ピープルアナリティクスとは?メリットや効果などからこれからの人事を考える

企業を支えるのは、人材であり、人材なくして、企業の発展は実現されないと言うことができます。

働き方や企業に求める要素が多様化し、優秀な人材の流出が起こるケースが増えています。人材採用についても、企業が人材を選んでいた頃から、人材が企業を選ぶ時代へと変化しています。

人材確保、人材採用などで成果を上げるためには、既存の人材の配置が適切であるのか、自社にはどのような人材が合うのかなど人材に対する分析が不可欠です。人材に対しての分析をピープルアナリティクスと呼びます。

今回は、ピープルアナリティクスについて、意味やメリット、人事における効果、運用方法などを解説し、これからの人事を考えていきます。

1.ピープルアナリティクスとは

目次

ピープルアナリティクスとは、人材に関わるデータを元に、人事や業務の発展、組織づくりを試みる技術のことを言います。これまでは、人材に関わるデータの蓄積にとどまり、人事の選択は主観的な部分が多く、十分な根拠がない選択でした。

ピープルアナリティクスを活用することで、蓄積された人事データから、人材それぞれの適性が見えたり、退職理由の傾向などが分かったりします。企業を支える人材について、データに基づいた客観的な判断を下すことができるようになり、企業の発展だけでなく、人材それぞれの活躍も期待できます。

ではピープルアナリティクスという考えはどのようにして生まれたでしょうか。ピープルアナリティクスが生まれた背景やHRテックとの違い、目的など、より詳しくピープルアナリティクスを見ていきましょう。

1-1ピープルアナリティクスが生まれた背景

ピープルアナリティクスが日本でも注目され始めたのは最近で、初めて生まれたのはアメリカと言われています。人事に関わる業務にテクノロジーを活用していく流れの中で、人材データを元に、データの蓄積・分析を行うピープルアナリティクスが登場しました。

日本でピープルアナリティクスが注目を集めている背景には、テクノロジーの発展や人材確保の重要性の再確認などがあります。様々な分野にテクノロジーが導入され、人事の分野にHRテックが生まれました。これまでの主観的な人事判断から、テクノロジーによって収集したデータを活用して、より根拠のある判断ができるようになりつつあります。

人材の配置替え以外にも、採用、評価などあらゆる人事判断に活用できるため、今後さらに広まっていくと予想されます。

1-2ピープルアナリティクスとHRテックの違い

人事分野にテクノロジーを加えてHRテックと言われる技術は、ピープルアナリティクスと同じく、データを活用したマネジメントを可能にします。ピープルアナリティクスとHRテックは、類似している部分もありますが、人事にどのようにデータを活用するかで役割が異なります。

HRテックは、人材に関わるデータを収集・分析し、給与管理や書類手続きなどの定型的な業務を効率化するという側面が強いです。HRテックに対して、ピープルアナリティクスは、データ収集・分析を参考に、人材採用や育成、組織づくりなどにつなげるという戦略的な取り組みと言えます。

HRテックとピープルアナリティクスを明確に区別するのではなく、同じ人事の分野で、担う役割が異なると捉えるようにしましょう。

1-3ピープルアナリティクスを活用する目的

ピープルアナリティクスは、人材に関するデータを収集・活用するだけでとどまらず、データに基づいた人材マネジメントをし、企業を発展させることが目的です。企業の発展を目指すためには、業務を行う人材の問題発見・問題解決が欠かせません。

人材データによって、社員が抱える問題を明確にし、待遇や人間関係、社内環境などにおける問題を発見することができます。発見した問題を解決するために、問題に合わせた企業の改革が必要です。

ピープルアナリティクスは、データの収集・分析で終わってはいけません。問題解決のためにデータを活かし、企業の発展を実現するまでが、ピープルアナリティクスの目的と言えます。

2.ピープルアナリティクスにおけるメリット・デメリット

ピープルアナリティクスは、人事データを分析することで、組織づくりや企業の発展を実現しようとする取り組みです。ピープルアナリティクスには、メリットだけでなく、デメリットもあります。

これまでの人事判断にデータを活用することで、客観的な判断を実現しますが、分析だけで終わってしまえば、変化は生まれないでしょう。メリットだけでなく、デメリットも把握して、運用する際に注意しましょう。

2-1【メリット1】直感に頼らない分析・評価ができる

社員に対する分析や評価を行う管理職も人間であるため、主観的な判断は避けられないものです。「この人はこの部署が向いている気がする」「これまでの経験からこの人はこの分野に優れている」など勘や経験に頼る部分が多くなります。

ピープルアナリティクスは、確かなデータを活用することで、客観的で精度の高い判断をすることができます。勘や経験が外れた時の影響を防ぐことになり、企業、人材の両面にメリットをもたらします。

2-2【メリット2】人事データに基づく人材・組織計画を立てることができる 

ピープルアナリティクスで人事データを把握することで、人材育成や組織づくりの計画を立てることができます。個人のパフォーマンスをデータ化することで、どのように育てるべきかが明確になります。企業に対する満足度などのデータからも、人材計画を立てやすくなります。

人材の適性が分かると、組織づくりにも自然とつながっていきます。適性のある部署への配置換え、組織の問題点の可視化・改善など、人材から組織へと人事データの活用を広げていくことができます。

2-3【デメリット1】傾向の把握で終わるリスクがある

ピープルアナリティクスの目的は、データの活用によって、組織づくりなどを通して企業を発展させることです。

ピープルアナリティクスのデメリットとしては、データ収集による傾向の把握で終わるリスクがあることと言えます。収集したデータを活用してこそのピープルアナリティクスであり、傾向の把握で終わってしまえば、これまでの人事と変わりません。

ピープルアナリティクスによって、どのように企業を改善したいかを明確にして、戦略的に運用することが求められます。

2-4【デメリット2】プライバシー侵害リスクがある

ピープルアナリティクスの運用理由を社員に明確に伝えられなければ、プライバシー侵害のリスクがあると指摘されてしまいます。人材の基本情報も活用するため、運用する場合には、どのような意図で活用し、どのような取り扱いをするかを示し、理解を得る必要があります。

3.ピープルアナリティクスで得られる人事効果

ピープルアナリティクスのメリットは、人材採用、人材育成、組織づくりといった人事の各段階で効果を期待できます。人事の各段階において、客観的な目線で施策を実行することができ、企業の求める人材の獲得や育成、人材を生かした組織づくりを可能にします。人事の各段階に分けて、解説していきます。

3-1【人材採用】ピープルアナリティクスで採用活動を活性化

ピープルアナリティクスによって、採用活動に関するデータを収集・分析することで、今後の採用活動を活性化することができます。採用にかかる時間や内定承諾率などの数値の分析も効果的で、採用活動を見直すことが可能です。

中でもハイパフォーマー分析と呼ばれる優秀な人材の特徴を分析するピープルアナリティクスは効果があります。入社して力を発揮している人材の特徴を、採用活動の選考基準に取り入れることで、企業と人材のミスマッチを防ぐことができます。

3-2【人材育成】効果的な人材育成をピープルアナリティクスで実現

やりがいや能力を活かしているかなどの調査によって、社員が仕事に対して感じていることや成長度合い、成長意欲を図ることができます。他にも研修や留学などスキルアップの機会の利用率や満足度も参考になります。

やりがいのある仕事やスキルを活用できる業務を任せたり、研修制度を見直したりするなど人材育成を目指した改善策を実行することができます。

3-3【組織づくり】個々のピープルアナリティクスを組織につなげる

社内には、部署やチームなど様々な組織があります。組織で充実した仕事をするためには、組織を支える人材が気持ちよく働き、人材同士が良好な関係であることが求められます。

社員個々のピープルアナリティクスにより、満足度や幸福度、人間関係を明らかにし、組織の状態をデータで見ることができるようになります。組織の問題点が明確になり、素早く問題解決のために手を打つことができます。

4.ピープルアナリティクスを導入する前に収集するデータを確認しよう

ピープルアナリティクスのメリットや効果を把握できたら、導入にむけて、運用の仕方を見ていきましょう。まず大切なことは、どのようなデータを収集するかです。適切なデータを収集できなければ、効果的な分析・施策は実現されません。適切なデータを収集し、人事に生かすまでがピープルアナリティクスです。

4-1【人材の基本情報】属性データ

属性データは、社員の基本情報です。年齢や性別、能力、性格など個人の情報を属性データとして収集します。社員が参加したアンケートや調査なども含まれるため、ピープルアナリティクスの土台となるデータと言えます。

4-2【人材の勤務状況】行動データ

基本的な行動データとしては、勤怠情報があります。勤務状況は、モチベーションやメンタルヘルスを判断する基準の一つとして活用することができます。高度な行動データになると、社員の健康状態、心理状態を、端末を利用して測る場合もあります。社員がどのような行動しているかに関わるデータ全体を行動データと呼びます。

4-3【人材の評価】評価データ

社員がどのように評価されているかを示すのが、評価データです。全体的な評価だけでなく、直近の評価もハイパフォーマー分析には必要となります。評価と昇格スピードなどの要素を照らし合わせた総合的な評価データが最適です。

5.ピープルアナリティクスを効果的に行うための流れとポイント

ピープルアナリティクスは、データ収集から始まり、データの分析、データに基づく施策の実行といったステップで行います。3つのステップのつながりを意識して、ピープルアナリティクスを行うことが重要です。

5-1【ステップ1】問題を設定する

データを収集する前に、どのような問題があるかを明確に設定しましょう。問題に対して、どのようなデータが必要か分かり、効果的なピープルアナリティクスが可能になります。

問題設定の例としては、「離職率が高い」「コミュニケーションが不足している」などが挙げられます。自社の問題点を見直すことがピープルアナリティクスの始まりです。

5-2【ステップ2】人材データを収集・分析する

問題設定に合わせて、人材データを収集します。「離職率が高い」という問題設定をしたとすると、勤続年数や志望動機などのデータが想定されます。問題設定に対して、あらかじめ仮設も設定しておくと、より分析がスムーズになります。

次に収集したデータをもとに分析を行います。想定したデータがどのような結果を示しているのかを読み取り、どのような要因があるのかを分析します。例えば「早期退職が多い」「志望動機と配属先でマッチしていない」などの分析結果が考えられます。

5-3【ステップ3】人材データに基づいた施策を実行する

データの収集・分析によって、問題が明確になったら、データに基づいた施策を計画・実行しましょう。ピープルアナリティクスのデメリットとして挙げたように、分析で終わらないように注意が必要です。

施策の実行後は、経過や成果についても収集・分析し、問題解決できたかを評価することで、職場環境の改善に向けて、取り組み続けることができます。

6.ピープルアナリティクスの実践事例

日本では、ピープルアナリティクスの例はまだ多くないため、ピープルアナリティクスを行うためには、海外企業や日本の先進企業を参考にすることが大切です。ピープルアナリティクスを先進的に導入した企業には、これからの人事のメソッドが詰まっています。ぜひ参考にしてみましょう。

6-1【数多くのピープルアナリティクス施策】Google

Googleは、ピープルアナリティクスの発祥とも言える企業です。Googleのピープルアナリティクスの取り組みから、海外にピープルアナリティクスが広がり、今や日本にまで流れが伝わっています。

Google re:workには、Googleをはじめとした組織の事例が収集されています。Googleのピープルアナリティクスの例としては、公正な給与制度の設計・運用、従業員アンケートの実施が挙げられます。ピープルアナリティクスを基礎として、人材採用、育成、退職防止など人事の各段階の改善を図っています。

Google re:work https://rework.withgoogle.com/jp/subjects/people-analytics/

6-2【人財ポートフォリオ】日立製作所

電力やインフラ、情報・通信システムなどの社会イノベーションを担う日立製作所では、人財ポートフォリオの見える化によって、ピープルアナリティクスを行っています。

生産性、配置配属に関するデータ収集を行い、行動データを掛け合わせ、データを元に、人事部門でフィードバック、人事計画を行います。働き方改革を専門とした組織の立ち上げも行い、ピープルアナリティクスを活用した人材採用、育成、配置を組み合わせ、生き生きと働くことができる環境づくりを進めています。

日本におけるピープルアナリティクスのパイオニアであり、外部企業に対して、日立人財データ分析ソリューションといったツールも提供しています。ピープルアナリティクスを検討する際には、ぜひチェックしたい企業です。

7.ピープルアナリティクスの登場で、これからの人事はどう変わるべきか                                                                                        

現代では、企業に求める条件の変化や多様な働き方の広がりが顕著で、企業で働くことが唯一の選択肢ではなくなっています。好きなことを仕事にしたい、成長したい、ワークライフバランスを重視したいという思いから、企業から人材が流出するリスクも高まっています。

人材流出は企業にとって大きなデメリットをもたらし、企業の発展に影響を及ぼします。ピープルアナリティクスをはじめとした人事分野のテクノロジーは、これからの人事が戦略的人事であるべきことを示していると考えることができます。

これまでの勘や経験などに基づいた主観的な人事では、人材は自分に合った環境を求めて流出してしまいます。ピープルアナリティクスを活用することで、人事に関わるデータを以前よりも簡単に詳しく収集することができます。ピープルアナリティクスが成果をあげるのは、データと人事の戦略が噛み合った時です。

問題設定に合わせて、データを活用し、人事戦略を立てることで、社員にとって、働きやすく、スキルアップのできる理想的な企業に近づくことができるでしょう。

8.ピープルアナリティクスを活用して、人事を活性化させよう

ピープルアナリティクスとは、人材のデータ収集・分析を行い、企業の発展や組織づくりのためにデータを活用する取り組みです。データに基づいた客観的な判断をすることができ、人材採用、育成、組織づくりに成果をもたらします。

これからの人事には、多様な働き方の広がりの中で、優秀な人材を確保することが求められるでしょう。先進的な企業を参考にしながら、ピープルアナリティクスによる確かなデータ収集・分析を生かした施策によって、人事を活性化させることが不可欠です。

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