ピープルアナリティクスとは？進め方やよくある課題、企業事例も解説

近年、採用から育成、離職防止といったあらゆる人事領域で、データに基づいた意思決定が求められています。その中で注目されているのが、ピープルアナリティクスです。

本記事では、ピープルアナリティクスの意味や重要視される背景から、導入で得られるメリットや基本的な進め方についても解説しています。ピープルアナリティクスを推進する際のよくある課題、企業の成功事例も紹介していますので、ぜひお役立てください。

ピープルアナリティクスとは？

ピープルアナリティクスという言葉は耳にしたことがあるものの、詳しい意味やなぜ注目されているのかはご存知ない方も多いと思います。まずは以下の項目から、ピープルアナリティクスを紐解いていきましょう。

ピープルアナリティクスの意味

ピープルアナリティクスとは、従業員に関する多様なデータを収集・分析し、組織課題の発見や人材戦略の改善につなげる手法を指します。

具体的には、勤怠や人事評価、スキルデータ、エンゲージメント調査結果などを統合し、統計的・科学的に解析します。解析を経て、離職リスクの高い社員を早期に把握したり、成果を上げる人材の特性を明確化することが可能です。

従来の経験や勘に頼った人事判断を、データに基づく客観的な意思決定へと進化させられる点が最大の特徴と言えるでしょう。

ピープルアナリティクスが重要視される背景

近年、少子高齢化による労働力不足や人材の流動化が進む中で、企業は従業員の採用・定着・育成により戦略的に取り組む必要があります。そのため、従業員データを活用した科学的な人事手法としてピープルアナリティクスが注目されています。

また、リモートワークの普及により、従業員の働き方やモチベーションを可視化する必要性も高まっています。さらに、エンゲージメントや心理的安全性など、目に見えにくい要素を数値化できる点も重要です。

人材を競争優位性の源泉とする企業にとって、ピープルアナリティクスは不可欠な取り組みとなりつつあります。

ピープルアナリティクスの資格について

ピープルアナリティクスに特化した国家資格はありませんが、実務に役立つ民間資格や講座が存在します。代表的なものに、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認定プログラムや、データ分析スキルを学べる統計検定・HRテクノロジー関連講座があります。

ピープルアナリティクスに取り組む4つのメリット

ピープルアナリティクスは、従業員データを活用して組織課題を可視化し、経営判断に役立てる手法です。導入することで得られるメリットは多岐にわたり、人材活用の最適化や組織の成長を支える大きな力となります。

ピープルアナリティクスで得られる具体的なメリットについて、詳しく見ていきましょう。

1.離職防止と優秀な人材の定着化

ピープルアナリティクスを活用することで、従業員の離職リスクを早期に把握し、適切な対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結果を分析することで、モチベーション低下や過度な業務負荷の兆候を見つけ出せます。その結果、従業員のフォローアップや職場環境の改善を通じて、優秀な人材の離職を未然に防ぎ、定着率の向上に直結するのです。

人材の流出防止は生産性の向上だけでなく、採用コスト削減にもつながる重要なメリットです。

2.戦略的な採用計画の実現

採用活動においても、ピープルアナリティクスは大きな力を発揮するでしょう。

自社で活躍している人材のスキルや特性をデータ化することで、どのような候補者が成果を上げやすいかを可視化できます。その結果、求人要件の明確化や面接評価の基準づくりが可能となり、採用の精度が高まります。

さらに、採用後の活躍度や定着率も予測できるため、中長期的な視点で戦略的な採用計画を立てることも可能です。

3.人材配置の最適化

従業員のスキルや適性、パフォーマンスの傾向を分析することで、人材を最も力を発揮できる部署やポジションに配置することが可能になります。

従来は上司の経験や勘に依存していた配置判断も、ピープルアナリティクスを用いることで客観的かつ合理的に行うことが可能です。その結果、社員のモチベーション向上やチーム全体の生産性改善につながります。

また、将来的なリーダー候補を早期に発掘することも可能となり、組織の持続的な成長を支える人材育成にも役立つでしょう。

4.人事評価に対する納得感の向上

人事評価は従業員のモチベーションやエンゲージメントに大きく影響しますが、評価基準が不透明だと不満や不信感を生みやすいものです。

ピープルアナリティクスを活用すれば、勤務態度や成果データ、スキル発揮度など客観的な指標を評価に反映でき、公平性を担保できます。その結果、従業員が「努力が正しく評価されている」と感じやすくなり、納得感や信頼感が高まります。

評価に対する理解が進むことで、社員の自己成長意欲や組織へのロイヤリティ向上にもつながるでしょう。

ピープルアナリティクスの基本的な進め方

ピープルアナリティクスを活用するには、単なるデータ収集だけでなく、明確な目的設定と適切なプロセス設計が欠かせません。どのようにして取り組むべきなのか、基本的な進め方について解説します。

1.目的と課題を明確化する

ピープルアナリティクスを成功させるには、まず「何を解決したいのか」を明確にすることが重要です。離職率の低下、採用の質向上、評価の公平性強化など、目的を定めることで必要なデータや分析手法も具体化されます。

目的が曖昧なままでは分析結果を活かせず、施策も効果が出にくいため、最初の設計段階で課題を絞り込むことが成功の鍵となります。

2.必要なデータを収集する

目的が明確になったら、それに必要なデータを収集します。勤怠記録、人事評価、アンケート、スキルデータなど、社内に眠っている情報を整理することから始めましょう。

場合によっては外部データの活用も有効です。重要なのは、データが分散していたり欠損が多かったりすると精度が下がるため、統合やクリーニングといった前処理を丁寧に行うことです。

3.データを分析し仮説を検証する

収集したデータを基に、統計分析や機械学習を用いて傾向や相関を見つけ出しましょう。

分析結果はあくまで可能性を示すものなので、実務と照らし合わせて妥当性を確認することが重要です。データに基づく仮説検証を繰り返すことで、より精度の高い人事施策につながります。

4.施策を実行し効果を測定する

分析結果から導き出した改善策を、実際の人事施策として実行します。

実行後は、施策が想定通りの成果を上げているかをデータで測定する必要があります。数値で効果を可視化することで、成功要因や課題を把握でき、次の改善につなげやすくなるでしょう。

5.改善を繰り返し継続的に活用する

ピープルアナリティクスは一度の分析で終わるものではなく、改善を繰り返すことで成果が積み重なります。

施策を実施しても外部環境や従業員の状況は変化するため、定期的にデータを更新し、再度分析・検証を行うことが不可欠です。小さな改善を継続的に積み重ねることで、組織全体のパフォーマンス向上や人材戦略の精度向上につながり、企業文化として定着させることが可能になります。

ピープルアナリティクスの推進でよくある課題

ピープルアナリティクスを進める際、現場との連携や組織文化との整合性など、実際の運用には多くの壁が存在します。どのような課題が存在するのか、特に多いものについて詳しく見ていきましょう。

分析スキルや人材の不足

ピープルアナリティクスを推進するには、統計やデータ分析の知識に加え、人事領域の理解も必要です。しかし多くの企業では、これらを兼ね備えた人材が不足しているのが現状です。

外部コンサルタントに依頼するケースもありますが、社内にノウハウが蓄積されにくいという課題があります。そのため、データサイエンスに長けた人材の育成や、HR領域に特化したツールの導入が求められるでしょう。

従業員のプライバシーへの配慮

従業員データを扱うピープルアナリティクスでは、プライバシーの保護が欠かせません。

過度なデータ収集や不適切な利用は従業員の不信感を招き、組織全体のエンゲージメントを下げる可能性があります。また、個人情報保護法や労働関連法規に違反しないよう、法的リスクにも注意が必要です。

分析にあたっては匿名化や集計データの活用を徹底し、社員に対しても「データは何の目的で利用されるのか」を明確に伝えることが求められます。

分析結果を施策に結びつけられない

せっかく人事データを分析しても、それを具体的な施策に落とし込めなければ意味がありません。多くの企業では、分析結果を報告書で止めてしまい、現場の行動変革につながらないケースが見られます。

例えば「離職リスクが高い層が判明した」だけで終わってしまうと、対策が実行されず成果も出ません。分析結果を人事施策に結びつけるためには、経営層や現場部門と連携し、実行可能なアクションプランを策定することが不可欠です。

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ピープルアナリティクスに取り組む企業の事例

実際にピープルアナリティクスを導入して、成果を上げている企業は増えています。成功事例に触れることで、自社での活用イメージを具体的に描くことができるでしょう。

企業事例1：LINE

LINEでは、頻繁な人事異動に伴いデータ活用を効率化するため、人事DBやダッシュボードを構築しました。これにより社員情報を即座に可視化し、業務効率と意思決定の精度を向上させています。

さらに新人向けオンボーディング調査では、入社初期のネガティブ傾向が長期的な定着課題につながることを発見。データ分析から「早期支援の重要性」を明確化し、社員の適応と定着を支援する取り組みに活用しています。

企業事例2：Google

Googleは「人事の意思決定はデータに基づくべき」という理念のもと、ピープルアナリティクスを積極的に推進しています。代表的な事例として、採用面接での「なぞなぞ問題」が業績と無関係と判明し廃止されました。

これにより、公平かつ効率的な採用基準を再構築。さらに、働きやすさやリーダーシップ要因なども科学的に分析し、組織改善へとつなげています。データを軸にした文化が、人材戦略の根幹を支えています。

企業事例3：ソフトバンク

ソフトバンクは2018年にピープルアナリティクスチームを立ち上げ、採用や配置にデータ活用を進めています。特徴的なのは「性格フィットスコア」による配属支援で、人材と部署の適合度を定量的に評価できる点です。

最終判断は人事が行うものの、データによる裏付けが意思決定をサポート。さらに、従業員の不利益を避ける姿勢を重視し、プライバシーやキャリア志向にも配慮した活用を行っています。

まとめ

本記事では、ピープルアナリティクスの意味や重要視される背景から、導入で得られるメリットや基本的な進め方について解説しました。

ピープルアナリティクスは、データに基づく精度の高い人事施策を実現し、組織の生産性や従業員満足度を高める強力な武器となります。特に、採用効率の向上、離職防止、人材育成の質の強化、エンゲージメントの向上といった効果は、持続的な企業成長に直結するでしょう。

ただし、データの収集方法やプライバシーの保護、分析体制の整備といった課題もあるため、目的を明確にしたうえで段階的に導入を進めることが重要です。人材戦略の質を高めたい企業にとって、ピープルアナリティクスは今後さらに欠かせないアプローチとなるでしょう。