「人材データを分析したいけど、着手できていない」を解消し可視化と活用に至るには?

「人材データを分析したいけど、着手できていない」を解消し可視化と活用に至るには?

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昨今、従業員にまつわる情報をデータ化し、分析するピープルアナリティクスが注目を集めています。一方で、人材データを活用したい意向があるものの、着手できていない企業も多くいることがわかっています。本コラムでは、ピープルアナリティクスの概要と、これから取り組みたい方に向けた人材データの活用の第一歩を進めるポイントを解説していきます。

人材データを活用し課題を解決する「ピープルアナリティクス」とは?

企業における人材データの活用と聞いて、どんなイメージを持つでしょうか。勤怠のデータ、目標設定や評価のデータを活用し、分析するというイメージを持つ方が多いと思います。これが「ピープルアナリティクス」で、「従業員にまつわる様々な情報をデータ化し、分析する」「それにより、直面する課題の解決を試みる」ことを指します。

技術の進展により、勘や経験だけに依存しない、データを活用した客観的で公平な意思決定をする流れが、経営やマーケティングの分野で加速してきました。人事領域においても、人材データをもとに精度の高い人材マネジメントを実現していこうとする動きが高まっています。

では、ピープルアナリティクスを導入することで具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。人事業務における各フェーズで見てみましょう。

採用戦略の最適化

応募者のデータと従業員成績データを活用し、採用チャネルと従業員のパフォーマンスの関係を分析することで、自社での活躍が期待できる応募者を特定し、採用コストを減少させながら採用品質を向上も期待できます。これにより、優れた人材が得られる採用チャネルの特定、効率的な採用プロセスを築くことができます。

適正な異動配置と戦略的な社員育成

従業員のスキルや能力、志向をデータ化し、一人ひとりの適性に合わせた異動配置が可能になります。部署ごとに高いパフォーマンスを発揮している従業員を分析することで、配属先を決定する判断基準になります。また、育成プログラムを検討する際にもデータを活用し、より効果的な人材育成が実現できます。

従業員評価の公平性向上

パフォーマンスデータ、評価データ、昇進履歴を分析し、評価基準の一貫性とバイアスの特定を行うことで、評価プロセスの透明化と公平性を確保し、従業員満足度の向上、及び能力に応じた正当な昇給・昇進が促進できます。これにより、従業員のモチベーションと信頼を高め、公正な職場環境に繋がります。

社員の定着化施策の強化

勤続年数、職務満足度、退職者のフィードバック等を分析し、企業文化と従業員エンゲージメントの相関を探ることで、離職の早期警告サインを特定し、適切な対策で離職率を低下させ、長期的な人材維持に貢献できます。これにより、職場の要因が従業員の定着にどう影響しているかを理解し、より効果的な人材定着施策の検討と実施が可能となります。これによって組織の安定と成長を促進できます。

上記のメリットがあるピープルアナリティクスですが、普及は進んでいるのでしょうか。パーソル総合研究所の「人材マネジメントにおけるデジタル活用に関する調査」によると、人材に関するデータを「実際に分析していて、かつ意思決定に使っている」のは16.9%の企業に留まりました。一方、「分析したいができていない」企業は35.5%と2倍以上となっています。また、「分析しているが意思決定に使っていない」は24.1%で、人材データの分析・活用を進めたいものの、着手できていない企業も多く、壁があることが想定されます。

ピープルアナリティクスの導入が進まない背景と課題

多くのメリットがあるピープルアナリティクスですが、その導入には課題があります。

①データの整備不足

ピープルアナリティクスには分析に活用するための適切なデータが必要です。しかし、データが一か所にまとまっておらず、社内のあちこちに点在するなど、データ整備が不十分で効率的に収集することが難しい場合も多くあります。

②従業員の個人情報保護

従業員一人ひとりのデータを活用するため、個人情報の取り扱いに十分な注意が必要です。従業員の立場では、プライバシーとセキュリティに対する懸念があるので、データ収集の対象範囲を目的に応じて検討し、事前理解を得るなど、プライバシーに配慮する必要があります。

③データ分析スキルと知識の不足

データを整備し、個人情報に配慮してピープルアナリティクスを進めるためには、集めるべき情報の判断、情報を取り扱う知見、収集した情報を課題解決に繋げるためのデータサイエンスや統計学を用いた施策設計の能力が必要です。これらを担う人材のスキルの不足、効率的に進めるために適切なツールの不足が課題となることもあります。

④伝統的な人事文化

従来の人事文化では、判断は主観で行われることが多く、データに基づくアプローチが浸透しづらい場合もあるでしょう。スキルのある人材が、データを活用した課題解決のために力を発揮できる文化の浸透は重要な要素です。

ピープルアナリティクスを導入し進めていくためには、これらの課題に対処していく必要があります。しかし、「分析したいができていない」企業の方にとっては、大きな壁に感じるかもしれません。こうした壁に対しては、いきなり大きな手立てを打とうとするのではなく、ステップを踏みながら着実に進めていくことが効果的です。そこで、ピープルアナリティクスの導入に際して、何から手を付ければいいのかを、4つのポイントで解説します。

「分析したいができていない」企業が、人材データ活用を進めるポイント

① 人材データ活用の目的を整理する

まず「人材データを活用することで解決したい課題は何か?」「そのためには、どんな指標を設定して確認する必要があるのか?」を整理します。
例)
課題:長時間労働の是正
指標:各組織別の時間外労働時間(平均や最頻値等を確認する)

② 活用できる保有データを棚卸する

次に、①で挙げた目的を果たすために「利用できる自社のデータは何があるか?」「そのデータは、どのような形式で含まれているのか?」など、保有データの棚卸を行います。
例)
「勤怠データ」がcsv形式でダウンロードできる。そのデータには「年月」「組織」「従業員名」「従業員番号」「月間労働時間数」の情報が含まれている など

③ ②のデータを分析可能な状態にする 「分析したいができていない」企業の方

「分析したいができていない」企業の方は、先に紹介した課題でも挙げたように、データを分析可能な状態にするためのスキル不足等で諦めてしまう方もいるかもしれません。
そのようなケースへの対応としては、データを扱うスキルやリテラシーのある人を巻き込むという手立てがあります。自力で試してみる場合にも、まずは“自分でできそうな方法”から始めてみるとよいでしょう。
例)高度なスキルがなくても、Excelで完結するようなシンプルな分析を行う。取り扱うデータの種類や量を絞る など

保有するデータを分析可能な状態にするために「データの項目名、項目の型や表記を統一する」といった前処理方法が有効です。一例をご紹介します。

例)
西暦と和暦、半角数字と全角数字などの混在を解消し、統一する
欠損のあるデータに対して、削除や補完等適切な処理をする
無関係のデータを分析対象からはずしてシンプルにする など

④ 定点で確認するために可視化する

このプロセスにおいても、③と同様、リテラシーのある人を巻き込んで実施することを推奨します。データの可視化により、課題に対する現状の共通認識を持ちやすくなるので、そこから解決策へのアプローチに繋げていけます。

まずは、上記の①~④を実施し、課題に応じたデータの可視化を体感してみましょう。最初から大がかりに始めるのではなく、自分が慣れ親しんだツールを使ったり、データを扱いやすいように量や件数を絞ったりしながら、少しずつ試すことを推奨します。

また、社内外を問わず、データ分析のスキルがある人を巻き込みながら実施することも、「データ分析をしたいけれど着手できていない」企業の方がデータ活用に取り組むためのポイントです。

「Your Navigator」で人事領域データの見える化、活用を促進

本コラムでは、人事領域のデータ活用について、ピープルアナリティクスという概念やそのメリット、課題、人事領域でのデータを分析して活用したいものの着手できていない企業に向けたその進め方とポイントをご説明しています。

実際にデータの整理や分析に着手し、組織的に取り組んでいく際には、データの前処理などの煩雑な作業が発生したり、可視化して定点観測する仕組みづくりも進めていく必要があります。
NTT ExCパートナーグループが提供する「Your Navigator」は、社員エンゲージメントや人材データを可視化し、企業の人的資本を支える戦略立案・施策す本コラムでは、人事領域のデータ活用について、ピープルアナリティクスという概念やそのメリット、課題、人事領域でのデータを分析して活用したいものの着手できていない企業に向けたその進め方とポイントをご説明しています。意向をサポートするサービスです。人事担当者の業務負担を増やすことなく、人的資本分野に関わる複合情報(健康情報、人的情報、エンゲージメント等)を分析・可視化し、真の課題把握にも活用できるので、企業の「分析したいけれど、できない」というお悩みを解決します。

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