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、社員の属性や行動を記録した人材データを収集・分析し、さまざまな課題解決に活かす手法のことです。たとえば、採用活動や社内研修、人事評価などのデータが挙げられます。

社員のデータは、人事部門が人材配置を検討するときや、育成計画を立てるときなどの意思決定を行うために用いる企業が増えています。データ活用によって、これまで人事担当者の経験や勘に頼っていたことでも、客観的な事実を根拠にした意思決定が行えるようになるでしょう。

ピープルアナリティクスが注目されている理由

Googleなどの世界的な大企業が取り組み始めたことをきっかけに、データ活用を軸とした意思決定の重要性が知られるようになりました。人材データの活用により、従来の課題解決の方法では発見できなかった事実に気づくことができるため、自社の施策に活かしている企業が増えています。

また、経験や直感に頼った意思決定が行われるのを防げるため、誤った判断を避けられます。データに基づいて客観的な判断ができれば、公平性を保った意思決定を行えるようになるでしょう。
 

企業におけるピープルアナリティクス導入の現状

株式会社パーソル総合研究所が実施した「人材マネジメントにおけるデジタル活用に関する調査 2020」によると、人材に関するデータ分析を行っている企業の割合は、全体の41.0％となっています。しかし、データ分析はしているものの、実際の施策において意思決定に活用していると回答した企業は16.9％と、やや少ない結果でした。

データ分析をしただけで終わらず、実際の施策で意思決定をする際に利用しなければ、手間をかけて分析する意味がなくなります。

※出典：パーソル総合研究所「人材マネジメントにおけるデジタル活用に関する調査2020」
 

ピープルアナリティクスにおける分析データの例

ピープルアナリティクスで分析されるデータとして、人材データ、オフィスデータ、デジタルデータ、行動データがあります。

人材データ

人材データは、年齢や性別などの社員の基本的なデータのことです。課題によっては基本的なデータ以外に、保有しているスキルや仕事へのモチベーションの高さ、アンケート回答などのデータを活用して幅広く分析を行うことがあります。人材データを分析することで、課題解決に必要な社員像を明確にでき、採用活動で適正な人材を確保して適材適所を実現できます。
 

オフィスデータ

オフィスデータは、会社の設備がどのように利活用されているのかの分析に用いられるデータです。たとえば、休憩室の利用状況や時間帯ごとの設備の利用率などを確認できます。社員によく利用されている設備と活用できていない設備を分析できるので、オフィス環境の課題の洗い出しができる上に、間接的に社員の行動を把握できるようになります。
 

デジタルデータ

デジタルデータは、社用パソコンの利用状況やインターネットの閲覧履歴などのデータのことです。他に、電子メールの送受信先や電話の通話履歴、取引先とやり取りをしている時間帯などのデータも利用される場合があります。取引先とのやり取りの頻度とパフォーマンスの相関関係を分析できるので、パフォーマンスの高い人材を担当者に割り当てることができます。
 

行動データ

行動データは、勤務中の社員の行動を分析するために利用されるデータです。たとえば、カレンダー機能を活用することで、社員が自席にいる時間や会議室の滞在時間などの分析を行えます。社員がどのような行動を取っているのかを把握できれば、業務量の見直しや会社への貢献度を評価に反映させることもできます。

ピープルアナリティクスの活用方法

ピープルアナリティクスで分析したデータは、採用活動や人材育成、離職防止の施策で活かせます。
 

採用活動

分析したデータを活用して採用する人材を判断することで、入社後のミスマッチを未然に防げます。たとえば、パフォーマンスの高い社員のエントリーシートや面談内容を、採用候補者のものと比較するのも1つの方法です。また、適性検査の結果を既存の社員と比較し、特徴が類似する社員を観察することで、採用候補者の入社後の活躍をイメージできます。
 

人材育成

社員1人ひとりの能力・スキルなどをデータベース化することで、人員が不足している部署に求められる社員を迅速に絞り込み、適材適所を可能にします。パフォーマンスの高い社員の特徴を分析し、得た情報を他の社員に共有することでスキルの底上げにつながります。また、研修の受講データを分析すれば、研修の有用性を判断する際に役立つでしょう。
 

離職防止

退職した社員の特徴を分析して傾向を知ることで、離職する社員の共通点を把握でき、社員の定着率を高めるための施策に活かせます。たとえば、退職した社員が在職中に回答したアンケート結果から、頻繁に使用している単語を抽出した場合、既存の社員のなかに同じような単語や発言をしていないかを確認できます。結果的に、離職の兆候が現れる前に問題の解決につなげられるでしょう。
 

ピープルアナリティクスを企業で導入するメリット

企業側のメリットは、上長や人事担当者の経験や直感に頼って行われていた人事施策を、客観的な事実を示すデータに基づいた意思決定ができるようになることです。意思決定者の退職後も、判断基準がブレる心配がありません。

社員側のメリットは、データを根拠にした説明を受けられるので納得感があり、不平不満につながりにくいことです。経験則を根拠にした説明をされることがないため、上司が変わってもスムーズな意思疎通を図れるようになります。
 

ピープルアナリティクスの実施手順

ピープルアナリティクスは、まず目的と課題を明確にしてからデータの収集・分析し、課題の解決策を検討する流れで行われます。
 

1.実施目的を明確化し課題を洗い出す

まずピープルアナリティクスを導入する目的を明確にした上で、現状の課題を洗い出します。実施目的があいまいなままでは、ピープルアナリティクスを導入してもゴールが定められていないので、分析に必要なデータを収集できないでしょう。たとえば、社員の定着率を上げたい場合は、退職した人材のデータが不可欠です。

また、課題を洗い出しする際は、原因についても仮説を立てておくと分析に必要なデータを判断しやすくなり、データ収集を効率的に行えます。

2.データ収集・分析を行う

実施目的と課題を明確にした後は必要なデータを収集します。必要なデータがそろってから分析を行います。収集するデータが少ないと十分な分析ができないため、事前にデータを蓄積しておかなければなりません。

分析する際の注意点は、すべてのデータを鵜呑みにしないことです。データだけに頼るのではなく課題の内容によっては、社員からヒアリングした意見や情報を分析に活かすようにしましょう。
 

3.課題に対する解決策を検討する

データ分析をするなかで課題の原因が明らかになった後は、具体的な解決策の検討プロセスに移ります。解決策が決定したら、施策計画に基づいて実行しましょう。施策を実行した後は効果検証を行い、問題点が見つかったら改善するといったサイクルを繰り返せば、データ分析の精度を高めることができます。

ピープルアナリティクスを導入する際のポイント

ピープルアナリティクスを導入するポイントは、適切なデータ管理とデータ分析に長けた人材を配置することです。
 

データ管理を適切に行う

データをスムーズに活用するためには、適切なデータ管理が求められます。各部署にデータが蓄積している状態では迅速にデータを収集できないため、データを一元化できるシステムの導入を検討することが大切です。たとえば、人材データを適切に整理・管理したい場合は、タレントマネジメントシステムの利用がおすすめです。
 

データ分析を得意とする人材を配置する

データを収集して蓄積できても、適切に分析されなければデータを有効活用できません。データを効果的に活用するためには、データ分析や数字に強いスキルを持つ人材を配置しましょう。社内にデータ分析を得意とする人材がいない場合は、データの活用方法を熟知している外部のプロに依頼するのも1つの方法です。
 

ピープルアナリティクスを導入する際の注意点

ピープルアナリティクスは、社員の属性や行動に関するデータを収集して分析する必要があることから、情報管理に注意し、個人情報を慎重に取り扱わなければなりません。社員のデータを収集する際は、事前に説明して承諾を得ておくなどのデータを取り扱う際のルールを検討し、社内に整備しておきましょう。
 

ピープルアナリティクスを実施するならタレントパレット

タレントパレットは人材データを可視化し、さまざまな課題の解決に役立てられるタレントマネジメントシステムです。データ分析の結果をもとに、適材適所や公正な人事評価を実現させられるため、自社の人事に関する課題を解決できます。

タレントパレットをピープルアナリティクスに活用するメリットは、各部署に散在した人材データを一元化でき、必要なときに誰でもアクセスできることです。また、意思決定の支援や離職者の分析が可能な機能が搭載されているため、離職防止などの施策にも活用できます。

まとめ

ピープルアナリティクスは、社員の属性データや行動データなどを収集・分析し、人事領域の課題解決に有効活用できる手法です。ただし、収集したデータを適切に管理しなければ、スムーズなデータ分析が行えなくなる場合があります。

タレントパレットは、科学的な人事を実現できるタレントマネジメントシステムです。大手企業をはじめ数多くの企業で導入されています。あらゆる人材データを一元化・分析することで、組織力の最大化を目指します。スキル分析や計画的な人材育成の方法などをまとめた資料を配布しているため、ぜひご利用ください。