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組織が抱える課題を見える化させる
ピープルアナリティクスとは?

企業を支える人材について知ることは、組織が抱える課題を明らかにすることにつながる場合があります。社員の特性や行動などを分析し、人材育成・採用やマネジメント、リテンションなどを活性化することが大切です。

そこで注目されているのがピープルアナリティクスで、日本の企業の中でも専門の部署を設置する事例が増えつつあります。

この記事では、ピープルアナリティクスの重要性やメリット、活用シーンをご紹介します。組織や人事を改善したい企業の方は、ぜひ参考にしてみてください。

ピープルアナリティクスの定義

ピープルアナリティクスとは、従業員(ピープル)に対して分析(アナリティクス)を行い、組織が抱える課題を可視化する手法のことを言います。当初海外で注目され、Googleが取り組んだことによって広く知られるようになりました。

例えば、従業員の属性や特性、行動などのデータを収集し、人材採用や人材育成などに役立てることが可能です。

では、ピープルアナリティクスでは、どのようなデータを収集・分析し、どのように行うのでしょうか。ここでは、分析の対象や導入の流れ、事例まで詳しく解説します。

分析の対象データ

ピープルアナリティクスでは、主に4つのデータを収集・分析します。

  • 人材データ:年齢、性別、部署、ポジション、給与、勤怠、評価、スキル、資格、特性
  • デジタルデータ:PCの利用状況、閲覧履歴、メールの履歴、通話履歴
  • オフィスデータ:設備の利用頻度、会議室・休憩室の利用状況
  • 行動データ:外出時間、外出先、会議の所要時間

会社に関わる人材の基本情報や行動データから、PCの利用状況や設備の利用頻度まで、あらゆる角度からデータを収集・分析します。

例えば、従業員の特性を参考にして自社で活躍しやすい人材の特徴を洗いだしたり、設備の利用頻度に応じて職場環境を見直したりすることが可能です。上記のデータはあくまで例ですので、自社の環境や設備に合った分析対象を決めましょう。

活用シーン

ピープルアナリティクスは、企業において様々なシーンで活用することができます。主に活用できるシーンは、以下の6つです。

  • 従業員の分析
  • 採用活動
  • 人材育成
  • 人材配置
  • リテンション
  • 人事評価

従業員の基本情報や行動データを分析することによって、人材それぞれに合った配置や育成を検討できます。ハイパフォーマーの特徴を明らかにすれば、活躍しやすい人材の獲得もしやすくなり、採用後のミスマッチや流出を防ぐことが可能です。また、離職率を可視化することによって、離職率の高い従業員をフォローすることもできます。

導入の流れ

ピープルアナリティクスを導入する際は、課題に対して活用する場合とデータ収集から課題を見つける場合の2通りに分かれます。

課題が既にわかっている場合は、以下のようにピープルアナリティクスを実施しましょう。

  1. 課題の把握:担当者による分析や従業員へのヒアリングで課題を明確にする
  2. 仮説を立てる:課題の原因に対して仮説を設定する
  3. データを収集する:課題解決に必要なデータを収集する。既にデータがある場合は整理を行う
  4. 解決策を検討する:収集したデータをもとに、課題の解決策を検討・実施する

まず、データ収集を行う場合は、以下の手順で進めていきます。

  1. データの収集・整理:既にあるデータを集約する。新たに必要なデータは使用するタイミングで収集する
  2. データの分析:データの比較や仮説の設定を行う
  3. 課題の発見、解決策の検討・実行

解決したい問題が明らかになっている場合は課題ファースト、データが既に揃っている場合はデータファーストで進めると、効率良くピープルアナリティクスを導入できるでしょう。

実践事例

ピープルアナリティクスは、Googleでの実践を皮切りに、世界中の企業で取り組まれるようになりました。日本の企業でも導入が進んでおり、実践事例は自社での導入においてヒントになるはずです。

株式会社日立製作所

日立製作所では、2018年にピープルアナリティクスを開始しました。社内で活躍するハイパフォーマーの特徴を分析し、人材ポートフォリオを作成することによって、社員の採用や人材配置などに役立てています。

ソフトバンクグループ株式会社

ソフトバンクグループ株式会社では、ピープルアナリティクスのチームが設置されており、テクノロジーを活用した施策を積極的に実施しています。新卒採用のエントリーシート選考にAIを導入したり、動画面接の評価をAIで行ったりするなど、最先端なピープルアナリティクスを行っていると言えるでしょう。

パーソルホールディングス株式会社

パーソルホールディングス株式会社では、蓄積されたデータを活用した人事予測モデルを開発しました。「退職予測」モデルによって人材流出を防ぐリテンションを実施し、「異動後活躍モデル」によって部署異動の検討を行ったりしています。正しくデータを集められるように、システム・仕組みづくりに力を入れているのも特徴です。

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントでは、新卒採用チームでピープルアナリティクスを活用しています。社員が入社した後の活躍をデータとして収集し、新卒採用の精度を高めているのが特徴です。データを収集するためには、アンケートツールによる調査、調査に応じた面談を実施しています。

株式会社ディー・エヌ・エー

株式会社ディー・エヌ・エーでは、ピープルアナリティクス専門チームや人事データの収集・分析を行うHR Techチーム、HRビジネスパートナーが連携して、ピープルアナリティクスを実施しています。サーベイを通してデータを収集したり、ウェアラブルデバイスで行動データを見える化したりしているのが特徴です。

なぜ、ピープルアナリティクスが重要なのか

従業員について情報収集・分析することはこれまでも行われてきましたが、なぜピープルアナリティクスがより重要視されるようになったのでしょうか。

テクノロジーが発達する以前は、人事や組織に対する施策は人間の主観や経験をもとにした直感などで意思決定が行われていました。意思決定が成功につながることもありましたが、根拠のない判断が行われたり、感情バイアスがかかったりすることで、意思決定の遅れやプロジェクトの失敗のリスクが多くあったのも事実です。

ビジネスシーンに様々なテクノロジーやツールが普及したこともあり、意思決定にデータを活用する動きが出てきました。そのひとつであるピープルアナリティクスは、人材に着目したデータ活用法であり、主観や勘に頼ることなく、データに基づいて判断することを実現しています。

データを活用することによって、根拠を持ってすばやく意思決定できるようになり、施策の生産性や効率を上げることもできるという点で、ピープルアナリティクスの重要性が高まっているのです。

ピープルアナリティクスのメリット

ピープルアナリティクスを導入することによって、以下のようなメリットを期待できます。

  • 【企業】客観的な判断ができる
  • 【企業】退職リスクを軽減できる
  • 【従業員】生産性・効率が向上する
  • 【従業員】納得して業務に取り組める

企業、従業員の両方にメリットがあるので、自社への影響を想定しながら詳しく見ていきましょう。

【企業】客観的な判断ができる

企業の施策を実施するためには、社内やチームでの合意形成が必要です。意思決定を行う際には、メンバーと意見交流をしたり、アイデアを出し合ったりしますが、最終的には方向性をまとめなくてはいけません。

このとき、ピープルアナリティクスによって、課題解決にマッチしたデータの収集・分析ができていれば、根拠のある客観的な判断ができます。信頼性の高いデータがあることによって、従業員の理解を得やすいので、全体に共有しやすくなるのもメリットです。

【企業】退職リスクを軽減できる

人材のデータを管理することによって、退職に関するデータを活用し、退職リスクを軽減できます。例えば、従業員満足度を調査したり、退職者に共通する人の傾向を分析したりすることで、退職の兆しにいち早く気づくことが可能です。

退職や休職などのきっかけがある従業員に対して、面談でフォローしたり、別途相談に乗ったりすることによって、状況を改善できる可能性があります。

【従業員】生産性・効率が向上する

ピープルアナリティクスによって、業務に活用できるデータが数多くあると、スムーズに仕事を進めることができます。主観や直感に頼った判断では、軌道修正が必要になる場合も多く、無駄な工数が発生してしまいやすいです。

データに基づいて業務ができれば、意思決定や判断が正確にしやすくなり、生産性や効率がアップします。

【従業員】納得して業務に取り組める

ピープルアナリティクスでは、データを用いて意思決定や評価などを行うことができます。そのため、何事にも根拠があるため、従業員は納得感を持って働けるのがメリットです。

納得できないまま、業務を任せられたり、評価を説明されたりしても、モチベーションの低下や評価の不満などにつながってしまいます。

業務の必要性や評価の理由などが伝われば、もやもやした気持ちを抱くことなく、高いモチベーションで業務に取り組めるはずです。

ピープルアナリティクスの活用ポイント

ピープルアナリティクスで成果を実感するためには、正しく活用しなければいけません。活用する上で押さえておきたいのは、3つのポイントです。

  • 人事のスキルがある人材を担当者にする
  • 客観性のあるデータを収集・整理する
  • 従業員の個人情報を保護する
  • ピープルアナリティクスに専念する時間を確保する

ポイントをしっかり理解し、ピープルアナリティクスを最大限に活用しましょう。

人事や分析のスキルがある人材を担当者にする

ピープルアナリティクスを担当するのは、人事や分析のスキルがある人材を配置するのが望ましいです。知識やスキルのない人材であると、データの整理が上手くいかなかったり、活用ができなかったりするなど、満足に効果を期待できないケースがあります。

自社にデータサイエンティストや統計知識のある人材がいない場合は、育成または採用が必要です。AIやディープラーニングなど最新技術を活用したい場合には、求めるスキルを持っている人材を配置しましょう。

客観性のあるデータを収集・整理する

ピープルアナリティクスに活用するデータがあると思いきや、実際は効果的なデータがないケースがあります。課題解決に必要な情報があるか、データは客観的か、現状がわかる情報かなどに注目して、有効なデータを収集しましょう。

また、客観的なデータは蓄積されているものの、データの所在がわからない場合もあります。データを集約するシートやフォルダをつくったり、ツールで一元管理したりするなど、データの管理・整理が必要です。

従業員の個人情報を保護する

ピープルアナリティクスでは、従業員の個人情報を収集しなくてはいけません。万が一、個人情報が漏れてしまうと、従業員との間でトラブルが起きてしまいます。

ピープルアナリティクスのために個人情報を収集する際は、利用目的やセキュリティ、責任の所在などを明らかにし、従業員の合意を得た上で、適切に情報保護を行いましょう。

ピープルアナリティクスに専念する時間を確保する

ピープルアナリティクスを実施するためには、データの収集や分析が必要です。有効活用するためには精度の高い取り組みが必要であり、工数や時間がかかります。

そのため、ピープルアナリティクスと通常業務を両立するのはあまり現実的ではありません。既にピープルアナリティクスを導入している企業のように、専門の部署やチームを設置するのがおすすめです。ピープルアナリティクスに専念できる時間や人員を確保することが成功につながります。

まとめ

ピープルアナリティクスを行うことによって、様々なシーンでデータを活用することができます。人材採用や人材育成、退職抑制などに対して、データによって根拠を持って判断できるのがメリットです。

効率的かつ正確な意思決定がしやすくなるので、従業員は納得感を持って働くことができ、生産性や効率の向上も期待できます。

事例や活用ポイントなども参考にして、自社でのピープルアナリティクス導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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