塚本 鋭｜アッテル

HR×データ分析（機械学習）のピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）…

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HR×データ分析（機械学習）のピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）」の開発・運営を行っています （略歴：東京大学・大学院 → 野村総合研究所 → クラウドワークス → 株式会社アッテル）
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脱。感覚人事。の参考書

これまで私が数百社のHRデータ分析（ピープルアナリティクス）をサポートさせていただいている中で、有益になりそうな情報をまとめていきます。 ただ、私もまだまだ勉強不足で、この分野も発展途上だと考えています。ぜひ色々な観点からのご意見やご指摘をいただけると大変嬉しく思います。 HRデータ分析の基礎知識 HRデータ分析の必要性と、押さえておきたい用語集。 「感覚人事」の勘違い事例一般的には正しいと信じられているが、データ（事実）を確認すると間違えていることをまとめます。 間

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    • 成果の出るHRデータ分析①【優劣なし】の適性検査を使う

      数百社に及ぶ様々なHRデータを分析してきたのですが、多くの会社で最も工数少なく成果につながりやすいHRデータは「適性検査（アセスメント）」だと考えています。 もちろん、個社ごとに分析していくと、より効果的なHRデータも存在することもあるのですが、分析をしても成果につながる場合とつながらない場合がわかれるデータも多いため、１つだけ広くお薦めするのであれば「適性検査（アセスメント）」が最適です。 「成果を出すためのHRデータ分析の具体的な進め方」の記事で紹介した通り、【活躍・

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      • 感覚人事の勘違い②「地頭がよいほうが活躍しやすい」

        採用基準のお話をさせていただいていると「地頭の良さ」というキーワードが出てくることがよくあります。また地頭を測る指標として、出身高校（大学）の【偏差値】や、適性検査や自社ペーパーテストの【点数】で、採用判断の意思決定をされた人もいらっしゃるのではないでしょうか？ 今回は「地頭のよさ」と「入社後活躍」の関係性を取り上げます。 そもそも「地頭」とはなにか？「地頭の良さ」を採用基準としてあげている企業の方に、「地頭って何ですか？」と伺うと【頭の回転の速さ】【論理的思考能力】【キ

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        • 成果を出すためのHRデータ分析の具体的な進め方

          人事（HR）領域では、データの利活用がなかなか進んでいない現状があると感じています。特に「多くの企業」で「正しい分析方法」を用いて「成果につながる」方法が共有されていない（発見されていない）ことが１つの要因だと考えています。 今回は、多くのHRデータ分析を行う中で、私が成果につながりやすかった分析手法をご紹介します。 データ分析をするためにはまず目的（KPI） を決めるHRデータ分析を進めるうえで、最も重要なのは「目的（KPI）の設定」です。目的（KPI）がしっかりと定ま

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          HRにおける「統計的有意差」には意味がない？

          データ分析の仕事をしていると、顧客から「その結果って有意差あるんですか？」と聞かれることがよくあります。 本心では「有意差があるか否かに、意味がありますか？」と聞き返したいのをぐっとこらえて、「有意差はあります」と回答しています。 「相関係数」や「（統計的）有意差」は、学校で触れた方も多く、なんとなく知識があるため気になってしまうかたも多いようです。一方、理解が不十分な場合も多く、「統計的有意差があれば成果につながる！」と勘違いされているかたも多く見受けられます。 今回

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          適性検査の結果は、入社後活躍とは関係ない？

          新卒採用を中心に、「適性検査」を取り入れている企業も多いかと思います。採用選考で応募者として、「適性検査」を受けたという方も多いのでないでしょうか？ しかしながら、実は「適性検査の結果」と、「入社後に活躍・定着するかどうか」は関係がないことが多いということがデータで証明されています。今回は、「適性検査はなぜあたらないのか？」「どうすれば適性検査を使って見極めができるようになるのか」について紹介します。 適性検査（アセスメント）は日本に150種類以上「適性検査」には、多くの

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          HRの他社成功事例は自社にはあてはまらない？

          今回は、HR領域において「他社の成功事例をそのまま自社に転用するのは危険」というお話です。 HR領域は他社の動きが気になりやすい構造冷静に考えれば、他社で成功した内容が、自社にあてはまるかどうかわからない、ということは、ほとんどの方に同意いただける内容ではないかと感じます。 一方、HR領域においては、特に「他社はどうやっているのか？」「他社でうまくいったのか？」「同業種で成功事例はあるか？」を気にする傾向が特に強いなと感じます。（もちろんこの確認も重要ですが） この理由

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          感覚人事の勘違い① 「面接で見極めができている」

          HR領域においては、これまで多くの意思決定が「勘や経験」によって行われてきており、いままで一般的に信じられてきたことが、実はデータで客観的に分析すると間違えていることが良くあります。 今回は「採用面接における見極め」を取り上げます。 採用面接の合否は「面接官の”勘”」で決まっている採用をしているほぼすべての会社が、「採用面接」を選考手法として、取り入れていると思います。 「採用面接」では、面接官が採用候補者と話をして「自社で活躍できそうか否か」を「これまで培ってきたの面

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          なぜHRにはデータ分析が必要なのか？

          HR（人事）領域では、これまでなかなかデータの利活用が進んできませんでした。ここ数年で、国内事例も増えてきたり、前向きに検討されている企業様の数も増加している印象ですが、改めて私がなぜHR領域のデータ分析に取り組んでいるのかを紹介させていただきます。 １． 間違えた通説があふれすぎている 私が、HRデータ分析に足を踏み入れたきっかけは、初めてマネジメントをしたときに、以下の２つの主張に答えを出せなかったことから始まりました。 ・フラットな組織がよいのか？階層的な組織がよい

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          ＨＲデータ活用で社員に働きやすい環境を！パーソルグループのピープルアナリティクスへの取り組みをインタビュー

          「はたらいて、笑おう。」をグループのビジョンに掲げ、多様な人材関連サービスを提供するパーソルグループ。従業員数5万人を超えるパーソルグループ全体の人事機能を担っているパーソルホールティングスのグループ人事本部において、ＨＲデータの利活用を推進するのが、2020年4月に新設された人事データ戦略室。長年にわたるデータ活用の取り組みを経て、人事データ戦略室では「人事データやテクノロジーを活用して、社員が活躍できる就業環境の実現」をミッションに掲げ、活動を進めています。今回は室で実際

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          ＨＲデータ活用で社員に働きやすい環境を！パーソルグループのピープルアナリティクスへの取り組みをインタビュー

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          大企業→ベンチャーで上場→起業（HR×データ）した私のこれまでとこれから

          「HR×データ分析」 の事業を行っている私（塚本鋭）の自己紹介noteです。 あまり自分の話をすることはないのですが、もし事業に興味をもっていただける人が１人でもいたらと思い、事業をはじめた想いを書いてみます。 【私の要約】 ・ほぼロボット（AI）の思考回路 ・マネジメントで失敗し、データを活用した改善に挑戦 ・データをみると、HRにおける既存手法の多くが間違えている ・HRデータを用いて、ヒトと組織のミスマッチを減らし、社会全体での最適配置を実現していきたい！と考えてい

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