「ピープルアナリティクスって何だろう？」
「人事データをどう活用すればいいのかわからない」
「従来の人事管理とどう違うのか知りたい」
このような疑問を持つ方は多いのではないでしょうか？
ピープルアナリティクスとは、従業員の人事データや行動データを収集・分析し、採用活動や人材育成などの人事領域における意思決定に活用する手法です。従来の経験や勘に頼る人事管理から、データに基づく客観的で戦略的なアプローチへと転換を図ります。
本記事では、ピープルアナリティクスの基本概念から具体的な活用方法まで分かりやすく解説します。
理解することで、自社の人事課題を客観的に把握し、効果的な人材マネジメントを実現できるようになります。今後のビジネスチャンスも広がるでしょう。
分かりやすく解説しているので、ぜひお読みください。
目次
ピープルアナリティクスとは？人事データ分析の基本概念
ピープルアナリティクスとは、従業員の属性データや行動データを収集・分析し、人事領域の課題解決に活用する手法です。社員の年齢や性別といった基本情報から、勤務時間や業績データまで幅広い情報を対象とします。
データに基づく客観的な分析により、採用活動や人材配置の精度向上を図ります。従来の担当者の経験や勘に依存した意思決定から、科学的根拠に基づく人材マネジメントへと転換する重要な技術です。
ピープルアナリティクスの定義と仕組み
ピープルアナリティクスは「人材マネジメントにまつわる様々なデータを活用して、意思決定の精度向上や業務効率化を実現する手法」と定義されています。
引用元：一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会
具体的には、人事データ・行動データ・デジタルデータ・施設データの4種類を分析対象とします。これらのデータを統計的に解析し、人材の特性や組織の傾向を可視化します。
分析結果をもとに、採用基準の見直しや配置転換の判断材料として活用します。データドリブンな意思決定により、組織全体の生産性向上を目指す仕組みです。
従来の人事管理との違いと特徴
従来の人事管理は、担当者の経験や直感を重視した主観的な判断が中心でした。面接官の印象や上司の評価によって、採用や昇進が決定されることが一般的でした。
ピープルアナリティクスでは、客観的なデータを基準とした透明性の高い評価を実現します。数値やグラフで根拠を示すため、従業員の納得度も向上します。
また、大量のデータを短時間で処理できるため、意思決定のスピードが格段に向上します。人的リソースを節約しながら、より精度の高い人材マネジメントを可能にする特徴があります。
データドリブンHRの重要性
現代のビジネス環境では、働き方の多様化や人材の流動性が高まっています。従来の一律的な人事施策では、個々の従業員のニーズに対応することが困難になりました。
データドリブンHRにより、従業員一人ひとりの適性や志向を正確に把握できます。パーソナライズされた育成プログラムや最適な配置が実現し、従業員満足度の向上につながります。
また、退職予測モデルの構築により、優秀な人材の流出を事前に防ぐことも可能です。戦略的な人材マネジメントにより、組織の競争力強化を図れます。
これまでの人事施策との違い
従来の人事施策は担当者の経験や直感に依存した主観的な判断が主流でした。ピープルアナリティクスでは、客観的なデータを基盤とした科学的なアプローチを採用します。
この転換により、透明性と公平性を担保した人事決定が可能になります。データに基づく根拠の明確な説明により、従業員の納得度向上も実現できます。
経験と勘に頼る従来手法の限界
従来の人事管理では、面接官の第一印象や上司の主観的な評価が重要な判断材料でした。採用面接において「この人は良さそう」という直感で候補者を選定することが一般的でした。
人事評価においても、数値化が困難な「人柄」や「やる気」といった曖昧な基準が多用されていました。評価者によって判断基準が異なるため、公平性に欠ける評価が生じる問題がありました。
また、組織全体の傾向や課題を把握するために、時間のかかるアンケート調査や面談に依存していました。データの収集と分析に多大な労力を要し、迅速な意思決定が困難でした。
このような手法では、急速に変化するビジネス環境に対応することが難しく、人材マネジメントの効率性と精度に限界がありました。
客観的データに基づく意思決定の利点
ピープルアナリティクスでは、数値やグラフで可視化されたデータを判断材料とします。採用候補者のスキルマッチング度や過去の実績データを定量的に評価できます。
人事評価においても、業績データや行動指標を客観的に分析します。評価者の主観に左右されない一貫した評価基準を適用でき、従業員間の公平性を保てます。
組織の課題発見においても、リアルタイムでデータを収集・分析できます。離職予測モデルや生産性分析により、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。
データに基づく説明により、従業員は評価や配置の理由を理解しやすくなります。透明性の高い人事施策により、組織への信頼度向上も期待できます。
ピープルアナリティクスの透明性と公平性
データ分析による客観的な判断は、人事決定における透明性を大幅に向上させます。評価の根拠となる具体的な数値や指標を従業員に示すことができます。
主観的な印象や好みに左右されない評価により、年齢・性別・学歴による偏見を排除できます。多様な人材を公平に評価し、真の実力を重視した人材登用が実現します。
また、同一の分析基準を全社で適用することで、部署間や評価者間の格差を解消できます。組織全体で統一された人事方針のもと、一貫性のある人材マネジメントを推進できます。
ピープルアナリティクスが注目される理由
近年、ピープルアナリティクスへの関心が急速に高まっています。デジタル技術の発展により、大量のデータを効率的に処理できる環境が整いました。
働き方の多様化や人材確保の必要性も背景にあります。また、人的資本開示の義務化により、データに基づく人事戦略の重要性がさらに増しています。
デジタル技術の発展とビッグデータ活用
AI技術とビッグデータ解析の進歩により、膨大な人事データの処理が可能になりました。従来は困難だった複雑な相関関係の分析も、短時間で実行できます。
クラウドサービスの普及により、中小企業でも高度な分析ツールを導入しやすくなりました。初期投資を抑えながら、大企業と同等の分析環境を構築できます。
IoTデバイスやウェアラブル端末の発展により、従業員の行動データをリアルタイムで収集できます。オフィス内での移動パターンやコミュニケーション頻度など、従来は把握困難だった情報も取得可能になりました。
これらの技術革新により、ピープルアナリティクスの実用性と精度が飛躍的に向上しています。データドリブンな人事管理の基盤が整備されました。
働き方の多様化と人材確保の必要性
テレワークや柔軟な勤務制度の普及により、従業員の働き方が多様化しています。個々のニーズに応じた人材マネジメントが求められるようになりました。
少子高齢化による労働力不足の中で、優秀な人材の確保と定着が企業の重要課題となっています。データ分析により、効果的な採用戦略と離職防止策を策定できます。
転職市場の活発化により、従業員の流動性も高まっています。従業員満足度の向上や適切な評価により、人材流出を防ぐ必要があります。
ピープルアナリティクスを活用することで、従業員一人ひとりの適性や志向を正確に把握し、最適な配置と育成を実現できます。組織の競争力維持に不可欠な技術となっています。
人的資本開示の義務化と経営戦略への影響
2023年3月期決算以降、上場企業には人的資本に関する情報開示が義務化されました。離職率や教育投資額などの具体的なデータを有価証券報告書で公表する必要があります。
投資家や社会からの評価において、人材戦略の透明性がより重要視されています。データに基づく客観的な説明により、企業価値の向上を図れます。
人的資本の開示により、競合他社との比較も容易になりました。自社の強みと弱みを定量的に把握し、戦略的な改善策を立案する必要があります。
ピープルアナリティクスは、開示データの収集・分析・活用において中核的な役割を果たします。経営戦略と連動した人事施策の立案に欠かせない技術となっています。
ピープルアナリティクスを開発・提供している主要企業
ピープルアナリティクスの分野では、GoogleやMicrosoftなどの先進企業が技術開発をリードしています。日本では日立製作所やパーソルホールディングスが代表的な活用企業として知られています。
これらの企業は、自社での実践を通じて技術を磨き、業界全体の発展に貢献しています。成功事例として多くの企業が参考にする存在となっています。
Google（発祥地アメリカでの先進事例）
Googleは2007年頃からピープルアナリティクスの概念を提唱し、人事領域でのデータ活用を本格的に開始しました。「人事に関するすべての意思決定は、データと分析に基づいて行われるべき」という方針を掲げています。
同社では面接の精度向上に関する分析を実施し、採用プロセスの最適化を図りました。4回の面接で86%の信頼性で候補者の適性を判断できることを数値で証明しています。
退職予測モデルの構築にも取り組み、社員が退職するかを予測する5つの質問を特定しました。離職リスクの高い従業員を事前に把握し、適切なフォローを実施しています。
Googleの取り組みはピープルアナリティクスの原点として、世界中の企業が参考にする先進事例となっています。
日立製作所（日本企業の代表的な活用事例）
日立製作所は2018年からピープルアナリティクスに本格的に取り組んでいます。従業員約33万人という大規模組織における人材マネジメントの課題解決を目指しています。
多岐にわたる事業領域において、それぞれに適した人材像が異なるという課題がありました。社内のハイパフォーマーの特徴を分析し、採用ポートフォリオを新たに構築しています。
各種サーベイや行動データを組み合わせた包括的な分析を実施しています。収集したビッグデータに基づき、従来とは異なるタイプの人材の採用に成功している事例もあります。
日本の製造業におけるピープルアナリティクス活用の代表例として、多くの企業が注目している取り組みです。
パーソルホールディングス（人材サービス業での実践）
パーソルホールディングスは2015年に人事情報室を設立し、ピープルアナリティクスの専門組織として体制を整備しました。2018年にはタレントマネジメント企画室に発展させています。
適正配置モデルと退職予測モデルの構築に取り組み、データに基づく人材配置の最適化を実現しています。ハイパフォーマー分析により、優秀な人材の特徴を明確化しています。
パーソル総合研究所では2017年にピープルアナリティクスラボを設立し、研究開発を推進しています。人材サービス業としての知見を活かした実践的な分析手法を開発しています。
人材業界でのピープルアナリティクス活用により、クライアント企業への価値提供も向上させている先進企業です。
ピープルアナリティクスの活用事例
ピープルアナリティクスは採用から人材育成、離職防止まで幅広い場面で活用されています。データ分析により従来の課題を解決し、組織の競争力向上を実現しています。
具体的な成果として、採用精度の向上や離職率の低下が報告されています。実践的な活用方法を理解することで、自社での導入検討に役立てられます。
採用活動の精度向上と効率化
ピープルアナリティクスを活用した採用では、過去の採用データを分析して成功パターンを特定します。自社で活躍している従業員の共通項を抽出し、採用基準を客観的に設定できます。
エントリーシートの自動判定システムも実用化されています。ソフトバンクではAIを活用したエントリーシート分析により、選考プロセスの効率化を実現しています。
面接評価と入社後の業績の相関分析により、面接官の評価精度向上も図れます。主観的な判断に頼らず、データに基づく客観的な選考が可能になります。
リクルートでは新人の配属マッチングシステムを導入し、適性に応じた最適な部署配置を実現しています。入社後のミスマッチを防ぎ、早期戦力化を促進しています。
人材配置と育成プログラムの最適化
従業員のスキルデータと業績データを分析することで、最適な人材配置を科学的に判断できます。個人の能力と業務要件のマッチング度を定量的に評価し、配置決定の精度を向上させています。
セプテーニ・ホールディングスでは相性スコアに基づく「相性配属」を実践しています。データ分析により従業員同士の相性を数値化し、チーム編成の最適化を図っています。
育成プログラムにおいても、個人の学習履歴や成長パターンを分析してパーソナライズされた研修を提供できます。効果的な学習方法や適切な研修タイミングを特定し、人材育成の効率化を実現しています。
本田技研工業では人事専用のデータウェアハウスを構築し、現場ニーズに対応したアジャイルな人事施策を展開しています。
離職予測と従業員満足度向上の取り組み
ピープルアナリティクスによる離職予測モデルでは、従業員の行動パターンやアンケート結果を分析して退職リスクを算出します。離職の兆候を早期に発見し、適切なフォローアップを実施できます。
勤務時間や有給取得率、人事評価の推移などのデータから、離職予備群を特定する手法が確立されています。退職を申し出る前に面談やキャリア相談を実施し、人材流出を防いでいます。
従業員満足度の向上においても、アンケートデータと業績データの相関分析が有効です。満足度の高い部署や職場環境の特徴を特定し、組織全体への展開を図れます。
電通では「人財の見える化プロジェクト」を通じて、従業員のエンゲージメント向上と働きがいのある職場づくりを推進しています。
まとめ【ピープルアナリティクスで実現する戦略的人事管理】
ピープルアナリティクスは、従業員データの収集・分析により人事領域の課題解決を図る手法です。従来の経験や勘に頼る人事管理から、データに基づく客観的で透明性の高いアプローチへの転換を可能にします。
デジタル技術の発展や働き方の多様化、人的資本開示の義務化などを背景として、注目度が高まっています。GoogleやMicrosoftなどの海外企業に加え、日立製作所やパーソルホールディングスなどの日本企業でも活用が進んでいます。
採用活動の精度向上、最適な人材配置、離職予測など幅広い場面での活用により、組織の競争力強化に貢献する技術として位置づけられています。
参考URL:
- https://jinjibu.jp/keyword/detl/771/
- https://www.persol-group.co.jp/service/business/article/3457/
- https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/analytics/human-capital-analytics.html
- https://peopleanalytics.or.jp/
- https://www.kaonavi.jp/dictionary/people-analytics/
- https://mag.smarthr.jp/hr-management/business-management/peopleanalytics/