Operations)部」と名付けられたことがきっかけであると言われている。HR部門で分析をすれば、HR分析(人事分析)と呼ばれるが、ピープルオペレーション部で分析をすれば、それが「ピープルアナリティクス」となる(※1)。Conference(※2)が開催されるようになっている。テクノロジー」、「数学」の4つすべてが重なる領域である(※3)。・HRM×テクノロジー=HRIS(人事システム)・HRM×行動科学=組織行動デザイン・テクノロジー×数学=ビッグデータ(データサイエンス)ということになるわけだがこの3要素を全て兼ね備えているのがピープルアナリティクスというわけだ。Capitalアナリティクス(要員分析)などがあるが、それらもまた発展段階、ということも含め、ピープルアナリティクスの定義自体まだまだ変動的なところが多い。いえ、ピープルアナリティクスとそうでないもの(主にはHRアナリティクス)には取り扱うデータも含めて大きな違いがいくつかある。HRアナリティクス(人事分析)が扱うデータはアンケート結果であり、また人材に関する問題を人事的観点で集めて解決(例えば評価データなど)することに主眼を置く。ピープルアナリティクスが扱うデータは主には行動データであり、ビジネスに関わるさまざまな問題をデータを使って解決することを主眼に置く。ピープルアナリティクスが扱うデータには以下4つに分類される。■行動データ・センサーバッジ(誰と誰が会っているかを記録するバッジ)・ウェアラブルデバイス(主にヘルスケア関連商品でスマートウォッチなどがある)筆者自身は、ピープルアナリストとして仕事している中で、よく使うのは「人に関するデータ」と「デジタルデータ」である。これまでHRアナリティクスでは「人に関するデータ」のみを扱った分析であったが、ここに「デジタルデータ」が加わるだけでも、かなりの発見があるのは経験的に実感している。「施設関連データ」や「行動データ」は、日本においては、総務部の協力が必要だったり、従業員に取り付けてもらうための政治的な御膳立などが非常に大変だったりすることもあり、依頼主の企業内にそれをうまく対処できる立場や能力の持った社員がいないとなかなか実現が難しいといった課題がある。次の記事では、個人情報も含め、分析するにあたり、気をつけるべきことをまとめてみたいと思う。Conferenceを以下紹介する。筆者は2017年、2018年と参加したが、取り上げられるテーマはHRや人事だけにとどまらず、スポーツ選手や医療現場における患者の行動観察など、とにかく「ヒト」をテーマにした研究が紹介されていて面白い。日本でも有名なサイエンスライターであるマルコム・グラッドウェル氏(『急に売れ始めるにはワケがある』など多数)や、ビジネス著者であるダニエル・ピンク氏(『ハイコンセプト』や『モチベーション3.0』など多数)が登壇したりもして刺激的である。Analytics?https://www.linkedin.com/pulse/paqa-what-people-analytics-mike-west-6056058137042051072※5:アメリカでは、法律が緩いこともあり、「施設関連データ」や「行動データ」は、日本に比べ比較的容易に取得し、分析が行われている。Tweetおすすめ記事と編集部のお知らせをお送りします。Technology)は人工知能関連のアルゴリズムが導入され始めることで本当に効果があるのかどうかが試され始めた。一方で“働き方改革”による労働生産性向上は国を挙げての喫緊の課題として設定されている。この特集では全ての人たちに満足のいく労働環境はどのように実現できるか、そのために人事関連技術はどこまで貢献できるのかを考えていく。データサイエンティスト/ピープルアナリストの大成弘子(おおなり・ひろこ)とアナリストの緒方直美(おがた・なおみ)を主たる執筆者として展開。