従業員の離職率が高い、採用のミスマッチが続く…
そのような課題を抱えている企業は少なくありません。
組織の人事施策を進めるピープルアナリティクスは、データを基に課題の原因を明らかにし、的確な対策を打ち出すための有力な手法です。
しかし、導入や運用のハードルを感じている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、ピープルアナリティクスの基本的な仕組みや具体的な導入の流れを詳しく解説します。
データ分析に詳しくない方でも安心して取り組めるよう、段階的に導入するコツや失敗を避けるポイントも紹介します。
ピープルアナリティクスを理解したい方や、既に導入していて効果を実感できていない方は、ぜひ参考にしてください。
ピープルアナリティクスとは、人事に関するさまざまなデータを収集・分析し、人材マネジメントを効率化・高度化する手法です。
従来の経験や勘に頼った人事判断から、データに基づく科学的なアプローチへと進化した手法です。
ピープルアナリティクスには、以下のようなデータが活用されます。
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採用データ |
応募者情報、選考プロセス、採用実績など |
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人材育成データ |
研修受講履歴、スキル評価、資格取得状況など |
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勤怠・業績データ |
労働時間、成果指標、評価結果など |
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組織データ |
異動履歴、プロジェクト参加実績、コミュニケーション状況など |
上記のデータは、給与管理システムや勤怠管理システム、タレントマネジメントシステムなど、各種HR（人事）テクノロジーを通じて収集されます。
近年では、社内SNSでのコミュニケーション状況や、会議スケジュール、ファイル作成数といった業務活動データまで分析対象となっています。
ピープルアナリティクスの特徴は、統計的な解析手法を用いることで、従来の人事評価よりも高い精度で分析できる点です。
例えば、優秀な人材の特徴を数値化して採用基準に反映したり、離職リスクの高い従業員を早期に発見したりが可能になります。
ただし、導入に際しては従業員のプライバシー保護や心理的な抵抗感への配慮が欠かせません。
セキュリティ対策の徹底や、従業員との丁寧なコミュニケーションを通じて、健全な活用を目指す必要があります。
ピープルアナリティクスが注目を集める背景には、HRテクノロジーの急速な進展があります。
従来は大企業でしか導入できなかったデータ分析が、中小企業でも手軽に実施できるようになってきています。
この変化を後押しする主な要因は、以下の3つです。
特に採用市場の競争激化により、経験や勘に頼った従来の採用手法では限界が見えてきました。
優秀な人材を確保するためには、データに基づく科学的なアプローチが不可欠です。
多くの企業が保有する従業員情報の活用にも注目が集まっています。
入社から退職までの一連のデータを分析すれば、より効果的な人材育成や配置が可能になるでしょう。
テクノロジーの進化と人材獲得競争の激化により、ピープルアナリティクスの重要性は今後さらに高まっていくでしょう。
ピープルアナリティクスを実践する場合は、データの活用方法や運用体制に関する課題があります。
効果的な活用のためには、以下のような失敗パターンに注意が必要です。
分析結果を現場で活用できない主な原因は、現場のニーズとのミスマッチです。
例えば、離職率の分析結果を提示しても、具体的な改善施策につながらなければ意味がありません。
現場マネージャーと密に連携し、実行可能な施策に落とし込むことが大切です。
データ不足や偏りの問題も、多くの企業が直面する課題となっています。
特に以下のような点に注意が必要です。
上記のような課題に対しては、段階的なデータ収集の計画を立て、全社的な協力体制の構築が有効です。
定期的なデータの品質チェックと、必要に応じた収集方法の見直しも求められるでしょう。
ピープルアナリティクスには、さまざまなメリット・デメリットがあります。
それぞれ確認していきましょう。
ピープルアナリティクスには、さまざまなメリットがあります。
具体的には、以下の4つです。
それぞれ詳しく説明します。
データ分析により、離職リスクの高い従業員を早期に発見し、適切な対策を講じることができます。
残業時間や評価結果、上司との面談頻度など、複数の要因から離職の予兆を把握できるため、効果的な防止策を打ちやすくなるでしょう。
例えば、特定の部署で残業時間が増加すると離職率が上昇する傾向が見られた場合、業務の平準化や人員配置の見直しなど、具体的な対策を実施できます。
定期的な面談や適切なキャリア支援を通じて、従業員の不安や不満を早期に解消する際にも役立てられるでしょう。
過去の採用データと入社後の活躍度を分析すれば、より効果的な採用基準を設定できるでしょう。
例えば、高業績を上げている社員の採用時の特徴を分析し、選考基準に反映すれば、ミスマッチを減らしやすくなります。
具体的には、面接評価の項目や適性検査のスコア、経験年数などと、入社後のパフォーマンスの相関を分析すれば、採用時に注意すべきポイントが明確になります。
ピープルアナリティクスを実施すれば、より精度の高い採用判断が可能になり、早期離職の防止にもつなげられるでしょう。
ピープルアナリティクスを活用すれば、従業員の評価をデータに基づいて客観的に行えます。
そのため、従来の主観的な評価による不公平感を解消し、社員からの信頼を得やすくなるでしょう。
例えば、営業職の評価では売上だけではなく、顧客訪問回数や成約率、顧客満足度など、複数の指標を組み合わせて分析します。
その結果、個人の強みや改善点が明確になり、より建設的なフィードバックが可能になるでしょう。
また、評価基準を数値化して可視化すれば、昇進・昇格の判断も透明性の高いものになり、社員の成長意欲が高まり、組織全体の活性化にもつながるでしょう。
ピープルアナリティクスを活用すれば、業務の無駄や非効率な作業を特定し、改善できます。
従業員の作業時間やプロセスを分析すれば、負担の大きい業務や重複した作業を見つけ出しやすくなります。
例えば、会議の所要時間や頻度を分析すれば、不要な会議を削減したり、効率的な会議運営方法を見出したりできるでしょう。
業務の繁閑期を可視化すれば、人員配置の最適化や業務の平準化も可能になります。
こうした取り組みにより、従業員の残業時間削減や、より生産的な業務への時間の振り分けが実現できます。
ピープルアナリティクスには、運用に関する課題がいくつか存在します。
具体的な課題は、以下のとおりです。
それぞれ詳しく説明します。
ピープルアナリティクスの実施には、専用のデータ分析ツールと専門知識を持った人材が必要不可欠です。
これらの確保には相応の投資が必要となり、特に中小企業にとって負担となってしまいます。
具体的には、データ分析ツールの導入費用、システムの運用・保守費用、専門人材の育成・採用コストなどが発生するからです。
既存の社員を育成する場合でも、研修費用や育成期間中の業務調整が必要です。
ただし、クラウドサービスの活用や段階的な導入により、初期コストを抑える工夫も検討してください。
まずは小規模なプロジェクトから始めて、効果を確認しながら拡大していくと良いでしょう。
従業員の個人情報や人事データの流出は、企業にとって深刻な問題です。
ピープルアナリティクスでは、膨大な個人情報を扱うため、セキュリティ対策が必須です。
データ流出のリスクは、主に以下のような場面で発生する可能性があります。
リスクに対しては、アクセス権限の厳格な管理や、定期的なセキュリティ監査の実施が効果的です。
従業員への情報セキュリティ教育も予防策となるでしょう。
データ分析の結果への過度な依存は、人事判断の硬直化を招くリスクがあります。
人事施策には、数値化できない要素も多く存在するためです。
例えば、採用基準を過去の成功パターンのみに基づいて設定すると、新しいタイプの優秀な人材を見逃す可能性があります。
離職予測の分析結果だけで判断すると、個々の事情や成長可能性を見落としてしまうことも考えられます。
データ分析は、あくまでも意思決定を支援するツールとして活用し、人事担当者の経験や直感とのバランスを取ることも大切です。
ピープルアナリティクスを進める際には、一度にすべてを実施しないように注意しましょう。
段階的に進めることで、効果的に活用できます。
具体的な流れは、以下のとおりです。
導入する際に細かなポイントを確認していきましょう。
準備段階では、以下のような流れが必要です。
ピープルアナリティクスの導入には、まず組織の現状と解決したい課題を正確に把握する必要があります。
経営層や現場の声を集め、優先的に取り組むべき課題を特定します。
例えば、以下のような課題設定が効果的です。
設定した課題は、具体的な数値目標に落とし込み、施策の効果を測定できるようにしておきましょう。
ピープルアナリティクスに必要なデータは、既存の人事システムや業務システムから収集できます。
効果的な分析のためには、適切なデータの選定と収集方法の確立が大切です。
分析に必要な主なデータには、以下のようなものが挙げられます。
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人事基本情報 |
年齢、勤続年数、職位など |
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評価データ |
業績評価、スキル評価など |
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勤怠データ |
出退勤時間、残業時間など |
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給与データ |
基本給、賞与、昇給履歴など |
上記データは、個人情報保護に配慮しながら、定期的かつ正確に収集する仕組みを整えましょう。
必要なデータが収集できたら、以下の流れで進めていきます。
ピープルアナリティクスでは、収集したデータを目的に応じて適切な手法で分析します。
データの種類や分析の目的によって、最適な分析手法を選択しなければなりません。
主な分析手法には、以下のようなものがあります。
選択した分析手法に基づき、統計ソフトやBIツールを使用してデータを可視化し、傾向や課題を明らかにしていきましょう。
データ分析から得られた結果は、具体的な人事施策の立案と実行につなげる必要があります。
分析結果を基に仮説を立て、実際の施策として展開していきます。
例えば、以下のようなプロセスで進めると良いでしょう。
仮説検証のサイクルを繰り返すことで、より効果的な施策の実現が可能になるでしょう。
ピープルアナリティクスの手法は導入して終わりではありません。
効果的な運用を続けるためには、以下の流れも忘れないようにしてください。
ピープルアナリティクスの効果を測定するためには、設定したKPI（重要業績評価指標）に基づく定期的な評価が必要です。
数値目標の達成度を確認するとともに、想定していなかった副次的な効果や課題も把握します。
効果測定では、導入前後のデータを比較し、施策がどの程度の改善をもたらしたのかを具体的に分析します。
例えば、離職率の改善や採用コストの削減額、従業員満足度の変化など、定量的な指標で評価を実施しましょう。
現場からのフィードバックを収集し、運用上の課題や改善すべきポイントの特定も欠かせません。
評価結果は、次の施策立案や運用改善に活かしていきましょう。
ピープルアナリティクスの効果を最大化するためには、継続的な改善サイクルの確立が不可欠です。
定期的なレビューとフィードバックを通じて、分析手法や運用プロセスを常に進化させていきましょう。
具体的には、四半期ごとにデータの質や分析精度を確認し、必要に応じて収集方法や分析手法を見直すことが大切です。
現場の管理職や人事担当者との定期的な意見交換を通じて、より実践的な改善点を見出していきます。
改善サイクルを通じて、組織の変化や新たなニーズに柔軟に対応できる体制を構築できるでしょう。
ピープルアナリティクスは、人事データの分析を通じて組織の課題解決や意思決定を支援する手法です。
導入するためには一定のコストや専門知識が必要ですが、離職防止や採用効率の向上など、具体的な成果が期待できます。
効果的な活用のためには、まず組織の課題を明確にし、必要なデータの収集から始めましょう。
段階的な実施と継続的な改善を心がけることで、より効果的な人材マネジメントが実現できるでしょう。
ピープルアナリティクスを活用したい場合は、まずは自社の課題を整理し、どのようなデータ活用が可能の検討から始めることをおすすめします。
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