2024年3月18日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka データ分析 プロ野球選手の活躍期間は何年？～ピープルアナリティクスの応用～ はじめに 日本のプロ野球もオープン戦が始まり、いよいよ今シーズンの動きが本格化しています。そこで今回は、ピープルアナリティクスの応用としてプロ野球選手の活躍期間を分析してみたいと思います。 ＜執筆者紹介＞宮中 大介。はた […]
2024年3月1日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka データ分析 ピープルアナリティクスを活用して離職率（残留率）を正確に計算するには？ はじめに 人的資本開示の観点や退職者の増加から離職率の分析が注目を集めるようになっています。そこで、今回は離職率や残留率の統計的により正確な計算方法について紹介したいと思います。 ＜執筆者紹介＞宮中 大介。はたらく人の健 […]
2024年2月12日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka セルフケア ChatGPTをセルフケアに活用してみる はじめに 2023年以降生成AIが社会のいたるところで影響を及ぼすようになりました。特に生成AIのうちChat GPTは無料版が提供されていることもあり、人々が生成AIの威力を感じる機会になっています。そこで、今回は 無 […]
2023年12月20日 / 最終更新日 : 2023年12月4日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 離職予防の科学⑤ はじめに これまでは日本における大企業の離職率を見てきました。今回は厚生労働省の調査をもとに日本全国の企業の離職状況について見てみたいと思います。 厚生労働省の資料から日本全体の離職率を探る 厚生労働省の資料のうち「令和 […]
2023年12月7日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 離職予防の科学④ はじめに 「離職予防の科学③」では、大企業の離職率は創業年数が短い企業ほど高い傾向にあることが伺えました。同時に企業全体の離職率では年代別の傾向が捉えられないことも述べました。一般に勤続年数が長くなると離職しづらくなるた […]
2023年11月23日 / 最終更新日 : 2023年11月13日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 離職予防の科学③ はじめに 初回に説明したように、学術研究の離職に着目した研究では対象サンプルが介護士や看護師に偏っており、企業勤務の労働者を対象にした研究が極めて少ない点について説明しました。そこで今回は、日本の大企業中心の離職率につい […]
2023年11月15日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 離職予防の科学② はじめに 離職予防を考える際に注意すべきは、予防したい離職のターゲットを明確にすることです。というのは、入社直後の離職いわゆる早期離職と、10年以上の中堅社員の離職ではメカニズムが異なると考えられるからです。離職に至るメ […]
2023年11月13日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka ピープルアナリティクス 採用面接で応募者のパーソナリティは見抜けるのか？ はじめに 昨今、従業員の不正、犯罪によって企業のブランドが傷つけられる事例が相次いでいます。経営者や人事部門の中には 採用時にそういった 不正を行うような人物を採用面接で見抜くことができないのかという意見があるかもしれま […]
2023年11月10日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 離職予防の科学① はじめに 現在、新型コロナウイルス感染症の影響が少しずつ弱まり、経済活性化に伴う人手不足の影響が出始めています。コロナ禍以前にも少子化の影響等で人手不足の影響が危惧されていましたが、コロナ禍後には中高年の転職増加等、人手 […]
2023年11月1日 / 最終更新日 : 2024年8月11日 daisuke.miyanaka エンゲージメント 組織サーベイに関する最近の動向 はじめに 近年、従来の従業員満足度調査やストレスチェックに加えてエンゲージメントサーベイ、パルスサーベイといった新しいタイプの組織サーベイを提供するベンダーが増えています。そこで今回は、組織サーベイをめぐる直近の動向につ […]
