採用は、企業が持続的に成長し続けるための鍵となる重要な要素です。そのゴールとして真っ先に思い浮かぶのは、優秀な人材を見つけて入社につなげることかもしれません。しかし、採用の価値はそれだけに留まりません。入社後もその人材が企業で活躍し、長く貢献し続けてもらうことこそが、より大事なゴールとなります。 近年、人材の価値が高まる中、必要な人材を獲得することがこれまで以上に難しくなっています。そんな中、せっかく採用した人材が早期に離職してしまうことは、企業にとって大きな損失です。だか
雇用の流動化や新型コロナウイルスの蔓延などの影響によって、ここ数年の働く人を取り巻く環境は大きく変わりました。それに合わせ「働く人それぞれが何を大事にするか」の価値観も多様化しています。 似たような価値観を持った人たちが阿吽の呼吸で仕事を進める、といったハイコンテクストな環境は少なくなっています。様々な価値観を持つ人が一つの会社・組織の中に存在するので、ローコンテクストな環境でお互い理解しながらコラボレーションすることが求められるようになりました。 また、リモートワークの
「退職」は人事や経営の方々の注目が高い事象で、本noteでもよく取り上げるテーマでもあります。「退職率15％の世界」や「びっくり退職をなくしたい」などでは、ちょっといつもとは違う観点から退職について書いてきました。 退職を防ぎたい、そのために何をしたら良いのか、については本noteでは言及できてません。ですので、今回は価値ある「退職分析」の始め方として、退職分析を行う際に必要な観点について書きます。 「退職分析」はなぜ難しいのか退職分析については以前、「退職分析はなぜ難し
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。 労働市場の流動化が高まり、即戦力人材を求めてキャリア採用に積極的に動く企業が増えています。採用難易度も高くなり、必要な人材を採用することのハードルも高くなっています。ざまざまな努力をして採用した社員が早期退職されてしまうことは企業にとって避けたい事象ですし、採用された社員にとっても良いことではありません。 今回は、そういった早期退職につながる「採用のミスマッチ」についてのお話です。採用のミスマッチの要因を紐解くことができれば
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。 人事領域のより広いテーマを研究開発対象として扱うため、この度「ビズリーチ WorkTech 研究所」と名称変更いたしました。人事領域におけるデータ活用を中心に、様々な話題についてこちらのnoteで触れていこうと思いますので、引き続きよろしくお願いいたします。 装い新たにした今回、改めてこれからの人事データとの向き合い方について書こうと思います。これまでのnoteでも書いてきましたが、人や組織の成長に欠かせないのが人事データで
今回は施策の効果測定のお話です。 どうやって人事施策の効果測定をするのか、は私もよく相談される内容でもあります。今回は、人事で効果測定をどうやって行うか、について書かせていただきます。 人事において施策の効果測定を行うためのポイント人事において施策の効果測定を行うためにはどのようなポイントがあるのか、以下の3点にまとめてみました。 施策の狙いを明確にする あらかじめ分析の設計を行う 定期的に効果測定方法を見直す それぞれのポイントについて簡単に説明します。 施策
人事におけるデータ活用や分析のお話をいろいろなところでさせていただいてますが、その中でも良く聞かれる＆いただく反応がよいのは「事例の紹介」、特に、「施策の成功事例」です。 「会社や組織を良くしたい」という想いから、ご自身の手で施策を設計・運用している人事の方は多いです。特に、人事課題は見えているものの、「打ち手」がない時、「施策の成功事例」を参考にしたいと思うのは当然のことだと思います。 成功事例からインスピレーションを受けて、課題解決にドンピシャの施策を設計できることも
「びっくり退職」というものがあります。優秀な今後を期待される社員が、突然退職してしまう、という事象です。現場でマネジメントを行っている管理職の方も、もちろん人事の方も、全く予期していなかった退職を告げられた瞬間は驚き、次の瞬間には業務に穴を明けないために人員をどう補填したらいいのか、それまで今いるメンバーに負担かけないようにしなきゃ、などと思いを巡らせてしまうため、「びっくり退職」はできればなくしたいものでもあります。 「ちょっとお話があるんですが…」と部下から声をかけられ
こんにちは。HRMOS WorkTech研究所の友部です。 人事でデータを活用するためのツールとして採用・労務・タレントマネジメントなど各種機能に対応した人事システムがあり、人事で利用されている方も多いでしょう。一方で、そういったシステムの導入に人的リソースや金銭的コストなどを投資したにも関わらず、「期待以上のデータ活用ができていない、時には期待通りでさえない」と感じている方もいらっしゃるかと思います。 人事システムの得手不得手や、その機能が会社の課題と合致しないことが、
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。 以前、ChatGPTを使って人事でどんなことができそうか、について、こちらのnoteに書かせいただきました。 その後、2023年7月にリリースされた「Code Interpreter」という機能がリリースされました。ネーミング的にも、エンジニアとか技術系の人しか関係ない機能なのでは、という風にも見えますが、人事の方でも十分活用することができる機能です。この機能を使うと、人事データを使った分析が、データアナリティクスに詳しくな
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。人事領域でよくモニタリングされるKPI（重要業績評価指標）の一つに、離職率（退職率）があります。退職率が人事や経営に頻繁に参照される理由は、以下の三つがあるでしょう。 データの収集が容易である。 結果指標として活用しやすい。 会社の状態を視覚的に理解しやすい。 では、実際にKPIとして退職率を活用するとき、一体何％が適切なのでしょうか。 適切な退職率は会社や事業のフェーズによって変わる退職率を数字として算出すると、「この
こんにちは、HRMOS WorkTech研究所の友部です。今回は巷で話題になっているChatGPTについて、です。ChatGPTは最先端の自然言語処理技術の一つで、文書生成や応答を非常に高い精度でこなすので注目されています。 ChatGPTについて、文書校正や英語学習への応用など様々な使い方が考案されています。実際、ChatGPTが何ができるのか、使い方などは研究者や技術者すら驚くような使い方が報告されています。 では、人事領域においても、ChatGPTは使えるのでしょう
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。人事でデータ活用を行いたい、と思ったとき、必要となるのはデータを効果的に扱える「データ活用人材」です。 データ活用人材のイメージは、事業で活躍するデータサイエンティストの要件など参考になるでしょう。育成に当たっては、データサイエンティスト育成の講座など、材料となるものはいろいろあるかと思います。 では、「人事で」データ活用ができる人材はそのイメージと同じなのか、それとも違うのでしょうか。これまで事業におけるデータ分析と人事にお
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。年末年始いろんな情報を眺めていた中で、「パフォーマンスが高くないと判断されてた人が退職したら、実はその人がハブになっていて業績が悪化した」という内容のものがあり気になりました。これは極端な例ではありますが、これに近いことはいろんな企業・組織で起こりうるかもしれないな、と思っています。 経営目線で人事を見ていると、ビジネスに直結する「個人のパフォーマンス」へ目が行きがちです。一方で、個人のパフォーマンスを下支えする活動に関しては見
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。このnoteでは人事におけるデータ活用を中心に書かせていただいてますが、これまで社内にいる人財をどう活用するか、を中心にお話をして来ました。いわゆるタレントマネジメント領域のお話ですが、人財を活用しようにもそもそも入り口の採用がちゃんとできていないと、活用どころではありません。そこで、今回は入り口である採用におけるデータ活用について、とっかかりとなる話をしたいと思います。 こちら研究所でも直近のホットトピックでして、「採用のKP
こんにちは。HRMOS WorkTech研究所の友部です。 今回は従業員サーベイ（アンケート）の話です。組織の課題発見や従業員の方々のコンディションを把握するに当たり、従業員の方々にアンケートで直接聞くというのは非常に有効な手段です。私も人事で何回も関わったことがありますが、時々こう感じてしまうことがあります。 従業員サーベイは大変。 人事で従業員サーベイに関わって、「こりゃ大変だ」、と感じたことがある方もいらっしゃるでしょう。何が大変のか列挙してみます。 サーベイの設
