Drive Business Performance by People Analytics – 国内外の最新トレンドと事例を添えて-

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データを基に従業員体験を改善する
Drive Business Performance by PA
〜国内外の最新トレンドと事例を添えて〜

Drive Business Performance by PA２
自己紹介
株式会社BtoA 石原史章
・BetterEngageを運営
・USを中心にHRtechが好き
・海外のカンファレンスによく行く
*データサイエンティストではありません！

自己紹介
なぜ、なんのために、
御社では People Analytics を
やっているのですか？

People Analyticsの目的
HR isn’t about HR,
HR is about the Business
- David Ulrich -

People Analytics starts with
Business Goal
- David Green -

Ask your CEO what the biggest issues are which
related to people.
- Josh Bersin -

Business
Outcome
Key
Driver
Workforce
Capability
People
Process
売上利益率株価将来価値資本効率
目標
可視化
& 解析
改善
一人当たり売上人件費労働生産性顧客満足度イノベーション
タレントパフォーマンスエンゲージメント最適配置最適育成
ソーシングオファー
コミュニケーションサクセッション報酬
採用
ブランディング
リクルーティングオンボーディング
評価マネージメント

先進事例 ~People Analytics World 2018より ~

自己紹介
御社の People Analytics は
どのように経営課題を解決しているのですか？

自己紹介
御社の People Analytics は
現場での業務フローの中で活かされていますか？

Organization Network Analysis
メールメッセージ/会話ピアボーナス

問題は ONA を用いて
どう経営課題を解決しますか？

某外資系ジュエリーショップの場合
(アルバイトさんが店頭に立ち、スーパーバイザーが複数の店舗を管理)
犯人特定/現状
把握にかかる
大きな工数
裁判費用/工数
現物が
転売されるため
損失を回収
できない
アルバイト社員の不正防止がPAチームの命題に
従業員による品物の窃盗やキャッシュバックの不正利用が起こる現場

社員の不正予防をPAプロジェクトのゴールに設定
Business
Outcome
People
Process
Workforce
Capability
Key
Driver
コスト削減による利益率の向上
(1)先行事例の研究
先行事例の先行研究を通して、RAの
土台を構築し解析データの抽出。
(2) 自社データで検証
人事データ等を用いてPAを実施。不正
予測のアルゴリズムの構築を目指す。
社員の不正発生率の低下
不正予測につながる要素の特定
不正防止施策

GAO, L,R.P.SRIVANSTA, T.J.MOCK, AND EMEIGH. 2013. A general framework for Assessing fraud risk

Fraud Risk
・Risk of Incentives
- 不正の種類に紐づくもの
・Risk of Attitude
- 社員個人に紐づくもの
・年齢/家族構成/所得 etc
・エンゲージメント etc
・Risk of Opportunities
- 管理方法に紐づくもの
・研修や報告体制等
・Organization Network Analysis

社員の不正予防をPAプロジェクトのゴールに設定
Business
Outcome
People
Process
Workforce
Capability
Key
Driver
コスト削減による利益率の向上
(1)先行事例の研究
先行事例の先行研究を通して、RAの
土台を構築し解析データの抽出。
(2) 自社データで検証
人事データ等を用いてPAを実施。不正
予測のアルゴリズムの構築を目指す。
(1)監督者による定期面談の実施
各店舗ごとで面談の有無が異なる。ま
た従業員数が多く全員とは面談できな
いので特定の人物と面談。
(2)面談の選定ロジックにアルゴリズム
面談の選定ロジックに不正予測のアル
ゴリズムの利用。
社員の不正発生率の低下
不正予測につながる要素の特定
不正防止施策

People Analytics is Expanding
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