ピープルアナリティクスの実務

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March 22, 25

#ピープルアナリティスク

スライド概要

2025年3月22日開催された、一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会主催の「学生のためのピープルアナリティクス講座2025」で登壇したときの資料です。ピープルアナリティクスに関心のある学生や人事担当者の方に向けて、ピープルアナリティクスのプロジェクトのイメージをお伝えしました。事例も交えながら分析現場の様子を解説しています。

武田邦敬

@ku2t-lab

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データドリブンHRコンサルタント/データサイエンティスト。富士通で人事ソリューション開発やデータサイエンティストを経験した後、2018年にHR分野のデータ活用チームを立ち上げ。採用、配置、育成、ジョブ型移行など幅広い領域で実績を積む。2023年よりクニラボを立ち上げ独立し、ピープルアナリティスク支援やDX人材育成を展開。現在、一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会の上席研究員および早稲田大学組織経済実証研究所の招聘研究員としても活動中。ニュースレター https://ku2t-lab-pa.theletter.jp/ note https://note.com/ LinkedIn https://www.linkedin.com/in/ku2t/ 事務所サイト https://ku2t-lab.com/

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各ページのテキスト

日本国内でも徐々に導入が進んでいるわからない 31% ピープルアナリティクス国内導入状況 ※1 何らかの形で導入している 44.3% 国際比較 ※2 ・欧州約6割・米国約7割導入したくない 9.7% 今後導入したい 15% ※1 株式会社アッテル「日本企業のピープルアナリティクス現状アンケート調査2022」結果を基に作成 ※2 SD Worx社調査プレスリリース「Six out of ten European companies use HR and people analytics」 Bersin by Deloitte “High-Impact People Analytics” スタディ結果 ©2025 クニラボ

データドリブンHRコンサルタント/ クニラボ代表武田邦敬（たけだくにひろ）成城大学データサイエンス教育研究センター非常勤講師早稲田大学組織経済実証研究所招聘研究員一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会上席研究員富士通富士通研究所富士通富士通クニラボ人事系アプリ SE/PdM データサイエンティスト AIサービス (多業種) ピープルアナリティクス実践ピープルアナリティクス支援 2003- 2011- 2016- 2018- 2023©2025 クニラボ

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最近取り組んだピープルアナリティクスプロジェクト男女賃金格差の要因分析ハイパフォーマーの特徴分析人材成長ドライバー分析男女賃金格差の実態を把握し戦略的な人材育成施策を考え従業員の成長と組織マネジメた上でその背景を様々な角度るために、異動パータンを整ントや風土の関係を明らかにで分析し、格差解消に向けて理してハイパフォーマーがどし、人材・組織の継続的な成取り組むべき人事課題を明確のような経験をしてきたか分長を促すための施策を検討すにするプロジェクト。析するプロジェクト。るプロジェクト。 ©2025 クニラボ

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よくあるプロジェクトの「始まり方」人事担当者（依頼者）男女賃金格差の原因をデータでパッと出せる？（検証のための仮説が欲しいな）格差を生んでいる原因に心当たりある？データアナリスト育児だと思う。残業を良しとする文化じゃない？業績評価にバイアスがあるとか。職種とか役割の違いでは？じゃあ、仮に総合的に分析した結果、「育児が原因」ってわかったらどうするの？育児をサポートしなくちゃね。上司の考え方も影響しそう。育児だけの問題かな…世代の影響は？（まずは探索して議論の材料を出そう）じゃあ、いろいろな角度で分析してみるよ。 ©2025 クニラボ

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最近取り組んだピープルアナリティクスプロジェクトピックアップ男女賃金格差の要因分析ハイパフォーマーの特徴分析人材成長ドライバー分析男女賃金格差の実態を把握し戦略的な人材育成施策を考え従業員の成長と組織マネジメた上でその背景を様々な角度るために、異動パータンを整ントや風土の関係を明らかにで分析し、格差解消に向けて理してハイパフォーマーがどし、人材・組織の継続的な成取り組むべき人事課題を明確のような経験をしてきたか分長を促すための施策を検討すにするプロジェクト。析するプロジェクト。るプロジェクト。 ©2025 クニラボ

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https://www.docswell.com/s/ku2t-lab/ZYDVQL-hr-data-analysis-dungeon-guide

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「異動」をどうやって計量し、パターン化するの？異動履歴データ従業員ID 適用年月日 Aさん製造システム開発部流通システム開発部 AI技術統括部 DXビジネス推進部 30112 2024/4/1 DXビジ推進部 30112 2020/10/1 AI技術統括部 30112 2018/4/1 流通シス開発部 … Bさん首都圏第二営業部関西営業部 Cさん・・・・・・・・・マーケティング企画部首都圏第一営業部所属 … … 40551 2022/10/1 法人第一営業部 40551 2019/4/1 マーケ企画部 40551 2015/10/1 関西営業部 … 53651 … … … 2023/4/1 人事部 … … ©2025 クニラボ

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異動パターン抽出のイメージ異動履歴データ異動経験マトリックス異動パターンの抽出 (次元削減＋クラスタリング) 従業員ID 適用年月日所属従業員ID 所属1 所属2 所属3 … 所属M 30112 2024/4/1 DXビジ推進部 23876 1 0 0 … 1 30112 2020/10/1 AI技術統括部 29101 1 2 0 … 0 30112 2018/4/1 流通シス開発部 30112 0 0 1 … 0 … 32223 0 0 0 … 0 40551 2022/10/1 法人第一営業部 35766 0 1 0 … 0 40551 2019/4/1 マーケ企画部 40551 0 0 0 … 2 40551 2015/10/1 関西営業部 53651 1 0 0 … 0 … … … … … … … … 53651 … … … … 2023/4/1 人事部 … … ※分析例は例題・サンプルデータによるイメージです。 ©2025 クニラボ

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分析のアプトプットイメージ部門営業部門異動パターンハイパフォーマー比率クラスターA 62% クラスターB 33% データ分析のアウトプット定量・定性両面からクラスターの特徴を考察・ライン型 or 複線型キャリア・・・・必ず通るパス(部署)はあるか開発部門クラスターF 78% クラスターG 15% 人事施策の検討・・・コーポレート部門クラスターM XX% クラスターN XX% ・・・求める人材像、各部門の人材要件、全社キーポジション要件と比較しながら、人事課題を再検討。 ©2025 クニラボ

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