
・人事パーソンの思いと周りの思い。
8割の人事部長が戦略人事へのシフトが必要だと思っている一方、7割以上の人事部長がシフトできていないと省みている。でも業績は事業部長が掌握し、採用も現場に権限委譲しているのに戦略人事って出る幕はあるの?人事部長は葛藤している。一方で「目先にとらわれ戦略性に乏しいCHROや人事部長に多くのCEOがフラストレーションを抱えている。」(一橋大学大学院 特任教授 伊藤邦夫氏)現状もあるようだ。
・順番が間違っている?
「あの会社のあの施策が当社に効果があるとは限らない。」施策は後回し。
「当社の人事はうまく行っているのか。」うまく行っている根拠を具体化、定量化で皆と共有。
「うまく行っているのは」「うまく行っていないのは何か。」から施策を打つ。
「PDCA」を回す。
・発想が転換できる。
人事が成功したときに業績があがることが戦略人事。業績を上げるための必要条件としての人事の成功って何?
・貢献・支援 「管理」は自分から働きかけて物事を動かすこと、「支援」は相手の働きかけに応じて自らが動き変わること。
・戦略スタッフとは「(会社への貢献を通じて)会社を変えること」「会社に貢献するために)自身が変わること」「(会社への貢献のために)自身で考えること」「(会社に貢献するために)自身で選ぶこと」
DXとは「クラウド、ブロックチェーン、AIなどデータに関する新しい技術を利活用すること。」(アクセンチュア ジュリー・スウィートCEO)にとどまらず「人の働き方、意思決定の仕方、コミュニケーションの仕方を変えることにある。技術の実装だけで終わるわけではない。」「例えば自動化のための技術を導入しているがプロセスが以前と同じだったりする。これはDXではない。」
DXで失敗しない方法は①トップのリーダーシップ、②従業員へのコミットメント(知識、技術を高めるための教育投資)、③外部にパートナーをもつこと(オープンな姿勢)
データを使って意思決定するには多少のデータサイエンスは必要。y変数(戦略)は何で上昇(あるいは下降)すれば成功なのか、がわかればよい。次にx変数(施策)が何でy変数にどのくらい影響をもつのかがわかればよい。この講座ではデータ解析とグラフ作成に圧倒的をもつipython notebookを使うが、その把握はexcelのデータ分析やpivot、グラフ機能でもかまわない。
例 教育体系を作って回す。次の受講者や次のリコメンド講座を提案するには受講者と業績との相関や強化された能力カテゴリーがわかっていないと提案できない。デジタルの力は必要。DXへの向き合い方も「このポストに適任なのは誰か?(予測)」だけではなく、「誰がこの教育を受講して力をつけているのか?(実績)」を見たい。
・得意の「目標設定」によって「人事の成功」イメージを共有
・SMARTという発想
・施策発想ではなく、戦略発想で行こう
・例えば…
「〇年後に〇〇事業部の平均年齢〇歳から〇歳に、平均勤続年数〇年から〇年にする。」(根拠は〇〇事業部の勝ちパタンは平均年齢変わらず、平均勤続年数上昇であることが判明したので。測定方法は決算時の事業部ごとの平均年齢・勤続年数で測定)…平均年齢・勤続年数から
「〇年後に〇〇事業部の要員数を〇人から〇人にする。」(根拠は〇〇事業部の中計計画は〇百億円に増産予定なので要員数を増員する必要があるので。測定方法は決算時の〇〇事業部要員数で測定)…要員数から
「〇年後に目標指向性が高い人が全社〇人から〇〇人に増えている。」(根拠はES調査。目標指向性の高い人はHPが多いので。測定方法は年度末の昇給考課とES調査の両面から測定)…要員特性から
・戦略が決まれば経営者や事業部長とも共通言語で語り合うことができる。戦略人事になれる。
・施策は戦略を実現するための手段。中堅退職者に歯止めをかけ平均勤続年数を増加するために、中堅社員対象の教育体系や自己啓発支援、給与を上げる等の施策を実施してみる。施策ごとの効果測定が可能。よい施策は継続、よくない施策は見直せばよい。
ipython notebookのインストールと使い方
ipython notebookのインストールと使い方
pandasのdatetime、groupbyを使った平均年齢・勤続年数計算のコード
なぜ全社ではなく事業部別の平均年齢・勤続年数を計算するのか
datetimeのtodayを使った平均年齢・勤続年数計算のコード
groupbyを使った事業部別要員数計算のコード
matplotlib,seabornを使った簡単なグラフ作成
matplotlib,seabornを使った2つ以上のグラフ作成
グラフから読み取れる洞察ポイント
matplotlib、seabornを使った別のグラフ作成
影響度の大きさ
閾値の見つけ方
どの変数を使って本流解析とアドホックな解析を行っているのか?
本流解析とアドホックな解析との関係はどうか?
このレクチャーによって、これらの疑問が解消し、①データ収集、②データ解析にモレ、だぶりを防ぐことができます。
業績(売上)の伸長に影響を与える勤続年数の伸長というコミットメントを達成する要因は何か?
勤続年数の伸長に大きな影響を与えるのはどんな社員か?
このレクチャーによってこれらの疑問を解消することができます。
勤続年数に影響を与える組織因子の経年推移はどうか?
個人スコアに影響を与える組織因子は何か?
このレクチャーによってこれらの疑問を解消することができます。
勤続年数に影響を与える個人能力をもっているのはどんな社員か?
このレクチャーによってこの疑問を解消することができます。
最近、人事部門の役割が管理人事から経営に寄り添う戦略人事にシフトすべきという意見をよく聞きます。戦略人事をやってみたいという人事パーソンは多いですが、実行できていると自己評価する人事部門のリーダーは少ないというのが現状です。そもそも、私たちは「どうすれば戦略人事になれるのか?」がわかっているのでしょうか?
このコースでは「何を理解して、どうすれば戦略人事になれるのか」を説明します。ビッグデータや山のような表やグラフも必要ありません。難しい理論や学説も必要ありません。どんどん効率的に、そして効果的にHRデータの分析を進め、経営者や現場リーダーと共通言語で語り、課題を解決して戦略人事パーソンになりましょう。