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。
クニラボが発行するデータ分析に関するニュースレターです。無料購読された方のみ全文を読むことができます。(2026年3月まで「データ分析ダンジョン探索ガイド」として発行していたレターをリニューアルしました)
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。
「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。
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。
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。
本レターでは、施策効果の正しい測定に向けた課題と、その対応策としてのA/Bテストおよび因果推論手法を紹介します。
本レターでは、異動履歴データを活用した異動パターンの分析について過去の経験をトレースし、分析アプローチの組み立て方について解説します。
先日、HRNote様のセミナーにてエンゲージメント分析についてお話させていただきました。本レターでは、セミナーで十分にお伝えできなかった「分析現場の悩みどころと工夫点」についてまとめてみました。
ピープルアナリティクスおよびデジタル人材の育成にフォーカスを当て、一年間の技術支援活動で気づいたことをまとめてみました。