ピープルアナリティクスとは？人事効果や活用事例を紹介

デジタル技術の進歩により、近年では様々なデータの収集や分析が可能になりました。そのため企業経営においても、経験や勘といった主観的な判断ではなく、客観的なデータ分析に基づいた意思決定が重視される傾向にあります。

この傾向は、人事領域においても例外ではありません。組織や従業員のデータを人材採用や人材育成、従業員のエンゲージメントの向上に役立てたいと考えるケースが増えています。

そこで注目されているのが「ピープルアナリティクス」と呼ばれる手法です。

今回は、ピープルアナリティクスの概要や活用法、活用事例などについてご説明します。

ピープルアナリティクスとは

ピープルアナリティクスとは、従業員や組織に関わるデータの収集と分析を行い、人材採用や人材配置、人事評価など、人事面の様々な意思決定に生かす手法です。

収集・分析の対象となるデータは、ピープルアナリティクスの目的によって変わりますが、一般的には次のようなデータを収集するケースが多くなっています。

• 年齢やスキル、勤怠、給与、性格、評価の履歴といった人材に関するデータ
• 社内のパソコンやメール、電話、会議室など、オフィス機器や設備の使用状態に関するデータ
• 在席時間、外出時の社用携帯の位置情報といった行動データ

採用活動にデータを活用する場合には、採用後、どのような人材がどのような部署で活躍する傾向にあるのかを分析することで、効果的な採用基準の設定や、適切な人材の選考に役立てることができます。

また、従業員のスキルや能力、評価などの分析結果と、部署で活躍している人材のデータを比較することで適切な配置が可能になるでしょう。

ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違い

従業員のデータを人事に生かす手法には、ピープルアナリティクスのほかにもタレントマネジメントがあります。これらは異なる概念ですが、相互に補完し合う関係にあります。

タレントマネジメントは、従業員の能力やスキル、経験などを管理し、従業員の成長やパフォーマンスの向上を最大限に引き出すマネジメント手法です。

主に個人の能力開発とキャリア管理に重点を置き、組織の長期的な人材戦略を支えます。

一方ピープルアナリティクスでは、より広範なデータを用いた分析手法です。人材データに加え、勤怠データ、業績データ、従業員サーベイ結果、オフィス設備や機器の使用データ、行動データなど、幅広い情報の収集・分析を行います。この手法は、組織全体の課題解決や最適化を目的としています。

両者にはこのような違いもありますが、統合的に活用することで大きな相乗効果が得られます。ピープルアナリティクスのデータと洞察をタレントマネジメントに活用することで、より効果的な人材管理や戦略的な人材配置が可能になります。

例えば、ピープルアナリティクスで特定された成功要因を、タレントマネジメントの育成プログラムに反映させるなどの応用が考えられます。

このように、ピープルアナリティクスとタレントマネジメントを組み合わせることで、データに基づいた戦略的な人事施策の立案と実行が可能となり、組織の競争力向上に貢献します。

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ピープルアナリティクスが注目される背景

昨今、多くの企業からピープルアナリティクスが注目を集めている背景には、技術の発展とVUCA（ブーカ）の時代ともいわれる社会の変動性の高さが関係していると考えられています。

デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展

デジタルテクノロジーの発展に伴い、人事領域でも利用できる様々な分析ツールがリリースされています。そのため、企業内でも以前に比べて人材データの収集や解析が手軽に実施できるようになりました。

以前から従業員の情報は社内に保管されていましたが、その情報を分析する技術が普及していなかったため、蓄積された情報を採用や人材育成に利用している企業は多くありませんでした。

ところが、デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、企業が蓄積・収集してきたデータが社内で簡単に解析できるようになったため、解析結果を業務プロセスや組織の改善に役立てられるようになり、ピープルアナリティクスのようなデータの活用が注目されるようになったのです。

人材の多様性と流動性の高まり

かつての日本では、一度就職した企業に定年になるまで勤め続ける、終身雇用という慣行が一般的でした。しかし今は、よりよい条件の仕事、より満足できる仕事を求め、短期間で転職をする人が増えています。さらに、価値観の多様化に伴い、キャリアに対する考え方や働き方も多様化しています。

こうした背景から、近年では従来のように人材が企業のニーズに合わせるのではなく、企業が人材のニーズを捉え、キャリア形成をサポートできるような体制が求められています。

ピープルアナリティクスによるデータの分析と課題の改善は、流動的で多様な価値観を持つ人材のニーズに応えるために、重要な役割を果たすことが期待されています。

人的資本情報の開示義務化

2023年3月期決算以降に発行する有価証券報告書から、人的資本に関する情報開示を行うことが義務付けられました。

対象となるのは、金融商品取引法が適用される上場企業です。

有価証券報告書は、投資家が投資時の判断に用いる重要な書類であり、背景には環境や社会、ガバナンスに関する取り組みに着目する、ESG投資への関心の高まりも関係しています。人的資本は、無形資本の中核要素であり、社会に関係する重要な要素であると考えられているのです。

内閣官房の非財務情報可視化研究会では、人的資本開示の対象となる情報の例として、人材育成に関連する情報や従業員エンゲージメントに関する情報、離職率や定着率などの流動性に関連する情報などを示しています。人材のデータの収集・分析を行うピープルアナリティクスは、人的資本の開示を進めるうえでも重要な役割を果たします。

欧米におけるピープルアナリティクス

欧米では2010年以降からピープルアナリティクスが普及し始め、2017年頃には、すでにほとんどの大企業が実践する取り組みになっていました。

現在では、企業規模の大小にかかわらず、欧米の多くの企業が人事領域に関わるデータアナリティクスチームを設置しているといわれています。

一方、ピープルアナリティクスなど、人事領域におけるデータ活用において、日本は欧米に後れを取っています。しかしながら、2019年にコンサルティング会社が実施した調査によると、従業員数が5,000名以上の企業に限定した場合は、85％の企業がすでに人事分野のデータ活用について何らかの取り組みを行っている、もしくは予定をしていると回答しています。

今後、日本においてもピープルアナリティクスの導入はますます進んでいくと考えられます。

ピープルアナリティクスで活用されるデータの種類

ピープルアナリティクスで活用されるデータは大きく4つに分けられます。

1つ目は従業員の人事データ、2つ目は従業員に対するアンケートや調査などで取得する、従業員の主観に基づくデータです。

人事データに関しては客観的なデータとなりますが、調査で得るデータについては、調査方法などによって精度が変わる点に注意しなければなりません。

また、3つ目は従業員の社内や社外の位置など、従業員の行動を計測して取得するデータ、4つ目はメールやチャットツール、パソコンの通信履歴など、日々の業務で蓄積されるデータです。

ピープルアナリティクスを導入する際には、まずは取得・解析がしやすい人事データと、アンケート・調査などで取得するデータの分析から始めるとよいでしょう。

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ピープルアナリティクスの実施プロセス

ピープルアナリティクスを実際に導入するにあたって必要となるプロセスを、4つの段階に分けてご説明します。

課題と目的の明確化・ゴールの設定

まずは、何のためにピープルアナリティクスを行う必要があるのか、課題と目的を明確にします。また、課題解決後にどのような結果を求めるのか、ゴールも設定しておきましょう。

次に解決すべき課題がなぜ生じているのか、その原因を推測し、いくつかの仮説を立てます。例えば従業員の離職率が高い場合は、採用に問題がある可能性もあれば、人材配置に問題がある可能性もあります。

さらに、特定の部署で退職する人材が多い場合は、部署内に問題がある場合もあるでしょう。いくつかの仮説を立てたうえで、仮説が正しいかどうかを確かめるために必要なデータはどのようなものかを考えます。

データの収集と分析手法の決定

仮説に基づき収集すべきデータを決定します。

人事データであれば、人事部が収集しているデータを利用できるでしょう。しかし、情報の一元管理を行っていない企業の場合は、そのほかのデータの収集は簡単ではありません。

ピープルアナリティクスを継続して実施していくのであれば、各部門のデータを統合できるシステムの導入を検討する必要も出てくるでしょう。

ピープルアナリティクスの分析法は大きく、記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析の4種類に分けられます。データの収集後、目的に合わせて適切な分析手法を決定します。

データ分析と改善策の立案

決定した分析手法を用いてデータの分析を行い、課題が生じている原因がどこにあるのか、仮説が正しいものであったのかを細かく検証していきます。分析によって浮かび上がった課題の原因を解消するためには、どのような施策が必要になるのか、具体的な対策を検討します。

ピープルアナリティクスを開始する前に、担当者が課題と目的に対して共通認識を深めていれば、必要な施策についても議論を深めやすくなるでしょう。また、複数の仮説を立てることで、様々な側面からデータ分析の結果を検証しやすくなり、より的確な改善策の立案が可能になります。

PDCAサイクルの確立

立案した計画を実施して評価を行い、課題の解消ができたか、目的は達成できたのかを確認します。思うような成果が得られなかった場合も、一定の成果が得られた場合も、改善すべき点を探りながら、より効果的な改善策を見つける必要があります。

ピープルアナリティクスは、一回だけ実施し、単発的な効果を求めて実施するものではありません。より高い効果を得るためには、新たな課題を明確にしたうえで課題の解消に向けたゴールを設定し、データの収集、分析、改善策の実施を繰り返すPDCAサイクルを確立することが重要になります。

ピープルアナリティクスがもたらす人事効果

ピープルアナリティクスを導入した場合、人事領域においてどのような効果をもたらすのでしょうか。ピープルアナリティクスの活用メリットをご紹介します。

採用活動の効率化

過去の採用データや現在の従業員のデータを分析することで、採用後に活躍する人材の特性を把握できるようになります。高いパフォーマンスを発揮できる人材の客観的なデータを把握できれば、これまで属人的だった採用基準を明確にできます。結果として、一定の基準のもとで採用活動を行えるため、効率よく優秀な人材を採用できるようになるでしょう。

従業員の育成と配属の最適化

データ分析によって従業員のスキルや性格を把握できるようになるため、各従業員の強みや弱みが明確になり、育成計画を立てやすくなります。

また、各部署で活躍する従業員のデータを分析することで、必要な属性やスキルも明確になるため、適材適所の人材配置が可能になります。

より効率よく配属の最適化を目指す際には、従業員のスキルや能力などを一元管理できるシステムが必要になるでしょう。HRMOSタレントマネジメントには、従業員のスキルや経験を踏まえ、最適な人材配置を実現する社内版ビズリーチの機能を付加しています。

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＜関連サイト＞社内版ビズリーチ＿即戦力を見つけよう。社内から。

生産性とエンゲージメントの向上

従業員のスキルや特性に合わせた適切な人材育成や配置を行えば、持てる能力をさらに高め、最大限のパフォーマンスを発揮できる環境の準備ができます。

適性に合った部署に配属されれば、業務効率も向上し、生産性がアップするでしょう。また、自身にあった環境で業務を遂行できればパフォーマンスも高まるため、評価も向上し、従業員のエンゲージメントやモチベーションも高められます。

公平で適正な評価の実現

従来の人事評価の方法では、評価者の経験や主観によって従業員の評価が左右される可能性があります。

しかし、ピープルアナリティクスを導入すると、従業員のスキルやパフォーマンスを適正に評価する人事制度の構築が可能です。客観的なデータに基づいた評価は、適正な評価につながると共に、評価の属人化を防ぎ、公平な評価の実施を実現します。

従業員の定着率の向上

退職する従業員のデータを分析すると、退職の理由を把握しやすくなります。

従業員の退職が多い部署に偏りがあれば、部署内に何らかの問題があると考えられ、データ分析によって必要な対策を実施できます。

さらに、退職前の行動の特徴が分かれば、面談などを実施し、悩みをヒアリングすることで退職を予防できる可能性もあり、従業員の定着率を向上させることが可能です。

加えて、ピープルアナリティクスによって本人のスキルや希望に合わせた人材配置、パフォーマンスの結果を適正に評価できる人事制度の構築を実現すると、従業員の満足度が高まり、離職率の低下も期待できるでしょう。

ピープルアナリティクスを成功させるポイント

ピープルアナリティクスを成功させるためのポイントは、まずは、ゴールはデータ分析ではないという点を認識しておくことです。

データ分析によって組織の課題を解決する手法であり、データ分析だけで終わるのではなく、課題解決のための行動を起こさなければなりません。

ピープルアナリティクスを実施する際には、現状を把握し、課題を明確にします。そのうえで理想の状態と現状とのギャップを把握し、その目的やゴールを定めることが大切です。また、改善策を実施したら必ず評価を行い、さらなる改善につなげるためのPDCAサイクルを確立することも忘れないようにしましょう。

＜関連記事＞はじめてのピープルアナリティクスー前編－　はじめてのピープルアナリティクス－後編－

ピープルアナリティクスの活用事例

日本でもピープルアナリティクスを活用している企業があります。3社における活用事例をご紹介します。

日立グループの事例

日立グループは、人事領域におけるHRテックを積極的に取り入れている企業です。同グループでは、ピープルアナリティクスを活用した新卒採用を行っています。

従来の採用プロセスでは内定者の人材比率に偏りがあったといいます。そこで、応募者や従業員のデータを分析することで、あるべき人材ポートフォリオを設計し、同時に面接官のトレーニングや選考手順の変更を実施しました。

すると、内定者の人材タイプの比率は大きく変化し、事業戦略の遂行に欠かせない人材の獲得に成功したといいます。

また、同グループではピープルアナリティクスラボも設置し、人と組織が見えるサーベイを開発して、社員の価値向上と生産性の向上を目指す取り組みも進めています。

グーグル合同会社の事例

Googleは、早い段階から従業員の採用や育成、定着率の向上のために、ピープルアナリティクスを活用している企業の1つです。

Googleでは、属人的な対応ではなく、客観的なデータの分析によるアプローチこそ、人事面においてより公正で効果的な意思決定と解決策を導けるとしています。

また、Googleではデータ分析を元に考えられた人事施策を、同社だけでなく他の組織でも幅広く活用できるよう、Google re:Workというプラットフォームを開設しています。Google re:Work内では、ピープルアナリティクスの実践的なガイドを公表しています。

ソフトバンク株式会社の事例

ソフトバンクでは、新卒・中途採用の配属決定時に性格フィットスコアを取り入れたピープルアナリティクスを活用しています。性格フィットスコアとは、従業員と性格のフィット度合いを数値化して表したものです。

同社がピープルアナリティクスを導入した目的は、適材適所の人材配置によって事業の成長を成功させるためだけでなく、従業員により良いキャリア形成の機会を提供するためでもあります。したがって、配属決定の際にもピープルアナリティクスの情報だけを元に決定しているのではありません。配属時には、従業員のキャリア志向やモチベーションを重要視し、分析データは本人の希望や面接者の評価の裏付けや修正に活用し、アナログの判断をサポートするという役割を担っています。

ピープルアナリティクスによる組織変革の実現

ピープルアナリティクスは、人事面に影響を与えるだけでなく、組織改革の実現にも寄与するものです。

データドリブン人事への移行

データドリブンとは、属人的・感覚的な判断ではなく、データに基づく分析、分析結果に則った行動を指す言葉です。様々な情報をデータとして可視化できるようになった今、ビッグデータを使った市場分析や顧客行動の分析を経営戦略に反映させる、データドリブン経営が注目を集めています。

人材や人事に関するデータを収集・分析し、組織の課題解決を目指すピープルアナリティクスの活用は、公平で適正な意思決定を促進し、人事面における判断精度を高めます。

データドリブン経営が注目される今、人事面においてもデータを活用し、分析結果に基づいた人材管理、人材育成を行うデータドリブン人事は欠かせないものとなっているのです。

人的資本経営時代における競争優位

近年は、人材を資本として捉え、その価値を最大限に引き出し、中長期的な企業価値向上につなげる人的資本経営が重視される傾向にあります。従来、企業では人材は資本ではなく、資源として考える傾向がありました。

しかし、人的資本経営では人材を資本と考え、企業と人材の双方が成長できる関係性の構築が求められます。従業員のスキルや能力、部署に求められるスキルや能力を分析し、適材適所の配置・配属、適切な人材育成ができるピープルアナリティクスの活用は、人材の成長もサポートするものです。

人材確保が厳しさを増す中、人的資本経営を重視する企業の姿勢は他社との差別化につながるでしょう。

まとめ

ピープルアナリティクスとは、人材データや従業員の行動データ、調査データ、オフィス機器や設備の活用データなどを収集・分析し、組織の課題解決を目指す手法です。

ピープルアナリティクスの活用は、人材採用活動の効率化、公平で適正な人材評価の実現、従業員のエンゲージメントと定着率の向上など、様々なメリットをもたらします。

また、ピープルアナリティクスの活用は、従業員の働きやすさや仕事への満足度の向上にもつながります。そのため、企業と人材の双方の成長を目指す人的資本経営時代において、労働者や投資家、消費者から選ばれる企業であるために、ピープルアナリティクスはより重要な役割を果たすものになると期待されています。

ピープルアナリティクスに欠かせない情報の一元管理を実現

ピープルアナリティクスでは、従業員や人事に関わる様々なデータの収集が必要です。そのためには、従業員の情報を一元管理できるシステムの導入が欠かせません。

「HRMOSタレントマネジメント」は、従業員の人材データやスキル、能力などを一元管理できるシステムです。また、部署に必要なスキルと従業員が保有するスキルをマッチングさせる、社内版ビズリーチ機能も搭載されています。ピープルアナリティクスの活用を検討される際には、ぜひHRMOSタレントマネジメントをご検討ください。

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