HOME > オフィスづくりに役立つコラム > 働き方用語辞典「ピープルアナリティクス」
ピープルアナリティクス
社員の行動や能力のデータを収集・分析し、人事課題の解決に活用する手法
「ピープルアナリティクス」とは、社員の属性や行動などの情報をデータ化し分析することで、人事における幅広い施策の実行や意思決定、課題解決に役立てる手法のことです。経験や勘に依存する従来の人事業務に対し、ピープルアナリティクスは数値や事実を根拠に客観的な判断を行うことができます。
近年、テクノロジーやAIの発展により、簡単に大量のデータの収集・分析が可能になりました。また、人手不足の深刻化や働き方の多様化など、社会が急速に変化する中、限られた人材でより効果を生み出すことが求められることから、精度の高い人材マネジメントが重要視されています。
■ピープルアナリティクスの主なデータ
・人材データ：従業員に関する基本的なデータで、人材配置や育成に役立つ
氏名、年齢、性別、役職、給与、勤続年数、異動・昇進、スキルなど
・デバイスデータ：業務用のPCやタブレット、スマートフォンの利用状況から取得できるデータで、業務状況を把握できる
ログイン・ログアウト時間、通話履歴、メールの送信履歴、サイトの閲覧履歴、業務ツールの使用頻度など
・行動データ：従業員の行動を収集したデータで、働き方の傾向を明確化できる
位置情報、離席回数など
・コミュニケーションデータ：意思疎通や情報共有などの状況に関するデータで、社内のコミュニケーションの活性化や組織のネットワーク構造の把握に活用できる
コミュニケーションの状況、チャットツールの使用頻度、会議開催頻度、部門間の連携状況など
・勤務データ：働き方に関するデータで、働き方改革や離職防止に役立てられる
勤務時間、有給取得率、残業時間、休職率など
・認知データ：調査やアンケートの回答データで、自社の現状を分析できる
満足度調査や従業員エンゲージメント調査の結果など
■ピープルアナリティクスのメリット
・人材採用
自社で活躍する人材や自社に適した人材の特性やパターンを分析し、人物像を明確化することで、優秀な人材を獲得しミスマッチを減らすとともに、経験や勘に頼らない公平な採用が可能になる。
・人材育成
スキルや能力、資格などのデータに基づき、個々に合った必要な育成プログラムや指導を行うことで、生産性の向上が期待できる。また過去の研修データを分析し効果を評価することで、プログラム内容を見直し再構築することができる。
・人材配置
個人の能力や特性を数値化することで、適材適所の人員配置が可能になり、高いパフォーマンスの発揮につながる。また、部署で活躍する人材のデータを可視化することで、必要なスキルや能力が明確になり、データに基づいた配置が可能になる。
・人事評価
能力を数値化し客観的に判断できるので、公平な評価を行うことができる。評価の透明性が高まると、社員から信頼を獲得しエンゲージメントの向上にもつながる。
・人材定着
過去の退職者や社員の行動、モチベーション、ストレスなどを分析することで、離職につながる兆候を把握し、フォローアップや面談などの早期対策を講じて離職を防ぐことができる。
ピープルアナリティクスは大量のデータを用いるため、収集するだけでも手間と時間がかかります。そのため、専用のシステムを活用すると、効率的に運用することができます。また、データ収集に伴い、多様な個人情報を取り扱うため、事前に利用目的や収集するデータの内容を明確化し、社員の理解と同意を得ることでトラブルを避けることができます。
この記事をSNSでシェア
