おためし受講中

探索:大手企業の人事に潜む問題と、テクノロジーでの解決策

同授業では国家を支える「大手企業」において、起こりうる人事の課題と、その解決策について考えます。

HRTechは凄まじい可能性を秘めている。だが、万能とは言えないのではないか。

大きな責任を持たなければならない大手企業だからこその人事課題をトークセッション形式で洗い出し、それはHRTechで解決できるものなのか、他の何かが必要なものなのかを、参加型生放送で一緒に考えていきましょう。


当日の流れ

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・10分/ゲスト(大手企業人事)からのプレゼンテーション
・30分/トークセッション「大手企業の人事課題と解決策」
・20分/受講生からの質疑応答

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※上記は予定です。変更になった場合は、このページで随時更新します。


ゲストのプロフィール


■中村 亮一

株式会社日立製作所 ICT事業統括本部 人財企画部 主任

2004年 関西大学商学部卒 同年 日立製作所へ入社 関西支社総務部へ配属。人事・教育・労務・福利など幅広く担当 2010年 本社 採用グループへ異動。技術系職種の採用を担当 外国人・リケジョ施策などを展開 2015年 現所属へ異動。採用、ダイバーシティなどを担当する傍ら、ピープルアナリティクスを推進

 

■山崎 涼子

テンプホールディングス株式会社 グループ人事本部 グループ人事情報部 人事情報室

大学卒業後、2008年にインテリジェンス新卒入社。入社から現在まで、採用・教育・人事運用設計等、一貫して人事畑を歩く2015年4月に、HR Techに取り組むべく「人事情報室」を立ち上げ、現在に至る。

※メディア掲載履歴

日経ビジネス2016年10月31日号 「人事をIT化「HRテック」」

日経ヴェリタス2017年1月29日号 「Xテックの担い手、大手も新興も」

 

小川 翔平

テンプホールディングス株式会社

社会科学系大学院修了後、FA設備設計会社に就職。制御系エンジニアとして自動車部品の生産設備を中心に設計業務に従事。その後インテリジェンスに転職し、人事部門にてデータ分析やタレントマネジメントシステムの運用業務を担当。2016年10月からグループ会社のテンプホールディングスに転籍し現在に至る。

※受賞履歴

2016年第1回HRテクノロジー大賞において「アナリティクス部門賞」を受賞。


 

 

 

学生代表

  • 徳田 葵

    徳田 葵

    スクー放送部

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    授業内容をピンポイントでおさえながら
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    【前半】授業
    オープニング
    00:57  (00:11 ~ )
    講師自己紹介
    00:45  (01:08 ~ )
    授業概要説明
    00:36  (01:53 ~ )
    アジェンダ
    01:01  (02:29 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション
    00:24  (03:30 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:自己紹介
    01:29  (03:54 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:採用をやっていて・・・
    00:40  (05:23 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:これまでの採用スキームの内容
    00:35  (06:03 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財アナリティクスの全体イメージ
    00:33  (06:38 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財ポートフォリオの検討
    00:30  (07:11 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:17年卒採用の方向性
    00:24  (07:41 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財要件の決定
    00:18  (08:05 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:選考設計
    00:13  (08:23 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:内定者人財ポートフォリオ
    00:25  (08:36 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:内定者の質の変化_年度比較
    00:47  (09:01 ~ )
    ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーションへの質問
    06:56  (09:48 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション
    00:27  (16:44 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:自己紹介
    01:47  (17:11 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:データサイエンティスト
    02:06  (18:58 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:会社紹介
    00:40  (21:04 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事ポリシー
    00:44  (21:44 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事情報室のミッション
    00:43  (22:28 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事データ分析の取り組み
    01:55  (23:11 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:取組事例紹介
    02:55  (25:06 ~ )
    ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーションへの質問
    06:15  (28:01 ~ )
    ③トークセッション
    00:17  (34:16 ~ )
    ③トークセッション:人事課題の詳細ヒアリング
    05:27  (34:33 ~ )
    【後半】質疑応答
    Q:次世代経営層をハイパフォーマーに定義するとありますが、これは、どのような基準で抽出しているでしょうか。業績であれば、基準を可視化しやすいですが、経営層としてポテンシャルということであれば、データとして計り辛いものなので、特に質問したいです。
    03:40  (40:26 ~ )
    Q:人事がデータ分析をして施策を立案しても、現場の長がKKD重視だと、コンフリクトが起きそうですが、どのようにしていますか
    02:05  (44:06 ~ )
    Q:データを使って、学生と企業との間のミスマッチを防ぐすべはあるのでしょうか?
    01:12  (46:11 ~ )
    Q:今は試験期間として運用しているのだと思います。実用に足りると判断するラインはどのあたりにあると考えていらっしゃいますか?
    01:55  (47:23 ~ )
    Q:職種により、モデルの適合性に揺れはありましたでしょうか?エンジニア、営業、事務で違うかなど。
    00:42  (49:18 ~ )
    Q:小川さんに伺いたいのですが、こんな情報取れたら説明力高そうなのにな…というデータってなにかありますでしょうか?
    00:58  (50:00 ~ )
    Q:育成はアサイン、周りの人、目標や評価などにより結果が決まってくるかと思いますが、最も理想とのギャップを感じている部分はどこでしょうか?
    02:43  (50:58 ~ )
    Q:退職予測モデルの正解率を上げるに最も影響があった変数は何か、を差し支えがなければ伺いたいです
    01:59  (53:41 ~ )
    Q:分析結果を社員に公開して内省に活かすことはありますか
    01:24  (55:40 ~ )
    まとめ:先生からのメッセージ
    03:15  (57:04 ~ )
    Q:未来のハイパフォーマー予測をすることは難しいかと思いますが、その予測においてテクノロジーが貢献できることはありますか?
      (1:00:19 ~ )