Kunihiro TAKEDA

データドリブンHRコンサルタント｜ピープルアナリティクス内製化パートナー｜データ活用が経営と人事の「文化」になるまで伴走します。ISO 30414 リードコンサルタント/アセッサー。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

ピープルアナリティクスを学ぶ人に向けたおすすめ本を整理しました。なかなかのボリュームになりましたので、入門・中級・発展と3つに分けています。統計解析から人事業務に関する本まで幅広く紹介しています。

ピープルアナリティクスを学ぶ人におすすめする本｜クニラボ https://t.co/OWVSRmFloK

[Mio K @nutdoughnut0119]

直近での、データ解析をAIに依存しすぎたやらかしについて、記事にしました。
疫学者・研究者のみなさんはどれくらいAIをデータ分析に使っていますか？
https://t.co/FOrMg99Ker

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

今日は久しぶりに都内のキレイなオフィスビルへ。上着持っててよかった。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

なぜ人事データを分析するの？という問いに正面から答えられる組織はあまり多くありません。そこでピープルアナリティクス入門記事を全面リニューアルしました。

なぜPAが重要で、どういった壁があり、乗り越えた後に組織に何をもたらすのか。実務・伴走支援の現場から。

https://t.co/eX1oCApLU5

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

運営してるメディアサイトの全面的にタグを見直すことに。こういうとき、全ポストをJSONで取ってきてClaudeとかChatGPTに読ませて整理できるの本当に楽。Ghostにしといてよかった。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

@kodo202006 こちらこそありがとうございます！
人類学…！　確かにHRはそうかも知れませんね。深すぎます。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

まさに。例えばデータ分析では記述と予測だけの視点を持って動かすのと、因果推論の視点を持っているのでは大きな差が出てしまう。壁打ちでも、相当に広い教養や深い経験が求められる場面も出てくるし。
自分で自分をAIの外で鍛えることがますます重要になると思う。経験＋教養の鍛錬をしなければ。

[渡邉 貴志｜社会の鼓動を高める @kodo202006]

AIは掛け算です。現代のパフォーマンスは「基礎能力×AI」で決まります。

AI部分は差がつきにくいので、AIが100だとすると、基礎能力が1の人は100、基礎能力が10の人は1000で900の差がつきます。そして、当然、基礎が0の人は0です。

AI時代でも、自己研鑽は最もレバレッジの効く投資です。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

Gemini + Workspace Intelligenceでもこのくらい快適だといいんだけど、まだちょっと届かない感じ。感覚的に。
モデルを持っていない（≒選べる）ことがMicrosoft/Copilotの強みになっているのが強い。ITベンダーは自社技術に縛られるとつらくなる。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

これは本当にそうだと思う。エンタープライズAIで日常的にやりたいことはCopilot + M365でかなりのことができるようになってる。Work IQがとてもいい。普段はGoogle Workspaceを使っているけど、Copilot研究のためにメールをOutlookに転送していたので試したらとても快適。

[炎鎮🔥 - ₿onochin - @super_bonochin]

■ Work IQ 環境下で仕事をするなら義務教育レベルで知っておいてほしい話
いきなり、
「〇〇をしてください」
って指示している人が多すぎ問題。
少し慣れている人になると、今度は背景、目的、条件、関係者、過去の経緯まで自分で一生懸命整理して、長いプロンプトを書き始める。

でも正直、Work IQがある環境で、そんなことをやる必要はない。
少なくともワイはそんな使い方をしない。

M365 Copilotには、自分のメール、Teamsのチャット、会議、予定、資料、関係者とのやり取りといった、仕事のコンテキストを使うためのWork IQがある。
これは普通のコンシューマ向けAIにはない、M365 Copilot環境で仕事をしている人の特権なんよ。
だから、Copilotには、、まず同じ仕事をしている相手に話しかけるように接するほうが効率がいい。

たとえば、
「A社の提案見直しの件あるじゃん？」
みたいな感じ。これだけ。

あとはCopilotが、関連するメール、チャット、会議、資料とかを確認して、
「はい。8月20日に佐藤さんから届いたメールの件ですね。先方からは、費用対効果、既存システムとの連携、導入後の運用体制について補足を求められています。その後、田中さんがTeamsで価格ページの修正案を共有していて、8月24日の社内会議では、技術構成は変えずに経営層向けの説明を簡潔にする方針になっています。現在は、運用体制のページだけが未完成です」
みたいなところまで説明してくれる。
これで、Copilotと自分の間に、この仕事についての共通認識ができる。

違っていれば、
「いや、それじゃなくて先週の定例で出たほうの話」
って言うだけ。

合っていれば、
「そう、それ」
で先に進める。

ここからは、指示がかなり簡単になる。
「なんの準備が必要なんだっけ？」
「その件でひとまず今週、〇〇さんと打ち合わせセットしようか」
「なんか誰かがどこかでドラフト資料貼ってくれてなかったっけ？」

そうやって会話を続けていくと、Copilotは、その時々で必要になったメール、チャット、会議の記録、録画、資料などから、追加のコンテキストを取り出してくれる。

最初に人間が全部集めて、全部整理して、全部説明する必要はない。
話題だけ渡して、まずCopilotにしゃべらせる。
その返答を見ながら認識を合わせて、本題に入る。
会話が進むにつれて必要な情報が増えたら、それもCopilotに探してもらう。
この順番にすると、利用者が書く文章はかなり短くて済むし、その後の多少省略された指示も通じやすくなる。

たとえば、
「じゃあ部長向けにまとめて」
「その内容で佐藤さんに返したい」
「会議の資料にも反映して」
「もう少しこっちの懸念がはっきり伝わるようにして」
くらいでも、ここまでの会話とWork IQから得た文脈を前提に、Copilotが意図を理解しやすくなる。

Copilot CoworkとかScoutになると、マジで仕事のやり方が変わる。

文脈を集めて考えたうえで、
「佐藤さんへの返信を作成しますか？」
「次回会議の議題を作りますか？」
「提案資料の運用体制ページを修正しますか？」
「参加者向けの事前共有文も用意しますか？」
みたいに、次に必要な作業を提案してくれる。

そんで、OKすれば実際の作業まで進めてくれる。
慣れてくるとマジで
「はい」
「それでお願い」
「進めて」
って答えているだけで、仕事が順番に片づいていく。

これは大げさな話じゃなくて、Work IQで十分なコンテキストを引き出した状態で、Copilot CoworkやScoutと仕事をすると、実際にそういう感覚になる。
少なくともワイはこうなってる。
（絶対に他にもこの状態の人いる）
だからワイは、この使い方は、M365 CopilotなどのWork IQ環境で仕事をする人には、義務教育レベルで身につけてもらいたいと思っている。
Work IQがあるのに、毎回ゼロから事情を説明して、長いプロンプトを書いて、必要な情報源まで自分で指定するのは、せっかくの環境を十分に使えていない。もったいなすぎる。世間のチープな環境じゃねーんだぞ。

世の中には、
「役割を指定しましょう」
「背景、目的、制約、出力形式を書きましょう」
「この順番でプロンプトを作りましょう」

みたいな色んなプロンプトの型（笑）が転がってるけど
それらの多くは、コンシューマ向けのAIや、ユーザーの業務コンテキストを持っていないAIを前提に作られてる。
相手が自分のメールも、会議も、資料も、仕事上の関係者も仕事の流れも知らないのであれば、人間が背景を丁寧に説明する必要がある。それは当然。

でも、Work IQがあるCopilotでは前提が違う。
Copilot側に仕事の文脈を取りに行く手段があるのだから、人間が毎回すべてを書き直す必要はない。
必要なのは、立派なプロンプトを作ることじゃないよ

まず、
「〇〇の件ってわかる？」
「〇〇さんからメールが来てる件あるじゃん？」
みたいに話しかけること。

そして、Copilotにコンテキストを引き出してもらう。
認識を合わせたら、そのまま会話を続ける。
M365 Copilotの強さは、単に社内の情報を検索できることじゃなくて、会話の展開に合わせて、メール、チャット、会議、資料から必要な文脈を集め続け、その文脈を使って考えて、次の仕事につなげられることにあるんよ。
Work IQがある環境では、いきなり指示を書くより、仕事の話を始めたほうがいい。
それができる環境にいること自体が、大きな特権だし、何より自分の頭がすごい楽になるよ。
認知負荷がめっちゃ下がる。

[うえむら @uemura_HR]

ピープルアナリティクスの本質が組織開発にあるという点、大共感です。対話に指向性を持たせ、腹を割って話す上で、データを地図にすることは大きな意味を持ちますよね。そしてデータがあることで組織開発が1回きりのイベントではなくイテレーションにもなります。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

@uemura_HR ありがとうございます。うえむらさんにそう言っていただけると嬉しいです！ おっしゃるように1回きりのイベントにしない、というのが大切だと思っています。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

何に時間を使うかがますます大切になってきている気がする。結果として、自分をどこに置くかということで。自分のメディアにコツコツ書く、というのもその一つで。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

人事では、最初から問いを固定することが難しい。データを見て、違和感を拾い、対話しながら、少しずつ問いそのものを見出していくとうまくいくことが多い。その意味で、データは対話を促すメディアであり、PAの本質はODではないかと思っています。

https://t.co/v01ww4Ozzl

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

何かIFTTTの挙動がおかしいのだけど。。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

独立していると会社員の時とは全く違うところで選択を迫られる。案件の中で忙しい時よりも、むしろ余白のところで何をするかが難しい。誰も正解を教えてくれないのは自由の裏返しでもある。基本的に自分で決めなくてはならない。

[Miki｜HR DESIGN @miki_hrdesign]

『手放すと、入ってくる。』

これは、特に独立して以降、本当に何度も体感していること。

今日も不思議なことが起きた。

先週、福岡でのお仕事をひとつ、不本意ながら手放すことになった。気持ちにもぽっかり穴が空いた。（このことも、いつか具体的に書こうと思う）

でも今日、一緒にお仕事をしたいというオファーや日頃から尊敬する方からのお声がけなど、同時に2件のお話しをいただいた。これから東京、大阪に頻繁に行くことになりそう。

何かを失うと、余白ができる。そして、その余白には、また新しい何かが入ってくる。しかも、ただ元に戻るのではなく、次のステージへの階段を一段上がっていくような感覚がある。

時折来るこの階段を上がっている感覚。本当に不思議。

HPもなく、営業もしていないのに、振り返るといつも、人とのご縁や思いがけないつながりに導かれるように仕事をさせてもらっている。

何かを手放すときはやっぱり寂しいけれど、そこに固執せず前に進むと、空いた場所には必ず、更に自分を成長させてくれるステージが用意されている。

よくどうやって案件獲得してるんですか？って聞かれるけど、世の中の原理原則に従ってますと回答してる。こういうことなんだよな。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

AIは知的な暇を人にもたらすかもしれないけど、たぶん人はそんな暇に飽きて、勝手に手と足と頭を動かすだろうと思っている。

https://t.co/tAImR32jzB

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

つい数ヶ月前にこんなこと言ってたのに、今は半々まで戻った。なんかsonnet 5は堅いんだよね。Opus 5も。

[Kunihiro TAKEDA @ku2p]

最近、ChatGPTよりもClaudeを立ち上げることが多い気がする。