ワークスタイルデータによる従業員マネジメントの高度化

「採用精度向上・効果の最大化」「従業員パフォーマンス向上」「健康(心・身体)経営の実現」「インシデント発生抑止」「退職・休職の未然防止」の実現

変わりゆく労働環境において急務となる人材資源の価値最大化

将来的な労働人口の減少や働き方改革の推進、グローバル化、従業員の流動化など、雇用・労働環境の変化は激しさを増し、「人材資源の価値最大化」への取り組みの重要性は高まり続けています。特に従業員にまつわるマネジメントリスクは複雑化かつ増加の一途をたどっており、加速度的に変化する社会で日本企業が競争力を維持・向上するには、従業員に関する多様なワークスタイルデータを解析し、それに基づき効果的な施策を実施することが急務です。

PwCのアプローチ:多角的なデータ分析によるマネジメントリスクへの打ち手

PwC Japanグループが提供するEmployee Insight Solutions(EIS)は、従業員マネジメントの高度化を目指す企業の施策を包括的に支援するソリューションです。AIやアナリティクスを活用した上で従業員のあらゆるデータを解析し、人材ライフサイクルに合わせた分析モデルを作成、従業員のマネジメントリスクへの打ち手を講じます。従来多くの企業が取り組んでいる従業員のパフォーマンス向上だけでなく、不正行動リスク検知や生活習慣の改善支援もカバーしており、人材資源の価値最大化を模索する企業の課題解決を多面的に支援します。

AI活用で可能になる高度なリスク要因探索・予測

EISは、AI活用を主軸にしたアプローチです。従来、人材マネジメントに関するデータ分析では、過去の経験や既知のルールをベースに推測できる範囲で仮説を立て事後に検証する手法が一般的でした。EISでは、収集したデータの分析にAIを活用することにより、仮説がなくとも特定の傾向を網羅的に察知することができ、また、パターン解析することにより浮き彫りになった特徴から、将来起こりうるシナリオを予測することも可能です。

そのため、例えば経費の私的流用や情報漏えいなどのインシデント抑止を目的としたコンプライアンス領域の分析の場合、網羅的にリスクにつながる因子を予測・特定することができ、不正トランザクションの早期発見・対応が可能となります。従業員のパフォーマンス・定着においては、勤怠情報に加えてメールやカレンダーなど、働き方に関する粒度の細かなデータを分析。それによりボトルネックや課題を把握し、ハイパフォーマー 行動特性抽出や組織の労働生産性向上といった働き方改革のための施策展開に有益な情報を提供します。また、エンゲージメントとの相関性について関連性の高い項目を抽出することで、定着を高める施策検討のインプットとして活用することも可能です。

健康経営の実現を目的とした分析では、原因を見つけにくい生活習慣病に対して、健康診断結果から最も改善効果がある生活習慣を推測。従来の、測定値がしきい値を超えるか否かの判断に加え、従業員の健康、引いては将来の健康リスクに備えた日常生活の過ごし方を提案することで、従業員の健康の維持と組織基盤の底上げを実現します。PwCが従来有していたナレッジや経験にAIやアナリティクスなどの先端テクノロジー活用で可能になる要素を加え、クライアントの従業員に関する課題解決をさらに支援します。

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主要メンバー

北崎 茂

パートナー, PwCコンサルティング合同会社

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三善 心平

ディレクター, PwCコンサルティング合同会社

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奈良 隆佑

シニアマネージャー, PwCアドバイザリー合同会社

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