2023年4月17日 / 最終更新日 : 2023年4月12日 daisuke.miyanaka データ分析 弊社代表取締役の宮中大介が日本ファシリティマネジメント協会（JFMA）にて講演 さる4/15（土）に弊社代表取締役の宮中大介が日本ファシリティマネジメント協会（JFMA）品質評価手法研究部会にて「心理学の知見を活用したFMの品質評価のヒント〜ファシリティの利用者に対する影響にかかる心理学的な評価〜」 […]
2022年12月21日 / 最終更新日 : 2022年11月16日 daisuke.miyanaka データ分析 組織サーベイ開発の落とし穴 弊社には組織サーベイ開発のためのコンサルティングのご依頼を多く頂きますが、これまでにも組織サーベイを開発したもののリリースしたら売れなかった、あるいは顧客企業に導入されても利用が継続されなかったというお悩みをよく耳にしま […]
2022年4月30日 / 最終更新日 : 2022年4月30日 daisuke.miyanaka お知らせ 案件事例を追加しました 弊社ウェブサイトの案件事例を更新しました。 「ストレスチェックデータの分析」、「エンゲージメントサーベイの開発」について弊社が関わった事例をもとに解説しています。 以 上
2021年11月9日 / 最終更新日 : 2021年11月9日 daisuke.miyanaka お知らせ 現在開発中のエンゲージメントサーベイの無料トライアルへの参加企業・団体様を募集します 現在、弊社が外部企業様と開発しておりますエンゲージメントサーベイの無料トライアルに参加頂ける企業様、団体様を募集しております。 本エンゲージメントサーベイは、従業員がいきいきと働き、組織への愛着を持って働くために必要とな […]
2021年3月22日 / 最終更新日 : 2021年2月7日 daisuke.miyanaka データ分析 ピープルアナリティクスにおけるフィードバックの考え方 はじめに ピープルアナリティクスでは解析結果をフィードバックすることが多くあります。たとえば、従業員に実施したアセスメントの結果をフィードバックする、あるいは組織の状態分析した結果を管理職にフィードバックする等があります […]
2021年3月16日 / 最終更新日 : 2021年2月5日 daisuke.miyanaka データ分析 ピープルアナリティクスに役立つ最近の書籍 以前弊社ブログにてピープルアナリティクスを進める第一歩として、従業員満足度と離職意思の関係のように、概念と概念の間の関係性（＝モデル）を想定することが有用であると説明しました。モデルを想定する際には、心理学等で研究者が研 […]
2021年3月3日 / 最終更新日 : 2021年2月19日 daisuke.miyanaka データ分析 ピープルアナリティクスの初めの一歩を踏み出すには② はじめに 前回はピープルアナリティクスを開始するポイントとして、分析に適したデータを用意することを述べました。今回はピープルアナリティクスを始める上でもう一つ大事な点について説明したいと思います。それは「モデルの設定」で […]
2021年2月3日 / 最終更新日 : 2021年1月28日 daisuke.miyanaka データ分析 ピープルアナリティクスの初めの一歩を踏み出すには① はじめに 弊社ではこれまで多くの企業様のピープルアナリティクス導入を支援して参りましたが、その際にネックとなることが多いのは、企業内のデータです。分析しようするデータが分析に適した形で保存されていないため分析ができない、 […]
2021年1月12日 / 最終更新日 : 2021年1月15日 daisuke.miyanaka データ分析 大学等の研究機関との共同研究のポイント はじめに かつては「象牙の塔」とも揶揄された大学等の研究機関ですが、最近は企業と共同研究を行うことも珍しくありません。人事・ヘルスケア領域の企業においても、大学等の研究機関と共同研究を行い研究者が有する知見やノウハウを活 […]
2020年12月23日 / 最終更新日 : 2020年10月2日 daisuke.miyanaka データ分析 人事部門のデジタル化（DX）の前に考えるべきこと 今年9月に菅総理大臣が誕生して以来、「デジタル化」の動きが加速しています。これまでもデジタル化、IT化の必要性は叫ばれておりましたが、その動きは鈍い状態でした。新型コロナウイルスの感染拡大により、政府や企業、学校、医療機 […]
