上場企業における人的資本の情報開示が義務化されたことを背景に、自社の人事データを正しく管理し活用することの重要性が高まっています。
しかし、人事データをとりあえず集めたが、その後の効果的な分析ができずにいる企業がとても多いのではないでしょうか。
今回は、株式会社リクルートマネジメントソリューションズのHR Analytics & Technology Lab 所長である入江さんに取材を実施。
集めた人事データだけに頼るのではなく、科学的知見や実践知など多様な「エビデンス」を活用することが大事だと話す入江さんに、人的資本経営の実現可能性を高めるための人事データ活用術について詳しくお話を伺いました。
後編では、エビデンスの1つである人事データの活用実態について、実際の調査結果から紐解きます。（前編はこちら）
入江 崇介（いりえ しゅうすけ）氏株式会社リクルートマネジメントソリューションズ
HR Analytics & Technology Lab 所長
2002年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻にて修士課程（学術）修了後、新卒入社。アセスメント、トレーニング、組織開発の商品開発・研究に携わり、現在は人事データ活用や、そのための測定・解析技術の研究に従事する。一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会上席研究員。日本学術会議協力学術研究団体人材育成学会常任理事。昭和女子大学非常勤講師。
エビデンスの1 つである人事データ活用の実態
入江氏：データ活用が進んでいるかどうかは、業界の相性も関係しているように思います。元々データを見る機会が多いIT業界では、データを使うカルチャーが既にあるため取り組みやすい。
一方で、人事はデータを活用したくても、1人1台PCを持っているような職場だけではないので、そういった企業ではサーベイに回答してもらうだけでも大変です。このような場合は、データを扱う土台づくりやカルチャーの醸成から入らなければなりません。
人事データ活用に関する実態調査の結果からわかること
入江氏：今、開示が求められているエンゲージメントやストレスチェックといった指標については、数値化が進み始めていると思います。しかし、定量化しにくい指標については、まだ測定は遅れています。
また、弊社で実施した調査によると、人事データ活用においては本社人事と部門人事の間での意識の違いも見ることができます。
人事に関するモニタリング・成果指標（役割別）
「【2023年】人事データ活用に関する実態調査」より図表を引用
本社人事は社員全体の生産性向上や多様性といった部分まで把握していると回答しているのに対し、現場で働く部門人事は必ずしもそこに注力しているわけではありませんでした。
部門人事は、より自分たちに身近な社員の働きがいや健康状態を把握することで、最適な人員配置や離職懸念に関する情報を把握したいと考えているのでしょう。人事と言っても、立場や役割によってギャップはあるということです。
人事データ活用場面（役割別）
「【2023年】人事データ活用に関する実態調査」より図表を引用
「ストレスマネジメント」については、本社人事も部門人事も人事データ活用の取り組みを進めていると回答しています。これに続いて、「従業員のエンゲージメント・働きがいの実態把握」「成果を上げている管理職・一般職社員の特徴把握」「従業員のスキル・能力の把握」といった回答が高くなりました。
しかし、取り組んではいるが、あまり効果的な施策として落とし込むことができていないケースは多いと思います。
ハイパフォーマーのデータを分析し活用したいという話はよく聞きますが、パフォーマンスを測る指標の定義が難しく、体系的な取組事例はあまり聞きません。
業務の成果が仕事内容や上司との相性といった周辺情報に左右されてしまっていたり、そもそも古い企業だと昇進スピードに差が付かなったりもしますので、各社悩んでいるような状況ではないかと思います。
また、社員の行動特性を捉えるために360度評価を実施している企業も多いですが、全て高く評価される人と全て低く評価される人に分かれてしまい、凹凸が分かりにくいケースもしばしばです。分析しても、どの行動が特に重要かまで見極めることはなかなかできていない可能性があります。
人事データ活用の役立ち度（役割別）
「【2023年】人事データ活用に関する実態調査」より図表を引用
こちらの回答では、人事データ活用が「人事業務の効率化」に役立つと回答する方が多くなっていることがわかります。しかし、まだ従業員経験の質が向上されることには役立てられていません。
各企業が人事データ活用について感じている限界
ー各社はどのような点に人事データ活用の課題を感じているのでしょうか。
入江氏：やはり取得した人事データが実態と乖離してしまう可能性があるので、定性的な情報との組み合わせが必要になる点です。
人事データ活用の課題に関するコメント ＜自由記述より抜粋＞
「【2023年】人事データ活用に関する実態調査」より図表を引用
私としては、追加でヒアリングが必要になることはポジティブに捉えています。単純なデータだけで物事を判断しない方が良いと思っているからです。
ただし「本音で入力してくれるかが不安」といった社員との関係性を課題に感じている場合は、しっかり社員と対話をしなければならないと思います。
たとえば360度評価を実施する場合に、「育成のため」であれば率直に回答してもらえるかもしれませんが、「評価のため」だと高くずれてしまう可能性があります。こういった社員の方が本音で回答できるような仕掛けやガイドは必要だと思います。
必ずしも人間の感情が定量化できないわけではありません。普通に会話していても、自分のバイアスで相手のことをしっかり見れないこともあるでしょう。定量的なデータと定性的な情報を組み合わせていくことが必要だと思います。
その他で「社員育成の成功事例は100人いれば100通りあってうまく数値モデル化できない」といった回答がありますが、モデルは平均的な傾向でしかなく、それに合わない人も当然一定いることでしょう。そのため、オーダーメイドで対応することも必要な部分だと思います。
人事データ活用を目的化してはいけない
ーありがとうございました。最後に、人事データ活用を進める上で入江さんが最も大事だと考えているポイントについて教えてください。
入江氏：とりあえずデータを集め、その後で何かしら活用できないか考えるのは、本質的ではありません。自社にとって解決すべき人事課題に対してどのようにアプローチすれば良いかしっかり考えることが大事だと思います。
別にデータを取らなくても良いのであればデータ活用しなくても良いです。
たとえば、これまで事務的な仕事をしていた方々に営業に異動してもらうとします。その方々の営業適性を過去の人事データから評価する必要はあるでしょうか。事務的な仕事やってた人が営業にキャリアチェンジするのであれば、データ分析にお金を使うよりも、営業に関する意識やキャリアの研修を実施してあげた方が効果的であるかもしれません。
自社の課題が何かをしっかり考えて施策を打つ。その上でデータ分析をした方が良ければ、データを活用していくのが良いと思います。
また、初めから複雑なデータを使おうとすると、集めるのも解釈するのも難しいです。特に行動データは簡単に使えないと思いますので、意識調査のような使いやすいものから始めていくことが大事だと思います。少しずつデータに触れる中で、少しずつ自分たちが成長していくような形でデータ活用を進めていただければと思います。
