• 2022.07.27
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データドリブン人事(HR)の 必要性と事例|従来と何が変わるのか?

データドリブン人事(HR)で何が変わる? 意味、メリット、必要性、事例、 人材データを活用してマネジメントに活かすには

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データドリブン人事(HR)とは、データに基づいて施策を実行する人事の在り方です。人事業務は近年、データをもとに判断・行動を起こし、戦略的に進める必要性が高まってきました。しかし、従来のオペレーション人事に代わる「データドリブン人事で何が変わるのか」「具体的にどのように進めればいいかわからない」と感じる方もいるでしょう。

当記事では、データドリブン人事(HR)の意味や必要性、メリット、事例、注意点などを解説します。

目次(タップして開閉)

データドリブン人事(HR)とは

まずはデータドリブンの意味を理解しましょう。そもそも「データドリブン」とはどのような意味なのでしょうか。

データドリブンの意味

データドリブンとは、勘や経験など感覚的な判断に頼るのではなく、収集・分析したデータを基準にして意思決定を行うことをあらわします。

ドリブンは「drive」の過去分詞系で、「~~に動かされる」という意味。主にビジネスでは「~~をもとに行動する」と訳されます。

たとえば、技術を起点に事業を動かす場合は「テクノロジードリブン」、顧客の声を最優先にする「カスタマードリブン」などといいます。「〇〇ドリブン」という言葉は、近年のトレンドワードといえるかもしれません。その中でも特に、人事・HR領域で注目されているのが、データドリブンです。

データドリブン人事(HR)とは

データドリブン人事とは、人材に関するデータを分析して人事施策に活かすことです。

もともとデータドリブンはマーケティングの領域でよく使われる言葉でした。しかし、社会環境の変化に伴って従来型の人事に課題が見え始め、人事業務にもデータの活用が求められるようになったのです。

データドリブン人事で取得すべき人事データ

データドリブン人事で活用できる、人材に関するデータにはさまざまな種類があります。取得すべきデータは組織の課題や目的によって異なりますが、以下はその一例です。

基本属性氏名、生年月日、入社日、所属、役職、給与など
経歴学歴、転職歴、異動歴、業務経験など
能力スキルレベル、語学力、保有資格など
業務業務内容、目標、役割、成果など
評価評価点、面談記録、表彰、昇給など
エンゲージメント企業への愛着心、貢献したい気持ち、アンケート・サーベイの回答など
勤怠出勤・退勤時間、残業時間、有給取得率など
健康健康診断の結果、ストレスチェックの結果、休職者数など
採用エントリー数、通過率、採用数、離職率など

データドリブン人事(HR)の必要性

人事領域にデータ活用が求められるようになり、データドリブン人事という言葉が使われ始めた背景には、いくつかの社会的な要因があります。

価値観の多様化

そもそもデータドリブンという考え方が必要とされてきた理由の一つが、価値観の多様化です。

生活が豊かになり、SNSなど社会の情報化が進んだことにより、あらゆる選択肢が増えて個人が自由に選べるようになりました。モノを買う理由が品質だけではなくなったように、働く理由や仕事に求めるものも幅広く変化しています。

さらにグローバル化などの影響で、さまざまなバックグラウンドを持った人材が1つの場所で働くようになり、多様性(ダイバーシティ)が重視され始めました。

そうした背景から、人事は自分の経験則をほかの従業員に当てはめて考えることが難しくなっています。だからこそ、一人ひとりがどんな価値観で行動しているかを測るデータが必要なのです。

データ活用技術の進歩

データドリブンが注目されるようになった。もう1つの理由がデータ活用技術の進歩と普及です。IoT(モノのインターネット化)やディープラーニング(機械学習)などの技術によって、一般的な企業でも大量の行動データを収集して分析できるようになりました。

そうした流れから、HRテックと呼ばれるデータ活用技術で人材活用を支援するツールも増えています。限られたデータから判断していた時代は、最大公約数を見つけてそこにリソースを投入するのが基本の戦略でした。

しかし現在は、大量のデータからターゲットの行動がつかみ、一人ひとりに合わせて適切な場所とタイミングで効率的にアプローチする考え方が主流となってきています。

労働力人口の減少

さらに人事領域と関係が深い話でいえば、労働力人口の減少が挙げられます。主に少子高齢化が原因で働き盛りの年代が減り、どの企業も人手不足に苦しんでいるのが現状です。

そのため採用は売り手市場になり、難易度が上がっています。特に優秀な人材の獲得は競争が激化していて、普通に求人を出すだけでは採用できません。

だからこそ、データを活用して求職者のニーズに合った採用戦略を立てる必要があるのです。また社内においても人手不足の中、限られた人材で成果を出すために生産性の向上が求められています効率よく働ける仕組みづくりにもデータの活用が重要です。

人材流動性の高まり

価値観の多様化、労働力人口の減少によって、終身雇用制度の崩壊という大きな変化も訪れています。

日本では1つの企業で働き続けることを前提に、年功序列で待遇が上がっていく仕組みが長らく一般的でした。

しかし、現在は新卒で入社した会社にはこだわらず、数年で転職する人が増えてきています。優秀な人材でも、会社に不満があれば転職されてしまうため、エンゲージメント(会社と従業員のつながり)が重要なのです。

長く働きたいと思える職場づくりにも、従業員が何を求めているかというアンケートやサーベイのデータの活用が必要となるでしょう。

データドリブン人事は戦略人事に必須

戦略人事とは、企業が経営戦略を遂行する際に人事部が積極的に関わっていき、経営資源の一つである「人」を有効に活用していくマネジメント手法のことです。

前述のように、さまざまな社会的変化によって人材という資源の希少性が増しています。

だからこそ戦略人事が重要であり、そのためにデータの活用が必要なのです。勘や経験に頼っていては根拠のある目標を立てられませんし、目標に対して戦略がうまくいっているのか効果検証もしにくいです。

人材データの収集と整理は戦略人事の第一歩ともいえます。

データドリブン人事(HR)ので期待できる効果・メリット

データを活用すると人事業務は具体的にどのように変わるのでしょうか。データドリブン人事によって得られる効果とメリットを、大きく3つに分けてご紹介します。

客観的な意思決定

これまでの人事は、自分の勘や経験を頼りに意思決定を進めてきました。しかし、1人の人事がすべての従業員を満遍なく把握するのは不可能です。そうすると個人的な関係性や目立った人物の印象に影響されやすくなってしまいます。

全体に目が行き届かないことで、従業員の隠れた成果やスキル、離職のリスクなどにも気付きにくくなるでしょう。しかし、全員から等しく集めたデータを基準にすれば、客観的で平等な意思決定ができる可能性が高まります。

データを活用して評価や待遇のばらつきによる不公平感を軽減すれば、従業員の満足度も向上していくでしょう。

人事業務の効率化

担当領域が幅広い人事の業務は、さまざまな判断を求められる機会が多く、それが負担になることもあります。

しかし、ある程度データの収集と分析を繰り返していけば、「〇〇というデータに対しては△△する」といった業務フローが固まっていきます。そうすると何度も同じような判断に時間を使わずに済むようになるでしょう。

また個人の勘や経験をもとにしていると1人が仕事を抱え込みやすくなり、その人が退職すると業務が破綻してしてしまう可能性もあります。

一方でデータをもとに判断すれば、分担や引き継ぎも容易になるでしょう。必ずしもすべての業務を効率的に進められるわけではありませんが、データによって無駄を減らすと、本当にコア業務に多くの時間を費やせるようになるでしょう。

従業員の生産性向上

従業員のデータを分析すれば、社内で特に活躍している人材(ハイパフォーマー)の特徴が明らかになりやすくなります。その特性に近い人材を採用すれば活躍が期待できるでしょう。また、同じように育成すれば成長しやすくなるかもしれません。

人事は正解のない仕事ですが、データを根拠にすれば、少しでも成功の確率を高めることができるはずです。そうすれば、一部のエース社員に依存した属人的な体制からも抜け出せるでしょう。

従業員全体のレベルが底上げされることで、結果的に会社として事業の生産性向上にもつながっていきます。

データドリブン人事(HR)で人事業務は何が変わる?

具体的にどのような場面でデータが活用できるのかを見ていきましょう。

人材採用

前述のように、社内で評価が高い従業員の行動や価値観のデータを分析すれば、どんな人が活躍しやすいかわかりやすくなります

従業員と求職者に同じ適性検査を受けてもらい、結果を見比べてもいいでしょう。その分析結果を採用基準の一つにすれば、面接官による採用基準のばらつきを軽減し、応募者を見極めやすくなるでしょう。

人材配置

従業員のスキルデータを収集・分析すると、最適な人材配置も行いやすくなります。

各部署の業務と一人ひとりのスキルを照らし合わせて、本来の能力が発揮できる場所を見つけ出しましょう。反対に足りていないスキルを身につけられるような部署を選んだり、新しい風を吹かせるための要員として配置するというシミュレーションを行うといいでしょう。

データに基づいて配属先の上司や部下とのマッチングもはかるといった使い方もあるでしょう。

さらに業務のパフォーマンスをデータから分析することで、今の部署が適しているのか、異動して正解だったのかなどの効果検証もしやすくなります。

人材育成

人材育成にも従業員のスキルデータが役に立ちます。

一人ひとりのスキルをデータから、それぞれの得意・苦手分野や、組織として不足している領域がわかりやすくなります。そこから従業員の隠れたスキルを発掘できるかもしれません。

会社として、どんなスキルを重点的に伸ばしていくかも検討しやすくなります。研修などの進捗を管理することで、従業員のスキルアップをサポートすることもできるでしょう。

人事評価

人事評価もデータを活用しない環境では属人化しやすい領域です。

現場の判断に任せていると評価にばらつきが出て、従業員が不公平に感じてしまうこともあるでしょう。公平な人事評価システムをつくるには、明確で透明性のある評価の基準が必要です。

一人ひとりの業務の成果やスキルのデータを集めて分析すれば、そこから会社として何を目指してほしいかを決めやすくなるでしょう。

制度設計

働きやすい環境を実現するための制度設計も人事業務の一つです。

しかし、従業員の要望を聞いて制度をつくろうとすると、一部の声が大きい従業員に影響されてしまうかもしれません。その制度が本当に必要だったのか検証されず、無駄に予算や手間がかかり続けられているという恐れもあります。

社内アンケートやサーベイで従業員の声を集め、データドリブンな仕組みができていれば、直接的な要望以外からも制度設計のヒントを得られるかもしれません。

さらに制度の導入前後の各種データを比較すれば、効果を検証することも可能です。

離職防止

従業員の退職や休職は会社にとって大きなリスクです。

データを活用すれば、そのリスクを未然に防げるかもしれません。残業時間や有給取得率といったデータを分析することで、メンタル不調などの予兆をつかめる可能性があります。

業務の成果や面談記録などをもとに、従業員に転職の意向が芽生えていないか予測することもできるでしょう。退職や休職を事前に防ぐことは会社にとって大きなメリットになるはずです。

データドリブン人事(HR)の事例

実際にデータドリブン人事を進めている企業を3社ご紹介します。

日立

日立グループでは、事業がモノからコトへと変革しているものの、人材は従来と変わっていないのが課題でした。

そこで採用にピープルアナリティクスという仕組みを取り入れています。社内の人材を4つのタイプに分けて、従業員と応募者のデータを分析し、今後の事業戦略に対してどのタイプの人材が必要かを整理したものです。

このピープルアナリティクスは採用だけでなく、配属、育成、生産性向上にも活用しようとしています。

参照:『生産性向上と輝く一人ひとりを両立させるHRテック』日立評論

リクルート

リクルートでは、人事が数値的な根拠をもとに意思決定していないことへの違和感から、データドリブン人事をテーマに人事組織を改革しています。

まずは人事部門の中に小さなエンジニア組織をつくり、収集した過去のデータをもとに意思決定を行えるようにしました。その後は人材データを活用した配属部署のマッチングシステムを構築。新入社員と配属先の部署メンバーのデータを分析して、相性のいい組み合わせや最適な育成方法を提案する仕組みをつくっています。

参照:『「データドリブンHR」とは? リクルート人事戦略担当が語る、新時代の人事のかたち』リクルートHP

サイバーエージェント

サイバーエージェントの人事部には、データ分析を専門とする人材科学センターという部署があります。この部署がつくられた当初の目的はデータをもとにしてグループ内の人材配置を最適化することでした。

主な活動は、独自の全社アンケートを毎月実施して、時系列での変化や組織内での認識のズレを分析し、部署をまたいだ人事異動を提案するチームと連携することです。

このアンケート結果を、評価、異動履歴、勤怠など別のデータとかけ合わせることで、人材配置以外にも活用しています。

参照:「アナリストではなくマーケター」――サイバーエージェント「人材科学センター」が進める人事のデータ分析・活用とは』日本の人事部HRテクノロジー

データドリブン人事(HR)のの実践はデータ収集から

データドリブン人事を進める際に壁となるのが、そもそも分析したり活用したりするためのデータがないという問題ではないでしょうか。

人材データは新たに生み出すものではなく、すでにそこにあるものです。しかし、多くの企業では思うように収集・整理できていないのが現状です。システムやサーベイを活用して情報を集約し、見える化する必要があるでしょう。

まずはデータを管理する担当者を決め、管理しましょう。そして人材データを収集・整理ができるシステムを導入するのも一案です。

人材データの管理をすべて表計算ソフトや紙で管理するのは難しく、ほぼ不可能といってもいいかもしれません。データドリブン人事の土台をつくりたいのなら、HRテックをはじめとしたシステムの導入を検討してみましょう。

データドリブン人事(HR)ので戦略的な人材マネジメント

データドリブン人事とは、感覚的な判断に頼るのではなく、収集・分析した人材データを基準にして意思決定を行うことです。価値観の多様化や労働市場の変化によって、近年よく取り上げられるようになってきました。人事業務にデータを活用することで、最適な人材配置や採用の実現、生産性の向上などさまざまなメリットが生まれます。

データドリブン人事を進めるうえで重要な第一歩はデータの収集と整理です。タレントマネジメントシステム『スマカン』は、バラバラになっている従業員のデータをクラウド上で一元管理できます。

データの収集・分析・グラフ化、アンケートの実施、人材配置シミュレーションなどデータ活用をサポートする機能も充実しています。

データドリブン人事の導入を検討しているものの、何から始めればいいかわからないという担当者は、まずは無料トライアルで自社でやりたいことが実現できるか試してみてはいかがでしょうか。

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記事監修

監修者

スマカン株式会社 代表取締役社長 唐沢雄三郎

2008年より、一貫して現場に寄り添う人事システムの開発に注力している起業家。戦略人事情報・人材マネジメントシステム、マイナンバー管理システムをはじめ、近年はタレントマネジメントにまで専門領域を広げ、着実に実績を積み上げている。主力製品は公共機関など多くの団体・企業に支持され、その信頼と実績をもとに日本の人材課題の解決に貢献している。

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