1. EQ平均とは？基本の3指標を押さえる
1‑1. EQ平均（Mean）
組織またはチーム全員のEQスコアを合算し、人数で割った中心値。採用では「最低限確保したい感情知性レベル」の目安になる。
1‑2. EQ中央値（Median）
スコアを並べて中央に位置する値。外れ値の影響を受けにくく、実感に近い典型値を示す。
1‑3. 標準偏差（SD）
ばらつきを数値化する指標。SDが大きいほどメンバー間のEQ差が大きく、マネジメント難度が上がる。
採用Tips
- 一次スクリーニング：平均−1SDを“最低通過ライン”に
- 最終選考：平均±0.5SDを“要検討ゾーン”に設定
2. 世界・日本・職種別EQ平均スコア
2‑1. 世界平均EQ
国際調査（Six Seconds “State of the Heart 2024”）によると、世界平均は偏差値換算で100。近年はグローバルで約6％下降しており、ビジネス界では“感情不況”と呼ばれる。
2‑2. 日本人のEQ平均
同調査の国別比較では、日本は160か国中下位。推定平均は95〜97と、世界平均より3〜5ポイント低い。
2‑3. 職種・業界別参考レンジ（国内15社の社内測定例）
重要：テスト会社・尺度が異なると絶対値はズレる。自社で同一テストを実施し、内部ベンチマークを最優先すること。
3. 社内ベンチマークを作る3ステップ
Step 1. 既存社員でEQマスターデータを取得
- 対象：50名以上推奨（母集団が大きいほど誤差が縮小）
- 切り口：部門・職種・等級・勤務地など
Step 2. ハイパフォーマー基準を抽出
- 過去2年の人事評価上位25％をハイパフォーマー群として分離
- その平均値を**ゴール値（Target Mean）**に設定
Step 3. ダッシュボード化＆四半期更新
- Power BI などに 平均・中央値・SD を可視化
- 四半期ごとに最新データでベースラインを再計算し、市場変化や組織編成に柔軟対応
4. 採用基準ラインと配属アルゴリズム
4‑1. 採用スクリーニングモデル
- 一次選考ライン：社内平均−1SD
- 最終選考ライン：ハイパフォ平均±0.5SD
- 面接では低スコア要素を深掘りし、他指標（SPI／面接評点）と総合判断
4‑2. 配属アルゴリズム（平均×補完性）
- チーム平均EQと候補者EQの差分（Δ）を計算
- Δ>+1SD → リーダー候補として配置
- |Δ|≤0.5SD → 標準配置で早期適応を狙う
- Δ<−1SD → メンタリング強化+90日トレーニング必須
実績例：製造業B社はこのロジックで低EQ候補を安全管理が手厚いチームに集中配置し、労災率45％削減 を達成。
5. EQ平均を押し上げる組織施策
内部トレーニングで平均を底上げすれば、スクリーニング基準を年々引き上げられる好循環が生まれる。
6. まとめ|次に取るべきアクション
- 既存社員50名以上でEQ測定し、平均・中央値・SDを算出
- ハイパフォーマー群の平均をゴール値に、採用ラインを3段階設定
- BIダッシュボードで四半期ごとにベースラインを更新し、採用ROIを継続追跡
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