人的資本経営への道～役員層に求められる知識要素を探る～2023/06/28

経営戦略において「人的資本経営」を重視する視点を持つための知識要素

現在、経営の視点から見た人的資本の重要性が強調されています。この動向の中で、経営戦略における人材への投資の位置づけが、企業の競争力に大きな影響を与えます。また、経営戦略と人材戦略が密接に連携することも求められ、その主導者は経営層です。今回は、この視点を念頭に『2022年度人的資本経営・DXに関する役員の意識調査』の調査結果を分析します。特に焦点を当てるのは、役員が経営戦略上で「人的資本経営」をどの程度重要視するかという問いです。そして、その視点を持つ役員の意識や行動に影響を及ぼす可能性のある知識要素を明らかにします。なお、ここでの知識要素とは、経営戦略、マーケティング、財務・会計、人材マネジメント、リーダーシップ、統計学・データサイエンス、IT・ICT、語学（他言語）、芸術・アート、リベラルアーツという、幅広くそして深く人材を形成する各領域の知識です。

「人材マネジメント」と「リーダーシップ」の知識レベルが高いほど、「人的資本経営」を重視

勾配ブースティングモデルの特徴量（説明変数）の重要度を確認するため、SHAP（SHapley Additive exPlanations）^※を用いました。下図は分析結果を簡単に表にまとめたものです（詳細は調査報告書のP06に記載）。列は「人的資本経営を重視する/重視しない」、行はそれらの「可能性を高めている/下げている」で区分しています。例えば、表左上の「人材マネジメント」と「リーダーシップ」は、人的資本経営を重視する可能性を高めている知識要素であるという見方です。つまり、“「人材マネジメント」と「リーダーシップ」の知識レベルが高いほど、「人的資本経営」を重視する可能性が高くなる傾向にある”という解釈ができます。逆に、「財務・会計」や「語学」の知識レベルが高いほど、「人的資本経営」を重視する可能性が下がる傾向にあるという解釈ができます。なお、その他のカテゴリも同様の解釈の仕方となります。

• SHAPとは、機械学習モデルの予測結果を解釈するための一手法で、各特徴量が予測にどれだけ影響を与えたかを数値化するものです。また、SHAP値の解釈はその値の正負で決まります。正の値は所属するクラスの予測確率を増加させ、負の値は所属するクラスの予測確率を減少させます。

上記の分析では、「人材マネジメント」と「リーダーシップ」の知識要素が「人的資本経営を重視する」可能性を高めていることが示唆されました。そこで、「人材マネジメント」と「リーダーシップ」の知識要素間に交互作用^※があるかを確認しました。下図は分析結果を簡単に表にまとめたものです（詳細は調査報告書のP08に記載）。列は「人材マネジメントの知識レベルが高い/低い」、行は「リーダーシップの知識レベルが高い/低い」で区分しています。また、「〇」は人的資本経営を重視する可能性を高めている、「×」は人的資本経営を重視する可能性を下げているという見方です。なお、「-」は予測への影響が小さいことを意味します。したがって、「人材マネジメント」と「リーダーシップ」の知識レベルが両方とも高いと良い結果を、両方とも低いと悪い結果を予測する傾向があるという解釈ができます。

• 交互作用とは、異なる特徴量が結果に影響を及ぼす相互関係のことです。単一の特徴量が個々に持つ影響力だけでなく、それらが組み合わさってどのように全体の結果に影響を及ぼすかを理解するための概念です。

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