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ば、ぜひご連絡いただけますと幸いです。
※「ピープルアナリティクス」の定義は難しいのですが、「現状の可視化」だけではなく、「未来を予測して、仮説検証サイクルを回す取り組み」を想定しています。
企業別の事例（※順不同）
「ピープルアナリティクス」という言葉の生みの親と言われているGoogle。
※事例が多岐にわたるため、一部だけ紹介。
■ 面接の内容・回数・精度・コストの検証
※平均的な面接精度は75%で、特殊例を除き、採用精度が高い人は存在しない
※４回の面接で86%の信頼性で、応募者を採用すべきか判断できる
■「イノベーション」「実行」「定着率」の予測・改善
※社員が退職するか予測する5つの質問がある
■評価方式・昇進候補者選定方式の検証
【参考】
・How Google Works
・Work Rules!
・re:Work （Webサイト）
日立製作所
2015年にピープルアナリティクスの取り組みをスタートし、2017年にPeople Analytics Labを設立。
2015年に「Hitachi AI Technology/H」（AI）の分析を用いたサービスを開始。
■ 新卒人材（人財）ポートフォリオの作成
■ サーベイ結果から社員の生産性に対する意識を見える化し、生産性に寄与する要因を抽出
■ 組織活性化支援サービス（ウェアラブルセンサーを用いたコミュニケーションの可視化・幸福度の測定など）
【参考】
・日立人財データ分析ソリューション
・この一年でHRテクノロジー・アナリティクスは何が変わったのか【セミナーレポート】 ※2018年11月
・Hitachi AI Technology/組織活性化支援サービス
・IoTとAIで実現。社員の幸せと組織の生産性向上を両立する働き方改革 ※2017年10月
パーソルホールディングス ／ パーソル総合研究所
パーソルホールディングスにおいて、2015年に「人事情報室」、2018年4月に「タレントマネジメント企画室」が設立。パーソル総合研究所において、2017年に「ピープルアナリティクスラボ」が設立。
■ 適正配置モデルの構築
■ 退職予測モデルの構築
■ ハイパフォーマー分析
セプテーニ・ホールディングス
20年ほど前から360度評価を導入。約6年の歳月をかけ、人材開発エンジンを開発。
■ 人事データマネジメントおよび統計技術を活用した『科学採用』
■ 相性スコアに基づく「相性配属」
■ 在籍者の退職確率を予測するモデル
【参考】
・DHRP | Digital HR Project ※旧：人的資産研究所
・活躍する新卒を「会わずに」採用できる？ピープルアナリティクスを徹底した組織作り ※2018年10月
PwC Japanグループ
ピープルアナリティクスに関するコンサルティングサービスを提供。
■ 新規採用者の将来パフォーマンス分析
■ 新規採用者の短期離職可能性分析
■ 採用ソース分析（エージェント別の活用効果など）
■ 休職リスク分析
■ ハイパフォーマー特性分析
■ エンゲージメント向上要因分析
■ 職種別人員需要分析
■ 退職要因分析
■ 従業員別退職リスク分析
【参考】
・ピープルアナリティクス | PwC Japanグループ
・「ピープル・アナリティクスが変えるこれからの採用」 ※2017年
リクルート
■ エントリーシートにアルゴリズムを入れてスコア化
■ 新人の配属マッチングシステム
【参考】
・企業の採用が変わる? 大手4社が解説 ※2018年5月
・新人全員が活躍！リクルート住まいカンパニー「凄い人事」の仕組み ※2018年12月
ソフトバンク
■ AIを利用したエントリーシート（ES）の自動判定
【参考】
・新卒採用選考におけるIBM Watsonの活用について ※2017年5月
・新卒採用もAI予選 ソフトバンク、「HRテック」進化 ※2019年3月
ソラスト
■ 人工知能を活用した新入社員離職防止
【参考】
・人工知能が抽出した社員への追加フォローで離職率が大幅に減少 ※2018年5月
サービス事例（※順不同）
HaRi（三菱総合研究所）※マイナビとの共同開発
■ AI優先度診断サービス
■ 企業研究AI
【参考】
・採用を改革するAIエンジン「HaRi」開発 ※2017年7月
プライオ（マイナビ）
■ 書類選考AI
【参考】
休職／退職 予測分析サービス（カシオ）
■ 休職／退職 予測分析
【参考】
・人事データ分析サービス 休職／退職 予測分析サービス ※2019年4月
AIを活用した「健康経営」のためのリスク予測技術（NTTデータ）
■ 休職リスク予測
【参考】
・AIを活用した「健康経営」のためのリスク予測技術の開発およびサービスの検討開始 ※2019年4月
HERO（KPMG コンサルティング）
■人材の最適配置
【参考】
・AIを活用した人事業務の効率化・高度化
NEC HR Tech クラウド（NECソリューションイノベータ）
■人材の適正配置
■研修提案・効果判断機能
■リテンション支援機能
【参考】
・NEC HR Tech クラウド
HR君（エクサウィザーズ）
■採用・評価・配置・育成・休退職防止・健康経営など
【参考】
・HR君
HuRAid勤怠分析（HuRAid）
■ 退職・休職リスク予測
【参考】
・HuRAid勤怠分析
アッテル（Attelu）
■AIを用いた、採用・配置における、活躍・定着（退職）予測
【参考】
・アッテル（Attelu）
利用目的別の事例
※自前の事例が多く恐縮です。データが公開されている事例があれば、ぜひお教えください。
採用
■ エントリーシート分析
【参考】ソフトバンク ※IBM Watosonを利用、HaRi（三菱総合研究所）
■ パフォーマンス予測
【参考】適性検査の平均値をみても無駄？良い人材の見つけ方とは？（本ブログ）
■ 早期退職予測
【参考】ソラスト、入社前に「早期退職」をどのくらい予想できるか？（本ブログ）
配置・異動
■ 配置戦略
【参考】リクルート、上司と部下の相性は「評価」に影響を与えるか？（本ブログ）
■ 異動後活躍予測
【参考】「異動」では誰を選ぶべき？成果につながる選び方とは？（本ブログ）
評価
（調査中）
育成
（調査中）
退職
■ ミスマッチによる退職予測
【参考】入社前に「早期退職」をどのくらい予想できるか？（本ブログ）
■ 勤怠データからの退職予測
【参考】HuRAid勤怠分析
（失敗例）勤怠データから「退職しそうな人」を予測できるか？（本ブログ）
■ 給与・評価データからの退職予測
【参考】機械学習（AI）を使うと「退職」はどの程度予測できるのか？（本ブログ）
■エンゲージメントからの退職予測
（失敗例）「従業員モチベーション」と「業績・退職」は関係するのか？（本ブログ）
実データ公開ありの事例（※順不同）
How Google Works
（Google ※書籍）
■ 面接官別の採用精度
Digital HR Project （セプテーニ・ホールディングス）
※閲覧にはログインが必要です。
■ 人事データマネジメントおよび統計技術を活用した『科学採用』
■ 相性スコアに基づく「相性配属」
■ 在籍者の退職確率を予測するモデル
ソラスト プレスリリース
■ 人工知能を活用した新入社員離職防止
アッテル分析ブログ （※本ブログ）
※利用目的別の事例 を参照
