Yuta KURAMOCHI

社長室@不動産｜大学院で職場学習に関する研究→大手人材で人事のデータアナリスト&IT組織マネジメント→現職(2社目)｜経営・人事領域におけるデータ基盤構築、AI活用、データ分析、アプリケーション開発｜FZ💛

[Yuta KURAMOCHI @yuta07_]

最近、寝ても覚めてもデータ基盤の要件定義、設計や技術検証しまくっており、役割としてはPMなのに、もはやClaude君と一緒にデータ基盤全部作れちゃうんじゃないかと思い始めてきた。明日以降で全部の処理やインフラを作れるか検証するけど、実現できたらもはやそれが作りたいものってことだよね。

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今の会社に転職して初めて時系列分析に取り組んだんだけど…これ因果推論の本でよく紹介される手法よりめっちゃ実用的やん…もはや平行トレンド仮定とか、全てが無茶苦茶に見える。時系列データ扱えない状況での施策評価結果については、もはや自信もってプレゼンできなくなるくらい。

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『キャリア対話の価値を、どう確かめるか――人事施策における効果検証の実践』

前職の卒業直前に公開された記事です。
学会や様々なイベントでお話しさせていただいた本施策について、共に取り組んだ人事の方々の目線から活動の意義などを語っていただきました。

https://t.co/7g68pxZMrv

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来週の「ピープルアナリティクスラボ」に登壇します！
効果検証プロジェクトを単なるデータ分析で終わらせず、実務で価値を出すために行った追加分析についてお話しする予定です。
人事施策をよりデータドリブンに進めたい方に、ぜひとも聞いていただきたいです＞＜

https://t.co/JhJ5WQNvxb

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日本キャリア・カウンセリング学会 第30回記念大会での発表内容をアップしました！
社内キャリア・コンサルティング施策である「キャリア対話」がキャリア指標等に与える効果を検証しています。業務部門と連携して実験計画を立て、完遂したことが形にできてとても嬉しい…！

https://t.co/wOItaU0FIU

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人事領域での純粋なデータアナリストとしてのキャリアは見直す。会社からは期待されてて仕事も面白いし、成果共有時は高揚感もありやりがいもある。でも、どれだけうまく設計しても実利にほとんど届かない。社会によりインパクトを与える仕事をしたいと思った時、今のキャリアの延長線上にそれはない。

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今年の日本キャリア・カウンセリング学会第30回大会で「キャリアコンサルティングの継続利用がキャリア自律に及ぼす効果の検証」というテーマで発表します！
「人事の現場課題を解決しながら学術界に貢献する」という入社前からの夢に近づけてとても嬉しい。頑張ります！

https://t.co/HthS2HzcBR

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GeminiCLIのお陰で、本来であれば1個やるので手一杯の分析プロジェクトを4つくらい同時並行で進行中。とはいえ、スピード感を支えるのは統計学の知識、指示出し力、レビュー力、他者と議論する力…など生成AI時代以前に培ってきた素養。今の時代だからこそ、基礎固めの重要性を痛感する日々である。

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自力だと10時間以上かかる分析タスク、丁寧な指示書作ってGeminiCLIに渡して対話しながらコード書いてもらったら1時間くらいで終わった！
分析手順の設計、統計学のベース知識、レビューするためのコーディング力等々の重要性を痛感。アナリストに求められる力は確実に変わってきている。

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ある人事施策の効果検証結果をまとめているんだけど、超良い結果が出てる…！私は仮説作ってデータ取得の仕組み作りして、現場の方々が頑張って溜めてくれたデータを分析するのみだけど、自分のことのように嬉しい。アナリストとして、現場の方々の貢献や存在意義をデータをもとにしっかり証明せねば！

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今日会社のトップに新規施策の提案をしたが見事撃沈。けど学びは多かった。施策の意義や効果を丁寧に説明したが事業戦略上のどこに位置付けられるのか問われて答えられなかった。トップの視点は常に会社の最終目標とそれに至る戦略。戦略との関係性が語れないと施策に価値を感じてもらえない。猛省。

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2月中に理論的背景理解&実装しなければならない手法↓
・サーストンIRT
・項目反応モデルへの独自パラメタ設定
・ベイズ項目反応モデル
・心理ネットワーク
・ゴリゴリのマルチレベル分析

全て自分の提案スタートのプロジェクトであり、挑戦を認めてくれた会社に感謝しやり切らねば…！

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会社の採用広報メディアに社長とともに出させていただきました！
1年かけて、工夫満載の採用活動向けアセスメントを魂込めて開発し、今冬にリリースしました。
自分が実現したい世界観に向けて、ようやく一歩踏み出せました。引き続き頑張ります！ https://t.co/jUBTURjTWo

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読了。現場と話すと、基本的に経験則のみから解を導いてる。その解にいつも一瞬納得してしまうが、実は先行研究でその解が否定されてたりする。会社として誤った判断を避けるには最新知見を常にインプットし、意思決定に活かすことが重要。こちらの書籍は超活かせると確信。

https://t.co/t4m6kWlwYe

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最近以下テーマで勉強会の講師をしました。この辺仕上がってきたので外部でも話したいなー！

・項目反応理論を用いて、構成概念を丁寧に得点化する方法
・設問設計においてバイアスを抑える方法
・数理モデルを用いて得点からバイアスを除く方法
・人事施策の効果を因果推論手法を用いて検証する方法

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心理検査の点数を使って人事施策(例えば採用要件検討)を行う際には、現場とデータアナリストの両者が心理概念、心理測定の考え方を共通認識として持っておかないと、議論が超空中戦になる。「○○力」とか、言葉で言うのは簡単だけど、その定義や構成要素を認識合わせしないとすぐに噛み合わなくなる。

[Yuta KURAMOCHI @yuta07_]

役職者が集まる超重要対面MTGで、項目反応理論の等化についてうまく説明できなかったのめっちゃショックだなーー。こんな後悔しないためにも、やはり日々自己研鑽あるのみ。
そして項目反応理論含め、心理統計学領域の知見は人事とかなり相性良いことが再確認できたので、守備範囲もっと広げなきゃ。

[Yuta KURAMOCHI @yuta07_]

今日MTG中に質問されたこと👇

・主成分分析と因子分析の違いは？
・探索的因子分析で、共通性が1を超える項目が出るのはなぜか？
・因子得点はとは？どういうロジックで計算できるの？

基礎だけど、こういう質問に即答できるかどうかでアナリストとして信頼してもらえるかかかってると実感。

[Yuta KURAMOCHI @yuta07_]

Google Cloud社のブログにて、弊社の人事データ基盤の取り組みが紹介されています。私も少し登場しています笑

従業員の多様なデータが1つの箱に連携されており、様々なテーマでデータ分析に取り組める環境が整備されていて、ピープルアナリティクスの実践には最高の環境だなとつくづく思います。

[Google Cloud Japan @googlecloud_jp]

📝#パーソルキャリア はさらなる事業成長に向け、人事データ基盤を統合し BI ツールを刷新。70 以上の基幹システムに蓄積されたデータを #BigQuery へ集約し、#Looker で可視化。データ分析環境が稼働した現在の、さまざまな成果についてお伺いしました。https://t.co/7qO8fLCX47 #gcpja

[Yuta KURAMOCHI @yuta07_]

結局、業務によるプレッシャーが自分を育ててくれるわね。3ヶ月前、項目反応理論について雰囲気しか知らなかったけど、今ではRでの実装だけでなく理論的な部分もかなり理解できている。紛れもなく「やらなきゃいけない環境」のおかげ。3年目はまずプレッシャーがかかる環境を作ることを意識したい。