1.マクロなトレンドの把握（部門別、職種別、年齢別等、様々な視点からの労務レポート）

2.ミクロな特異値の検出（超過残業や、パフォーマンスが急激に低下している人材の検出等）

3.集合間の隠れた規則性の発見（様々な人材データの組み合わせから退職予備軍の発見等）


人口減少社会に突入した日本において、社員の動機付け、およびその結果としての生産性向上と退職の防止は、人事戦略上の最重要課題の一つです。「Tokiwagi」は、この人事戦略上の課題解決を支援する「タレントマネジメント機能」、および日常人事業務を処理するための「就業・給与・福利厚生機能」という性格の異なる2つの領域の人材データのすべてを、統合人事データベースで一元的に管理します。


「Tokiwagi」の統合人事データベースに記憶される、人事、給与、就業、福利厚生、評価、自己申告、教育といった人材データの量は膨大です。データの量が多ければ情報としての信頼性は向上しますが、それが膨大となると全体像を把握するのが難しくなります。「MotionBoard」で膨大なデータを高速に集計し、目的に合わせてグラフにして可視化することで、マクロなトレンド、ミクロな特異値、隠れた規則性を見つけ出せるようになります。


両社は、人事領域におけるBIツールの有効利用のための研究開発を、今後協働して進めてまいります。