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AI×ピープルアナリティクス実践のリアル:成功・失敗事例から学ぶチームの挑戦
AIと機械学習によるピープルアナリティクス導入の実際を解説します。
課題設定→データ統合→モデル開発→施策実装の流れと、HR×DS×IT混成チーム体制、Google成功例とAmazon失敗例から学ぶガバナンスとバイアス対策を紹介。
経営層巻き込みや現場活用のポイント、実務応用に関してまとめます。

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(本稿冒頭より抜粋)
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AIや機械学習を活用した「ピープルアナリティクス(People Analytics)」は、人事領域において近年大きな注目を集めています。
実際、GoogleやMicrosoft、IBMといった先進企業は人材採用・育成や従業員エンゲージメント向上のためにピープルアナリティクスを積極的に導入し、成果を上げています。
本記事では、そんなピープルアナリティクス実践チームのプロジェクト推進方法や組織体制、現場でぶつかる課題と成功・失敗の要因を具体事例とともに深掘りし、経営層から現場担当者までそれぞれに役立つ示唆を探ります。
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