ピープルアナリティクスの教科書

著者名：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【著】/北崎茂【編著】

日本能率協会マネジメントセンター（2020/06発売）

• ISBN：9784820728023

内容説明

■働き方改革のキーテクノロジー
ビッグデータとAIが人材マネジメントの世界を大きく変えようとしています。
その主役となるのが、社員の行動データを収集・分析して、生産性の高い人材と組織に成長させる技術であるピープルアナリティクスです。
この技術は既に欧米ではGAFAをはじめ多くの先進企業で導入され、成果を発揮しています。本書は、このテーマの第一人者たちが日本企業に向けて、実践法を解説します。

【目次】
第１章　ピープルアナリティクスとは何か
1-1 HRテクノロジーの進化とピープルアナリティクス
1-2 人事のデータ活用は5段階
1-3 人事データの定義
1-4 ピープルアナリティクスが人事部門にもたらす効果
1-5 日本企業における必要性、３つの理由

第２章　人事データを活用する視点
2-1 人事データ活用のための３つのポイント
2-2 動的データの活用
2-3 データの標準化・連結化
2-4 人事データの枠を超えるデータの活用

第３章　人事システムの再構築
3-1人事システムの構築に影響するトレンド
3-2 既存の人事システム構成が直面する課題
3-3 ピープルアナリティクスを実現する人事システム構成
3-4 データ品質管理の落とし穴
［Column］ピープルアナリティクスにおける個人情報保護

第４章　分析テクニックとその活用法
4-1 人事データの分析
4-2 人事データの関係性分析
4-3 統計・機械学習手法の活用
［Column］複雑な構造を考慮した分析例
4-4 テキストデータの分析手法
4-4 データ分析における基本的な手順
4-6 相関と因果の違い
［Column］エビデンスの強さ
4-7 簡単にできる分析の技法
4-8 分析者としての心得

第５章　データ分析の実務
5-1 ピープルアナリティクスの導入時に考えるべきこと
5-2 プロジェクト設計の実施手順

第６章　運用の組織
6-1 人材獲得・育成の考え方
6-2 必要なスキル
6-3 社内の意識改革

第７章　これからのピープルアナリティクス
7-1 ４つの視点から考える
7-2 将来に向けて今取り組むべきこと

事例編
【事例１】パナリット
　先進企業人事経験者が考える組織のグロースハック
【事例２】セプテーニ・ホールディングス
　データ活用は個人の成長のための一手段
【事例３】サイバーエージェント
　マーケティングスキルを人事に活かす
【事例４】パーソル ホールディングス
　データ活用と人事のスタンダードにするために
【事例５】日立製作所
　生産性向上のためのピープルアナリティクス
【事例６】ヒロテック
　タレントマネジメントシステムの導入・活用
【事例７】リコージャパン
　人事こそ実験しよう
【事例８】ＤeＮＡ
　３つのサーベイを活用した人事の実践
【事例９】サトーホールディングス
　独自文化「三行提報」を育成につなげる

資料編
人事データ利活用原則
人事データ利活用原則に関する考え方について

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[R]

人事にビッグデータを利用しようというお話だが、書かれていた通り、やってみないと効果はわからないし、そこまでの道程がとてつもなく長いということがよくわかった。これでは予算つけにくいよなぁ。データをもとに進める話なのに、最終評価があいまいにならざるをえないというのが、なんともなぁなんて思ってしまった。一つの手段としてはあるんだろうが、片手間でできるものでもないので生かせる企業は少ないだろうと思ってしまった。

2022/12/15

[Miya]

人事データ活用の指南書です。大学院では生体データ解析、入社後は人事データ解析をしていますが、「個人情報の取り扱いの難しさ」が共通しています。人事データ活用は、社員が「自分に不利益が生じるのではないか」という懸念をもつこと、含まれる個人情報の多さから慎重さが求められます。 本書ではデータ活用の危険性、データベースの構築、データの活用、プロジェクトの進め方、人事データであるがゆえのポイント、実例に触れているため、この1冊を読めば全体感が把握できると思います。

2020/07/09

[まさき｜SNS採用に強いフリーランス]

✅ピープルアナリティクス：人材マネジメントにまつわるデータを活用して、人材マネジメントの意思決定の精度向上や業務の効率化、従業員への提供価値向上を実現する手法。定量的なデータの取得が難しい人事の分野では、これまで人の「経験や勘」によるマネジメントが主流であった。ピープルアナリティクスは、これを補完する。ピープルアナリティクスの具体例の一つは「採用選考の自動判断」

2020/11/07

[yyhhyy]

人事データ活用の現実を心構えと事例で提供する良書。係るコストとの費用対効果も重要。パルスやコミュニケーションツールによる組織診断や採用と離職データの取得など当面はいくつかのパターンに収斂されそうだが、仮設設定と施策アイデアの能力が重要であることはマーケティングとも変わらない

2020/11/24

[tkokon]

【社会科学】〇ピープルアナリティクスを実施するには社会科学的なアプローチ（統計の理解・データから言えること・言えないことの理解）が大事。〇静的データにいかに「動的データ」を集めるか。（意外に人事は持っていない）〇強制のデータ入力は続かない。いかにメリットを感じてもらえるかが自主的データ提供のカギ。〇予兆分析（退職者予兆等）は、本人の気づかない傾向変化が見えることもある。●教科書というよりはハンドブック的に基本トピックを網羅する一冊。大学で専攻した社会心理学をまさに企業を舞台に行うような取り組み

2022/11/05