1 市場概要
1.1 労働力分析の定義
1.2 グローバル労働力分析の市場規模・予測
1.3 中国労働力分析の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国労働力分析の市場シェア
1.5 労働力分析市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 労働力分析市場ダイナミックス
1.6.1 労働力分析の市場ドライバ
1.6.2 労働力分析市場の制約
1.6.3 労働力分析業界動向
1.6.4 労働力分析産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界労働力分析売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル労働力分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル労働力分析の市場集中度
2.4 グローバル労働力分析の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の労働力分析製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国労働力分析売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国労働力分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 労働力分析産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 労働力分析の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 労働力分析調達モデル
4.7 労働力分析業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 労働力分析販売モデル
4.7.2 労働力分析代表的なディストリビューター
5 製品別の労働力分析一覧
5.1 労働力分析分類
5.1.1 On-premise Deployment
5.1.2 SaaS Deployment
5.2 製品別のグローバル労働力分析の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル労働力分析の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の労働力分析一覧
6.1 労働力分析アプリケーション
6.1.1 Under 100
6.1.2 100-499
6.1.3 500-999
6.1.4 1,000-4,999
6.1.5 Above 5000
6.2 アプリケーション別のグローバル労働力分析の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル労働力分析の売上（2019～2030）
7 地域別の労働力分析市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル労働力分析の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル労働力分析の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米労働力分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米労働力分析市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ労働力分析市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ労働力分析市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域労働力分析市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域労働力分析市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米労働力分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米労働力分析市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の労働力分析市場規模一覧
8.1 国別のグローバル労働力分析の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル労働力分析の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国労働力分析市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ労働力分析市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国労働力分析市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本労働力分析市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国労働力分析市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア労働力分析市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド労働力分析市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド労働力分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド労働力分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ労働力分析市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ労働力分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ労働力分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Kronos
9.1.1 Kronos 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Kronos 会社紹介と事業概要
9.1.3 Kronos 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Kronos 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Kronos 最近の動向
9.2 SAP
9.2.1 SAP 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 SAP 会社紹介と事業概要
9.2.3 SAP 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 SAP 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 SAP 最近の動向
9.3 Oracle
9.3.1 Oracle 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Oracle 会社紹介と事業概要
9.3.3 Oracle 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Oracle 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 Oracle 最近の動向
9.4 IBM
9.4.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.4.3 IBM 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 IBM 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 IBM 最近の動向
9.5 ADP
9.5.1 ADP 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 ADP 会社紹介と事業概要
9.5.3 ADP 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 ADP 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 ADP 最近の動向
9.6 SAS Institute Inc
9.6.1 SAS Institute Inc 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 SAS Institute Inc 会社紹介と事業概要
9.6.3 SAS Institute Inc 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 SAS Institute Inc 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 SAS Institute Inc 最近の動向
9.7 WorkForce Software
9.7.1 WorkForce Software 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 WorkForce Software 会社紹介と事業概要
9.7.3 WorkForce Software 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 WorkForce Software 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 WorkForce Software 最近の動向
9.8 Ultimate Software
9.8.1 Ultimate Software 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Ultimate Software 会社紹介と事業概要
9.8.3 Ultimate Software 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Ultimate Software 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Ultimate Software 最近の動向
9.9 Genpact
9.9.1 Genpact 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Genpact 会社紹介と事業概要
9.9.3 Genpact 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Genpact 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Genpact 最近の動向
9.10 Workday
9.10.1 Workday 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Workday 会社紹介と事業概要
9.10.3 Workday 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Workday 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Workday 最近の動向
9.11 Visier
9.11.1 Visier 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 Visier 会社紹介と事業概要
9.11.3 Visier 労働力分析モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 Visier 労働力分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 Visier 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 労働力分析（Workforce Analytics）は、組織の人材に関するデータを収集、分析し、その結果を用いて人材管理や戦略的な意思決定を行うための手法です。近年、企業の競争力を高めるために、労働力分析に対する関心が高まっています。これから、労働力分析の定義、特徴、種類、用途、関連技術について深掘りしていきます。 まず、労働力分析の定義についてです。労働力分析は、従業員のパフォーマンス、離職率、採用状況、評価制度などのデータを取り扱い、これらの情報をもとに人事政策の改善や戦略的な意思決定を支援します。つまり、データに基づいた意思決定プロセスを促進するための手法と言えます。このプロセスは、単なるデータ収集から統計解析、予測分析に至るまで多岐にわたります。 次に、労働力分析の特徴について考えてみましょう。労働力分析は、組織内部の人材データを利用するため、データの内容は多様であり、例えば従業員の基礎情報、業績評価、トレーニング履歴、労働環境の要因などが含まれます。また、労働力分析は予測分析を用いることで、未来の人材ニーズやリスクを予測することが可能です。データの可視化技術を利用することで、複雑な情報を直感的に理解できる形式で提示する点も特徴的です。 労働力分析にはいくつかの種類があり、それぞれ異なるアプローチや目的があります。1つ目は、歴史的データを基にした「回顧分析」です。これは過去のデータをもとに傾向を分析し、課題を特定することに焦点を当てています。2つ目は、「予測分析」で、これは収集されたデータを用いて未来の結果を予測する手法です。例えば、従業員がどのような理由で離職する可能性が高いかを分析することが考えられます。3つ目は、「シミュレーション分析」で、これは異なるシナリオをモデル化し、異なる人事ポリシーがどのような影響を与えるかを探るものです。 労働力分析の用途は多岐にわたります。例えば、採用プロセスの最適化や従業員のパフォーマンス向上、職場環境の改善などが挙げられます。特に、従業員の離職率を削減するために、どの部署で、どのような条件で離職が多発しているかをデータで解析し、それに対策を講じることができるのです。また、トレーニングの投資効果を測定することで、労働力のスキル向上を図ることも可能です。さらに、労働力分析は戦略的な人材管理の一部として位置付けられ、経営層の意思決定に大きな影響を与えます。 労働力分析に関連する技術も進化し続けています。データマイニングや機械学習がその代表例で、これらの技術を用いることで、膨大なデータから有意義なパターンを見つけ出すことが可能になります。さらに、ビッグデータ技術の進展により、リアルタイムでのデータ分析が可能になってきています。データベースやクラウド技術も重要な要素であり、これにより多様なデータソースからの情報を統合し、効果的な分析が進められます。 さらに、データの可視化技術も重要です。グラフィカルなインターフェースを通じて複雑なデータをわかりやすくし、利用者が直感的に理解できるようにすることが求められます。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールやダッシュボードもこの分野で広く利用されています。これにより、人力分析の結果をチーム全体に共有し、効果的なコミュニケーションを図ることが可能となります。 最後に、労働力分析の導入に際しての課題について触れます。データ保護とプライバシーの問題は、ますます重要になってきています。特に、個人情報を扱うため、データの収集・利用には慎重を要します。また、分析結果を正しく解釈し、適切な施策に結びつけるためには、あなたの組織内での専門知識や技術力の向上が求められます。 労働力分析は、企業の人材戦略を強化するための重要な手段です。データに基づいた知見をもとに、効果的な人事政策を実施することで、組織全体のパフォーマンス向上につながります。これからも、労働力分析は企業の競争力を支える鍵となるでしょう。 |
