女性活躍推進のための人員構成比のシミュレーション

2022/02/18(金)に開催したExploratory データサイエンス勉強会#22の日鉄ソリューションズ株式会社のご登壇資料です。

Transcript

1. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 1 Exploratory勉強会 「⼥性活躍推進のための⼈員構成 ⽐のシミュレーション」 ⽇鉄ソリューションズ株式会社 ⾚塚 友⾥
2. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 2 ⾃⼰紹介 ⽒名 ⾚塚 友⾥ 会社 ⽇鉄ソリューションズ株式会社 ＊ITを駆使して時代の先端を常にお客様と進む、ファーストDXパートナー ＊従業員数︓国内約7000名＋海外グループ約500名 職歴 ・SEとしてメガバンク向けアプリ開発(Java/C/C+/C#) ・⼈事に異動し、働き⽅改⾰・ダイバーシティ＆インクルージョンを担当 趣味 絵画制作/鑑賞
3. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 3 Exploratoryとの出会い ⼈事は従業員情報・社員アンケートなどデータ取り扱いの機会が多い。 ⾯談などで1⼈1⼈の社員との対話も⼤切だけど、認識が偏らないよう、 全社員をマクロにつかむためにデータ活⽤がとても重要。 Excelでのデータ集計に限界を感じたこと、IT企業の⼈事データを ⾃分のような素⼈が扱うことへの違和感・危機感から勉強を決意。 2020年7⽉にExploratoryのデータサイエンス・ブートキャンプ参加。 直後、国内全社員対象の社内のテレワークアンケートを実施し、その分析に活 ⽤。重回帰分析を使った社員の属性別の分析が⼤変評価される。 （このときたくさんサポートしてもらい、Exploratory⼤好きに︕） 今回は統計的な解析ではなく、集計機能を活⽤したシミュレーションに初挑戦。
4. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. １. 業務の背景と現状業務の課題 ２. Exploratoryを活用したシミュレーション自動化 ３. シミュレーション自動化の効果 Agenda
5. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. １. 業務の背景と現状業務の課題 ２. Exploratoryを活用したシミュレーション自動化 Agenda ３. シミュレーション自動化の効果
6. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 6 業務の背景︓ダイバーシティ＆インクルージョンの全体像 ダイバーシティ＆インクルージョンの2つの意義 属性に関わらず、社員１⼈１⼈の個性や価値観を認め合う／ 多様なスキル・経験を伸ばす 似たような⼈材ばかりの組織では、変化の激しい社会に対応できない。多様 な⼈材が様々な視点から議論し、新しい発想を⽣み出していく。 所謂マイノリティの属性*で⽣じやすい制約や悩みを理解し、 能⼒を最⼤限発揮できる環境を整える ＊⼥性、時間制約者(育児/介護/私傷病等)、シニア、LGBTQ、障がい者、外国籍社員等 労働⼈⼝減少の折、これまでマイノリティだった⼈材や、育児・介護等の制 約を持つ⼈材など、様々な属性の社員が働きやすい・活躍できる会社である ことが不可⽋。 「属性」の ﾀﾞｲﾊﾞｰｼﾃｨ 「個性」の ﾀﾞｲﾊﾞｰｼﾃｨ 狭義の多様性 本質的な多様性
7. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 7 業務の背景︓⼥性活躍推進の社会的要請 適切な⽬標設定のために、 また⽬標達成に向けた毎年の 進捗を測るために、 当社では今後5年間の性別×資 格別⼈数構成を試算（シミュ レーション）している 「⼥性活躍推進法」で、⼀定以上の規模* の企業に対し、5年間の⾏動計画(⽬標)策 定が義務付けられている。定量⽬標が必 要なため、⼥性管理職⽐率を設定してい る企業も多い。 *法改正により、2022年4⽉より対象企業の規模が「301⼈以 上」から「101⼈以上」に拡⼤されます。近々新たに策定する 企業も多いはず︕(⼥性活躍推進法の詳しい内容は厚⽣労働省 HPをご覧ください。) 社会的要請
8. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 8 現状業務の課題 将来の資格別男⼥⽐率を求めるためには、多くの⼈員データを取り扱う必要がある。 (直近の⼈員数、採⽤⽬標数、昇格⽬標数、定年退職・⾃⼰都合退職予測数、etc…) これらの膨⼤なデータをExcel上で計算していたため、以下のような課題があった。 ①⼿作業でやらなければならない作業が多い。 （ピボットテーブルで集計して、その結果をコピーして別の計算⽤シートに貼り付けて、etc…） ②⼤量の数式が詰まっているため、指定するセルのズレなどミスが起きやすく、 かつミスの発⽣個所が特定しづらい。 ③シミュレーションのプロセスの全体像がつかみにくい （1個1個数式をたどらないと何をしているシートなのかわからない） Exploratoryに置き換えすることに︕
9. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. １. 業務の背景と現状業務の課題 ２. Exploratoryを活用したシミュレーション自動化 Agenda ３. シミュレーション自動化の効果
10. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 10 ゴールの設定 2020年度末の⼈員データを起点として、5年間の性別×資格別の⼈数集計表を作りたい ※本ページ以降に登場する データはすべてダミーであ り、実際の従業員数ではあ りません。
11. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 11 データ加工のIn/Out ID ⽒名 資格 ⽣年⽉⽇ 性別 … A0001 ◦◦ ◦◦ 基幹職 yyyy/mm/dd 男性 … A0002 ◦◦ ◦◦ 上級専⾨職 yyyy/mm/dd 男性 … A0003 ◦◦ ◦◦ ⼀般 yyyy/mm/dd ⼥性 … A0004 ◦◦ ◦◦ ⼀般 yyyy/mm/dd 男性 … A0005 ◦◦ ◦◦ 基幹職 yyyy/mm/dd ⼥性 … Input①（従業員リスト） 集計表の元となるOutput Input②（⼈員パラメーター） 2020年度末の従業員リストと、今後5年間の⼈数変動をもとに、 性別×資格×年度ごとの⼈数⼀覧を作成したい ※今後5年間の ⼊退職・昇格予定数
12. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 12 加工後データ作成までのプロセス 前年度末の性別× 資格別⼈数を集計 Branchを作成 し、⽣年⽉⽇をもと に今後5年間の定年 退職予定者数を計算 従業員リスト 前年度末時点の 全社員⼀覧 ⼈員パラメーター 今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 ②の定年退職数と ⼈員パラメーターを、 ①のテーブルと結合 【Output】 今後5年間の性別× 資格別⼈数を計算 １ ２ ３ ４ ⼤きく分けて4つのステップで、Inputデータを加⼯してOutputのテーブルを作成する
13. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 13 加工後データ作成までのプロセス 前年度末の性別× 資格別⼈数を集計 Branchを作成 し、⽣年⽉⽇をもと に今後5年間の定年 退職予定者数を計算 従業員リスト 前年度末時点の 全社員⼀覧 ⼈員パラメーター 今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 ②の定年退職数と ⼈員パラメーターを、 ①のテーブルと結合 【Output】 今後5年間の性別× 資格別⼈数を計算 １ ２ ３ ４ ⼤きく分けて4つのステップで、Inputデータを加⼯してOutputのテーブルを作成する
14. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 14 ①従業員リストをもとに、前年度末の性別×資格別⼈数を集計 ID ⽒名 性別 資格 ⽣年⽉⽇ … A0001 ◦◦ ◦◦ 男性 基幹職 yyyy/mm/dd … A0002 ◦◦ ◦◦ 男性 上級専⾨職 yyyy/mm/dd … A0003 ◦◦ ◦◦ ⼥性 ⼀般 yyyy/mm/dd … A0004 ◦◦ ◦◦ 男性 ⼀般 yyyy/mm/dd … A0005 ◦◦ ◦◦ ⼥性 基幹職 yyyy/mm/dd … Input①（従業員リスト） (前年度末)性別×資格別⼈数 従業員リストをExploratoryに 読み込み、性別・資格の列を キーにして集計を⾏う シミュレーションの発射台となる、 前年度末時点の⼈員構成のテーブル ができた︕
15. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 15 加工後データ作成までのプロセス 前年度末の性別× 資格別⼈数を集計 Branchを作成 し、⽣年⽉⽇をもと に今後5年間の定年 退職予定者数を計算 従業員リスト 前年度末時点の 全社員⼀覧 ⼈員パラメーター 今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 ②の定年退職数と ⼈員パラメーターを、 ①のテーブルと結合 【Output】 今後5年間の性別× 資格別⼈数を計算 １ ２ ３ ４ ⼤きく分けて4つのステップで、Inputデータを加⼯してOutputのテーブルを作成する
16. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 16 ②Branchを作成し、⽣年⽉⽇をもとに今後5年間の定年退職予定者数を計算 ID ⽒名 資格 性別 ⽣年⽉⽇ ⽣年⽉⽇ _years … A0001 ◦◦ ◦◦ 基幹職 男性 yyyy/mm/dd 58 … A0002 ◦◦ ◦◦ 上級専⾨職 男性 yyyy/mm/dd 35 … A0003 ◦◦ ◦◦ ⼀般 ⼥性 yyyy/mm/dd 24 … A0004 ◦◦ ◦◦ ⼀般 男性 yyyy/mm/dd 26 … A0005 ◦◦ ◦◦ 基幹職 ⼥性 yyyy/mm/dd 45 … Input①（従業員リスト） Branchを作成して従業員リストを複製。 ⇒⽣年⽉⽇をもとに、年齢を計算する。 定年退職予定数 定年を迎える 年度を特定し、 今後5年間の 定年退職予定数 を計算
17. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 17 加工後データ作成までのプロセス 前年度末の性別× 資格別⼈数を集計 Branchを作成 し、⽣年⽉⽇をもと に今後5年間の定年 退職予定者数を計算 従業員リスト 前年度末時点の 全社員⼀覧 ⼈員パラメーター 今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 ②の定年退職数と ⼈員パラメーターを、 ①のテーブルと結合 【Output】 今後5年間の性別× 資格別⼈数を計算 １ ２ ３ ４ ⼤きく分けて4つのステップで、Inputデータを加⼯してOutputのテーブルを作成する
18. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 18 ③計算した定年退職数と⼈員パラメーターを、①のテーブルと結合 定年退職予定数 Input②（パラメーター） ※今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 (前年度末)性別×資格別⼈数 １ ２ 年度・性別・資格を キーにしてそれぞれ結合
19. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ③計算した定年退職数と⼈員パラメーターを、メインのテーブルと結合 結合結果︓性別×資格ごとに、各年度の⼈数増減を⼀覧化したテーブルができた︕ 前年度末時点の ⼈数(発射台) 今後5年間の ⼈数変動
20. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ③計算した定年退職数と⼈員パラメーターを、メインのテーブルと結合 結合結果︓性別×資格ごとに、各年度の⼈数増減を⼀覧化したテーブルができた︕ 20 合算 最後の計算がしやすいよう に、要因別の⼈数変動を合 算した列を作っておく ★summarize_row関数で 同じ⾏内の指定列を合算 今後5年間の ⼈数変動
21. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 21 ③計算した定年退職数と⼈員パラメーターを、メインのテーブルと結合 結合結果︓性別×資格ごとに、各年度の⼈数増減を⼀覧化したテーブルができた︕ 前年度末時点の ⼈数(発射台) 今後5年間の ⼈数変動 さらに、前年度末時点の⼈数(発射台) と⼈数変動を１列にまとめておく ★coalesce関数で、「⼈数」列が空 なら「⼈数増減」列の値を⼊れる
22. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 22 加工後データ作成までのプロセス 前年度末の性別× 資格別⼈数を集計 Branchを作成 し、⽣年⽉⽇をもと に今後5年間の定年 退職予定者数を計算 従業員リスト 前年度末時点の 全社員⼀覧 ⼈員パラメーター 今後5年間の ⼊退職・昇格予定数 ②の定年退職数と ⼈員パラメーターを、 ①のテーブルと結合 【Output】 今後5年間の性別× 資格別⼈数を計算 １ ２ ３ ４ ⼤きく分けて4つのステップで、Inputデータを加⼯してOutputのテーブルを作成する
23. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 23 ④今後5年間の性別×資格別⼈数を計算 累積和 性別×資格ごとに集計で きるように、グループ化 しておく 性別×資格ごとの各年度の⼈数は、 ⼈数変動の「累積和」によって求められる。 ★累積をを求めるcumsum関数
24. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ゴール！！ 前ページのテーブルを元に ピボットテーブルで集計すると、 最終⽬的の表が完成︕
25. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. １. 業務の背景と現状業務の課題 ２. Exploratoryを活用したシミュレーション自動化 Agenda ３. シミュレーション自動化の効果
26. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 26 シミュレーション⾃動化の効果 現状の業務の課題が以下のように解消された ①⼿作業でやらなければならない作業 が多い。 （ピボットテーブルで集計して、その結 果をコピーして別の計算⽤シートに貼り 付けて、etc…） ②⼤量の数式が詰まっているため、指 定するセルのズレなどミスが起きやす く、かつミスの発⽣個所が特定しづら い。 ③シミュレーションのプロセスの全体 像がつかみにくい （1個1個数式をたどらないと何をしてい るシートなのかわからない） ⼈員パラメーター作成以外,ほぼ全ての作業を⾃動化︕ ＊ステップ内に年度をべた書きしている部分だけ修正すれば、来年 度もそのまま利⽤可能。作業時間を⼤幅に短縮︕ ＊正直、1回しかシミュレーションをやらないならExcelの⽅が構築 は楽かもしれませんが、継続性を考えるとメリット。 ほぼ⾃動化できたため、ヒューマンエラーによるミス の余地を極⼩化︕ 設定したステップを⾒れば、計算のプロセスがすぐに 振り返りできる︕
27. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 27 最後に 2020年のデータサイエンス・ブートキャンプ参加以降、個別のレク チャー等々 とても丁寧にフォローいただき、本当に感謝しています︕ ⼈事のデータ利活⽤に、今後も⼀層活⽤していきます。 Exploratoryのみなさま、愛⽤者のみなさま、 今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
28. Copyright ©2022 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 28 ご清聴ありがとうご ざいました︕ リーガルページ︓https://www.nssol.nipponsteel.com/info/legal.html 本⽂記載の会社名及び製品名は、それぞれ各社の商標⼜は登録商標です。