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お役立ち資料人事データとAI

AI時代の人事データ要件 定義集

指標ごとに、定義・分母・期間・出所システムと、AIが読んだときに壊れるところ

全13ページ　／　2026年9月発行

AIに渡せる指標の条件は、精度ではありません。定義・分母・期間・出所の4つが、数字に付いて動くことです。女性管理職比率、男性育児休業取得率、男女間賃金差異、従業員数、過程指標、健康と働き方の指標について、定義と分母の取り方、期間と時点、どのシステムから取るか、そして定義が付いていない状態でAIに渡したときに起きる誤りの形を、指標ごとに整理しました。

この資料でわかること

  • 指標ごとの5列（定義・分母・期間・出所システム・AIが読むと壊れるところ）
  • 「壊れる」の4つの型：取り違え・合成・誤った因果・過剰な粒度
  • 男性育休取得率が4通りになる理由と、AIに渡すときの指標名の分け方
  • 「従業員数」が制度ごとに4通りあり、すべての比率の分母になること
  • 過程指標を結果指標と同じ職階・同じ期間で数える理由
  • 指標に持たせる7つの属性と、定義の版を上げるときの手順

こんな方におすすめです

人事データをダッシュボードやAIに渡す立場の方、人事・経営企画・情報システム

自社の状況に合わせた進め方については、個別にご相談ください。

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