ピープルアナリティクス

ピープル アナリティクスは、人事に関する業務、プログラム、プロセスなどの有効性の評価に役立ちます。十分な情報を集め、人事に関する意思決定を客観的に下すために、ソーシャル サイエンスやデータ サイエンスの知識をどのように活用できるかについて理解を深めることを目的としています。

ピープル アナリティクスとは、人事に関する慣行、プログラム、プロセスなどをデータに基づいて理解することを指します。レポートの作成、予測分析用の指標の設定、実験的調査といった分析手法を使って、新たなインサイトを明らかにしたり、人事上の問題を解決したり、人事部に指示を出したりすることができます。Google では、社員を採用、育成し、定着させるための基盤としてピープル アナリティクスを活用しています。

人事に関する難しい課題(たとえば、高い業績を上げている社員が辞めてしまうのはなぜか)人事上の重要な意思決定(たとえば、新たな取り組みのリーダーを誰にすべきか)に直面した場合に、感覚や直感、エピソードなどを基に果てしない議論をするというのが従来の対応です。代わりに、事実やサイエンスを取り入れた分析的アプローチを採用することで、より効果的かつ公正な解決策や意思決定を導き出すことができる、と我々は考えています。

このピープル アナリティクスに関するガイドでは、最初にいくつかの基本事項について説明し、データに基づく意思決定を人事に取り入れる方法を紹介します。ピープル アナリティクスは、新しいメソッドや技術が次々に登場し、急速に発展している分野です。この進化に遅れることなく、Google では今後も新しい情報をお届けしていきます。