人事評価と年収の関係を解明するCODE SCOREの分析法【ChatGPT統計解析】
従業員の人事評価を数値化して能力を分析し、年収と組み合わせて能力と給与の関係を明らかにする方法があります。このアプローチにより、どの従業員がどのような成果を上げやすいかが分かります。また、チーム単位でデータを分析することで、最適な人材の組み合わせとチーム編成が可能になり、チームとしての成果の最大化を図ることができます。リクルートキャリアのCODE SCOREサービスは、このような分析をエンジニアの人事評価に応用しています。
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成果を最も出せる人材配置をする
チーム編成に活かせる統計的アプローチ
チームを１単位として考えよう
人事評価によってさまざまな項目を数値化し、その従業員が上げた成果も数値化すれば、どのような能力を持った従業員がどんな成果を上げやすいのかを分析できます。
従業員の年収と組み合わせることで、能力と年収の関係性も分析できます。
さらに、チームごとにデータを作って、チームが１単位となるようにデータマートを作ることで、どのようなチームが成果を上げるのかがわかります。
どのような人材の組み合わせをすれば成果を上げられるのかも、同時に分析することができます。
リクルートキャリア社が提供しているCODE SCOREというサービスは、エンジニアの能力を数値化し、年収と組み合わせて分析することで、エンジニアの人事評価を提供しています。
あるチームを組んだときのプロジェクト成功率と成功したときの利益を掛けることで、期待値を計算できます。
期待値が最適になるようなチームを編成すれば、最も成果が出る人材配置となります。
従業員の能力を数値化すれば、成果の予測が可能
人事評価（上司の評価、部下からの信頼、ポジション、企画力、売り上げ、顧客満足度）を数値化して能力を分析し、年収と組み合わせることで、能力と年収の関係性も分析できる。
データをチームとしてまとめて分析することで、チームの業務能力予測が可能となる。
①チームごとにデータを作って、チームが１単位となるようにデータマートを作る
②どのようなチームが成果を上げるのか分析できる
③従業員個人のデータと合わせることで、最適な人材配置を知ることができる
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