ピープルアナリティクスとは？メリットや実施方法をわかりやすく解説

人材配置や人材採用などに関する課題を解決するために、ピープルアナリティクスを実施する企業も増えてきました。ピープルアナリティクスを通してデータを収集・分析すれば、企業の課題を客観的に把握して、適切な対策を検討できるでしょう。

この記事では、ピープルアナリティクスの意味や注目されている背景、実施するメリットなどを紹介します。具体的な実施方法についても解説しますので、ぜひ参考にしてください。

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、従業員に関するさまざまなデータを収集して分析し、企業における課題の解決を目指すことです。具体的には、従業員の年齢や性別、スキルや経験、人事評価の結果など、幅広いデータを扱います。企業には膨大なデータが存在するため、必要なデータに絞って収集することが大切です。

ただし、ピープルアナリティクスの目的は、単にデータを収集することではありません。データの分析結果を参考にして、人事や経営に関する課題解決や意思決定の効率化を図ります。ピープルアナリティクスをうまく実施すれば、採用活動の効率化、人材配置の最適化、定着率の向上など、多くのメリットを得られるでしょう。

ピープルアナリティクスが注目されている理由

ピープルアナリティクスに注目が集まる理由は以下のとおりです。

人事に関するシステムの普及

ピープルアナリティクスを実施する企業が増えている理由として、人事に関するシステムの普及が挙げられます。企業における課題を解決するためには、まずは状況を客観的に把握することが欠かせません。しかし、手作業でデータを収集したり分析したりすると、膨大な時間がかかってしまいます。

近年は人材管理システムや人事評価システムなどが普及してきたため、効率よくデータを収集・分析することが可能になりました。そこで、システムを活用したピープルアナリティクスに取り組む企業が増えてきています。

従業員の価値観の変化

従業員の価値観の変化や人材の流動化が進んでいることも、ピープルアナリティクスに注目が集まる理由のひとつです。終身雇用が崩壊し、より働きやすい環境を目指して転職する人が増えたため、企業としては適切な対策を講じて定着率アップを図る必要があります。

しかし、従来のような担当者の主観や経験に頼った対策には限界があります。不適切な人材配置や不公平な人事評価に対して従業員が不満を感じ、転職してしまうケースもあるでしょう。そこでピープルアナリティクスを実施して、人材配置の最適化や人事評価における公平性の確保を目指す企業が増えてきています。

ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違い

ピープルアナリティクスと似た言葉としてタレントマネジメントがありますが、両者の意味は少し異なります。タレントマネジメントとは、従業員のスキルや経験を把握して、人材配置や人材育成に役立てることです。従業員に関する情報を経営資本と捉え、企業全体の生産性向上や組織力の強化を目指します。

ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの大きな違いは、スポットを当てる対象です。タレントマネジメントは主に従業員個人にスポットを当てるのに対し、ピープルアナリティクスでは企業全体にスポットを当てます。企業のパフォーマンスを高めるという最終目標は似ていますが、分析のプロセスや取り扱うデータなどが異なるため注意しましょう。

ピープルアナリティクスで取り扱うデータの例

ピープルアナリティクスでは、以下のようなデータを取り扱います。

それぞれのデータについて詳しく見ていきましょう。

1．従業員の属性

従業員の属性データは、ピープルアナリティクスを実施するうえで欠かせません。具体的には、以下のようなデータを取り扱います。

従業員の属性データは、人材配置や人材育成など、さまざまな場面で役立ちます。たとえば、プログラミングのスキルや経験をもつ従業員が必要になったとき、収集した属性データを参照すれば、誰が適任かをすぐに把握できます。また、従業員ごとの不足しているスキルを把握して、適切な教育やサポートを提供することも可能です。

2．人事評価の結果

人事評価の結果もピープルアナリティクスで取り扱うデータのひとつです。具体的なデータとしては、以下のような項目が挙げられます。

人事評価の結果は、待遇を決定するときや人事異動を検討するときなどに役立ちます。たとえば、人事評価の結果をもとに昇給や昇格を決めたり、評価内容を給与に反映させたりすれば、納得感のある人事を実現できるでしょう。

また、過去のデータと比較することで、従業員の成長を確認することも可能です。過去の評価結果より悪くなっている場合、従業員のモチベーションが低下している、伸び悩んでいる、異動した部署でスキルを発揮できていないなど、何らかの問題が発生しているかもしれません。評価結果を参考にしながら、従業員へのサポート方法や最適な部署への異動などを検討することが大切です。

3．行動データ

行動データとは、従業員がどのように仕事に取り組んでいるかを示す情報です。具体的には、以下のようなデータが挙げられます。

行動データは、タイムカードや勤怠管理システムなどを活用して収集できます。上記のような行動データを収集して分析すれば、業務の効率化や残業時間の削減を図れます。

たとえば、会議への出席時間が長い場合、従業員個人の業務が滞っている可能性もあります。必要に応じて無駄な会議を減らすなどの対策を講じれば、業務の効率化を図れるでしょう。また、勤怠管理システムなどを活用すれば、労働時間や残業時間をリアルタイムで把握できます。過剰な残業が発生している場合は、業務の再配分や人材の補充などを行い、従業員の負担を軽減できるでしょう。

4．デジタルデータ

各種のデジタルデータもピープルアナリティクスに役立ちます。具体的なデータの種類は、以下のとおりです。

上記のようなデータを収集・分析すれば、従業員ごとの業務効率や仕事への取り組み方を把握できるでしょう。また、パソコンのログイン・ログアウト記録と、タイムカードなどの出退勤時刻に大きな乖離がないか確認することで、勤怠管理の正確性を高めることも可能です。

5．オフィスデータ

オフィスに関するデータの具体例は、以下のとおりです。

会議室や休憩スペースがどの程度使用されているかを調査することで、従業員の行動パターンやコミュニケーションの頻度を間接的に把握できます。また、使われていない空間を廃止して経費を節減したり、人気のある設備を充実させて働きやすい職場環境を構築したりすることも可能です。

ピープルアナリティクスを実施するメリット

ピープルアナリティクスを実施することで、人材採用の効率化や人材配置の最適化を実現できるでしょう。以下、ピープルアナリティクスのメリットについて詳しく解説します。

1．人材採用を効率化できる

人材採用を効率化できることは、ピープルアナリティクスの大きなメリットです。新しい従業員を雇用しても活躍してくれない、自社に適した人材の特徴がわからないなど、人材採用に関する悩みを抱えている企業は多いでしょう。

ピープルアナリティクスを通してさまざまなデータを収集・分析すれば、社内で活躍している従業員に共通する要素を抽出できます。抽出したデータと候補者のデータを比較すれば、自社に適した人材かどうかを効率よく見極められるでしょう。採用活動の精度が向上するため、採用コストの削減を図ることも可能です。

2．人材配置を最適化できる

ピープルアナリティクスを実施すれば、人材配置を最適化できます。所属部署や仕事の割り振りを決める際には、従業員のスキルや経験、希望などを把握したうえで検討することが重要です。しかし、従来のような主観的な人材配置には限界があり、ミスマッチによるモチベーションダウンや生産性の低下が発生するケースもあるでしょう。

一方、ピープルアナリティクスを通してデータに基づいた人材配置を検討すれば、意思決定を効率化しつつ、ミスマッチを防止できます。最適な部署に配置することで従業員が能力を発揮しやすくなり、モチベーションアップや組織全体のパフォーマンス向上も期待できるでしょう。

3．人事評価の公平性を高められる

人事評価の公平性を高められることもピープルアナリティクスのメリットのひとつです。従来のような上司による主観的な評価では、公平性を確保するのが難しく、従業員が不満を感じてしまうケースもあります。評価結果に納得できず、モチベーションが低下することもあるでしょう。

そこでピープルアナリティクスを実施して、担当業務に関する成果や勤怠情報などのデータをもとに客観的な評価を行えば、従業員の納得感を高められます。また、客観的なデータと面談記録などを組み合わせることで、より多角的な人事評価を実現できるでしょう。

4．人材育成を図れる

ピープルアナリティクスを実施すれば、人材育成をうまく進めることも可能です。前述のとおり、ピープルアナリティクスでは、従業員のスキルや資格、仕事の成果や評価結果など、さまざまなデータを収集します。

これらのデータを分析することで、不足しているスキルや経験を把握して、適切な教育やサポートを提供できます。また、今後のキャリアプランに合わせて、必要な経験を積める部署に異動させたり、適切な仕事を担当させたりすることも可能です。

5．定着率アップにつながる

定着率アップを図れることもピープルアナリティクスのメリットです。ここまで紹介したように、データを活用した人材配置の最適化や人事評価における公平性の確保は、従業員のモチベーションアップにつながります。その結果として、定着率の向上も期待できるでしょう。

また、従業員のデータを分析することで、離職しそうな従業員を早期に発見することも可能です。たとえば、以前よりも遅刻や欠勤が増えていたり、上司による評価が下がっていたりする場合は、モチベーションダウンや離職の前兆かもしれません。データをもとに離職しそうな従業員を把握しておけば、適切なサポートをしたり、部署異動を検討したりすることで離職の可能性を減らせるでしょう。

ピープルアナリティクスの実施方法

ピープルアナリティクスは、以下のような手順で実施しましょう。

1．目的を明確にする

まずは、ピープルアナリティクスを実施する目的を明確にしなければなりません。目的によって、収集するデータや分析方法が変わってくるからです。目的を設定せずに幅広いデータを収集することも可能ですが、その分、手間やコストが発生します。

限られた時間と予算のなかでピープルアナリティクスを実施する場合は、人材採用を効率化したい、人事配置を最適化したいなど、目的を設定しておきましょう。

2．データを収集する

目的が決まったら、関連するデータを収集しましょう。従業員の属性、人事評価の結果、行動データなど、膨大な情報が存在するため、データの保存場所を決めて整理しておくことが重要です。また、データが各部署に散在しているケースも多いため、ピープルアナリティクスの目的や必要性を伝えて協力を求めましょう。

3．データを分析する

必要なデータを収集できたら、分析を進めていきます。最初は難しく考えすぎず、従業員の属性データなど、わかりやすい情報を集計するところから始めるとよいでしょう。

たとえば、従業員の年齢や性別を集計すれば、社内の人材構成を把握できます。また、勤怠情報を集計すれば、残業の多い部署や有給休暇の取得ができていない従業員を把握できるでしょう。

4．解決策を検討する

データの分析結果をもとに、具体的な解決策を検討しましょう。たとえば、特定の部署や従業員に残業が集中している場合は、業務の再配分や人材の補充を検討する必要があります。

また、データの分析結果だけに頼りすぎず、アナログな対応も取り入れましょう。たとえば、モチベーションの低下が見られる場合は、個別の面談を通して事情をヒアリングすることなどが重要です。

ピープルアナリティクスを実施するときの注意点

ピープルアナリティクスを実施するときは、個人情報の管理やスケジュール調整に注意しましょう。以下、ピープルアナリティクスに関する注意点を紹介します。

1．個人情報の取り扱いに注意する

ピープルアナリティクスで取り扱うデータには、個人情報も多く含まれます。個人情報保護法などに留意しながら、情報が漏洩しないよう適切な管理を心がけましょう。（※1）万が一、情報が漏洩すると、従業員に迷惑がかかるだけではなく、企業の社会的な信用が低下する可能性もあります。

2．スケジュールや予算の調整をしっかりと行う

ピープルアナリティクスを実施するときは、スケジュールや予算を把握しておきましょう。膨大なデータを収集して分析するためには、時間とコストがかかるからです。

また、複雑な分析を行う場合は、専門スキルのある人材を採用したり、外部の業者に依頼したりする必要もあります。予算内で実施できるのか、しっかりと検討してからスタートしましょう。

3．適切なデータを利用する

ピープルアナリティクスを実施するときは、適切なデータを収集しなければなりません。データに異常な数値が含まれていたり、集計ミスが発生したりすると、間違った分析結果になってしまいます。

分析結果を信頼できなければ、適切な対策を検討することもできません。データを収集するときは、量だけではなく質にも注意しましょう。また、分析を始める前に、データの整合性や異常値の有無などをチェックすることも重要です。

ピープルアナリティクスを実施して企業の課題を解決しよう！

今回は、ピープルアナリティクスの意味や必要性、実施するメリットなどを紹介しました。ピープルアナリティクスを実施すれば、人材採用を効率化したり、人材配置を最適化したりできます。データによる客観的な評価を実施することで、評価の公平性や従業員の納得感を高めることも可能です。

ただし、ピープルアナリティクスを実施するときは、正確なデータを収集しなければなりません。正確性の低いデータを利用した分析を行うと、正しい結果を得られなくなるため注意が必要です。正しい手順でデータの収集・分析を行い、企業の課題解決につなげましょう。

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