人事施策における、データを根拠とした戦略的な意思決定
ビジネスのデジタル化が急速に進む現在。企業や組織が持続的に成長するためには、イノベーションや高い生産性につなげられる組織・体制や柔軟な働き方の実現、そして、これらを推進できる人材の育成・活用が欠かせません。その中で、人事部門に求められる役割が、従来の事務・管理業務から、経営戦略に応じた人事戦略の構築・推進に変わりつつあり、実際の人事施策においても変革がはじまっています。
この変革の一つが、人事施策の意思決定におけるデータ分析です。これまでの人事施策は、業界や組織の慣習などをベースに、主観的な判断で運用されてきたことが多かった一方で、人材不足や人材の定着、メンタルヘルスやワークライフバランスなども課題になり、データを根拠とした客観的かつ迅速な意思決定が必要になりました。実際、インターネットの誕生以降、創造的破壊を次々と起こしてきたグローバル企業を支えているのは、デジタル化された人事部門とデータをもとにした科学的な人事施策と言われており、日本国内においても多くの企業や組織で、データドリブンな人事部門への変革がはじまっています。
JTPは、データ活用や分析基盤の導入から、実際のデータをもとにした戦略の構築、お客様組織内のデータ活用人材の育成、さらには、各種アセスメントツールの導入など、人事領域におけるデータ分析においてワンストップの支援サービスを提供してまいります。
人事部門の変革
人事施策におけるデータ分析が進む背景には、人事部門の変革があります。従来、人事部門の役割は、労務管理や人事制度の運用など事務・管理業務が中心でした。しかしながら、激変する経営環境を背景に、これらの変化に柔軟に応え、持続的な成長と価値向上を実現できる人事施策の実行が求められるようになりました。また、人材不足や離職の増加に伴う、生産性の低下、管理職の負担増、次世代の育成の問題のほか、働き方改革法案への対応や柔軟な働き方など、組織における「人」とそのマネジメントに関するさまざまな問題が、喫緊の経営課題として認識されるようになりました。そして、これらの問題を解決し、経営戦略からの要請に応えるためのアプローチの一つとして、人事領域におけるデータ分析が注目されるようになりました。
これからのデータ分析
人事領域においては、人事の基本情報をはじめ、勤怠、給与や賞与、人事評価、健康診断結果、各種アセスメント結果など、さまざまなデータが取り扱われており、必要に応じて、表計算ソフトによる集計が行われてきました。しかし、活用レベルは、あくまでもスポットでの結果の把握にとどまっており、意思決定については、結局、経験や勘など主観的な判断に委ねられていました。これからのデータ活用においては、さまざまなデータの組み合わせと、回帰分析や機械学習など分析手法を導入することで、未来を予測し、先手を打つ施策を科学的な判断にもとづき実施することが重要になります。
人事領域におけるデータ分析の課題
既存の制度や施策の成果がわからない、または、形骸化している
すでに定着している制度や施策の成果が可視化できていない。また、制度や施策自体が形骸化しており、事業環境の変化や従業員の期待に応えることができていない。
問題を認識しているが具体的な施策がわからない
人材とそのマネジメントに関するさまざまな問題を漠然と認識しているが、客観的に分析できておらず、具体的な施策に落とし込むことができていない。
分析できるデータがほとんどない
アセスメントなどは、部門単位でも行っておらず、その他、各種施策の記録もデジタル化されておらず、労務関連の基礎データ以外、活用できるものがほとんどない。
データはたくさんあるが、どこから活用していいかわからない
人事の基礎データや各種アセスメント結果含め、人材に関する膨大なデータが組織内にあり、どこから活用していいかわからない。また、膨大なデータ自体の管理が大きな負担になっている。
データ分析ができる人材がいない
データ分析の重要性は認識しているが、組織内のデータを扱える人材がいない。あるいは、表計算ソフトの基本機能を使える程度のITスキルしかなく、集計以上の作業を行うことができない。
データ分析の導入
データ分析のステップ
データ収集
データ分析は、データの収集からはじまります。人事部が持つ人事基本データ、取得資格、給与データ、勤怠や稼働率、人事評価、顧客評価といった、これまで使われてこなかったようなデータも分析の対象となります。これらのデータと各種アクセスメントのデータを組み合わせ、多角的な分析を行うことで、新たな知見を発見します。
データ整理
次に、収集したデータを必要な時にいつでも取り出して使えるよう整理します。アセスメントは、実施後、放置されていることも多く、これまで、担当者のPCの中に埋もれていたデータを全社共通で活用できるよう、タレントマネジメントシステムなどを活用し、一元管理します。
データ分析
データ分析の手法は、ここ数年で大きく進化し利用のハードルが下がっています。回帰分析や時系列分析、クラスタ分析といった多変量データ分析を行うにはR言語などを使える専門家が必要でしたが、分析手法さえ理解しておけば、すぐ使えるツールが普及しつつあります。また、機械学習による自然言語理解、ディープラーニングによる画像や音声といった非数値データの活用も現実的になりました。
データ分析手法のマッピング
データ分析で実現するこれからの人事施策
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そもそもの課題と指標の発見
まだ、人事戦略が構築できておらず、仮説もない場合であっても、既存のデータから機械学習で得られる新たな洞察や、予測モデルを活用することで、顕在化していない問題とその指標を発見することができます。
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人事戦略を実現する人材要件の定量化
既存の社員の業務実績や行動特性のアセスメントデータなどから、人事戦略を実現する人材要件を体系的かつ定量的に定義。基準を明確にすることで、より具体的な人材育成計画を策定できるようになるほか、採用要件の指標にも活用ができます。
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次期マネージャー育成
部門ごとの上長の主観に委ねられていた次期マネージャ候補の選出について、行動特性のアセスメントから優秀なマネージャーの特性を抽出しモデルを構築。全社員にモデルを適用することで、候補者を発掘します。
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新規事業開発チームメンバーの選定
新規事業開発など新しい取り組みに最適なメンバー像の要件定義と選定をアセスメントデータから行います。行動特性と求められるスキルセットの評価を組み合わせることで、最適な人材の発掘と配置を実現します。
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離職率の低減
労働市場における人材確保が難しくなる中、従業員の離職がもたらす影響は少なくありません。予測モデルを活用することで、離職の可能性が高い従業員の特定や、離職の兆候となる指標を発見し、迅速な対応を行うことで、離職率を低減します。
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採用プロセスの効率化
募集する人材の要件定義を明確化することで採用の母集団を削減。さらには、履歴書の解析により書類選考プロセスを自動化することで、採用プロセス全体を効率化します。採用時に実施するアセスメントは、入社後の研修や人材配置にも活用します。
データ分析人材の育成
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JTPの強み
スキルアセスメントの提供と導入実績
JTPは、ITスキルアセスメントツール「GAIT」や人財分析個人カルテ「パーソナルアジェンダ®」の導入と、これらアセスメントデータと連携した人材育成計画の立案や実際の研修の実施の実績があります。
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テクノロジー活用の推進
JTPには、ITインフラストラクチャの分野において豊富な実績があり、人事領域における新しいITサービスやプラットフォームの導入や活用、既存のシステムやデータとの連携など、テクノロジーの活用を推進します。
施策の継続的な実施・運用のノウハウ
JTPには、長年にわたる研修サービス提供の実績で蓄積された人材育成のノウハウがあり、お客様のデータ活用と人事施策の継続的な実施と運用をサポートします。