ピープルアナリティクスとは？メリット・デメリットや実施手順、おすすめの資格を解説！

ピープルアナリティクスとは、組織の人材や行動などのデータを収集・分析して、企業の課題解決や目的達成に活用することです。本記事では、ピープルアナリティクスとは何か、注目される背景やメリット・デメリットを踏まえて解説します。また、ピープルアナリティクスの実施手順や活用できるデータの具体例、導入におすすめの資格も紹介します。

1. ピープルアナリティクスとは？

ピープルアナリティクス（People Analytics）とは、人事に関する情報を収集・分析し、意思決定に活用することを指します。人事に係るデータを分析することで、企業の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。

ここでは、なぜピープルアナリティクスが注目されているのか、その背景や理由について紹介します。また、ピープルアナリティクス導入に役立つおすすめの資格についても解説します。

1-1. ピープルアナリティクスが注目される背景や理由

人事評価の内容をもとに企業の意思決定をおこなうシーンは多いものです。たとえば、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、人事異動にも人事評価の内容が重視されます。

しかし、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おこなうと、ときに不公平感を生む可能性があります。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。また、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。

近年では、AIやビッグデータ、クラウド、ブロックチェーンといったテクノロジーの発展が目覚ましいです。これらの技術をビジネスに用いれば、人事データを蓄積・分析・活用することができます。データを根拠に客観的に人事評価や人材配置などを実施することで、質の高い人事管理を実現することができます。このような背景・理由により、先端技術を活用したピープルアナリティクスが注目されています。

1-2. ピープルアナリティクス導入におすすめの資格

ピープルアナリティクスを導入するには、知識やノウハウが必要になります。ピープルアナリティクスに関するスキルを身に付けるため、資格取得を推奨するのも一つの手です。ピープルアナリティクスに関連した資格の一つに「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」の提供する「人事データ保護士（HR DATA Protection Expert）」があります。人事データ保護士の資格を取得することで、人事データの保護と利活用に関するスキルを習得することができます。

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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。ここでは、ピープルアナリティクスを導入するメリットについて詳しく紹介します。

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。主観的な人事評価は、不公平を生み、従業員の不満につながる恐れがあります。なかには、企業の評価方針に納得がいかないことをきっかけに離職を検討する従業員もいるかもしれません。

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おこなうことができるようになります。評価判断の根拠を示せば、説得力が生まれ、従業員の理解も得られやすくなります。従業員の人事評価に対する満足度を向上させ、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といえます。

2-2. 評価のスピード感が高まる

従業員の個人情報が紙やエクセルで、部署やチームなどに散在していると、情報共有に時間を要し、評価のプロセスに時間がかかってしまいます。ピープルアナリティクス導入により、人事情報をデータで管理することで、情報共有をスピーディーにおこなうことが可能です。また、リアルタイムで情報を更新したり、過去の情報と比較したりもできるので、人事評価の質も高めることができます。

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を導入すれば、従業員の基本情報だけでなく、行動やコミュニケーションなどの情報も収集することができます。数多くの情報を基に、分析して、人事異動をおこなったり、育成プログラムを開発したりすれば、異動配置や人材育成の質も高めること可能です。

2-4. 採用活動にも有効

ピープルアナリティクス導入により、社内で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、適正な採用モデルを作成することができます。ピープルアナリティクスにより作成した採用モデルと、求人応募者の属性やスキルなどを比較することで、効果的な採用活動をおこなうことが可能です。また、データ比較などは自動化できるので、業務負担を減らし、効率よく採用活動を進めることができます。

2-5. 離職率を下げられる

従業員の考えていることや感じていることは、可視化するのが難しく、正しく把握しにくいです。ピープルアナリティクスを導入すれば、人材や行動、オフィスなどのデータを収集し、分析することで、従業員の抱えている課題や問題点を発見できる可能性が高まります。

たとえば、ピープルアナリティクスにより、コミュニケーションが少ない従業員ほど、エンゲージメントが低いという結果が出れば、社内SNSやチャットツールを新たに導入するなど、データを基に対策を検討することができます。これにより、従業員満足度を改善し、離職率を低下させることが可能です。

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3. ピープルアナリティクスを導入するデメリット

ピープルアナリティクスは正しく導入しなければ、デメリットが生じるケースもあります。ここでは、ピープルアナリティクスを導入するデメリットについて詳しく紹介します。

3-1. 成果が出るまでに時間がかかる

ピープルアナリティクスを導入しても、すぐに結果が出るとは限りません。ピープルアナリティクスを実施するには、人材や行動などのデータをきちんと収集しなければなりません。データが少ないと、正しい結果を出せない可能性があります。また、ピープルアナリティクスのノウハウは、実行と改善を繰り返すことで、徐々に蓄積されていきます。そのため、ピープルアナリティクスを導入する場合、長期的な取り組みになることを理解しておきましょう。

3-2. 分析にはスキルが必要になる

ピープルアナリティクスを導入し、数多くの人事データを蓄積できたとしても、活用するスキルがなければ、施策の実施に移行することができません。このように、ピープルアナリティクスを実施するには、データを利活用するスキルが必要になります。社内にデータサイエンティストなどの専門家がいない場合、外部から採用したり、リスキリングにより自社の人材を育成したりするのがおすすめです。

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3-3. 正しく運用しなければミスリードにつながる

ピープルアナリティクスにより、収集・分析したデータを誤って解釈すると、間違った意思決定をおこなってしまう恐れがあります。たとえば、データの属性がほとんど40代以上の管理職なのにも関わらず、その結果を20代の新卒社員に当てはめて考えることなどが挙げられます。このように、ピープルアナリティクスは使い方を誤ると、デメリットにつながる可能性があるので注意が必要です。

4. ピープルアナリティクスを導入する際の注意点

ここでは、ピープルアナリティクスを導入する際の注意点について詳しく紹介します。

4-1. データの信頼性を担保する

ピープルアナリティクスを実施するにあたり、データの信頼性が何よりも重要です。作為的に収集されたデータを用いたり、誤差の大きい測定方法を使用して集められたデータを利用したりすると、正しい結果が得られません。データの信頼性に注意し、再現性を担保できるように、情報の収集・分析・活用をおこないましょう。

4-2. セキュリティリスクに注意する

ピープルアナリティクスを実施する場合、従業員の個人情報を取り扱うことになります。収集・分析・活用それぞれの段階で、外部に情報が漏洩するような事態が生じると、社会的信用の問題に発展する恐れがあります。事前にセキュリティに関するルールを定め、その範囲でデータを利活用するようにしましょう。

4-3. 結果のフィードバックを実施する

ピープルアナリティクスを実施する場合、アンケートの回答、個人情報の提供など、従業員の協力が必要になります。そのため、ピープルアナリティクスの実施後、どのような結果が得られたのかをきちんと従業員にフィードバックするようにしましょう。フィードバックがなければ、何のためにデータを提供しているかわからず、不信感を持つ従業員が発生してしまう可能性もあります。

5. ピープルアナリティクスの実施手順

ピープルアナリティクスを実施する場合、あらかじめ手順を理解しておくと、スムーズに実施することができます。ここでは、ピープルアナリティクスの実施手順について詳しく紹介します。

5-1. 目的を明確にする

まずはピープルアナリティクスを導入する目的を明確にしましょう。「従業員エンゲージメントを改善したい」「人事評価の精度を高めたい」「人材配置の質を向上させたい」など、企業によって人事に関する課題はさまざまです。あらかじめ目的を定めることで、どのようなデータを収集すべきかが明確になります。

5-2. データを収集する

ピープルアナリティクスを実施するには、人事データの収集が不可欠です。目的にあわせて、必要なデータを適切な方法で収集しましょう。なお、先に収集できているデータから目的を定めるという方法もあります。積極的にデータを収集するためには、アナログ的な作業を減らし、ITツールなどを用いて業務を電子化していくことが推奨されます。

5-3. データを分析する

データを収集できたら、課題解決や目標達成のため、実際に分析しましょう。この際、あらかじめ仮設を立てておくと、ゴールをイメージしながら分析できるため、スピーディーに分析業務を進めることができます。ただし、仮説通りにならないからといって、データを書き換えると、根拠が失われ、正しい結果が得られなくなるので絶対にしないようにしましょう。仮説通りにならなかったら、なぜそのような結果になったのか、再度分析してみることが大切です。

5-4. 施策を検討・実施する

データを分析した結果を基に、課題解決や目標達成のための施策を検討し、実際に実施してみましょう。この際に、協力してくれた従業員に対して、結果のフィードバックもきちんとおこなうことが大切です。

5-5. 評価・改善をおこなう

施策を実施したら、効果検証をおこない、改善策を計画しましょう。想定しているような結果が出ないこともよくあります。このような場合、なぜ効果が出なかったのか原因を追究し、再度データを収集・分析して、施策を実施してみることが大切です。実行と改善を繰り返すことで、ノウハウが蓄積され、効果が出やすくなります。

6. ピープルアナリティクスに活用できるデータの例

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データ収集をおこなうことが大切です。ここでは、ピープルアナリティクスに活用できるデータの具体例を紹介します。

6-1. 人材データ

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、役職などの基本データに加え、評価歴やスキルなども利用することができます。

6-2. 勤怠データ

勤怠データとは、従業員の出社時間や退社時間、休憩時間、休日などの勤務状況に関する情報のことです。勤怠データとパフォーマンスを結び付ければ、労働時間と成果の関係性を見つけ出すことができるかもしれません。勤怠データを上手に収集するには、勤怠管理システムの導入がおすすめです。

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6-3. 行動データ

従業員の使用しているメール機能やカレンダー機能などから、行動データも収集することができます。行動データを活用すれば、社内の従業員の特性や傾向を発見することができるかもしれません。

6-4. オフィスデータ

人材に関するデータだけでなく、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のオフィスに関するデータも、ピープルアナリティクスに活用することができます。オフィスデータを活用することで、どのような環境であれば作業効率が高まるのか、どのような設備が必要とされているのかを把握することが可能です。

6-5. 端末データ

PCやスマートフォン、タブレットなどの端末データも、ピープルアナリティクスに役立ちます。端末から位置情報や検索履歴、アプリの使用時間などを収集することで、従業員がどのようなことに興味を持っているか、効率化できる部分はないかなどを探すことができます。

6-6. 認知データ

認知データとは、アンケートなどで自己申告によって得られる主観的なデータのことです。従業員が考えていること、感じていることを可視化するために、認知データを活用することができます。ただし、認知データの収集には、従業員の負担がかかることもあるので注意が必要です。

6-7. コミュニケーションデータ

近年では、ビジネスチャットや社内SNSなどのコミュニケーションツールを使用する企業も増えています。このようなツールから、コミュニケーションデータを収集して、ピープルアナリティクスに利用することも可能です。ただし、プライバシー情報も含まれるので、従業員の同意を得たうえで、データの収集・分析・活用をおこないましょう。

7. 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

テクノロジーの発展により、人事データを利活用するピープルアナリティクスが注目されています。ピープルアナリティクスを実施するには、専門的なスキルやITツールの導入が必要になります。人事管理を効率化したり、競合優位性を獲得したりするためにも、ピープルアナリティクスの導入を検討してみましょう。