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2023.01.21

【開催レポート】ピープルアナリティクス部門 / Digital HR Competition2022



Digital HR Competition2022

「Academia」(理論)と「Technology」(技術)と「Service」(実務)の垣根を越えて、「労働市場における社会課題の解決」をテーマとして、好事例を共有し、より高い成果を求めていくべく、競い合い、学び合う場としてスタートした本コンペティションは、今年で5回目の開催となりました。

予選審査を経て、審査員である最先端の大学の教授や先生方とオンラインの観覧者に向けて、2022年10月18日にはHRテクノロジーソリューション部門4社、2022年11月2日にはピープルアナリティクス部門5社が最終プレゼンテーションを実施し、グランプリ受賞者の選出と表彰が行われました。

【公式ホームページ】
https://digital-hr.jp/


ピープルアナリティクス部門


グランプリ

株式会社電通コーポレートワン
【タイトル】社員の成長を可視化し事業成長を牽引 株式会社電通「人財の見える化プロジェクト」
【概要】人財の成長を多面的に分析、自律的な成長を支援し組織強化や事業変革へとつなげる挑戦
プレゼンター:人事センター HRマネジメント室 キャリアデザイン戦略部長松井 美樹 氏、キャリアデザイン戦略部 小林 洋子 氏

<ご発表内容>
・電通社員の成長の可視化をテーマに、まずは「電通社員の状態」の把握を行ってきた。社員を仕事におけるパフォーマンス(評価)と自己成長意欲をもとに9セグメントに分類し、セグメントごとにエンゲージメントやワークライフバランスなど様々な特徴を整理。ここから自己成長意欲の向上に繋がる要因を見出し「未来構想キャンプ」などの研修を提供した。
・現在は「電通における社員の成長」の可視化に取り組んでいる。全社共通の「電通ビジネスコアスキル」13項目、領域別の専門スキル計146項目を策定し、全社員の保有スキルとスキルレベルを取得している。また業務上の経験を意味づけする施策にも取り組み、内省の習慣づけによる成長の加速化にもチャレンジしている。
・今後は「社員の自律的成長と社の事業拡大」の両輪の実現に取り組んでいきたい。社員視点では自分のスキルや資質、経験等の情報を確認しながらこの先のキャリアをデザインできるように、電通内のキャリアマップを作成したい。組織経営視点では資質・経験と部署とパフォーマンス・業績の関係を捉え、人財と組織の成長をシミュレーションできるシステム開発等を行っていきたい。

<受賞コメント>
このような賞をいただきましてありがとうございます。今までやってきた取り組みが的外れではなかったのだと感じています。また他社様にも展開可能な考え方や取り組みであることが重要だと考えており、日本企業の人財や組織の成長に貢献できれば本当に嬉しいです。ありがとうございました。

◆ファイナリスト

 株式会社ウィルグループ
【タイトル】Well-being経営のためのAIによる活躍予測と採用・異動の多面的改善
【概要】ハイパフォーマー採用や異動プロセスを改善した性格特性データの具体的活用事例
プレゼンター:人事本部 人材開発部 部長 下釜 空 氏、人材開発部 大和田 智之 氏

<ご発表内容>
・Well-beingとWell-doing(活躍)の向上を掲げ、AIを活用して様々な施策を行ってきた。
・全社員を対象に実施しているWell-beingサーベイの約3年分のデータを用いて、ハイパフォーマーとその他の差を検証した結果、パフォーマンスの向上とともにWell-beingも向上していることが確認できた。またベイジアンネットワークを用いたWell-beingの因子間の関係の分析では、施策を打つポイントや優先順位を明確にできた。
・採用、配置、育成、退職抑止等に活用することを目的としてAIによる活躍予測モデルを作成した。これは現時点での活躍者をもとにラベルを付けて学習し、予測を行うもの。
・予測結果は採用の参考情報としての利用、配属・異動における事業部・職種ごとの予測の活用など実務への実装を進めている。
・採用においては、実装時の見積もりと同程度の高い精度でハイパフォーマーを採用できていることが確認できた。また定性面でも効果を感じている。

株式会社メルカリ
【タイトル】経営と人事を繋ぐD&Iデータ活用
【概要】D&Iでのギャップ是正サイクル実現、組織予測による人事戦略最適化の事例
プレゼンター:Diversity & Inclusion Team マネージャ 趙 愛子 氏
HR System & Data Team ピープルアナリスト/人事データ保護士 吉沢 拓 氏

<ご発表内容>
・経営課題としてのD&I推進を行っている。その中でデータを活用したD&Iの推進に取り組んできた。D&Iは経営課題への引き上げ、構造的不平等の是正(インクルージョン)、人事戦略の最適化(D&I)と進展してきたが、構造的不平等の是正においてシンプルな手法によるデータ分析を志向している。
・構造的不平等の是正として、ジェンダーによる等級昇格のギャップ是正を行った。昇格のギャップ検証・要因分析・改善アクションのサイクルを回すことで、1年半でロジスティック回帰におけるジェンダーのp値を、p < 0.001からp > 0.3に改善した。
・新しい課題として全体最適化が挙げられており、人事目線の“機会の平等”と、経営目線の”多様性”の両立に取り組んでいる。
・人事データ特有の難しさとして「結果(組織)と要因(プロセス)の関係が複雑で因数分解できない」「意思決定に繋がりにくく、ダッシュボードが形骸化しがち」といった点がある。
・組織シミュレーションモデルとして個人の遷移予測を積み上げ、組織のあり方を多面的に予測している。これは単純なマルコフ連鎖で実現しており、コストを下げ説明性を向上させている。今後は多面的な予測による戦略的人事に取り組んでいきたい。

株式会社横浜銀行・株式会社浜銀総合研究所
【タイトル】ダイバーシティを目指したピープルアナリティクスの活用~採用活動への実務展開~
【概要】多様な人財確保のため、採用活動へのデータアナリティクス活用の実務展開を提案
プレゼンター:株式会社横浜銀行 人財部 企画グループ 髙原 大輝 氏、株式会社浜銀総合研究所 情報戦略コンサルティング部 中村 友紀 氏

<ご発表内容>
・銀行は従来、預金、融資、為替が3大業務と言われていたが、顧客ニーズの多様化に伴い業務領域が拡大している。そのような中で人財ポートフォリオ改革を前提に採用活動を高度化していく必要があり、ピープルアナリティクスを開始した。それを踏まえた採用活動の取組み事例は以下の通りである。
・当初はハイパフォーマー予測モデル構築を行っていたが、過去の高評価者を教師データとした予測モデル構築は組織の現状や人事戦略にそぐわないと考え、適性タイプ分類モデルの構築に方針転換した。
・具体的には、若手行員を対象に、主に採用時の適性検査結果を用いて、クラスター分析により10タイプの分類を行った。また各タイプが多く活躍している部署・配属希望部署・退職率等を分析し、タイプごとの向き不向きの傾向を捉えた。
・分析の結果、現在の採用活動を継続すると目指すべき人財ポートフォリオが実現できない懸念が生じたため、適性タイプにもとづく採用計画を策定し、タイプごとのマニュアルを作成し面接を実施。またプロセス毎の通過数を常にモニタリングし調整することで、ほぼ計画通りのタイプ構成を実現し多様性を確保することに成功した。
・学生からは「自分を出せる質問が多く、やりやすかった」、面接官からは「同じタイプの中で比較ができ、選考しやすかった」といった声が聞かれた。
・今後は入社後の人事データを継続して計測するとともに、人的資本経営を実現するため実務展開を見据えたデータ利活用を継続していきたい。

双日株式会社
【タイトル】経営戦略達成に資する独自設問のエンゲージメントサーベイを起点とした人的資本の実践
【概要】人材KPI開示や全社の組織改善活動につなげ、個人と組織力を高め企業価値向上に繋げる取組み
プレゼンター:人事部 デジタルHR推進室 室長 善家 正寛 氏

<ご発表内容>
・社員起点で人的資本経営を推進すべく、その第一歩として、エンゲージメントサーベイを活用している。データドリブンな人事戦略の実行に向け、現場に沿った新施策の導入や一部役員報酬に反映するとともに、データに基づく定量数値を人材KPIとして可視化している。
・エンゲージメントサーベイは経営戦略達成に資する独自設問としている。ここでは企業の目指す方向・重点テーマを軸に設問設定し、課題抽出しやすい設問、回答選択肢を工夫している。
・組織改善プロジェクトでは、エンゲージメントサーベイデータの民主化を行い、各組織が分析することで、その組織特有の課題が抽出できるようにしている。全社プロジェクトとして改善活動を続けていることで、より良い企業・組織風土に向けた現場主導で改善活動が定着してきている。




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