人事部Kaoru｜人的資本経営の高度化を目指して活動中
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Considering the Decline in Consulting Firms’ Value as More Companies Hire Former Consultants: A Human Capital Management Perspective
IntroductionHello, this is "HR Kaoru." Today, I’d like to take a look at the current situation where more companies are hiring former consultants while consulting firms are seeing a decline in their perceived value. I’ll analyze this fr
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ヒトのPDCAだけではなく、ヒト・モノ・カネを合わせたPDCAを回すことが求められているのに、データ基盤が整わないから非常に難しい
はじめに 現代の企業経営において、PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Act）は、改善活動の重要なフレームワークとして機能しています。 しかし、日本の多くの企業では、ヒトのデータだけを扱う「人的資本」PDCAサイクルが多く見られ、モノ（サプライチェーン）やカネ（財務）を統合して一元的に運用することができていないのが現状です。 特に、データ基盤が整っていない場合、モノやカネのデータとヒトのデータを連携させたPDCAを効果的に回すことが非常に難しくなります。
汎用AI・BIを使いこなせるデータサイエンティストが人事部に所属したがらない実態【他部門よりも汎用AI・BIの活用が難しい根本的な理由】
1. はじめに 汎用AI・BIを使いこなせるデータサイエンティストは、多くの企業で引く手あまたの存在ですが、特に人事部にはなかなか所属したがらない現実があります。 これは、単に人事部のイメージが地味というだけでなく、他部門に比べて人事部で汎用AIやBIの活用が難しい特有の理由があるからです。 この記事では、その理由について詳しく解説していきます。 2. 面白さに欠ける人事部門 データサイエンティストは、面白い問題に取り組むことを重視する傾向があります。 例えば、
人的資本の各種KPIの適正値を探るアプローチ【まずは他部門との比較、過去との比較から着手。ベンチマーク比較は日本だともう少し掛かる】
1. はじめに人的資本経営が注目されている現在、KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）を適正に評価することが重要視されています。 しかし、日本における人的資本のKPI適正値を導き出すのは、まだまだ発展途上の分野です。 そのため、ベンチマークデータを用いることができない現状において、まずは社内の他部門との比較や過去との比較からスタートするのが現実的です。 将来的には、業界別・企業規模別のベンチマークデータが揃うかもしれませんが、それ
