価行動を歪めると実験で示す。2014年、Larkin が、社員が指標をゲーミングすると示す。2016年、Moon らが、強制分布の逆機能的な効果を総説にまとめる。この四半世紀で確からしくなったのは、「指標を見ていれば副作用に気づける」ではない。確からしくなったのは、指標そのものが歪み・ゲームされ、しかもバイアスには両面がある。だから指標の中だけを見ても副作用は見えない——という向きのほうだ。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、汚染された指標を、副作用を映す中立な鏡だと信じることである。評価点も、離職率も、残業時間も、制度によってすでに色をつけられている。助けになるのは、指標の外の兆候を、意識して拾いにいくことだ。誰が辞めたのか、辞め際に何を言い残したのか。会議でどの話題が急に出なくなったのか。良い人ほど静かに評価を下方修正されていないか。これらは、ダッシュボードには出てこない。だが、副作用はしばしば、まずここに現れる。数字が異常を告げる頃には、たいてい手遅れになっている。辞めた人の一言や、誰も口にしなくなった不満は、数字よりずっと早い、生の警報だ。皮肉なことに、いちばん早く副作用を教えてくれる情報ほど、いちばん数値化しにくく、ダッシュボードに載せられない。だから、指標を見張ることと、指標の外に耳をすますことは、どちらか一方では足りず、両方いる。指標は結果を、外の声は予兆を教える。

処遇を決めることは、人の生活と誇りに触れることだ。指標で人を並べ替えるほど、人は指標に合わせて自分を作り変える。それは怠慢ではなく、生きるための当然の反応だ。だから副作用の責任を、指標をゲームした個人に押しつけない。歪みを生んだのは、その指標を処遇に結びつけた制度の側である。人を責める方向に進むと、副作用は地下にもぐり、ますます指標に映らなくなる。制度を直せば、同じ人が、無理に指標を取りにいかずに済むようになる。

最初の一歩は10分。自分の評価や処遇の決め方に潜んでいそうな副作用を、一つ書き出す——たとえば「数字の出やすい仕事ばかりが選ばれる」「甘くつけたほうが波風が立たない」など。次に、その副作用の兆候を、指標ではなく指標の外から一つ探す——最近辞めた人、こぼれた一言、避けられている仕事。特定の従業員を監視・観察の対象にしない。自分の決め方が生む歪みを、自分の側の点検として書く。

皮肉なのは、副作用にいちばん気づけないのは、指標をいちばん熱心に見ている人だ、ということである。ダッシュボードが緑に光っているうちは、すべて順調に見える。だが、その緑は、人々が緑になるように振る舞った結果かもしれない。数字が良いことと、実際に良いことの、ずれが最大になるのは、皆がその数字を見ていると知っているときだ。だから、制度の副作用を探すなら、指標のいちばん外側——誰かが黙って去った理由や、口にされなくなった不満のほうを、見にいくことである。副作用は、たいてい、あなたのダッシュボードには映らない場所で、静かに起きている。