ピープルアナリティクス - People Analytics Idea HUB

OrgPath2Vec：人事異動履歴からキャリアパスを分析する

異動履歴データから社内のキャリアパターンを発見できるだろうか。本記事では、Word2Vecを応用して従業員のキャリアパスをベクトル化する手法「OrgPath2Vec」を紹介する。所属コードの系列情報だけを用いて、組織内に存在する複数のキャリア類型を抽出した事例を解説する。

富士通とトラスコ中山の人事異動AI導入のプレスリリースを読み解く。キーワードは「数理最適化」。目的関数のアイデア、ワークする条件、機械学習との使い分けまで考えてみた。

「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。

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。

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。

「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。

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（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。