内容

目次

第１章　ピープルアナリティクスとは何か 1-1 HRテクノロジーの進化とピープルアナリティクス 1-2 人事のデータ活用は5段階 1-3 人事データの定義 1-4 ピープルアナリティクスが人事部門にもたらす効果 1-5 日本企業における必要性、３つの理由 第２章　人事データを活用する視点 2-1 人事データ活用のための３つのポイント 2-2 動的データの活用 2-3 データの標準化・連結化 2-4 人事データの枠を超えるデータの活用 第３章　人事システムの再構築 3-1人事システムの構築に影響するトレンド 3-2 既存の人事システム構成が直面する課題 3-3 ピープルアナリティクスを実現する人事システム構成 3-4 データ品質管理の落とし穴 ［Column］ピープルアナリティクスにおける個人情報保護 第４章　分析テクニックとその活用法 4-1 人事データの分析 4-2 人事データの関係性分析 4-3 統計・機械学習手法の活用 ［Column］複雑な構造を考慮した分析例 4-4 テキストデータの分析手法 4-4 データ分析における基本的な手順 4-6 相関と因果の違い ［Column］エビデンスの強さ 4-7 簡単にできる分析の技法 4-8 分析者としての心得 第５章　データ分析の実務 5-1 ピープルアナリティクスの導入時に考えるべきこと 5-2 プロジェクト設計の実施手順 第６章　運用の組織 6-1 人材獲得・育成の考え方 6-2 必要なスキル 6-3 社内の意識改革 第７章　これからのピープルアナリティクス 7-1 ４つの視点から考える 7-2 将来に向けて今取り組むべきこと 事例編 【事例１】パナリット 先進企業人事経験者が考える組織のグロースハック 【事例２】セプテーニ・ホールディングス データ活用は個人の成長のための一手段 【事例３】サイバーエージェント マーケティングスキルを人事に活かす 【事例４】パーソル ホールディングス データ活用と人事のスタンダードにするために 【事例５】日立製作所 生産性向上のためのピープルアナリティクス 【事例６】ヒロテック タレントマネジメントシステムの導入・活用 【事例７】リコージャパン 人事こそ実験しよう 【事例８】ＤeＮＡ ３つのサーベイを活用した人事の実践 【事例９】サトーホールディングス 独自文化「三行提報」を育成につなげる 資料編 人事データ利活用原則 人事データ利活用原則に関する考え方について