ピープルアナリティクスとは、従業員や組織に関するデータを収集・分析し、意思決定や人材管理の質を向上させる手法や考え方を指します。ピープルアナリティクスを導入することで、自社で活躍している人材のタイプを分析することができ、採用力の強化や配属先の決定などにも活用できます。一方で、ピープルアナリティクスでは大量の個人情報を取り扱うため、情報漏洩などに対する注意が必要です。今回は、ピープルアナリティクスの意味、活用方法や課題などについて解説します。
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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、従業員や組織の属性や特性などのデータを収集し、意思決定や人材管理、課題解決などに生かす分析手法です。そもそも「ピープルアナリティクス」は「人材」を意味する「People」に分析を意味する「Analytics」を組み合わせたビジネス用語で、ソーシャルサイエンスやデータサイエンスの知識を活用して人事領域における意思決定を客観的に下すことを目的としています。従来の直感や勘に頼った属人的な手法とは異なり、客観的なデータに基づき論理的な決断を下すことが可能です。
ピープルアナリティクスが広がる理由
ピープルアナリティクスは従来、GoogleやMicrosoftといった欧米の大企業を中心に導入が進められてきましたが、近年では日本の企業においても急速に浸透し、注目を集めつつあります。ピープルアナリティクスが注目を集め、広がりを見せる背景にあるのは、社会構造の変化や働き方の多様化などです。さまざまな価値観を持った人材が増えるにつれ、人事担当の属人的な経験や知識に基づく人材採用・人材育成といった人事戦略は難しくなってきました。企業は客観的なデータに基づくデータドリブン経営やデータドリブン人事が求められるなか、人材分析に着目したピープルアナリティクスが注目を集めています。
ピープルアナリティクスのメリット
企業にとってのメリットには、業務効率の向上や離職率の低下などがあります。従来は人事担当の属人的な経験や知識に頼っていた人事業務が、データを活用することで誰でも効率よく行うことが可能です。データに基づく客観的な意思決定は従業員の納得も得やすいため、離職率の低下も期待できます。また、意思決定を受け入れやすいのは、従業員にとってもメリットです。その他にも、データの利活用によって、働きやすい職場環境の実現や、意思疎通の円滑化なども、従業員にとってのメリットといえるでしょう。
ピープルアナリティクスの活用方法
人事評価
データに基づくピープルアナリティクスは、人事評価に活用できます。従来の属人的な手法では、人事権を持つ人事担当や管理監督者が異なると、評価が変わってしまうことも少なくありません。しかし、ピープルアナリティクスは客観的なデータに基づくため、評価者の主観やバイアスに左右されることなく、誰が行っても公平公正な人事評価が可能です。当然ですが、公平公正な人事評価は従業員の納得も得やすいため、企業に対するエンゲージメントが高まり、離職を防げるというメリットもあります。
タレントマネジメント
人材分析に着目したピープルアナリティクスは、タレントマネジメントにも効果的な手法です。タレントマネジメントとは、従業員の経験や能力を集約して人材育成や人材配置に活用し、戦略人事を実行して経営目標の実現を目指す手法を指します。タレントマネジメントを効果的に実行するには、従業員の属性や特性を集約して分析し、人材採用・人材育成といった人事戦略に活用することが重要です。ピープルアナリティクスを活用すればデータに基づく客観的な判断が可能となるため、タレントマネジメントが成功する可能性も高まります。なお、ピープルアナリティクスとタレントマネジメントは混同されがちですが、人材や組織を開発するマネジメント手法を指すタレントマネジメントに対し、ピープルアナリティクスはデータの利活用によって課題解決を目指す分析手法です。
採用活動
採用活動においても、ピープルアナリティクスは有効です。例えば、過去のデータから入社後に活躍が見込める人材の傾向が把握できれば、面接官の主観に左右されることなく、自社に合った人材を効率よく採用できます。従来の採用活動では面接官によって判断がわかれたり、面接時の印象や雰囲気だけで採用を決めてしまったりするケースも少なくありませんでした。しかし、そのような主観に基づく採用ではミスマッチが発生し、早期離職が発生したり、在職者のモチベーションが低下してしまったりする恐れがあります。データに基づくピープルアナリティクスを導入すれば、このようなリスクを抑えることが可能です。
ピープルアナリティクスの課題点
活用できるデータを整えなければならない
ピープルアナリティクスの精度は使用するデータの質に左右されるため、活用するデータを整えなければなりません。例えば、不正確なデータやバイアスのあるデータを使用して意思決定を下すと、逆効果になってしまう恐れがあります。また、そもそもピープルアナリティクスに必要なデータが揃っていないケースも少なくありません。給与や人事評価に関するデータはあっても、従業員のモチベーションや活躍に関するデータはないという場合もあります。必要なデータが揃っていない場合は、収集すべき項目を精査した上で、データ収集から始めなければなりません。すでにデータはあるものの、適切に一元管理されておらず、分析が難しいケースも少なくありません。そのような場合は、データの形式を統一する必要があります。
情報漏洩につながる恐れがある
ピープルアナリティクスではプライバシーにかかわるような個人情報を扱うため、情報漏えいには十分注意が必要です。データを収集する場合は従業員に目的や内容を説明し、必要なデータのみを収集してください。収集したデータはルールに基づき運用し、公開範囲などは慎重に検討しましょう。個人情報を扱う際は、「EU一般データ保護規則（GDPR：General Data Protection Regulation）」をはじめとしたプライバシー保護に関する法規制を常に意識することが重要です。
人事業務が複雑化する
ピープルアナリティクスを導入すると人事業務が複雑化し、人事担当者の負担が増える恐れがあります。ピープルアナリティクスではデータの収集や分析、改善施策の実施や進捗管理などが必要になるため、労務管理や給与計算といった従来のオペレーション業務より複雑です。膨大なデータを分析して利活用するには、相応の時間とスキルが求められます。企業規模が大きい場合は、専用ツールやクラウドサービスなどを活用するのも一つの方法です。
まとめ
今回はピープルアナリティクスについて解説しました。ピープルアナリティクスとは、従業員の属性や特性などのデータを集約し、意思決定や課題解決に生かす分析手法です。働き方や価値観の多様化によって注目を集めている手法で、公平公正な人事評価やミスマッチの起こりにくい採用活動などに役立ちます。
