ピープルアナリティクスとは？その重要性や企業にもたらすメリットを解説

01ピープルアナリティクスの定義とは

ピープルアナリティクスは、組織が抱える課題を可視化して、解決へ導くアクションを見つける手法です。「経営面で効率的な利点を得るために、人材マネジメントに統計学と行動科学を体系的に応用すること」と定義されています。 AIやビッグデータといったテクノロジーを用いて、効率よく人材施策を行えるため、注目されていますが、ピープルアナリティクスについて以下のような点をまずは理解するようにしてください。

ピープルアナリティクスが重要とされる理由とは

ピープルアナリティクスが重要視されているのは、意思決定を行う際に公平性を保てるためです。企業は人材マネジメントの際に、データではなく、担当者の経験や直感を重視していました。 しかし、人の直感では正確で公平な人材採用を行えず、また好みや印象によって左右される場合もあるため、ミスマッチを起こす確率が高いです。ピープルアナリティクスであればデータを重視するため、客観的に判断でき、意思決定を行う際も透明性と公平性を保てるため重要視されています。

ピープルアナリティクスが注目されはじめた背景とは

ピープルアナリティクスが注目されるようになったのは、Googleが取り組みを始めたのがきっかけです。Googleは2009年ごろに「project oxygen」と言うプロジェクトを立ち上げて、優れたマネージャーの要件を研究しました。 この研究結果から、マイクロマネジメントを行わない、専門知識の有無など、評価の高いマネージャーに当てはまる10の共通事項を特定しました。このGoogleの従業員に関わるビッグデータの取り組みは技術や業績の向上につながったため、先端のテクノロジー企業も注目して導入するようになりました。

ピープルアナリティクスで得られるメリットとは

ピープルアナリティクスで得られるメリットは、意思決定の精度と従業員による生産性向上の効果です。人材データを分析して意思決定を行うため、根拠のある決定が可能です。人の経験や勘では決定の根拠が曖昧な部分がありますが、データに基づいた決定であれば確信を持ちやすく、生産性の向上や人材のスキルアップにつながる成果もあります。 また、従業員側は、データに基づいていた上での決定であれば、人事異動や上司からの評価について納得し、不信感を持ちにくいと考えられます。

02ピープルアナリティクスで活用するデータとは

ピープルアナリティクスでは、どのようなデータを活用すれば良いか、あらかじめ把握しておくと効果的です。ピープルアナリティクスは以下の4つのデータを活用します。ひとつずつ詳しく説明します。実際に自社で活用する際の参考にしてください。

人材データ

ピープルアナリティクスでは人材データを活用します。人材データでは特に年齢や性別、所属部署、職位、給与のデータを重視し、勤怠や評価歴、保有スキル特性を分析できます。 人材データを確認すると、企業は解決したい課題に適正な人材は誰なのかを正確に確認できます。例えば、あるシステム問題を解決する際は、機械学習などのスキルを保有した従業員を確保しておかなくてはならないといったケースです。人材データの分析は、一番基礎となるデータといえます。

デジタルデータ

デジタルデータは、社用パソコンの利用状況やインターネットの閲覧履歴、電子メールの送受信先や時間帯、電話の通話履歴などがあげられます。デジタルデータを活用することで、企業の課題解決につながるデータとなります。 例えば、ある従業員が頻繁にやり取りしている相手が取引先の重役であれば、その従業員を取引の交渉人とすることで、パフォーマンスの効果が高くなる可能性があります。デジタルデータを活用し、パフォーマンスの相関を測れるようになります。

オフィスデータ

オフィスデータは、会社の設備がどのように利用、活用されているのか分析を行うと、従業員の行動やコミュニケーションを間接的に把握できます。例えば、会社のエレベーターを利用する人数が集中する時間帯がわかります。 また、会議室や休憩室も時間帯によって利用状況が異なり、利用しにくい場合もあると考えられます。利用状況や活用状況が分かれば、必要な設備は何かを確認でき、会議室を増やすなどの措置を取りやすくなるため、オフィスデータの活用をおすすめします。

行動データ

行動データは従業員がどのような行動を取っているのか把握するためのデータです。カレンダー機能を活用すると、自席にいる時間や会議の時間を測定でき、社員の携帯の位置情報から外出時間や外出先の情報も取得できます。 社員の行動データを分析できれば、社員1人ひとりの仕事量を確認でき、会社にどれほど貢献してくれているのか評価する際の参考になります。行動データは、従業員の仕事に対する意識が変わり、パフォーマンスの向上が期待できます。

03ピープルアナリティクスのデータ活用方法とは

ピープルアナリティクスで活用する4つのデータをみてきました。ここからは、実際にデータをどのように活用すればよいか詳しく解説します。さまざまな活用方法を理解し、実際に自社が活用する際の材料にしてください。

在籍中の従業員データ分析に活用する

新入社員などの採用活動を行う場合に活用できます。従業員の属性情報をもとに年齢や男女、勤務年数、学歴、専門性の構成データを把握しておくことで、現在、会社が必要としている人材の年齢層やどのようなスキルを持っている人なのか適切に分析が行えます。 さらに、入社後のパフォーマンスや評価を確認できれば、どのようなスキルが向上傾向にあり、反対にスキルを持った人が少ないのか客観的に判断でき、対策を考えられます。

採用に必要な人材分析に活用する

ピープルアナリティクスで出した従業員データを基に、どのような人材が不足しているのか確認できます。不足気味の人材が分かれば採用面接の際、会社が求めるスキルを持った適切な人材を採用しやすくなります。 さらに、退職者や離職者の情報を確認することで、どのような特性を持った人が長く会社に留まるかが理解でき、早期離職の軽減につながります。

適材適所の配置や従業員教育に活用する

採用した従業員の適切な配属や教育にも活用できます。従業員のスキルや資格、経験、学歴、適正検査のデータを組み合わせることで、従業員の仕事の相性を把握でき、パフォーマンスを最大限活かせる部署に配属できます。 万が一、相性が悪い部署に配属となった場合、スキルの活用ができず、従業員のモチベーションが下がり、早期退職してしまうおそれがあります。しかし、相性が良い場所に配属すると、スキルや経験を有効活用してもらい、成果を出すことが期待できます。さらに、特性に合わせた教育を行うと、長所を伸ばし短所を補えるようにでき、優秀な人材育成につながると考えられます。

離職率の軽減分析に活用する

過去の離職率を分析すると、離職の軽減につながる可能性があります。ある特定の部署の離職率が高い場合、ピープルアナリティクスによって離職の原因を突き止め、改善していくことができます。 例えば、正当に成果の評価を行えない制度のため、離職者が増えているのであれば、成果を可視化できるように、レポートや成績表の設置を行うなどの改善をしましょう。離職率が高いと人材不足となり、仕事の効率が下がる原因となるため、ピープルアナリティクスでデータの活用をおすすめします。

04ピープルアナリティクスを活用している企業を紹介

ピープルアナリティクスはいろいろな企業が既に導入していますが、どのような効果や成果を出しているのか気になる人もいるはずです。成果や効果が分かれば自社でもピープルアナリティクスの導入を前向きに検討できます。事例として以下の企業を紹介します。

Google

Googleはピープルアナリティクスを活用して主に3つの取り組みを行っています。1つ目が採用面においての手法の効率化と高速度、2つ目がマネージャーに求められる8つの要素の発見、3つ目が心理的安全性の発見による生産性の向上です。 ピープルアナリティクスの分析効果により、例えば、以前なら社員はオフィス内の中の好きな場所で仕事をしていましたが、分析後は各チームごとに集まって集まって仕事をしています。このオフィスの配置により、生産性と業績アップにつながり離職者を防止しています。

ソフトバンク

ソフトバンクは新卒採用時にAIを活用しています。新卒の選考には、以前は人事で対応していましたが、AIに担わせることで公平な選考を行えるようになり、負担を約75%削減できました。さらに、2020年からはAIによる動画面接も実施しており、採用する人材をより効率的に行えるようにしています。

日立製作所

日立製作所は、社内のハイパフォーマーの人材をいろいろな角度から分析し、過去の採用プロセスのデータを確認して、新卒採用による人材の基準をまとめました。 今まで漠然とした基準で採用を行っていましたが、必要な人材や不足している人材がピンポイントで分かるようになっため、一貫性を持って採用活動が行えるようになりました。また、従業員の行動データを測定しハピネスを高めて、パフォーマンスの向上に取り組んでいます。

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05まとめ

ピープルアナリティクスを行うなら分析データに基づいて行動するため、新卒採用や従業員のパフォーマンス向上、離職率の軽減など、さまざまな面で効果を発揮できます。会社の状況や業績アップを図るため、ピープルアナリティクスの導入を検討してみてください。