会議のパワーダイナミクス

ジェンダーは、誰が声をかけられ、どのように発言が解釈され、最終的に誰のアイデアが決定に影響を与えるかを形作る、会議の力学のもう一つの強力な要因です。

ジェンダーは会議で人々がどのように現れるかをしばしば予想以上に形成します。 長年にわたる研究の中で、学部会議から科学会議まで、男女が同数のパネルでも、男性は早く話し、より多く、またQ&Aセッションを支配することがわかっています。 それは、話す時間がしばしば自信、地位、またはリーダーシップとして解釈されるため、女性にとって馴染みのある課題を生み出します。これらは、男性が自動的に与えられる可能性が高い利点です。 研究者はこれを「Babble Hypothesis」と呼びます：我々は話す量をリードしていると誤解することがよくあります。 ある研究では、追加の39秒間の話し合い時間が、実際に言った内容に関係なく、誰かに「リーダー」という投票を追加で得ることが示されています。

しかし、チームがAIを使用すると、データは力学がフラット化され始めることを示唆します。 私たちのデータセットでは、女性は会議の代表に相当する男性よりも約9%多くエアタイムに貢献しています。 考えられる理由の一つは、人々が自分たちの言葉が記録され、要約され、後で見返される可能性があると知ると、その認識が参加者に自分たちの話している量についてより反省を促すからです。 これは現代のホーソン効果であり、特に女性にとっては、彼女らの貢献が伝統的な会議の力学で中断されたり軽視されたりする可能性が高いため、恩恵を受けます。 さらに、話す時間のパターンが測定され、可視化されると、リーダーやファシリテーターは、誰が本当に貢献して会話を進めているのか、誰がそうでないのかをリアルタイムで見て、調整することができます。

歴史的に、研究は、より多くの情報を伝える自信と意欲が原因で、男性が早口であることがあると示しています。 しかし、チームが手動のドキュメント作成の気を散らすことから解放されると、誰もが全体的に参加者からの貢献が増え、よりダイナミックで自由な会話ができるようになり、迅速な会話が可能になります。

言語において明確な違いを見続けているということです。 多くの組織で、男性はより頻繁に非包括的または非参加的な言葉（例えば、「マンスプレイニング」）を使い、女性は同様のアイデアに対して研究と一致しています。 話す時間やペースとは異なり、包括的な言語は瞬時に自己修正することは難しく、何年もの習慣と社会的条件を反映しています。 それが、他の力学で見られるほどの平坦化をここで見ない理由かもしれません。

明白な不平等のいくつかの最も明確な兆候は、誰が話しているかではなく、誰が話をやめたかに関するものです。 Read AIは「ゴーストモード」をキャプチャします：誰かがカメラオフにしてミュートになる瞬間であり、これが会話から離れたことを確実に示すシグナルです。 私たちのデータでは、女性がゴーストモードに入る頻度は男性より19%多いことがわかります。 このギャップは、常に自己を監視する認知的かつ社会的な負担の増加を反映している可能性があります。時には鏡効果として説明され、関与を続けるために必要な追加の努力を反映している可能性があります。

ハイブリッドワークは、会議に新たな力学層を追加しました。 物理的な会議室にいる人々はさまざまな「近接バイアス」を享受します。 彼らは、しばしば早く、より頻繁に、より自由に話します。 彼らは、リモートの同僚が決して見ることのないマイクロインタラクションから利益を得ます。会議が始まる前の廊下での会話、あるいは話し手を示すサイドグランス、部屋を温めるための共有された笑い、そして会話への参入時期を決定するのに役立つ非言語的な信号です。
‍
私たちのデータセットで、これらの不均衡を明確に見ます。 会議室の参加者は、リモートの参加者よりも（各位置の参加者数で標準化後）5倍以上話します。 これは、我々が分析したすべての人口統計寸法の中で最大のギャップです。
‍
なぜハイブリッド会議が最も極端な力の不均衡を示しているのか？ 人々が観察されていることを知っているとき、特に仮想会議でAI分析によって些細にでも、それは彼らの行動を調整する可能性があります：発言時間をより均等に分配し、飛び込む前に一時的に停止し、まだ話していない人に注意を払い続けます。 この効果は、ハイブリッド会議で最も明確に見ることができます。一部の参加者は分析を通じて可視状態にありますが、他の参加者は物理的な部屋で同じ指標がありません。 

話す速度と参加方法における不均衡も見られます。 Read AIによって記録された会議では、会議室にいる人々がリモートの同僚よりも速く（約181語/分対172語/分）話します。これにより、リモート参加者が介入するのが難しくなります。 また、平均して、会議ごとにほぼ2倍の質問をし（6.2対3.7）、より多くのフィラー語を使用します（会議あたり38語対24語）。これらは会話の快適さと支配のサインです。 これらの行動が組み合わさると、リモート参加者が議論に割り込んだり、進行中に方向を変えたりすることがさらに困難になります。

言語パターンは類似した物語を語っています。 会議室の参加者は、リモートの同僚よりも非包含用語を多く使用します（一人あたりの会議で2.7対1.9非包含語）。 主な理由は、部屋にいる人々がより快適に感じ、監視されていると感じないことです。 彼らは部屋を読み、反応を判断し、何かうまく行かなかった場合に簡単に回復できます。

AIはこの漂流に対抗する方法をチームに提供します。 リアルタイムで話し時間のギャップ、ゴーストモードの振る舞い、話すペース、承認パターンを浮かび上がらせることにより、リーダーはリモート参加者が議論から外れる前に介入できます。

認知的およびコミュニケーションの違いが会議を微妙ながら重要に形作っています。 従来の会議形式は、特定の一連の行動を特権化します：高速の言葉処理、迅速なターンテイク、常にカメラが稼働しており、大声で考える能力。 この設定は、即興的で高テンポな環境で成功する人々にはうまく機能しますが、情報を処理する方法が異なる従業員にはまったく適していません。

リーダーが "静か"、"ためらい"、または "没頭しない" と解釈するものは、しばしばまったく別のものです：異なる認知のペースで動いている人々のことです。 一時停止は不確かさではありません。 ゆっくり話すことはためらいではありません。 チャットを好むことが、言葉での入力を好むことが、まったく関与していないわけではありません。 これらのパターンが可視化されない場合、会議の形式がアイデアの質ではなく、誰が聞かれるかを決定します。

これの代償は本当です。 ニューロダイバージェントまたはリフレクティブな思考者に関連する多くの強み、例えばパターン認識、シナリオ分析、ファーストプリンシプルズ推論、創造的問題解決は、会議の構造がこれらの貢献が表面化するためのスペースを持たせる場合にのみ、チームパフォーマンスを大幅に改善できます。

AI搭載の会議は、リーダーがこれらの隠れたパターンを表面化するのに役立ちます。 会議のやり取りから得られる洞察は、以下に挙げるようなシグナルを示します：

• 他の参加者が話した後にのみディスカッションに参加する貢献者。

• 発言のペースが速くなると、口頭のコメントからチャットに切り替える同僚。

• 議題や資料が会議の前に共有されないと、関与が減少する参加者。

何十年にもわたる組織の研究が明確に示していることが一つあります: 会議は権力の力学によって形作られています。 階層、性別、近接性、認知スタイルはすべて、誰が話すか、誰が聞かれるか、そして誰のアイデアが結果に影響するかに影響を及ぼします。 新しいことは、リーダーがこれらの力学を明確かつ一貫して、リアルタイムかつ大規模に見えることです。

下記の表は、長らく研究されてきた会議の権力力学と、Read AIが分析した実際の会議で何が起こっているかをまとめたものです。 AIによって参加が可視化されると、形式的な地位や性別に結びついた長期的な権力力学は、次第にフラットになります。 しかし、ハイブリッド会議では、AIの存在を見過ごすことが容易であり、近接性に基づく不均衡は持続します。

これらのインサイトはさらに広範な要点を強調しています: 会議はただ出席するだけではありません。 それは、権力、参加、パフォーマンスが測定可能な方法で相互作用する環境です。 現実の貢献がどのように展開されるかを理解し、それを表面化させる規範を作るチームが、今日最高レベルでパフォーマンスしています。

AIをパートナーとすることで、リーダーは会議を見えない習慣駆動のインタラクションから意図的なシステムに変えて、最良のアイデアを浮かび上がらせ、意思決定を強化し、実際のビジネス成果を引き出すことができます。