各種人財データをAIなどを活用して分析
パフォーマンス向上のための気づきを提供し、科学的観点に基づく人財マネジメントの実現を支援する分析・可視化サービス。
データの有効活用は、厳しい競争環境を生き抜くためのキーポイントになります。人事部門においても「HRテクノロジー」でデータを活用することにより、単に業務効率を高めるだけでなく、会社の成長や価値創造につなげる人材マネジメントが可能になります。本稿では、データドリブン人事の意味と注目を集める背景・活用法・導入することで期待できることについて解説します。
データドリブン人事を取り入れることで、これまでの直感や経験に基づいた人材マネジメントから、データに基づいた定量的な評価を行う人材マネジメントへと変化させ、根拠に基づいた論理的な判断ができるようになっていきます。
ここではまず、データドリブン人事の理解を深めるために、以下の2つの観点から解説します。
1つずつ見ていきましょう。
1つ目は、データドリブン人事とは何か、についての解説です。
データドリブン人事の前に、まずは「データドリブン」について解説します。データドリブンとは、過去の企業活動から得られた多種多様なデータを総合的に分析し、企業が意思決定を行う時の判断材料として活用することです。近年注目されている「ビッグデータ」と呼ばれる膨大なデータも、活用することで企業の現状を正確に可視化することができます。さらに可視化されたデータを分析して活用すれば、企業活動における課題発見につながり、改善に向けての真因を探ることが可能になります。
データ分析が進んだことにより、マーケティングに限らず社内の人事にも、分析されたデータを活用した戦略が求められるようになりました。
それがデータドリブン人事です。
過去からさかのぼると、人事に関するデータは膨大な量が蓄積していることが考えられます。個人情報をはじめ、保有資格・入社後に得たスキル・人事考課の情報などさまざまです。このような基本情報に加えて、自社で活躍するパフォーマンスの高い社員を分析することで、理想とする社員像を作り上げ、近い要素を持った人材を採用・育成できることが期待されます。
よい人材を採用したら、次に大切なのは育てるための環境です。伸びている社員はどのような上司の元でどのような指導を受けているのか、また、チームの雰囲気はどうかなど、環境に目を向けるためにも、データを活用したデータドリブン人事は重要と考えられます。
2つ目は、データドリブン人事が注目を集める背景についての解説です。
これまでの人事に必要とされていたのは担当社員の経験値でした。
たとえば採用を行なうにあたり、過去の経験値に頼る傾向があるのではないでしょうか。「なんとなくこの人は自社に適しているのではないか」という勘を頼りに採用を行なっている企業も少なくないでしょう。しかし、このような人事では、入社後、本当に望んだ結果を得られるかどうかは未知数とも言えます。
しかし、長期間高いパフォーマンスで勤務をしてもらうために、過去に蓄積した膨大なデータを分析し、ハイパフォーマー社員に近い人を採用することが今、改めて注目をされています。
それを可能にするのが、データドリブン人事と言えます。
これまではコンピューターの処理能力が十分でなかったこともあり、大量のデータを有効に蓄積して分析・解析することは現実的ではありませんでした。しかし現在は最近のコンピューター技術の発展と、クラウドをはじめとする環境の整備によって、ビッグデータという膨大なデータの塊を人事部門でも容易に活用できるようになっています。
ビッグデータとは、単に大量のデータを意味する言葉ではありません。
従来の勤怠管理や給与計算に利用していたデータは、たとえばExcelなどで勤務時間といった項目を設定し、そこに数字を入力していくというように、一定の規則のもとで整理された「構造化データ」でした。
これに対してビッグデータは、構造化データに加えて、一定の規則のもとで整理していない「非構造化データ」も扱うことができます。たとえばテキストファイルに記されたプロフィールや業務内容に関する文章、スマートフォンに記録された位置情報など、整理されていない生のデータから要素を抽出し、活用することができるのです。
そして、ビッグデータから得られた要素を分析することで、従来の勤怠管理や給与計算といった用途だけでなく、労働生産性向上、社員個々の特質に応じた人材登用、さらには育成・教育などのマネジメントに役立てることが容易になります。まさに「データドリブン」の発想により、データを業務最適化と新たな価値創出に活用できるようになったのです。
データドリブン人事における実際のデータ活用は、さまざまな場面で行われます。ここでは、以下の2つのテーマでその活用法を紹介します。
1つずつ見ていきましょう。
データドリブン人事における実際のデータ活用法の1つ目は、業務改善です。
社員がどの時間にどのように働いているか、その結果どのような成果が表れているかなどについて、HRテクノロジーを使ってあぶり出すことで、それまで属人的な手作業で非効率となっていた部分が把握でき、
それをもとに改善策を実行することで労働生産性を上げられます。
これは非効率業務の削減だけでなく労働時間の削減につながり、働き方改革に対しても成果を上げるでしょう。
また、業務改善により生まれた時間や人的リソースを、よりクリエイティブな業務に振り分けることも可能になります。
データドリブン人事における実際のデータ活用法の2つ目は、戦略的な人材マネジメントです。
近年、タレントマネジメントの重要性が指摘されています。タレントマネジメントとは、社員それぞれが持つ能力、経験、志向、技術などを活かし、最適な人員配置や育成を実現することで、企業価値の向上と持続的成長につなげようという考え方です。
労働人口の減少により、企業は労働力の確保が難しくなっています。そこで、社員をより適したポジションで有効活用することが求められています。そのために必要なのが、人事にまつわるビッグデータをHRテクノロジーで分析し、社員個々の“タレント”すなわち能力や経験などを見える化することです。
社員にとっても、自分に向いた業務を担当できればスキルやパフォーマンスを最大限に発揮でき、モチベーションが高まって、将来的な成長にもつなげられます。技術やノウハウの継承も、より適した社員に行えるようになるでしょう。また、効果的な人材マネジメントは、貴重な人材の流出防止にもなるでしょう。
データドリブン人事の導入で期待できることは、以下の3つです。
1つずつ見ていきましょう。
データドリブン人事の導入で期待できることの1つ目は、判断の客観性向上です。
過去の人事考課では、基本的に担当社員の経験と勘に頼っていたこともあり、いわゆる「ハロー効果」と呼ばれる、特に目立つ特徴を見て評価を行なってしまうことがありました。
データドリブン人事を取り入れることで、社員がこれまでに担当した業務の履歴・期首に立てた目標・人事考課のデータを可視化し、現状を把握することが可能になります。分析をおこなったデータからは、社員の育成状況をはじめ目標の達成度を確認することができます。
データに基づいたデータドリブン人事を取り入れることで客観的な判断ができ、より理想的な人事が可能になります。
データドリブン人事の導入で期待できることの2つ目は、生産性の向上です。
生産性が低下する原因の1つとして、業務の属人化が挙げられます。業務を特定の社員に任せることは一見スムーズに業務が進むように考えられますが、万が一その社員が突然の病気などで休職・退職することになったらどうでしょうか。
その業務にほとんど関わったことがない社員に引き継ぎを行ない、慣れない仕事をこなすことで生産性の急激な低下が懸念されます。このように業務を属人化することは、全体の生産性の向上の妨げになると言えます。
担当者が交代しても、業務フローを止めずさらに損失を防ぐための対策が必要です。このような場合に役立つのがデータドリブン人事です。同じような業務を得意とする社員を同じ業務に配置し、1人ではなく、数人で業務を担当することで、メイン担当が変わっても生産性を落とすことなく業務を遂行できます。
属人化を防止し、ナレッジを共有している社員間で業務をカバーしあうことで、企業活動への影響の減少が可能になります。
データドリブン人事の導入で期待できることの3つ目は、効果的な採用と配置です。
データドリブン人事を活用した採用を行なうことで、最適な配属先の選定が可能になります。たとえば過去のデータを分析し配置を考えるにあたり、部署ごとに適した人材を分析し、分析結果に近いタイプを配置することで高いパフォーマンスが期待できます。
効果的な採用と配置が可能になると、企業活動において生産性向上につながると言えます。
本稿では、データドリブン人事の意味と注目を集める背景・活用法・導入することで期待できることについて解説しました。社員のさまざまなデータをクラウドで収集・蓄積し、分析を行うことで、最適な人材活用につなげている企業が出てきています。
HRテクノロジーの導入によってデータの利活用を進め、単なる業務最適化だけでなく、会社と社員の未来に向けて人材パフォーマンスを最大化し、戦略的な人材マネジメントを展開しましょう。
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