研究について
企業の中での、働き方のポートフォリオを最適化する実験
参加企業募集中！
「地域密着型企業」「成長企業」「スタートアップ企業」の皆様
■ プロジェクト概要
【目的】
従業員と企業双方の「選好データ」をアンケート等で収集し、AIツールで解析・可視化することで、より適切な人材配置を実現する手法の有効性を検証します。
配置変更が従業員満足度、業務効率、離職率に与える影響を定量・定性両面から評価し、今後の実務運用への示唆を得ることを目指します。
【研究対象】
企業経営者、人事担当者、従業員
全従業員および配置転換対象部署を対象としたパイロットプロジェクト
【実験の流れ】
事前準備と説明会
プロジェクトの目的・方法をオンラインでご説明し、参加企業様と現状のデータ（既存の配置状況、業績指標等）を共有します。
アンケート調査・データ収集
企業側アンケート: 各ポジションに求めるスキル、経験、性格的特性、評価基準などをヒアリング。
従業員側アンケート: 希望する業務内容、働き方、キャリア志向、希望部署等、現状の満足度や課題について回答していただきます。
AIツールによるデータ解析
一般的なAIツールを用いて、アンケート結果・既存データをクラスタリングや相関分析し、従業員の選好と企業ニーズの「見える化」を実施。
配置シナリオの作成と実証実験
解析結果をもとに、最適な配置候補（第一候補、第二候補など）を作成し、実際に配置変更を行う介入群と、従来手法での対照群とで比較評価を実施。
評価とフィードバック
配置変更後の従業員満足度、業務パフォーマンス、離職率、定着期間などの指標を追跡調査し、結果をもとに改善点や今後の運用方法を検討します。
■ プロジェクト参加のメリット
従業員満足度の向上: 従業員の希望やキャリア志向を反映した配置により、職場環境が改善され、モチベーションの向上が期待できます。
業務効率の改善: 各部署に最適な人材配置を実現することで、業務プロセスの効率化と生産性アップが見込まれます。
離職率の低下: 従業員が適正なポジションで活躍できる環境を整えることで、離職防止と人材の定着が促進されます。
意思決定のサポート: AIによるデータ解析と可視化が、経営者・人事担当者の戦略的な意思決定をサポートします。
「マッチング理論」「マーケットデザイン」を社会保険労務士視点で
病気の治療では、エビデンスベースが主軸になっています。
労働でも大企業を中心に経験と勘だけに頼らないアルゴリズムを使った配属・部署異動・転勤などの最適化が社会実装されつつあります。
この仕組みが日本の大多数を占める従業員300人未満の会社にも広がり、より良い選択ができたら、お互い幸せになる。
そんな日本にしたい。
マッチング理論の考え方をベースに労務の視点を取り込んで最適化を図る取り組みを行っています。
