2024/09/17
人材育成エンゲージメントサーベイの分析方法は？活用事例・改善の施策例も解説
エンゲージメントサーベイは実施するだけでなく、その結果をどのように分析して効果的に活用するかが成功の鍵です。しかし、分析の仕方や活用方法がわからずお困りの方もいらっしゃると思います。
本記事では、エンゲージメントサーベイの分析方法について解説しています。サーベイデータを分析する重要性や注意点となるポイント、企業の事例も紹介していますのでぜひ参考にしてください。
持続的な成長を実現するため、エンゲージメントサーベイを分析してデータドリブンなアプローチを取り入れましょう。
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エンゲージメントサーベイとは？
分析方法やポイントを解説する前に、まずはエンゲージメントサーベイについて、おさらいしておきましょう。
エンゲージメントの意味
エンゲージメント（Engagement）とは、従業員が組織に対して持つ感情的なつながりやコミットメントを指します。具体的には、仕事への意欲や会社への愛着、職場環境に対する満足感などが含まれるでしょう。
エンゲージメントが高い従業員は自主的に業務に取り組み、組織の目標達成に積極的に貢献します。そのため、エンゲージメントは生産性向上や離職率の低減に直結し、組織にとって非常に重要な指標となっているのです。
エンゲージメントサーベイとは
対してエンゲージメントサーベイ（Engagement survey）とは、従業員のエンゲージメントレベルを測定するためのアンケート調査のことです。
エンゲージメントサーベイでは従業員の職場に対する満足度や、企業に対する信頼感、業務へのやりがいなどの質問を通じて、エンゲージメントの現状を把握します。得られたデータを基に、組織内の課題を特定して改善策を講じることができるため、組織の健全性向上や従業員満足度の向上に役立ちます。
エンゲージメントサーベイにおける質問項目の例や実施時の注意点については、以下の記事を参考にしてください。
エンゲージメントサーベイを分析する重要性
せっかくエンゲージメントサーベイを実施しても、調査結果を分析しなければ意味がありません。エンゲージメントサーベイの分析がなぜ重要なのか、以下の3つから掘り下げていきましょう。
- 組織課題を可視化して改善につなげる
- 従業員のモチベーションや離職リスクを早期に把握する
- データに基づいた戦略的な意思決定を行える
組織課題を可視化して改善につなげる
エンゲージメントサーベイの分析は、組織内で抱えている課題を明確にするための重要な手段といえるでしょう。
従業員が日常業務で感じている不満や改善が必要なポイントは、管理職や経営層に伝わりにくいことが多いものです。エンゲージメントサーベイを通じてデータとして収集することで、客観的に組織の問題点を把握できます。
エンゲージメントサーベイの結果を分析することで、具体的な改善策を講じるための基盤が整います。
従業員のモチベーションや離職リスクを早期に把握する
エンゲージメントサーベイを通じて、従業員のモチベーションの低下や離職リスクを早期に発見することが可能です。従業員が何に不満を抱いているのか、どのような理由でモチベーションが低下しているのかをデータで把握できるため、事前に対策を講じることができます。
特に優秀な人材の離職は企業にとって大きな損失となるため、サーベイを活用することで早めの対応が可能となり、離職率の改善につなげることができるでしょう。
データに基づいた戦略的な意思決定を行える
エンゲージメントサーベイの分析結果をもとに、企業はデータに基づいた戦略的な意思決定を行うことができます。主観的な判断ではなく従業員の声を反映したデータに基づくことで、より効果的な組織運営や人事施策の立案が可能になるのです。
例えば、従業員がどの部署で特にストレスを感じているか、どの施策が満足度を高めているかを理解することで、具体的な改善策を導き出せます。データドリブンなアプローチは、経営の精度を高めて組織全体のパフォーマンス向上に貢献します。
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従業員人数、離職者数などを入力することで年間の離職率を簡易に計算することができます。
無料ダウンロードエンゲージメントサーベイを分析する際のポイント
エンゲージメントサーベイで得たデータを分析する際、より人事戦略へ有効に活かすためのポイントがいくつかあります。
- サーベイデータを客観的に解釈する
- 定量データと定性データのバランスを考慮する
- データの時系列を比較してトレンドを把握する
- アクションプランに繋げる優先順位付けを行う
これらのポイントを参考に、自社の組織課題を改善につなげましょう。
サーベイデータを客観的に解釈する
エンゲージメントサーベイのデータを分析する際は、主観的な偏りを排除して客観的に解釈することが重要です。
サーベイデータを感情や先入観に基づいて解釈すると、誤った判断を下すリスクがあります。データを冷静に評価し、数値が示す傾向やパターンを正確に捉えることで、真の組織課題が浮き彫りになってくるでしょう。
また、外部の専門家やAIの視点を取り入れることで、よりバイアスの少ない分析が可能となり、効果的な改善策を見つけやすくなります。
定量データと定性データのバランスを考慮する
エンゲージメントサーベイの分析において、定量データと定性データのバランスを考慮することが大切です。
定量データは数値で表されるため、全体的な傾向や進捗を把握するのに役立ちますが、具体的な改善ポイントを見つけるには限界があります。定性データ（従業員の自由記述やコメント）を併せて分析することで、数値では見えない問題の根本原因や従業員の感情を理解することができます。
定量データと定性データのバランスを考慮した質問設計をすることで、より具体的で実行可能な施策が導き出されるでしょう。
データの時系列を比較してトレンドを把握する
エンゲージメントサーベイを分析する際、時系列でデータを比較してトレンドを把握するとより効果的です。
単発の調査結果だけでは、短期的な変動や一時的な要因に左右されやすくなってしまいます。過去のデータと比較することで、エンゲージメントの長期的な変化や改善状況を確認できます。
定期的にエンゲージメントサーベイを実施し、継続的な変化を追跡することで「どの施策が効果的だったのか？」「どこに新たな課題が発生しているのか？」を的確に把握できるようになるでしょう。
アクションプランに繋げる優先順位付けを行う
サーベイデータを活かすためには、分析結果に基づいたアクションプランの優先順位付けが重要です。
全ての課題を一度に解決しようとすると、リソースが分散され効果が薄くなる可能性があります。そのため、従業員エンゲージメントに最も大きな影響を与える組織課題を、優先的に解決することが重要です。
リーダーシップや職場環境、キャリアパスなど、エンゲージメントに強く関連する要素を基準に、最も効果的な施策を順番に実行していくことで、持続的な改善が期待できます。
エンゲージメントサーベイの分析方法
エンゲージメントサーベイの結果を分析するには、様々な分析方法が用いられます。主な分析方法・アプローチについて解説しますので、分析の仕方がわからなかった方はぜひ参考にしてください。
- サーベイデータの集計と基本的な指標の確認
- クロス集計で従業員属性ごとの傾向を分析
- 定性データを活用した具体的な課題の抽出
- サーベイデータの相関分析で課題と要因の関連性を探る
サーベイデータの集計と基本的な指標の確認
エンゲージメントサーベイの結果の分析を始める際、まずサーベイデータを集計し、基本的な指標を確認することが重要です。
集計には平均値や中央値、標準偏差などの統計指標を用いることで、従業員全体の傾向を把握できます。また、従業員満足度や仕事に対する意欲など、エンゲージメントに関連する主要な指標をチェックすることで、組織全体の現状を把握しやすくなるでしょう。
この段階で大まかな課題や問題点を特定し、次の詳細な分析に進む基礎を築きます。
クロス集計で従業員属性ごとの傾向を分析する
基本的な集計結果を得た後、クロス集計を行い、従業員の属性ごとの傾向を分析します。これにより、年齢や性別、部署、役職など、異なるグループ間でエンゲージメントに差異があるかを確認することが可能です。
例えば、特定の部署でエンゲージメントが低い場合、その部署に固有の課題が存在する可能性があります。クロス集計を活用することでより詳細な課題を発見し、特定の従業員層に向けたカスタマイズされた施策を策定することが可能になるでしょう。
定性データを活用した具体的な課題の抽出
サーベイの定量データだけでなく、定性データも重要な情報源です。自由記述欄や従業員のコメントからは、数値データでは捉えられない具体的な不満や提案が得られます。
定性データを分析することで、従業員が直面している具体的な課題や、改善が必要な領域をより深く理解できます。キーワードや共通のテーマを抽出する方法を用い、課題を体系的に整理することで、実効性のある改善策を立案する手助けとなるでしょう。
サーベイデータの相関分析で課題と要因の関連性を探る
エンゲージメントに関する課題とその要因を明確にするためには、相関分析を行うことが有効です。相関分析では、エンゲージメントの低下と他の要因との関連性を数値的に確認することができます。
サーベイデータの相関分析により、どの要因がエンゲージメントに強く影響しているかを特定でき、優先的に取り組むべき課題が見えてきます。関連性が高い要因を特定することで、より効果的な施策を策定することが可能になるのです。
エンゲージメントサーベイの分析結果の活用事例・施策例
オムロン株式会社
オムロン株式会社では、一人ひとりが個々の保有する情熱やスキルを最大限に発揮し、企業理念の実践に邁進できる環境作りを目指すため、2016年からエンゲージメントサーベイを実施しています。
通算5回目となる2022年度のエンゲージメントサーベイでは20,603名を対象に（回答率91％）、経営層並びに各職場でより良い職場環境作りに向けた、全社課題（業務効率性、パフォーマンスマネジメント）と固有課題の解決に向けた以下の施策が策定されました。
参考：従業員との対話 | ステークホルダー エンゲージメント | サステナビリティ | オムロン
味の素株式会社
味の素株式会社では、多様化するライフスタイルに合わせて労働環境を整備するため、「2020年までに働きがいがあると思う従業員の割合を80％にする」という目標のもと2017年からエンゲージメントサーベイを取り入れています。
約100社あるグループ会社の社員約33,000人に対してエンゲージメントサーベイを実施した結果から、以下の取り組みを策定しました。
参考：「働き方改革」で高まる”働きがい” エンゲージメントサーベイで分かったこと | ストーリー | 味の素グループ
SOMPOホールディングス株式会社
SOMPOホールディングス株式会社では従業員エンゲージメントの向上を図るため、MYパーパス（従業員一人ひとりの人生の目的）を起点とした施策に取り組み、エンゲージメントサーベイを推進して浸透度を分析しています。
従業員のホンネをAIが分析！ データに基づいた組織改善『HR pentest』
HR pentestは、退職者を中心とした従業員の本音から「現場で実際に何が起きているか？」を高い解像度で把握・分析することで、組織課題の解決や離職防止をサポートするツールです。自然言語解析AIに加えて、専任担当者によるサポートも付けることができます。
以下のようなお悩みを抱えている方は、ぜひ一度資料をダウンロードしてみてください。
- サーベイデータの分析の仕方がわからない…
- 退職者の本音の聞き出し方がわからない…
- 課題が不明瞭で施策がわからない…
- 給料が原因だと何もできない…
| 本音を引き出せる | ・エグジットインタビュー研修でスキルUP ・実務を通したトレーニング＆フィードバック |
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実際にHR pentestを導入した企業様の事例は、以下の記事を参考にしてください。
まとめ
本記事では、エンゲージメントサーベイの分析方法や重要性、ポイント、企業の活用事例について解説しました。
エンゲージメントサーベイの分析は、単に従業員の意見を収集するだけでなく、そのデータをもとに組織全体の課題を明確化し、適切な改善策を講じるために非常に重要です。サーベイ結果を客観的に解釈し、定量・定性データのバランスを考慮しながら、クロス集計や相関分析を行うことで、組織に特有の課題やその原因を深く理解することが可能になります。
さらに、業界平均との比較を通じて自社の立ち位置を把握し、優先順位をつけたアクションプランを策定することで、従業員エンゲージメントを向上させ、持続的な成長を実現できるでしょう。
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