HR Topics

ピープルアナリティクスを学びたい人事の皆さんにおススメです

以前、以下のnoteで書いたAcademy to Innovate HR(略称AIHR)が認定している「People Analytics」のcertificationを取得することが出来ました。このAIHRは、2016年に設立されたオランダのアカデミーで、HRプロフェッショナルとして必要なスキルをオンラインで学べる学習プラットフォームです。 https://www.aihr.com/ People AnalyticsやDigital HR、OD等11のcertificat

人事における「データ活用」を阻む 3つの壁

こんにちは。友部と申します。2019年にビズリーチ（Visionalグループ）にJOINし、今はHRMOS WorkTech研究所の所長に就任しています。はじめましての方も多いと思いますので、バックグラウンドについて紹介させていただきます。私は、「インターネット上の情報から人間関係を抽出する」というテーマで博士号取得後、東京大学や名古屋大学の産総研などでビッグデータを用いた情報処理について7年ほど研究をしました。その間にベンチャー企業の立ち上げでインターネット上から人間

人事データ分析、半年で営業立ち回り

こんばんは、よしたくです。 2021/6/1に株式会社メルカリに入社して、はや半年ちょい。メルカリもいよいよデータが貯まってきて、ダッシュボードでそのデータも見えるようになってきて、さぁいよいよデータ活用を加速させるぞー！というタイミングで、ピープルアナリストというゴリゴリにデータを分析する立場でジョインさせていただきました。それまでのメルカリにおける人事データの取り組みは、下記の記事をご覧ください。入社して半年経った区切りでもあるので、データ蓄積や可視化に続き、分析

組織の迅速な意思決定のためのピープルアナリティクスと今後の展望~Daniel West ＆ Davide Green対談~ -前編

こんにちは。パナリットジャパン編集部の沼田です。私は国際基督教大学教養学部の三年生で、パナリットジャパンにてデジタルマーケティングインターンをしております。日本支社のサイトや記事といったマーケティング活動に従事しております。今回はある対談についてまとめさせていただきました。組織が素早く意思決定を行い、実行に移せるようにするにはどうしたらいいのでしょうか？その答えのひとつが「ピープルアナリティクス」です。ピープルアナリティクスは「正しい意思決定のための処方箋」です。このノ

従業員サーベイ・エクスペリエンスの向上に寄せて

昨晩、ある企業人事の方とサーベイ疲れ（出題側・回答者とも）についてチャットしていた折、従業員サーベイという言葉もあまり定着していなかったであろう10年以上前の話になりますが、私の前職で今振り返るととても秀逸な従業員サーベイが運用されていたことを思い出しました。今日は忘れないうちにその事例紹介をしたいと思います。良いサーベイの8条件（出題側・回答者の双方にとって）良いサーベイとは？その答えは数多くの書籍や記事で触れられており、下記に挙げるエッセンスのほとんどに新鮮なインサイ

赤字でなくても PL を見るように、組織が順調でも「人財諸表」を見ましょう

要約・ヒト領域でも、マネジメント陣がデータに基づいた意思決定を促すツール、いわば人財のための財務諸表（人財諸表）の必要性が高まっている・人財諸表の作成・運用には、リアルタイム性、再現性、汎用性、透明性が不可欠ヒト領域だけ「財務諸表」が欠落していたよく重要な経営資源はヒト・モノ・カネだと言われます。重要であるがゆえに、現状や見通しを数値で可視化したり、健全性や収益性を定量的に評価するために、様々なツールや指標が開発され、日々のマネジメントや意思決定に欠かせない存在になり

【続】ピープル・アナリティクス不要論

　「声なき声」を地道に集め、自分なりの視点も加えて整理した。　もともとの「ピープル・アナリティクス不要論」には大きな反響があり、多くの有識者の方々から様々な意見を頂くことが出来たため、「続編」としてまとめた。企業人事サイド（CHRO）からのコメント　「まずはしっかりと人事の体制を作り、ローテクでもよいのできちんとタレマネ（どんな社員がいるのかしっかり把握する）ができる状態を作るのが先決である。」ということこそ、私も皆様に訴えかけたいポイントである。テクノロジーというの

2022年の働き方～すべての従業員を幸せにする人事変革～ ③HRテクノロジーのトレンド（後編）

１．まえがき　タイトルのとおり、「人事変革」は人事部門に閉じたものでもなく、すべての従業員の働き方、その人生すべてに大きな影響を及ぼす非常に重要な取り組みである、という思いを込めて最新トレンドやホットな情報をお届けしたい。逆に、「働き方改革」は決して従業員側の自助努力のみではなしえず、人事部門あるいはもっと上のレベルの経営層がリードして具体的かつ効果的な施策を打ち出していかないことには達成できない。　その施策のひとつとして、HRテクノロジーの導入は欠かせないであろう。今

ピープル・アナリティクス不要論

Last Updated on 2022/03/11 #DIAMONDハーバードビジネスレビュー　この記事の筆者であるペンシルバニア大学ウォートンスクールのジョージ W. テイラー記念経営学講座教授・同校人材センター所長　ピーター・キャペリ氏は、人事領域にはそもそもビッグデータは存在しないと主張し、仮に十分なデータが存在していたとしても人事部門で高度な分析を行うことに疑問を投げかけている。　私も完全に同意である。というのもその通りであろう。　ただただ「ピープ

マッキンゼーの人事部長が語る、デジタル時代のHRと同社の取り組み

こんにちは。パナリット・ジャパン編集部の山口です。僕は現在京都大学の修士 1 回生で、パナリットでデジタルマーケティングのインターンをしています。もともと学部生時代にアメフト部にいた頃から組織のあり方やマネジメントに興味があり、その流れでパナリットでインターンをしてみたいと思うようになりました。現在はシンガポール本社のマーケチームにも意見をもらいながら、日本支社のマーケ活動やピープルアナリティクスに関する市場調査を進めています。調査のなかで、Digital HR leade

ピープルアナリティクスは従業員体験（EX）をどのように変えるか？

最近カスタマーエクスペリエンス（顧客体験, 以下CX）とならんでエンプロイーエクスぺリエンス（従業員体験, 以下EX）が脚光を浴び始めているようです。今回の記事ではEXがなぜ重要なのか、そしてピープル・アナリティクスの出現でEXに対する認識がどう変わりつつあるかを、人事領域のデータサイエンティストである私の視点で紹介します。ブランドと消費者とのあらゆる接点が消費者体験を創り出すように、会社と求職者や従業員とのあらゆる接点によりEXは創り出されます。近年、多くの経営者たちは

people analytics tokyo #2 teamingで見つけた幾つかのヒント。

2019/9/11(水)、people analytics tokyo #2 teamingに参加してきました。気づきを簡単にまとめたいと思います。 teamという小さな単位から組織を考えるピープルアナリティクスが人事界隈に限らず、データサイエンティスト、自分のチームを持っている人などに対してももっと開けた領域になってほしい、という趣旨で開催されているこちらの勉強会。組織開発において、例えば「会社全体」のような、場合によっては数千人、数万人になるような単位に対してのア

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