人事データ分析のステップと使えるツールとは？分析したい人事データも紹介

まずはじめに、人事データ分析の概要と注目される背景を解説します。

人事データ分析とは、勤怠・給与・評価・個人情報などの人事関連データを分析することです。ピープルアナリティクスとも呼ばれており、多くの企業で活用が検討され始めています。注目され始めている背景を3つ解説します。

ピープルアナリティクスについてさらに詳しく知りたい方は、「ピープルアナリティクス～Googleが注目する人事の問題解決手法～」をご覧ください。

1つ目が「労働人口の減少」です。人口減少や少子高齢化によって労働人口の減少が加速しています。これからは、これまでより少ない人数でこれまで以上の業績を上げていかなければいけません。そこで重要なのが一人ひとりの生産性の向上です。人事データ分析によって、従業員の個性に合わせた育成などを行えるようになり、早期戦力化などを図ることができるため、注目を浴びています。

2つ目が「戦略人事の推進」です。戦略人事とは、経営戦略を実現するために人材採用や人事施策を戦略的に実施することを指します。この施策の戦略的実施に人事データ分析が活用できるのです。人事データ分析によって、従業員の傾向を定量的に知ることで、質の高い施策を実施することができるようになります。

戦略人事についてさらに詳しく知りたい方は、「【人事部必見】「戦略人事」とは？経営戦略を実現する人事を徹底解説します」をご覧ください。

3つ目が「テクノロジーの発展」です。ビックデータの収集・解析の技術やクラウド技術の発展によって、データ分析が比較的簡単にできるようになりました。また、AIによる解析や、RPAといった自動化ツールによる業務効率化も進んでおり、人事領域でもテクノロジーの活用が進んでいます。人事データ分析もその流れで注目を浴びているのです。

HRテクノロジーについてさらに詳しく知りたい方は、「HRテック（HR Tech）とは？人事がいま知っておくべき知識と導入方法」をご覧ください。

人事データ分析はいきなりできるものではありません。いくつかの手順を踏んで準備する必要があります。ここでは人事データ分析までのステップを紹介します。

まずはじめに「何を目的に人事データ分析を行うのか」という目的設定を行いましょう。目的がないままに人事データ分析をやろうとしても、どういう人事データを集めればいいのか、どの分析手法を用いればいいのかがわからず望む結果を得られないでしょう。まずは、人事データ分析をする目的を設定しましょう。

人事データ分析の目的を決めたら、その目的の達成のために必要な人事データを集めましょう。離職の傾向を知りたいのであれば、従業員と離職者の特徴がわかるようなデータ群が必要となります。ポイントとして、なるべく幅広くデータを集めておくことが挙げられます。どのデータに重要となる傾向が現れるかは、分析するまでわかりません。目的達成のために考えられる限り、必要なすべてのデータを集めていきましょう。

次に、集めたデータを人事データベースに蓄積していきましょう。人事データベースとは、全ての人事データが集約される場所です。データベース構築の際には、分析に使いやすいデータベースになるように設計することが、後々重要になります。

人事データベースについてさらに詳しく知りたい方は、「人事管理データベースとは？目的や事例、取り入れるメリットなどを解説」をご覧ください。

最後に実際に集めたデータを分析して、分析結果から何が言えるか結論を導いていきましょう。分析の前に考えられる仮説を立てるとよいでしょう。分析の結果、仮説とは全く異なる結論が得られることがあります。そういった場合、データを疑いたくなりますが、人事データ分析で得られた結果は、実際の数字から得られた事実です。結論を否定せず、得られた結論からどういう施策に落とし込んでいくかが重要になってきます。

人事データ分析は優れたサービスやツールを活用することで、より簡単により深い分析が可能になります。ここでは人事データ分析に使えるツールを種類別に紹介します。

まず挙げられるのが「タレントマネジメントツール」です。タレントマネジメントシステムとも言われ、従業員に関する情報を、1つのデータベースに一元的に管理し、人材配置や育成などの人事戦略に活かすことができるツールのことを言います。このツールの中に、人事データベースの機能や分析の機能が入っているので、人事データ分析を行う際にはまず導入したいツールといえるでしょう。代表的なサービスとして、

• HRBrain

• カオナビ

• タレントパレット

• Workday

が挙げられます。

タレントマネジメントシステムについてさらに詳しく知りたい方は、「【人事監修】現場で使えるタレントマネジメントシステムとは？サービス比較・選び方のポイント」をご覧ください。

2つ目が「分析ツール」です。タレントマネジメントシステムの中に入っていることもありますが、まずは簡単な分析から始めたい場合や、より高度な分析がしたい場合に活用する事がおすすめです。多くの企業で導入されているであろうエクセルも分析ツールとして活用もできますので活用を検討してみてください。代表的なツールとして、

• Microsoft Excel

• JMP（統計解析ソフトウェア）

• R（統計解析フリーソフト）

が挙げられます。

3つ目が「BIツール」です。BIツールとはBusiness Intelligenceツールの略で、蓄積された大量のデータを集めて分析し、迅速な意思決定を補助するツールになります。分析後の結果を表やグラフ化して、可視化することが得意なツールで、分析結果を考察したり、他の人に共有する際に役立ちます。代表的なツールとして、

• Google データポータル

• Tableau

• Domo

が挙げられます。

人事データ分析を始める時、「まずどこから手を付けたらいいかわからない」と思う方も少なくないのではないでしょうか。ここでは、企業にて人事データ分析を担当としていた経験から、まず分析しておきたい人事データを3つ紹介します。

1つ目が「評価データ」の分析です。評価データから、どういう特性を持っている人がハイパフォーマーなのかという分析を行うことで、人材の育成に役立てることができます。ハイパフォーマーに備わっている特性を人事データ分析によって解明し、その特性を従業員に身に着けさせるような研修を行うことで従業員全体のパフォーマンス向上を期待することができるでしょう。

2つ目が「退職者データ」です。退職者のデータから、どういう特徴を持った人が退職に至っているのかを知ることができます。例えば、20代後半で高い評価を得ているが競合他社平均給与よりも引く水準だった従業員、などといった傾向です。また、退職時に

• 何故退職を決めたのか

• 次の仕事は何か

といったことを、アンケートとして取得することで退職者低減に向けた施策を立てやすくなります。

3つ目が「勤怠データ」です。特に残業時間や出社時間のデータが分析しがいのあるデータになるでしょう。出社時間や残業時間は毎日蓄積されるデータです。日々のデータを観測していくと、たまにいつもとは違う動きをする時があります。いつもと違うデータの原因を突き詰めることで、業務過多や、心身の不健康などが判明する場合がありますので、従業員の健康管理に役立てることができるのです。

今回は人事データ分析について解説しました。戦略人事やデータドリブンの重要性が増す今、人事データを蓄積し分析することで様々な示唆を得ることは非常に重要です。人事データを詳細に分析することで、これまで思ってもみなかった事実が発覚するかもしれません。データ蓄積・整理などデータ分析を行うまでのステップは多いですが、かけた労力以上の価値を得ることができるでしょう。

人事データ分析を始める上で、まずはじめたいのがデータの収集・蓄積です。それにはタレントマネジメントシステムが活用できます。

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