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連載:第4回 「人と組織の科学」―人事データ・ピープルアナリティクス最前線―

人事データを分析する中で見えてきた「よい組織・稼げる組織」の要件とは【鹿内学さん×EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング吉田尚秀さん】

BizHint 編集部 2018年12月11日(火)掲載
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鹿内学さんと「人事データ・ピープルアナリティクスの最前線」を追う連載。今回はEYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社でピープルアナリティクスの研究を行っている吉田尚秀さんとの対談です。前半では、「今、人事データからどの程度のことが見えてきているのか」や「よい組織・稼げる組織の状態とは」についてディスカッションしています。吉田さんは「ようやくデータが開示されてきたなか、見えてきた部分」に言及しています。

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吉田 尚秀さん

EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社 マネージャー

ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)、ウィリス・タワーズワトソン等を経て現職。 戦略方針と現場課題を両面からおさえた戦略人事の施策立案、推進を得意とする。戦略領域では中長期的な成長支援から足許の課題解決、人事領域では報酬・タレントマネジメントの双方に関し、国内外の幅広い企業への支援提供実績を有する。近年は報酬・タレント領域における豊富なコンサルティング経験を活かし、第3回HRテクノロジー大賞統合マネジメントサービス部門優秀賞を受賞した“Future Work Now”を立ち上げる等、新しい人事モデルの検討や提言を精力的に実施している。


人事データは、今どこまで見えているのか

鹿内学さん(以下、鹿内): EYでは、クライアントに対するコンサルティングの一環として、組織人事の検証や施策立案などをおこなっているとのこと。その際にはAI、メタデータ、センシング技術などを用いているそうですね。

吉田尚秀さん(以下、吉田): ええ。私の仕事は、要するに「組織人事の面から組織を強くしていく」というものです。そして、 組織を強くするための大きな要素のひとつとして「生産性」に着目し、AIやメタデータ、センシングといった技術を用いることで、より具体的なファクトに基づいた検証、方針決定が可能になる と考えています。

鹿内: センシングの情報までファクターに入れているのは、非常に先端的です。人事考課の記録や従業員へのアンケート、SNSやメールなどのコミュニケーション履歴といったデータの分析だけではなく、センシングで得たデータも盛り込むことには、どんな意図があるのでしょうか?

吉田: 生産性について検討する際、ヒト・モノ・情報・カネという4つの経営資源が重要になると考えています。そして「モノの効率」を読み解くにあたり、センシングは非常に役立ちます。例えば、オフィス内の効率を考えるとき、フロアの面積であるとか、置かれるデスク、椅子など備品類の配置や使用頻度は、「オフィスの中でヒトはどのように動いているのか」といったファシリティ効率を測るうえで重要なファクターになります。

鹿内: 僕も、文具やオフィス機器のメーカーさんともコラボして、たとえば、椅子にセンサーを付けて計測するなど、ピープルアナリティクスにおけるセンシング活用についてはもっと加速させたいと考えているんです。御社の資料を拝見したのですが、「メタデータ分析」とは、どのようなことをするのですか?

「HRデータ活用の進化ステップ」EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング資料より

吉田: そうですね。 メタデータ分析によりコラボレーション効率を検証 します。基本的には、デジタルなコミュニケーションで恒常的に見ていく形ですね。短期的に見るなら音声といったフィジカルな要素での計測もできなくはないのですが……。どうしても監視している印象を持たれてしまいます。「恒常的に計測するにはそぐわない」というのが私たちの現時点でのスタンスです。

鹿内: ヒトについては、AIによるアセスメントを行う、と。

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