データ分析と機械学習で従業員の離職リスクを測定
ファーストリテイリングが導入を決めた SaaS型人事・財務アプリ「Workday」の強みとは
人事・財務アプリをSaaSで提供するワークデイは、新規顧客獲得とパートナー強化を進めている他、データ分析や機械学習を活用した新たな人事機能の提供を開始している。
ワークデイ 代表取締役社長 ゼネラルマネージャの金 翰新氏《クリックで拡大》
企業向けの人事・財務アプリケーションをクラウドで提供するワークデイは2015年5月26日、日本における事業状況と製品の最新機能に関する記者説明会を開催した。新規顧客獲得とパートナー強化を進めている他、データ分析や機械学習を活用した新たな人事機能の提供を開始している。
現在、グローバルで925社以上の企業がワークデイの製品を導入しており、その70％以上が既に本稼働を開始している。ワークデイは日本では2015年1月から国内事業を本格化させており、4月には日本法人の顧客第1号としてアパレル大手のファーストリテイリングが「Workdayヒューマン キャピタル マネジメント」（Workday HCM）を全世界で採用したことを発表している。
ワークデイ 代表取締役社長 ゼネラルマネージャの金 翰新氏は、「リテールのリーディングカンパニーが採用を決めたことをきっかけに引き合いが増えている」とし、グローバルに事業を展開する同社の導入は、ワークデイにとって象徴的な事例になると強調した。さらに、米国時間5月26日に開催の米Workdayの決算報告において、日立製作所がサービスを導入したと発表された。
また、日本で給与計算アウトソーシング事業を展開するペイロールとパートナーシップを締結したことにも言及した。Workday HCMとペイロールの給与システムを双方向から接続し、サードパーティー製の給与計算システムとのインテグレーション、導入、管理に伴うコストや負担を軽減する。
ワークデイでは、年2回のペースで新版をリリースしている。現在の最新版は2015年3月に提供開始したバージョン24で、今秋にはバージョン25の提供を計画している。金氏は製品の強みについて、全ての顧客に同一バージョンを提供していることを挙げた。製品基盤を共通化することで、製品開発の効率化やサポートコストの削減を図れるだけでなく、顧客同士の対話から生まれた製品へのフィードバックをソフトウェアの改善や新機能の開発に生かせるとしている。
これまでのバージョンアップの遷移《クリックで拡大》
貢献度の高い従業員の離職リスクを分析する
ワークデイは2014年11月に、データサイエンスや機械学習のアルゴリズムを利用し、財務や人事に関連する意思決定を支援するアプリケーションスイート「Workday インサイト アプリケーション」を発表した。同社は、その第1弾となる「Workday タレントインサイト」の離職リスク分析について説明した。
離職リスク分析では、事業への貢献度は高いが離職の可能性のある従業員を特定し、その従業員が離職した際に業績に与える損失額を試算したり、引き留めるための施策を提案したりする。従業員の行動や離職者数、補充数に関する過去のデータを機械学習で分析することで、従業員自身も気が付いていない離職のリスクを導き出すことができる。
Workday タレントインサイトのイメージ図《クリックで拡大》
また、組織や部署特有のリスク要因を分析することも可能だ。例えば、勤続年数や異動、転職の回数、昇進にかかった時間の他、組織全体でリスクの高い部署、職種、チームなどを明らかにできるとしている。
Workday タレントインサイトは、最新版のバージョン24の英語版で提供を開始している。
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