友部博教/Hironori Tomobe

東大情報理工学で博士取得後、名古屋大→産総研→東大→DeNAなどを経てビズリーチ。
人事×データ・AI | ビズリーチWorkTech研究所所長 | noteで人事のデータ分析について発信中

[HRzine - 人事のWebメディア @HRzine_jp]

#ピープルアナリティクス についてゼロから解説する連載の第17回です。今回は前回に引き続き #オンボーディング がテーマです。オンボーディングの進捗をどの視点で確認し、どう判断するべきかを解説します。 https://t.co/DPnKPgKfnu

[うえむら @uemura_HR]

大企業のAI活用の論点が分かりやすく書かれた良記事。経営層、人事の意識変容・行動変容は必須だが、ここがボトルネ���クになることも多そう。

AI導入の明暗を分けるものとは？松尾研究所×ビズリーチが語る「AI時代の人的資本経営と人事の役割」 (1/2)|HRzine https://t.co/9Cym4tuYfl

[HRzine - 人事のWebメディア @HRzine_jp]

徐々に見えてきた #AI導入 に成功する企業としない企業の差。そこに人事は何が��きるのか。イベント「BizReach Conference 2026」より、松尾研究所 金氏とビズリーチ 友部氏の対談を取り上げる。 #人的資本経営 https://t.co/poD85MVXEo

[宮本佳林&Mg(マネージャー) @karin__miyamoto]

コードが書けないアイドルが、
AIと一緒に10時間配信のシステムを
全部作った話。
https://t.co/IHDrEc55um

技術面でまとめたものも書きました。
https://t.co/cW5CuIzF21

是非見てみてね！

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

おお！

MIXIが新たに導入した「報酬・評価・働き⽅」を⼀体で⾒直す人事制度――従業員を迷わせない「Valuesの体現」や「評価基準とフィードバック」 | 人事のプロを支援するHRプロ https://t.co/KMk04DxaPE

[HRプロ @hr_pro]

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👏納得感のある「人事制度」をつくっていくには
その3
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MIXIが新たに導入した「報酬・評価・働き⽅」を⼀体で⾒直す人事制度――従業員を迷わせない「Valuesの体現」や「評価基準とフィード���ック」

取材記事の詳細はこちらから👇
https://t.co/oqsvPvFwtj
💡インプットや部内の情報シェアにぜひご活用ください！

[Nao Tokui/徳井直生 @naotokui]

お待たせしました。Kindle版が配信されました!

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

「RE：勤怠革命」を目指して-労務とプロダクトチームで挑む勤怠締めのAutopilot-｜sakumaru https://t.co/jxtUIYiUEw

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

「育てた、というより、育った��

サクセッションと人材流動性の観点から参考になる記事

・後継者は突然選ばれず、複数事業を任される中で育った
・創業者が一気に退くのではなく、役割を分けて権限を移している
・個人依存の経営から、経営チームの意思決定へ移行している

https://t.co/h5BLfqlAut

[古屋 星斗 ひととしごとの研究者 @FuruyaShoto]

｢過剰学歴｣に関する、おそらく日本初の企業調査の報告書を公表しています。4000社以上の企業の組織戦略策定、採用・育成、マネジメントの直接的担い手に対し、職種別に「職務遂行に必要な教育水準」「採用時の教育水準」等を聞くことで、課題感と対応状況を可視化。「過剰学歴（over qualification）」の実態を検証しました
https://t.co/mXDT2x7xMl

[HRzine - 人事のWebメディア @HRzine_jp]

#ピープルアナリティクス についてゼロから解説する連載の第16回です。今回は #オンボーディング がうまくいっているか／いないかを正確に見極めるために、オンボーティングを4つの要素に分解し、各要素を把握するためのデータを紹介します。 https://t.co/JC3H2ZfhOY

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

連載中の記事が公開されました。オンボーディングの分析の2回目です。

[HRzine - 人事のWebメディア @HRzine_jp]

#ピープルアナリティクス についてゼロから解説する連載の第16回です。今回は #オンボーディング がうまくいっているか／いないかを正確に見極めるために、オンボーティングを4つの要素に分解し、各要素を把握するためのデータを紹介します。 https://t.co/JC3H2ZfhOY

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AIコードエージェントの記事ですが、「理解を手放さない」という視点はビジネス側のAI活用にも通じるかと。

開発ほどプロセスや検証方法が仕組み化されていない分、AIの成果物だけを受け取って理解を手放しやすい。

理解を手放さない - Shin x Blog https://t.co/hTrJgNwk7Z #Development

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

新卒一括採用はオワコンか　強まる即戦力志向、中途比率は5割超え
https://t.co/I6UiqJvEhR

人材獲得手法の標準だった新卒一���採用が揺らいでいます。若手が担ってきた業務はAIによる代替も進む中で、就活に臨む学生は将来のキャリアを見通すことが必要になりそうです。

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

"成果を文脈ごと言語化して、見える場所に置く"

エンジニアの成果、結局どう測ればいいのか｜kou https://t.co/LahokO31wp #zenn

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

AIに会社の地図を持たせたら、3年目社員のように働き始めた 〜精度とトークン効率を上げるオントロジーの実践〜｜kunpe (ymdpharm) @ymdpharm https://t.co/V567Yh7ANn

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

“この調査結果は、退職によって生まれた時間を健康管理や地域社会との交流に使うことで、結果的に脳の働きが向上する可能性を示唆している。”
「仕事を辞めるとボケる」は本当なのか？　ベトナム高齢者2000人超を早大などが分析 https://t.co/6NMp8xrREs

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

「ポケポケ」開発チームが直面した“いつまでも完成しない問題”　リモート×大規模な組織づくりの難しさ (1/4) https://t.co/FhJm8f0gk8 @asciijpeditorsより

[Prof. Danushka Bollegala @Bollegala]

最近学生の研究テーマを決めるためにLLMと相談することが多いです．以前なら軽く2，3週間がかかる作業ではあるが，最近一日くらいでできてしまうし，すごく楽しいです．大体次のパターンが多いです．

1.「解きたい問題，解けたら嬉しいなあ」的な問題は自分の中には常に数十個程度ありますので，これに関してはLLMを頼りません．研究のテーストというか，新規性・方針にも関わるので，これ自体はLLMに聞きません．

2. 解きたい問題を決めたら，それをどう解くかも大体自分なりに考えられるので，問題とともにこれもLLMに最初に説明します．ただ，一筋縄ではいかない問題ばかり抱えているので（だから研究テーマとして進めるやりがいがある）自分が考えた手法の問題点も自分でわかっているいることが多く，その「心配事」もLLMに合わせて説明します．結構長く，ダラダラした，まとまりのないプロンプトにはなりますが，気にせずLLMに投げます．

3. LLMは色んな提案をしてきますが，自分の研究テーストに合わないもの，必要以上に複雑なもの，LLMが見としている点は結果あるので，それを指摘しながら数十ランド相談していきます．その間にときどき，「今までをまとめましょう」的な「要約・整理」の回も設定します．これをしない��思わぬ方向にいってしまうブレストも多いので重要です．

4. 最後に「学生が理解���やすい・実行しやすい」プランとしてPDF化して出力させます．どのデータセット，どのモデルを使うか，どの指標で評価するか，ベースラインを何にするか，最低限どんな結果がでないと成功とは見なせないのかなど具体的に書きます．

この最終的な計画とそれに至ったチャット全般を学生にシェアし，読んだ上でミーティングをします．

[友部博教/Hironori Tomobe @hirotmb]

久々にnoteの記事をアップしました。
・人が育つのは研修だけではなく、新しい「ポジション」でも育つ。
・異動や抜擢は、成長のための環境設計にもなる。
・ポイントは動かした後のオンボーディングや受け入れ環境。
⋯といった内容を書いてます。
https://t.co/xfJZywtnZF