<aside> 💡 この記事は2024年2月時点に作成した内容です。 ChatGPTの新しいバージョンでは異なる結果となる可能性があります。

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目次

• このブログの対象読者
• 分析対象とするべきデータの選択肢
• 適性検査の歴史
• ChatGPTによる分析
• ChatGPTの分析の課題
• アッテルが解決できること

このブログの対象読者

本記事は、人事データを分析し、採用や育成、評価など人事に係る業務での活用を検討している人事担当者だけでなく、エンジニアリングマネージャーやエンジニアの採用に関わる方々にもおすすめです。具体的にデータをどのように進めるべきか迷っている方に、様々な角度からの洞察を提供します。また、ChatGPTの多角的な活用方法に興味がある方にとっても有益な内容を含んでいます。

分析対象データの選択肢

人事部門で活用できるデータには様々な種類があります。ここではいくつかの主要なデータタイプを挙げてみます。

1. パフォーマンス評価データ - 定期的な業績評価の結果、目標達成度、KPIの達成状況。
2. 勤怠データ - 出勤状況、休暇履歴、残業時間、遅刻・早退記録。
3. 給与・報酬データ - 給与額、ボーナス、手当、福利厚生などの報酬関連情報。