データサイエンスで人事の仕事を科学的に改善！分析方法例3選

データサイエンスやAIという言葉をビジネスで聞くことが多くなってきました。
これを機にデータサイエンスやAIを活用してみたいと思う方も多いかもしれません。

しかし、言葉だけが独り歩きするばかりで、実際にどんなことをやっているのでしょうか。
今回は、人事の皆様のためのデータ分析例3選をご紹介します。

（１）採用候補者のポテンシャルを分析
採用候補者の評価は学力やスキル、性格など、
数多くの要因が複合的に絡みあって、判断がなされます。
評価者の主観による部分もあり、正確な判断が人間には難しい領域です。

そこで、AIが過去のデータをもとに多くの要因を複合的に考慮して、
科学的に採用候補者の評価を予測することが考えられます。

図1　採用候補者の評価予測イメージ

株式会社インソースデジタルアカデミーがイメージ図を作成


（２）退職リスクが高い人を判定
過去の退職者のデータをもとに、退職リスクが高い人を判定します。
退職リスクが高い人が分かれば、事前に対策を打つことができます。

退職の原因は、例えば給与や時間外労働など様々な要因が影響します。

こちらも人間が要因を複合的に考慮して判定するのは難しいので、
AIがこれまでの学習データを参考に、判定します。

表2　在籍者の退職リスク判定イメージ

株式会社インソースデジタルアカデミーが架空のデータを基に作成

（３）職務分掌の最適化
データ分析では似たもの同士をグループ分けすることも得意とします。
これを人事で応用して、職務分掌を最適化することも目指せるでしょう。

例えば、ある会社には経理部、人事部、総務部の3つの部署があるとします。
これら3つの部署に社員を配置する時に、スキルや性格などの特性に応じて、
似ている社員を抽出し、職務分掌に活かすということが考えられます。

図3　似たもの同士をグループ分けして社員を配置するイメージ

株式会社インソースデジタルアカデミーがイメージ図を作成

データサイエンスが得意とする予測や判定、グループ分けなどを応用すれば、
このように様々な仕事を科学的に行うことが可能になります。

人事の仕事で行う分析例3選いかがだったでしょうか？
経験や勘からくる人間の判断ももちろん素晴らしいですが、
データから科学的に答えを導き出すのも有用です。

この記事がビジネスを改善するためのヒントになれば幸いです。

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※本記事は2022年04月27日現在の情報です。