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ピープルアナリティクスの有効度は?意思決定や行動予測も可能

HRTechの進化も伴い、ピープルアナリティクスへの注目度が高まっています。人事の意思決定のプロセスをガラリと変える手法です。今回はこのピープルアナリティクスとは何か、人事業務でどのように活用されているのかをご紹介していきます。

ピープルアナリティクスとは

ピープルアナリティクスのピープルとは、企業の中では社員のことを指しています。そして企業の従業員や採用活動における候補者のデータを収集・活用し、人事的意思決定に役立てていくことがピープルアナリティクスです。

人事の意思決定を助けるデータ分析

ピープルアナリティクスでのデータ収集は、大きく分けると2通りあります。

ひとつが社員の行動データです。これは出勤管理システムやパソコン業務のプロセスなどを通じてデータを集めます。もうひとつは、社員の感情データです。これは従業員満足度を測るためのアンケートやストレスチェックからの収集が可能でしょう。過去の採用活動のプロセスを分析して高い成果(判断の確実性)をあげている企業もあります。

日本企業の関心と実施状況

日本は比較的ピープルアナリティクスへの関心は高く、複数の調査を見ても半数以上の企業の経営者が人材データの活用に関心を持ち、その必要性も感じているという結果が出ています。しかし実施状況はというと、実際になんらかのピープルアナリティクスに取り組んでいる企業は20%です。世界レベルで見るとまだ低い活用度でしょう。

<参考>https://www.pwc.com/jp/ja/japan-knowledge/archive/assets/pdf/people-analytics1612.pdf

ピープルアナリティクスの必要性

なぜピープルアナリティクスが必要とされるのかについてみていきましょう。

勘と経験

近年のビジネス環境では、事業、業務内容、社員の構成、社員の働き方や背景などの多様化や複雑化が著しく拡大しています。このような状況では、こういう時はこれが役立つなどの判断を担う人たちの今までの経験や知見が通用しません。

ノウハウや勘に頼るのではなく、データ分析で予測したり、最適解を見つけたりしていくためにピープルアナリティクスが考えられたのです。

ピープルアナリティクスの活用領域

ピープルアナリティクスは具体的に人事のどのような業務に活かされているのでしょうか。活用領域は多岐にわたりますが、いくつか例を挙げてみましょう。

採用活動の最適化

大量採用の募集には、大量な応募が集まってきます。優秀な人材を見極めるために何度も面接を行うことのあった企業でも、面接回数と入社した社員のパフォーマンスを分析して最適な回数を導き出しています。

適材適所への配置

定期・不定期に関わらず、社員の業績や評価をデータで蓄積し続けることで、将来的な適材適所の配置、昇給、および昇進や昇格の判断に役立てる企業もあります。説明責任も十分に果たす材料が整っているため社員の納得も得やすくなるでしょう。

まとめ

ピープルアナリティクスは今後どの企業でも必須になるでしょう。これからの人事はデータの基づいた意思決定を行い、組織を強くしていかなければなりません。

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