人事データ分析とは？主な指標やおすすめのツール、実施の際の流れを解説

経営者や人事担当者のなかには「人事データを集めて生産性や効率の向上に役立てたい」と考えている人も多いのではないでしょうか。

人事データ分析を効果的に進めるためには、いくつかのポイントをあらかじめ押さえておく必要があります。

本記事では、さまざまな企業で人事データ分析が注目されている背景や分析の方法、分析の流れ、分析に役立つツールについて詳しく解説します。

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人事データ分析とは

人事データ分析とは、人事管理や人材戦略の改善に役立つ情報を収集し、分析するプロセスで、ピープルアナリティクスとも呼ばれています。

勤怠や評価、スキルなどの従業員情報を継続的に蓄積し、時系列で分析することで、人材に関する経営上の意思決定に活用します。

客観的な事実を積み重ねることで、評価者の直近の印象や主観だけに左右されにくい、信頼性の高い判断材料を得られます。

こうしたデータは、人事評価だけでなく、人材配置、プロジェクトアサイン、昇進・登用などを検討する際の根拠にもなります。

勘や経験だけに頼らず、従業員や組織の変化を踏まえた、納得度の高い意思決定につなげられる点が人事データ分析の価値です。

人事データ分析の対象や利用ツールは複数あるため、データ分析の目的を定めたうえで、適切な対象データ・ツールを選定することが大切です。

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人事データ分析を行うメリット

人事データ分析には、さまざまなメリットがあります。

ここでは、人事データ分析を行うメリットを解説します。

人事評価のばらつきを抑えやすくなる

人事データ分析を行うと、従業員の実績や能力、行動などの客観的な情報をもとに、人事評価や昇進を判断できます。

評価者の印象や経験だけに頼る場合と比べて、評価のばらつきや主観の影響を抑えやすくなる点がメリットです。

評価の根拠をデータで示せるため、従業員に評価結果を説明しやすくなり、評価に対する納得感の向上も期待できます。

ただし、分析に使用するデータ自体に偏りがあれば、適切な判断にはつながりません。

評価項目やデータの収集方法に偏りがないかを定期的に確認し、面談や現場での状況も踏まえて判断する必要があります。

適材適所の人員配置が可能になる

人事データ分析を適切に活用すれば、従業員のスキルや経験、評価結果などをもとに、適材適所の配置を支援し、最適な人員配置を検討する際の判断材料を得られます。

人事データ分析では従業員のスキルや経験、能力、トレーニング履歴などを詳細に評価できます。従業員を特定の役割やプロジェクトにマッチングすれば、パフォーマンスを発揮しやすいポジションへ割り当てられます。

また、パフォーマンスデータと評価データを分析することで、成果につながりやすい行動やスキルの傾向を把握しやすくなります。得意分野を生かせる環境を提供できれば、従業員のモチベーション向上や生産性の向上につながるでしょう。

組織の現状や課題を把握できる

自社の組織状態を正確に把握できていない経営者は少なくありません。人事データ分析を用いれば、複数のデータソースから情報を統合し、多角的な視点で組織の課題を発見できます。

労働時間や評価結果の分布などを可視化することで、離職リスクやモチベーション低下につながる可能性のある要因を把握しやすくなります。

他社の平均データと比較することで、自社の立ち位置を客観的に評価し、的確な課題解決につなげられます。

人事データ分析が注目される背景

そもそも、なぜ日本において人事データ分析が注目されているのでしょうか。その主な背景として挙げられるのは、労働力人口の減少やテクノロジーの発展です。

ここでは、人事データ分析が注目される背景を解説します。

労働力人口の減少と人材獲得競争の激化

少子高齢化が進む日本では、労働力人口の減少が見込まれています。すでに多くの業種で人手不足が顕在化しており、採用市場での競争は年々厳しさを増しています。

こうしたなか企業には、限られた人員を適切に配置・育成し、一人一人の能力を引き出すことが求められます。

人事データ分析を活用すれば、従業員のスキルや評価などをもとに、人材配置や育成計画を検討できます。また、離職の兆候や採用経路ごとの成果を把握し、定着施策や選考プロセスの改善にもつなげられます。

採用と定着を強化し、貴重な人材を有効に活用する手段として、人事データ分析が注目されています。

戦略人事や人的資本経営の推進

人材をコストではなく資本と捉える人的資本経営の重要性が高まり、戦略人事や人的資本経営を推進する企業が増えています。

従業員の価値を可視化できなければ、効果的な人材投資はできません。人事データ分析は、組織内の人的資本の状態を可視化し、人材投資や育成施策を検討する際の材料になります。

経営戦略と連動した採用や育成計画を立てる「戦略人事」の実行にも、定量的な情報は不可欠です。情報を分析して仮説検証を繰り返すことで、施策の質とスピードを向上させられます。

客観的な指標を開示することは、投資家や求職者へのアピールにもつながるため、人事データ分析が注目されるようになりました。

HRテックの発展

HRテックの普及も、人事データ分析が注目されている理由の一つです。

クラウド型の人事情報システムやデータベース技術の普及により、従業員情報を効率的に収集・保存・管理できるようになりました。

また、AIやビッグデータ技術の進歩により、大量の人事データから従業員の行動やパフォーマンスの傾向を分析し、人材配置や育成などの意思決定に活用できるようになりました。

データ分析ツールやBIツールも普及し、高度な統計知識がなくても分析結果を視覚的に確認しやすくなりました。

このように、以前より少ない負担で分析環境を整えられるようになったことも、人事データ分析が注目された背景といえます。

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人事データ分析の目的

人事データ分析は、一体どのような目的のもとで行われるのでしょうか。ここでは、3つの目的について解説します。

生産性と組織パフォーマンスの向上

人事データ分析の主な目的は、生産性と組織パフォーマンスの向上です。生産性向上や組織パフォーマンスは効率的な業務遂行と関連しています。

従業員のスキルや経験に関する情報を解析し、適切な役割を与えることで生産性と組織パフォーマンスを向上させられます。

人事データ分析を行えば、将来の労働力ニーズを予測し、必要なトレーニングを計画的に実施することも可能です。

適切な人員配置や育成計画により、安定した生産性を確保しやすくなります。

また、従業員満足度やワーク・ライフ・バランスを向上させる人事施策を講じれば、モチベーションやエンゲージメントの向上につながります。結果として生産性の高い組織を構築できるでしょう。

データに基づく組織改革の推進

組織改革も人事データ分析を行う目的の一つです。

長年の慣習にとらわれた組織運営では、急激な時代の変化に対応できません。また、組織の課題を放置すると、従業員のモチベーション低下や離職を引き起こすおそれがあります。

人事データ分析を行えば、現在組織内で生じている問題を洗い出し、将来の組織のあり方を予測できます。

例えば、「若手従業員のモチベーションが低下している」という分析結果が出た場合には、これまでの年功序列型から職務等級制度へ移行するといった組織改革ができるでしょう。

事実に基づいた改革は、社内の反発を抑える効果も期待できます。客観的な情報をもとに改革を進めることで、従業員の納得感を得ながら新しい組織体制へ移行できます。

コンプライアンスリスクの低減

コンプライアンス上のリスクを把握し、早期に対策を検討することも目的の一つです。

人事データ分析を活用すれば、労働時間や有給休暇の取得状況などを可視化し、労務リスクの兆候を把握しやすくなります。

例えば、労働時間や有給休暇の取得状況をモニタリングすることで、過重労働につながるおそれのある状況を早期に把握しやすくなります。

特定の部門で離職率が急増している場合も、早期に原因を調査して対策を講じることが可能です。

従業員の健康と安全を守ることで、企業の社会的信用の維持にもつながるでしょう。

人事データ分析でよくある課題

人事データ分析の実行においては、いくつかの課題が浮かび上がることもあります。

ここでは、人事データ分析でよくある課題を解説します。

人事データ活用の目的があいまいになっている

収集・分析する人事データや目的が不明確では、分析結果の評価も困難になります。

目的があいまいなまま情報を過剰に収集すると、整理や分析が複雑になり、リソースの浪費につながります。

また、意思決定のプロセスが混乱し、誤った判断や方針を採ってしまう可能性もあるでしょう。

そのため、分析を開始する前には、まずデータ活用の具体的な目的やゴールを明確に定義することが重要です。

どの情報をどのように分析するかをあらかじめ定義し、目的に沿ったアプローチで進めましょう。事業課題とリンクした目標を掲げることで、意味のある分析になります。

分析を行う人材が不足している

人材不足も人事データ分析における課題の一つです。例えば、情報の抽出や統計モデルの構築には、データサイエンティストなどの専門的なスキルが必要です。

しかし、これらのプロフェッショナル人材は需要が高く、企業が新たに採用するのは容易ではありません。

また、人事部門の従業員が必ずしもデータ分析や統計学の専門知識に精通しているとは限りません。人事担当者が通常の業務と並行して分析スキルを身につけるのも負担がかかります。

さらに、分析基盤をどう整えるかの判断にも一定の知見が求められます。既存のシステムからどの情報をどのように連携させるかを設計できる人材がいなければ、分析に着手するまでに時間がかかってしまいます。

こうした人材不足は、データ駆動型のアプローチを実施するうえでの障害となりえます。企業には、外部の専門家へ依頼するか、専門知識がなくても操作できる使いやすい分析ツールを導入して対応するなどの工夫が求められます。

蓄積されたデータが活用向きになっていない

人事データを蓄積していても、データの形式や保存場所が統一されていなければ、分析に活用しにくくなります。

例えば、勤怠・給与・評価のデータが異なるシステムや部門に分散している場合、人事担当者は分析のたびに必要なデータを回収し、項目名や表記、形式をそろえなければなりません。

こうした準備作業に時間を取られ、本来行うべき分析や施策の検討に十分な時間を使えなくなることがあります。

複数の表計算ソフトやシステムを併用すると、同じ情報を複数の場所で管理する二重管理や、手作業による転記ミスも発生しやすくなります。

データの保存場所が分からなくなる、更新状況を確認できないといったデータの散逸が起きると、分析結果の信頼性が低下するおそれがあります。

また、各部門への確認やデータの回収・集計に追われる状態では、最新の状況を迅速に把握できません。

人事データ分析を進めるには、データの形式や管理方法をそろえ、必要な情報を一元的かつ最新の状態で管理することが重要です。

*商標について：「Excel」は、米国およびその他の国におけるMicrosoft Corporationおよびその関連会社の登録商標または商標です

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人事データ分析で見るべき主要指標

人事データ分析を成功させるには、採用や離職、人材育成などの領域ごとに、適切な指標を設定しなければなりません。ここでは、領域ごとに見るべき主要な指標を紹介します。

採用に関する指標

採用に関する指標を継続的に追跡すれば、採用活動の効果を測定できます。代表的な指標として挙げられるのは以下のとおりです。

採用単価
歩留まり率
内定数
応募数
選考辞退率
内定辞退率
内定承諾率
採用率
採用コストなど

採用単価を計算すれば、求人媒体ごとの費用対効果を比較できます。歩留まり率や内定承諾率を分析すれば、選考プロセスのどこに課題があるのかを特定できます。

特定した指標を改善するための施策を講じれば、採用活動の品質向上や採用コストの削減につながり、自社にマッチした人材を安定して獲得できる仕組みを整えられるでしょう。

離職・定着に関する指標

優秀な人材の流出は、企業の競争力低下を招く重大な問題です。人材が流出した場合、採用や教育にかかったコストが無駄になってしまいます。そのため、離職の兆候を見つける必要があります。

離職・定着に関して定期的に確認しておきたい指標は、以下のとおりです。

離職率
定着率
従業員エンゲージメント
教育コスト
採用コストなど

部署別や勤続年数別にこれらの指標を分析すれば、特定の問題を抱える組織を早期に発見できます。

従業員エンゲージメントを測定して組織への愛着度を把握すれば、離職の兆候を発見できます。

人材育成・パフォーマンスに関する指標

人材育成の成果を可視化できれば、効率的なスキル開発を促進できます。人材育成・パフォーマンスに関する指標として挙げられるのは、以下のとおりです。

目標達成率
労働生産性
育成ROI（投資収益率）
異動後の定着率
社内昇進・昇格率
従業員エンゲージメント
スキル保有者数や保有率
研修コスト
研修の満足度
育成プランの達成度
研修受講者数や受講率など

研修受講前後の目標達成率を比較することで、教育プログラムの効果を定量的に評価できます。労働生産性の推移を追跡すれば、従業員のスキル向上が業績にどれだけ貢献しているかを把握することが可能です。

育成施策の改善点を洗い出し、より効果的な人材開発プランを策定できるメリットがあります。教育投資のリターンを明確にし、次なる育成計画へつなげられます。

労務・勤怠に関する指標

従業員の働きやすさを評価するには、労務・勤怠に関する指標の分析が必要です。具体的には、以下の指標が挙げられます。

残業時間
有給取得率
欠勤率
休日労働・深夜労働の時間など

特定の部署で時間外労働時間が急増している場合、業務量の偏りや人員不足が発生している可能性があります。

有給取得率が低い部署に対しては、業務プロセスの見直しや管理者への教育を促すことが重要です。

各指標をモニタリングし、労務リスクを事前に察知することで、従業員が安心して働ける環境を整備しましょう。

人事データ分析の流れ

ここからは、人事データ分析の一般的な流れについて解説します。

1.分析の目的と課題を明確にする

はじめに、人事データを分析する目的と解決すべき課題を明確にしましょう。

自社が抱えている問題点を整理し、何を改善したいのかを具体的に設定します。例えば、以下の課題が挙げられます。

若手社員の離職率が高いため、定着率を上げたい
特定の部署で残業時間が多く、月20時間以内に減らしたい
研修内容に対する不満を明らかにし、満足度を上げたい

目的が明確になれば、収集すべき情報や用いるべき分析手法が決まります。課題設定を正しく行うことで、「その課題を分析するにはどのデータを用いるのか」が明確になります。

例えば、離職率の高さが課題であれば離職率と離職理由の関係性に関するデータを収集し分析しなければなりません。

また、関係者間で合意形成を図るプロセスも重要です。経営層と現場の認識を揃え、全社的な取り組みとしてスタートさせましょう。

2.仮説を立て、必要なデータを特定する

目的と課題を明確にしたら、仮説を立て、必要なデータを特定しましょう。

課題に対して仮説を立てず、手当たり次第に情報を集めても、原因の特定には至りません。例えば「生産性が落ちている」という問題であれば、以下のような原因が推察できます。

仕事に対する不満から来るモチベーションの低下の可能性
会社が掲げるビジョンに賛同できない
作業工程に必要ではない作業が含まれている

このように、あらかじめ仮説を立てることが重要です。仮説に基づき、評価履歴やエンゲージメント調査の結果、業務フローの確認など、分析に必要な情報を絞り込みましょう。

仮説が外れた場合でも、新たな視点を得るきっかけとなり、分析の質を高めるサイクルが生まれます。

3.データを収集・整備する

仮説を立て、必要なデータを特定したら、必要な情報を集め、分析しやすい状態に整備します。例えば、以下のデータを収集・整備しましょう。

欠損値の処理
重複の削除
表記揺れの統一

データを収集・整備することで、情報の品質が向上します。信頼性の高いデータを準備すれば、分析結果の精度も高まるでしょう。

手間のかかる作業ですが、ここを疎かにすると後の分析効果が薄れるため、慎重に取り組む必要があります。

4.分析を実行し、結果を読み解く

データを収集・整備したら、整備された情報を用いて分析を実行し、結果を評価します。

統計手法やツールを活用して、課題と原因との関連性を明らかにしましょう。立てた仮説が正しいかどうかを検証し、予想外の傾向がないかも確認します。

仮説と異なる結果が出た場合は、別の角度から再度仮説を立て直す必要があります。

データが示す事実を真摯に受け止め、バイアスを排除したうえで解釈することが、正しい判断を導く秘訣です。

5.施策に反映し、モニタリングを続ける

分析結果を読み解いたら、施策に反映し、モニタリングを続けましょう。

分析結果を出すだけでは、組織の改善にはつながりません。具体的な人事施策へ落とし込まなければ、分析にかけた時間と労力が無駄になります。

得られた分析結果をもとに、以下のような改善に向けた施策を立案します。

評価制度の改定
研修プログラムの導入
優秀な従業員を引き止めるリテンション戦略の調整
新たな採用戦略の立案

施策の実行後は定期的にモニタリングを行い、改善効果が現れているかを評価することも重要です。PDCAサイクルを回し続けることで、施策のパフォーマンスを継続的に高めましょう。

常に状況の変化を追いかけ、臨機応変に施策をアップデートしていくことが大切です。

人事データ分析を成功させるポイント

人事データ分析を効果的に進め、失敗を防ぐためのポイントを解説します。

スモールスタートでの導入

最初から全社規模で進めるのではなく、対象部門や分析項目を絞って始めることで、担当者の負担を抑えながら運用しやすくなります。

初期段階は「特定の部署の残業時間を減らす」「新入社員の定着率を上げる」など、範囲を限定して取り組むことがポイントです。

徐々に分析の範囲を広げていくアプローチが、長期的なデータ活用の定着につながります。小さな成功体験を積み重ねれば、社内の理解を得やすくなるでしょう。

データの精度とプライバシーへの配慮

人事データには、給与や評価などの機微な情報が含まれています。

個人情報保護法では、個人情報の利用目的をできる限り特定し、本人に通知または公表することが求められます。

人事データを分析に活用する際も、利用目的や管理方法を従業員に説明し、必要に応じて同意取得や社内規程の整備を行うことが重要です。

そのため、人事データは、厳重かつ適切に取り扱う必要があります。匿名化処理やアクセス権限の管理など、プライバシーを保護する仕組みを整えることで、セキュリティインシデントのリスクを抑えやすくなります。

個人情報の取り扱いに十分配慮することで、従業員からの信頼を得ながら分析を進められます。プライバシー保護とデータ活用のバランスを保つことが大切です。

分析結果をわかりやすく伝える工夫

高度な分析を行っても、経営層や現場の管理職が理解しやすい形で分析結果を示さなければ施策は実行されません。

専門用語や複雑な数式をそのまま提示すると、意思決定者との間に認識のズレが生じるリスクもあります。

そのため、結果をグラフやダッシュボードを用いて視覚的に表現し、直感的に理解できるように工夫することが重要です。

分析から導き出された課題と、具体的な解決アクションをセットにして提案しましょう。共通の認識を持つことで、施策の実行スピードも向上します。

将来的なAI活用に向けて人材データを蓄積する

昨今では、人事領域でもAIを用いた離職予測や適切な人員配置、評価のサポートなどが注目されています。しかし、AIを活用した分析には、前提として信頼できる人材データを継続的に蓄積しておくことが重要です。

HRMOSタレントマネジメントであれば、日常的な業務を通じて「生きたデータ」が自動的に蓄積されます。ビズリーチで培った検索やマッチング技術を応用し、社内のタレントを発掘する機能も備えています。

必要なデータを継続的に蓄積しておくことで、AIの力を存分に引き出し、人材配置や育成施策を検討する際の判断材料として活用しやすくなります。

人事データ分析におすすめのツール

最後に、人事データ分析を行う際におすすめのツールを紹介します。

タレントマネジメントシステム

人事データ分析の代表的なツールに、タレントマネジメントシステムがあります。

タレントマネジメントシステムには、従業員の勤怠やパフォーマンス、トレーニングなどの情報をリアルタイムで追跡しアップデートできるものもあり、最新の情報に基づく分析や意思決定が可能です。

データを視覚的に表現する機能を提供してくれるタイプのタレントマネジメントシステムを導入すれば、分析結果をグラフやダッシュボードなどで示すことができ、人事データを活用しやすいでしょう。

また、従業員エンゲージメントの測定・改善や、適切な人材配置、スキルマッチング機能などが搭載されているシステムであれば、人事戦略の最適化を後押しできます。

分析ツール

分析ツールは、収集した人事データを集計・加工し、傾向や相関関係を分析するためのツールです。

表計算ソフトのほか、統計解析ソフトやプログラミング言語なども分析ツールに含まれます。

例えば、従業員属性と離職率の関係を調べたり、評価や勤怠データから組織ごとの傾向を比較したりできます。高度なツールを活用すれば、将来の離職や人員需要を予測する分析も可能です。

分析の目的や担当者のスキルに応じて、必要な機能や操作性を確認して選びましょう。

BIツール

人事データ分析に、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用するのも選択肢の一つです。

BIツールは、多様なデータソースから情報を統合し、カスタマイズ可能なダッシュボードでグラフやチャートを作成できるのが特徴です。専門的なプログラミング知識がなくても、直感的な操作で多角的な分析を行えます。

従業員の状況やトレンドを迅速に把握できたり、多様なデータソースを統合したりすることも可能です。人事部門のニーズに合わせてダッシュボードを設計できます。

さらに、BIツールはデータを自由に探索し異なる視点から情報を分析するための機能を提供してくれるため、予想外の洞察を得ることが可能です。

また、ツールによっては、定期レポートの作成やダッシュボード更新を効率化できるものもあります。データの変化を継続的に確認できるため、早めに対策を検討しやすくなります。

代表的なBIツールとしては、Google Data StudioやTableau、Domoなどが挙げられます。

人事システム

人事システムは、従業員に関する重要な情報を集約し、管理するためのツールです。これにより、従業員データを一元的に管理し、分析のためにアクセスしやすくなるでしょう。

なかには、従業員の勤怠や給与、パフォーマンス評価などのデータをリアルタイムで追跡し、更新できるサービスもあり、最新のデータをもとに分析や意思決定が可能です。

データ入力エラーの軽減や、重複データの排除などの機能が提供されるものや、情報をグラフやチャートとして視覚化する機能が搭載されているものもあります。

また、標準レポートやカスタムレポートの生成をサポートしてくれるものもあります。必要な情報をレポートとして出力してくれるため、分析への活用が可能です。

人事システムを使えば従業員データの更新や給与計算、勤怠管理などのタスクを自動化できます。タスクを自動化して負担を軽減しながら従業員データの正確性を高めることが可能です。データのセキュリティとプライバシーを確保するための機能も提供してくれます。

まとめ

人事データ分析は、客観的な情報に基づいて人材マネジメントを改善する取り組みです。属人的な評価を防ぎ、従業員の適材適所の配置を実現することで、組織の生産性を高められます。

ただし、目的を明確にし、質の高いデータを整備しなければ期待する成果は得られません。分析結果をわかりやすく可視化し、具体的な施策へ落とし込むことが重要です。

適切なツールを導入し、継続的にモニタリングを行うことで、強い組織を作り上げましょう。

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人事データ分析を本格的に進めるなら、従業員情報や評価結果、スキル情報、1on1の記録などを一元管理し、継続的に活用できる状態を整えることが重要です。

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