人事データ分析の手法とは？必要項目や具体的な手順、活用事例も解説

近年、企業における人事データ分析の重要性がますます高まっています。しかし、「分析の手法がわからない」「今の分析方法が正しいか不安」という方は少なくないでしょう。

本記事では、人事データ分析の基本的な手法について、わかりやすくまとめました。人事データ分析の意味や活用するメリット、よくある課題、必要項目、企業の活用事例も紹介しています。

人事データ分析を活用してデータに基づいた意思決定を実現し、組織の成長と従業員満足度の向上につなげるヒントを得ましょう。

人事データ分析とは？

まずは人事データ分析の意味や実施する目的、重要視される背景について、詳しく見ていきましょう。

人事データ分析の意味について

人事データ分析とは、従業員に関するさまざまなデータを収集・整理し、統計的手法やデータ解析技術を用いて傾向や課題を明らかにする取り組みのことです。具体的には、勤怠情報、評価データ、離職率、研修履歴などの情報を組み合わせ、組織や人材の状態を客観的に可視化します。

これにより、感覚や経験に頼りがちな人事判断を、データに基づく意思決定に変えることが可能になります。近年はAIやBIツールの普及により、より高度で迅速な分析も行えるようになっています。

人事データ分析の目的

人事データ分析の目的は、組織課題を明らかにし、効果的な人材戦略を立案することです。従業員の離職やモチベーション低下といった問題を、データをもとに早期に把握し、改善につなげることができます。

人事データ分析は単なる記録管理ではなく、経営と人事をつなぐ戦略的手法としても欠かせません。

人事データ分析が注目される背景

人事データ分析が注目される背景には、労働市場や働き方の大きな変化があります。少子高齢化による人材不足や転職市場の拡大により、優秀な人材の確保・定着が企業にとって喫緊の課題となっています。

また、リモートワークの普及により従業員の状況を直接把握しにくくなったことも、データ活用の必要性を高めました。加えて、DX推進やクラウド人事システムの普及により、大量の人事データを容易に収集・分析できる環境が整ったことも追い風です。

これらの要因が重なり、従来の勘や経験に依存した人事管理から、データに基づくアプローチへのシフトが進んでいます。

人事データ分析を活用するメリット

人事データ分析を活用することで、企業は様々なメリットを得ることができます。分析を実施することでどのようなメリットが得られるのか、代表的なものを見ていきましょう。

意思決定の迅速化

人事データ分析を導入することで、意思決定に必要な情報を迅速に取得できるようになり、判断スピードが大幅に向上します。

従来は情報収集に時間がかかり、施策の実行が遅れるケースも多くありました。しかし、データを一元管理・可視化する仕組みを整えれば、リアルタイムで人材の状況や組織の課題を把握できます。

結果として、環境変化に柔軟かつ迅速に対応できる「機動力のある人事戦略」を実現できます。

人材配置の最適化

人事データ分析を活用することで、従業員一人ひとりのスキルや経験、適性を客観的に把握でき、組織全体の最適な配置につなげられます。

従来は上司の主観や過去の経験に依存することが多かった人材配置ですが、データに基づく分析を行うことで「誰をどのポジションに配置すれば最も成果を出せるか」を可視化できます。従業員の強みを最大限に発揮させることで、結果として組織全体の生産性向上が期待できるでしょう。

従業員の離職率改善

人事データ分析を行うことで、従業員が離職する要因を早期に発見し、改善策を講じることが可能になります。

例えば、勤怠データやエンゲージメント調査、評価履歴を組み合わせて分析すると、離職リスクの高い従業員の特徴や共通点を把握できます。これにより、フォロー体制を強化したり、働き方の改善施策を導入したりと先回りした対応が可能となるのです。

また、職場環境の課題をデータで明確に示せるため、経営層を巻き込みやすくなり、離職率の改善に向けた組織的な取り組みが進めやすくなるでしょう。

公平な人事評価の実現

従来の人事評価は、評価者の主観や職場環境に左右されやすいという課題がありました。人事データ分析を活用することで、従業員の成果や行動を定量的に把握し、客観的な評価基準を設けることができます。

例えば、業務成果やKPI達成度、研修参加状況など複数のデータを組み合わせることで、よりバランスの取れた評価が可能になります。これによって不公平感を軽減し、従業員の納得度やモチベーション向上につながります。

人事データ分析で必要な項目について

人事データ分析を効果的に進めるためには、従業員の基本情報や勤怠データ、評価や業績といった定量的な情報だけでなく、満足度や退職理由といった定性的なデータも欠かせません。

データ項目	項目例	活用例
基本情報データ	年齢、性別、勤続年数、所属部署	年齢分布やジェンダーバランスの確認、勤続年数による離職傾向の把握など
勤怠・働き方データ	出勤・退勤時刻、残業時間、有給休暇取得率、リモート勤務状況	労働時間の過多やワークライフバランスの偏りを可視化し、健康経営や働き方改革に活用
評価・業績データ	人事評価スコア、KPI達成度、営業成績、プロジェクト成果	成果に基づいた客観的な評価を行い、昇進・昇給判断や育成計画に反映
採用・配置データ	採用経路、選考評価、異動履歴、配置ポジション	採用チャネルごとの効果測定や適材適所の人材配置、キャリアパス設計に活用
教育・スキルデータ	研修参加履歴、資格取得、スキル評価	研修の効果測定やスキル不足の特定、適切なキャリア開発支援に役立つ
エンゲージメントデータ	社内アンケート結果、ストレスチェック、エンゲージメント調査	モチベーションや組織へのコミットメントを把握し、離職防止や職場環境改善に活用
退職・離職データ	退職理由、離職率、早期離職の有無	離職原因の特定や改善策の検討、定着率向上に向けた取り組みの基盤となる

これらの人事データを体系的に収集・分析することで、離職防止や適材適所の配置、評価制度の改善など、組織課題の解決につながります。

人事データ分析の手法とは？基本的な進め方

いざ人事データ分析に取り組もうと思っても、具体的な方法や進め方がわからず困ってしまうケースは珍しくありません。分析を体系的に進めるための基本的な手順について解説しますので、ぜひお役立てください。

1.分析の目的と課題を明確にする

人事データ分析を始める際には、まず「何を解決したいのか」「どのような成果を得たいのか」を明確にすることが重要です。目的があいまいなまま分析を進めると、データ収集や手法の選定が迷走し、実務に活かせない結果になりがちです。

例えば「離職率を改善したい」「採用の質を高めたい」といった課題を具体的に設定すれば、必要なデータや分析方法も自然と絞られていきます。課題設定は分析全体の方向性を決める基盤となるため、関係部門と共有しながら進めることが不可欠です。

2.必要な人事データを収集する

目的や課題を明確にしたら、それに対応する人事データを収集しましょう。収集対象は、基本的な従業員情報や勤怠データ、評価・業績データに加え、エンゲージメント調査や退職理由といった定性的な情報まで多岐にわたります。

重要なのは「課題解決に直結するデータ」を優先的に集めることです。不要なデータを大量に集めても、処理に時間がかかり効率が下がる恐れがあります。

また、複数の部門やシステムに分散している場合もあるため、連携体制を整えながら体系的に収集することが成功の鍵です。

3.人事データを前処理して基盤を整える

収集した人事データは、そのままでは分析に使えないケースが多くあります。欠損値や誤入力の修正、形式の統一、重複データの削除など「前処理」を行うことで、正確かつ信頼性の高い分析が可能になります。

また、必要に応じてデータをカテゴリ化したり、数値化できる指標を追加したりと、分析に適した形へ加工することも欠かせません。さらに、ツールや人事システムを活用すれば、データを一元管理しやすくなります。

4.分析手法を選定し実施する

基盤が整ったら、課題に応じた分析手法を選びましょう。例えば、離職要因の特定には相関分析や回帰分析が有効であり、人材配置の最適化にはクラスタリングや適性検査データの活用が役立ちます。

近年ではAIや機械学習を用いた予測モデルも取り入れられ、将来の離職リスクや人材の成長可能性を事前に把握することも可能です。重要なのは複雑な手法を使うことではなく、課題に最も適した手法を選ぶことです。

わかりやすく解釈でき、現場にフィードバックしやすい分析を実施することが成果につながるでしょう。

5.施策に反映して改善を繰り返す

分析結果は、実際の人事施策や経営判断に落とし込むことで初めて価値を持ちます。

施策を実行した後は、その効果を再度データで検証し、改善を繰り返すサイクルを構築することが重要です。これにより、人事データ分析は単なる一度きりの取り組みではなく、継続的な組織改善の仕組みとして機能します。

データに基づいたPDCAを定着させることが成功の鍵となるのです。

人事データ分析を活用する企業の事例

人事データ分析を実際に活用している企業の取り組みを知ることで、自社の人事戦略にも応用可能なヒントが得られます。実際の事例を通じて、分析活用の具体的なイメージをご紹介します。

株式会社ホテルニューアワジ

株式会社ホテルニューアワジでは、従業員の離職リスクを低減するため、AIを活用した人事データ分析を導入しました。

従業員の勤怠情報や評価データをもとに、離職傾向を予測し、リスクの高い従業員を特定。その後、個別のフォローアップや職場環境の改善を行うことで、離職率の改善を図っています。

若手社員がより輝く未来へ！データドリブンな施策✕AIで定着率改善にアプローチ

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2025.06.05

日鉄テックスエンジ株式会社

日鉄テックスエンジ株式会社では、従業員の多様なデータを統合し、AIを活用した人事データ分析を実施しています。

分析の結果、従業員のパフォーマンスやキャリアパスを可視化し、適切な人材配置や育成計画の策定が可能となりました。また、分析結果をもとに、組織の課題を早期に発見し、改善策を講じることで、組織全体のパフォーマンス向上に寄与しています。

手探りだった施策をデータドリブンに！現場の本音から組織課題を解決

左から：弊社代表 吉村、人事労政部 江波戸様、人事労政部 長﨑様日鉄テックスエンジ株式会社は、日本製鉄グループの”総合エンジニアリング企業”として、社会の発展に貢献されている企業です。リテンションマネジメントに取り組む中で、より有効な施策を...

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2024.05.14

ダイハツ工業株式会社

ダイハツ工業株式会社では、人事データの分析を通じて、従業員のエンゲージメント向上に取り組んでいます。

従業員の意識調査やフィードバックを分析し、職場環境の改善点を特定。その結果、従業員満足度の向上とともに、生産性の向上にもつながっています。

人事データ分析でよくある課題

人事データ分析を進める上では、担当者はさまざまな課題に直面するものです。ここでは、取り組む際に直面しやすい問題点を整理していきます。

データの質や量が不足する

人事データ分析の効果は、収集したデータの質と量に大きく左右されます。必要なデータが揃っていなかったり、誤入力や欠損が多い場合、分析結果の信頼性が低下し、正確な意思決定につなげることができません。

また、データが分散して管理されている場合や更新頻度が低い場合も、タイムリーな分析が難しくなります。質・量ともに十分なデータを確保するためには、システム連携やデータ管理ルールの整備が不可欠です。

社内に充分な分析スキルがない

人事データ分析を実施するには、統計知識や分析手法の理解といったスキルが求められます。しかし、こうしたスキルを持つ人材が不足しており、分析を開始しても誤った解釈や不十分な結果に終わるケースが少なくありません。

外部コンサルタントの活用や社内研修を通じたスキル向上、分析ツールの導入によって、スキル不足を補う取り組みが必要です。

分析結果を施策に活かせない

人事データ分析を行っても、その結果を具体的な施策に結びつけられなければ効果は限定的です。例えば離職リスクの高い従業員を特定しても、適切なフォローや配置調整が行われなければ改善にはつながりません。

課題は、分析結果をわかりやすく可視化し、現場や経営層に伝える仕組みが不足していることにあります。定期的な報告やダッシュボードの活用、分析結果に基づく施策のPDCAを回すことで、データ活用の効果を最大化できます。

人事データ分析で活用できるツールの例

人事データ分析の効率化や精度向上には、適切なツールの活用が欠かせません。人事データ分析に役立つシステムやツールの種類と特徴をご紹介しますので、参考にしてください。

離職予測や人材評価に活用できるAIツール

近年では、従業員の離職リスクや評価傾向を事前に予測するAIツールもあります。

過去の勤怠データや評価履歴、エンゲージメント調査などを学習させることで、個人ごとのリスクスコアや成長可能性を算出可能です。上手く活用することで早期にフォロー施策を打つことができ、離職防止や人材育成に活かせます。

また、人事評価の客観化やバイアス軽減にも寄与し、データに基づく意思決定を支援します。

人事データを一元管理できるHRIS

HRIS（Human Resource Information System）は、従業員情報を一元管理できるシステムです。

勤怠、評価、給与、研修履歴など、分散して管理されがちな人事データを統合することで、分析の効率化や正確性の向上につながります。さらに、リアルタイムで情報を更新・確認できるため、意思決定の迅速化にも貢献します。

データ可視化・分析を支援するBIツール

大量の人事データを視覚的に可視化し、傾向や課題を直感的に把握できるBI（Business Intelligence）ツールを活用するのも一手です。

グラフやダッシュボードで分析結果をわかりやすく提示できるため、現場担当者や経営層への報告もスムーズになります。さらに、フィルタリングやクロス集計機能により、多角的な分析が可能となり、離職予防や人材育成、配置最適化など、具体的な施策への反映を支援します。

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まとめ

本記事では、人事データ分析の基本的な手法について、わかりやすくまとめました。

人事データ分析は、従業員の情報を単なる記録として管理するのではなく、組織戦略に直結させるための強力なツールです。適切なデータの収集・整理と分析手法の選定により、人材配置の最適化や離職率改善、公平な評価の実現、意思決定の迅速化が可能になります。

また、HRISやBIツール、AIなどを活用することで、分析精度や効率を高めることもできます。今回紹介した企業事例のように、データを活用した施策の継続的な改善は、組織の競争力強化と従業員満足度向上に大きく貢献します。