人事領域における「意識の変化」と人事データを使った最先端の仮説構築・検証方法を学ぶ

従来、人事は採用や給与労務など「プロセス側」とエンゲージメントやキャリア設計というような「付加価値提供側」に分断されてきました。だからこそ、扱うデータもそれぞれ担当者がバラバラのシステムで管理し、従業員ライフサイクルを俯瞰した一気通貫の分析・意思決定ができてこなかった事実があります。 

しかし、近年は、採用活動の経緯から、福利厚生や給与などの条件、エンゲージメントや勤怠情報などを全て統合し、従業員のライフサイクルを一貫して分析し、制度設計や意思決定に活かすことが理に適っているとわかっています。

ライフサイクルを俯瞰して人事を科学することができるのが「ピープルアナリティクス」です。データは分断せず統合し、しかるべきアクセス権限を設計することで、人事・経営・現場マネジメントが一枚岩となって組織をデータを通して把握し、より良い意思決定をすることができます。

授業では、なぜ、分断された人事データで判断をすることが危険か、また様々な人事データを集めて分析し仮説を導き出した成功例などをお伝えします。

パナリット株式会社 Co-founder & CEOの小川高子さんを先生としてお迎えします。小川さんはGoogle本社の人事戦略部で全社的な人事制度改革、人事戦略業務に従事したのち、パナリットの日本法人を立ち上げ、メルカリなど先進企業を中心に人事のデータ活用の支援を行い高い評価を受けています。

人事担当者のニューノーマルを授業で認識し、データを活用した仮説設定のイメージを学んでいきましょう。

■講師

小川 高子

パナリット株式会社 Co-founder & CEO

新卒でワークスアプリケーションズに入社。グーグルに転職後は採用·人材開発業務に従事し、2015年よりグーグル米国本社にて人事戦略部における シニアプロジェクトマネジャーとして、グーグルの全社的な人事制度改革、人事戦略業務に従事。2014年のAPAC People Operationsサミットで MOST INNOVATIVE & CREATIVE AWARDを受賞。現在はピープルアナリティクス専門のソリューション、パナリットの日本法人社長を勤める。