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【運営からのコメント】
戦略的に人材管理を行うためには、組織の中でデータを集めて、集計・分析するだけでなく、実際にアクションを起こすことが重要です。本講義では、「ピープルアナリティクス」を用いた、従業員の信頼が醸成される組織づくりを学びます。

【講師紹介】
株式会社シンギュレイト代表取締役。
学位：博士（理学）。
専門分野は、データ分析、ピープルアナリティクス、認知科学。
サイエンス（学術）とビジネス（実務）を往還する視点で、イノベーティブな組織・働き方・人材・コミュニケーションのあり方を提案する。

【講師コメント】
講義では、人事におけるデータ分析である「ピープルアナリティクス」について、学術研究と実務の両方の観点から解説します。また、データ分析という方法論に留まらず、イノベーションを目指した組織におけるデータ分析という目的を設定し、議論を組み立てていきます。

【レベル】
初級～中級

【キーワード】
人事・組織論・コミュニケーション・データ分析・心理学・社会科学

【この講義で目指すこと】
・ピープルアナリティクスを用いた人事関連のデータ分析の理解
・コミュニケーションに関係する心理学や社会科学の知見の把握
・AI時代のデータ活用技術の涵養

【お薦め】
・人事担当者の方
・社内コミュニケーションを向上させたい方
・科学的なデータ分析の技術を磨きたい方

第１回：人事データ分析 〜 ピープルアナリティクス
初回講義では、人事業務、人事データ、データ分析技術の概要にふれながら、ピープルアナリティクスの基本を紹介し、その後、課題や意義について議論します。
また、世界中で話題になっているAIシステム（ChatGPTなど）について考え、Foundation model（基盤モデル）のコンセプトを土台に、AIと人間の新しい協働について展望します。

第２回：人事と人事データ
この講義では、企業組織における人事業務やを解説し、活用すべき人事データとピープルアナリティクスの概要を紹介します。人事でのデータとその分析内容も紹介しながら、どのように組織の変革を行なっていくかについて学びます。
具体的には、1on1（2人でおこなう対談形式のミーティング）や会議の音声データ、ビジネスチャットの会話データなどのデータ活用事例を紹介します。

第３回：ピープルアナリティクスで利用するデータ分析技術
人事担当やベンダーなど、ピープルアナリティクスに関わる実務者の背景は様々です。工学や情報学、心理学、経済学など異なる分野を学んだ方々が、それぞれの方法論でデータ分析をしています。この講義では、記述統計学、推計統計学、機械学習といった方法論を概観した上で、ピープルアナリティクスの目的と方法論を改めて整理し、データや分析結果の見方を養います。
さらに、因果関係の理解（因果推論）と対比しながら、ピープルアナリティクスの役割を考えていきます。

第４回：イノベーションを目指したピープルアナリティクス
最終回は、「信頼」や「ソーシャルキャピタル」のキーワードをもとに、新しい組織や働き方、ピープルアナリティクス、そして、マネジメントAIについて展望します。
多くの産業が情報化していく中で、情報や知識の創出、その流通と意思決定がイノベーションの鍵となります。そのためにも企業人がアップデートして学ぶべき、個人の科学（心理学など）や組織の科学（社会科学など）の知見を解説します。