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「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。人事データの分析を正確に行うためには、いくつかのポイントをあらかじめ押さえておかなければなりません。そこで、今回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などについて詳しく解説します。
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、分析するプロセスのことです。ピープルアナリティクスとも呼ばれています。企業は、人事に関する情報を用いた分析を通して採用活動を改善したり適材適所な人材配置をしたりできるようになるでしょう。また、分析が組織改革や生産性向上につながることもあります。ただし、人事データ分析の対象や用いるツールはさまざまです。そのため、企業は自社の改善したい分野をしっかりと把握し、適切なツールを用いる必要があります。
人事データ分析を行うメリット
人事データ分析を行うメリットは、さまざまありますが、そのなかでも主なものは以下の通りです。
- 属人的な判断の予防
- 適材適所の人員配置が可能になる
- 組織の現状や課題を分析できる
それぞれについて解説していきます。
属人的な判断の予防
人事データ分析は、客観的な情報に基づいて意思決定を行う分析方法です。そのため、意思決定が主観的な意見やバイアスに左右されることを予防できます。また、従業員のパフォーマンス評価や昇進において客観的な評価基準を提供してくれるため、従業員間での不公平な取り扱いを軽減し公平性を向上させられるでしょう。ただし、情報そのものにバイアスがあったり情報を解釈する段階で何らかの主観的な要素が介入したりする可能性もあります。データ分析は、あくまでツールとなるため、組織文化やリーダーシップの影響を受けることも考慮することが必要です。
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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、適材適所の配置を支援し最適な人材配置の実現が期待できます。なぜなら、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しそれらを特定の役割やプロジェクトにマッチングさせることができるからです。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高いパフォーマンスを示す従業員を特定することもできます。
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組織の現状や課題を把握できる
人事データ分析を用いれば、組織の現状や課題を把握することもできます。なぜなら、人事データの分析は組織の現状や課題の客観的評価につながるからです。また、多くの異なるデータソースからの情報を統合することで総合的な視点から組織の現状や課題について考えることもできます。情報を他の組織や業界平均と比較できることも、組織の現状評価に役立つでしょう。
hrmos.co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、以下のような内容です。
- 労働人口の減少
- 戦略人事・人的資本経営を推進する企業の増加
- テクノロジーの発展
ここでは、それぞれについて詳しく解説します。
労働人口の減少
超高齢化社会の日本における大きな課題の一つが、労働人口の減少です。企業は、少ない労働力を最大限に活用し、生産性を向上させなければなりません。人事データ分析は、そうした状況下で現存する労働力の最適な配置やトレーニングのカスタマイズに役立つでしょう。また、日本政府は働き方改革を推進しており柔軟な労働条件やワークライフバランスの向上を目指しています。人事データ分析は、労働条件の改善や従業員の健康と幸福感の向上をサポートし企業の競争力を高めるのにも役立つでしょう。
従業員の離職率を低下させ、優秀な人材を維持するためにも人事データ分析はうってつけといえます。なぜなら、従業員の動向を分析して離職の予兆を検出し適切に社員を引き止めるリテンション戦略を策定できるからです。また、限られた労働力を求める一部の企業が、優れた人材を獲得するために競争しています。人事データ分析は、優秀な候補者の特定や選考プロセスの最適化に役立ち人材獲得競争力を高めるでしょう。
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戦略人事や人的資本経営の推進する企業の増加
戦略人事や人的資本経営を推進する企業が増えていることも背景の一つです。一部の企業では、従業員を単なる資源としてではなく戦略的なパートナーとして位置付ける傾向が強まっています。人事データ分析は、戦略人事の一環として人材戦略を明確に定義し組織目標の達成に資する戦略的な洞察を提供してくれるでしょう。また、人的資本経営においては、組織が人材を最大限に活用し、競争力を高めることが不可欠です。人事データ分析は、組織内の人的資本の価値や効果を評価することにより、最適な投資と戦略の策定に寄与するでしょう。
テクノロジーの発展
テクノロジーの発展も、人事データ分析が注目されている理由の一つです。クラウドベースの人事情報システムや、データベース技術の普及といったテクノロジーの進歩により、情報の収集・保存・管理が効率的に行えるようになりました。現在では、大量のデータを迅速に収集し、アクセスできるようになっています。また、ビッグデータとAI（人工知能）の技術が進化したことで、膨大な人事データから有用な洞察を抽出する能力も向上しました。AIを活用することで、従業員の行動やパフォーマンスに関する傾向をより正確に予測できるようになり、戦略的な意思決定に役立てることができるようになっています。
さらに、データ分析ツールやBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの普及が進んだことで、専門家でなくてもデータを視覚的に分析できるようになりました。
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。
生産性の向上
まず、挙げられるのは生産性の向上です。人事データ分析を行えば、従業員のパフォーマンスを評価し向上させるための施策やトレーニングを特定できます。なぜなら、生産性向上は効率的な業務遂行と関連しているからです。また、従業員のスキルや経験、能力に関する情報を分析することで彼らを最適なプロジェクトや役割に割り当てることもできます。また、人事データ分析は将来の労働力ニーズを予測し必要なスキルやリソースを準備するのにも役立つでしょう。適切な労働力プランニングは、安定的な生産性を確保できます。また、従業員の満足度やワークライフバランスを向上させる人事政策の改善も、生産性向上につながるでしょう。これは、満足度の高い従業員はより一層高い生産性を発揮しやすい傾向があるからです。
組織改革
人事データ分析には、現在組織内で生じている問題を分析する側面だけでなく将来の組織のあり方を予測する側面もあります。そのため、組織改革も人事データ分析を行う目的の一つです。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能等級へと組織改革する必要性を考慮すべきでしょう。
リスク回避
基本的に、人事データ分析はポジティブな戦略立案のために行われるものですが、組織改革によるリスク回避も目的の一つです。例えば、人事データ分析を用いることは組織内の課題や問題を早期発見することにつながります。これにより、潜在的なリスクや課題が大きくなる前に対処する機会が生まれるでしょう。人事データ分析は、法的コンプライアンスにも有効です。法的リスクを回避するためには、労働法や規制への遵守が欠かせません。人事データ分析を活用すれば、雇用契約や労働法に関するコンプライアンスを監視し、違反を防ぐための措置を講じることもできます。
人事データ分析における課題
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。なかでも、主なものとして挙げられるのは以下のようなものです。
- データ活用の目的があいまい
- 分析を行う人材の不足
- データの蓄積・保有状況がデータ活用を目的としていない
データ活用の目的があいまい
データ活用の目的があいまいな場合、人事データ分析がうまくいかない可能性があります。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。どのデータを収集し、どのように分析すべきかが不明確では、何を何のために分析するのかが分からなくなりかねません。これでは、分析の成果や影響を評価するのも難しくなるでしょう。また、目的があいまいな場合に多いのが、余計な情報を過剰に収集してしまうことです。情報の過剰収集は、整理と分析を複雑化させてしまい結果的にリソースの浪費につながります。
さらに、目的があいまいなまま分析結果を活用すると意思決定のプロセスが混乱しやすくなるでしょう。意思決定すべき目的があいまいな場合、誤った判断や方針が採られる可能性も高まってしまいます。こうした課題の解決策は、プロジェクトを開始する前に明確な目的と期待される成果を設定し、それに基づいて収集と分析を進めることです。また、何らかの理由で目的が変わった場合は、それに応じてアプローチを調整する柔軟性も求められます。
分析を行う人材の不足
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、プロジェクトにおいてはデータサイエンティストやデータアナリストの専門知識が求められます。しかし、これらのプロフェッショナル人材は需要が高く獲得のための競争も激しい傾向です。そのため、企業が適切なスキルを持つ専門家を雇うのが難しいことがあります。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卓越しているとは限りません。そのため、情報分析や結果の精査で戦略的な意思決定に活かせるスタッフが不足していることが問題点です。
データ分析には、適切なツールとインフラが必要ですが、これを整備する専門家が不足していることもあります。データベースの設計や、クラウドコンピューティングの導入などができなければ、そもそも分析に取り組むことができません。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。対応策として企業は、適切なトレーニングやリソースの確保などを行うことが必要です。
データの蓄積・保有状況がデータ活用を目的としていない
情報は、単に蓄積や保有すればよいわけではありません。効率的に分析するためには、蓄積や保有状況が活用を目的としていることが必要です。例えば、一部の組織では人事データの収集や保有が主に報告義務のために行われていることがあります。このような目的で集めたデータでは、分析が難しく正確な洞察を得ることが難しいでしょう。また、人事データが異なるシステムや部門に分散して保存されていることもよくあるケースです。データが分散してしまっていると、総合的な分析が難しくなるでしょう。さらに、一部のデータが古く現在の状況を反映していないことも多い傾向です。迅速な意思決定が必要な場合では、このような古いデータは価値が低くなるでしょう。
これらの課題を克服するためには、データの品質向上や一元化、アクセス改善などが求められます。また、データを戦略的資産として活用するような組織文化を醸成することも必要です。
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。
仮説を立てる
まず、重要なことは仮説を立てることです。現在会社が抱えている問題と、その原因について大まかに予想を立てましょう。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 など
まずは、このような仮説を立てたうえで、その原因は何かを担当者の間で話し合う機会を設けることが大切です。
課題の設定
仮説を立てたあとは、課題を設定します。課題として考えられるのは、前述したモチベーションの低下や、離職率の高さや研修内容に対する不満、従業員のエンゲージメントの低さなどです。課題を設定することで、「その課題を分析するにはどのデータを用いるのか」が決まります。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情報を収集し分析しなければなりません。
データの収集
課題を設定したあとは、必要な人事データを収集します。例えば、従業員の基本情報や給与、勤怠、パフォーマンス評価、トレーニング記録などです。
データの整理と前処理
収集した情報を整理しましょう。例えば、欠損データの処理や重複データの削除、異常値の修正などです。データの品質を高めることは、分析の信頼性を確保することにつながります。
分析の設計
分析の目的に基づいて、適切な分析手法やモデルを選択し、分析の設計を行いましょう。例えば、従業員の離職率の予測、パフォーマンス評価の傾向分析、人材プランニングなどです。
分析の実行
選択した分析手法を使用してデータ分析を実行します。分析で行われるのは、統計モデルの作成や機械学習アルゴリズムの適用、データセグメンテーションなどです。
結果の評価
分析の結果を評価し、洞察を抽出します。あらかじめ考えた仮説や課題に対して、分析結果がどのように関連しているかを理解することが大切です。仮説と分析結果に食い違いがあった場合は、改めて仮説を考え直す必要があります。
洞察と意思決定
分析から得られた洞察をもとに、人事戦略や政策を改善する意思決定を行います。例えば、従業員のトレーニングプログラムの改善や、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などです。
モニタリングと改善
分析は、一度きりでなく定期的にモニタリングと情報の更新を行います。それらを通じて戦略の効果を評価し、必要に応じて調整を行うことが大切です。
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ツール
まず、挙げられるのはタレントマネジメントツールです。タレントマネジメントツールを使えば、従業員に関するさまざまな情報を一元化し、簡単にアクセスできるようになります。これにより、情報収集と整理が簡略化されデータ品質の向上が期待できるでしょう。また、タレントマネジメントツールのなかには、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ます。そうしたツールであれば、最新の情報をもとにした分析や意思決定が可能です。
タレントマネジメントツールのなかには、データを視覚的に表現する機能を提供してくれるものもあります。情報がグラフやダッシュボードなどで可視化されれば、洞察がしやすくなるでしょう。また、従業員エンゲージメントを測定し、改善するための手段を提供してくれるものもあります。エンゲージメントデータの分析は、従業員の満足度向上に大きく寄与するでしょう。
さらに、タレントマネジメントツールの活用は人事戦略の最適化につながります。人材の効率的な配置、社員を組織に引き止めるリテンション戦略の改善、スキルのマッチングなど、戦略的な決定をサポートしてくれるでしょう。タレントマネジメントツールの代表的なサービスには、HRBrainやカオナビ、タレントパレット、Workdayなどがあります。
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分析ツール
分析ツールも、人事データ分析に非常に有効です。その理由としては、情報の処理と可視化が挙げられます。分析ツールは、情報を効率的に処理しグラフ、チャート、ダッシュボードなどを用いて視覚化するのに役立つでしょう。これらにより、データが理解しやすくなるため、洞察しやすくなります。分析ツールは、統計分析や機械学習、予測モデリングといった高度な分析手法を実行するための機能も提供してくれるツールです。そのため、従業員の行動やトレンドを深く理解し、戦略的な意思決定に活かすことができるでしょう。
リアルタイムデータの追跡ができるのもうれしいポイントです。さらに、分析ツールは異なるデータソースから情報を一元化し、統合するための手段を提供してくれます。情報の一元化は、データ品質の向上と分析の簡便化に貢献してくれるでしょう。一部の分析ツールは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えており、データ分析を行うためのプログラミングスキルが必要ないことも大きな魅力です。そのため、専門家でなくてもデータを探索し、分析できます。
また、分析ツールの一部はカスタマイズ可能なダッシュボードを提供しているため、異なるメトリクスやKPIな追跡が可能です。これにより、異なる人事プロセスに合わせたダッシュボードも構築できるでしょう。分析ツールの一部は、タレントマネジメントツールのなかに組み込まれています。そのほか、代表的な分析ツールとして挙げられるのはMicrosoft ExcelやJMP（統計解析ソフトウェア）、R（統計解析フリーソフト）などです。
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、データをグラフやチャート、ダッシュボードなどの視覚的な形式で表示する機能を提供してくれます。また、一部のBIツールでもリアルタイムでデータ分析が可能です。それらの変化に迅速に対応できる機能も有しています。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。BIツールは、カスタマイズ可能なダッシュボードを作成する機能を備えているため、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ツールのため、予想外の洞察を発見するのに有効です。しかも、BIツールは定期的なレポートの自動生成をサポートしてくれます。これにより、人事データの定期的な報告も効率的に行えるようになるでしょう。代表的なBIツールとしては、GoogleデータポータルやTableau、Domoなどがあります。
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中心化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ます。その場合、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もあります。
一部の人事システムには、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こともうれしいポイントです。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、分析に活用できるといった具合です。さらに、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。
人事システムの代表的なサービスは、freee人事労務やリモート産業保健、タレントパレット、CYDAS PEOPLEなどです。
まとめ
ツールを活用して人事データ分析を行おう！
人事データ分析を行うことには、組織の生産性向上や人材の適材適所への配置など、さまざまなメリットがあります。ただし、分析結果を有効活用するためには目的を明確にしたり、適切な情報を収集したりすることが必要です。人事データ分析を始めるのであれば、まずはタレントマネジメントツールや分析ツール、BIツールといったツールを導入してはいかがでしょうか。
