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ピープルアナリティクス~Googleが注目する人事の問題解決手法~

ピープルアナリティクスの解説

ピープルアナリティクス~Googleが注目する人事の問題解決手法~

目次

    近年のテクノロジーの進化により、人事の領域でもデータ分析が主流になりつつあります。GoogleなどのIT企業では、人材データベースを構築して分析するピープルアナリティクスが人事の中心的な取り組みになっています。ピープルアナリティクスとはどのような取り組みなのでしょうか。

    ピープルアナリティクスがいま必要な理由

    ピープルアナリティクスが必要な理由

    いまピープルアナリティクスが注目されています。そこにはどのような背景があるのでしょうか。

    なぜいまピープルアナリティクスなのか

    ピープルアナリティクス浸透の最も大きな要因は、テクノロジーの進化です。これまでは人材に関するデータを集めることも分析することも簡単ではありませんでした。しかし、クラウド技術の発達によりPCの性能を気にせずに大量のデータの分析を行うことができるようになったのです。こうした技術的な背景をもとに、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による人事課題の解決

    ピープルアナリティクスを導入することで、これまでできなかった人事に関する問題を解決することができます。例えば採用業務。膨大な応募者の中から今までは自社に合う人材を人の目で探してきました。しかしピープルアナリティクスを使用すれば、条件にあう人材を分析して比較的容易に絞り込みを行うことができるのです。競争環境が激しい現代では、人材の採用と活用は重要な経営戦略の一つとなっています。そのため、素早く正確に人材データを分析できるピープルアナリティクスは、現代の企業に必要な取り組みと言えるでしょう。

    ピープルアナリティクスのメリット

    ピープルアナリティクスのメリット

    ピープルアナリティクスを使用することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。

    採用:属人的な判断を防ぐ

    採用領域では、属人的な判断を防いで本当に優秀な人材を採用できるというメリットがあります。ピープルアナリティクスでは、性格検査やSPIの結果を分析するとともに、社内の優秀人材のデータとマッチングさせて本当に優秀な人材だけを見つけだすことが可能です。これにより、属人的な判断による採用を排除することが可能になります。

    人材育成:適材適所な人員配置ができる

    これまでは人事や部門が独自に判断して人材配置を決めてきました。中には適性のない人材が能力と関係のない部署に配属され、パフォーマンスやモチベーションが低下するといったことが頻繫におきていたのです。しかし、ピープルアナリティクスを使用することでスキルデータを分析し、真の適材適所を実現することができるのです。

    適材適所を実現する適正配置について詳しく学びたい方は、 「【人材管理:人員配置編】人員配置のメリット・適切な手順や目的、ポイント」をご覧ください。

    組織開発:現状・課題を適切に分析できる

    近年は日本でも転職市場の活性化やジョブ型雇用の導入により、離職率の改善が注目されるようになってきました。従業員のエンゲージメントを高め、離職防止につなげるには早期の対策が必要です。ピープルアナリティクスでは人材のモチベーションデータをリアルタイムで分析して離職傾向を早期につかむこともできます。また分析したデータは、タレントマネジメントにも活用できます。

    タレントマネジメントについて詳しく学びたい方は 「事例から学ぶ「タレントマネジメント」導入法・人材育成のためのスキル管理」をご覧ください。

    大企業におけるピープルアナリティクスの導入方法

    ピープルアナリティクスの導入方法

    では、大企業ではどのようにピープルアナリティクスを導入すればよいのでしょうか。実際のステップを考えてみましょう。

    解決したい課題を考える

    まずはどのような取り組みであっても、目的と課題を考えることが重要です。ピープルアナリティクスは魔法の杖ではありません。例えば採用であれば優秀な人材を確保したい、人材育成であればスキルデータを見える化したいなど、様々な課題が考えられます。どのような課題を解決したいのかをまず考えましょう。

    収集するデータを決める

    解決したい課題を決めたら、現状分析ができるデータを決めます。例えば優秀な人材を採用したいのであれば、応募者の性格特性やパフォーマンスデータを集めるのは基本です。同時に、どのような人が優秀なのかを定義し、どのようなデータを集めればよいのかを決めます。このように単に関連するデータを集めるのではなく、必要なデータを定義してなるべく多くのデータを集めるのがよいでしょう。これからの人事では、人材データベース構築が必要不可欠です。

    人材データベース構築について詳しく学びたい方は、 「人材データベースとは?構築方法とおすすめソフトを紹介!」をご覧ください。

    データを切り口に沿って分析する

    データを分析するには切り口が必要です。例えば優秀人材候補を分析する場合、「この場合であれば優秀と言える」という軸を考えておきましょう。問題解決力が高い、モチベーションが高いといった軸を組み合わせていくと、データ分析のよい切り口となります。

    ピープルアナリティクスに便利なソフトウェア

    大企業では大量の人材データを扱うことになります。そのためピープルアナリティクスを導入するには、専用のソフトウェアがあった方がよいでしょう。最近ではクラウド型の分析システムも増えてきています。例えばクラウド人材管理システムのHRBrainでは、評価データなどから組織分析を行うタレントマネジメント機能を搭載しています。こうしたクラウド型のシステムは導入も容易で使いやすいため、ピープルアナリティクスを活用したいと考える企業にとって有効な選択肢となるでしょう。

    人事関連のシステムにについて詳しく学びたい方は 「人事評価システム徹底ガイド~導入方法から価格までご紹介〜」をご確認ください。

    また、ピープルアナリティクスの導入に役立つクラウド型システムの基礎知識についてさらに詳しく学びたい方のために 「人事評価システムを使うべき3つの理由」をご用意しているのでぜひご活用ください。

    ピープルアナリティクスの注意点

    ピープルアナリティクスの注意点

    ピープルアナリティクスは便利な反面、注意すべき点もあります。どのような点に注意すればよいのでしょうか。

    データの取り扱いに注意する

    まずは基本中の基本です。ピープルアナリティクスでは大量の個人情報を扱うため、データの取り扱いには注意しなければなりません。特に採用データや評価データなど、万が一流出すると取り返しのつかないことになるデータに関しては厳重管理をしましょう。具体的にはデータの参照権限を分ける、ログイン履歴を記録するといった方法です。データは会社の資産だと考え、大切に扱いましょう。

    データや分析結果にこだわらない

    近年のピープルアナリティクスでは、かなり正確な分析を行うことができるようになりつつあります。しかし、人間はまだまだデータでは測れません。本来、人間は無限の可能性を秘めています。あなたも遅咲きの経営者の話を耳にしたことはないでしょうか。また、分析結果はあくまでも現在のデータによるものです。将来的には現状とは異なる人材が必要になることもあります。データや分析結果がすべてではないことを理解しましょう。

    まとめ

    ピープルアナリティクスの基礎知識

    ここまでピープルアナリティクスについて解説してきました。ピープルアナリティクスは、人材データを収集・分析する便利なツールです。ピープルアナリティクスの進化により、これまで人事ではできなかったことができるようになってきています。これからますます、人事ではデータ活用・分析の流れが加速していくのではないでしょうか。

    人材管理・タレントマネジメント・ピープルアナリティクスをカンタン・シンプルに

    HRBrainはデータ分析とピープルアナリティクスを確かな成長につなげる人事評価クラウドです。

    HRBrainは、従業員の目標設定から評価までのオペレーションの全てをクラウド上のソフトウエアで効率化するサービスです。ピープルアナリティクスといった最新の人的資源管理手法をカンタン・シンプルに運用することができます。

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    HR大学 編集部

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