採用基準を決める際に 自社のハイパフォーマーを分析して、共通する特徴を抽出する（＝ハイパフォーマーに似た人を採用する） という方法を用いている企業が散見されます。 一方、「ハイパフォーマーの特徴を採用基準にしても、ハイパフォーマーは採用できな…

弊社クライアントから「パルスサーベイ」の結果から、退職予測をしたいと言われることがあります。 他にも、・「勤怠データ」から退職予測がしたい・「ストレス耐性スコア」から退職予測がしたいなどの依頼を受けることがあります。 一般的には、・パルスサ…

今回は、実際に「HRデータの分析をされている方」または「HRデータ分析結果を意思決定に使われている方」向けの内容です。 これまで、50社以上（約10万人）のHRデータ分析や未来予測をしていて、気をつけていること・陥ったミスをまとめてみます。※データ分…

今回はデータ分析に関する話です。弊社がクライアントに提供する分析レポートでは「相関係数」を原則使っていません。 「平均」の次に認知度が高いと（個人的には）感じる「相関」ですが、実は、かなり扱いにくい指標であることをご存知でしょうか？ HRや経…

今回は弊社プレスリリース【「人の価値観」と「年収」の相関関係が明らかに大企業が欲しがる“イノベーター人材”の出現率はわずか10％】に関する補足記事です。 最近「新規事業を任せられる人材を発掘したい」「若手を抜擢したいが、良い人材を見つけられる方…

本シリーズ（適性検査は「入社後評価」や「退職」を予測できるのか？）では、「面接（１人）の正解率：37％」「面接（５人平均）の正解率：44%」「適性検査（平均のみ）の正解率：35%」「適性検査（分布を考慮）の正解率：59%」という実例をご紹介してきまし…

みなさまの会社では、「適性検査」を使っていますか？現在、110種類以上の「適性検査」が提供されていますが、「どの適性検査を使うべきか？」迷われる方もいるかと思います。 特に、間違えた適性検査の結果を信じてしまうと、採用のミスマッチを引き起こし…

今回は、「適性検査」を使うと、どの程度「入社後評価」を予測できるのか？について考えてみます。 今回は（も？）、データが並ぶので、先にまとめです。 １．「予測」するためには、「平均」でななく「分布」が重要 ２．適性検査の１項目を使った、入社後評…

今回は、人事から会社をより良くしたいと考える、人事担当者や経営者が抱える6つの課題を、HR techを使って解決する方法をご紹介します。TRANS.,inc.で社会人インターンをしているHR tech初心者の筆者が、「データはちょっと苦手…」という方や、「HR techを…

この記事は「人事の6つのニーズに応える 攻めのHRデータ活用」を前後編の2回に分けてお届けしています。前編は「1.ハイパフォーマー人材を採用したい！」「2.早期退職者を減らしたい！」「3.優秀な社員を辞めさせたくない！」といった「採用」や「退職」につ…

今回は、「一般的な面接」を行った企業が、どの程度「入社後評価」を面接時点で予測できているのか？についてまとめます。 ※関連記事は「適性検査は「入社後評価」や「退職」を予測できるのか？（まとめ）」よりご覧ください。「採用選考」における「面接」…

みなさまの会社では、採用時や入社後に「適性検査」を使っていますか？ 日本でも50年以上の歴史がある適性検査ですが、定量的なデータが取得しにくいHR領域においては、貴重な人材データの１つと考えています。 ※もし取得されていない企業様がいたら、できる…

色々な方と「ピープルアナリティクス」について情報交換をさせていただくのですが、事例がまとまっているコンテンツが意外にない！？と感じました。 今回は、「ピープルアナリティクス」の公開事例をまとめてみます。もし掲載されていない事例や間違いがあれ…

みなさまの会社では「配置」や「異動」を決める際、どのような判断基準をもっていますか？ チーム構成を決める際に、「似た考え方の人でチームを組んだ方が、意思決定が早くなる」「多様な考え方の人でチームを組んだ方が、色々なアイデアが生まれやすい」と…

今回は、様々な会社におけるストレスによる休職・退職者300人の調査結果から【個人の資質と「休職」「退職」の関係性】について、分析した結果を報告します。 採用には多くのコストがかかるため、企業が採用する際に「できる限り長く自社で活躍してほしい」…

今回は「能力テスト」（適性試験）と「（入社後の）仕事の評価」の関係性について、分析してみます。 「入社後に活躍する人を採用する」ために、「適性試験」を導入されている企業も多いかもしれません。 一方、本当に「適性試験」が「入社後に活躍する人を…

本記事は、いろいろな企業（パターン）における「機械学習（AI）×性格診断による、評価・退職の未来予測結果」をまとめて整理します。※関連記事は「性格診断の未来予測は再現性があるのか？（まとめ）」よりご覧ください。 「未来予測」の表の見方 「入社後…

今回は実際の企業データを分析した結果から「機械学習（AI）を用いて、入社前で“早期退職”を予測することはできるか？」という課題について考えてみます。 人材獲得競争が激しい昨今、「採用」だけでなく「退職」の改善をすることが重要な打ち手の１つと考え…

今回は、退職予測がどれだけ事業に利益をもたらすか考察するために「退職予測の正解率はどれだけ意味があるのか？」という課題について考えてみます。 ※関連記事は「退職（予測）に関するデータ分析結果（まとめ） 」よりご覧ください。 退職予測「正解率80%…

今回は実際に分析したデータを基に「適性検査を正しく使って成果に結びつける方法」について考えてみます。 適性検査は採用の意思決定に使いにくい？ 適性検査を実施しているのですが、採用の精度があがりません。 試験によっては、現実がうまく反映されない…

今回は企業の実データを基に「なぜ高評価者の特徴分析をしても、よい人を採用できないことが多いのか？」という課題について考えてみます。 ※本テーマの要約版の記事はこちら ハイパフォーマー（高評価者）分析のやり方を間違えている？？ ハイパフォーマー…

今回は、企業の実データをもとに「従業員のモチベーションと業績は関係するのか？」という課題について考えてみます。 「従業員のモチベーション」は重視すべき？ 従業員のモチベーションは高めるべきでしょうか？ 高いほうがよいと思いますが、目的次第かと…

今回は、企業の実データをもとに「勤怠データから退職しそうな人を予測できるか？」という課題について考えてみます。 ※関連記事は「退職（予測）に関するデータ分析結果（まとめ）」よりご覧ください。 「勤怠データ」から「退職しそうな人」を予測できるか…

今回は実際の企業データを分析した結果から「入社後の情報（評価）から退職を予測できるか？」という課題について考えてみます。 ※関連記事は「退職（予測）に関するデータ分析結果（まとめ）」よりご覧ください。 退職（離職）は予測できるか？ 従業員の離…

今回は、 離職率が１％改善すると、どれだけ利益貢献するか？の記事の補足として、「離職率（退職率）の算出方法」 についてまとめます。 ※関連記事は「退職（予測）に関するデータ分析結果（まとめ） 」よりご覧ください。 一言で「離職率」といっても、い…

HR部門のKPIとして、「離職率（退職率）」を追っている会社も多いかなと感じます。 最近は特に「新卒の離職率が上がっている（＝定着しない）」や「ベンチャー企業で大量に離職者が出ている！」という話を耳にする機会もしばしばあります。 一方で、・「離職…

離職率に関する色々な議論を見るのですが、退職予測は意味があるのでしょうか？ 会社の考え方によりますが、機会損失を抑える一助にはなると思います。 退職を80%予測できると聞いたことがあるのですが本当ですか？ 「80%」だけでは、良い場合も悪い場合もあ…

今回は、企業の実データをもとに「マネージャー（管理職）のパフォーマンスをどのくらい予想できるか？」という課題について考えてみます。 ※関連記事は「適性検査の未来予測は再現性があるのか？（まとめ）」よりご覧ください。 「適性検査結果」で「入社後…

今回は、「AI×適性検査で「入社後評価」をどれだけ予測できるか？ 」（2000人規模の場合）における分析の詳細解説記事です。 ※関連記事は「適性検査の未来予測は再現性があるのか？（まとめ）」よりご覧ください。 「属性」によって「ハイパフォーマー」の条…

今回は、2000人規模の企業のHRデータを分析した結果をもとに「適性検査から入社後評価を予測することは再現性があるか？」という課題について考えてみます。 ※関連記事は「適性検査の未来予測は再現性があるのか？（まとめ）」よりご覧ください。 「適性検査…