【書籍】人事にもデータサイエンスを！初心者からの統計解析　書籍「『人事のためのデータサイエンス』ゼロからの統計解析入門」発売

公開日: 2018.06.13
更新日: 2024.05.29

企業の人材育成を支援する株式会社リクルートマネジメントソリューションズ（本社：東京都品川区、代表取締役社長：藤島敬太郎）は、6月13日（水）に書籍「『人事のためのデータサイエンス』ゼロからの統計解析入門」を中央経済社より出版いたします。

マーケティング、生産管理、研究開発など、さまざまな場面でビックデータや人工知能が活用される中、人事領域でも「HR（Human Resource）アナリティクス」「ピープル・アナリティクス」等、データ活用を表す言葉が見られるようになってきました。
合わせてデータ管理や分析のためのツールも市場に出てきていますが、人事施策の効果向上につながるようなデータ活用はまだまだ進んでいないのが実態です。例えば、昨今の働き方改革で注目を集める「長時間労働」に関して、「従業員の実働時間を『データで確認』」はしていても、「長時間労働になる従業員とならない従業員の特徴を『データで分析』」している企業は多くはありません。
本書は、15年間にわたって企業の人事課題解決支援のために人事データの研究・分析に携わってきた筆者が、データ分析、特に統計解析の経験がない方に向けて、人事データ活用を始めるためのコツ・ノウハウをわかりやすく解説した入門書です。「どんな手法があるのか」「どのような場面で使えるのか」「分析結果はどのように読み取ればいいのか」等、具体的なテーマを例に、分析方法を紹介すると共に、データ活用の経験がない企業が土台を作り上げるプロセスについてご紹介しています。

人事の実務で、勘や経験だけに頼らない効果的な人事施策を可能とする「統計解析を使ったデータ分析」のイメージを、人事の皆様にお届けしてまいります。

■タイトル
「『人事のためのデータサイエンス』ゼロからの統計解析入門」
https://www.amazon.co.jp/dp/4502266310/ref=cm_sw_r_cp_ep_dp_MuYfBbYZ45GA5

■目次
[Part1 人事データ活用のイメージを具体化する]
第1章人事データ活用とは
第2章人事データ活用への関心が高まっている背景とは
第3章人事データ活用の土台づくり
第4章人事データ活用のPDCAサイクル

[Part2 人事データの特徴を把握する]
第5章人事データの性質を理解する
第6章人事データを見える化する
第7章人事データの特徴を数で表す

[Part3 統計解析で人事データを活用する]
第8章統計解析の基礎
第9章高業績者の行動特性をあぶりだす ―対応のない t検定
第10章研修効果を確認する ―対応のある t検定
第11章職種別の性格特性の差を確認する
―対応のない１要因の分散分析
第12章職種別・業績別の性格特性の差を確認する
―対応のない２要因の分散分析
第13章満足度と離職意向の関係性を分析する ―相関分析
第14章活躍人材を予測する ―回帰分析
第15章管理職行動の構造を明らかにする ―因子分析
第16章持続的成長モデルを検証する ―共分散構造分析

■著者紹介

入江崇介（いりえしゅうすけ）
株式会社リクルートマネジメントソリューションズ HR Analytics & Technology Lab 所長
2002年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻にて修士課程（学術）修了後、HRR（現リクルートマネジメントソリューションズ）入社。アセスメント、トレーニング、組織開発の商品開発・研究に携わり、現在は人事データ活用や、そのための測定・解析技術の研究に従事する。

＜筆者コメント＞
本書のコンセプトは、「人事のためのデータ活用の実務書」です。よって、人事実務での適用場面とセットで統計解析手法のエッセンスを紹介しています。また、データ活用の風土作り、データ活用のPDCAなど、人事実務面での留意点も紹介しています。「これから人事データ活用を始めよう」という方は、ぜひご一読ください。

＜これまでに執筆した記事＞
・「二要因の分散分析」で職種別・業績別の仕事満足度を比較する
　（https://www.recruit-ms.co.jp/issue/column/0000000667/）
・「分散分析」で職種別の仕事満足度を比較する
　（https://www.recruit-ms.co.jp/issue/column/0000000645/）
・経営人材育成の効果に影響を及ぼす要因
　（https://www.recruit-ms.co.jp/research/study_report/0000000643/）
・人事データ分析を阻害する「3つの壁」と「１つの落とし穴」
　（https://www.recruit-ms.co.jp/issue/feature/0000000620/）
・「t検定」で平均の差を比較する
　（https://www.recruit-ms.co.jp/issue/column/0000000610/）