テンプレート 人事規程見直し時の確認項目テンプレート
この記事では、人事規程の見直しについて、改定作業で見落としやすいポイントを整理します。人事規程の見直しは、法改正対応や制度変更のタイミングで発生しますが、対象となる条文の修正だけに集中してしまい、関連する規程や運用ルールとの整合性、社員への...
2026-06
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テンプレート 中途入社オンボーディングチェックリスト
この記事では、中途入社者の受け入れ、いわゆるオンボーディングで見落とされがちなチェック項目を整理します。中途入社者は新卒と違い「社会人経験があるから大丈夫」と思われがちですが、前職と現職では使うツール、社内ルール、暗黙の文化がすべて異なりま...
AI活用・データ設計 人事システムの乱立がデータ活用を妨げる典型例
この記事では、人事システムそのものが社内で乱立してしまい、データ活用がそもそも難しくなっている会社のパターンを整理します。「勤怠管理はA社のシステム、給与計算はB社、採用管理はC社、評価制度はD社のシステムを使っている」というように、目的別...
AI活用・データ設計 勤怠データと評価データがつながらない会社の設計ミス
この記事では、勤怠データと評価データがうまく連携できていない会社で、何が起きているのかを整理します。「残業が多い社員ほど評価が低い」「特定の部署だけ離職前に欠勤が増える」といった傾向は、勤怠データと評価データを並べて見れば気づけるはずのもの...
採用・定着 中途採用の「カルチャーフィット」判断が属人化する罠
この記事では、中途採用の選考でよく使われる「カルチャーフィット」という言葉が、選考基準を属人化させてしまう問題について整理します。中途採用の面接後、「スキルは申し分ないけど、カルチャーフィットが少し気になる」という理由で不採用になる候補者は...
テンプレート 36協定届出前にチェックすべき項目リスト
この記事では、労務管理の基本である36協定について、届出前に確認しておきたい項目を整理します。36協定(時間外労働・休日労働に関する協定届)は、多くの会社が毎年ほぼ同じ内容で更新し、いわば「年に一度の定例業務」として扱われています。しかし、...
AI活用・データ設計 ピープルアナリティクスを導入する前に決めるべきこと
この記事では、ピープルアナリティクスを導入する前に決めておくべきことを取り上げます。「ピープルアナリティクスを始めよう」という話になると、多くの会社はまず分析ツールの選定から動き出します。しかし、ツールを入れただけで現場が使い続けられるよう...
採用・定着 採用面接で聞いてはいけない質問、実は法的リスクがある
入社よりも前の段階、つまり採用面接にも、会社が悪気なく法的リスクを抱えてしまっている場面があります。この記事では、採用面接で聞いてはいけない質問と、その背景にある法的根拠について整理します。面接官の多くは「人柄を知りたいから」「アイスブレイ...
評価制度 制度変更で従業員の反発を招く会社に共通するのは、「組織コンセプト」の欠如である
この記事では、制度変更が従業員の反発を招きやすくなる根本的な原因について整理します。人事制度を変えるとき、多くの会社は最初に等級の段階数や評価回数、賞与配分といった「制度の中身」を議論しがちです。もちろんそれも重要ですが、制度変更で本当に難...
AI活用・データ設計 AIで離職予測をやろうとして失敗する会社のパターン
人事データの項目の定義がそろわないまま、AIを使った離職予測に取り組もうとすると、大きな失敗につながります。この記事では、AI離職予測の導入でよく見られる失敗パターンを整理します。「AIを使えば離職を予測できる」という期待から、ツールやベン...