藤田悠

近年、企業内に蓄積されたさまざまなデータを活用し、より客観的な意思決定を目指すピープルアナリティクスなど、「データドリブンな人事施策」への注目が高まっている。ただし、その実践には課題も指摘されている。たとえば、人事チーム内に「データ分析の専門家」がいなければ、多くの企業はその作業を“外注”することになる。しかし、業者が提供するサーベイや分析ツールを活用しても、「分析結果を眺めて終わり」になってしまうケースも少なくないのだ。「本当に意味のある分析をしたいのなら、日本企業は“データドリブン人事の内製化”を目指したほうがいい」──そう指摘するのは、さまざまな企業とコラボレーションしながら、リーダーシップやチームワークの研究を日米で行ってきた早稲田大学准教授の村瀬俊朗さん。データに基づいた人事施策を「素人集団」が自前で実現するにあたっては、いったいどんな思考法が必要になるのか──？ 具体的な成功事例とともに、そのコツを聞いた。