第3回パナリットアカデミー実施レポート
実施レポート目次
イベント概要
- 名称：Panalyt Academy 第3回
- 日時：2025年11月21日（金）14:00～17:00
- プログラム構成：
・直近のアップデート・これから（プロダクトアップデート）
・第3回 人事データ活用塾（ワークショップ）
・クロージング
・懇親会
Panalyt Academy は、ユーザー同士がつながり、人事データ活用の知見をシェアし合う「学び合いの場」として企画されています。パナリットからは、人事データ活用のフレームワークやプロダクトの思想をご紹介しつつ、各社の実務に落とし込むためのヒントを提供しました。
当日の様子
第3回となる今回は、過去2回好評だった「人事データ活用塾」を中心に実施しました。「人事データ活用塾」では、人事データ活用を最短・最速で実現するステップに従い、良いPeople Question（ビジネスへの成果につながる人事に関する問い）の設定、データの特定、ダッシュボード化に至る内容を実践的に学んでいただきました。懇親会では、人事やデータ課題に関して活発な情報交換が行われました。
直近のアップデート・これから
オープニングでは、CEOの小川より、プロダクトの方向性と直近アップデートについてご紹介しました。
- ミッションは「人事課題の根本解決」
- 将来的には、ユーザーが「ふわっとした質問」を投げかけるだけで、データ連携〜分析〜インサイト提示〜モニタリングまでが自動で行われる状態を目指している
- 現在開発中の機能
・会話形式で必要データやKPIを特定するAIアシスタント「チャッピー」
・複数KPIから相関の強い組み合わせやトレンドを抽出する「インサイトファインダー」
・会社ごとに自由に指標やグラフを配置できる「ストーリーボード」（リリース済）
パナリットは、300種類近いKPIを自動計算し、いつでも組織の状態を測定できるだけでなく、将来的には「乗れば(使えば)乗る(使う)ほど自社の体質が勝手に改善していく」ような存在を目指しています。「パナリットがないと人事業務が成り立たない、そう言われる状態を目指したい」そんなメッセージも共有されました。
第3回 人事データ活用塾
テーマ：良質なPeople Questionでビジネスにつなげる
続くセッションでは、COOのTranより「人事データ活用塾 第3回」を実施しました。今回のゴールは、以下の2つです。
- 人事データからインサイトを出してみる
- ダッシュボードの模型を作ってみる
そのためのフレームワークとして、パナリットが提唱する4ステップをあらためて共有しました。
Step1：ビジネス成果につながる「良いPQ」を立てる
Step2：検証に必要なデータを特定する
Step3：良いインサイトを出す
Step4：アクションをモニタリングする
（１）People Question（PQ）とは？
従来の「KPIを確認する問い」と、戦略的なPQ（実行可能なアクションにつながる問い）の違いが、いくつかの例とともに紹介されました。
- 「今月の離職率は何%か？」
→「入社3年以内の優秀な若手社員は、どこでなぜ離職しているのか？」 - 「女性管理職の比率は何%か？」
→「女性管理職候補のパイプラインを阻害している要因は何か？」
良いPQの条件として、ビジネス成果（成長加速・コスト最適化・生産性向上・リスク軽減）のどれにつながるかが明確であること、5W1H（Why/Where/Who/When/What）を織り込み、指標や期間まで測定可能に落とし込まれていることが強調されました。
（２） 各社のPeople Question事例
ワークの中では、参加企業ごとに、実際の経営・人事のテーマを踏まえたPQを検討しました。参加企業様からは、以下のような観点が挙がりました。
- 「やりたいことができない」「ハードワークに見合う給与がない」「ビジョンの不一致」といった声を踏まえたエンゲージメント・離職のテーマ
- 「ハイパフォーマーはなぜ離職しているのか？」という問いを出発点に、リスク軽減と成長加速の両面から検討
- 評価と異動のパターン可視化を通じた、公平なキャリア機会・ローテーション設計のテーマ
こうした現場起点の「モヤモヤ」や経営課題を、PQの形に落とし込んでいくプロセス自体が、ワークの大きな価値となりました。
（３）検証に必要なデータ・ダッシュボード構想
PQを立てたあとは、どの指標・どの従業員属性・どの比較軸が必要かを整理する必要があり、その考え方が紹介されました。
- PQを直接表す指標（例：女性管理職比率）
- PQに影響しうるインプット指標（候補プールからの昇格率、女性従業員比率など）
- PQの結果として現れるアウトカム指標（離職率など）
こうした現場起点の「モヤモヤ」や経営課題を、PQの形に落とし込んでいくプロセス自体が、ワークの大きな価値となりました。
ワーク後半では、ストーリーボード上にどのグラフをどう配置するかを、紙やホワイトボード上でスケッチし、発表して頂きました。
＜参加企業様の検討例＞
- 「ハイパフォーマー離職モニタリング」
- 「エンジニア充足率と将来予測」
- 「ハイパフォーマーのキャリアパス可視化」
「分布」「推移・時系列」「序列」「構成比」「相関」「経路」といった代表的なグラフ形状が示され、どの現象を見たいのかに応じて形状を選ぶことの重要性が解説されました。
（４）Less is more ― 「削る」ことで見えてくる
ダッシュボード設計のパートでは、「不要なものを極力削ぎ落としたほうが、重要なメッセージは伝わりやすい」という「Less is more」の考え方が紹介されました。
- PQにつながらないグラフを並べない
- “見える化”が目的化しないよう、「次のアクション」が想像できる指標だけを残す
といったポイントが共有され、「ダッシュボードは“情報の寄せ集め”ではなく、意思決定のためのストーリーである」というメッセージが共有されました。
クロージング：AIと人の役割分担
最後に、「各プロセスで求められるビジネスリテラシーとデータリテラシー」、そしてAIとの付き合い方について整理しました。
4ステップそれぞれで、人が担うべき役割として、
- ふわっとした問題意識のキュレーション
- 良いPQへの昇華
- KPI・比較軸の取捨選択
- アクションにつながる示唆だけを残し、そうでないものは捨てる
- 誰をどう巻き込み、どう動機づけるか
といった点が挙げられました。
AIはあくまで、「示唆だし（判断材料の提供）」と「オペレーションの自動化」を担う伴走役であり、最終的な判断や優先順位づけは人間が行うべきである、というスタンスが強調されました。最後は「判断だけはAIに任せてはならない」というメッセージが掲げられ、参加者の皆さまも深くうなずきながらセッションを締めくくりました。
懇親会
懇親会では、軽食をつまみながら参加者の皆様で情報交換をしていただきました。人事課題やデータ分析の取組状況のほか、具体的にどのようにパナリットを使っているか、どのように現場を巻き込むかといった話題など、人事に関する多岐に渡った話題で盛り上がりました。
[参加者の声]
- 自らPQを考えるのではなく、経営層、従業員の話からそれを汲み取る重要性を認識出来た
- ダッシュボードの構造があると、利便性が上がるのではないかと言う視点に立ち返りができ、アイデアを練ることができたことがとても良かった
- 他社の人事データ活用に関する課題感を具体的に伺えたので参考になった
おわりに：Panalyt Academy から日常業務へ
今回の 第3回Panalyt Academyでは、
- 良質なPeople Questionを立てることが、人事データ活用の50％を決める
- 残りの50％は、必要なデータ・指標の設計と、インサイトを行動・モニタリングに落とし込むこと
- そのプロセスを支える「スマート体重計」として、パナリットの機能・思想があること
を、ワークを通じて実感いただく場となりました。Panalyt Academy は、今後も定期的に開催予定です。みなさまの現場での実践と、その知見を持ち寄って学び合う場として、ぜひ今後もご活用ください。
Panalyt Academy 第1回の実施レポートはこちら
Panalyt Academy 第2回の実施レポートはこちら
