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「日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用」HRTechブームの現在、非常に参考になる本

日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用

日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用

手に取ったきっかけ

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AI人事とか胡乱なこと言わずにこれ読んだ方がいいですよ的な. / 日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用 | 大湾 秀雄  http://ow.ly/MLzn30d7F1D
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経済学者による因果推論の一般向け本のひとつだけど,著者が実際に企業と人事データ活用研究会みたいなのをやった経験がベースになっているので,こういうことを調べたいときはこれを目的変数にしてあの変数をコントロールして回帰分析する,というような実践的な話が色々載っているのがおもしろい.
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「なぜ人事ではデータ活用が遅れているのでしょうか.まず言えることは,人事部に配属される人は,文系が多く,そもそも統計リテラシーが低いという現状があります.伝統的に人事の課題を扱う研究は『人的資源管理論』が主流でした.しかし,この分野の研究者も,定性的な分析に終始してきたため,

このあたりのTwitterを見て、この本の存在を知りました。なかなか挑戦的な感じがしたし、これはよい本だろうと、ポチッとしました。データサイエンスやHRTechのブームの今においても、なかなかデータ分析×人事データの書籍が出てきてはいないので貴重な本だと思いました。

感想

企業内データ計量分析プロジェクトでの研究成果がまとめられていて、とても良い本でした。採用/中間管理職の問題/ダイバーシティなど人事課題をどうデータ分析で扱っていくのか?という流れで描かれていて良かったです。

データ分析一辺倒でもなく、単なる組織論だけでなく、実際の人事課題をどうデータ分析で解決していくのか?という実際の現場で使えそうな感じで、バランス感がとてもよく、こういう本を望んでいた感じでした。

人事データはセンシティブデータと言われて、なかなかデータ分析が進まなかったり(個人的には病歴などを除いた人事評価などの人事データはセンシティブデータだとは思っていないのですが・・・)、データ分析できる人が人事部にいなくてデータ分析が進まなかったり、諸々の実際の権限が人事部にないからデータ分析が進まなかったり・・・。

人事データ分析が進まない理由は様々あると思うけれど、こういう本や論文がもっと広まって、人事データ分析が当たり前の世の中になるといいなと思う。実際、この本の中に出てくる分析例をそのまま自社に適応するだけでも、何かが得られると思うので、この本を片手に自社の人事データ分析を進める人が増えてほしい。

そして、回帰分析の強力さを改めて再認識。最近、DeepLearningが流行って、なんでもDeepLearningやっとけばいい空気があるけれども、回帰分析だけでも、使いどころを見極めて正しく使えば、ある程度十分戦えるなと改めて思った。現在のデータ分析の80%ぐらいは可視化と回帰分析でなんとかなるのではないかなと。