ピープルアナリティクスの仮説検証サイクル（DDDIサイクル）
ピープルアナリティクスでは、ファクトをベースに問題を発見し課題解決につなげていくことがポイントになります。これにより、人事に仮説検証型のプロセスを導入することができます。 この記事では人事における仮説検証のイメージをお伝えし、ピープルアナリティクスを人事にビルドインするための考え方（DDDIサイクル）をご紹介します。 ビジネスにおける仮説検証 ビジネスにおける仮説の検証とは、ビジネス上の施策を仮説をもって実施しその効果を振り返り軌道修正を図るような取り組み全般を指します。これはピープルアナリティクスに限らず、ビジネスの様々なシーンで活用されているアプローチです。 例えば、生産現場における改善や、WebマーケティングにおけるA/Bテストが代表的な仮説検証の例になります。 また、近年のスタートアップ企業の立ち上げでは、市場の課題とプロダクトのフィッティングを行うために仮説検証を繰り返すことがスタンダードになっています。このアプローチは、大企業の新規事業の立ち上げにも取り入れられ始めています。 なぜ人事に仮説検証が必要なのか？ それでは、なぜ人事業務においても仮説検証が必要...