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ONA（組織のネットワーク分析）の魔力【4】
ピープル・アナリティクス（以下PA）とは、従業員に関わるあらゆるデータを活用してより良い人事意思決定をおこなうことで従業員の幸福度を上げ、それに仮にあなたの会社の従業員が今日、「会社を辞めよう」と決意したとします。しかし、その従業員本人すらも自覚していないところで、もっと前から行動に「ある変化」が起きているとしたら。人材データは退職者の意思が固まる前の「ある変化」を顕在化させている場合があります。そ...
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データで進化するリモートワーク【5】
新型コロナウイルス感染症拡大の影響で、ここ3年でリモートワーク（テレワーク）や在宅勤務制度は多くの企業で導入され、随分と一般的なものになりました。今や、データに基づく経営判断が当たり前とされる時代ですが、これまでのリモートワークについては成否をどのように評価すべきなのでしょうか？ 目次 リモートワークの成否を、データでどう検証するか？ 最後に...
View Article人事領域のデータ活用と、AIの「可能性」と「危険性」【6】
人に関わるビッグデータを活用し、よりよい人事的意思決定を遂行していくことで従業員の幸福度を上げ、それにより全社的なビジネスパフォーマンス向上を目指す──そうした大層な大義名分のもと、注目が高まったピープルアナリティクスですが、従業員や候補者に関わるデータを扱う上での明確なデータガバナンスやポリシーを確立していなかったり、下流へのエフェクトを深く考えず採用や評価のプロセスにAIを取り込んでしまったりし...
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ナッジの極意：アメとムチに頼らず行動変容を促す【7】
人々の意識改革や行動変容を短期間で促すことは、一筋縄ではいきません。アメ（金銭的報酬）やムチ（罰則）に頼ったインセンティブ設計には即効性がありますが、アメを得ることやムチから逃れること自体が目的化してしまい、本来目指していたゴールを自発的・持続的に達成することを妨げるリスクもあります。そのようなトレードオフを解消するアプローチとして、近年「ナッジ」が注目されています。 目次 ナッジの理論的な裏付け...
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誤解によって迷走するピープルアナリティクス【8】
先日某大学のMBAプログラムで、ピープルアナリティクスについての特別講演をしてきました。その際、先生から課題図書『People Analytics for...
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HRテックの半歩先──2020年時点での見立て【9】
人的資本元年とも評される2022年頃から、川中の領域に対する関心や（開示義務化などに伴う）ニーズが徐々に拡大している。日本でも急速に盛り上がるHRテック市場は、企業の人事領域にどのような価値をもたらし、どのようなプレイヤーが生き残るのか？ そして本連載のテーマでもある「ピープルアナリティクス」の市場は形成されるのか？...
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第10回：これからのピープルアナリティクスと人事部の未来図
本連載「人財資源を最大活用する“科学された人事”が目指すデータ活用の未来」もいよいよ最終回となりました。ここまでお付き合い、ご高覧いただいた皆さまには大変感謝しています。これまで小川はGoogle本社の人事戦略室でのHR実務経験から、トランはマーケティングや新規事業開発のDXを推進してきた周辺分野の知見から、人事分野でのデータ活用について考察を行ってきました。最終回の今回は、これまでの記事内容を振り...
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パナリットの人事データクレンジング
データマネジメントやデータ分析において、とても重要なのはデータの質を高めることです。この解説書はパナリット導入時に行われる、システム連携後の「データクレンジング」について、実例と共に解説します。 目次 1. データクレンジングとは？ 2. データセットの統合 3. 不足データの扱い 4. データの標準化 5. データの正規化・構造化 6. 重複データの扱い 7. データエンリッチメント 8....
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これがMIXIのデータドリブン人事だ！〜データ活用の極意とは〜
2023年5月に開催されたパナリット主催のコミュニティイベント・第2回Friends of Panalytにて、株式会社MIXIの人事本部とHRBPの方4名に、各者各様の人事データ活用方法についてお話いただきました！ 登壇者 ※登壇順 加藤里紗 様： 人事本部 人事戦略部 人事企画グループ マネージャー...
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