人事パーソンがデータサイエンスに取り組む理由

人事は人が相手、だから人を見て理解することがすべて。

とても大事な事だが、それだけでいいのか。

世代差や価値観の違いなどもあり、相手の事を理解する事は難しい。

さらに、それなりの規模の会社であれば、人事一人で数百人〜数千人の社員が対象になる。

そんな状態で、「人を見る」事が出来るのか。

目の前の家族の本音を理解することすら難しいのに。
子どもの教育にも悩むのに。

「人を見る」ことに特化し、人事的な判断をできる人もいるだろうが、
属人的スキルと解釈でき、フローを標準化することが難しい。

もしかしたら、自分の目線そのものに無意識のフィルターがあり、
見るべきものが見えていないかもしれない。
（世代のギャップ等）

時代の変化は加速し、自身の経験則からのみで人を見て判断を間違えることも増えていっている。

目の前の状況をとってみても
離職は増え、採用難易度は上がり、配属のミスマッチも増えている会社が多いのではないか？

個々人の生産性向上が求められているが、そもそも生産性自体が可視化できていない（会社が多い）。

上司との相性で、本人のアウトプットは大きく変わることもある。

社員アンケートをとってみても、表層化していないものは見ることができない。

‥というもやもやを持っている時に「データサイエンス」と出会った。

人事の領域ではピープルアナリティクスと呼び、データを使い人の領域について、可視化や関係性解明、個別処方まで行う。

まだまだ、使うべきシチュエーションは多岐にわたると思われる。

が、この領域に挑むマインドを持つものは多くはない。

「人を見る」という、感覚でのやり方だけでなく、ピープルアナリティクスも組み入れていく必要を感じた。

そのようなモチベーションで、ピープルアナリティクスを推進しています。

が、言うのは簡単で実践が難しい。

スキルが習得が大変であるし、実践には周囲の理解や協力が不可欠です。

この内容については、色々な意見があって然るべきだと思うため、

やってきたこと、苦労したことをこの後書いていこうと思います。

感覚×サイエンスの両輪でやっていきたい人の独り言でした。