営業成績、平均だけで評価すると危ない理由

営業成績、平均だけで評価すると危ない理由 ― 多数派が割を食う罠

期末、メンバーの評価を決める時期になった。

チームの平均受注額は月120万。

「平均120万だから、120万を超えた人がA評価だな」と考えた。

でも名簿を見ると、120万を超えているのは9人中3人だけ。

残り6人は未達。チームの3分の2がC評価になってしまう。

よく見ると、1人だけ400万の大型案件を当てた月があり、それが平均を押し上げていた。

いちこ

平均を基準にすると、大型案件を当てた1人のせいで、普通に頑張った人まで未達扱いですね。

シュン

そうなんだ。平均は外れ値1つで跳ね上がる。評価の基準に平均をそのまま使うと、多数派が割を食うことがある。

「普通のメンバーの実像」で見る

評価の基準に向くのは、平均より中央値だ。中央値は外れ値に強く、「ちょうど真ん中のメンバーの成績」を表す。

• 平均120万は、1人の大型案件に引っ張られた数字。
• 中央値88万が「普通のメンバーが届く線」。
• 評価や目標は中央値を起点にすると、多数派が割を食わない。

会議での声かけ例

「平均120万は大型案件1件で上がった数字です。普通のメンバーの線=中央値88万を基準に評価しませんか。」

「外れ値を出した人は別途“上振れ枠”で評価して、全体の基準とは分けましょう。」

なぜ「代表値の使い分け」なのか

平均・中央値・最頻値はどれも「代表値」だが、外れ値への強さが違う。受注額のように一部の大型案件で裾が伸びるデータは、平均が実態からズレる。中央値を併用して分布の形を踏まえるのが基本だ。

いちこ

数字を1つ見て決めず、平均と中央値を並べるだけで見え方が変わりますね。

シュン

うん。分布を見てから基準を選ぶ、が評価の第一歩だよ。

生成AIとの対話例

チーム9人の今月の受注額(万円): 60, 72, 80, 85, 88, 95, 110, 130, 400
このデータの平均・中央値・最頻値を出して。評価基準として平均と中央値のどちらが妥当か、理由も添えて。

生成AIに渡せば10秒で計算できる。手計算は不要。

まとめ

評価の全体の順序は、課題ガイド「メンバーをどう評価するか」にまとめている。

いちこ

この判断に使った統計も見てみてね♪

• 平均・中央値・最頻値 ― 外れ値に強い代表値の選び方
• 分散・標準偏差 ― ばらつきも合わせて見る
• 四分位範囲・箱ひげ図 ― 分布の形を一目で見る