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GDPR（EU一般データ保護規則）は、遠いヨーロッパのことだから日本の本社には関係ないという誤解もいまだに散見されるが、違反時に高額な制裁金が課される可能性があり、財務的なインパクトや評判リスクの大きさは計り知れない。また、ライバル企業の訴訟戦略に巻き込まれるリスクもあり、対応の遅れは命取りになる。

先日、フィラデルフィアで開催されたペンシルベニア大学ウォートンスクールが主催する「ピープル・アナリティクス・カンファレンス」（People Analytics Conference 2017（以下PAC））に参加してきた。その名の通り、ヒトに関するデータをどう活用していくのか、多くの企業や教授が最先端の事例を議論するカンファレンスである。ここで感じた人事領域の大きな潮流を踏まえて、日本の人事にも訪れる大きな変化についてまとめたい。

企業は変化が激しい市場に合わせ、統合された需給コントロールを実施する必要がある。サプライチェーンの個別機能の最適化だけではなく、他部門を含めて全体最適を目指した構造改革が必要となっている。この構造改革をどのように実現していけばいいのか。

日立製作所では、以前から人事領域におけるデータ分析に着目しており、2016年には自社における新卒採用にピープルアナリティクスの考え方を取り入れた。今回は、実際の取り組みの概要から、得られた効果、苦労話に至るまで、本取り組みを牽引した人財企画部 タレントマネジメントグループの中村亮一氏に話を聞いた。

国際化、多極化を進めている企業はグローバルサプライチェーンのリスクにどう向き合うべきか。価格変動（原料、為替、エネルギー）はある程度統制可能なリスクだが、自然災害や地政学リスクへの対応は難しい。日本企業の課題、（1）テクノロジーを活用したグローバルリスクマネジメントと、（2）数値管理に基づく経営戦略との連携の2つについて考えてみる。

昨今、企業の中期経営計画や年度計画には必ずといっていいほど「コスト削減」「最適化」といった表現が見受けられる。特に間接材コスト（一般的に、販管費）については経営側も現場側も普段の注目度が低く、現場も方法がわからずに混乱する。このような状況を打破するためには「2つの城門」を突破する必要がある。

本連載ではこのあと3回にわたり、この「ピープルアナリティクス」に関して日本国内でも先んじて研究・調査・取組みを行ってきた産学の有識者に、彼らから見た日系企業の実情と今後の展望について、生の声を聞いていく。第1回は慶應義塾大学の岩本隆特認教授に聞く。

M&Aで海外の会社を買収する日本企業が増えている。しかし、買収後も運営を「自治」の名のもとに海外子会社に任せているため、買収のメリットが発揮できていないケースが多い。効果創出のキーワードは「業務機能配置の最適化」。なかでも「購買機能の集約」は効果が高い。さらに「プリンシパルモデル」によってさらなる効果を創出することが可能となる。

「CLMVT」とは、カンボジア・ラオス・ミャンマー・ベトナム・タイの5ヵ国、つまりASEAN諸国の中でも特にタイを中心に地続きになっている地域を指す言葉だ。この地域が1つの経済圏として立ち上がろうとしている中で、日本企業はどのようなサプライチェーンを築くべきかを考える。

ピープルアナリティクスとは、簡単に言えば人事の領域におけるビッグデータ分析を指す言葉である。ビッグデータの概念が企業の「人事の先進性」を指し示す新たな基軸となってきている。

サプライチェーン・マネジメント重要性が叫ばれ始めてから、すでに四半世紀が経とうとしている。しかし今、企業のグローバル化がサプライチェーンの新たな仕組みを生み出し、新しいオペレーションの方法論を打ち立てている。世界で成功している企業の例を紐解きながら、サプライチェーンの進化を語っていく。

調達・購買の合理化とコンプライアンス強化をテーマとする「SAP Ariba コマース イノベーション フォーラム」が7月28日開催された。その模様と、各スピーカーから提起された日本企業が抱える調達・購買をめぐる課題と解決策などについてリポートする。

1月、ＩＢＭは立て続けにビジネス界を驚かせた。最初は、2008年第4四半期の業績発表。この不況でIT業界を含むほぼ全産業で企業収益が悪化する中、ＩＢＭは純利益が前年同期の40億ドルから12％増の44億ドルになったと発表、2009年の見通しも明るいと強気に出たのだ。しかし、その数日後、2800人とも4000人とも言われるレイオフが同社で行われているという報道が世界を駆け巡った。好調な業績の中でなぜ？このふたつのニュースは実は無関係ではない。