特徴01配属の最適マッチングを設計
個人のスキル・経験・志向性と、部署/職務ごとの要求スキル・文化・成果期待値を両面から捉え、最も成果を出しやすい配置をレコメンドします。背景にあるのは経済学のメカニズムデザイン（マッチング理論）で、本人の希望と組織の受け入れ可能性の“安定マッチ”を探索し、特定部署への偏りや現場の取り合いを最小化しながら、組織全体のパフォーマンスを最大化します。勘と根回しで決まっていた「誰をどこに置くか」を、説明可能な根拠をもった配属戦略に変えます。
ピープルアナリティクス
「人事」×「データサイエンス」で、“人”にまつわる意思決定を科学する。採用・配置・育成・定着を最適化するピープルアナリティクス支援
人材の採用・評価・配置・育成・定着といった人事領域では、属人的な判断や経験則に頼らざるを得ないケースが少なくありません。MyStoryの「ピープルアナリティクス」サービスは、統計学・機械学習を駆使して、人材データや行動データを科学的に分析。離職予測、ハイパフォーマー分析、スキルギャップ特定、エンゲージメント向上施策の設計など、“人”に関する意思決定をデータで支援します。
さらに、行動科学や組織心理学の知見を取り入れることで、単なる数値の分析にとどまらず、「なぜそうなるのか」「どう改善できるのか」を解明。人事戦略と組織開発をつなぐ実践的な分析ソリューションを提供します。社員一人ひとりのパフォーマンスを最大化し、組織全体の生産性向上へと導く――MyStoryのピープルアナリティクスが、データから“人”の可能性を解き明かします。
『ピープルアナリティクス』サービスの特徴
特徴02ハイパフォーマーの再現条件を特定
評価が高い人・成果を出す人は“カリスマだから優秀”で片づけてしまいがちですが、私たちはそこを曖昧にしません。計量経済学の枠組み（固定効果モデル・操作変数法など）や、切断・打ち切り・選択バイアスを扱うトービット／ヘーキット等のモデルを使い、部署・上司・案件難度といった環境要因を丁寧にコントロールしたうえで「本当に効いている要素」を抽出します。結果として“優秀な人の属人的な武勇伝”ではなく、“再現できる成功条件”として制度や育成に落とせます。
特徴03離職予兆と離職ドライバーを可視化
勤怠データ（残業時間や深夜稼働の偏り）、行動ログ（異動希望・面談頻度・エンゲージメント指標）、サーベイの回答傾向などから、機械学習モデルで離職リスクをスコアリング。単に“誰が辞めそうか”を当てるのではなく、職種・世代・勤務地などのセグメント別に「なぜ離職率が高まっているのか（評価への不満か、育成の不安か、負荷か、キャリア不透明感か）」を分解します。結果は現場マネジメントや人事施策（面談設計、業務再配分、処遇見直し）の優先順位づけにそのまま使える形で提示します。
特徴04採用戦略を利益目線で最適化
「どの人材を・どこから・いくらのコストで・どの職務に採るべきか」は、採用広報や母集団形成だけの話ではありません。産業組織論や人事経済学の考え方をベースに、(1)どのポジションが事業価値にどれだけ寄与しているか、(2)そのポジションは外部採用か内部育成か、(3)報酬・働き方・スキル要件をどう提示すれば惹きつけられるか、まで定量的に示します。倍率や応募単価だけでなく、“採ったあとにどれだけ活躍・定着するのか”まで含めた採用ポートフォリオを、人事と経営の共通言語にします。
ピープルアナリティクスの外注・委託をご検討中の方へ
ピープルアナリティクスは、単に「人事データを可視化する」だけではありません。採用・配属・評価・離職リスクといった経営に直結する論点を、エビデンスで説明し、次の打ち手まで落とし込むことが目的です。人事データ分析を外注する際の最大のポイントは、“分析レポートで終わらず、現場と経営の意思決定に使える形まで設計してくれるか”に尽きます。
MyStoryのピープルアナリティクス支援は、離職者予測モデル・ハイパフォーマー分析・配属マッチング・採用戦略の最適化など、人と組織の課題に特化したデータ分析サービスです。統計分析・機械学習に加えて、労働経済学・組織行動論・マッチング理論といった人事領域特有の知見を組み合わせ、経営課題（離職コスト、採用効率、後継者リスク等）にそのまま使えるアウトプットを提示します。
人事データ分析の外注・委託をご検討の企業様には、①課題のすり合わせ（何を意思決定したいのか）→②データ診断→③分析設計→④モデル構築→⑤現場での運用方法までを一気通貫でサポートします。「ピープルアナリティクスをやりたいが何から手をつければいいか分からない」「離職や配置を勘ではなく根拠で語りたい」といった状態から一緒にスタートできます。
MyStoryが選ばれる理由
- 人事特化
- 離職予兆の可視化、ハイパフォーマーの要因分析、配属マッチング、採用ROI改善など、人事・タレントマネジメント領域に特化したピープルアナリティクスを提供。一般的なBIダッシュボード作成ではなく、「誰を・どこに・今どう動かすべきか」という具体的なアクションまで提示します。
- 再現性
- 統計学・計量経済学（固定効果モデル、操作変数法、トービット/ヘーキットモデルなど）と機械学習を併用し、属人的な成功談ではなく“再現できる成功条件”を抽出。「優秀な人がなぜ優秀なのか」「どの職場が離職率を押し上げているか」を構造的に示します。
- 現場実装
- 分析だけで終わらず、配属・登用・面談・サクセッションプランといった実務プロセスに落とし込みます。たとえば離職ハイリスク者リストを人事とマネジャーでどう扱うべきか、どこまでアラート共有すべきか、といった運用ルールまで一緒に設計します。
- 透明性
- 課題定義→必要データ→分析アプローチ→モデルの精度→示唆→施策提案→想定インパクトを明示し、ピープルアナリティクス外注の費用根拠をクリアにします。「とりあえずAIが予測しました」でブラックボックスにしないことを徹底します。
委託費用について
ピープルアナリティクスの委託費用は、①テーマ（離職予測・配属最適化・採用戦略見直し等）、②データの粒度とクレンジング難度、③モデルの高度性と説明責任、④成果物（経営向けレポート／人事オペ用ダッシュボード／アラート運用設計など）、⑤スケジュールと関与体制によって変動します。小規模な離職リスクのスクリーニング検証は数十万円規模から、複数拠点・職種をまたぐ配置最適やサクセッションプラン策定を含む大型プロジェクトでは数百万円〜数千万円規模になるケースもあります。
MyStoryでは初回ヒアリング時に、目的（例：離職率を◯％下げたい／採用コストを◯％削減したい）、評価指標（KPI）、制約条件（保有データ・社内体制・スケジュール）を整理し、“今すぐやるべき最小スコープ”から“将来的に目指すモデル内製化”まで段階的なお見積りをご提示します。「まずはスモールスタートで検証したい」という形でも問題ありません。
よくあるご相談
ピープルアナリティクスを外注したいが、最初に何を渡せばいいのか分からない
→ まずは「どの意思決定で困っているか（離職？配属？後継者？）」を一緒に言語化します。その上で、勤怠・評価・異動履歴・サーベイ結果など、すでに社内にある人事データの棚卸しと品質チェックから着手します。いきなり高度なデータ基盤がなくても大丈夫です。
離職率が高い部署があるが、原因も対策も分からない。分析で本当に分かる？
→ 残業時間やシフト変化だけでなく、上司交代、評価フィードバックの頻度、キャリア不透明感など“辞めたい理由”は部署や年次ごとに違います。機械学習と統計モデルで「誰がハイリスクか」と同時に「なぜリスクが高いのか」をセグメント別に可視化し、面談・配置転換・育成投資など具体策に繋げます。
経営層に提示できる形にまとめてほしい。人事の勘頼みと言われたくない
→ 役員決裁向けのスライド・ダッシュボードも含めて納品可能です。たとえば「この職種をこの年収レンジで採れないと将来の事業計画が崩れる」といった、採用・配置・育成リスクを数値で示すことで、人事の提案を“コストセンターのお願い”ではなく“経営インパクトのある投資判断”として位置づけます。
