友部 博教(HRMOS WorkTech研究所 所長)
過去のイベント登壇・寄稿した記事まとめ
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過去のイベント登壇・寄稿した記事まとめ

友部 博教(HRMOS WorkTech研究所 所長)

こんにちは、WorkTech研究所の友部です。

こちらのnoteでは、過去に外部イベントに登壇した際のイベントレポートや、HRMOSが提供するオウンドメディアHRMOS TREND(ハーモストレンド)に寄稿した記事をまとめていきます。
note以外にもWorkTech研究所として登壇したり寄稿したりする機会をいただくことがあるので、そういったアウトプットもこちらに集約し、みなさまが体系的にWorkTechに関する情報収集をできる場を提供できれば幸いです。

外部イベント登壇時のイベントレポート

こちらは、一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会が主催するDigital HR Competition 2020アワードにて、ピープルアナリティクス部門のファイナリストに選出された際のレポートです。

組織と社員のコンディションをタイムリーに可視化する3つのサーベイ

こちらのアワードでは、組織と社員のコンディションをタイムリーに可視化し、人事施策およびラインマネジメントのアクションにつなげるために実施した3つのサーベイについて発表させていただきました。

パルスサーベイの「1mc(1Minute Check)」:やりがいと能力活用に関する3つの質問から、メンバーの仕事への取り組み具合を把握するもの
パルスサーベイの「在宅勤務時コンディションチェック」:社員の生活習慣・体調・コミュニケーション量などに関する7つの質問から、コンディションを把握するもの
組織診断サーベイの「V-BASE(Visional Biannual Action-oriented Survey for Employee)」:組織コンディションを把握するために、半年に一度行うもの

また、アワードでの発表内容は、以下のイベントでもあらためてお話しさせていただきました。

こちらのイベントでお話しさせていただいた内容を抜粋して以下の記事にも掲載しておりますので、どんな発表だったか気になる方はぜひこちらの記事もご一読ください。

三菱ケミカル・Visionalグループの事例を解説  人事データ活用に向けて知っておきたいポイント



HRMOS TREND(ハーモストレンド)に寄稿した記事


ここからは、HRMOSが提供するオウンドメディアHRMOS TRENDに寄稿した記事をご紹介いたします。

HRMOS TRENDは「生きた人事データで、組織を変える。」というコンセプトのもと、弊社が運営しているオウンドメディアであり、こちらでは主にピープルアナリティクス関連の記事を中心に執筆しております。

はじめてのピープルアナリティクス-前編・後編-

こちらは、はじめてピープルアナリティクスに取り組む方に向けて、前提として押さえておきたいピープルアナリティクスの基礎知識や考え方についてお話しさせていただきました。

ピープルアナリティクスというと、短期的に結果を出すような手法論や難しいデータ分析についての知識に目が行きがちですが、ピープルアナリティクスに限らず、ビジネスにおけるデータ分析には「組織課題を解決する」という目的意識を常に持っておくことが非常に重要です。

これからピープルアナリティクスに取り組まれる方で、まず何から手をつければ良いかわからない、という方にぜひお読みいただければ幸いです。

ピープルアナリティクスに取り組むチーム体制づくり

こちらは、ピープルアナリティクスに取り組むにはどのようなチーム体制が良いか?理想的なピープルアナリティクスチームとその人材要件についてお話しさせていただいております。

もちろん、必ずしも最初から理想のチームが作れればいいですが、そうもいかないのが現実です。そういった点を踏まえて、理想だけではなく多くの企業で実現可能なチーム体制についてもご紹介しております。

この記事の中でも触れていますが、ピープルアナリティクスを成功に導くためには、人事担当者だけでなく組織全体としての人事施策に対する意識・理解が非常に重要です。ぜひ、人事担当者の方だけではなく、組織課題解決に取り組まれるすべての方に読んでいただければと思います。

人事が取り扱うデータとは?

こちらの記事ではピープルアナリティクスに関わる人事データの種類や、それらを活用する上で注意するべきポイントについて解説しています。

いざ、ピープルアナリティクスに取り組もうと思った際に、自社にある人事データの中でどれが活用できるものなのかわからないことも多いのではないのでしょうか?

そのような疑問にお応えすべく、こちらの記事では人事が取り扱うデータを4つに分類し、その中でまずはどのデータから活用していけば良いか活用する際に留意すべき点はなにか?という点についてお話ししています。

人事データ分析手法-発展編-

こちらはタイトル通り、やや発展的な内容です。
人事データ分析の手法として「ネットワーク図」や「テキスト解析」といった手法を解説しています。

人事データを活用して課題解決を行うための運用体制づくり-前編・後編-

こちらは実際に人事データを活用して課題解決を行うための運用体制づくりについて解説しています。

人事データを活用して課題解決を行うためには、大きく以下4つのステップがあり、前編では1と2、後編では3と4について具体例をあげながら説明しています。

1.あるべき姿を具体化し、KPIを設定する
2.データを収集して整える
3.データから課題を読み解く
4.KPIをウォッチしながらPDCAサイクルを回す

人的資本の情報開示とは?注目される背景や概要を解説

こちらのnoteでもふれましたが、「人的資本の情報開示」は日本においてどのような受け止められ方をしているのか。今後どのように普及し、人材マネジメントはどう変わっていくのかについて解説しています。

「人的資本の情報開示」で変わる、人事の役割とは?

日本でも今後義務化が予想されている人的資本の情報開示について、人事の役割の変化や具体的にどのような業務が必要になるのかをお話ししたのがこちらの記事です。

以上です。
ここまでまとめてみて、まだまだWorkTechやピープルアナリティクスについて発信できていないことが多くあるな…と思った次第です。
これからも継続的に発信し続けようと思いますので、こんな内容が聞いてみたいなどリクエストがございましたらぜひお気軽にお申しつけください!


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友部 博教(HRMOS WorkTech研究所 所長)
東京大学大学院で博士号を取得後、名古屋大等でコンピューターサイエンスの学術研究に取り組む。2011年、DeNAに入社し、マーケティング分析やピープルアナリティクス施策を担当。メルカリの人事を経て、ビズリーチに入社。タレントマネジメント室と現職を兼任。ディズニーが大好き。