これからの人事に必要なピープルアナリティクスとは?

人事担当者の方は、人事業務には主観的な仕事が多いと感じた経験はないでしょうか。採用や育成、人材配置、評価などは、担当者の個人的な見解に委ねられてしまうことが多い業務です。そこで最近、これらの業務を統計的に解析し、人事活動に生かす「ピープルアナリティクス」という手法がHR業界において大きな注目を浴びています。
本記事ではこのピープルアナリティクスについて、詳しい内容と導入のメリット、実際の活用場面について解説します。

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、企業が事業活動の中で蓄積してきた「人事に関するデータ(採用や育成、組織づくりや定着支援など)」を収集し、統計的に解析することで、人事業務を戦略化したり、人事考課に関する意思決定を客観的にしたり、解析結果を元にした業務効率化を図ったりするという取り組み、つまりは「人事のデジタル化」です。

デジタル化と一口に言ってもなかなか具体的な事例が思い浮かばないかもしれません。例を挙げると、Webサイトに訪れた人の数や、ページ閲覧などの行動を数値や表・グラフで分析するデジタルツールがありますが、ピープルアナリティクスはそのHR版と言えばわかりやすいでしょうか。
なお、給与管理システム、出退勤管理システム、タレントマネジメントシステム(従業員のスキルや経験値の一元管理)などは、それぞれ給与、労働時間、成果など定量的な情報が蓄積されているので、それぞれでピープルアナリティクスができると言えるでしょう。
従業員に関するデータを可視化し、解析して業務の判断材料に活用することで、これまで完全にアナログで個人の感覚値頼りとなっていた判断基準や意思決定を公平・公正にできます。また、従業員のスキルや能力、部署のパフォーマンスもデータ化されるため、適材適所の人員配置や従業員満足などにもつながります。

ピープルアナリティクス導入のメリット

人事活動においてピープルアナリティクスを導入することで、以下のように豊富なメリットを享受できます。

  • 自社のニーズにマッチする人材を選考するスピードが上がり、求人開始からの早期採用が可能になる
  •  経験やスキルを可視化し、同じく可視化した業務プロセスと照らし合わせることで適材適所な人材配置を実現する
  •  従業員がポテンシャルを最大限に発揮できるようになる
  •  公平・公正な報酬体系制度を作成できる
  •  エンプロイーエクスペリエンス(EX)向上により離職率を低減できる
  •  トップダウンではなく客観的な情報が判断基準のベースになるため各所からの共通認識を得られやすくなる
  •  従業員が納得できる意思決定がされるようになる

ピープルアナリティクス活用シーン

ピープルアナリティクスは、例えば採用、評価、組織づくりなど、さまざまなシーンで活用できます。

人材採用

人材採用におけるさまざまなな判断は主観的になりがちです。転職者の応募書類を読む人、面接を担当する人、試験の採点をする人、それぞれが自分の感覚値で評価をし、そこに明確な基準が設けられていることはまれです。また、アナログな採用では自社の企業活動にまつわる情報が客観的にデータ化されていないため、人材との適合度予測も個人の主観に委ねられることになります。
結果としてアンマッチな人材を採用するリスクがあり、人材の早期退職や、期待していたパフォーマンスが出せない、などの問題にも直結する可能性があります。ピープルアナリティクスを活用すれば、過去の人材データをもとにそのポジションに最適な人材の基準を定量・定性で設定できるため、人材採用の評価と人材の適合度を平準化することにつながります。

人材配置

ピープルアナリティクスを行う大きなメリットのひとつに「適材適所」があります。社員が業績を上げる「行動」特性と、その行動のベースである「能力」特性というふたつの特性をデータ化してそれらの因果関係を分析し、各部署においてやはり可視化された評価点と照らし合わせることで、一人ひとりが活躍できる部署への配置や業務の割り当てが可能となります。
また、行動特性や能力特性のデータ化は、自社におけるハイパフォーマーの特徴を発見するきっかけにもなります。そしてこれらの蓄積が、企業が継続して経営するために不可欠な後継者育成計画(サクセッションプランニング)の根拠となる情報になるわけです。

人材育成

人材育成の要である研修についても、ピープルアナリティクスによってその内容や方法を最適化でき、さらに研修の効果も客観的なデータとして解析できるようになります。実施した研修の改善点も容易に発見でき、次回はさらに効果的な育成が可能となるでしょう。
また、先述の通り各部署の評価点が可視化されることから、個人の特性を踏まえたうえで最適なキャリアパスの設計や提示が可能となります。双方が納得のいく異動により、個人のパフォーマンスアップだけでなくエンゲージメント向上も期待できます。社内において従業員が心地よく働くことができ、納得感のある評価がされるようになれば、エンプロイーエクスペリエンス(EX)向上にもつながります。

全社コミュニケーションの促進と健全な組織風土の醸成

先に解説したとおり、ピープルアナリティクスによって従業員一人ひとりの特性を客観的な指標でデータ化できます。組織を構成する人員の特性をそれぞれデータ化することで、科学的な裏付けのもと、相性のよい従業員同士をマッチングさせるといったことも可能です。
例えばそのマッチングデータを社内SNSなどで活用し、部署の垣根を超えたコミュニケーションのきっかけを作るのもよいでしょう。そうやって新たな「つながり」を構築することが、将来的な人材配置の検討材料として役立つかもしれません。
また、部署を横断したプロジェクトを実施する際に、相性のよいメンバーを組み合わせてチームを形成することで、思わぬ化学反応が起きるという可能性も期待できます。このようなプロジェクトが成功すれば、従業員の企業に対するロイヤルティの向上が期待できるほか、健全な組織風土の醸成にもつながります。

退職防止施策

全社の人材をビッグデータ化し、そのデータを統計的手法によって活用することで、退職者を予測する「退職者モデル」を構築できます。本モデルの活用によって、社員が退職を考える前に先手を打った対策ができ、社員の退職を未然に防げるかもしれません。
現在、転職は決してネガティブなものではなくなりました。転職をマイナス要素と思わないミレニアル世代(平成生まれの世代)が企業の中核をなす存在になり、人材は極めて流動しやすい状態になっています。優秀な人材を長く自社に留めておくためにも、退職防止の施策は昔よりもずっと重要視されているということを念頭に置いてください。

フローデータとストックデータの活用

フローデータ(フロー)は一定期間に流れた量の変化などを表します。また、ストックデータ(ストック)はある時点において蓄積している量などを表すデータです。ピープルアナリティクスの活用シーンの中で、蓄積されたデータ(ストックデータ)と、リアルタイムに動いているデータ(フローデータ)の両方を分析する必要があります。
人事領域におけるストックデータの分析は、人事データそのものが蓄積されていれば、分析可能です。一方で、リアルタイムに動いているフローデータを解析処理していくには、大量のトラフィックデータを処理しなければならず、デジタル技術を活用しなければ、実現は困難です。しかし、フローデータを解析処理しない限り、求めている分析の効果は得られないでしょう。

まとめ

デジタルテクノロジーを駆使したピープルアナリティクスを、これまでアナログな手法で続けてきた人事活動に導入することで、ずっと曖昧で主観的だった採用や人事評価の指標を「見える化」でき、評価や判断、意思決定が、誰にとっても納得のいくものになります。また、人事担当者にとっても、客観的材料に基づいて人材配置や育成ができるようになるため、「果たしてこれでよいのか?」という疑問や悩みの解消につながります。
しかし、得られたデータをどう判断し、どう扱うかは、あくまでも人事担当者に委ねられています。その点に注意しながら、人材配置や育成に役立ててみてください。

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