Vol.184：「人材アセスメント4.0」その時代背景と最新動向

「優秀な人材」というのは時代とともに変わっていきます。
古代にまでさかのぼるとピラミッドや運河の建築、穀物の収穫などに
耐え得る体力が評価されたと想像できます。
現代でも「フォーチュン500」に入っている企業のCEOの平均身長は
米国全人口の平均より6.75cm高いというデータがあり、
リーダーの体格・体力は今でも重要な要素なのかもしれませんが、
データ活用が進む昨今では、優秀人材の見極めにおいて、
科学的アプローチにより、人材が将来にわたって
活躍するかどうかの「将来予測」まで可能になってきています。

そこで今回は、人材アセスメントについて歴史的変遷や
最新動向を解説したコラムのほか、データを活用した人事課題解決に取り組む際の
具体的な要点を解説したコラムをご紹介します。

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Vol.184　「人材アセスメント4.0」　その時代背景と最新動向
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-INDEX-
［1］　ヒトの見える化、そのカギを握る人材アセスメントとは？
［2］　人事データの課題――データで人事を変えるピープルアナリティクス［前編］
［3］　ＡＩ導入前にすべきこと――データで人事を変えるピープルアナリティクス［後編］

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［1］　ヒトの見える化、そのカギを握る人材アセスメントとは？
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「人材アセスメント4.0」の時代と称される現在、人材価値を客観的に測る技術は時代とともに変化し、
昨今では、人材価値を市場観点で把握して将来予測することまで可能になってきています。
本コラムでは、人材アセスメントについて歴史的変遷をたどった上で最新動向を考察します。

▼詳細はこちら＞＞
https://rc.persol-group.co.jp/column-report/201909020001.html

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［2］　人事データの課題――データで人事を変えるピープルアナリティクス［前編］
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「ピープルアナリティクス」や「HRテック」が注目を集めていますが、
それぞれどういう違いがあるのでしょうか。
また、ピープルアナリティクスに取り組むには、どういった点に気を付けるべきなのでしょうか。
パーソル総合研究所の人事コンサルタントとデータサイエンティストが解説します。

▼詳細はこちら＞＞
https://rc.persol-group.co.jp/column-report/201901300001.html

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［3］　ＡＩ導入前にすべきこと――データで人事を変えるピープルアナリティクス［後編］
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人事データの活用法として注目を集めるピープルアナリティクス。
その成果はどのように測ればよいのでしょうか。
また、そもそもピープルアナリティクスを始める前にクリアしておくべき課題もあるようです。
上の［前編］に続き、パーソル総合研究所の人事コンサルタントと
データサイエンティストが詳しく解説します。

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https://rc.persol-group.co.jp/column-report/201901300002.html

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