HRにおける課題という言葉のあいまいさを活かす
「人事課題」という言葉をLLM3つに分類させたら、結果がバラバラだった。同じWebテキストを分析しているはずなのに。その「ズレ」の背景には、経営・現場・マーケットという3方向からの圧力を受け続ける人事の複雑な立場がある。
武田 邦敬
データドリブンHRコンサルタント。ピープルアナリティクス内製化パートナーとして、データ活用を経営と人事の「文化」にする伴走者。
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余白が、真の課題を連れてくる
最初に提示された課題は、たいてい本当の課題ではない。それに気づくために必要なのは、より高度な分析スキルではなく、余白だった。
Claudeでピープルアナリティクスを試す──LLMが賢くなるほど、使う側が試される
Claudeにピープルアナリティクスを任せるとあっという間にレポートが出来上がる。しかし分析プロセスを詳しく見ると、相関と因果の取り違え、一貫性の欠けたコード、もっともらしいが問題のある提言内容が見えてきた。LLMが自律的になるほど、使う側の評価スキルが試される。
探索メモ#1 データ分析を学ぶときの壁
日々の活動中で気づいたことや課題感を素直に語るPodcastです。今回は、データ分析を学ぶときの壁について。
ピープルアナリティクスが果たす役割は何だろうか
「何のためにピープルアナリティクスを導入するのか」——この問いに答えられている組織は少ない。分析手法の高度化ではなく、意思決定の主体が変わっていくプロセスとして捉え直したとき、ピープルアナリティクスの本質が見えてくる。
人事データ分析が難しい理由 ――現場の壁と乗り越え方
ピープルアナリティクスに取り組もうとする組織が最初にぶつかる壁は何か。データの整備状況、ステークホルダーとの合意形成、リテラシーの底上げ——本サイト運営者の武田が実務の現場から語りました。
ディシジョンインテリジェンスの二重ループとは
「ディシジョンインテリジェンスの二重ループ（DI二重ループ）」とは、組織の意思決定を支える二つのフィードバックループが入れ子構造になったフレームワークです。データと意思決定をつなぎ、ピープルアナリティクスを高度化します。
組織はどうすれば変わり続けられるのか——ゴールドマン・サックスの事例から考える二重ループ構造
組織のアジリティは「仕組み」で作れるのでしょうか。ゴールドマン・サックスの人材戦略を読み解くと、情報の民主化と自律的意思決定、そしてその効果を検証するサーベイが「二重ループ」として機能していることが見えてきます。よく知られた施策の裏にある構造を、ダイナミック・ケイパビリティとデータドリブン人事の観点から整理しました。
WinPythonを使ったお手軽データ分析環境構築
この記事では、Windowsのパソコン上にPython環境を手軽に構築できる「WinPython」の導入方法を紹介します。 免責事項： 本記事で紹介しているWinPythonの導入および利用は、利用者ご自身の責任において行ってください。本記事の情報を元に実施した結果生じた、PCの不具合やデータの損失、勤務先のセキュリティ規程違反等のトラブルについて、筆者は一切の責任を負いかねます。特に業務PCで利用される際は、必ず貴社のITポリシーを確認した上でご活用ください。 WindowsでPythonの実行環境を作るには？ Pythonを使ってデータ分析をしている人は非常に多いと思います。私もその一人で、Google Cloud Vertex AIのColab Enterpriseを分析環境として使っています。普通のColabと違い、フルマネージドでありながらランタイムを一定期間セキュアに維持できるのが気に入っています。 一方、ピープルアナリティクスの伴走支援しているクライアントの分析環境をお聞きすると、Vertex AIのようなWebネイティブな環境を持っている企業様は稀です。たいて...