ピープルアナリティクスとは何か
まずは言葉の意味と、人事の現場で何が変わるのかを整理します。ピープルアナリティクスは研究者だけの専門領域ではなく、すでに社内にあるデータを読み解いて意思決定を支える実務です。基本の考え方を押さえておくと、後の手法選びやツール選定で迷いにくくなります。
人事の意思決定をデータで支える取り組み
ピープルアナリティクスとは、従業員に関するデータを集めて分析し、採用や配置、育成、定着といった人事の判断に生かす取り組みを指します。日本語では人材データ分析や人事データ分析と呼ばれることもあります。扱う範囲は個々の従業員の経歴や能力、働き方から、部署単位の組織状態まで幅広く、経験や勘だけに頼っていた判断に客観的な根拠を加える点が特徴です。
目的は分析そのものではなく、人事施策の質を高めることにあります。例えば「入社三年以内の退職が続く部署に共通点はあるか」「次の管理職候補を偏りなく選ぶにはどの情報を見るべきか」といった問いから出発し、必要なデータを選んで検証します。問いが曖昧なまま集計を始めると、見栄えのよいグラフはできても打ち手にはつながりません。最初に解きたい課題を言葉にすることが出発点です。
従来の人事管理と何が違うのか
従来の人事管理は、給与計算や勤怠管理のように、決められた手続きを正確に処理することが中心でした。データは記録として残るものの、部署ごとの表計算ファイルや紙の書類に散らばり、後から傾向を読み解く用途にはあまり使われてきませんでした。ピープルアナリティクスは、この蓄積を分析できる形に整え直すところから始まります。
もう一つの違いは、過去の記録を振り返るだけでなく、先を見通す視点を持つ点です。何が起きたかを確認し、なぜ起きたのかを探り、これから何が起こりそうかを見積もります。さらに施策を実行した後に、同じデータで効果があったかを確かめる循環をつくります。この循環が回ると、人事の提案に根拠が伴い、経営層との議論も具体的になります。
分析に使う人材データの種類と集め方
分析の質は、手法よりも手元のデータで決まります。人事データは性質の異なるいくつかの層に分かれており、どの層まで整備できているかによって取り組める分析の範囲が変わります。ここでは代表的な三つの層と、収集段階でつまずきやすい点を整理します。
属性・勤怠・評価などの基本データ
土台になるのは、人事システムに登録されている基本データです。氏名や所属、役職、入社年月といった属性情報、労働時間や休暇取得状況などの勤怠情報、人事評価の結果や等級の推移、研修の受講履歴、給与の改定履歴などが含まれます。これらは日々の業務のなかで自然に蓄積されるため、新たな調査を行わなくてもすぐに使える点が利点です。
一方で、そのままでは分析に使いにくいことも珍しくありません。同じ部署名が年度によって別の表記になっていたり、評価制度の改定前後で点数の意味が変わっていたりするためです。分析を始める前に、部署コードや職種区分の対応表を作り、いつからいつまでのデータを同じ基準で比べられるかを確認しておくと、後の手戻りを減らせます。
エンゲージメントサーベイなどの意識データ
基本データだけでは、従業員が何を感じているかまでは分かりません。そこで併せて集めるのが、エンゲージメントサーベイや上司との面談記録、自己申告制度で提出されるキャリア希望といった意識データです。仕事へのやりがい、職場の人間関係、成長実感などを定期的に測ることで、数字の裏側にある理由を読み取りやすくなります。
意識データは回答者の協力があって初めて集まるため、設計には配慮が必要です。設問数が多すぎると回答率が下がりやすく、結果が一部の層に偏る恐れがあります。また、回答が評価に使われるのではないかという不安があると、本音が出にくくなります。何のために聞き、どう扱うのかをあらかじめ伝え、個人が特定されない形で集計する方針を示すことが欠かせません。
データ整備でつまずきやすい点
取り組みの初期にまず直面しやすいのは、分析手法ではなくデータの分断です。採用管理、勤怠管理、評価、研修といった仕組みが別々に導入され、従業員を識別する番号すら統一されていない状態は珍しくありません。この場合、まず全システムで共通の従業員IDを定め、名寄せの基準を決めることが最初の作業になります。
あわせて、どこまで細かく持つかも決めておきます。すべてを最初から統合しようとすると準備だけで長期化し、途中で目的を見失いがちです。最初に取り組むテーマを一つ決め、その検証に必要なデータだけを揃える進め方のほうが、成果が早く見えます。整備の過程で見つかった入力ルールの不備は、その都度現場と共有して直していきます。
ピープルアナリティクスの代表的な分析手法
分析には難易度と目的の異なる段階があります。いきなり高度なモデルを組む必要はなく、順を追って積み上げるほうが現場に受け入れられます。ここでは分析の四つの段階と、人事でよく扱われる代表的なテーマを紹介します。
記述・診断・予測・処方の四段階
分析は大きく四つの段階で整理できます。第一が記述で、離職率や残業時間の推移など、起きた事実を集計して可視化します。第二が診断で、部署や属性ごとに数字を比べ、差が生まれる要因を探ります。第三が予測で、過去の傾向から今後起こりやすい事象を見積もります。第四が処方で、どの施策を打つべきかを検討します。
第一段階と第二段階だけでも十分な発見が得られる場合は少なくありません。例えば残業時間と評価点の関係を部署別に並べるだけで、特定の職場に負荷が偏っている事実が浮かび上がることがあります。予測モデルは魅力的に見えますが、記述と診断の土台がないまま作ると、出てきた数値の妥当性を誰も判断できません。段階を飛ばさないことが定着への近道です。
離職予測や配置最適化などのテーマ
実務でよく取り上げられるテーマは、離職の予兆把握、採用選考の見直し、配置や後継者候補の検討、育成施策の効果測定などです。離職の予兆把握では、勤怠の変化やサーベイ回答の推移といった複数の情報を組み合わせ、支援が必要な部署や層を早めに見つけます。配置の検討では、経験職種やスキル情報をもとに候補者を広く洗い出します。
ここで注意したいのは、分析結果を個人への断定に使わないことです。予測はあくまで確率的な傾向であり、特定の従業員に退職のラベルを貼るための道具ではありません。結果は組織単位の課題発見や、面談の機会をつくるきっかけとして扱うほうが、現場の納得を得やすくなります。使い方の線引きを事前に決めておくことが重要です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料を取り寄せて、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でタレントマネジメントの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
AIを活用した人材データ分析でできること
近年はタレントマネジメントの仕組みにもAI（人工知能。人の判断を模した情報処理技術）が組み込まれ、人事データの扱い方が変わりつつあります。ただし万能ではなく、得意な処理と人が判断すべき領域があります。役割を切り分けて考えましょう。
予測モデルとマッチングの支援
AIが力を発揮しやすいのは、多くの変数を同時に扱う処理です。勤怠、評価、サーベイ、研修履歴といった複数のデータから、離職や活躍に関係しそうな組み合わせを見つけ出す作業は、手作業の集計では追いつきません。求人要件と社内人材のスキル情報を突き合わせ、これまで候補に挙がらなかった人を提示するマッチング支援も広がっています。
一方で、出力された結果をそのまま決定に使うのは適切ではありません。過去のデータに偏りがあれば、その偏りを学習した結果が返ってくるためです。例えば特定の属性が管理職に少ない状態を学習すると、同じ傾向を再生産しかねません。どのデータを学習に使ったのか、どの程度の精度なのかを確認し、最終判断は人が担う運用にします。
生成AIによる要約と分析の民主化
文章を扱う生成AIの普及により、これまで集計しにくかった情報も活用しやすくなりました。面談記録や自由記述のサーベイ回答、目標管理シートのコメントなどを要約し、頻出する話題を抽出する使い方です。数百件の自由記述を読み込む作業が短時間で済み、定量データだけでは見えなかった課題の輪郭がつかめます。
また、簡単な言葉で条件を伝えるだけで集計や図表を作れる機能を備えた仕組みも増えています。専門知識がない担当者でも自分で確かめられるため、分析が特定の担当者に依存しなくなります。ただし、面談記録のように機微な内容を含む情報を外部サービスへ渡す場合は、利用範囲や保存方法を社内規程と照らして確認する必要があります。
導入を成功させる進め方と注意点
最後に、実際に取り組みを始めるときの手順と、避けて通れない法令や倫理の論点をまとめます。技術より運用でつまずく例が多いため、体制づくりと社内への説明にも同じだけの時間を割く姿勢が求められます。
小さく始めて成果を示す手順
進め方は、課題の設定、データの準備、分析、施策の実行、効果の検証という流れが基本です。まず経営や現場が困っている論点を一つ選び、どの数値が改善すれば成功といえるかを先に決めます。次に必要なデータだけを集め、簡単な集計から検証します。最初の対象は一つの部署や職種に絞り、数か月で結果が見える範囲にとどめるのが現実的です。
体制面では、人事担当者だけで完結させないことが重要です。データの取り出しや統合には情報システム部門の協力が要り、結果の解釈には現場管理職の実感が欠かせません。小さな成功事例を社内で共有できれば、次のテーマに進むときの協力が得やすくなります。逆に大規模な基盤づくりから入ると、成果が見えないまま関心が薄れる恐れがあります。
個人情報の取り扱いと従業員への説明
人事データの多くは個人情報にあたるため、個人情報の保護に関する法律の枠組みを踏まえた運用が必要です。同法では、個人情報を扱う際に利用目的をできる限り特定することが求められ、取得したときはあらかじめ利用目的を公表している場合を除き、速やかに本人へ通知するか公表しなければならないと定められています。分析での利用が就業規則やプライバシーポリシーに書かれているかを確認します。
健康に関する情報は特に慎重な扱いが必要です。労働安全衛生法では、ストレスチェックを行った医師等は、あらかじめ本人の同意を得ないで検査結果を事業者に提供してはならないと定められています。ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会も人事データ利活用原則を公表しており、利用目的の明示や説明責任が原則に含まれます。何のために何を分析するのかを従業員に説明し、信頼を保つことが土台です。
人材データの蓄積と分析を支えるシステム
ここでは、記事で触れた基本データと意識データを同じ基盤に集め、可視化や分析まで行える製品を取り上げます。分析結果を配置や育成の検討につなげやすいかという観点で選びました。
タレントパレット
- シェアNo.1の「タレントマネジメントシステム」
- 人事と従業員にとって使いやすいデザインと操作性
- 人事評価や研修管理をはじめ、幅広い領域の「人事DX」を実現
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する「タレントパレット」は、人材データの一元管理と分析に対応したタレントマネジメントシステムです。人材データベースに蓄積した情報を自由に組み合わせて分析でき、ISO 30414に準拠した人的資本ダッシュボードで開示に用いる指標を確認できます。設問を自由に設定できるサーベイ機能や組織診断、ドラッグ＆ドロップで検討できる異動シミュレーションも備え、評価・育成・採用管理まで同じ基盤で扱えます。
カオナビ
- タレントマネジメントシステム「シェアNo.1」
- 人事・労務業務の効率化から戦略人事の実現まで
- 直感的に使えるUIで人事から現場まで定着
株式会社カオナビが提供する「カオナビ」は、顔写真を起点とした画面構成が特徴のタレントマネジメントシステムです。社員情報のデータベースを軸に、組織ツリー図や配置バランス図で人員構成を可視化でき、ダッシュボードやレポート機能で蓄積したデータを分析できます。1on1・面談記録や社員アンケート、パルスサーベイにも対応しており、意識データと基本データを併せて確認できます。AIによる目標・評価アシストやダッシュボード診断も用意されています。
アッテル （株式会社アッテル）
- 適性検査・サーベイ・人事データ統合で早期退職を予測
- 感覚人事から脱却し、採用力を強化する仕組みを構築
- 10万人超のデータとAI分析で活躍人材の傾向を可視化
Skillnote （株式会社Skillnote）
- 製造業の課題解決ノウハウを提供
- 導入実績250社超、産官学連携あり
- 現場に合わせた柔軟なサービス設計
まとめ
ピープルアナリティクスは、社内の人事データを分析して採用や配置、育成の判断を支える取り組みです。成果を左右するのは高度な手法ではなく、解きたい問いを定め、データを整え、記述と診断から段階的に積み上げる進め方にあります。AIは大量のデータを扱う場面で力を発揮しますが、最終的な判断は人が担うべきです。個人情報の取り扱いと従業員への説明を丁寧に行いながら、小さく始めて成果を確かめていきましょう。
