採用分野でピープルアナリティクスを進めてきたわけですが、配置や退職といったその他分野に一歩踏み出していかなければと思っています。アナリティクスの結果をどう施策に反映させるかです。データ上は8割異動させることを推奨するという結果が出てきたとして、本当に異動がさせられるのか。私たちも、ピープルアナリティクス専門の部門を立ち上げたいという話もしているので、そこに必要な人財のスキル・コンピテンシーは何かを考える必要があるとも考えています。麻野:ピープルアナリティクス専門の部門を立ち上げるということで、日立製作所さんが、そこまで本気で人事のデータ分析・活用に取り組もうとされている背景は何でしょうか。中村氏:グローバル化していく中で、判断をする・判断を仰ぐ上で、定性的な情報をもとにするのではなく、定量的なデータで示さなければいけないという変化の最中にあることが大きいですね。データの力と、勘や経験を掛け合わせる山崎氏:私たちの課題は2つあります。ひとつは、情報の集約と一元管理をさらに進めていくことです。テンプホールディングスが所属しているパーソルグループは、国内外90社を超える幅広い企業群で構成されているのですが、各企業の持っているシステムがバラバラでした。昨年にようやく、グループのシステムを統一したところなので、情報の粒度の統一をはじめとした情報の一元管理が必要だと考えています。分析結果の効果検証や人事施策への活用を主眼としたデータ分析により、実用性を高めていきたいと思っています。Techの専門セクションを置いている背景も、ぜひお聞かせください。山崎氏:グループ全体の人をきちんと見ていく上で、自分たちの目だけでは見切れないと思っているからです。データの力を借りつつ、人事が大切にしている勘や経験といったウェットな部分を掛け合わせてやっていきたいと考えています。麻野:ありがとうございます。それでは最後にお一人ずつメッセージをいただければと思います。Techに興味があるならば、まず始めてみること中村氏:どこの企業であっても様々な知見が人事に蓄積されているはずですが、それらを可視化してオープン化することです。それにより、人事をもう一段高めるだけではなく、経営者とデータで話ができる機会になると思います。私を含め皆さんで取り組むことで、この市場を大きくできればと思っています。データを目にすればきっと面白いと思うはずなので、ともかくまず、始めてみることが大切です。山崎氏:データ分析は結果が出にくいものなので、投資をすることが難しいと考える方も多いと思います。私たちのように2名でもたくさんの分析ができて、結果を出すことができますので、未来の人事のために、ぜひ早く手をつけることをおすすめしたいと思います。小川氏:データ分析者の立場としては、今はまだシンプルな手法を多く用いている段階だと思っています。これからもっと高度なことにチャレンジしたい一方で、難しい手法を使えばいいというわけではありません。人事として何をやりたいかという問題設定次第で、シンプルな分析でもいい結果が出せると思いますので、興味を持たれたら是非取り組んでみて欲しいと思います。麻野:第2回のベンチャー企業版の場合は、外部ベンダーのプロダクトをどう活用していくのかという話でしたが、今回は内部のデータをどう活用していくのか。2社ともに本気で取り組んでおられて、そして成果が出てきているということに、非常に感銘を受けました。一方で、他の会社もなるべく早くこういった取り組みを始めなければ、取り残されてしまうという感覚も持ちました。本当に面白く貴重な時間を、ありがとうございました。Techサービス開発者と考える、10年後の人事の姿」をテーマにお送りします。Schooはこちら今回の録画動画はこちら※本記事中に記載の肩書きや数値、固有名詞や場所等は取材当時のものです。...売上・利益で過去を測り、エンゲージメントで未来を創る。「成長し続ける会社の事業・組織の創り方」マネジメントモチベーションクラウド組織づくり売上・利益で過去を測り、エンゲージメントで未来を創る。