採用を論理化する ～人事データを最大限に活かすピープルアナリティクスの実践～（前編）

コメント

注目のコメント

• 曽和 利光

  株式会社人材研究所 代表取締役社長

  ・2017年04月12日

  HRTech／ピープルアナリティクスの要諦は「インジケーターアーキテクト」＝「どういう形式でデータを取得していくか、ということと、取得時のデータの正確性を上げていくこと」。なるほど。
• 木下 正文

  ABEJA

  ・2017年04月12日

  どこもやろうとしていることは同じですね。
  難しいのは本人のタレント性以外、特に環境要素をどうモデル・変数に組み込むかです。
  要は仕事・組織においての「合う合わない」をどう考慮するか。
  ここがかなり難しい。と言うより、正しいのか判断しづらい。
• 白井 亮

  ITベンチャー ソフトウェアエンジニア

  ・2017年04月12日

  機械学習のFeature engineeringに近い。優秀者の特徴量をどのように定義していくかが難しそう。統計的なもので捉えられるのかどうか