所員の著書

大湾秀雄
『日本の人事を科学する―因果推論に基づくデータ活用』
(日本経済新聞出版社, 2017年6月)

2017.7.10更新

日本の人事を科学する

まえがき

第1章 なぜ人事データの活用が必要か――人事部が抱える問題


・PDCAのない世界
・グーグルはなぜ人をひきつけるのか
・なぜデータが活用されないのか
・利用可能なデータはより広がっていく
・政府もデータ活用を後押し
・制度変更を、より賢く、スマートに
・いま何をすべきか
・問題意識がなければ、人事データは活用できない

第2章 統計的センスを身につける


・視覚的に捉えることの重要性
・相関と因果
・人事デ-タの強みは、個人レベルの豊富な情報
・回帰分析はデータ活用の基本
  テクニカルノート:回帰分析の基本モデル、最小二乗法とは?
・さまざまな指標で分析
・個人の異質性:もともと特別なオンリーワン
・差分を取る
・時系列グラフで、制度変更のビフォー・アフターをみる
・散布図・時系列グラフの限界
・統計的センスとは
  テクニカルノート:相関係数とは?/統計的に有意であるとは?
  さらに学びたい読者のために

第3章 女性活躍推進施策の効果をどう測ったら良いか


・女性活躍推進は日本の成長に欠かせない
・なぜ企業での女性活躍は進まないのか
・人事データを使って、できること
  テクニカルノート:もっとも標準的な賃金の回帰式、ミンサー型賃金関数
  テクニカルノート:将来の管理職女性比率を予測する/ローレンツ曲線とは?
・施策と人事データ活用を結びつける
  テクニカルノート:プロビットモデルとは?/分位点回帰とは?
  特別コラム:佐藤博樹・武石恵美子著『職場のワーク・ライフ・バランス』
  さらに学びたい読者のために

第4章 働き方改革がなぜ必要か、どのように効果を測ったら良いか


・女性の活躍と少子化のジレンマ
・働き方改革は男性がターゲット
・日本で男性の育休取得が進まないのはなぜか
・働き方改革の効果を検証するときの問題点
・内生性の問題に対処して効果を検証するには
・実験を用いた効果測定の実例
・労働時間の平準化の問題
・早期のコーディネーションを通じ作業時聞を平準化した例
  テクニカルノート:内生性の問題とは?/マッチング法と回帰不連続デザイン
  さらに学びたい読者のために

第5章 採用施策は、うまくいっているか


・自社の採用力をつくる、三つの力
・好景気でも不景気でも、採用力のある会社は強い
・景気の良し悪しで、採用者の評価や離職率に変化はあるか
・採用時の情報はその後のパフォーマンスを予測できているか
・「相関関係がなかった=有用ではなかった」ではない
・より正確な分析を行うため
  テクニカルノート:ヘックマンの2段階推定法とは?
  特別コラム:服部泰宏著『採用学』
  さらに学びたい読者のために

第6章 優秀な社員の定着率を上げるためには何が必要か


・離職を理解するキーワード――人的資本
・年功賃金を活用する
・定着率を上げるために、まず何をチェックすべきか
・労働条件、職場環境は離職の重要な決定要因
・人々は会社を去るのではない、悪い上司から去るのだ
・離職率が低ければ良いという訳ではない
・仕事の魅力を高めるということ
  さらに学びたい読者のために

第7章 中間管理職の貢献度をどう計測したら良いか


・終わりを迎えた、「多数を管理職へ」の時代
・人事データから、中間管理職の貢献度を明らかにする
・中間管理職――生産性を押し上げる四つの役割
・評価における「評価バイアス」の問題
・多面評価から、管理職の貢献度を推計する
・管理職登用は大きな転換点に
  テクニカルノート:固定効果モデルを学ぶ
  さらに学びたい読者のために

第8章 高齢化に対応した長期的施策を今から考えよう


・超高齢社会に、企業がすべきこと
・定年延長で60歳社員を活かす
・定年延長で目指す給与プロファイルとは?
・再雇用制度の見直しで、定年社員を活躍に導く
・介護問題に直面する社員の把握と情報提供の重要性
・介護問題による管理職不在の事態に備える
  さらに学びたい読者のために

第9章 人事におけるデータ活用はどう発展するか


・人事データ活用が重要性を増す背景
・検討したいサクセッション・プランの導入
・短期インセンティプがより重要に
・可能性広がる、ネットワーク情報
・本書に込めた思いと課題

あとがき
索引

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