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。
人的資本経営
人的資本経営に関する取り組みやユースケースをまとめています。
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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。
従業員スライビングに対する人事施策の効果検証
【プロジェクト事例】人事施策とサーベイスコアの関係を分析し、人事施策の効果を評価。従業員や組織観点のインサイトを得られ、人事施策の検討範囲が拡大。
KDEプロット
KDEプロットを使った人事データの可視化例です。KDEプロットは量的変数の分布を曲線で近似して可視化することができ、分布形状の比較を簡単に行えます。また、複数のカテゴリーで分割し俯瞰的に捉えるのに適しています。 人事データ可視化の例 人事データ可視化の狙い * 男女別の年齢構成の違いを比較し、人的資本経営の課題を発見する。 人事データ可視化アプローチ 利用するグラフ * KDEプロット： 量的変数の分布を滑らかな曲線で近似して確認する。 アプローチ * KDEプロットを使って男女別の年齢分布を確認する。 * 構成の違いを見るために、男女の人数差に影響されないように男女独立で密度を推定する。（common_norm=Flase を指定） * 組織などの属性でグラフを分割し、傾向の違いを把握する。 グラフの作り方 * Pythonのseaborn.kdeplotによる可視化例。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as tick...
人的資本経営とピープルアナリティクス
本レターでは、経営の観点で人的資本経営の位置付けを整理した上で、ピープルアナリティクスとの接点を考えてみます。
セミナー参加レポート：「今求められる世界水準の人的資本経営と、社員が自ら学べる環境づくり」
先週の3月7日、富士通ラーニングメディアのセミナー「今求められる世界水準の人的資本経営と、社員が自ら学べる環境づくり」に参加しました。富士通のキャリアオーナーシップの取り組みを詳しくお聞きすることができ、ピープルアナリティスクの視点でも学びがありましたのでレポートします！ 人的資本経営実現に向け、富士通が取り組んだ2つのこと 富士通は2020年4月より管理職にジョブ型人事制度を導入し、その2年後の2022年に全社員に拡大しました。この取り組みは事業戦略を起点とした人材マネジメントを実現するものであり、人的資本経営の観点からも重要な施策といえます。 本セミナーの第一部では、富士通株式会社 取締役執行役員 SEVP CHRO 平松氏より、人的資本経営を実現する上でポイントとなった2つの取り組みについてご紹介がありました。 将来の人材ポートフォリオとのGapの明確化 一つ目のポイントは、事業に必要な人材ポートフォリオを明確にしたことだといいます。具体的には、「どの事業をどの地域でどう伸ばすか」という事業戦略をベースに事業のポートフォリオを考え、その上で増やすべきロールを整理...
男女賃金格差の要因分析
【プロジェクト事例】男女賃金格差の背景を様々な角度で分析することで、格差解消に向けて取り組むべき人事課題が明確に。
Digital HR Competition 2024 「ピープルアナリティクス部門」参加レポート
※こちらの記事はピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会のサイトでも取り上げていただきました。 Digital HR Competition 2024 「ピープルアナリティクス部門」参加レポート | 一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 先週の11月6日、Digital HR Competition 2024のピープルアナリティクス部門のイベントが開催されました。ファイナリストの熱いプレゼンテーションを間近でお聞きすることができましたので、レポートしたい思います！ Digital HR Competition （DHRC）とは？ DHRCはピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会が主催する実践的HRテクノロジーのコンペです。組織の中でテクノロジーを活用してHRを高度化し、人と組織のパフォーマンスを引き上げる取り組みをしている団体や企業の活動を競うイベントです。 HRテクノロジーソリューション部門とピープルアナリティクス部門があり、私はピープルアナリティクス部門のミートアップイベントに参加してきました。非常にハイレベルな内容で大変驚くと...
KDE付きヒストグラム
ヒストグラムを使った人事データの可視化例です。量的変数の分布を可視化できるヒストグラムに加えて、分布の密度を曲線で可視化するKDEプロットを重ねることにより、分布の形状を捉えやすくなります。 人事データ可視化の例 人事データ可視化の狙い * 男女別のエンゲージメントの分布を比較し、課題を発見する。 人事データ可視化アプローチ 利用するグラフ * ヒストグラム： 量的変数を階級に区切って分布を確認する。 * KDE（カーネル密度推定）： 量的変数の分布を滑らかな曲線で近似して確認する。 アプローチ * エンゲージメントに対するヒストグラムとKDEを描き、分布の特徴を確認する。 * グラフを男女別に分けて重ねて観察することで、分布の違いを観察する。 人事グラフの作り方 * Pythonのseaborn.histplotを使った可視化例。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import japanize_ma...