2020.11.19
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【人開SMILE vol.6】ピープルアナリティクス(PA)って何?

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人材開発部 人材開発部 ウィルグループ 人事本部 人材開発部の個性豊かなメンバーがお届けするBIG SMILE=人開スマイルです!人材開発部の人や取り組みについて色々と書いていきたいと思います!

お疲れさまです!

WIL人材開発部 大和田です。

 

前回の記事(https://big-smile.willgroup.co.jp/articles/4195.html)で戸城さんからご紹介いただきましたが、

簡単に自己紹介をさせていただきます!

 

今年の4月に新卒で「データサイエンティスト」として入社しまして、

入社~現在までWIL人材開発部 ピープルアナリティクス(PA)チームの中心として活動しております。

趣味はカラオケゲームです。特にぷよぷよが好きです。ぜひ仲良くしてください。

 

そんなことはさておき、今回はピープルアナリティクスとはなんなのか、

どんなことをしているのか簡単にご紹介したいと思います!

ピープルアナリティクス(PA)とは何か?

ピープルアナリティクスとは端的に言えば、

 

人材マネジメントにまつわる様々なデータを活用して、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」である。

(引用:2020年 日本能率協会マネジメントセンター 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『ピープルアナリティクスの教科書』p.14より)

 

とのことです。

データを活用して採用や配置・配属・育成・評価などをよりよくするというイメージですね。

 

ところで、人事やIT業界にはKKDという言葉があります(ご存知でしょうか?)。

KKDとは【勘・経験・度胸】の略で、長年の「勘・経験」を基準にして見つけた施策を、「度胸」によって実行するということを意味します。

 

この方法は組織が小さいうちはうまくいっても、規模が大きくなるとなかなか難しくなるというのは、皆さんもお分かりの通りかと思います。

すなわち、KKDに頼った人事を脱却し、データに基づいた効率的・効果的な意思決定を行っていくことがピープルアナリティクス(PA)の目的になります!

ウィルグループにおけるPA

ウィルグループにおいてPAチームが立ち上がったのは2019年のことです。

比較的最近までKKDに頼った意思決定を行っていたということになりますね。

 

2019年に性格検査の「ミツカリ(皆さんも受験しましたよね)」を本格的に導入すると、採用・配置配属へのデータ活用は急速に進んでいきました。

 

2020年に僕がデータサイエンティストとしてPAチームに入ると、ありがたいことにデータ分析の中心として携わらせていただき、さらにスピード感を持って進めさせていただいた印象があります。
特にミツカリデータを利用したAIの活用を推し進めていて、7月に採用、9月には異動・配置・配属へのAI導入が決定しました(なんと2021年新卒の採用および配属先の決定にはAIを活用しています!)。

 

このように紹介すると、

「自分の人生に関わる重要な問題をAIなどというよく分からないものに決められたくない!」

と思う方もいらっしゃるかと思います。

 

次の項ではみなさんの不安を払拭できるよう、AIを活用した意思決定のプロセスについて、簡単にご説明いたします。

AIを活用した意思決定

意思決定
まずはここでいうAIとは何か簡単にご説明しますと、

過去のデータから法則性を見つけ出して未来を予測する機械

といえます。

 

具体的には、性格検査のデータ、幸福度計測のデータ、皆さんが残した業績データなど、様々な情報をAIに学習させることで法則性を見つけ

 

・こんな性格の人はこの事業部で活躍しやすい

・こんな性格はこの事業部だと退職してしまう可能性が高い

 

などの未来を予測しています。

もちろん100%AIに頼った意思決定なんて誰もついてきません。

 

AIの良いところは、

人が目で見るだけでは膨大な時間がかかってしまう・見落としてしまう情報を一瞬で処理してくれることです。

ウィルグループではあくまでも参考情報として、大量のデータからの候補者の絞り込みや、人事や事業部長から見えていなかった人材の発見に活用しています。

皆さんがより輝けるように、一つ一つの意思決定に真剣に向き合っているということは、是非ご理解ください。

さいごに

今回はピープルアナリティクスの目的、ウィルグループでの実践内容について簡単にご説明しました。

概要のみの説明になりましたので、機会があればAIの学習方法についてのもっと詳しい話や、PAの他の活動についてもお話ししたいと思います。

もし記事について疑問点などあれば、是非お気軽にご連絡ください。

最後まで読んでくださり、ありがとうございました!

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