About us データのじかんとは？
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インターネットはリモート作業の効率を飛躍的に向上させました。
そして、フェイスブックやツイッター、LINEやInstagramなどのSNS、そしてあらゆるクラウドサービスの普及により、業務に必要なコミュニケーションやデータのやり取りも場所を問わず可能となりました。中でも最近多くの企業で使用されているSlackは１対１のやり取りから不特定多数へ向けたメッセージ発信までリアルタイムでスムーズなコミュニケーションを実現させています。
また、人材育成の観点からも、オンライン講座などによる教育コストの低コスト化が可能となり、必要な教育を必要な時に必要な人材に対して施すことが可能となっています。これにより、学習効率も高まることが期待されています。
採用面接の方法も、スカイプやZOOMなどによるビデオチャットだけでなく、あらかじめ用意された質問に対する回答をスマートフォンで応募者各自が自撮りした動画を提出する「ビデオ面接」を活用する企業も増えています。ビデオ面接では、応募者側も企業側も事前の日程調整、という手間が省略でき、時間的、場所的な拘束がない状態で面接を実施することが可能です。かつ同じ応募者の同じ映像を複企業側は複数名で共有できる、などリアルタイムではないコミュニケーションにおけるメリットも多々あります。
また、ビデオ面接プラットフォーム「HireVue」では応募された動画を最新の機械学習技術を使って、言葉、音声、態度のパターンをそれぞれ分析し、活躍してくれそうな人材を予測する、という技術もすでに実用化されています。Talenta社が提供しているHireVueは採用面接の録画またはリアルタイム面接をパソコン、タブレット、もしくはスマホアプリで実施し、評価の記録、比較が簡単に行えるアメリカ発のプラットフォームです。アメリカではすでに600社以上の導入実績があり、2016年からは日本の会社でも導入されています。（詳しくは上の動画もどうぞ。）
従業員の行動、業務成績、評価、報酬などの状況把握は人事の重要な役割ですが、最近では、従業員の幸福度が重要視されてきている、という動向もあり、ウェラブルデバイスなどを使って感情や健康状態までデータ化して把握しようとする動きも活発化しています。
近年では、多種多様なデータを活用し、人事的な課題を解決することを目指す「ピープル・アナリティクス（またはタレント・アナリティックスやHRアナリティックス）」と呼ばれるメソッドも普及し始めています。ピープル・アナリティクスを活用することで企業はよりスマートで、戦略的で、データ・ドリブンな人事的決定を下すことが可能になります。人材に関するビッグデータを分析することで、人材と役割のマッチングや、退職者予測、ハイパフォーマー分析などを行い、より企業文化やニーズにマッチした応募者を迅速に見つけ出したり、より客観的で長期的展望に基づく採用を実現させたり、業務フローの改善を行なって従業員のパフォーマンスを向上させたり、ポテンシャルの高い次のリーダー候補を見つけ出したり、離職率を低下させたり、など様々な効果があると言われています。
見える化、という意味では、Slackなどのやり取りから人間関係を自動解析するLaboratik（ラボラティック）社のA;（エー）などのサービスも活用され始めていて、コミュニケーション量だけでなく、個人の影響力を定量的に把握することが可能となり、イノベーションを促す場合のキーパーソンは誰か、またはリーダーとしてふさわしいのは誰か、または、グループ内で孤立している従業員はいないか、などが分かりやすくなり、状況を改善させるための対策が取りやすくなっています。
これまで人事データの分析に最も活用されてきたのはエクセルでした。
しかし、エクセルによる分析では数千人規模もしくはそれ以上の100項目以上のデータを分析し、退職傾向などを洗い出す作業は不可能でした。ですが、最近ではBIツールなどの発達により、あらゆる分析ができるようになり、項目間の関連性を統計的なモデルで示すことも可能となってきました。
退職する従業員を8割程度の正確さで予測することができる場合もあると言われていますが、実際の職場に影響を及ぼすのは数の正確さではなく、退職を予測してなかった優秀な人材が突然辞めてしまう場合などであるため、AI任せにするのではなく、やはりヒトとAIのチームプレーが前提条件だと現段階では言われています。
サイバーエージェントでは、突然従業員が辞めてしまうことを「びっくり退職」と呼んでおり、このびっくり退職をなるべく減らすために、Geppo（ゲッポウ）というHRツールを使用しているそうです。このツールは、月に3問の質問に答えてもらうことで、組織や個人のコンディションを把握し、特にリモートワークなどの場合で不足しがちなコミュニケーションのギャップを補うことを目的とした解析ツールです。（詳しくは下記の動画をご覧ください。）
一部の転職エージェントなどでは、転職希望者のデータをAIが学習し、転職先とのマッチングを行うサービスもすでに導入されています。将来的には、個人同士の相性を加味した異動計画やプロジェクトメンバー、チームメンバーの選定や採用も可能になると言われています。
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