HRzine

注目の特集・連載

ソフトバンク人事が立ち上げたピープルアナリティクスチーム《前編》――草の根期に理解を得るため作った図

  • ブックマーク
  • LINEで送る
  • このエントリーをはてなブックマークに追加
2020/05/26 06:00

 シンギュレイト代表の鹿内学氏が、実務で人事データを扱う人たちを訪ね、ピープルアナリティクスの実践方法を探る対談企画連載。2回目は、ソフトバンクでピープルアナリティクスチームの立ち上げメンバーになった御園生銀平氏に話を聞いた。この前編は、御園生氏が持参した「ある職種で離職率が高いのはなぜかを探るために個人の特性を可視化したもの」という図を鹿内氏と見ていくところからスタート。それから、御園生氏らがピープルアナリティクスチームをどう立ち上げたかに触れていく。

御園生 銀平

御園生 銀平(みそのう ぎんぺい)氏
ソフトバンク株式会社 人事本部 戦略企画統括部 人材戦略部 人材戦略課。
HRデータアナリストとしてR/Pythonを用いてピープルアナリティクスに取り組む。採用・配置・退職・エンゲージメント・ハイパフォーマー分析などを実施中。人事内のアナログとデジタルをつなぐことを目指す。Rが好き、猫好き、小説好き。

鹿内 学

鹿内 学(しかうち まなぶ)氏
博士(理学)。株式会社シンギュレイト 代表。
働く中でのコミュニケーション・データから関係性に注目した次世代ピープルアナリティクスにとりくむ。代表を務めるシンギュレイトでは1 on 1や会議で利用できる可視化ツールを提供中。働く組織の科学と実用をめざす。情報量規準が好き、サッカー好き、漫画好き。

偏りの発見から得た知見

鹿内学氏(以下、鹿内):まず、お持ちいただいた図を紹介していただけますか。

御園生銀平氏(以下、御園生):アセスメント結果をヒストグラムにしたものを持ってきました(図1)。これは個人のパーソナリティ特性を可視化したもので、ある職種で離職率が高いのはなぜかを探るために行いました。縦軸が人数で、横軸が特性(各人の性質)のスコアを1から10までで表しています。例えば、とある特性のグラフがあったとしましょう。スコアが10に近づくほどその特性が高く、山が高いほどその人数が多いことになります。この場合、グラフが右側に偏っていれば、その性質を持つ人の人数が多いと読み取れます。

図1:ある職種のパーソナリティ特性の傾向(ヒストグラム)。1つ1つのグラフはある特性のアセスメント結果を表しているがここではどの特性かは伏せている《出典:ソフトバンク》
図1:ある職種のパーソナリティ特性の傾向(ヒストグラム)。1つ1つのグラフはある特性のアセスメント結果を表しているがここではどの特性かは伏せている《出典:ソフトバンク》
[画像クリックで拡大表示]

 もらったデータをとりあえず可視化したのですが、明らかに偏りがあるとわかります。通常は、真ん中が高くなるのですが、どれも右か左に偏っています。これはサンプルに偏りがある可能性を示しています。

 図1の結果を見て、不要な要素が含まれているかもしれないと思い、図2の散布図を作ってみました。図1が1つずつパーソナリティ特性を見たのに対し、図2では2つのパーソナリティ特性を組み合わせて見ています。2つの特性に正の相関がある場合は分布が右上がり、負の相関がある場合は左上がりになります。

図2:ある職種のパーソナリティ特性の傾向(散布図)。2つの特性を縦軸・横軸に取っているがここでは伏せている《出典:ソフトバンク》
図2:ある職種のパーソナリティ特性の傾向(散布図)。2つの特性を縦軸・横軸に取っているがここでは伏せている《出典:ソフトバンク》
[画像クリックで拡大表示]

鹿内:丁寧な可視化ですね。図2の散布図を見ると相関がないものがほとんどで、相関のあるものがいくつかあるとわかります。ここで、変数(要素)を減らそうと考えたのは、この次に行うモデリングなどのためですか。

御園生:モデリングをするときに、相関係数が高い変数が入っていると分析できなくなることがあり、必要ではない変数を除くことが必要なのです。他にもいろいろなパターンを試して、必要なものだけを選びました。

※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。



  • ブックマーク
  • LINEで送る
  • このエントリーをはてなブックマークに追加

著者プロフィール

  • 鹿内 学(シカウチ マナブ)

    博士(理学)https://researchmap.jp/shika
    株式会社シンギュレイト代表。京都大学などの研究機関で10年ほど脳活動画像データ、生体データの計測・分析をおこなう基礎研究に従事。現在、働く中でのコミュニケーション・データから関係性に注目した次世代ピープルアナリティクスの事業化にとりくみ、働く組織の科学と実用をめざす。代表を務めるシンギュレイトでは1 on 1や会議で利用できる可視化ツールを提供中。情報量規準が好き、サッカー好き、漫画好き。

  • 冨永 裕子(トミナガ ユウコ)

    IT調査会社(ITR、IDC Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタントとして活動中。ビジネスとテクノロジーのギャップを埋めることに関心があり、現在はマーケティングテクノロジーを含む新興領域にフォーカスしている。

バックナンバー

連載:1枚の図から見えてくるピープルアナリティクス
HRzine
2020/05/28 11:35 /article/detail/2096
All contents copyright © 2020 Shoeisha Co., Ltd. All rights reserved. ver.1.0