ピープルアナリティクスとは？導入メリットと活用までの流れ、実施時の注意点

「ピープルアナリティクス（People Analytics）」とは、従業員に関する多様なデータを収集・分析し、人事領域の意思決定や組織の課題解決に役立てる手法のことです。対象となるデータの一例として、「属性情報（年齢・勤続年数）」「勤怠・業務の実績」「人事評価」「保有スキル」「社内コミュニケーションの傾向」「1on1の記録」などが挙げられます。取扱うデータについて、詳しくは後の見出しで解説します。

冒頭に述べたように、従来の人事業務では、人事のご担当者さまの経験や勘に頼って判断が行われるケースが少なくありませんでした。それに対して、ピープルアナリティクスを導入すると、定量的なデータにもとづいた客観性のある判断を行えるようになります。たとえば、「離職リスクの高い社員の傾向を数値で把握して早期に対策を講じる」「ハイパフォーマーの共通点を分析して人材育成を効率化する」といった活用が可能です。

近年はAIやビッグデータ分析をはじめとしたテクノロジーの進化にともない、データ収集・蓄積・分析を簡単に行えるようになりました。ビジネスシーンではHRテックが注目され、「勤怠管理システム」「タレントマネジメントツール」「人事システム」などが普及しています。その一方で、人材の多様化や働き方改革の推進などを背景に、従来の経験則にもとづく人事判断では対応しきれない課題が多くなっている状況です。こうした中で社員一人ひとりの適性や希望に合わせた人材マネジメントを実現するために、ピープルアナリティクスの重要性が高まっています。

• 経営判断の質が高まる
  ピープルアナリティクスの分析手法によって、組織の課題を早い段階で発見し、速やかな経営戦略の見直しが可能となります。従業員のパフォーマンスや組織の傾向を可視化し、経営判断の質を向上できる点が大きなメリットです。
   

• 採用活動の効率と精度が向上する
  ピープルアナリティクスを活用すると、自社に適した人材の傾向を過去のデータにもとづいて明らかにできます。そのため、採用活動の精度を向上させることが可能です。また、採用業務の属人化を防ぎ、公平性のある採用プロセスを実現できます。
   

• 人材配置と育成が最適化される
  ピープルアナリティクスは人材の能力や特性に応じた適材適所の配置を可能とするほか、一人ひとりに合った人材育成のプランを立てる際も役立ちます。従業員のスキルや志向を客観的に分析した上で配置・育成することにより、各自が高いパフォーマンスを発揮し、生産性向上が期待できます。
   

• 離職リスクへの早期対応が可能になる
  ピープルアナリティクスでは、従業員の行動データからストレスや不満の兆候を察知することが可能です。離職リスクを予測し、早期に問題解決のためのフォローアップや改善策を講じることで、人材の定着率向上につながります。
   

• 評価の透明性が高まり信頼が生まれる
  ピープルアナリティクスによって人事評価制度の判断基準が明確になると、人事業務のご担当さまの主観に偏らない客観的な評価を実現できるようになります。評価の透明性が高まることで従業員からの信頼を得やすくなり、エンゲージメント向上につながる効果も期待できます。

• 成果が正当に評価されやすくなる
  企業がピープルアナリティクスを活用すると、データにもとづいた人事評価が行われるため、従業員は評価に対する納得感を得やすくなります。「仕事の成果が正当に評価された」と感じることでモチベーションが高まり、さらなるパフォーマンス向上につながるでしょう。
   

• キャリア形成に役立つサポートが受けやすくなる
  ピープルアナリティクスの導入企業では、従業員の希望や適性に合ったキャリア支援を受けやすくなります。その理由は、一人ひとりのスキルや志向などのデータが可視化されるためです。従業員は適切なスキルアップや成長の機会を得てキャリア形成がしやすくなります。
   

• 働きやすい環境づくりにつながる
  企業がピープルアナリティクスで従業員のストレス状態や働き方の傾向を可視化することで、現状の不満の要因や健康リスクを特定し、速やかに改善につなげることができます。働きやすい環境づくりの推進によって、従業員満足度が高まります。

ピープルアナリティクスに必要なデータを収集します。既存の社内システムがあれば、すでに蓄積されているデータを活用できる場合があります。その際は、必要に応じて人事部門以外の他部門との連携を検討するとよいでしょう。

続いて、ピープルアナリティクスにおけるデータの利用目的を設定します。場合によっては個人情報やセンシティブなデータを扱うことがあるため、利用に際して従業員のプライバシーや情報セキュリティに配慮することが大切です。

収集したデータを分析して、組織の現状を把握します。目的に適した分析手法を用いて、自社の人事施策の課題を明確化しましょう。

データ分析の結果にもとづいて、課題解決へ向けて施策を立案して実行します。実施後は定期的に効果測定を行い、ピープルアナリティクスの精度向上、施策の効果最大化をめざして改善を繰り返します。

ピープルアナリティクスを人材採用の場面で活用すると、採用のミスマッチを減らすことが可能です。人材採用では応募書類や面接の評価が評価者の主観に左右されやすい傾向にあります。そこでピープルアナリティクスによって定量的な採用基準を設定すれば、応募者の適合度をデータで判断できるようになります。

ピープルアナリティクスを人材配置の場面で活用すれば、データにもとづいて一人ひとりの適性に合わせた配属先を検討できます。多様なデータを参照しながら人材のスキルや志向を明らかにした上で、効率的に相性のよい配属先を見つけることが可能です。

ピープルアナリティクスは人材育成の場面でも活用できます。たとえば、自社で活躍しているハイパフォーマーのデータを分析すれば、成果を出せる人材に共通する傾向が明らかになり、後継者育成に役立てられるでしょう。また、個人の特性に合わせた育成計画の立案も可能です。

人事業務のご担当者さまや管理職の方にとって、ピープルアナリティクスは人事評価の場面で活用できます。評価者の経験や勘のみに頼らず、定量的なデータにもとづいた人事評価が可能となり、評価の透明性や公正性を高めることが可能です。人事評価の属人化を防止し、従業員が納得しやすい評価制度を構築できます。

ピープルアナリティクスは、退職のリスクを特定して速やかに対策を講じる場面で役立てられます。過去に退職した従業員のデータを分析することで、退職に至った要因を特定して改善につなげられるため、退職の抑制につながります。離職率の低下や、人手不足の解消が期待できるでしょう。

ピープルアナリティクスの手法は、組織の課題を把握し解決へ導く場面で活用できます。収集したデータを詳細に分析することで、従業員や現場への理解を深めることが可能です。課題を可視化し、解決へ向けて適切な施策を検討できるようになります。

ウェルビーイングとは、身体的・精神的・社会的によい状態のことをさします。ピープルアナリティクスは従業員の働き方を分析し、心身の状態を把握する場面で役立てられます。仕事で生じる精神的・肉体的なリスクや変化を早期に発見し、安心して働ける職場を作ることが可能です。