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記事一覧

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? データ…

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…

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? …

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 Dummies(著:マイク・ウェスト)』より一部抜粋して具体事例を話してくれないかと…

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・…

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…

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…

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…