職種の数え方 – 「種類」or「分類」？仕事や業種をカウントするときの考え方
職種を数える際、「種類」は個々の具体的な職業名や役割を指し、例えば「エンジニア」や「デザイナー」などを数える場合に用います。
一方「分類」はこれらの職種を共通の基準でグループ化する方法で、技術職や管理職といったカテゴリーに分ける際に使用します。
仕事や業種をカウントする際は、具体的な数を知りたい場合は「種類」を、全体の構造や傾向を把握したい場合は「分類」を選ぶと効果的です。
職種の「種類」とは
職種を数える際に「種類」という言葉が用いられる場面がありますが、ここでは「種類」の意味とその具体的な活用方法について詳しく解説します。
「種類」とは何か
「種類」とは、共通の特徴や性質を持つグループを指します。
職種において「種類」を使う場合、以下のような基準で職種を分類します。
- 業務内容の共通点: 例えば、営業職、技術職、管理職など、主に行う業務内容に基づいて分類します。
- 必要とされるスキルや資格: 特定の専門知識や資格が必要な職種を一つの「種類」として捉えます。
- 組織内での役割: 各職種が組織内で果たす役割に基づいて分類します。
職種の「種類」の具体例
以下に、職種の「種類」の具体例をいくつか挙げます。
- 営業職
- 企業の製品やサービスを顧客に提案・販売する職種。
- 例: 法人営業、個人営業、フィールドセールス。
- 技術職
- 専門的な技術や知識を活用して業務を遂行する職種。
- 例: エンジニア、プログラマー、研究開発スタッフ。
- 管理職
- 組織やチームを統括し、業務の効率化や目標達成を図る職種。
- 例: マネージャー、プロジェクトリーダー、部長。
- 事務職
- 事務処理やデータ管理など、バックオフィス業務を担当する職種。
- 例: 一般事務、営業事務、人事事務。
「種類」を用いた職種のカウント方法
職種を「種類」でカウントする際には、以下のステップを踏むことが一般的です。
- 基準の設定
- どの基準で「種類」を定義するかを明確にします。業務内容、スキル、役割などから選択します。
- 職種の分類
- 定義した基準に基づいて、現存する職種をそれぞれの「種類」に分類します。
- 数量の集計
- 各「種類」に属する職種の数を集計し、全体の中での割合や分布を把握します。
「種類」でカウントするメリット
- 理解しやすさ: 共通の特徴を持つ職種を一つの「種類」としてまとめることで、全体像を把握しやすくなります。
- 比較の容易さ: 異なる組織や業界間で職種の分布を比較する際に有効です。
- 戦略的分析: 各「種類」における人材配置や育成の戦略を立てる際に役立ちます。
注意点
「種類」を基に職種をカウントする場合、以下の点に注意が必要です。
- 曖昧な分類基準: 基準が曖昧だと職種の分類が不明確になり、データの信頼性が低下します。
- 職種の多様性の無視: 一つの「種類」に多様な職種を無理にまとめると、個々の職種の特徴が見えにくくなります。
「種類」を適切に定義し、運用することで、職種のカウントがより効果的に行えるようになります。
職種の「分類」とは
職種を数える際に「分類」という言葉も頻繁に用いられます。
本セクションでは、「分類」の意味とその具体的な活用方法について詳しく解説します。
「分類」とは何か
「分類」とは、異なる基準や視点に基づいて職種をグループ分けすることを指します。
職種において「分類」を行う際には、以下のような多様な基準が用いられます。
- 業界・業種別: 例えば、製造業、サービス業、情報技術業など、所属する業界や業種に基づいて分類します。
- 職務内容別: 具体的な業務内容に基づいて、営業職、技術職、事務職などに分類します。
- 雇用形態別: 正社員、契約社員、パートタイムなど、雇用の形態に基づいて分類します。
- 職位・役職別: 管理職、一般職、専門職など、組織内での位置づけに基づいて分類します。
職種の「分類」の具体例
以下に、職種の「分類」の具体例をいくつか挙げます。
- 業界別分類
- 製造業
- 自動車メーカー、電子機器メーカー、食品メーカーなど。
- サービス業
- ホテル、飲食店、コールセンターなど。
- 情報技術業
- ソフトウェア開発企業、ITコンサルティング会社、ネットワーク管理会社など。
- 職務内容別分類
- 営業職
- 新規開拓営業、既存顧客営業、インサイドセールス。
- 技術職
- ソフトウェアエンジニア、システムアーキテクト、データサイエンティスト。
- 事務職
- 総務事務、人事事務、経理事務。
- 雇用形態別分類
- 正社員
- フルタイムで雇用され、長期的な雇用契約を結ぶ職種。
- 契約社員
- 一定期間の契約に基づき雇用される職種。
- パートタイム
- 短時間勤務や特定の時間帯に働く職種。
- 職位・役職別分類
- 管理職
- 部長、課長、チームリーダーなど。
- 一般職
- オフィススタッフ、受付、アシスタント。
- 専門職
- 弁護士、医師、会計士など、特定の専門知識を有する職種。
「分類」を用いた職種のカウント方法
職種を「分類」でカウントする際には、以下のステップを踏むことが一般的です。
- 分類基準の設定
- どの基準で「分類」を行うかを明確にします。業界、職務内容、雇用形態、職位などから選択します。
- 職種のグルーピング
- 定義した分類基準に基づき、現存する職種を各グループに振り分けます。
- 数量の集計
- 各グループに属する職種の数を集計し、全体に対する割合や分布を把握します。
- データの分析と活用
- 集計結果を基に、組織内の人材配置や採用戦略、業界の動向分析などに活用します。
「分類」でカウントするメリット
- 詳細な分析が可能
- 多様な基準で職種を分類することで、より細かな人材配置や業界動向の分析が可能になります。
- 比較の多角化
- 複数の分類基準を用いることで、異なる視点から職種の比較ができます。例えば、業界別と職務内容別の両方から分析することで、より包括的な理解が得られます。
- 戦略的な意思決定支援
- 分類に基づくデータは、採用戦略、人材育成、組織再編などの戦略的な意思決定を支援します。
注意点
「分類」を基に職種をカウントする場合、以下の点に注意が必要です。
- 複数基準の調整
- 異なる分類基準を組み合わせる際に、重複や矛盾が生じないように調整が必要です。
- 基準の一貫性
- カウントの際に使用する分類基準を一貫して適用することで、データの信頼性を確保します。
- 変化への対応
- 業界の変化や新しい職種の登場に対応するために、分類基準を柔軟に見直す必要があります。
「分類」を適切に設定し運用することで、職種のカウントがより精度高く行え、組織や業界の分析に有効に活用することが可能となります。
適切なカウント方法の選択
職種を数える際に「種類」と「分類」のどちらを用いるかは、目的や状況に応じて適切に選択することが重要です。
本セクションでは、適切なカウント方法を選択するためのポイントや考慮すべき要素について詳しく解説します。
カウント方法選択の重要性
職種のカウント方法は、データの活用目的や分析の精度に大きく影響します。
誤った方法を選択すると、組織内の人材配置や採用戦略に不適切な判断を下すリスクが高まります。
したがって、以下のポイントを踏まえて適切なカウント方法を選択することが求められます。
カウント方法選択の基準
適切なカウント方法を選択するためには、以下の基準を考慮することが有効です。
分析の目的を明確にする
まず、職種をカウントする目的を明確にすることが重要です。
例えば、
- 人材配置の最適化: 組織内の職種分布を把握し、適切な配置を行うため。
- 採用戦略の策定: 必要な職種の需要を把握し、効果的な採用活動を行うため。
- 業界動向の分析: 業界全体の職種分布を理解し、トレンドを捉えるため。
目的に応じて、「種類」や「分類」のどちらが適しているかを判断します。
データの粒度と詳細度
カウント方法を選ぶ際に、必要とするデータの粒度や詳細度を考慮します。
- 高い詳細度が必要な場合: 職種ごとの具体的なスキルや役割を把握したい場合は、「分類」を用いて細分化されたカウントが適しています。
- 大まかな傾向を把握したい場合: 職種全体の大まかな種類を知りたい場合は、「種類」を用いたカウントが効率的です。
組織や業界の特性を考慮する
組織や業界の特性によって、適切なカウント方法が異なることがあります。
- 多様な職種が存在する業界: ITや製造業など、多岐にわたる職種が存在する業界では、「分類」を用いて職種を細かく区分する方が有効です。
- 職種が限定的な組織: 職種が限られている小規模な組織では、「種類」を用いたカウントで十分な場合があります。
データ収集の容易さ
カウント方法の選択において、実際にデータを収集する際の容易さも重要な要素です。
- 簡便性が求められる場合: 簡単にデータを集計したい場合は、「種類」を用いたシンプルなカウントが適しています。
- 詳細な分析が必要な場合: より細かなデータ収集が可能であれば、「分類」を用いた詳細なカウントを選択します。
カウント方法の選択プロセス
適切なカウント方法を選択するための具体的なプロセスは以下の通りです。
ステップ1: 目的の明確化
最初に、職種をカウントする目的を明確にします。
目的に応じて必要なデータの種類や詳細度が変わります。
ステップ2: 情報の整理と分類基準の設定
収集する情報を整理し、基準となる分類方法を設定します。
例えば、業務内容、スキル要件、役職などの基準を基に「種類」または「分類」を選びます。
ステップ3: データ収集方法の決定
選択したカウント方法に基づき、どのようにデータを収集するかを決定します。
アンケート、データベースの活用、直接インタビューなど、適切な方法を選択します。
ステップ4: カウントの実施と検証
実際にカウントを実施し、結果を検証します。
不整合や誤差がないかを確認し、必要に応じて方法を見直します。
カウント方法選択の具体例
以下に、異なる目的に応じたカウント方法の選択例を示します。
例1: 組織内の人材配置最適化
目的: 各部署の人材バランスを把握し、適切な配置を行う。
選択方法: 「分類」を用いて職務内容別に細かくカウント。
理由: 各職務の具体的な役割やスキルセットを把握することで、最適な人材配置が可能となる。
例2: 業界全体の職種トレンド分析
目的: 業界全体の職種分布とトレンドを理解する。
選択方法: 「種類」を用いて大まかな職種をカウント。
理由: 広範なデータを効率的に集計し、全体的な傾向を把握するため。
例3: 採用戦略の策定
目的: 必要なスキルを持つ人材を特定し、効果的な採用活動を行う。
選択方法: 「分類」を用いてスキルや資格別に職種を細分化してカウント。
理由: 特定のスキルセットを持つ職種を正確に把握し、ターゲットを絞った採用戦略を立てるため。
カウント方法選択時の留意点
カウント方法を選択する際には、以下の点に留意することが重要です。
- 目的との整合性: カウント方法が設定した目的に適合しているかどうかを確認します。
- 柔軟性の確保: 組織や業界の変化に対応できるよう、カウント方法に柔軟性を持たせることが望ましいです。
- 一貫性の維持: 長期的な分析や比較を行う際には、カウント方法を一貫して適用することが重要です。
- データの信頼性: 正確なデータ収集と適切なカウント方法の選択により、信頼性の高いデータを確保します。
適切なカウント方法を選択することは、職種データの有効活用において不可欠です。
目的や状況に応じて「種類」と「分類」を使い分けることで、精度の高い分析を実現し、組織や業界の発展に寄与することが可能となります。
慎重に基準を設定し、柔軟かつ一貫性のある方法でカウントを行うことが成功への鍵となります。
実際のカウント事例
職種の「種類」と「分類」を用いた実際のカウント事例をいくつか紹介し、それぞれの方法の適用方法や成果について詳しく解説します。
これにより、理論だけでなく実務での具体的な活用方法を理解することができます。
事例1: 製造業における職種カウント
背景
ある大手製造業企業では、工場内の人材配置を最適化するために、職種のカウントを実施しました。
同社は多岐にわたる製品を製造しており、さまざまな専門職が存在しています。
カウント方法
- 分類基準: 職務内容別に「分類」を行いました。
- 分類カテゴリ:
- 生産オペレーター
- 品質管理担当
- 設備保全技術者
- 製品設計エンジニア
- 管理職
実施手順
- 基準の設定: 各職種の具体的な業務内容を基に分類カテゴリを設定。
- データ収集: 社内データベースおよび部署からのヒアリングを通じて職種情報を収集。
- 分類と集計: 収集したデータを基に各分類カテゴリに職種を割り当て、人数を集計。
結果
| 分類カテゴリ | 人数 |
|---|---|
| 生産オペレーター | 150 |
| 品質管理担当 | 40 |
| 設備保全技術者 | 30 |
| 製品設計エンジニア | 20 |
| 管理職 | 10 |
| 合計 | 250 |
成果
- 人材配置の最適化: 各職種の人数分布を把握することで、必要な部署への適切な人材配置が可能となり、生産効率が向上。
- 教育・研修計画の策定: 品質管理担当や設備保全技術者の人数が把握できたため、専門的な教育プログラムの充実が図られた。
事例2: IT企業における職種カウント
背景
急成長中のIT企業では、プロジェクトの進行に伴い、各チームの人材バランスを見直す必要がありました。
多様な専門職が存在するため、職種カウントが重要となりました。
カウント方法
- 種類基準: 職種全体を大まかに「種類」でカウントしました。
- 種類カテゴリ:
- 開発職
- デザイン職
- マーケティング職
- サポート職
- 管理職
実施手順
- 基準の設定: 職種の大まかなカテゴリーを「種類」として設定。
- データ収集: 社内の人事データおよび各チームの職務記述書をもとに職種を特定。
- 種類ごとの集計: 各「種類」に属する職種の人数を集計。
結果
| 種類カテゴリ | 人数 |
|---|---|
| 開発職 | 80 |
| デザイン職 | 25 |
| マーケティング職 | 15 |
| サポート職 | 20 |
| 管理職 | 10 |
| 合計 | 150 |
成成果
- 迅速な意思決定: 大まかな「種類」でのカウントにより、短期間で全体の人材バランスを把握でき、迅速な意思決定が可能となった。
- 採用戦略の明確化: 開発職の人数が多いことが確認できたため、今後のプロジェクト拡大に向けた追加採用の計画が立てやすくなった。
事例3: サービス業における職種カウント
背景
全国展開するホテルチェーンでは、各店舗の人員配置を最適化するために、職種のカウントが必要となりました。
サービス業特有の多様な職種が存在します。
カウント方法
- 分類基準: 業務内容別に「分類」を行いました。
- 分類カテゴリ:
- フロントスタッフ
- ハウスキーピング
- レストランスタッフ
- メンテナンススタッフ
- 管理職
実施手順
- 基準の設定: 各職種の具体的な業務内容に基づき分類カテゴリを設定。
- データ収集: 各店舗から職種データを収集し、統一フォーマットで整理。
- 分類と集計: 各店舗ごとに職種を分類し、全店舗のデータを統合して集計。
結果
| 分類カテゴリ | 人数 |
|---|---|
| フロントスタッフ | 200 |
| ハウスキーピング | 150 |
| レストランスタッフ | 100 |
| メンテナンススタッフ | 50 |
| 管理職 | 30 |
| 合計 | 530 |
成果
- 標準化された人員配置: 各店舗の職種分布を比較分析することで、人員配置の標準化が実現し、サービスの均一化が図られた。
- 効率的な人材派遣: 必要な職種の人数が明確になったことで、繁忙期やイベント時の人材派遣が効率的に行えるようになった。
事例4: 小規模スタートアップにおける職種カウント
背景
従業員数が少ないスタートアップ企業では、柔軟な人材配置が求められます。
職種カウントを通じて、各メンバーの役割と業務負荷を把握することが目的です。
カウント方法
- 種類基準: 職種を大まかに「種類」でカウントしました。
- 種類カテゴリ:
- 開発・エンジニアリング
- マーケティング・セールス
- 総務・人事
- 管理職
実施手順
- 基準の設定: スタートアップ特有の多能工的な職種を「種類」として設定。
- データ収集: 各メンバーの業務内容をヒアリングし、「種類」に割り当て。
- カウントと分析: 各「種類」の人数を集計し、役割分担の見直しに活用。
結果
| 種類カテゴリ | 人数 |
|---|---|
| 開発・エンジニアリング | 3 |
| マーケティング・セールス | 2 |
| 総務・人事 | 1 |
| 管理職 | 1 |
| 合計 | 7 |
成成果
- 役割分担の明確化: 各メンバーの役割が明確になり、業務の重複や負荷の偏りを防止。
- 人材育成の方向性: マーケティング・セールスの強化が確認されたため、今後の人材育成や採用の方向性が定まりやすくなった。
事例5: 教育機関における職種カウント
背景
大学の運営部門では、教員およびスタッフの労働環境改善を目的として、職種のカウントを実施しました。
多様な職種が存在するため、適切なカウント方法が求められました。
カウント方法
- 分類基準: 職務内容および役職別に「分類」を行いました。
- 分類カテゴリ:
- 教員(教授、准教授、講師)
- 研究スタッフ
- 事務スタッフ
- 技術サポート
- 管理職
実施手順
- 基準の設定: 教員とスタッフの職務内容に基づき分類カテゴリを設定。
- データ収集: 人事データベースおよび各部署から情報を収集。
- 分類と集計: 各職種を分類し、全体の人数を集計。
結果
| 分類カテゴリ | 人数 |
|---|---|
| 教員 | 50 |
| 研究スタッフ | 20 |
| 事務スタッフ | 30 |
| 技術サポート | 15 |
| 管理職 | 5 |
| 合計 | 120 |
成成果
- 労働環境改善の基礎資料: 職種ごとの人数分布を基に、各職種の業務負荷や必要なリソースを評価し、労働環境改善策の策定に活用。
- キャリアパスの設計: 教員およびスタッフの職種分布を把握することで、明確なキャリアパスの設計が可能となった。
これらの事例からわかるように、「種類」と「分類」を適切に選択し、実務に応用することで、各組織の目的に応じた効果的な人材管理や業務改善が実現できます。
職種カウントは単なる人数集計にとどまらず、組織の戦略的な意思決定を支える重要なツールとなります。
まとめ
本記事では、職種の数え方として「種類」と「分類」の違いとその活用方法について振り返りました。
適切なカウント方法を選択することで、組織の人材配置や採用戦略に大きく貢献します。
ぜひ自社に最適な方法を採用し、効果的な人材管理を進めてください。