データ分析やデジタルに関するユースケース集です。
タレントマネジメント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 * 戦略的にハイパフォーマーやタレントを育成したい。 関心・問い * ハイパフォーマーの自社での職務経験の特徴を明らかにし、他の従業員の配置や育成に活かすことはできないか。 分析アイデア * ハイパフォーマーの選定基準を明確にする。もしくは、人事内でコンセンサスを取る。 * ハイパフォーマー群と比較対照群の所属歴や活動記録を比較分析してハイパフォーマーの特徴的な経験を抽出する。 * 得られた情報から仮説を構築し、ヒアリングなどの定性的調査を行いながら、戦略的な配置や育成プランを具体化する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 評価関連情報 * 職務歴・行動データ...
ジョブ型人事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 * ジョブ型人事への移行について多角的に検討したい。 関心・問い * 制度変更によってレベリングや配置などにどのような変化が生じるか。 分析アイデア * 社内サーベイや移行リハーサルにより、移行後の想定情報を得る。（定性調査） * 移行リハーサルで得られた情報をもとにレベリングなどを予測する。予測モデルを解析し、予測因子が人事の想定とあっているか確認する。（定量調査） * 定性調査および定量調査を繰り返しながら洞察を得て制度設計に活かす。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 職種情報 * サーベイ・リハーサルによる情報...
ジョブ型人事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 * ジョブディスクリプションの記載レベルを向上させたい。 関心・問い * 組織ニーズにあったひな形を提示できないか。 分析アイデア * 現存するジョブディスクリプションの記載状況や採用実績を調査し、ベストプラクティスを抽出する。 * 人事の考えるベストプラクティスをもとに、ひな形をレコメンドする仕掛けを展開する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 職種情報 * ジョブディスクリプション * 異動または採用実績...
配置や人事異動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 * 定期人事異動業務の暗黙知を見える化したい。（一括異動方式の場合） * 全社の異動実態を把握し、配置プロセスの問題点を見つけたい。（現場主導方式の場合） 関心・問い * 全社または職種、所属別に典型的な異動パターンは存在するだろうか。 * 管理職やハイパフォーマー育成につながる異動パターンがあるのではないか。 分析アイデア * 過去の異動履歴情報を集計し、所属に経験職場の統計値を整理する。 * 整理された職場経験の統計情報から、異動パターンを類型化する。 * 類型化された異動パターンと人事属性との関連を分析する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 異動履歴 * その他関連指標...
組織開発や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 * 全社で従業員エンゲージメントを改善し優秀人材を定着させたい。 * 従業員エンゲージメント改善のための施策を検討したい。 関心・問い * 従業員エンゲージメントが低い部門や属性はないか。 * 著しく従業員エンゲージメントが改善、もしくは、悪化しているグループはないか。 * 従業員エンゲージメント向上のポイントは何か。 分析アイデア * 部門・所属・人事基本属性別に従業員エンゲージメントの状況を集計・比較し、相対的に従業員エンゲージメントに課題のあるグループを特定する。 * 従業員エンゲージメントと他の人事KPIや人的資本経営上の指標との関連を分析する。 * 改善傾向にあるグループの発掘を通じて、施策の横展開のための情報を入手する。 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 * その他サーベイ...
労務管理やコンプライアンス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 * 法令や社内で定めた指標閾値を超過する前に予兆を発見できないか。 関心・問い * 法令や社内で定めた指標閾値を超過する前に予兆を発見できないか。 * 労務管理にかかる作業を削減できないか。 分析アイデア * 所属別・個人別に時間外時間数、有給休暇取得率、出勤率等の情報を集計し、社内で定められた管理指標にしたがってデータを可視化・展開する。 * 所属別・個人別に時間外時間数や有給休暇消化率の経過を予測し、年度内に閾値を超過する恐れがある場合にアラートをあげる。 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...
人事評価やタレントマネジメント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 * 人事評価の公平性を確保したい。 * マネジャーによる評価プロセスや基準を揃えたい。 関心・問い * 評価者によって人事評価に何らかのバイアスがあるのではないか。 分析アイデア * 一次評価と二次評価のギャップから、評価者の評価傾向を確認する。 * 全社もしくは職種や部門単位で評価分布を比較分析し、評価者もしくは人事属性の偏りを確認する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 評価関連情報...
ジョブ型人事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 * ジョブ型人事への移行について多角的に検討したい。 関心・問い * ロール設計において、既存の職種との関係やカバレッジを俯瞰的に捉えられないか。 分析アイデア * ロールプロファイル案と既存職種を対応付けたデータを基に、過不足やレベリングの構造上の問題を発見する。 * ロールプロファイル案の属性情報から隠れ構造を抽出し、ロール横断的な特徴を発見する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 職種情報 * ロールプロファイル案...
タレントマネジメント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 * サクセッションプランを見直したい。 関心・問い * サクセッサー候補が画一的になっているのではないか。 * 現在の人材プールは人事戦略に沿った構成になっているのだろうか。 分析アイデア * 人材プールの形成プロセスや評価基準や、サクセッサーに求める人材像を確認する。 * サクセッサー候補（人材プール）の属性情報のバラつきと経年変化を分析する。 * サクセッサー候補と対照群について、異動パターンや経験の違いを分析する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 評価関連情報 * タレント情報 * 異動履歴等...