するカートに商品は入っていません。本誌掲載の論文をPDF形式でご購入いただけます。各論文にある「PDFをカートに入れる」をクリックすると、カートに商品が追加されます。代表取締役社長兼CEO戦略コンサルタントを経て2009年11月にファウンデーションズを設立、オーガニックヘアケアブランドを展開。2011年12月よりサティス製薬に参画、取締役として製造業の経営に従事。2015年4月、家入一真氏とキメラを設立。2016年9月よりキメラの子会社であるタレンティオの代表取締役に就任。2017年3月にタレンティオの全株式をフリークアウト・ホールディングスに譲渡しグループに参加。グロービス大学院大学(MBA)修了。Williamsはデータの重要性を示しつつ、「マイノリティはデータが不足しているために有効な分析には限界がある」という事実について言及した。フェイスブックのような巨大なグローバル企業でも、マイノリティに関するデータは十分ではないのである。そのため、「マイノリティへの意思決定の品質を担保できるように、定性情報の収集も合わせて行うことが重要」という点を強調した。重要なのは「定性vs定量」ではなく「定性and定量」であり、「情報をただ貯める」ことではなく「目的を持って貯める」ことである。一方で、日本の「ヒト」に関する領域の現状はどうなっているだろうか。セプテーニ・ホールディングスをはじめ、一部の企業ではすでに「経験だけではなくデータも合わせて意思決定する」ということに取り組んでいる企業が存在している。多くの企業では、まだまだ第一段階である「ヒトに関するデータを整理する」という段階なのではないだろうか。人事領域のビッグデータ活用について多くの知見を持つPwCコンサルティング合同会社ディレクターの北崎茂氏によると、データの活用には段階があり、まずはデータを整理し単年での活動を可視化するのが第一段階という(参考リンク)。そこから経年での比較(第二段階)、ベンチマークとの比較(第三段階)、要因分析(第四段階)、予測分析(第五段階)、と経営に対してインパクトのある成果までは道のりがとても長い。PACでマイクロソフトやウーバーなど、さまざまなHR部門と情報交換をした際に「なかなかできていない」という言葉をしばしば聞いたが、彼らとしては、すでにデータの見える化(第三段階レベル)は終えていて、要因分析や有効的な予測モデルについて「まだまだベストプラクティスに到達していない」と言っているのである。play(ストアによっては販売開始のタイミングが異なるためお取り扱いがない場合もございます。「後で読む」から削除するしおりを挟むしおりを挟む位置をクリックしてください。クリックしてください。この記事は以前に読み進めています。前回読み進めたページまで移動しますか?移動する移動しない。