「日本の人事を科学する」で人事にデータサイエンスを活用する #書籍紹介

中間管理職になると，部下の業績や行動を評価をする，という仕事が増える。業績評価はボーナスに直結するし，行動評価は昇進に直結する。正しく評価をしていくためには，必然的に部下と向き合う時間を増やしていく必要がある。そのため，これまでのキャリアと今のキャリアの間に，ギャップを感じるようになっていた。

これまでの自分のキャリアであったデータ分析を，現在の中間管理職の仕事に活かしていくために，大湾秀雄著「日本の人事を科学する―因果推論に基づくデータ活用」を読んでみた。

本書の章立てを見てみると，

といった具合に，よくありそうな問題を題材にしている。

私が所属している企業はいわゆるJTC (Japanese Traditional Company)だが，人事部はかなり頑張っていて，時代に即したさまざまな施策を行なっている。私の所属しているIT部門でも，管理職であればこれらの施策の影響を少なからず受けるので，いずれも身近な話題だ。

本書では，人事施策に関する評価を行なうための様々な数理モデルが提案されている。たとえば，採用した人の「評価」や「離職率」といった指標を，就職内定率，性別，勤続年数といった説明変数で説明する回帰モデルなどが提案されている。

さらに，単にモデルを説明するだけでなく，因果推論の観点から，評価の際に注意するべき点なども説明している。例えば第5章には以下のような問題点が紹介されている。

またこれらの問題点を指摘するだけでなく，章の後半にはその対策(ヘックマンの2段階推定法など)が紹介されているので，実際にデータ活用する際に参考になる。

人事データ分析に関する様々な課題と技法が紹介されており，とても参考になるが，実践しようとした際に一番の障壁となるのは，データがそろっていないことだと考えられる。

会社によっては，データ分析しやすい形でデータが蓄積されていないところも存在しうる。また，人事関連のデータはセンシティブなものが多い。そのため，業績評価や行動評価のデータは管理職しか触れることができなかったり，採用や離職に関するデータであればデータ閲覧がさらに制限される。

人事データを分析する際には，人事部門と相談し，データ蓄積の仕組みを導入したり，データにアクセスできるようにしてもらうなど，人事部門の巻き込みが重要である。また，他部門を説得するためには，データ分析ができた時のメリットを説明するための仮説出しも重要になってくる。

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