武田 邦敬

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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管理職に従業員エンゲージメント強化施策を浸透させる

管理職に従業員エンゲージメント強化施策を浸透させる

従業員エンゲージメント施策に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 管理職に従業員エンゲージメント改善のアクションを促したい。 関心・問い * 各組織の従業員エンゲージメント状況に合わせて施策を提示できないか。 分析アイデア * 組織別に従業員エンゲージメントサーベイの項目を相対的に比較し、特に改善が必要な項目や全社とのギャップが大きな項目を抽出する。 * 改善対象項目を類型化し、アクション例を明文化する。 * 上記の情報を組織別に展開する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 従業員エンゲージメント...

人材育成の状況を客観的に把握する

人材育成の状況を客観的に把握する

人材育成に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 育成施策の効果を高めるための施策を打ちたい。 関心・問い * 教育の受講状況について俯瞰的に把握できないか。 * 全社もしくは層別の教育施策が、人事戦略の実現につながっているか。 分析アイデア * 所属や職種別に教育の受講状況の履歴を集約し、KPIとのギャップを発見する。 * 教育受講傾向と組織パフォーマンスなどを比較し、マクロ的な関連を分析する。 * 教育以外の人的資本KPIとの関連を調査する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 研修履歴 * その他関連指標...

採用した人材の定着やパフォーマンスについて課題を見つける

採用した人材の定着やパフォーマンスについて課題を見つける

採用に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 自社にマッチする採用者を獲得するために、採用戦略を見直したい。 * パフォーマンスを向上させる採用方式を見極めて、重視していきたい。 関心・問い * 新卒・中途採用において、定着率やパフォーマンスに違いがあるか。 * 採用時の評価と配置後の評価に違いはないか。 分析アイデア * 採用種別と定着率、配置後のパフォーマンスの関係を分析し、採用プロセスの課題を発見する。 * 採用時のアセスメントスコアと配置後の業績評価、昇格スピードを比較分析し、採用基準の課題を発見する。 利用するデータ * 採用スコアの記録 * 人事基本情報 * 業績評価...

従業員エンゲージメント向上施策を見直す

従業員エンゲージメント向上施策を見直す

組織開発や従業員エンゲージメント施策に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * エンゲージメント向上のための施策を改善したい。 関心・問い * 過去のエンゲージメント改善施策は効果があったのだろうか。 分析アイデア * 一斉のエンゲージメント向上施策を評価する場合、施策の実施前後で指標が変化があったか検証する。 * 任意施策で比較が難しい場合は、比較可能な形で効果検証のプロセスを再検討する。 * 効果検証によって想定効果が得られていると考察された場合、部門別に効果のばらつきを確認し、さらなる改善点を探る。 * 効果検証によって想定効果が得られていないと考察された場合、問題点の洗い出しに移行する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * エンゲージメント...

教育施策の効果を検証し、改善施策を打つ

教育施策の効果を検証し、改善施策を打つ

人材育成や教育施策に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 育成施策の効果を高めたい。 * 経営層へ育成効果を提示し改革を広げていきたい。 関心・問い * 特定の育成施策(制度や一斉教育等)について、効果を検証できないか。 分析アイデア * 一斉施策の場合、施策の実施前後で特定の指標が変化があったか検証する。 * 任意施策で比較が難しい場合は、比較可能な形で効果検証のプロセスを再検討する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 研修履歴 * その他関連指標...

労務的なリスクや問題を管理職に提示する

労務的なリスクや問題を管理職に提示する

労務管理に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 管理職に労働環境改善のアクションを促したい。 関心・問い * 人事総務部門から全社への情報提供を効率的に行えないか。 分析アイデア * 時間外や年休消化率等の労務指標を部門・所属・個人別に集約し、予測・アラート情報を付加した上でダッシュボードとして全社に展開する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 時間外等情報 * 休暇関連情報 * 勤怠情報 * その他関連指標...

従業員に自律的なキャリア開発を促す

従業員に自律的なキャリア開発を促す

人材育成に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * キャリアの自律化を促したい。 関心・問い * 従業員が自ら必要なスキルを獲得できるように情報を提供できないか。 分析アイデア * キャリア自律や教育とパフォーマンスの関係を分析・提示し、動機付けする。 * 従業員に対しキャリア希望に沿った教育メニューをレコメンドする。 利用するデータ * 研修履歴 * 人事基本情報 * 評価・コンピテンシー...

キャリアオーナーシップを促す配置施策を打つ

キャリアオーナーシップを促す配置施策を打つ

配置に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * キャリアパスが多様化する中で、従業員が主導的にキャリア開発を行えるような施策を打ち出したい。 * 社内ポスティング制度の利用を促したい。 関心・問い * 従業員が自らキャリアパスを描き、アクションできるように支援できないか。 * キャリアオーナーシップ施策を展開するにはどうしたらよいか。 ピープルアナリティクスのアイデア * ハイパフォーマーのキャリアパスを類型的に整理し、従業員に対して類型化された情報のレコメンドやギャップ、関連教育の情報を提供する。 * 従業員の経歴や希望から、ロールモデルのキャリアパスをレコメンドする。 利用するデータ * パフォーマンス * 人事基本情報 * 異動履歴 * 自己申告...

採用後のパフォーマンスや組織目標との関連を把握する

採用後のパフォーマンスや組織目標との関連を把握する

採用に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 戦略的に立案した採用基準にしたがって、採用オペレーションを改善したい。 * ダイバーシティの確保がなされているかどうか、客観的に確認したい。 関心・問い * 構造的に整理された評価基準を基に、客観的な予測ができないか。 * ダイバーシティ目標を達成できているか。 分析アイデア * 候補者の評価スコアから自社で活躍するかどうか予測し、選考の参考にする。 * 採用者の属性分布を確認し、評価や選考基準にバイアスがないか確認する。 利用するデータ * 採用スコア * パフォーマンス情報 * 属性情報...

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