1 メルカリにおける人事データ活用の現在地点 2021/10/14 HR Millennial Lounge #13

2 岩田 翔平 / Shohei Iwata 株式会社メルカリ HR Operations Manager 人事システム/プロセスを構築する HRISと人事データを 活用するHR Data Managementをマネジメントし、HR Techの導入、Employee Experienceの改善、人事 データ分析基盤の構築等を推進 前職では複数の転職サイトの PdMを経験。オンボーディ ングやレコメンド、NPSの改善等を担当

3 今日お伝えしたいこと 人事に求められる役割の変化に対して、主に人事データ活用の側面からどの ように対応しようとしているか。 課題と取り組みをお話し、同様の課題を抱えていたり、今後同じような課題にあたりそ うな組織の参考＆情報交換ができればと思います。

4 1. 株式市場からの健全なプレッシャー → 欧米を中心にISO30414準拠のHRレポートの公開義務化。グローバルで見ても人的 資 本に関する数値を公開し、改善を進めていくのは不可避な流れ 2. 組織（社会）における多様性の拡大 → ミレニアル世代の増加や女性活躍推進、ビジネスのグローバル化等の影響を受け、多 様な価値観や働き方に企業が対応していく必要性 3. 社内外問わないタレントの活用の必要性 → ビジネス環境の急速な変化への対応や必要なケイパビリティの獲得のため、社外人材 の活用や内部人材の能力開発、適材適所がより重要に はじめに：人事データ活用が求められるようになった背景

5 はじめに：人事データ活用が求められるようになった背景 プロダクトやファイナンスと同じように、人事もデータを用いた戦略部門になっていく必 要がある ↓ データを用いた戦略部門になるためには、どう取り組めばいいか？

6 事業展開 メルカリグループは、株式会社メルカリとその連結子会社で構成されています

7 ミッション 新たな価値を生みだす世界的なマーケットプレイスを創る
 「限りある資源を循環させ、より豊かな社会をつくりたい」 創業者である山田進太郎が世界一周の旅で抱いた、そんな問題意識によって生まれたのがフリマアプリ「メルカリ」です。 テクノロジーの力によって、世界中の個人と個人をつなぎ、誰もが簡単にモノの売り買いを楽しめる。 それにより資源を循環させる豊かな社会、個人がやりたいことを実現できる社会をつくっていきたいと考えています。 
 Create value in a global marketplace where anyone can buy & sell

8 バリュー Go Bold 大胆にやろう
 All for One 全ては成功のために 
 Be プロフェッショナル
 であれ
 a Pro

9 US 2014 Japan 2013 Portland Palo Alto Sendai Fukuoka Tokyo Number of Employees 1700+ Globally Boston メルカリHRの置かれている状況 (1/3) 急速な組織の拡大

10 40ヵ国 約 50% 約40ヵ国以上からの 社員が集まっている メルカリ東京オフィスの エンジニアリング組織の 約半数は外国籍 メルカリHRの置かれている状況 (2/3) 組織の多様性の高まり


11 メルカリHRの置かれている状況 (3/3) コミュニケーションの変化 ハイコンテクスト ・似た経歴のメンバー ・暗黙知の共有 ・個別判断 ・空気を読む ・単一言語 ローコンテクスト ・多様性のあるメンバー ・形式知の共有 ・ガイドラインに基づく判断 ・わかりやすさ（データ・論理） ・やさしい英語・日本語

12 メルカリHRに求められる役割 急速な組織の拡大、組織の多様性の高まり、コミュニケーションの変化 データをもとにした 意思決定とコミュニケーション、プロセスの設計

13 再掲：人事データ活用が求められるようになった背景 プロダクトやファイナンスと同じように、人事もデータを用いた戦略部門になっていく必 要がある ↓ データを用いた戦略部門になるためには、どう取り組めばいいか？

14 データ活用の高度化のステップ アクションレコメンド / Action Recommendation 統計/機械学習（予測分析）Predictive Analytics クロス分析（要因分析）/ Cross Analysis（Factor Analysis） 可視化（単年集計/経年比較）/ Visualization（Snapshot/Historic） システム化 / Creating HR Systems プロセス構築 / Building HR Processes

15 データ活用の高度化のステップ アクションレコメンド / Action Recommendation 統計/機械学習（予測分析）Predictive Analytics クロス分析（要因分析）/ Cross Analysis（Factor Analysis） 可視化（単年集計/経年比較）/ Visualization（Snapshot/Historic） システム化 / Creating HR Systems プロセス構築 / Building HR Processes 1. 見える化 / Visualization 2. 洞察 / Insight 3. 促進 / Recommendation

16 データ活用の高度化のステップ アクションレコメンド / Action Recommendation 統計/機械学習（予測分析）Predictive Analytics クロス分析（要因分析）/ Cross Analysis（Factor Analysis） 可視化（単年集計/経年比較）/ Visualization（Snapshot/Historic） システム化 / Creating HR Systems プロセス構築 / Building HR Processes 1. 見える化 / Visualization 2. 洞察 / Insight 3. 促進 / Recommendation

17 測定できないものはマネージできない If you can't measure it, you can't manage it. Peter Ferdinand Drucker ↓ 人事の情報は解像度高く測定ができているか？？

18 システム・データによって、組織/人材/機会の解像度を上げる 組織 Organization 人材 People 機会 Opportunity Culture Docをもとにタッチポ イントを整理し、サーベイにより 組織と従業員のコンディションを 見える化する 従業員の経験やスキル、志向 性といった情報をCore HCMに 集約し、人材に関する情報を見 える化する 社内異動やメンター、研修プロ グラムなどの情報をCore HCM に集約し、機会に関する情報を 見える化する

19 あらゆる施策の実行/システム導入を行うためには、標準化された人事データの整備 /活用が必要不可欠 HR Technology Market 2020 プロセス構築/システム化に注力する必要性

20 人事データ管理の「これまで」 Activity Sentiment Personal Operational Hiring Joining the company Evaluation/Remuner ation Growth/Transfers/Pr omotions Work environment 担当領域ごとにデータが存在し、運用/管理/分析の非効率が発生 　必要なデータがどこにあるか分からない　 　データを集めるだけでひと苦労　 　分析しようと思ったらデータごとに定義がバラバラ　

21 人事データ管理の「現在（進行形）」 Activity Sentiment Personal Operational Hiring Joining the company Evaluation/Remuner ation Growth/Transfers/Pr omotions Work environment 基幹システムを導入し、データの一元化を推進 ※一部モジュールは計画中 ※導入しているシステムの一部を記載

22 Data Warehouseの構築 Cloud Scheduler → Runs Daily App Engine BigQuery Cloud Functions & Libraries Data Sources Sheets Data extraction & processing Data Warehouse Dashboards/Bots Google App Script Custom reports API People Dashboard Onboarding Dashboard Learning Dashboard HRBP Work Anniversary Bot

23 プロセス構築、システム化の成果一例 これまで　　　　　　　　　　　　　　　　　　　現在 データを探して 🔍 ↓ データを集めて 📑 ↓ データの定義を合わせて 📏 ↓ データを集計して 🧮 ↓ データをレポートにまとめる 📊 従業員属性、採用、退職、エンゲージメン トサーベイ、D&I、研修等のデータをひと つのダッシュボードに集約

24 “Xデータ ✕ Oデータ” による施策展開 X(Experience)データ eNPSスコア/コメント, 職務のやりがい, 成長 機会の実感, マネジメントへの信頼, コミュニ ケーション, D&I環境 など O(Operational)データ 部門/職種/役職, グレード, 性別/言語, 在籍期 間, 保有スキル, 評価 など ✕ エンゲージメントと最も相関のある「成長機会」を 強化する施策をセグメントごとに展開 “個の成長実感 ”が組織を強くする〜メル カリがTrust & Opennessにコーチングを 推進する理由とは〜 “斜め上の経営陣 ”がメンター、やり方はメ ンバーが決める ──メルカリ新メンタリング 施策の手応え

25 データを活用したD&Iの推進 「気持ちからデータ重視」に戦略を変えた。各部署ごとにどんな 属性の人が何％登用されているか、同じ評価なのに昇進に差が ないか徹底してデータで可視化した。結果、昇進には男女差が あることがわかり、そのデータを経営層の会議で示した。 PRESIDENT Online SUSTAINABILITY REPORTの中で「構造的不平 等を人事データによって可視化し、自浄し続けられ る公平な仕組みとカルチャーを構築」するというアク ションを策定し、会社全体で取り組む

26 実現したいこと メンバーの一人ひとりがバリューを発揮し、最高のパフォーマンスを出し続け られるよう、Employee Experience（従業員体験）をアップデートし続ける

27 EX（従業員体験）のアップデート 採用 オンボー ディング 評価報酬 人材の 成長 働き方 福利厚生 退職 外部公開も行ったMercari Culture Docで「メルカリにおけるEmployee Experience（従業員体験）のあるべき姿」を掲げ、データを用いて多様な施策に取り 組んでゆく

28 データを用いたアクションレコメンドの世界観 採用 オンボー ディング 業務 育成 評価 退職 働き方 登用＆ 異動 ● メンタリング ● チャットランチ ● 語学学習サポート ● Yasashiiコミュニ ケーション ● 無意識バイアスト レーニング ● Engagement Survey ● 社内外研修 ● 社内外コーチング ● My Development Plan ● Peer Review ● Management 360 ● 1on1トレーニング ● Internal Job Board ● Talent Review ● Succession Planning ● YOURCHOICE ● merci box ● アルムナイネットワー ク ● 構造化面接・評価 ● Candidate Experience Survey バリュー発揮を後押しする 適切なアクションをレコメンド

29 データ活用の高度化と領域拡大 アクションレコメンド Action Recommendation 統計/機械学習分析（予測分析） Predictive Analytics ● EE Survey Action Menu ● ONA Recommend ● Headcount Prediction ● EE Survey Action Menu ● Attrition prediction ● Opportunity Graph / Marketplace ● Talent Marketplace ● Career Hub クロス分析（要因分析） Cross Analysis（Factor Analysis） ● EE Survey × Other data ● D&I Analysis ● Retirement Analysis ● EE Survey × Other data ● D&I Analysis 可視化（単年集計/経年比較） Visualization （Snapshot/Historic） ● People Dashboard ● People Dashboard ● Recruitment Funnel ● Internal Hiring システム化 Creating HR Systems ● Qualtrics ● ONA ● Workday HCM - Skills Cloud ● Succession Planning ● Talent Review ● Workday HCM ● Workday LMS プロセス構築 Process building ● サーベイ設計 ● サーベイ設計見直し ● スキル・キャリア情報の登 録 ● 全社的な社内異動 組織 Organization 人材 People 機会 Opportunity デ ー タ 活 用 の 高 度 化 データ活用の領域拡大

30 EXのアップデートに向けてデータ活用の高度化を進める アクションレコメンド / Action Recommendation 統計/機械学習（予測分析）Predictive Analytics クロス分析（要因分析）/ Cross Analysis（Factor Analysis） 可視化（単年集計/経年比較）/ Visualization（Snapshot/Historic） システム化 / Creating HR Systems プロセス構築 / Building HR Processes 1. 見える化 / Visualization 2. 洞察 / Insight 3. 促進 / Recommendation

31 （さいごに）一緒に働く仲間を募集しています！ 👉 https://careers.mercari.com/ HRでは特に Talent Acquisition Specialist HRBP Talent Management Specialist Learning & Development Specialist HRIS Specialist としてメルカリグループの非連続な成功 を推進していただける方を求めています！

32 Appendix 従業員エンゲージメント向上のための人事 データ活用 〜課題設定のポイント〜 メルカリにおける人事データ活用の現在地 点 HR Millennial Lounge #12