ピープルアナリティクスの教科書

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  ピープルアナリティクス
  
  HRDXの中で、日本でも中心的な動きになると見越して、手に取ってみた。統計的な分析手法については、読み飛ばしているが、どのようなデータを収集していくかということが、記載されて…いた。例えば、離職率を低下させるためには、部署ともマッチングや本人の適正、前職での経験等の背景知識等を蓄積したうえで、最適な労働環境を提供する必要があるが、このプロセルにはデータ管理が不可欠である。これらの背景には企業と従業員の関係性の変化もある。これまで、企業と従業員は扶養-被扶養関係のような形で、離職や転職も一般的ではなかったが、昨今では雇用の流動化により、従業員側が企業に見切りをつけて転職することもおかしくなくなった。そうした中で、企業が消費者に対してデータを活用したマーケティングを取り入れて最適化していくことと同様に、従業員に対しても、データ活用による就業環境等の最適化を試みる必要が生じてきたのである。データに関しては、一般的な配置転換などのオペレーショナルなデータに加え、個人のモチベーション等のエモーショナルなデータも積極的に分析の対象とするべきとされており、この辺りはピープルアナリティクスならではの発想と言える。エモーショナルデータなどの章では、全日本バレーで一時期使用されていた心拍数のデータ等の事例が記載されている。
  本書では、マッチングや配属へのフィット感、キャリア支援、採用に関するデータ活用が多かったが、個人的にはメンタルヘルスに関する生産性低下に関してもよりDXの必要性を感じる。団体長期就業不能保険の保険金請求の6.7割がメンタルヘルスであり、先進国の中でも突出して自殺率の高い日本にとって、このような課題に対してこそ、テクノロジーによって解消すべきであると考える。休職者の割合や平均休職日数とストレスチェックの部署ごとの分析を付け合わせ、休職者やメンタル不調の原因を特定することで、システマティックにデータ活用を進めることが必要であろう。
  また、データ活用に関しては、データ収集の一環である各人のデータ入力がただのロードにならないように、短期的なインセンティブを与える必要があるというところは、非常に実践的であると感じた。私たちがAmazonなどのプラットフォーマーにデータを与えていることを許している背景には、使用すれば使用するほどに自分自身に最適化されたレコメンド等、UXが向上するというインセンティブあってこそである。ピープルアナリティクスの取り組みは、会社による事業であるため、このような短期的なインセンティブを従業員に与えることを蔑ろにしやすい傾向がある（人事部からデータ入力を依頼されて、忙しい中インプットしても、何のFBもないなど）が、人事部もデータ活用の便益を短期的にでも従業員に提供するべきという点は、非常に頷ける。続きを読む

  投稿日：2021.11.23

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  hide.in.joy

  発売直後に購入してそのまま積読状態だったが、一年経過してようやく読めた。ピープルアナリティクスの概要を掴むのに良かった。組織・人事データをもっと活用していきたい。

  投稿日：2021.05.31

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