ピープルアナリティクスとは、企業に蓄積されたさまざまなデータを統計解析し、戦略的な人事・経営の意思決定や業務効率化などに活かそうとする取り組みの総称です。
「人」は数あるリソースの中で最も変化しやすく、そのマネジメントによって企業のパフォーマンスは大きく変化します。
「人の最大活用によって、企業のパフォーマンスを向上させること」をコンセプトに、戦略の実現に必要な人材像の明確化、適切な人材配置、効果的な人材開発などを支援します。
適正配置モデルの構築好業績に結びつく「行動特性」と行動特性を生み出す源泉である「能力特性」両者の因果関係と評価点との関係性によって異動後活躍できうる組織と職務を予測し、適所適材を実現します。
退職予測モデルの構築蓄積された社員の人事ビックデータを用い、機械学習手法など統計的手法によって退職者を予測する実効性の高い「退職者モデル」を構築します。退職確率を予測するモデルの構築により、退職前の個別対応が可能となり、先手を打つ人材活用を行います。
ハイパフォーマー分析社外アセスメントを活用した市場価値の把握や、パフォーマンスの高い社員の特性を分析。会社・個人の人材マネジメント（採用人材像の設定や選抜育成、適正配置）を支援します。
ピープルアナリティクスには次のような活用シーンがあります。「人」や「職務」の観点から社員の行動データを分析し、精度の高い人事を実現させます。
ハイパフォーマーの分析を通じて、次世代リーダーを発掘します。
また、適所適材による計画的な異動配置を通じて次世代リーダーの育成を進めてまいります。将来の会社を担うべき人材の発掘と育成の戦略化を実現させます。
科学的・客観的なデータによって社員のパフォーマンス・行動・コンピテンシーの特性を分析し、「場所」と「人」をベストマッチングできるスキームを構築。メンバーそれぞれが最適な環境で本来の能力を発揮することにより、「パフォーマンスの向上」と「リテンションの向上」を実現します。
メンバーそれぞれが最適な環境で本来の能力を発揮するため、職務の観点のみでなく、人の観点からも1人1人のベストな環境を探ります。科学的・客観的なデータにより、「人」と「人」の最適なマッチングを実現するスキームを構築することで、チームワークのケミストリーを向上させます。
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