ピープルアナリティクスで社員のパフォーマンスを最大化する

ミツカリを導入する前の課題

元々弊社は一人ひとりの才能と情熱を解き放つためのさまざまな取り組みをしています。社外の方もご存知かもしれませんが人材開発会議や1on1などの施策を行い、社員のパフォーマンス向上に向き合ってきました。一方で人事データを使ったデータを生かした人事施策の決定という点はまだまだやれる余地があると思っていました。

事業の側面では「マルチビッグデータカンパニー」として他社にはできないヤフーならではの新たな価値の創出を行う方針を発表しています。お客様にデータ活用を提言しているフェーズでもあり、人事としてもデータドリブンな挑戦を行いたいという社内の機運も高まっていました。

ミツカリを選んだ理由

個人のスキルや評価のデータは社内で整理できていましたが、個人の資質の部分は自社のデータだけでは難しいと感じていました。そこで外部のサービスを利用しようと5社程度のサービスを比較する中で
・分析に適した形式でのデータ取得が可能
・必要な関係性や個人の資質データが出てくる
・登録の手続きが簡単で調査をすぐに始められる
という観点でミツカリのサービスを利用開始を決めました。

また、人事のデータ分析において「配置の最適化」「人と人との相性」というテーマを考える際に「個人と個人」や「個人と組織」の比較データを簡単に取れるという点も魅力でした。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

分析の中ではソーシャルスタイル分析では傾向がはっきりと出ていることがわかりました。まだマネジメントに慣れていない社員などにコミュニケーションのサポート材料として使ってもらうなど、すぐに活用できるイメージが沸いています。

期待している点は、アンチパターンの分析です。少ないですが一部存在する類似度とパフォーマンスの相関が見られないケースを加味してマッチ度の精度を高めていきたいです。ミツカリがもたらしてくれる相性のデータと社内のデータを掛け合わせて個人が成長できる環境を整えていければと思っています。