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...
AI活用・データ設計 
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...
AI活用・データ設計 人事データを統合する前に整理すべき「項目の定義ズレ」
退職面談で得られる情報も、評価データも、勤怠データも、本来であれば組織全体の傾向を把握するために統合して活用したいものです。しかし、いざ人事データを統合しようとすると、最初の壁になるのが「項目の定義がシステムや部門ごとに揃っていない」という...
テンプレート 退職面談(エグジットインタビュー)の質問リストひな形
評価面談が在籍中の認識をすり合わせる場であるのに対し、退職面談(エグジットインタビュー)は退職という決断が固まった後に行う、組織にとって最後の情報収集の機会です。今回は、その質問リストの基本的なひな形を整理します。退職面談は「お疲れさまでし...
テンプレート 評価面談シートのテンプレートと使い方の注意点
入社後の定着を支える仕組みと同じくらい重要なのが、入社後も継続する「評価面談」の運用です。今回は、評価面談シートの基本的なテンプレートと、運用時に陥りやすい注意点を整理します。評価面談シートは多くの会社で導入されていますが、「項目だけ用意し...
採用・定着 オンボーディング設計を間違えると離職率が上がる理由
採用の入口を整えても、入社後の受け入れ方が整っていなければ、せっかく採用した人材が早期に離職してしまいます。今回は、その入社後のフェーズ、「オンボーディング」の設計ミスに焦点を当てます。オンボーディングは「入社初日に説明会をする」「マニュア...
採用・定着 リファラル採用がうまくいかない会社の構造的な問題
採用基準が属人化していると、採用手法を変えても同じ問題が形を変えて現れます。この記事ではその代表例として、多くの会社が期待した成果を得られていない「リファラル採用」を取り上げます。リファラル採用(社員紹介による採用)は、採用コストの削減や定...
採用・定着 早期離職が続く会社に共通する「採用基準のズレ」
「採用は順調なのに、3ヶ月以内にやめる人が多い」——これまで評価制度や管理監督者の運用を中心に取り上げてきましたが、今回からは「採用・定着」のテーマも整理していきます。最初に扱うのは、多くの会社が見落としている採用基準そのものの問題です。早...