ピープルアナリティクスとは?データを人事に生かすメソッドを解説

データを活用してディスカッションしている従業員​​​​​​​

ピープルアナリティクスとは、データに基づいた客観的な人事評価方法です。かつての人の勘や経験に依存した人事は終わりを迎え、IT技術の進化とともに人事考査も刷新しつつあります。今回は、ピープルアナリティクスの概念やメリット、実践方法、採用事例などを紹介します。ピープルアナリティクスの具体的なイメージや活用方法を把握したい人事担当の方は、ぜひ参考にしてください。

目次[非表示]

  1. 1.ピープルアナリティクスとは
    1. 1.1.ピープルアナリティクスとは~巨大IT企業が取り入れた人材解析
    2. 1.2.客観的なデータの収集と分析に基づく
    3. 1.3.ピープルアナリティクス導入のメリット
  2. 2.ピープルアナリティクスの実践
    1. 2.1.データの収集と分析
    2. 2.2.ピープルアナリティクスの活用
  3. 3.ピープルアナリティクスの採用事例
    1. 3.1.エントリーシートの選考をAIでおこなうことで業務効率化に成功した事例
    2. 3.2.社内のハイパフォーマーや過去の採用基準のデータをもとに一貫性のある採用が可能になった事例
  4. 4.ピープルアナリティクスを取り入れ人事を刷新

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、具体的にどのようなものなのでしょうか。概念から導入のメリットをみていきましょう。

ピープルアナリティクスとは~巨大IT企業が取り入れた人材解析

ピープルアナリティクスとは、従業員やチームに関するデータを収集、分析し、人事に関わる意思決定に生かす手法で、ビックデータを得意とする巨大IT企業からはじまったものです。ピープルアナリティクスのほかに、「HR アナリティクス」「タレントアナリティクス」といわれる場合もあり、今、注目されている人事評価の手法です。

客観的なデータの収集と分析に基づく

ピープルアナリティクスの目的は、テクノロジーを活用して客観的なデータに基づく人事上の意思決定にあります。従来は、評価者の主観、経験に基づく人事が当たり前のようにおこなわれてきました。評価者の直観ベースの評価が常であるため、評価に対する論理的な根拠がないケースも多く、信頼性に欠ける評価制度といわざるをえない状況です。これは、会社にとっても従業員にとってもリスクでしかありません。そこで、データの客観的判断を導く必要性があるという課題感が生まれ、ピープルアナリティクスが用いられるようになりました。

ピープルアナリティクスは、主観的評価への依存から脱却し、事実を客観的にとらえ、公平な判断をくだすことに役立ちます。ピープルアナリティクスを活用することで、公平かつ明快な説明により従業員からの納得、信頼を獲得できます。そして、従業員満足度が向上し、離職率の低減というメリットをもたらすことが可能です。


人それぞれの価値観ではなくビッグデータを活用して分析するから判断基準の軸がいつも一定
ピープルアナリティクスは、評価者による価値観に依存せず、ビックデータを活用、分析した結果により判断をおこないます。そのため、人それぞれの価値観やタイミングに左右されることなく、常に一定の判断基準が保てます。


判断に時間を割くことがないため、生産性が向上する
ピープルアナリティクスを活用すると、主観をベースとした無駄な議論を生まないため、スムーズな判断が実現し、それにより生産性の向上も期待できます。

ピープルアナリティクス導入のメリット

ピープルアナリティクスの導入は、会社にさまざまなメリットをもたらします。ここでは、主なメリット3つを紹介します。


公平で客観的
ピープルアナリティクスの活用で、人事評価における人の主観を排除することにより、公平で客観的な判断が実現します。根拠に基づく説明により説得力が増し、従業員の理解や信頼獲得が期待できます。


スピーディー
個人の主観、直観などを排除し判断基準を明確にすることでプロセスがシンプルになるため、物事がスピーディーに展開します。また、判断基準が定量化されるため、スピーディーさだけでなく精度の高さもともないます。


広範な活用
ピープルアナリティクスの活用は、既存従業員の分析はもちろん、新規採用や異動、教育まで、人事領域に関わる課題に対し、あらゆる場面で応用が可能です。


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ピープルアナリティクスの実践

適材適所に配置されていきいきと働く従業員

ピープルアナリティクスは、具体的にどのように実践し活用すれば良いのでしょうか。人事領域における活用方法を紹介します。

データの収集と分析

ピープルアナリティクスの肝となるのがデータ収集と分析です。ただし、それらをおこなうためには、あらかじめ枠組みを作っておく必要があります。枠組みが何もない状態ではじめてしまうと、趣旨や目的にブレが生じ、思うような結果が得られません。

ピープルアナリティクスの活用

ピープルアナリティクスは、以下のような場面で効果を発揮します。ここでは、主な3つを紹介します。


ピープルアナリティクスを用いた採用
ピープルアナリティクスにより、既存社員のデータ分析をおこなうことで、今後の採用計画の検討がスムーズになります。自社の現状が明確になるため、今後、何を目的にどのような属性の人材を採用すべきかが具体化されるためです。採用の段階で、データに基づき人材の将来性が予測できるため、ミスマッチを起こすリスクも軽減されます。


ピープルアナリティクスによる人材活用
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を発揮します。タレントマネジメントとは、従業員の持合わせている経験やスキル、ノウハウを効果的に発揮できる人材配置や人材育成をおこなうことです。

ピープルアナリティクスにより、従業員の特性を踏まえながら最適な組織編成が実現するため、従業員にとって魅力的で居心地の良い環境が構築できます。従業員が自分の能力を最大限に発揮できれば、生産性や顧客満足が向上し、会社全体に大きな利益をもたらすことにもつながります。


ピープルアナリティクスによる離職予防
ピープルアナリティクスは、離職を防止し人材不足に陥るリスクを軽減します。現代は、働き方改革や少子高齢化により、人材が流動的になり、優秀な人材の長期保有が難しくなっています。新たな退職者を生む前に、過去の退職者データを用いて退職に至った原因の分析をおこなうことで、先手を打つ対策が可能となります。


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ピープルアナリティクスの採用事例

採用活動で使用するエントリーシートのイメージ

ピープルアナリティクスが、従来の人事考査と大きく異なる仕組みであることや、従業員と会社双方にメリットをもたらす仕組みであることが理解できても、いざ導入するとなると不安要素を思い浮かべてしまうかもしれません。そこで、実際にピープルアナリティクスを導入し、成果をあげている事例を紹介していきます。

エントリーシートの選考をAIでおこなうことで業務効率化に成功した事例

新卒採用で用いられるエントリーシートによる選考は、優秀な学生を獲得するための最初の重要なステップではありますが、人事担当者には大きな負担がのしかかります。この問題を改善するため、ある企業ではエントリーシートによる選考にAI、つまりピープルアナリティクスを活用したところ、70%以上の工数削減が実現したといいます。

応募者からの不満を緩和するために完全移行はしていないものの、以前と比べると格段に業務負担が軽減され、空いた時間を別の業務に有効活用できているとのことです。また、AIが選考をおこなうことで選考基準が一定に保てるため、公平な選考が実現できているといいます。

社内のハイパフォーマーや過去の採用基準のデータをもとに一貫性のある採用が可能になった事例

今まで明確な基準を設けず、人事担当者の経験や勘に頼りきった採用をおこなっていた企業では、ピープルアナリティクスを採用したところ、自社の現在地が理解でき、不足している労働力、必要な人材像が明確となったといいます。その結果、選考に一貫性を持ち、自社に本当に必要な人材を採用できるようになったそうです。


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ピープルアナリティクスを取り入れ人事を刷新

ピープルアナリティクスの採用は、企業と従業員、双方に大きなメリットをもたらします。会社や従業員の5年後、10年後の未来のためにも、ピープルアナリティクスの積極的な活用を進めていきましょう。

JTBベネフィットの「flappi(フラッピ)」は、ピープルアナリティクスの導入を検討している企業へ役立つサービスの提供をおこなっています。このツールではピープルアナリティクスに不可欠な人事データの収集や分析はもちろん、従業員一人ひとりの特性にあわせた最適なサービスの提案も可能です。ピープルアナリティクスを導入し、人事領域の基盤を整えたい場合、ぜひご検討ください。


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