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発売元 ライフ＆インテリア　Albos
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ピープルアナリティクスの教科書 組織・人事データの実践的活用法 単行本 – 2020/5/28

5つ星のうち4.1 83
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■働き方改革のキーテクノロジー
ビッグデータとAIが人材マネジメントの世界を大きく変えようとしています。
その主役となるのが、社員の行動データを収集・分析して、生産性の高い人材と組織に成長させる技術であるピープルアナリティクスです。
この技術は既に欧米ではGAFAをはじめ多くの先進企業で導入され、成果を発揮しています。本書は、このテーマの第一人者たちが日本企業に向けて、実践法を解説します。

◆立ち読みができます! JMAM出版 で検索! ◆

【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
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  1. 本の長さ
    264ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    日本能率協会マネジメントセンター
  4. 発売日
    2020/5/28
  5. 寸法
    21 x 14.8 x 2.5 cm
  6. ISBN-10
    4820728024
  7. ISBN-13
    978-4820728023
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商品の説明

著者について

【著者】
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会
人材データを分析・可視化して人と経営の未来に活かすピープルアナリティクスと、それを牽引するHR(Human Resource)テクノロジーを普及・推進することを目的とし、その目的に資するためピープルアナリティクス及びHRテクノロジーに関する事業を行う団体。

北崎 茂(きたざき しげる)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 理事
慶應義塾大学理工学部卒業。外資系IT会社にて人事・コンサル事業を担当後、PwCコンサルティング合同会社に入社し、製薬業・製造業・IT業界を中心として人事コンサルティング領域に関して約20年の経験を持ち、専門領域は組織設計、人事戦略策定、人員計画策定、人事制度設計、人事プロセス/システム設計、チェンジマネジメントなど、組織・人事領域において広範な経験を有する。
また、ピープルアナリティクスの領域においては、国内の第一人者として日系から外資系にいたるまで様々なプロジェクト導入・セミナー講演・寄稿を含め、国内でも有数の実績を誇る。
現在は、人事部門構造改革(HR Transformation)におけるPwCアジア地域の日本責任者に従事している。
また、2018年より一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会理事として、HRテクノロジー、ピープルアナリティクスに関わる講演や執筆活動を通じて、日本国内での普及活動を推進している。
第1章、第2章、第7章担当

加藤 茂博(かとう しげひろ)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 副代表理事
横浜国立大学経営学部卒業/University of Michigan Executive Program in Human ResourceManagement / Massachusetts Institute of Technology Professional Education PeopleAnalytics 修了。
株式会社リクルート 事業開発室 ビジネスプロデューサー として組織開発、新規事業開発、ピープルアナリティクスに携わる。経団連と連携しエントリーシートの開発、学校名不問のオープンエントリーシステムなどの採用改革に従事し、人事データにおける統計的差別に関する問題を提起。経産省情報大航海プロジェクトリーダとして出向、レジュメマッチングエンジン、多次元オントロジー、対話型検索エンジンなど特許5件取得。行動科学、心理学の応用分野としてライフイベントに行動経済学、心理学を適応した行動変容を研究から「Action Switch Libraryフレームワーク」を開発。
世界メッシュ研究会事務局長として時空間行動研究・ジオマーケティングを研究。
全国老人福祉施設協議会理事として介護業界の改革にも従事。
また、2018年より一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会発起人として、人事データの利活用を推進し「人事データ利活用原則」策定や「データ保護士」資格制度の制定に取り組んでいる。
事例編担当

高木 徹也(たかぎ てつや)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 研究員
早稲田大学創造理工学研究科にて修士課程を修了後、PwCコンサルティング合同会社に新卒で入社。
幅広い業界のクライアントに対して、人事システム導入構想策定、ITを活用した人事業務変革、シェアードサービスセンターにおける事業活動支援や組織再編、学習管理システムの導入支援、法改正対応など、人事業務・システムに係る幅広い領域のコンサルティングを実施。
近年は、人事データの整備・活用の高度化支援に注力しており、人事データ基盤の構想策定やBIツールを活用した人事データ統合基盤・人事ダッシュボード構築などの支援実績を有するとともに、寄稿やメディア出演なども行っている。
第3章担当

井上 卓也(いのうえ たくや)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 上席研究員
慶應義塾大学総合政策学部卒業。外資系コンサルティング会社、ベンチャー企業などを経て、PwCコンサルティング合同会社に入社。主に組織・人事領域において、組織・人材マネジメント戦略策定、人材開発、人事諸制度改革、人事部門の高度化・効率化支援、ガバナンス体制・役員処遇改革など幅広い領域における変革支援を数多く経験している。
近年は、ピープルアナリティクス領域にも注力しており、採用、配置、育成、代謝やワークスタイルなどの領域において人材データを活用したコンサルティング支援を数多く手掛け、併せて、同領域の寄稿やセミナーなども行っている。
第3章、第6章担当

山田 隆史(やまだ たかふみ)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 副代表理事
慶應義塾大学大学院経営管理研究科修了。大学院で統計学・人事データ分析の研究を行う。
修了後、スターツリー株式会社を創業。企業に対して、ピープルアナリティクス・HRテクノロジー活用支援、データ分析のコンサルティングを行っている。
2018年、株式会社Bloomを共同設立し、タレントプール活用型キャリア採用サービスを展開している。また、早稲田大学 組織経済実証研究所 客員次席研究員として、大湾秀雄研究室にて「人事情報活用研究会」の講師としても活動している。
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会では、勉強会・セミナー・Digital HR Competition等の各種協会活動の企画・運営に携わっている。

入江 崇介(いりえ しゅうすけ)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 上席研究員
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻生命環境科学系修了。
株式会社リクルートマネジメントソリューションズの前身である、株式会社人事測定研究所に入社。入社後は主に、アセスメント、トレーニング、組織開発の商品開発・研究に携わる。現在は、HR Analytics& Technology Lab所長として、人事データ活用や、そのための測定・解析技術の研究に従事する。
著書に『人事のためのデータサイエンスーゼロからの統計解析入門―』(中央経済社)がある。
第4章担当

三好 淳一(みよし じゅんいち)
株式会社イノヴァストラクチャー 代表取締役、一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 上席研究員
TableauHRユーザー会幹事
青山学院大学院国際政治経済専攻卒業。マーケティングリサーチ会社においてデータサイエンティストとしてコンサルティング、新商品開発、新規事業開発などを経て、2014年に株式会社イノヴァストラクチャーを創業。データ・ドリブンな事業課題解決コンサルティングを行っている。
近年は「データ済民」を理念に掲げ、大手事業会社様を中心にピープルアナリティクスを用いた組織・人材マネジメント改善、人事部門のデータリテラシー高度化・効率化研修などに力を入れている。
TOYOTA TSUSHO NEXTY ELECTRONICS(THAILAND)社との取り組み(エンジニアの定着率を向上させるため、パルスサーベイと定着予測を用いたマネジメントダッシュボード活用)は、デジタルHRコンペティション2019にて紹介された。
著書に『Tableauデータ分析?入門から実践まで?第2版』(共著、秀和システム)。
第5章担当

大島 義則(おおしま よしのり)
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 アカデミックアドバイザー
弁護士(第二東京弁護士会。長谷川法律事務所)。慶應義塾大学大学院法務研究科講師(非常勤。公共政策法務フォーラム・プログラム、公法総合II担当)、広島大学大学院人間社会科学研究科客員准教授(非常勤、前期の公法実務基礎担当)。元消費者庁総務課課長補佐(情報公開・個人情報保護・公益通報担当。2012年2月?2014年1月)。
主な著書として、『消費者行政法』(編者・分担執筆。勁草書房)、第二東京弁護士会情報公開・個人情報保護委員会編『完全対応 新個人情報保護法-Q&Aと書式例-』(編集委員・分担執筆。新日本法規)、第二東京弁護士会情報公開・個人情報保護委員会編『AI・ロボットの法律実務Q&A』(編集長・分担執筆。勁草書房)等。
コラム(ピープルアナリティクスにおける個人情報保護)担当

編集協力
内田 彬浩
一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会 研究員
スターツリー株式会社 アナリティクス事業部 部長

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 日本能率協会マネジメントセンター (2020/5/28)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/5/28
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 264ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4820728024
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4820728023
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 14.8 x 2.5 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 83

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ヘビーユーザー
5つ星のうち5.0 初心者向けの良書
2024年1月4日に日本でレビュー済み
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2019年の本なので事例は古くなってしまっているのだろうけれど、これからピープルアナリティクスに取り組もうとしている方には最適な一冊では。構成もシンプルだし要所を押さえて繰り返し教えてくれるし、文章も言葉遣いも平易でわかりやすい。よく理解できる。
役に立った
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Furuya.Syota
5つ星のうち5.0 人事×データ分析を始めるなら手元に置いておきたい一冊
2020年8月13日に日本でレビュー済み
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人事の本、アナリティクスの本は山ほどありますが、人事×アナリティクスの本は多くなく、内容の濃い本はさらに限られます。

本書はかの有名なPwCの北崎さんが担当している章もあり、体系的かつ深掘りされて書かれています。

メディアにもよく出る方なので、分かりやすい構成になっており、とても読みやすいです。

人事だけ、アナリティクスだけに関わってきて、これからその掛け算やりたい人にはとても良いと思います。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
にゃんだす
5つ星のうち5.0 HRの基本とデジタルの有効性が訴求されている良書
2020年8月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計学を用いた経営戦略を企画立案する部署にいる方におすすめです。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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shikayuki
5つ星のうち5.0 迷える人事部門の道標になる本です。
2022年4月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
迷える人事部門の道標になる本です。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
M.T
5つ星のうち4.0 実例が多い
2021年5月11日に日本でレビュー済み
丁寧にピープルアナリティクスの説明がされており、分かりやすい。
広範に実例集があり、有用性が高いと感じました。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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