【HRテックカンファレンス2024】参加レポートVol.6『ゼロからピープル・アナリティクスを行う方法』
HRテックカンファレンスとは？
2024年9月24-26日にかけて、アメリカ・ラスベガスにて開催される世界最大の人事テックイベント、HR Tech Conference & Exposition 2024。
HR Technology Conference & EXPOは、HR Tech領域ベンダーが出展するエクスポ（ブース出展）、各企業の事例やインフルエンサーがトレンドを語るカンファレンス、明日のトレンドをつくるpitch（ベンチャー企業のプレゼン大会）等が行われる【世界最大のHR Techイベント】です。
HR Techという言葉が注目されてから久しく、日本でも効率化・自動化・最適化等をテーマに魅力的なサービスが展開されています。しかし、日本の市場規模が1,200億円程度とされる一方、世界のマーケットはは2018年時点で146億8,000万ドル（およそ1兆6000億円）とまさに桁違い、しかも年10〜11%で成長しており、2025年には300億ドル（約3兆2000億円）に達する見通しでした。なかでもアメリカでは、平均従業員一人当たりで300ドルの投資がなされているとのことで、各企業が重要な投資分野と位置付けており、それに伴いベンダーも魅力的なサービスを提供し続けています。
参加できたセッションについて、ラフな文章ではありますが皆様に共有をさせて頂きます。ご参加された方は社内レポートなどの参考にして頂ければと思います。
ゼロからピープル・アナリティクスを行う方法
日時： 2024-09-24 17:36:04
スピーカー：Shane Noe 氏、人事担当副社長 - ClickUp
コース名：ゼロからピープル・アナリティクスを行う方法: ClickUp が HireRoad の PeopleInsight を使用して HR データを民主化した方法
キーワード
ピープル・アナリティクス KPIモニタリング AI
主な学び
1. People Analytics Maturity: ピープル・アナリティクスを進めるにあたって重要なのは技術力ではなく、それを許容する文化を持っているか否か
2. KPIのモニタリング: 車を運転しているときにモニタリングするKPIの例を挙げ、HRにおけるデータの使用も同様に「少なく絞る」事が重要である。
3. プラットフォームの選択: ピープル・アナリティクスソリューションを構築するためには、データパイプライン、データビジュアライゼーション、SQL、コーディングに精通した人事アナリストを雇う必要がある。スタートアップではそのサービスを代行してくれる会社を選ぶべき。
4. データのリリース: 小さく始めることで、エグゼクティブの関心を引き、プログラムをスケールアップするための投資を得ることができると説明しています。
5. AIとピープル・アナリティクス: AIを使用してピープル・アナリティクスを行う際の倫理的な問題について説明
知識の説明
1. People Analytics Maturity
· キーポイント
o 良いデータを強化する方法
o 仕事やHibobの実装について
o データをレポートすることの難しさ
o データを使用する文化の重要性
· 説明
McKinseyレポートからの引用で、良いデータを持ち、専門チームを持ち、データを使用する文化を持つことが重要であると説明しています。
· ダッシュボードの使用
素晴らしいダッシュボードを使用していたが、誰もそれを使っていなかった。
1. ピープルアナリティクスを進める上で技術は問題とならず、文化が問題となる。
2. 最も重要な部分は、データを使用する文化を作り始めること。
2. KPIのモニタリング
· キーポイント
o スピードのモニタリング
o マニュアルのモニタリング
o RPMのモニタリング
o ガスのモニタリング
· 説明
車を運転しているときにモニタリングするKPIの例を挙げ、HRにおけるデータの使用も同様に重要であると説明しています。
3. プラットフォームの選択
· キーポイント
o ピープル・アナリティクスソリューションを構築するための要件
o 構築の時間とコスト
o スケールアップ時の構築の利点
· 説明
ピープル・アナリティクスソリューションを構築するためには、データパイプライン、データビジュアライゼーション、SQL、コーディングに精通した人事アナリストを雇う必要があると説明しています。
· 構築のタイムライン
契約の締結からダッシュボードの作成までのタイムライン。
1. 週1：契約の締結
2. 週2：内部チームがWorkdayレポートを作成
3. 週3：ダッシュボードの作成
4. データのリリース
· キーポイント
o 小さく始めることの重要性
o 月次および四半期ごとのビュー
o データレポートのリリース後の質問対応
· 説明
小さく始めることで、エグゼクティブの関心を引き、プログラムをスケールアップするための投資を得ることができると説明しています。
· QuickUpの例
月次および四半期ごとのビューをExcelで作成。
1. 月次OpsレポートにキーKPIを表示
2. ヘッドカウント、広告、用語のモニタリング
5. AIとピープル・アナリティクス
· キーポイント
o データ駆動型文化の重要性
o 予測分析の倫理的側面
· 説明
AIを使用してピープル・アナリティクスを行う際の倫理的な問題について説明しています。
· 予測分析の例
営業担当者の成功を高めるためのコースの関連性を分析。
1. L&Dで提供される特定のコースが高い売上と相関しているかを分析
＜紹介されたツール＞
HiBobは、HRIS（人事情報システム）プラットフォームを提供している企業です。特に、Bobというツールは従業員のデータ管理、給与計算、時間管理、タレントマネジメントなどを効率化する機能を持っています。また、従業員のエンゲージメントや組織文化の向上にも重点を置いています。こちらのデモページでは、Bobの機能を確認し、HRプロセスの簡素化について知ることができます。
まとめポイント
労働力の確保・維持を目的にエビデンスベースアプローチを使い、感や経験に頼らないアプローチをしようと取り組んだ事例のお話し。
特に印象に残った学びは、初めからKPIを多くしない事（運転をするに際して必要なKPIは、スピード・ガソリン・バッテリーのみ）。HRの世界に置き換えれば、①社員数、②社員当たり労働生産性、③退職率、をまず追いかける事に集中してみるという事で「Small Start, Quick win」が実現できる。
データの取得・統合が日本では大きな問題となるため、そもそも既にデータがありクレンジングが終わっている状況とは大きな差異がある。アメリカのこの領域におけるスピード感（前提条件）の違いを表現しているケースでもある。
但し、把握すべき情報をまず小さく絞るという事は日本のHRパーソンにとっても耳寄りな情報であり、①社員数、②社員当たり労働生産性、③退職率、を事業部別・ロケーション別に纏めるだけでもインサイトがありそうであると思う。
最後まで読んでいただき有難うございました。
ご参加された方は社内レポートなどの参考にして頂ければと思います。
著者：松澤 勝充
神奈川県出身1986年生まれ。青山学院大学卒業後、2009年 (株)トライアンフへ入社。2016年より、最年少執行役員として組織ソリューション本部、広報マーケティンググループ、自社採用責任者を兼務。2018年8月より休職し、Haas School of Business, UC Berkeleyがプログラム提供するBerkeley Hass Global Access ProgramにJoinし2019年5月修了。同年、MIT Online Executive Course “AI: Implications for Business Strategies”修了し、シリコンバレーのIT企業でAIプロジェクトへ従事
2019年12月(株)トライアンフへ帰任し執行役員を務め、2020年4月1日に株式会社Everyを創業。企業の人事戦略・制度コンサルティングを行う傍ら、UC Berkeleyの上級教授と共同開発したプログラムで、「日本の人事が世界に目を向けるきっかけづくり」としてグローバルスタンダードな人事を学ぶEvery HR Academyを展開している。
保有資格：
・SHRM-SCP（SHRM）
・Senior Professional in Human Resources – International (HRCI)
・Global Professional in Human Resources (HRCI)
・The Science of Happiness(UC Berkeley)、他
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