ピープルアナリティクス(人事データ分析)
少し前から、日本でもピープルアナリティクスという言葉が聞かれるようになってきています。
これは要するに「人事データ分析」です。詳細はネットにたくさん情報がありますのでそちらをご覧ください。
程度の差はあれど、従来から人事の領域は(勤怠管理を除いて)感覚的に行われてきた傾向がありました。
(新卒一括採用や終身雇用などのいわゆる日本型雇用慣行と結びついていて非常に面白い論点です)
この趨勢について疑問を感じつつも、どのようにすれば良いかわからなかった、というケースもあると思います。
そして現在、様々なテクノロジーの発展によって、
人事領域でも高度な分析を比較的低コストで行うことができるようになりました。
しかしながら、様々な理由によってまだ人事データの分析が十分にできていない、
もしくは「そもそもどこから取り組んだらよいかわからない」という組織(企業)が多いように思います。
新改研究室では、このピープルアナリティクスについての知見を学術・実務の両面から現在進行形で蓄積しています。
具体的には、企業規模を問わず特に以下のような論点について研究・実践を行っています。
①退職リスク分析(予測)
②ハイパフォーマー要件分析
③新規採用・人事異動時のマッチングロジック
いずれの分析も、単純な集計やグラフ化ではなく、回帰分析と構造方程式モデリングを論点に応じて活用しています。
また、③は②の応用分析として位置付けています(つまりセットで行うことが可能です)。
さらに、「どこから手を付けるか」の方法論についてもアドバイスさせていただいています。
研究費をご負担いただいて、これらの分析ならびにディスカッションを行うことも可能です。
その場合、組織内で自律的に分析を継続していただきたいので、
分析の考え方や方法についてはブラックボックス化せずにすべてお伝えしています。
(初回のディスカッションでは研究費はいただいておりません。1回のみのディスカッションももちろんOKです)
詳細はお問い合わせください。