ピープルアナリティクスとは、従業員のデータやオフィスのデータを収集し、分析を行うことです。的確な分析を行えば、企業が抱える課題の解決に役立ちます。
従業員に関するデータに加えて、オフィスの状況に関するデータなども収集し、適切なフィードバックを行いましょう。
本記事では、ピープルアナリティクスとはどのようなものか、そのメリットや活用方法について紹介します。
目次
1. ピープルアナリティクスとは？その重要性を解説
近年話題になっているピープルアナリティクス（People Analytics）とは、人事に関する情報を分析し、意思決定に活用することを指します。情報を詳しく分析することで企業が抱える問題が可視化され、解決へと導く方法も見つかりやすくなります。
従来の人事評価には評価者の主観が入りやすいという難点がありました。人事担当者の経験や直感をもとに評価を行うと、ときに不公平感が生まれてしまうことがあります。
人事評価の内容をもとに企業の意思決定を行うシーンは多いものです。
例えば、採用の現場では、在籍する従業員の属性をもとに候補者を絞り込む場面があります。また、人事異動の際にも人事評価の内容が重視されます。
経験や勘を頼りに主観的な人事を続けると、ときに大きなミスマッチが起きることがあります。意思決定の際に従業員から不満が噴出し、モチベーションの低下や離職が起こる可能性も考えられます。
ピープルアナリティクスでは、従業員の属性やスキル、行動や働きぶりを細かく分析します。いつどこで働きどれだけの成果を上げているかに留まらず、誰とどんなコミュニケーションを取ったか、デスクをどのように配置しているか、いつ休憩しているか、どのような話し方をしているかといった情報も活用できます。
より生産性の高い従業員のデータを分析すれば、職場環境の改善に向けた施策を立てやすくなります。生産性の高いチームの従業員とそうでないチームの従業員のデータを比べるのも有効な方法です。
ピープルアナリティクスは職場の人間科学と呼ばれることもあります。ITテクノロジーを使って従業員の働きぶりや行動を詳しく記録すれば、科学に基づいた仔細な分析につなげられます。
2. ピープルアナリティクスを導入するメリット
ピープルアナリティクスは企業と従業員それぞれにメリットをもたらします。とくに、ピープルアナリティクスが企業にもたらすメリットは大きいものです。
ここからは、ピープルアナリティクス導入のメリットを考えていきましょう。
2-1. 従業員の納得を得やすくなる
人事評価にはどうしても評価者の主観が入ってしまうものです。ピープルアナリティクスを活用すれば、主観を排除し公平かつ客観的な判断を行えるようになります。
主観的な人事評価はときに、従業員の不満をあおることがあります。なかには、企業の評価方針に納得がいかないことがきっかけで離職する従業員もいるでしょう。
評価判断の根拠を示すことができれば説得力が生まれ、従業員の理解も得られやすくなります。従業員満足度を向上させ離職率を下げるという意味合いでも、ピープルアナリティクスは重要です。
2-2. 評価のスピード感が高まる
スピーディーに人事評価ができるようになるのもピープルアナリティクスの大きなメリットです。従業員の個別情報や評価内容があちこちに散在した状態が続くと、評価のプロセスに時間がかかってしまいます。
1つのシステムに情報をまとめることでプロセスがシンプルになり、評価がスピーディーに進みやすくなります。
また、個人の主観を排除して明確な判断基準をもとに評価できることも重要なポイントです。判断基準が定量化されていれば余計なプロセスがかからず、効率よく評価を行えます。
2-3. 異動配置や人材育成に役立つ
ピープルアナリティクスは異動配置や人材育成などさまざまな場面で活用できます。従業員に関する情報のデータ化や分析は、異動配置の際にも役立ちます。
従業員が得意とする業務や高いパフォーマンスを発揮できる部署を把握し、より適した配属先を決定していきましょう。
従業員のスキルや資格、パーソナリティといったデータをもとに育成プログラムを組むのも有効な方法です。分析内容に応じた人材育成を行うことで、その効果をさらに高めることが可能となります。
2-4. 採用活動にも有効
採用活動の際にも、自社のピープルアナリティクスを有効活用できます。
まずは業務において高いパフォーマンスを発揮している従業員のデータを分析しましょう。分析内容をもとに採用時の意思決定を行えば、よりよい人材を獲得しやすくなります。
採用の成功率を高めるポイントは、求職者の属性や志望動機、スキルや受け答えの内容と既存の従業員の分析情報を比較し、共通項を見つけ出すことです。共通する要素の多い求職者を選んで採用すれば、自社で活躍してもらえる可能性が高まります。
2-5. 離職率を下げられる
ピープルアナリティクスでは、退職した従業員のデータを分析することも重要です。退職の状況を確認すると、自社が抱える課題や問題が見えてくることがあります。
例えば、特定の部署で離職率が高い場合には、その部署へのフォローが必須となります。
また、従業員が離職する直前にコミュニケーションが減っているケースでは、コミュニケーションを増やす対策が有効です。ピープルアナリティクスをもとに効果的な対策を講じ、離職率を低下させましょう。
3. ピープルアナリティクスを活用するためのポイント
ピープルアナリティクスを効果的に実践するために、さまざまな観点からのデータ収集を行いましょう。
ここからは、ピープルアナリティクス活用のために着目すべきポイントやデータ収集の方法について紹介します。
1. 人材に関するデータを集める
ピープルアナリティクスには従業員に関するデータが必要不可欠です。従業員の年齢や性別、所属部署や役職、給与、勤怠などの基本データに加え、評価歴やスキルなどもデータ化していきましょう。
課題解決に適正な人材を選定する場面では、人材に関する仔細なデータがあれば便利です。
2. 行動に関するデータを集める
従業員の行動に着目してデータ収集を行うことも重要です。従業員が使用するカレンダー機能のシステムを使えば、業務時間や会議のタイミングなどを把握できます。
スマートフォンの使用状況から外出の状況を把握するのも効果的です。行動に関するデータを収集すれば従業員の仕事量がわかりやすくなり、評価にフィードバックできます。
3. オフィスに関するデータを集める
ピープルアナリティクスでは人材データに加えオフィスのデータも収集していきます。各部署のデスクの配置、会議室や休憩室の利用状況、エレベーターの利用状況など、さまざまなポイントに関するデータを収集しましょう。
オフィスの活用状況を把握すれば、どんな環境であれば作業効率が高まるのか、どんな設備が必要とされているのかといった分析に役立ちます。
4. ピープルアナリティクスで社内データを分析して課題解決に役立てよう
社内のあらゆるデータを集積し、分析を行うのがピープルアナリティクスの意義です。仔細な分析をすることによって企業が抱える課題が可視化されやすくなります。
専用システムを活用してデータを継続的に分析し、課題解決に役立てていきましょう。
