人材データとは？その種類と活用方法

ピープルアナリティクスや人材データの活用といった言葉が、昨今では頻繁に聞かれるようになりました。自社でも積極的に取り組みたいと考える人事の方も多いのではないでしょうか。

本記事では人材データの活用目的や活用のメリット、人材データの種類と項目を説明し、後半では人材データを活用している企業事例をご紹介します。人材データ活用を行うことで可能になる未来を一緒に見ていきましょう。

※企業事例の紹介については、2021年7月6日に行われた「Digital HR Competition　戦略人事×データサイエンティストの越境ダイアログ」イベント（ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会主催）の内容を編集して掲載します。

人材データとは

人材データ（人事データ）とは、従業員の名前や性別、年齢といった基本情報に加えて、過去の経歴や入社年月日、異動実績や役職、担当業務や保有スキルなど、人材に関するありとあらゆる情報を指します。

一般的に、人材データは入退社時の保険手続きや人事配置、人材育成や人事評価、人材マネジメントなど様々な場面で使われます。データ活用のために収集する項目はケースバイケースで、活用目的も企業ごとに異なります。

人材データベースとは

人材データベースとは、従業員のあらゆるデータを一元管理するためのデータベース、あるいは人材データベースを管理する専門のシステムを指します。表計算ソフトを用いて人材データベースを作成することもありますが、昨今では人材データベースを集約するシステムを導入する企業が増えています。人材データベースのシステムはクラウド型とオンプレミス型に大別され、場所を問わずにアクセスができて利便性の高いクラウド型の人材データベースに注目が集まっています。

人材データを活用するメリット

人材データを活用すると、従業員に関する情報を可視化することができ、一人一人の能力を引き出しやすくなるのがメリットです。人材データベースの活用メリットについてご説明します。

人材データ管理の一元化

人事で取り扱う情報をデータ化することで、社内に点在する人材の情報を一元管理できます。従業員情報が紙に記入されていたり表計算ソフトに入力されていたり、社内で情報があちこちに散らばっている企業は少なくありません。人材データを正しく管理しなければ、どの情報がどこにあるのか、まったくわからない状態になってしまいます。

従業員一人一人に紐づく情報は、様々なものがあります。例えば入社年度や異動履歴、保有している資格やスキル、研修の受講履歴、今後やりたい仕事の内容や得意なこと、過去に携わったプロジェクト履歴などもあるでしょう。

人材データを活用するためには、そういった多くの情報をバラバラに保有するのではなく、従業員一人一人と情報が紐づくように管理されていることです。そして、必要なデータを必要なときに適切に取り出せる状態を目指さなくてはなりません。

最初は時間のかかる作業になりますが、データを整理することで適切なデータ管理が可能になります。

従業員一人一人の「見える化」

人材データが整理できれば、従業員一人一人のことがよく見えるようになります。

人事がどれだけ従業員のことをよく知ろうとしても、そこには限界があります。直接話したことのある従業員には限りがありますし、それぞれ深く知るのは非常に困難です。その上、人事の感覚でその人の能力や適性が判断されてしまうなど、属人的な判断を生むリスクもあります。

人事の頭の中だけに従業員の情報を置くのではなく、誰でも見ることができるデータとして管理することが重要です。そうすることで、必要なときに必要なデータを参照すれば誰でもその従業員のことがわかります。「次のプロジェクトにはこのようなスキルを持った人が必要なんだけど」というときに、人事の感覚ではなく実際にそのスキルを持つ人材をリストアップして、適切な人材に依頼することが可能になります。

このような従業員の「見える化」を実現する効果的な手法として、「タレントマネジメント」があります。タレントマネジメントを活用することで、従業員のスキル、経験、能力を体系的に管理し、組織全体の人材活用を最適化できます。タレントマネジメントの詳細な説明や導入方法については、以下のページをご確認ください。 具体的な活用事例や導入のメリットについても詳しく解説しています。

＜関連記事＞タレントマネジメントとは？目的、システム導入や比較・活用方法

従業員の活躍推進・離職防止へ

従業員一人一人の情報が可視化されると、従業員の活躍推進と離職防止のためにデータを活用することができます。それまでは勘や印象で行われていた異動や抜擢が、適切な情報を基に行えるようになります。「次のプロジェクトには、このスキルと、このような経験がある人にお願いしたい」と探せば、収集した人材データに基づいて適切な人を探すことが可能となります。

こうすることで、仕事と人材とのミスマッチを減らすことにつながるでしょう。「自分の強みが活かせない仕事の担当となってしまった」「やりたい仕事と違う」となることが減り、「やりたい仕事につながる部署へ異動になった」「自分のスキルが活かせるプロジェクトに参加することができた」と従業員のモチベーションアップにつながります。適材適所が叶うため、結果的に従業員の活躍が実現され、ミスマッチによる離職の防止にもなるといえるでしょう。

人材データベースの種類と項目

人材データベースで管理する主要な項目をご紹介します。

基本情報

従業員の基本情報では、以下の項目を収集・管理します。

• 従業員名
• 年齢
• 性別
• 生年月日
• 住所
• 所属
• 役職
• 等級
• 賃金
• 雇用形態

職務経歴や実績データ

従業員の職務経歴や学歴、今までの実績に関するデータは、人事配置や人事評価、採用活動などに活用ができます。従業員の職務経歴データが蓄積されれば、自社の従業員の経験職種や学歴の傾向などを分析して、先々の採用活動や社内でのチーム組成などに活かせるでしょう。また、人材研修を取り入れる際のヒントにもなります。

• 学歴
• 職歴
• 所属部署の履歴
• 履歴書や職務経歴書などの応募書類
• 実績資料

スキルや資格情報

従業員のスキルや保有資格に関する情報は、人材配置や評価で必要な項目です。保有スキルは自己申告ベースで登録を行いますが、主観的な情報に偏らないために、直属の上長の承認制にしたり、一緒に働いている社員からの評価もあわせて登録するなど、データの信ぴょう性を担保するとよいでしょう。

一度登録して終わりではなく、保有資格が増えた際やスキルアップをしたタイミングで更新し続けるのも大切です。

• 保有資格
• 保有スキル

人事評価や目標管理データ

人事評価の結果や、人事評価に向けて掲げた個人目標に関する項目です。

• 目標設定の内容
• 人事評価項目
• 評価者コメント

教育研修の受講履歴

研修の受講履歴、e-learningの受講進捗などの項目です。いつ、どの階層の従業員が、どのような目的で研修受講をしたのかを管理することで、先々の研修企画や研修フォローに活かすことが可能です。

キャリアプラン・志向性

従業員のエンゲージメントに関する情報や、キャリアプラン、ライフプラン、仕事に対する考え方や価値観などの項目です。適性検査の結果やエンゲージメントサーベイ結果もあわせて管理するケースもあるでしょう。

• キャリア志向
• 価値観
• キャリアプラン
• 異動希望
• 適性検査の結果
• エンゲージメントサーベイの結果
• 本人の自己申告コメント
• 上司からのコメント

勤怠データ

従業員の出退勤時間や労働時間、残業時間などの勤怠データも重要な人材データの一つです。遅刻・早退が多い従業員と離職の相関関係や残業時間や休みの回数などから企業の課題を抽出することが可能です。

人材データを集める際に意識するポイント

データの収集方法や管理方法は様々ありますが、どのやり方であっても共通して注意したいポイントがあります。本章では、そのポイントについて見ていきましょう。

データを集める目的を従業員に丁寧に伝える

大前提として、データ収集の目的を社内で共有することが重要です。なぜなら、目的が伝わっていなければ、正しいデータは集まらないからです。

従業員の気持ちを想像してみましょう。通常業務だけでも忙しいのに、何のためなのかわからない情報入力やアンケートの依頼がたくさん来たとしたら、「あまり頭も使いたくないし、適当にやってしまおう」と考えてしまうのではないでしょうか。

適当に回答されたデータは、正しいデータとはいえません。このような状態では、データを集めても意味が薄くなってしまうのです。

データの入力やアンケートの回答によって、どのように組織がよくなるのか、あるいは一人ひとりの日々の仕事にどのような影響があるのかを考えなければなりません。また、経営層やマネージャー層はもちろん、現場にも納得してもらえるように丁寧なコミュニケーションをとることが必要です。

従業員との信頼関係を築く

目的を知ってもらうことと同時に、従業員との信頼関係を構築することも大切です。

こちらも従業員の気持ちを想像してみると、わかりやすいでしょう。例えばアンケートの結果が何に使われるかわからず、人事も知らない人ばかりだとします。そのような状況では「アンケートに上司への不満を書いたら、本人に伝えられてしまうかもしれない」と危惧されてしまうかもしれません。そうすると、本来解決すべき組織の課題は見えないままになってしまいます。

現状を正しく知るためには、従業員にできる限り事実を隠したり、ごまかしたりせずに提示してもらうことも必要です。日頃から「人事になら正直な意見を伝えても大丈夫」と思ってもらえる関係を築いておくことで、精度の高いデータが集まってくることになります。

データの開示範囲を決めておく

収集したデータの開示は、誰でもいつでも見られる状態にしておく必要はありません。個人情報も含まれるため、管理についてはあらかじめ取り決めをしておきましょう。

データを直接参照できるのは人事担当者だけにして、現場からの要望があれば必要なデータを提供するというやり方もあります。あるいは、人事と現場のマネージャー層は閲覧できるなど、範囲を決めることもあるでしょう。

どこまで、誰が、というのは組織によって異なりますが、ルールを決めておくことは一つの重要なポイントです。

人材データベース導入の課題とその解決策

人材データを適切に管理するために、人材データベースの導入を検討中の企業に向けて、導入時のよくある課題と解決策を解説します。

自社のニーズに合わせた適切なデータベース選び

人材データベースを構築する際は、自社の特徴や企業規模、解決したい課題などにあわせて人材データベースを選ぶことが重要です。例えば、人材データベースの導入目的が人事業務全般の効率化なのか、それとも従業員満足度を高めることなのかによって選ぶべきシステムは変わるでしょう。

人材データベースには、採用に特化したものから人事労務業務を効率化する目的のもの、採用研修の効果を高めるもの、エンゲージメントの向上を目的としたものまで、種類が様々です。

導入時は、自社が取り組みたい課題を明確にしたうえで、導入目的を定めてから適切な人材データベース選びに取り掛かりましょう。

初期コストと運用コストの問題

人材データベースのシステムを導入する際は、システム導入の初期費用と月々の運用費用が発生します。人材データを管理するためにコストが発生する点をデメリットと感じる方もいるでしょう。

人材データベースのコストの負担軽減のためには、例えばクラウド型システムを導入して初期費用をおさえる方法が挙げられます。一般的に、オンプレミス型システムのほうが初期費用が高額になる場合が多く、システム更改や保守切れ時のバージョンアップなどにも費用がかさみがちです。

一方、クラウド型システムは導入初期費用が比較的安価なケースも見られ、従業員数にあわせて従量課金型となる場合も多いです。予算にあわせて複数のシステムを比較し、コストの調整をしてみましょう。

データの質と量の確保

人材データベースを表計算ソフトで構築した場合、データの質が低く、一定の量を超えると扱いづらくなってしまう点もよくある課題です。

例えば、「Excel」で従業員情報を収集する場合、入力漏れが発生したり誤ってデータを削除したりするなど、情報の品質面で不安が残ります。また、従業員の基本情報や資格・スキル、評価面談の結果など複数の項目を更新し続けると、人材データベースのマスタをわけなければ管理しきれない場合もあるでしょう。そのため、正しい情報を更新し続ける「質」と、従業員情報を多数保持する「量」の課題を解決するには、人材データベースに特化したシステム活用が不可欠となります。

人材データベースのシステムを使えば、複数名が同時にシステム編集してもデータが破損することもなく、常に最新情報を保ちやすくなります。また、大量の従業員データを保有することができ、人材データベースのマスタをわけずに統合型データベースで一元管理できるシステムも存在します。

人材データベースの質、量の課題を解決するなら、専用システムの活用は必須といえるでしょう。

継続的な運用とデータ更新の重要性

人材データベースを導入したにも関わらず、データベースを構築して満足をしてしまい、具体的な成果を得る前に運用を辞めてしまうケースもあるでしょう。導入後にすぐ形骸化してしまうのは人事施策のよくある課題です。

人材データベースで従業員情報を集めるだけでなく、データ分析を行って次の施策に活かしてこそ意味を持ちます。継続的に運用を続け、最新データを更新し続けるためには、経営陣の関心を高めつつ人材データを扱う専門人材を配置する必要があるでしょう。

三菱ケミカルに学ぶ、大企業の人材データ活用

ここからは、実際のデータ活用事例についてご紹介します。

大村 大輔 氏

三菱ケミカル株式会社
総務人事本部　人材戦略部

三菱ケミカル株式会社は、約42,000人（※連結従業員数）にも及ぶ従業員の人事データをどのように管理しているのか、その困難や工夫について見ていきましょう。

三菱ケミカルでは、2019年頃から人事データ活用への動きを本格化させました。長期的には「データドリブンな人事」を目指し、それまでの道のりを5つのフェーズにわけて、各フェーズでのやるべきことが詳細に決められています。

三菱ケミカルにおける人事データ活用の事例

上記の図を見ると、三菱ケミカルでもやはりデータ収集を行うための環境整備やデータ収集にはある程度の時間をかけていることがわかります。また、2019年の取り組み開始から、約2年をかけてデータの分析ができるようになっています。

入社後のオンボーディングや従業員のエンゲージメント向上、適切な人材配置など、人事データの活用によって可能となることは様々ありますが、三菱ケミカルでも最初からすべてが実現できたわけではもちろんありません。できるところから、優先度の高いところからなど、人事のスペシャリストとデータのスペシャリストが協力をして体制を整えてきたといいます。

とくに力を入れたものとしては、2019年にリテンション分析を、2020年にはテレワークの開始に伴う生産性・健康への影響調査を実施しています。ただアンケートをとるだけではなく、アンケートを分析することでリテンションに関しては定着阻害要因、テレワークに関しては生産性・健康への影響因子など、仮説だてを行いながら要因分析を行い、次にとるべきアクションへつなげました。

数万人規模の企業におけるデータ活用を浸透させる

三菱ケミカルが人材データを一元化して管理する取り組みを行いはじめたのは、従業員数が多いことに加え、3社合併の経験や世界中へ拠点が広がっていることなどから、組織や場所を横断して人材を共通して把握する必要があったからです。

その中で、人材データ管理・活用に関して、社内の理解を得る困難もありました。その理由としては事業部間の連携が難しく、そもそも人材データの活用がなぜ必要なのか、現場の理解を得るのも難しいことが挙げられます。

その中で強調されていたのは、経営や現場との丁寧なコミュニケーションをとることの重要性です。データを活用してどのような課題を解決しようとしているのかを経営層に理解してもらうことや、データの活用にどのような目的があるのかを現場へ説明することが大切なのです。人材データ活用の重要性を理解してもらうフェーズでは、できる限り難しい専門用語は使わず、わかりやすい言葉やイメージ図で丁寧に一つひとつ説明していくことが求められます。人材データ活用といっても、人と人とのコミュニケーションが前提にあることは、意識したい点です。

データを基に何か具体的な施策や改善が行われれば、より具体的に社内にも「なるほどこういうことが可能になるのか」と認知もされはじめます。事前の周知とともに、結果を示しながら点を線にしていくことも必要だといえます。

データの開示範囲について

数万人単位の従業員データがあるとなると、どの情報をどこまで開示するかといった問題も出てくるでしょう。例えば、役員の給与情報を全従業員に見られる必要はなく、逆にすべてのデータに関してごく限られた人しか参照できないとなるとデータ活用の幅が狭まってしまいます。

三菱ケミカルの場合は、何をどこまで誰に開示するか、あらかじめルールを設けており、そのルールに則り各所管部署が責任を持って管理していました。人材データに関しては、基本的には人事の各所管部署が管理し、目的に合わせて使用していました。社内のプロジェクトや部署から、「こういう目的のためにこういったデータがほしい」と依頼があればそれに応じて、ルールの範囲内で必要なデータを加工・集計し活用していたとされます。

ときに「それは○○の部署を通してもらわないとデータを開示できません」とセクショナリズムになってしまうこともあったようですが、人材データには個人情報も含まれるため、目的に応じて厳格な運用を行っていました。

ビズリーチに学ぶ、成長企業のデータ活用

続いてご紹介するのは、ビズリーチおけるデータ活用の事例です。

ビズリーチは、急成長中の企業です。組織改編が頻繁に起こることや会社が急成長する中での変化に対応するために、三菱ケミカルとは対象的なデータ活用における困難が見られました。

社内の理解促進について

ビズリーチでとくに取り上げたいのは、社内におけるデータ活用に関する理解促進です。

成長企業で中途入社の方も多く、現場では「人材データの活用」に関するリテラシーやバックグラウンドも様々です。

そこで必要だったのは、まず現場のデータ活用リテラシーを知り、それに合わせて基礎理解づくりを進めることです。何のためにデータを集めるのか、人事データが集まるとどのようなことが可能なのか、まずは興味を持ってもらいます。そして、社内勉強会なども開催し、広報を行いました。

また、現場からのフィードバックを大切にすることも忘れずに行います。例えばアンケート実施の際に、現場でのオペレーション等でやりにくいことやわかりにくいことがあれば、次は改善しましょう。ただデータを集めるのではなく、内容を丁寧に伝え、収集の仕方を工夫していくことで、質の高いデータが集まることにつながります。

• 現場のデータ活用リテラシーを知る
• 「何のためにデータが必要なのか」を示す。目的が明確なほど共感を得られやすい
• 人材データに関する基礎理解をつくる

人材データベースの今後

人材データベースは今後どのように進化していくのか、2つの視点で解説します。

AIを利用したビックデータの解析

昨今のAI技術の進化により、人材データベースの利用方法の変化が予想されます。従来のようなマンパワーによるデータ分析ではなく、AI学習によるデータ分析が活性化されれば、業務効率化が期待できるでしょう。また、膨大な従業員データを効率的に収集・分析するビックデータ解析の活用が進めば、人事担当者の経験や勘に頼らず、根拠のある意思決定が実現できるはずです。

しかし、AIマッチング機能の搭載など新たな機能が増えるにつれ、人事担当者には人材データベースを使いこなす専門知識が求められる点も忘れてはいけません。技術の発展に後れをとらぬよう、人事担当者のアップデートが重要になるでしょう。

予測分析を用いた戦略的人材配置

予測分析とは、収集したデータを基に将来の予測や傾向を分析する手法です。人材データベースを蓄積し続けて、統計モデリングや機械学習などの技術で予測分析を行えば、「どのような人材が離職しやすいか」「どういった研修プログラムが人材育成に効果的か」などの予測が可能になり、データに基づいた人材マネジメントが可能になるでしょう。

予測分析を行うためには、多様な人材データの蓄積が不可欠です。中長期的な活用を見据えながら、根気強く人材データベースの構築を継続するとよいでしょう。

なお、株式会社ビズリーチでは、最新のAI技術を活用した新サービス「社内版ビズリーチ」をリリースしました。社内版ビズリーチでは、蓄積された人材データベースを用いてAIが従業員の社内レジュメを自動作成したり、社内に新設されたポジション要件を自動でまとめたりして、社内から適切な人材を抜擢する仕組みを提供しています。

人材データベースの活用方法の一つとして、ぜひ以下から詳細をご確認ください。

社内版ビズリーチの詳細はこちら

まとめ

三菱ケミカルやビズリーチの事例を見ると、データ活用に向けたステップが具体的にイメージできる一方で、「データ収集をイチから始めるのは大変そう」と感じた方もいるかもしれません。ですが、突然難しい統計や機械学習を理解しなければと思う必要はありません。

まずはデータを収集してみよう。その姿勢で十分です。データを集める過程で、新たな発見があることがあります。

例えば、退職者には何か共通点があるかもしれませんし、コロナ禍で入社した方にはこれまでと異なる対応が必要であることがわかるかもしれません。課題やその要因をデータから読み取り、課題解決につなげられないかと期待をしてみましょう。その中で「よりよい組織をつくるには」といった視点も生まれてくるはずです。

その先で、データを基に今実施すべきアクションと長期的な組織改善の両方を意識できるようにしましょう。人材データ活用がより盛んになる未来をみなさんと一緒に描いていければと思います。

人材データベースを活用してデータドリブンな意思決定を行おう

人材データベースを構築するためには、従業員の様々な情報を収集・一元管理できる専用システムの活用が欠かせません。HRMOSタレントマネジメントやHRMOS勤怠、HRMOS採用を活用すれば、従業員の基本情報から勤怠情報、採用情報までワンストップで管理できます。データに基づいた根拠のある意思決定で企業成長を後押ししたい方は、ぜひHRMOSタレントマネジメントを活用してみてください。詳しい資料は以下からダウンロード可能です。