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経営(ヒト・モノ・カネ)に関して定量的な分析を発信する 株式会社トランスのブログ

ピープルアナリティクスの具体的事例17選(まとめ)

色々な方と「ピープルアナリティクス」について情報交換をさせていただくのですが、事例がまとまっているコンテンツが意外にない!?と感じました。

 

今回は、「ピープルアナリティクス」の公開事例をまとめてみます。もし掲載されていない事例や間違いがあれば、ぜひご連絡いただけますと幸いです。

※「ピープルアナリティクス」の定義は難しいのですが、「現状の可視化」だけではなく、「未来を予測して、仮説検証サイクルを回す取り組み」を想定しています。

 

企業別の事例(※順不同)

Google

「ピープルアナリティクス」という言葉の生みの親と言われているGoogle
※事例が多岐にわたるため、一部だけ紹介。
■ 面接の内容・回数・精度・コストの検証
 ※平均的な面接精度は75%で、特殊例を除き、採用精度が高い人は存在しない
 ※4回の面接で86%の信頼性で、応募者を採用すべきか判断できる
■「イノベーション」「実行」「定着率」の予測・改善
 ※社員が退職するか予測する5つの質問がある
■評価方式・昇進候補者選定方式の検証

【参考】
How Google Works (書籍)
Work Rules! (書籍)
re:Work (Webサイト)

 

日立製作所

2015年にピープルアナリティクスの取り組みをスタートし、2017年にPeople Analytics Labを設立。
2015年に「Hitachi AI Technology/H」(AI)の分析を用いたサービスを開始。

■ 新卒人材(人財)ポートフォリオの作成
サーベイ結果から社員の生産性に対する意識を見える化し、生産性に寄与する要因を抽出
■ 組織活性化支援サービス(ウェアラブルセンサーを用いたコミュニケーションの可視化・幸福度の測定など)

【参考】
日立人財データ分析ソリューション
この一年でHRテクノロジー・アナリティクスは何が変わったのか【セミナーレポート】 ※2018年11月
Hitachi AI Technology/組織活性化支援サービス
IoTとAIで実現。社員の幸せと組織の生産性向上を両立する働き方改革  ※2017年10月

 

パーソルホールディングス / パーソル総合研究所

パーソルホールディングスにおいて、2015年に「人事情報室」、2018年4月に「タレントマネジメント企画室」が設立。パーソル総合研究所において、2017年に「ピープルアナリティクスラボ」が設立。

■ 適正配置モデルの構築
■ 退職予測モデルの構築
■ ハイパフォーマー分析

【参考】
ピープルアナリティクス - パーソル総合研究所

 

セプテーニ・ホールディングス

20年ほど前から360度評価を導入。約6年の歳月をかけ、人材開発エンジンを開発。

■ 人事データマネジメントおよび統計技術を活用した『科学採用』
■ 相性スコアに基づく「相性配属」
■ 在籍者の退職確率を予測するモデル

【参考】
DHRP | Digital HR Project ※旧:人的資産研究所
活躍する新卒を「会わずに」採用できる?ピープルアナリティクスを徹底した組織作り ※2018年10月

 

PwC Japanグループ

ピープルアナリティクスに関するコンサルティングサービスを提供。

■ 新規採用者の将来パフォーマンス分析
■ 新規採用者の短期離職可能性分析
■ 採用ソース分析(エージェント別の活用効果など)
■ 休職リスク分析
■ ハイパフォーマー特性分析
■ エンゲージメント向上要因分析
■ 職種別人員需要分析
■ 退職要因分析
■ 従業員別退職リスク分析

【参考】
ピープルアナリティクス | PwC Japanグループ
「ピープル・アナリティクスが変えるこれからの採用」 ※2017年

 

リクルート

■ エントリーシートアルゴリズムを入れてスコア化
■ 新人の配属マッチングシステム

 【参考】
企業の採用が変わる? 大手4社が解説 ※2018年5月
新人全員が活躍!リクルート住まいカンパニー「凄い人事」の仕組み ※2018年12月

 

ソフトバンク

■ AIを利用したエントリーシート(ES)の自動判定

 【参考】
新卒採用選考におけるIBM Watsonの活用について  ※2017年5月
新卒採用もAI予選 ソフトバンク、「HRテック」進化 ※2019年3月

 

ソラスト

■ 人工知能を活用した新入社員離職防止

 【参考】
人工知能が抽出した社員への追加フォローで離職率が大幅に減少  ※2018年5月

 

 サービス事例(※順不同)

HaRi(三菱総合研究所)※マイナビとの共同開発

■ AI優先度診断サービス
■ 企業研究AI

【参考】
採用を改革するAIエンジン「HaRi」開発 ※2017年7月

 

プライオ(マイナビ

■ 書類選考AI

【参考】

書類選考AIツール「プライオ」

 

休職/退職 予測分析サービス(カシオ)

■ 休職/退職 予測分析

【参考】
人事データ分析サービス 休職/退職 予測分析サービス ※2019年4月

 

AIを活用した「健康経営」のためのリスク予測技術(NTTデータ

■ 休職リスク予測

【参考】
AIを活用した「健康経営」のためのリスク予測技術の開発およびサービスの検討開始 ※2019年4月

 

HERO(KPMG コンサルティング

■人材の最適配置

 【参考】
AIを活用した人事業務の効率化・高度化

 

NEC HR Tech クラウドNECソリューションイノベータ)

■人材の適正配置
■研修提案・効果判断機能
■リテンション支援機能

 【参考】
NEC HR Tech クラウド

 

HR君(エクサウィザーズ)

■採用・評価・配置・育成・休退職防止・健康経営など

 【参考】
HR君

 

HuRAid勤怠分析(HuRAid)

■ 退職・休職リスク予測

 【参考】
HuRAid勤怠分析

 

TRANS.HR(トランス)

■入社後の活躍・早期退職予測

【参考】
TRANS.HR

 

利用目的別の事例

※自前の事例が多く恐縮です。データが公開されている事例があれば、ぜひお教えください。

採用

エントリーシート分析

 【参考】ソフトバンクIBM Watosonを利用、HaRi三菱総合研究所
■ パフォーマンス予測

 【参考】適性検査の平均値をみても無駄?良い人材の見つけ方とは? - TRANS.Blog
■ 早期退職予測
 【参考】ソラスト入社前に「早期退職」をどのくらい予想できるか? - TRANS.Blog

 

配置・異動

■ 配置戦略

 【参考】リクルート上司と部下の相性は「評価」に影響を与えるか? - TRANS.Blog

■ 異動後活躍予測
 【参考】「異動」では誰を選ぶべき?成果につながる選び方とは? - TRANS.Blog

評価

 (調査中)

育成

 (調査中)

退職

■ ミスマッチによる退職予測

 【参考】入社前に「早期退職」をどのくらい予想できるか? - TRANS.Blog
■ 勤怠データからの退職予測

 【参考】HuRAid勤怠分析
 (失敗例)勤怠データから「退職しそうな人」を予測できるか? - TRANS.Blog

■ 給与・評価データからの退職予測

 【参考】機械学習(AI)を使うと「退職」はどの程度予測できるのか? - TRANS.Blog

■エンゲージメントからの退職予測

 (失敗例)「従業員モチベーション」と「業績・退職」は関係するのか? - TRANS.Blog

 

実データ公開ありの事例(※順不同)

How Google Works (Google ※書籍)

■ 面接官別の採用精度

Digital HR Project (セプテーニ・ホールディングス)

※閲覧にはログインが必要です。

■ 人事データマネジメントおよび統計技術を活用した『科学採用』
■ 相性スコアに基づく「相性配属」
■ 在籍者の退職確率を予測するモデル

ソラスト プレスリリース 

■ 人工知能を活用した新入社員離職防止

TRANS.Blog(※本ブログ)

※利用目的別の事例 を参照