人事データ分析による効果とは【具体的な手順や活用すべきツールについて解説します】

記事更新日:2022年07月29日 初回公開日:2022年07月19日

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近年のIT技術の発展はすさまじく、こうした技術の発展により様々なビジネスにおけるツールが多様化し、効率化してきています。この傾向は会社における人事でも散見されます。その一例が人事データ分析であり、今回ご紹介するテーマです。人事データ分析という新たなツールを通して会社は人事データを分析、そして業務の改善につなげることができ社内を大きく発展させることができます。会社の人事担当者の方は是非ご一読下さい。

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人事データ分析とは

人事管理でのデータ主導のアプローチ

人事データ分析とは、人事管理でのデータ主導のアプローチを意味し、ピープルアナリティクスとも呼ばれており多くの企業で活用が検討されてきています。データを用いた分析を通して採用活動の改善や適材適所な人材配置、人材育成といった人材に関する業務の充実を図ることができます。また、人事データ分析の対象や人事データ分析で用いるツールは様々であり、会社が改善したい分野に合わせて適切なツールを用いることで目標が達成されやすくなります。

人事データ分析で分析するもの

人事データ分析で分析する対象は様々ですが、基本的なアプローチとして三つ存在します。一つ目が人材の能力の分析が可能な評価データです。二つ目が退職理由の分析可能な退職者データです。そして三つ目が従業員の健康管理を分析できる勤怠データです。特に最近では残業をしない取り組みが各会社で増えてきており、その際に役立つ分析対象と言えるでしょう。他にも分析対象はたくさんありますが、何から始めるべきかわからない方にはおすすめの分析データと言えます。

人事データ分析が注目される理由

労働人口の減少

近年人事データ分析が注目される理由として、労働人口の減少が挙げられます。人口減少や少子高齢化の影響を受けて労働人口が年々減少しており、よりいっそう従業員一人一人の生産性が求められるようになりました。人事データを分析することによって人材育成の方法が改善される、または従業員の不満が改善されることで生産性が向上するでしょう。また、個性に合わせた効率的な育成方法の模索によって新人社員の早期戦力化が目指せる点でも生産性の向上が期待されます。

テクノロジーの発展

テクノロジーの発展も近年人事データ分析が注目される理由の一つと言えるでしょう。テクノロジーの発展によって、ビッグデータの収集や解析の技術が飛躍的に向上し誰でも簡単にデータ分析が行えるようになりました。今までは紙媒体で社内のデータを蓄積しなければならなかったために保持できるデータは限られていました。しかし、データが電子化し、社内で膨大なデータの蓄積できるようになったことで、人事データの分析精度も上がったと言えます。

人事データ分析の目的

会社の生産性の向上させる

人事データ分析の目的は、先にも述べた通り会社の生産性を向上させることです。従業員の生産性レベルは仕事環境や上司、満足度、制度などに影響され常にこのレベルは上下します。これらの要素に関するデータをそれぞれ分析することで生産性に大きく影響する要素を摘出し、生産性の改善と安定を目指すことができます。こうした徹底したデータによる人材管理を通して、従業員や会社全体の生産性の向上が図られます。

組織を改革する

組織を改革することも人事データ分析の目的の一つです。人事データ分析は、現在の問題を分析しそれによって生産性を向上させるという側面の他、将来の会社の活動を予測するという側面もあります。こうしたビジョンを得ることで、抜本的な社内の改革が必要であるということに気づく場合があるでしょう。例えば、若手職員のモチベーションの低下という分析結果から、年功序列型から職能等級への組織改革のアプローチが考えられるでしょう。

人事データ分析の効果

採用プロセスが改善される

人事データ分析の効果として、採用プロセスが改善される点が挙げられます。人事の採用データを分析することにより、組織の人材像を把握し、採用の上での課題を改善することが可能となります。具体的には適正テストやWeb面接、グループディスカッションの内容とその人数、突破率などを分析します。そして、どの段階で優秀な人材を多く見抜くことができるかなどを判断し、採用プロセスの取捨選択をし、コストの削減を図れるでしょう。

離職率が低下する

離職率が低下する効果も人事データ分析で期待できます。近年では若者が転職をすることが増えてきており、せっかく採用した新卒の社員がすぐに辞めてしまうケースも少なくありません。そこで人事データ分析を通して出口面接の内容を収集し、辞職理由やパターンを調べることで原因を突き止められます。それをもとに社内の制度や待遇を見直すことで従業員の会社の定着率が高まるでしょう。つまり離職率の低下が期待されると言えます。

社員のキャリア育成に貢献する

社員のキャリア育成に貢献する点も人事データ分析によって期待される効果です。人事データ分析によって得られる従業員のパフォーマンスやキャリアのプロセスに関するデータ。そして会社側と社員との定期的なミーティングなどの組み合わせによって社員どうキャリアを歩んでいくのかのビジョンをつかむことにつながります。また、その他の社員のパフォーマンスに関するデータと比較をすることでキャリア育成に何が必要か、何を目標にすればいいかを理解することができます。

社員のモチベーションが高まる

社員のモチベーションが高まる点も人事データ分析の効果の一つです。先ほど述べられたように、離職理由をまとめたデータを分析することで離職率低下の効果が得られるのはもちろんのこと、それをもとに従業員の待遇が見直されます。それにより従業員は会社や会社の制度に対して満足感や理解を得ることができ、それが仕事へのモチベーションの高まりにつながると言えるでしょう。また社員のパフォーマンスとその生産性の関係性についてのデータを提示することで、社員が役割を自覚し、同様にモチベーションが高まるでしょう。

人材育成プロセスが改善される

人材育成のプロセスが改善される点も人事データ分析で期待される効果の一つでしょう。人事データ分析は新人教育や仕事スキルトレーニング、チームビルディング活動といった人材育成に関するデータも分析対象です。つまり、これらの社内研修を実施する際には社員のフィードバックを受ける機会を設け、データを蓄積しておくことが重要です。これらの分析を通して浮き出た問題点を整理することで改善点を模索し、人材育成の質の向上が期待されるでしょう。

人事データ分析の分析手順

仮説を立てる

人事分析を行う手順として、まずは仮説をたてます。今問題となっていることがらと、その原因について大まかに予想を立てます。例えば、社内の生産性が落ちているという問題が挙げられたなら、その原因が社員の制度に対する不満足や社員のモチベーションの低下、将来のビジョンが見えないなどといったものであると予測を立てます。仮説において、一度社員で集まって原因を話し合っておくと、その後の課題設定までがスムーズに進むでしょう。

課題を設定する

人事分析を行う手順として、次に課題を設定します。はじめに考えた仮説をもとに、自社が抱える問題点は何なのかを設定することが重要です。具体的には、先にも触れたような離職率の高さや研修内容が充実していないことや人事制度の評価の低さ、従業員のエンゲージメントが低いなどが挙げられます。課題を設定し、その課題を分析するのにどのデータを用いるかも決める必要があります。例えば、離職率が低いことを課題設定として定めたのであれば、離職率と離職理由の関係性に関するデータの分析が必要となります。

人事データを集める

人事データ分析の手順として、次に人事データ収集します。設定された課題をもとに何のデータが必要かをまず考えましょう。例えば、離職の高さが課題であれば、従業員の離職の特徴がわかるようなデータ群が必要となります。また、詳しく傾向を知るためになるべく広い期間でかつ広い年代のデータを収集することが重要です。どのデータに重要となる傾向が現れるかは分析するまでわからないので、必要な限りデータは集めなければなりません。

結果を分析する

人事データ分析の手順の最後に、結果を分析します。また、この際に最初の段階で立てた仮説との比較が重要です。分析の結果、仮説とは異なる場合があります。その場合は再び考察をし直し、得られた結論から具体的に何を改善して施策につなげるかを考えます。仮説と分析に差異が生じた場合の再考は手間がかかりますが、しっかりと考え直すことで原因と結果が明らかになり、自社の人事データ分析のノウハウの蓄積となります。また、必要に応じてそこから再び仮説を立て、次の人事データ分析を行いましょう。

人事データ分析のツールの種類

タレントマネジメントツール

人事データ分析のツールとして挙げられるのがタレントマネジメントツールです。これはタレントマネジメントシステムとも呼ばれ、従業員に関する情報を一つのデータベースにまとめて管理するツールです。具体的には、これを通して人事評価や面談内容の履歴管理、従業員評価の満足度を図ることができます。有名なものとしてHR Brainやカオナビ、タレントパッドなどが挙げられます。サービスによって力を入れている機能が異なるため、あらかじめ求めている機能は何なのかを明確にしておくことが重要でしょう。

分析ツール

人事データ分析のツールとして分析ツールと呼ばれるものもあります。皆さんもよくご存知のMicrosoft Excelなどがこれに該当します。タレントマネジメントツールの中にも入っていることがあるこのツールは、簡単な分析やより高度な人事データ分析ができます。具体的には、ある二つの事柄の関係性を図式かできる相関分析や結果と要因の関係性を調べられる回帰分析などがそれにあたります。こちらは操作に関する専門的知識が必要となる点に注意が必要です。

BIツール

人事データ分析のツールとしてBIツールも挙げられます。BIツールとはBusiness Intelligenceツールの略であり、蓄積された大量のデータを集めて分析し、迅速な意思決定を補助するツールです。分析後の結果や表をグラフ化して可視化することが得意なツールです。つまり、データをわかりやすくして社内外の第三者に共有する目的で用いられます。代表的なツールとしてGoogleデータポータルやTabeleau、Domoなどが挙げられます。

まとめ

人事データを活用して会社の生産性を向上させましょう

人事データを分析することで、社内の生産力が向上や組織を変革することが可能となります。効率的に人事データを分析するために、適切な手順で分析をする、または目的に応じた分析のツールを用いましょう。また、データの収集や分析には手順が多く、また扱うデータも社内規模が大きいほど膨大となり決して楽な作業とは言えませんが確実に社内の改善につながります。こうして蓄積されたデータを上手く活用し、社内の発展に役立てましょう。

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