ピープルアナリティクスとは？ 採用や教育に活用される企業事例と進め方

社員に関する多様なデータを分析し、人材の採用や育成、組織力強化に活かす「ピープルアナリティクス」。人事の意思決定をより客観的かつ効率的に行える手法として注目されています。 本記事では、Googleなどの先進事例や実践のための分析手法もご紹介。人的資本を最大化するヒントが見つかるはずです。 ⇒お役立ち資料「人的資本経営で押さえるべき4つのポイント」はこちら

ピープルアナリティクスとは

社員に関するデータを分析し、企業の組織作りに役立てる技術です。

同様の技術で「HRアナリティクス」や「タレントアナリティクス」というのもありますが、これらは全て“ピープルアナリティクス”の事を指します。 これまで、企業の業績を伸ばすためには顧客対策や商品、サービスの向上など、売上をアップさせるための施策が重視されてきました。しかし、近年さまざまな場面でビッグデータが活用されるようになり、企業には膨大なデータが蓄積されるようになりました。 企業が得たあらゆるビッグデータを駆使し、人的リソースを効率化させるために役立てるのがピープルアナリティクスです。 GoogleやマイクロソフトといったIT企業をはじめ、大手企業が次々とピープルアナリティクスを導入しています。海外の企業の中には、ピープルアナリティクス専門の部署を設立しているところもあるほどです。 ピープルアナリティクスは、変化しやすい人的リソースをデータ分析することで、採用人事や組織力の強化、業務の効率化などに役立てます。これまで具体的に見ることができなかった社員の動向を分析できるようになり、大きな効果を上げています。日本でもこれからますます注目される技術の一つです。

注目される背景

AIやビッグデータ活用などのテクノロジーの発展

これまでは、社員の採用や育成、組織力の強化といった社内施策は、会議や面談などを通じて人間が意思決定するのが一般的でした。しかし、従来のやり方では感情バイアスがかかることもあり、意思決定に歪みが生る場合も。 どれだけ公平に物事を勧めようとしても、人間の感情が介入する以上、これらを完全にクリアにするのは難しいでしょう。ピープルアナリティクスは、集めたデータを分析して、人材活用のために最も効率が良い方法を導き出すことができます。 これは、人事をはじめとした社内施策のあり方を根本から変える画期的な方法です。この先、AIやビッグデータが活用される場面がますます増えていくことが予想されますが、ピープルアナリティクスはその先駆けとして注目されています。

ピープルアナリティクスを行う効果

ピープルアナリティクスは、あらゆる社内施策に客観的な視点をもたらします。蓄積したデータを活用して分析することで、業務の効率化を進めることができるのが最大のメリットです。それぞれの分野ごとに、ピープルアナリティクスを行う効果の事例を集めました。

自社にマッチした採用活動が可能

従来の採用活動では学歴や人柄などが重視され、人事部の社員の経験や価値観で採用を行うのが一般的でした。「この人なら活躍してくれそうだ」という見込みを判断するのは主に面接の場です。そのため、従来型の採用プロセスでは意思決定に大きな感情バイアスがかかることがありました。 ピープルアナリティクスを用いた採用活動では、まず自社で最もパフォーマンスの高い人材はどのようなタイプなのかを分析します。 その上で、応募者の属性や、選考時のデータを照らし合わせて、応募者一人一人がどの程度自社で活躍できるかを客観的に判断します。これまで面接官の経験によって行われていた判断が、機械的なスコアで判定できるようになるため、より精度が高い採用活動が可能になります。

科学的なアプローチで人材育成を行うことができる

ピープルアナリティクスは、社員の育成にも大きな効果を発揮します。社内に眠っている膨大なデータを集めて分析することで、社員の育成やキャリアプランの形成、モチベーションアップなどに役立てることができます。 社員の行動データや感情データをもとに、適材適所の異動配置をおこなったり、効率よく業務を進めるための施策作りに役立てたり、ピープルアナリティクスの可能性は無限大です。 たとえば、自社で活躍している社員のデータを分析することで、将来的に活躍できそうな人材を早期に発掘して育成する事ができます。 また、社内のトレーニング制度の利用率や、社内制度に対する満足度をスコア化することで、社員の育成の効果を目に見える形で確認できます。データの裏付けによって効率の良い育成を行えるので、人材が持っている潜在能力を引き出すことが可能になります。

組織力の強化につながる

企業の組織力を高めるためには、まず自社の実情を知ることが何より重要です。ピープルアナリティクスでは、社員間のコミュニケーションや従業員エンゲージメントなど、あらゆるデータをスコア化して組織の課題と現状を分析します。 組織力を高めるためには何が不足しているかを多角的に導き出し、組織のパフォーマンスを最大限に発揮するのに役立ちます。 たとえば、デスクの配置を変えることで社員のモチベーションや生産性にどのような変化が起こるかというのは、これまでは実際にやってみないとわかりませんでした。 ピープルアナリティクスはデータに基づいて分析するため、最初からある程度の裏付けがある状態でチャレンジすることができます。職場環境を改善して、組織力を効率よく高めていくためには、ピープルアナリティクスのように客観的に判断できる仕組みが大切なのです。

実践方法

ピープルアナリティクスでは、社内に蓄積された様々なデータを分析し、目的に合わせて活用します。ピープルアナリティクスで活用するデータの種類は、主に4つに分類されます。

1.人事データ

人事データは、社員の年齢や性別といった基本情報をはじめ、勤怠情報や人事考課の結果など、入社から現在に至るまでの様々なデータです。個人の業績やアンケート結果なども含まれます。ピープルアナリティクスの基本となる最も重要なデータです。

2.デジタルデータ

デジタルデータは、インターネット接続記録やメールでのコミュニケーション状況、パソコンの使用記録などのデータです。業務の効率化やコミュニケーションの向上、個人のパフォーマンス状況などの分析に役立ちますが、プライバシーを侵害しないように配慮することが求められます。

3.施設データ

企業の電気や水道料のデータや、施設の利用状況に関するデータです。たとえば、チームごとの会議室の利用データからコミュニケーションとパフォーマンスの相関関係を分析し、無駄な会議時間を減らすことができます。主に、労働環境をより良くするために利用されるデータです。

4.行動データ

行動データは、社員一人一人がどのような行動を行っているかのデータです。従業員の位置情報や健康状態などを、ウェアラブル端末を利用して計測します。また、企業や仕事内容などの感情に関するデータも計測することで、社員のモチベーション管理やメンタルヘルスの維持に繋げることができます。

データを用いた4つの分析方法

ピープルアナリティクスでは、集めたデータを4つの分析方法で活用します。最も基本となる「記述的分析」は、過去のデータを要約して可視化することで、状況の把握から対策の判断を行います。さらに「診断的分析」では、記述的分析からみえた現状に対し、具体的な原因究明を行います。 さらに高度な分析では、人工知能が使用されるケースも増えてきました。「予測的分析」は、人工知能がデータから導き出した予測から、将来的に起こりうるリスクを事前に察知できます。最終的には「処方的分析」を利用し、予測から考えられる状況にどのタイミングでどんなアプローチをすべきかを判断します。 このように、ピープルアナリティクスでは4つの分析方法をその都度組み合わせながら、さまざまな状況把握や意思決定を効率よく行うことができるのです。 参考資料：なぜ、社内制度は続かないのか？ 活用されるためにとるべき7つのステップ

ピープルアナリティクスを実践している事例

国内外の企業でピープルアナリティクスを実践している事例を集めました。

Google

ピープルアナリティクスは2007年にGoogleの人事部によりはじまりました。その後、欧米のIT企業を中心に広まり、2013年にピープルアナリティクスを解説した書籍がヒットしたことで世界中にその名が知られるようになりました。 Googleで最も有名なピープルアナリティクスの事例として、オフィスの配置変換が挙げられます。Googleではそれまで社員がオフィス内の好きな場所で仕事をしていましたが、ピープルアナリティクスによって各チームごとに集まった配置の方が効率が良いという結果が出ました。 分析結果に基づいた配置に変えたところ、社員間のコミュニケーションが密になり、生産性や業績のアップにもつながりました。現在、Googleではピープルアナリティクスを採用から育成、離職者の防止に活用しています

JetBlue

JetBlueは、アメリカの格安航空会社です。JetBlueでは、採用のプロセスにピープルアナリティクスを導入しました。 業務を行う上で必要なスキルや能力と、それぞれの業務の難易度を分析し、成果を上げている社員がどのような能力を持っているかを特定しています。 その結果から模擬演習を開発して採用面接に取り入れたところ、課題であった採用後の早期離職を25％も低下させることに成功しました。自社で活躍できそうな人材をデータ分析から事前に見極めることで、採用活動を効率化させた成功例です。

日立製作所

日立製作所は、日本におけるピープルアナリティクスの先駆けです。国内で早い段階からピープルアナリティクスの人事活用に着目しており、2016年には実際に新卒採用にピープルアナリティクスを取り入れました。 採用活動では、社内で結果を出しているハイパフォーマーの分析や、過去の採用プロセスなどのデータをもとに、新卒採用するべき人材の基準をまとめました。これまで漠然とした感覚で行っていた採用活動が、ピープルアナリティクスによって「自社に必要な人材」「不足している人材」が明らかになったことで、一貫性の高い採用活動が可能になりました。

ピープルアナリティクスについてのセミナー

日本ではまだピープルアナリティクスが知られ始めた段階です。これからピープルアナリティクスを取り入れたい企業向けのセミナーや研修をご紹介します。

People Analytics Lab

People Analytics Lab（ピープルアナリティクスラボ）は、日立製作所が立ち上げたピープルアナリティクスの推進、普及を目指す団体です。主に日立製作所内でのピープルアナリティクスを手掛けていますが、試験的に社外のピープルアナリティクスの受託も検討中です。 People Analytics Labでは、会員限定でピープルアナリティクスの導入や活用に関するセミナーを行っています。日本で最もピープルアナリティクスの活用に成功している日立製作所の貴重なノウハウを学べるチャンスです。

日本の人事部

日本最大のHRネットワーク「日本の人事部」では、HRビジネスや人事・労務人材育成に関するさまざまなセミナー情報を掲載しています。また「日本の人事部HRアカデミー」では日本の人事部が厳選した講師による講座を受講できます。 2018年の夏期講座ではピープルアナリティクスに関するプログラムも開催されました。ピープルアナリティクスだけでなく、HRビジネスや人事に関するスキルを磨きたい方はこまめに情報をチェックするのがおすすめです。

HRテクノロジーコンソーシアム

HRテクノロジーコンソーシアムは、経営や人事分野のテクノロジー活用を推進している団体です。活動の一環として、ピープルデータアナリスト養成講座を開催しています。 講座では、自社の課題に対してピープルアナリティクスを活用して問題解決ができる人材を育成します。ピープルアナリティクスの専門家を目指す方や、社内にピープルアナリティクスの導入を検討している方などにおすすめの講座です。

活用する企業が増えている「ピープルアナリティクス」をうまく活用するために

まずは社内にあるデータの収集から

ピープルアナリティクスは、近年急速に広まり始めた手法です。海外では、ピープルアナリティクス専門の部署を持つ企業も増えています。今後は、日本でもピープルアナリティクスを活用する企業が増えていくことは間違いありません。 これからの企業運営には、ピープルアナリティクスによる科学的な分析が不可欠な時代がやってきます。ピープルアナリティクスを活用するためには、適切なデータ収集と分析が不可欠です。一朝一夕で導入できる施策ではないため、早期にピープルアナリティクスの導入を検討し、着実にデータを積み上げていくのが大切です。

エンゲージメントを高めるための社内制度のプラットフォーム『TUNAG（ツナグ）』について

TUNAG（ツナグ）では、会社と従業員、従業員同士のエンゲージメント向上のために、課題に合わせた社内制度のPDCAをまわすことができるプラットフォームです。 会社の課題を診断し、課題に合った社内施策をご提案、その後の設計や運用のサポートまで一貫して行っています。課題の診断は、弊社の診断ツールを使い把握することが可能です。ツールと専任のトレーナーの支援で、経営課題の解決に貢献いたします。 これまで実施してきた社内制度の活用状況をデータで可視化し、会社の課題にあわせ、どのような施策を行うと効果的かを500を超える社内制度運用事例をもとにご紹介いたします。上司部下のコミュニケーション促進に1on1MTGをTUNAG（ツナグ）上で実施したり、称賛文化をつくる「サンクスカード」の運用も可能です。

▼『TUNAG（ツナグ）』について 『TUNAG（ツナグ）』では、会社として伝えたい理念やメッセージを、「社内制度」という型として表現し、伝えていくことができます。 会社様ごとにカスタマイズでき、課題に合ったアクションを継続的に実行できるところに強みがあります。 「施策が長続きしない」「定着しない」というお悩みがございましたら、「現在のお取り組み」のご相談を無料で行っておりますので、下記フォームよりお問い合わせください。