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