ピープルアナリティクスとは？ ピープルアナリストを配置するメリット
- 「従業員がすぐに退職してしまう」
- 「テレワークが増え、生産性が下がった気がする」
- 「明確な評価基準がなく、従業員満足度が低い」
本記事を読んでいる方にはこのような悩みを抱えている人が多いのではないでしょうか。さまざまな課題を解決しなければならない人事部門ですが、これらの課題を解決する1つの手法として「ピープルアナリティクス」に注目が集まっています。
そこで今回は、データ分析を用いた採用・研修・経営戦略手法「ピープルアナリティクス」についてご紹介します。
ピープルアナリティクスとは
ピープルアナリティクスとは、社内にあるあらゆる情報を分析し、採用・教育・経営戦略などを可視化する手法です。2007年ごろから、Google社において、データ分析による経営戦略を行うプロジェクトを開始。以降、飛躍的に生産性・技術向上がみられたことから注目されるようになりました。
日本国内では、2013年に出版された「職場の人間科学」をきっかけに注目されるようになりました。なお、企業において、ピープルアナリティクスを行う担当者を「ピープルアナリスト」と呼びます。
ピープルアナリティクスの重要性
現在、多くの企業が重要視しているピープルアナリティクス。なぜ重要視されるのでしょうか。
以前、日本企業における経営戦略は、人の考えに基づいたものが主でした。人の考えに基づくと、考え方に偏りが見られ、非現実的な戦略となる可能性があります。非現実的な戦略は、従業員に理解しがたく、生産性が下がり、モチベーションダウンにつながります。ひいては退職者が増え、会社が回らない。そんな事態になりかねません。
そこで重要となるのが、ピープルアナリティクス。ピープルアナリティクスを用いて経営戦略を立てると、データを元にした戦略のため、現実味が増し、公平性が保てます。現実味がある戦略は、従業員の意識が定着しやすく、生産性向上につながるのです。
ピープルアナリティクスを成功させるために必要なデータ
ピープルアナリティクスには、データ分析が欠かせません。では、どんなデータを分析したらよいのか、ピープルアナリティクスに用いる主なデータと活用する場面をご紹介します。
人事データ
まずは人事データです。人事データには、主に6つのカテゴリーがあります。定期的に行うES調査などは「ASQ」のような調査パッケージを用いてデータを取得するとよいでしょう。
- 基本情報（年齢・性別・居住地域・保有資格）
- 所属情報（部署・在籍年数）
- 評価情報（評価歴・職位・収入）
- 採用時データ（転職歴・試験時の回答・選考進捗度・応募者の男女比・平均年齢）
- ES調査などの社内アンケート
- 勤怠情報
施策提言まで込みの
真に役立つES調査パッケージ
ASQ
人事データは以下のようなケースで使用します。
- 「在籍年数」が長い従業員の「保有資格」「評価歴」を元に、人員配置を検討する
- 「ES調査」「勤怠情報」を元に、退職者予測を立てる
- 採用時の「応募者年齢」「選考進捗度」を元に募集広告の媒体を選定する
- 「ES調査」「現従業員の採用試験時の回答」を元に、採用したい人物像を決定する
デジタルデータ
次にデジタルデータです。デジタルデータとは、業務中のPC利用に関するデータを指し、主なデータは4つです。デジタルデータの取得には、操作ログアプリからのデータ収集をおすすめします。
- 電子メールの送受信歴
- インターネット閲覧履歴
- 電話発着信歴
- パソコン利用状況（利用場所・利用時間）
デジタルデータは、以下のようなケースで使用します。
- 「電子メールの送受信履歴」を用い、新規営業時の取引先担当者を設定する
- 「インターネット閲覧履歴」から、私用と判断したサイトをブロックする
- 「パソコン利用状況」から、オフィスの座席数を減らす
- 「電話発着信履歴」から、自動応答受付サービスを利用する
行動データ
また、行動データも利用可能です。従業員が行動したことに関するデータを指し、主に2種のデータがあります。行動データは、携帯電話のGPS(衛星利用測位システム)や共用スケジュールから把握するとよいでしょう。
- 外出先・外出時間
- 機密情報閲覧歴
行動データは、以下のようなケースで使用します。
- 「外出時間」と人事データの「評価歴」を用い、会社への貢献度を測定する
- 「外出時間」「外出先」から、訪問先別の業務量を計算し、効率化を検討する
社内共通データ
最後に、社内共通データです。社内共通データとは、共用部分に関するデータです。主なデータは4種類です。社内共通データは、共用スケジュールや定期的な実態調査を元に取得します。
- 会議室利用歴
- 休憩室利用歴
- エレベーター利用歴（何時にどのくらい混雑するなど）
- 備品使用歴
社内共通データは以下のようなケースで使用します。
- 「会議室利用歴」から、使用しない時間帯の有効活用策を検討
- 「休憩室利用歴」から、フリーアドレス時のルールを検討
- 「エレベーター利用歴」と人事データ「勤怠情報」から、従業員の時差出勤を検討
- 「備品使用歴」から、備品発注数の変更・廃止を検討
人事部門にピープルアナリストを配置するメリット
多くの企業で注目されているピープルアナリティクス。人事部門にピープルアナリストを配置すると、採用・研修において4つのメリットがあります。
- 1.採用基準を公表し、ターゲットを絞った採用活動ができる
- 2.人事データを分析し、個人のスキルに合わせた研修を実施
- 3.戦略に合わせた採用～人員配置～教育により、従業員満足度を上げ、退職を防止
- 4.人事評価基準を設定し、公平性を保った評価ができる
人事部門にピープルアナリストを配置すると、採用・研修に関する公平性が保てます。明確な採用基準を設けて採用活動すれば、無駄な面接をせずに済み、採用活動費のコストダウンに効果的です。また、データを用いた人事評価制度は、公平性が保てて、上司の感覚に頼る活動に比べ従業員満足度が上がり、離職防止につながります。
まとめ
ピープルアナリティクスについてご紹介しました。データを用いて経営戦略を行う手法をピープルアナリティクスと呼びます。データを用いた戦略により「透明性」「公平性」が保たれ「離職防止」「生産性向上」に効果的です。用いるデータは、社内にある全ての情報を指し、複数のデータを使用して分析します。
人事部門へピープルアナリストを配置することで、データ分析を用いた「採用基準」「研修内容」を設定でき、従業員満足度の向上に効果的です。
ピープルアナリティクスを導入し、採用・研修・経営戦略に生かしましょう。
執筆者
Humap編集局
株式会社アスマーク 経営企画部 Humap事業G
関連コンテンツ
ピープルアナリティクスのメリットとは？データの種類や活用方法も紹介
「ピープルアナリティクスを導入したいけど、データを活用できるか心配」とお悩みの方へ。
ピープルアナリティクスの種類・活用方法をご紹介します。
> 詳しく見る
従業員満足度調査とは？
従業員のエンゲージメントを高め、人材の流出を防ぐために人事戦略として多くの企業が従業員満足度調査（ES調査）を導入しています。
調査票作成のポイントと、調査実施前に押さえるべき分析軸についてご紹介します。
> 詳しく見る
