宍戸拓人氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
組織の中で起こるコンフリクトの研究を専門分野とし、組織のパフォーマンス向上に向けた研究や、多数の国際学会発表を行う。Consulente HYAKUNENメンバーとして多数の企業の変革を推進。株式会社Maxwell's HOIKORO 製品開発責任者。武蔵野大学経営学部経営学科准教授
日本の人事部 ＨＲカンファレンス 2021 春 ～ Let's Grow up 史上最多のセッション数！ HRの最高峰とつながろう ～
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
戦略的リモートワーク・惰性的リモートワーク ―大規模データで導く決定の条件―
働き方・価値観の多様化、コロナ感染拡大等によりリモートワークが加速しています。しかし、自社の特性を踏まえた時、リモートワークを今後も継続すべきか、決め手がないまま悩まれている方も多いようです。本講演は大規模定量調査結果に基づいて、リモートワークを戦略的に活用する場合の条件や惰性的に選択した場合に起こる問題、リモートワーク下のマネジメントのあり方等について解説します。
日本の人事部 HRカンファレンス2022-秋-
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
会社を変える人事と流行りを追いかける人事 －大規模データが明かす「戦略人事」への道－
VUCAの時代、経営は変化に対応する戦略に舵を切り、人事には戦略に貢献する機能が求められます。一方、働き方改革、人的資本経営など、人事に関わる施策は次々に生まれています。時代の要請で、これらの施策に取り組むことは、戦略人事に繋がっていくのでしょうか。本講演では、学術研究やデータ解析結果に基づいて、戦略人事と人事施策を繋ぐKey Factor、そして会社を変える人事となるためのポイントを解説します。
日本の人事部 HRカンファレンス2022-春-
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
「流行り」の人事施策を、流行りで終わらせないために ー大規模データが暴く「嘘」と「真」ー
働き方改革、ジョブ型人事、副業支援、リモートワークといった「流行り」の施策は、導入しただけで価値が生まれることはありません。その時の「流行り」に乗るのではなく、「施策が本来持っている価値を引き出すためには、何が求められるのか」という本質的な問いに向き合う必要があります。本講演では、学術研究やHYAKUNEN・HOIKOROが実施した大規模な定量データ解析の結果に基づき、この問題を解説していきます。
HRカンファレンス2023-秋-
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
似て非なるものを見極めろ。人的資本経営の誤解を解き、その落とし穴を回避する
不確実性が高まる中、人的資本経営の重要性がうたわれています。人と組織という複雑で不可視なものを定量的に把握する流れは重要ですが、表面的な理解で推進し、誤った施策を繰り返す人事部門も多くみられます。特に、エンゲージメントを測定し、施策を打つも、企業価値を毀損する施策であったといったこともしばしば起こります。本講演では、人的資本経営の誤解と落とし穴について解説し、その処方箋となるヒントをご提供します。
ＨＲカンファレンス2023-春-
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
企業価値を低下させる「人的資本経営 × DX」とは？
人的資本経営の実現のためには、デジタル技術の活用を通して、社員のデータを収集・分析することが避けられません。しかし、データの収集や分析の方法を誤ることで、企業価値を逆に悪化させる介入施策へ、人事部が正当性を与えてしまっているケースを見かけることがあります。本講演では、学術研究やデータ解析結果、コンサルティング事例を紹介することで、企業価値に貢献する「人的資本経営×DX」のあり方について解説します。
日本の人事部 HRカンファレンス2024-春-
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宍戸拓人 氏
株式会社Consulente HYAKUNEN リサーチ・フェロー 博士（商学）
現場と人事がつながるとき、本当のOJTが始まる －大規模データが明かす「機能する経験学習」の条件－
人は仕事の経験から多くを学びます。企業が人材を育てるとき、現場での学びをいかに豊かにできるかが、クリティカルに重要です。想いをもって作り込んだ研修を実施しても、あとは現場任せとなってしまう人事部門。人を育てる重要性に気づきながらも、時間もない中、どう育てれば良いか分からない現場。本講演では、職場での経験学習を促進するうえで、どのようなことが求められるのか、独自データ解析結果に基づいて解説します。
