HRスクエアヴィレッジにて

人事・教育ビッグデータ分析の最新潮流を聞いて(第3回HR SQUARE Village in 関西にて)

HRスクエアヴィレッジにて

昨日は「第3回HR SQUARE Village in 関西」に参加してきました。(9割がたスタッフとして)

キーノートは、慶應義塾大学の岩本先生による、「人事・教育ビッグデータ分析の最新潮流」について。これがまためちゃくちゃ面白かった。うちの会社のやっていることが、どストライクなものだったので、釘付けになりました。(終盤にさせていただいた3分間のライトニングトークでもあえて強調させていただきましたが、うちとめちゃくちゃ関係あります)

ビッグデータの定義は、そのデータ量やサイズといったものもあるが、分野によって捉え方が違うそう。特に人事領域のビッグデータ分析は、対象が人間であることから複雑性も高い。そのため、「多様性」という意味でのビッグデータと言えるそうです。

統計学的に人事教育領域でのデータ分析をして、企業の方が喜ばれるポイントとしては、以下の4つ。

  1. 定性的に正しいと思っていたことが統計学的に確認できる
  2. 「なんとなくそうかなぁ」と思っていたことが検証できる
  3. 新たな知見が発見できる
  4. これまで正しいと思っていたことが統計的に違っていることがわかる

ということ。

ここまでだと学問的なもので終わってしまうが、やはりさらに突っ込んで企業経営・現場のマネジメント・人材育成にその情報をもとに改善策を講じなければ意味がない。

講演の中で、面白い話があって、こういった分析結果を“現場のマネージャー”が見ると「なるほど!」「そうそう!」「やっぱり!」「面白いー!」となるそうだが、“現場を知らない人事”が見ると「それがどうしたんですか?」「ふーん、そうですか」くらいの反応らしい。大手になると部門も多いので、現場未経験の人事担当もいるわけです。

そういった意味では、当社が研究開発し、サービス提供しているものは、ものすごく面白いし、より具体的に、これまで見えなかった人材育成領域のプロセスが可視化されるので、評価できなかったものが評価できるようになるのだ。対策も考えやすくなる。この業界、領域に一石を投じたいと思います。

岩本先生がおっしゃっていましたが、2015年は「HRtech元年」だとおっしゃていました。Human Resourse Technologyです。やはり海外では既に勃興しつつあって、日本は遅れ気味。そういったことを民間で取り組む会社がようやくちらほらと出てきたところ。人材領域での人工知能研究所をgroovesがつくったり(ドワンゴも社内で人工知能研究所をつくりましたね)、盛り上がってきました。

第二部の大手企業3社の人事担当者によるパネルディスカッションの後半で、質疑の際に、大手人事系コンサルタント会社の方が登壇者の皆さんに質問されていた「数値で評価しにくい部門の評価方法はどうしているのか?」という話。(あ、うちのでこれできますって、つい言いたくなりました笑)

人材育成領域におけるビッグデータ分析、人工知能や機械学習。これから面白くなってきます!

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投稿者:

toyokichi

toyokichi

何かに夢中で楽しんでいるうちに、いろいろな課題を解決してしまってHappyになれるような、そんな仕組みをつくることを夢見ている人です。渋滞と行列がニガテ。ランナーもどきで実はオタクです。