科学的人事（データドリブン人事）

定量データ・定性データを組み合わせ、社員を「マーケティングの顧客」と同じように科学的に理解・分析・支援する人事アプローチ。三室克哉・鈴村賢治・中居隆の著書「「科学的」人事の衝撃―HRテックで実現するマーケティング思考の人事戦略」が提唱するフレームワーク。

基本命題

人事の最終ゴールは「企業が成果を最大化すること」。そのために「人の理解」を突き詰めることが必要であり、これはマーケティングと同じ発想に相当する。

公式：

定量データ × 定性データ＝結果 × 理由

マーケティングで「頻繁に買っている客（結果）」を定量データでつかみ「なぜ買ったか（理由）」を定性データで明らかにするように、人事でも同じアプローチを採る。

全社員を対象とした適性検査（SPI・3Eテスト・CUBIC など）を実施し、その結果を多変量解析・データマイニング・AIで解析。社員間の類似性把握やハイパフォーマー分析に活用する。

成績とスキルの相関を算出し、本当に成果に結びつくスキルを特定する。苦手スキルの補完より強みスキルの伸長を優先。eラーニング・OJTとの連動が肝。

「楽しいか・難しいか・達成感はあるか」程度のシンプルな設問を高頻度（毎日〜月1）で継続収集し、時系列変化を追う。定性データにはテキストマイニング（HRテック）を活用。

ステップ1：情報を統合して見える化
    ↕（往復）
ステップ2：情報の活用
    ↓
ステップ3：利用者の拡大（マネジャーへの情報提供）
    ↓
ステップ4：動的データの収集（モチベーション把握）
    ↓
ステップ5：リアルタイムフィードバックによる高成果実現

ステップ1と2は「統合→活用→統合」の往復が前提。一度で情報収集が完結することはまれ。

管理系人事 → 戦略的人事 → 科学的人事

最終形はタレントマネジメント推進部が「経営・人事・事業部」のハブとして機能する構造。各事業部にも人材活用推進担当者を配置し、現場課題を仮説検証で解決する。

失敗パターン：

成功の鍵：