人事データ分析の必要性とよくある課題、事例をご紹介

人事データ分析の必要性と実現方法とは

人事データ分析を実施することにより、企業は効率的かつ合理的な人材管理を行い、組織の生産性を高めることが可能です。しかし、この分野には特別な知識が必要とされ、人事部門からの相談に対して対応に困る情報システム部門の方々も少なくありません。
そこで本記事では、人事データ分析の必要性、直面する課題、そして分析環境構築の成功事例をご紹介します。人事データ分析を始める前に基礎知識をしっかりと身につけて、計画的な導入を目指しましょう。

人事データを分析することの必要性

人事データ分析は、客観的なデータに基づいた人事戦略の構築が可能となることから、多くの企業で注目されています。まずは人事データ分析の基本として、目的や対象データをご紹介します。

人事データ分析とは

従来、人事評価や人材育成では、面接官や人事担当者の経験や直感に頼るケースが中心でした。
しかし近年の技術進化により、人事データを活用し、採用活動の効率化や適材適所による人材配置を図る手法が一般的になりつつあります。これを「人事データ分析」または「ピープルアナリティクス」と呼びます。

人事データ分析を行う目的

人事データ分析の主な目的は、人事管理における問題点を明らかにし、企業の生産性を高め、組織改革を推進することです。
例えば、従業員の職場環境や人材配置・離職率などの要因をデータに基づき分析し、改善策を講じることで、全社的な生産性の向上や経営の安定化を図ることができます。

分析対象となる人事データの主な種類

人事データ分析に用いるデータには、以下のような情報が含まれます。

  • 個人情報(氏名、住所、連絡先、生年月日、学歴等)
  • 人事情報(職務内容、所属部署、異動歴、雇用区分等)
  • 給与情報(給与、賞与、手当、インセンティブ、社会保険等)
  • 勤怠情報(残業状況、始業・退社時間、遅刻・早退・欠勤、有給休暇等)
  • 評価情報(人事考課、適性検査の結果等)
  • 個別の特徴(性格や保有資格等)
  • 教育・研修情報(受講した研修、取得したスキル等)

人事データを分析することのメリット

人事データ分析を通じて、組織運営におけるさまざまな課題を解決し、効率的な運営を実現することができます。ここでは、特に注目すべき3つのポイントについてご説明します。

採用基準と採用プロセスを合理化する

人事データ分析をすることで、人材の発掘と採用が効率化されます。
具体的には、すでに企業内で高いパフォーマンスを発揮している従業員の特性を分析し、このデータをもとに採用基準を再設定します。このアプローチにより、企業にとって最適なスキルセットや文化にフィットする人材を見極め、採用ミスを減らすことが出来ます。

適材適所を実現する

人事データ分析により、各従業員のスキルや業績・個性を詳細に把握し、最適な部署や役職に配置することが可能となります。これにより、従業員それぞれが能力を最大限に発揮できるよう になり、結果的に組織全体の生産性が向上します。

離職率の低下につながる

退職者データを分析することで、離職の要因(労働条件・職場の環境・人間関係等)を洗い出すことが出来ます。改善策を講じて、従業員の満足度を向上させ、離職率の低下を目指しましょう。

人事データ分析におけるよくある課題

ここでは、人事データ分析を導入する過程で発生する課題と対処法について、情報システム部門が人事部門をどのようにサポートすればよいかをご紹介していきます。

分析したいことが分からない

人事データ活用の目的が明確でない場合、有益な分析結果を得ることは難しくなります。目的があいまいなままデータを集め始めると不要な情報も収集してしまい、分析作業が困難になる上に余計な費用もかかってしまいます。
分析を始める前に人事部門と情報システム部門が話し合い、何をどう改善したいのか具体的なゴールを設定することが重要です。

データが散在している

多くの企業で、人事データは紙やExcel・PDF、複数のシステムに分散して保存されています。どのデータがどこにあるのか把握しにくくなり、分析に必要な情報を集めるだけでも大きな労力が必要です。
これらのデータを効率的に集め、一元管理するシステムの構築またはツールの選定が求められます。

環境構築コストが高い

人事データ分析を効果的に行うためには、従業員に関する幅広いデータを収集する必要があり、保存や管理用のツール・データストレージを利用することになります。
基本料金が無料の製品も存在しますが、ストレージ容量の増加に伴って追加料金が発生することが一般的です。
さらに、データの増加に対応するためのシステムのアップグレードや、ソフトウェアのライセンス更新、定期的なメンテナンスなどにより管理コストも増大します。
環境構築コストが企業にとって大きな負担となる場合もあるため、事前に導入費用、月額費用、オプション費用などをしっかりと確認しましょう。

セキュリティが不安

人事データには氏名、住所、連絡先等の個人情報が含まれます。こうしたデータが外部に流出したり、失われてしまったりしないよう、高いセキュリティ基準を満たすツールやサービスの選定が必須です。

どのツールを選べばよいか分からない

人事データのを分析を効率的、かつ効果的に行うためにはツールの活用が必要です。代表的なツールするための手段としては、Excel、タレントマネジメントツール、BIツールなどが挙げられますが、各ツールで機能や特徴がの異なるため、自社に必要な要件や目的に応じて、最適なツールを選定しなければなりません。さまざまツールが提供されています。例えば、Excelは手軽で扱いやすいものの、大量のデータや複雑な分析には向いていません。人事管理システムやBIツールはより高度な分析機能を提供しますが、高機能だからこそ習熟や操作に慣れるまでに時間がかかります。人事部門だけではどのツールが自社に適しているかの判断が難しいため、情報システム部門が、分析するデータの種類・予算・技術的な要件などを整理し、人事部門をサポートしていくことが重要です。

また、人事データ分析ツールを活用導入する際にポイントとなるのが、リアルタイムなデータ収集とデータ分析です。例えば、さまざまなツールと既存のシステムを連携できる「データ連携ツール」です。データ連携ツールを活用することで、既存システムを大きく変更することなく、従業員情報を一元的に管理し、複数の異なるリソースからのデータ収集、加工といった作業を自動化し、リアルタイムなデータの一元管理更新と分析を行うことが可能です。特に、ノーコードのデータ連携ツールであれば専門的な開発知識を必要とせず、スピーディに人事データ分析の環境を構築することができます。開発を内製化することで現場の細かいニーズにも迅速に対応でき、後から連携したいツールが追加された際も、すぐに修正可能です。

人事データ分析環境の構築事例

データドリブンな人事領域の意思決定を支えるデータ分析基盤を構築(ウイングアーク1st株式会社 様)

ここまで人事データ分析の必要性や課題をご説明しましたが、「具体的にどのように環境を構築すればよいのか、いまいち分からない」と感じる方もいるかもしれません。ここからは、自社製品とデータ連携ツールを活用して構築した事例をご紹介します。

ウイングアーク1st株式会社様は、電子帳票プラットフォーム「invoiceAgent」、BIツール「Dr.Sum」「MotionBoard」といった製品を提供するソフトウェアベンダーです。同社はこれらのツールと、データ連携ツール「ASTERIA Warp Core」を組み合わせて、人事データの集約と分析の環境を構築しました。

同社の異動履歴や滞留年数などの人事データは、人事システム「HRMOS Core」に収集されています。ASTERIA Warp Coreによって収集したデータを加工・編集し、BIツール「Dr.Sum」へデータを集約しました。現在、各種データを可視化するため、「MotionBoard」との連携も進めています。
ASTERIA Warp Coreには、Dr.Sumと接続可能なアダプターがあり、HRMOS CoreとはAPI経由で接続可能です。これにより、月次処理の更新データも自動反映が可能となりました。
導入背景や効果等の詳細は以下の記事にて解説していますので、あわせてお読みください。

人事データ分析環境を構築するための手順

人事データ分析は組織の意思決定を効率化し、より戦略的な人材管理を可能にしますが、成功のためには計画的なアプローチが必要です。

目的や仮説を設定する

最初に、「何を目的に人事データ分析を行うのか」を明確にし、関連する仮説を設定します。人事部門と対話し、分析したいニーズを正しく理解しましょう。目的が定まっていないまま進めると、集めるべきデータが膨大となり、必要以上の時間とリソースが消費される可能性があります。
例えば「離職率が高い理由を明らかにする」「生産性の低さの背後にある要因を特定する」「採用プロセスにおけるミスマッチを減らす」など、具体的な課題に焦点を当てます。

分析対象とするデータ・項目を定義する

次に、分析に必要なデータを選定しましょう。
人事データには従業員の基本情報・人事評価・職務内容・勤務状況等、多くの情報が含まれています。人事データ分析の目的に基づいて必要なデータを特定し、どのデータをどのように利用するか計画を立てます。

要件にあったツールを選定する

効果的なデータ分析環境を構築するためには、ツール・サービス選びが重要です。特に、社内システムとの互換性、結果共有の容易さ、ユーザーインターフェース(使いやすさ)などを比較検討しましょう。

データを収集し、整理する

社内に散在するデータを収集し、分析のために整理します。データの品質を確保するために「データクレンジング」を行うことが一般的です。これにより、データの重複、誤り、不整合等を除去し、分析の精度を高めましょう。

分析・活用しやすいように可視化する

収集されたデータは分析ツールを用いて可視化します。多くのツールがグラフや表など、結果を直感的に理解しやすく整形してくれます。これにより、データから傾向を読み取りやすくなり、仮説との比較や新たな洞察を得ることが可能になります。
最終的には、得られた洞察を基に改善策を策定し、具体的なアクションプランを実行に移します。

まとめ

人事データ分析の必要性とよくある課題、具体的な成功事例をご紹介しました。
人事データ分析は、効率的な人材管理を実現し、組織全体の生産性を大きく向上させる重要な手段です。しかし、人事データ分析環境を構築するには専門的な知識が必要であり、情報システム部門と人事部門の連携が欠かせません。
同様に、データ分析を内製化することも重要です。現場でスピーディに人事データを分析し、ツールが増えた際にもすぐに対応できるようにするためには、操作が簡単で現場の担当者でも扱いやすいノーコードツールを選ぶことがポイントです。



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