2026年度の成城大学での講座がはじまりました

昨年度から担当させていただいている成城大学の講座「データサイエンス特殊講義III」が始まりました。今年も、ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会の研究員や役員が講師を務めており、武田は昨年に引き続き「定量分析パート」を担当します。

この講座は学部生向けのピープルアナリティクスの講座で、実務家教員が中心となり実践知を伝えています。また、様々な企業の人事担当者をお招きし、人事データ活用方法や分析例をお話いただいています。

人事に興味がある学生に加えて、企業内でのデータ分析例に興味がある学生も集まっており、今年は大幅に受講生が増えました。ありがたい話です。

今回は担当するパートが増え、以下のコマを担当します。

主に定量分析に軸にノウハウや現場実態を失敗例を踏まえながら解説していきます。また、学生向けということで、人事の仕事をイメージできるように工夫もしています。

さて、昨日に第2回の授業を実施したところですが、関心と興味が一体となった熱気を感じた授業でした。私自身も勉強になることもあり、とても有意義だったと感じています。

なお、昨日実施した「ピープルアナリティクスとAIで実現するデータドリブン意思決定」というテーマは、今年から新たに追加したものです。

ピープルアナリティクスは人事の意思決定を支援するものですが、「意思決定」という言葉になじみのない学生に向けて、丁寧な導入が必要だろうと考えてのことでした。この講義では以下のテーマを取り扱いました。

普段の仕事で無意識的に使っている「意思決定」という言葉と向き合いながら教材を準備していったのですが、いろいろと苦戦しながらも面白い準備プロセスとなりました。その結果、自分自身でも発見もありました。

暗黙知を形式知化することの難しさを痛感すると同時に、言葉にできない暗黙知のままの部分も確かに存在し、それこそがLLM時代に人が学ぶ意義があるのもしれないと感じました。

また、定点観測の文脈もあり、LLMでどこまでピープルアナリティクスができるのかというテーマでデモを作って授業で見せました。1年前からずいぶん進化しているように感じつつも、高度であるゆえに使う側に求めらえるリテラシーも高くなっている状況です。

個人的には、1年間の実践経験を振り返りながら、自分自身と世の中の接地面をアジャストする良い機会になっています。

今年も自分自身の経験知や課題感をなるべくリアルな形で伝えていく予定です。