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今注目の組織開発手法。ピープル・アナリティクス、ってご存知ですか?

ピープル・アナリティクスとは?

 「ピープル」=「社員・組織」、「アナリティクス」=「分析」

ピープル・アナリティクス(People Analytics)は、社員や組織に関するデータを分析し、組織開発・生産性向上に活かす手法です。 2007年、Google社が人事部の名称を「ピープル・オペレーション(People Operations)」に変更しました。ここから「ピープル・アナリティクス」=「人事領域の分析」という言葉が生まれたと言われています。

目的は「データの分析・活用による企業の利益向上」

ピープル・アナリティクスで用いられるデータは幅広く、以下のようなものがあります。 性別・年齢などの基本的なデータ 面接の記録、人事評価、アンケート結果などの企業が収集できる人事データ 会議室やツールの利用状況などの業務データ これらを含む様々なデータを収集し分析することで、組織課題の把握や、その解決に向けた最適な方法の特定、スムーズな実行が可能になります。

実行するには3つのステップを踏む

ピープル・アナリティクスにおいて実行されるステップは、一般的に以下の3つ。 データの収集(収集のための仕組みづくりも含む) データの分析 分析結果をもとに施策をたてる この3つのステップを適切に実行すれば、採用・配置・キャリア形成・組織風土など、人事領域のさまざまなシーンでピープル・アナリティクスを活用できます。

ピープル・アナリティクスを導入するメリット・デメリット


メリット:定量化した分かりやすい意思決定が可能に

これまで人事業務では、勘や経験に基づいた属人的な対応が求められる場合も少なくありませんでした。 ピープル・アナリティクスを導入し、幅広いデータを分析・活用すれば、定量的かつ客観的な判断ができるようになります。 また、分析にAIや機械学習を用いる場合、人間では見つけられなかった、気づかなかった傾向が見えてくることも。 この結果、より精度の高い、分かりやすい意思決定ができるようになります。

デメリット:「なんとなく使えている」…ような気になってしまうかも

人事領域に限らず、「分析」という手法において気をつけなければいけないのは、 「データを集めて分析し、なんとな〜く傾向を掴んだだけ」 で終わってしまうこと。 他の分野と比べてデータ量が少ない人事領域では、適切な分析ができないと誤った意思決定を下してしまう可能性が高くなります。 データ分析について深く理解し、活用できる人がいないと、ピープル・アナリティクスのメリットを受けるのは難しいかもしれません。

ピープル・アナリティクスの使い方3つのフェーズに合わせて紹介

①自社にあった人材をどうやって採用する?

まずは「採用」。 採用分野においてピープル・アナリティクスの対象となるデータには以下のようなものがあります。 求人公開から採用までにかかる日数 採用コスト 選考通過率 内定承諾率 既存社員の前職や採用経路 これらのデータの分析から、入社する人の傾向を様々な観点から把握でき、結果として効率的な採用につながります。

②社員のキャリア形成はどうしよう…

社員の育成やキャリア形成のサポートも人事の仕事。 この分野でピープル・アナリティクスの対象となるデータには、以下のようなものがあります。 社員の昇格・昇給率 育成やキャリア形成に関連した社内制度の利用率 育成やサポートに対する社員の満足度 これらのデータからは、社員が自社で成長できているのか、成長するためのキャリアプランニングができているか、などを把握できます。 適切に分析すれば、新人研修の最適化や優秀な社員の行動特徴の特定、後継者候補のリストアップも可能に。

③社員にとってよりよい組織づくりをしたい!

「社員が働くことを通じて得られる体験」を意味する「Employee Experience(EX)」も最近話題になっていますね。EXを高めるためにもピープル・アナリティクスは役立ちます。 社員の満足度、幸福度 早期退職率、離職率 欠勤率 ピープル・アナリティクスでこれらを可視化し課題を特定・解決できれば、EXが高まる。つまり社員にとってより良い組織づくりにつながります。

ピープル・アナリティクスの導入企業事例


企業例①コニカミノルタ株式会社

情報機器や医療用システム、プラネタリウムなど様々な事業を展開しているコニカミノルタ株式会社では、新卒採用にピープル・アナリティクスを導入しています。2018年度から人事部内にピープル・アナリティクスの専任組織を設置し、データサイエンティストを配置。適性検査やパフォーマンスデータの分析から求める人財タイプを可視化し、選考判断のスピード化や自体・取りこぼしの低下を実現させました。 https://www.hrpro.co.jp/series_detail.php?t_no=1686

企業例②株式会社日立製作所

世界有数の総合電機メーカーである株式会社日立製作所では、「個を生かすPeople Analytics」と称した取り組みを行っています。サーベイで得た個人の意識とさまざまな人事・行動データをかけ合わせ、最先端のAI・データ分析で社員一人ひとりの課題や強みを抽出。効果的かつ効率的に、より精度の高い人事施策の実行を可能にしています。 https://www.hrpro.co.jp/series_detail.php?t_no=1684

企業例③LINE株式会社

コミュニケーション領域に加えて電子書籍、決済など多様なサービスを展開しているLINE株式会社では、2017年より「従業員向けパルスサーベイ」「人間関係の診断サーベイ」をドを導入し、組織の状態を可視化しています。これらの運用で、チームの変化を素早く認識し、課題の原因に対する仮説や改善策へのスムーズなアプローチに役立てています。 https://seleck.cc/1239  

ピープル・アナリティクスとは組織強化の新たなフレーム

多くの企業で注目を集め、導入が進められているピープル・アナリティクス。 組織課題に対して客観的で公平な意思決定を下せるピープル・アナリティクスは、属人的な対応が求められがちな人事の新しい味方になりえるでしょう。 インビジョン株式会社でも、戦略人事チームがオリジナルの社内アンケートを作成し月ごとに実施、数値化することで社員個人の課題や、組織としての課題を見える化する取り組みを行っています。この取り組みもピープル・アナリティクスの一つといえますね。 実際に社内アンケートを作る過程をコラムで公開していますので、ピープル・アナリティクスの具体例や効果に興味のある人事の方はぜひチェックしてみてください。

https://www.invision-inc.jp/column/2019/07/08/original-survey/

採用ハック編集部
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