人事データを分析して活用する方法とは？メリットやおすすめ分析ツール、活用事例を紹介

多くの企業においてデータドリブン経営が常識となりつつありますが、人事領域においてはデータ活用がまだまだ進んでいません。

しかし、昨今ではこれまでの管理型業務中心の「守り」の人事から、経営戦略に寄り添った「攻め」の人事を展開していくため、人事の領域でも「データ」を活用する手法が注目され始めています。

今回は、人事データ活用の背景から、そのデータを活用する際のポイントなどをご紹介したいと思います。

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人事データ分析とは？HR Techとの違いは？

HR Techとの違いについて確認しておきましょう。

HR Techとの違いは？

人事におけるデータ活用というと、同じ文脈で語られるキーワードとして「HRTech」が存在します。どちらもITやビッグデータを活用したものですが、「ピープルアナリティクス（以下PA）」と「HRTech」には、どのような違いがあるのでしょうか。

パーソル総合研究所によると、下記のような考察がありました。

明確に区別するものでもないようですが、HR Techは、組織や社員の情報を収集・管理し、給与管理・労務管理といった定型的な作業を効率化させるツールの名称として多く使われていることがわかりました。

一方PAは、より『複雑性』『付加価値』が高い業務に関する事例で多く使われています。たとえばHR Techで収集した人事にまつわる情報を、目的にあわせて分析し、より高度なアウトプットを出す取り組みを指す場合などに用いられているようです。

具体の例でいくと、新部署立ち上げに伴い異動する社員を決定する際、対象となる社員全員分の属性や評価に関する情報を、様々なツールなどを使って効率よく集める。ここまでがHR Techの領域です。

そして、その収集したデータを統計解析して、客観的に候補者を絞ることで、最終的な人事担当者の意思決定を支えるのがPAと考えられているようです。

（※参考：パーソル総合研究所「データで人事を変えるピープルアナリティクス）

HR Tech（HRテック）は、人事領域にAIやビッグデータ、クラウドなどの先進的なテクノロジーを導入することで、従来の人事業務に変革をもたらすシステムのことを言います。

一方で、人事データ分析は、組織内の人事関連データを収集・分析して、そこから洞察を得るプロセスのことを言います。人事データから洞察を得るプロセスなのか、そのプロセスを支援するためのシステムなのかという点で、人事データ分析とHR Techは異なっています。

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人事データ活用が注目される５つの背景

人事データ分析とは人事データの分析によって企業の成長につなげること

人事データ分析とは、人事関連のデータを分析することです。英語では「ピープルアナリティクス（PA）」と呼ばれることもあります。

勤怠状況や人事評価、業務内容など、社内に蓄積された「人に関する情報」である人事データを分析・活用することで、企業の成長につなげることが目的です。 ただし、紙の書類などのアナログ形式で保管された人事データは分析が困難です。

しかし、近年ではコンピューターでの分析に適した形で、人事データのデジタル化が進んでいます。 人事の領域でもIT化が進み、企業規模を問わず、膨大なデータ収集と管理が実施しやすくなったため、人事データの分析が可能になってきました。

「採用」や「人材育成」というと、どうしても面接官や人事担当者、管理職の経験則に基づいて行われがちでした。しかし、人事データ分析が浸透したことで、そこから導き出された客観的な根拠に基づく取り組みができるようになりました。

そのため、組織・人事施策に透明性が生まれるとともに、組織として説明責任を果たしやすくなりました。 このように、データの収集や分析、活用に関する技術革新、また大手企業が導入し始めたことなどをきっかけに、人事データ分析は、今広く注目を集めています。

▷人事機能の戦略化が進んでいる

昨今は、企業のビジョンや経営戦略を実現するために戦略的に人事施策を講じる「戦略人事」が注目されるようになっています。戦略人事を推進する際に重要になってくるのが、人事データの活用です。

企業が従業員に関するデータを収集・分析することで有益な洞察を得ることができ、人事プロセスの最適化を図ることができます。採用や育成、人材配置などの場面でも、従来のように勘に頼った施策ではなく、データを根拠にした精度の高い施策を策定・実行できるようになります。

▷HRテクノロジーが進化した

近年、HRテクノロジーが目覚ましく進化していることも、人事データの活用が注目される背景になっています。AIやビックデータ、クラウドなどのテクノロジーの発展によって、比較的容易に従業員に関するデータを収集・分析することができるようになりました。

人事データが可視化され、一元管理されていれば、経営層や人事担当者はリアルタイムに人事データにアクセスでき、スピーディーに意思決定できるようになります。また、人事データを分析することで様々な洞察を得られれば、より精度の高い人事施策を立案・実行できるようになります。

▷事業環境変化により人材の有効活用が必要となった

本題に入る前に、企業を取り巻く環境について触れておきたいと思います。 現在、企業は大きく二つの市場で競争を繰り広げています。それが「商品市場」と「労働市場」です。そしてその市場に今、大きな変化が訪れています。

まず「商品市場」については、商品寿命の短サイクル化が起きています。一度ヒットした商品はすぐに模倣されたり、技術革新によってすぐに陳腐化してしまいます。

そのため、商品そのものやビジネスモデルの価値よりも、変化に素早く対応できる組織力やアイデアに溢れる人材力が重要性を増します。

このようなアイデアやホスピタリティ、モチベーションといった、ハードではなくソフトの部分に価値の源泉が移っているため、商品市場で企業が生き残るためには、今後ソフトである人材や組織への投資などを行うことが事業成長の鍵を握っているのです。

▷労働市場変化により人材のリテンションの重要性が高まった

一方、「労働市場」はというと、以前と比較すると人材の流動化が高まっています。一度入社した企業で働き続ける時代は終了し、転職という言葉がとても身近なものになっていることからも分かる通り、キャリアアップを目指し複数回転職をする個人も増えてきました。

人材の流動化が当たり前の社会では、働く個人から選ばれ続ける企業と選ばれない企業の二極化が進みます。 また、個人の働く目的も多様化が進みます。

以前は優秀な社員をつなぎとめるものは金やポストでしたが、現在は働く目的や個人のワークモチベーションは多種多様化しているのが現状です。 その多様化するワークモチベーションに応えながら束ね、人材流出を防ぐために科学する必要性が高まっています。

▷社会的制約増大によるデジタルシフトの重要性が高まった

また、もう一つの背景は「社会的制約の増大」です。働き方改革の影響により労働時間は削減され、生産性向上を果たすには組織内での連携がより重要な時代となりました。

そして、コロナ禍によるリモートワークの推進等、多様な働き方が進んでいることも相まって、より職場内連携の難易度が上がり、デジタルシフトの重要性が高まっているのです。

人事データを分析して活用するメリットとは？

人事データの活用は、単なる記録管理にとどまらず、企業の戦略的な意思決定を支える重要な要素です。採用から配置、育成、定着までの各フェーズでデータを分析することで、従業員の満足度向上や組織の生産性アップに直結する施策が可能になります。

採用戦略の刷新

人事データを活用すれば、採用活動の効率化と精度向上が図れます。具体的なメリットは以下の通りです。

１採用成功パターンの可視化

　過去の採用データを分析することで、優秀な人材の共通点を発見し、効果的な採用基準を設計できます。

２媒体ごとの効果測定

　求人媒体別の応募者数や通過率を把握することで、コスト対効果の高いチャネルに集中できます。

３面接評価の標準化

　評価基準をデータ化することで、主観に左右されにくい公正な判断が可能になります。

４ミスマッチの削減

　定着率や退職理由と照らし合わせることで、求める人物像を明確化し、採用ミスマッチを防ぎます。

５採用リードタイムの短縮

　データに基づいたプロセスの見直しにより、必要な人材をより早く確保できます。

適材適所の人材活用

従業員の持つスキル、経験、個性、キャリア志向、過去の業績といった多岐にわたるデータを詳細に分析し、各従業員の能力が最大限に発揮できる最適な部署や役割に配置することは、組織全体の生産性向上に不可欠です。

客観的な人事データに基づいた適材適所の配置は、従業員一人ひとりの潜在的な能力や成長の可能性を見極め、それを伸ばせる分野に挑戦する機会を提供します。

これにより、従業員は自身の仕事に対するやりがいやモチベーションを高め、主体的に業務に取り組むことが期待できます。結果として、組織全体の活性化と目標達成に大きく貢献します。

人材定着率の向上

人事データを活用することで、離職リスクの早期発見と対策が可能になります。

たとえば、勤怠状況や評価スコア、エンゲージメント調査などを分析することで、離職傾向の兆しを察知できます。問題が顕在化する前にフォローアップを行うことで、離職を防ぐ施策がとれるようになります。

また、定着しやすい職場環境や上司との関係性の傾向を可視化することで、組織改善のヒントも得られます。

人材育成と能力開発の強化

社員一人ひとりのスキルやキャリア志向に基づいた育成プランを作成することで、より効果的な人材開発が可能になります。

研修履歴や評価データ、目標達成状況をもとに、個別に最適化された教育機会を提供することで、成長を促進できます。

また、データに基づいた能力ギャップの把握により、必要なスキルを明確にし、即戦力化を図ることもできます。

組織全体の活性化

人事データは個人レベルだけでなく、組織単位での課題発見や改善にも活用できます。

部署ごとの生産性やエンゲージメント、離職率などを可視化することで、組織内のボトルネックや課題を浮き彫りにし、迅速な対応が可能になります。

さらに、目標管理制度（MBO）や360度評価と連携すれば、組織文化の透明性が高まり、社員の主体性や協力意識を促す効果も期待できます。

なぜ人事データの活用が進まないのか？

▷人事データ分析者がいない　

これだけデータの重要性が分かっていながら、何故活用が進まないのでしょうか？

こちらは『日本の人事部　人事白書2018』のデータです。人事の業務を「戦略立案」や「採用」「育成・研修」などの合計11項目に分け、それぞれのデータ収集・保存の現状を聞き一覧化したものです。

このデータで見ると、1番データ活用を念頭にデータ収集・保存しているのは「採用」で33.5％、続いて「労務管理・評価・昇進・報酬・人件費管理」が31.4％となっています。

しかし、項目別に詳細を見ていくと、各種データの収集に動き始めている企業もある一方、いまだデータに注目していない企業が多数存在する状況です。

また、「人事部門内に、統計ツールを使いこなせるデータ分析担当者を置いているか」という項目を見てみれば、「あてはまる」と回答をしたのは16.9％にとどまります。

せっかくデータを収集した所で、そのデータを分析できる人材が人事部門内におらず、結局「活用」できずに終わってしまう、という状況があるようです。
（参考：https://www.persol-group.co.jp/service/business/theme/01.html）
（出典：『日本の人事部　人事白書2018』）

▷データの蓄積や解析がしづらい

また活用が進まないもう一つの理由として、人事は、データの蓄積や解析がしづらい領域であることが挙げられます。例えば、社内での優秀な人材を分析しようとした際に、何をもって「優秀」を表すデータとするのか、その判断が難しいためです。

このような場合は、人事評価データを使うことも多いですが、人の判断にはゆがみがあるため、企業が本当に求めている優秀な人材でないこともあります。

さらに、たとえば人事評価データの場合、データを取得できる頻度は3か月～半年に1回程度とあって、時々刻々とデータがたまる他分野の『ビッグデータ分析』と比較すると、データ量も不足しています。

また、人材の評価基準や部署毎のKPIは、企業の成長や社会の動向とともに変化していくため、継続性のあるデータの蓄積が難しいという点も課題になります。

これらのように、データ活用を進めていくには難しい点もありますが、まずは、求めるアウトプットに対してどのようなデータが有効なのかを考えます。

もしそれに十分なデータがなければ、ほかのデータから代替できそうなものを洗い出してみる、など試行錯誤を繰り返しながら活用していくことが大切なのです。​​​​​​​ 組織の診断・改善のサイクルを回す、【モチベーションクラウド】がわかる動画はこちら

 人事データ分析の流れ、方法は？

人事データ分析をする際には、いくつかのステップを踏むことが大切です。ここでは、主なステップの内容をご紹介します。

目的を明確にする

人事データ分析を始める前に、まずは分析の目的を明確にすることが重要です。目的が明確でない場合は、分析結果に基づくアクションを決定することができません。

具体的には、従業員の離職率を下げるための施策の検討や、採用活動の改善などが考えられます。ただし、これらの目的を達成するためには、分析対象のデータを収集し、整理する必要があります。そこで、データを収集する方法や、どのようなデータが必要なのかを考えることが必要です。

データを収集する

次に、必要なデータを収集します。人事データ分析には、従業員の人事情報や業務データなどが必要になります。これらのデータは、社内のデータベースやクラウドストレージなどから取得できます。

社外からデータを取得する場合、例えば調査やアンケート調査を実施することで、必要な情報を収集することができます。ただし、社外からのデータ収集には、時間やコストがかかることがあります。データ収集には、データの信頼性や精度を確保することも重要です。

データを分析する

収集したデータを分析することで、問題点や課題を発見することができます。データ分析には、様々な手法がありますが、統計解析や機械学習がその代表的なものです。

たとえば、統計解析を用いることで、社員の離職率や業務の改善点などを把握することができます。また、機械学習を用いることで、ビジネスの予測分析やマーケティング分析など、より高度な分析が可能になります。

分析結果を正しく解釈することで、人事政策の改善や業務プロセスの改善につなげることができます。

アクションを設定する

最後に、分析結果に基づき、アクションを決定します。具体的には、従業員の福利厚生の改善や、評価制度の見直しなどが挙げられます。

アクションを決定することで、人事政策の改善や業務プロセスの改善につなげることができます。また、アクションプランを策定する際には、以下のような点に留意する必要があります。

- 従業員の意見や要望を十分に聞き取ること

- アクションが業務プロセスに与える影響を評価すること

- 予期せぬリスクを最小限に抑えること

アクションの実施には、計画的なプロセスが必要であり、人事部門や経営陣との協力が不可欠です。

人事データを分析して活用している事例とは？

人事データの活用は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。多くの企業が、採用・育成・定着といった人事領域の課題をデータで可視化し、解決に向けた施策を実行しています。

本記事では、実際に人事データを活用して成果を上げている企業の事例を3つご紹介します。それぞれの取り組み内容や得られた成果を通して、自社での活用に役立つヒントを探ってみましょう。

LINE株式会社

LINE株式会社では、ピープルアナリティクスの一環として、社内の人事データを統合し、ダッシュボードを活用して組織の状態を可視化しています。​

具体的には、新入社員のエンゲージメントサーベイの結果を分析し、入社後1カ月時点での「歓迎されていると感じるか」という設問への回答が、その後のエンゲージメントに大きく影響することを発見しました。​この分析結果をもとに、該当するチームへの介入を行い、組織改善を進めています。​

また、200以上のダッシュボードを整備し、現場マネージャーがリアルタイムで人事情報を確認できる環境を構築。​これにより、人事業務の効率化と組織の活性化を実現しています。

NTTデータ

NTTデータでは、人事データを活用して戦略的な人材配置を実現しています。​具体的には、従業員のスキルや経験、評価データを統合し、ダッシュボードを用いて可視化。​これにより、適材適所の人材配置が可能となり、組織全体の生産性向上に寄与しています。​

また、テーマ別の分析プロジェクトを実施し、離職率の改善や女性活躍推進、デジタル人材の育成など、具体的な課題解決にも取り組んでいます。​

さらに、データ活用スキルの習得支援やデータ活用基盤の整備を行い、持続的な人事データ活用体制を構築しています。

明治安田生命保険相互会社

明治安田生命保険相互会社は、社員一人ひとりの適性、キャリアに対する希望、そして多岐にわたるスキルに関する情報を、最先端のAI技術を駆使して詳細かつ総合的に分析しています。

この先進的な取り組みを通じて、同社は組織全体の生産性向上と、社員の能力を最大限に引き出すための最適な人員配置と異動提案の実現を目指しています。

具体的には、約1万人に及ぶ全社員を対象に、AIが個々の適性や潜在的な能力を深く掘り下げて分析し、その結果を基に、より生産性の高い人員配置を実現するという明確な方針を打ち出しています。

この戦略的なアプローチにより、これまで課題となっていた人材と配置のミスマッチを大幅に削減し、各社員がその能力を最も発揮できる適材適所の状態を作り出すことで、組織全体の総合的な力の向上を図ることが期待されています。

人事データを分析して活用するツールの選び方とは？

人事データを活用して戦略的な意思決定を行うには、適切な分析ツールの選定が欠かせません。どのようなツールを選ぶかで、得られるインサイトの質や活用の幅に大きな差が出ます。ここでは、人事データ分析に適したツールを選ぶ際の重要なポイントを4つ紹介します。

分析したい対象にマッチしているか

人事データ分析ツールを選ぶ際は、まず自社が「何を分析したいのか」を明確にし、それに対応できる機能が備わっているかを確認することが最も重要です。

例えば、「採用に関する応募者情報を可視化したい」「離職率とその原因を把握したい」「従業員満足度を定量的に測定したい」など、目的に応じた分析対象は多岐にわたります。

ツールによっては、勤怠・評価・アンケート・研修履歴など、対応できるデータソースが限られている場合があります。また、複数システムに分散した人事データを一元管理できる連携性も重要な評価ポイントです。

ユーザビリティの高さ

データ分析ツールの多くは高機能である一方で、操作が複雑すぎると現場での活用が進まないという課題があります。そのため、ツール選定時には「誰が使うのか」という視点も重要です。

人事部門が主導で使うケースでは、専門知識がなくても直感的に操作できるインターフェースが望ましいでしょう。ドラッグ＆ドロップで分析項目を組み立てられるタイプや、テンプレートが用意されているツールは定着しやすい傾向にあります。

データの可視化能力

人事データを戦略に活かすには、単なる数値の集計ではなく、視覚的に理解しやすい形式でのアウトプットが不可欠です。そのため、可視化機能の充実度は、ツール選びの鍵を握ります。

ダッシュボード形式でKPIを一覧表示できる機能や、グラフ・チャートによって変化を直感的に把握できる設計があるかどうかをチェックしましょう。

ヒートマップやトレンドライン、クロス集計など、視覚的に差異や傾向が見えやすい表現が豊富なツールは、分析後のアクションにつなげやすくなります。

サポート体制の充実度

どんなに高性能なツールでも、運用フェーズで疑問点や技術的なトラブルが発生することは避けられません。そこで重視すべきなのが、ツール提供元のサポート体制です。

導入支援やトレーニングがあるか、FAQやオンラインマニュアルが充実しているか、導入後のフォローアップが継続的に受けられるかなど、長期的な運用を前提とした支援体制があるかを確認しましょう。

人事のデータ分析で使える3つのツール

人事データ分析を行う際には、ツールを活用することでその効果を高めることができます。ここでは、代表的なツールについていくつかご紹介します。

Excel

Excelは、人事データの分析に広く利用されているツールの1つです。

Excelは、Microsoft Officeスイートの中で最も広く使用されているアプリケーションの1つであり、多くの企業で人事データの分析に採用されています。Excelを使用することで、データの整理やグラフ化が容易になります。

例えば、データを整列させることで、特定のパターンやトレンドを発見することができ、グラフ化することで、データの可視化ができます。Excelの機能を使いこなすことで、複雑なデータ分析も可能になります。

R

Rは、統計解析やデータマイニングに優れたオープンソースのプログラミング言語です。Rを使うことで、高度な統計解析や機械学習が可能になります。また、Rには多数のパッケージが用意されており、それらを組み合わせることで、様々な分析が可能です。

Rは、データサイエンスに欠かせないツールとなっています。Rは、グラフィックスやデータの可視化などにも優れており、分析結果をわかりやすく示すことができます。また、Rは、PythonやSQLとも連携が可能であり、より多角的な分析が可能になります。

Tableau

Tableauは、ビジュアル分析ツールの1つです。Tableauを使用することで、データを直感的に理解することができます。また、Tableauの機能を使いこなすことで、複数のデータソースを統合したり、ダッシュボードを作成したりすることができます。

Tableauは、ビジネス分析の分野で非常に人気があります。Tableauを使用することで、簡単にビジネス上の意思決定を行うことができます。Tableauは、ビジュアル分析ツールとして、複雑なデータを視覚化することができます。

これにより、データが持つ本質的な意味をより深く理解することができます。

人事のデータ分析で使えるタレントマネジメントツール

タレントマネジメントツール（タレントマネジメントシステム）とは、人材の採用・育成・評価などの人事プロセスを効率的に管理するとともに、より戦略的な取り組みを支援するツール・システムのことを言います。

従業員の属性情報やスキル・能力・経験などの情報を一元的に管理・共有できるため、採用計画や要員計画、人材の育成や適正配置、キャリア開発や人事評価などを効率的かつ戦略的におこなえるようになります。

人事データ分析をおこなう際には、導入しておきたい代表的なツールだと言えるでしょう。代表的なタレントマネジメントツールとしては、以下のようなものが挙げられます。

・サイダス
・HRBrain
・タレントパレット
・SUZAKU
・カオナビ
・スマカン
・SmartHR
・COMPANYシリーズ
・SAP SuccessFactors
・Workday

人事のデータ分析で使えるBIツール

BI（Business Intelligence）ツールとは、企業に蓄積された大量のデータを収集・分析・見える化し、そこからビジネス上の洞察を得るためのツールのことを言います。

BIツールは人事データの分析に活用することもでき、様々な人事プロセスにおいてタイムリーかつ的確な意思決定ができるようになります。代表的なBIツールとしては、以下のようなものが挙げられます。

・Yellowfin
・Domo
・Tableau
・Microsoft Power BI
・Looker Studio（Googleデータポータル）
・SAP Analytics Cloud

人事データ分析で必要となる項目

では、分析に必要な人事データは、どのような項目が必要か。ここでは、業種や業界を超えて必要と思われる代表的な項目を例示します。

・基本データ
採用時に本人から提出を受けた情報のほか、入社日、役職などを、基本データとして整理が必要です。属性に応じた施策を考える際に便利です。

・ 職務内容
社員が現在従事している仕事情報、希望している職種・キャリアにおける志向、目標設定内容のデータなどです。社員の現状把握や、人材配置を検討する際にも利用できます。

・人事評価
その社員自身を周囲はどのように評価しているのかを把握するために、部門長評価や360度評価などの評価制度で管理されるデータ、職務経歴、所属歴、職務能力、成果などのデータも分析に有用です。

これらにより、採用や人材育成の戦略も立てやすくなります。

・勤怠状況
社員の働き方を可視化して分析したい場合に重要になる項目です。

残業状況や始業、退社時間、遅刻・早退・欠勤などの情報を適切に分析することで、生産性向上に向けての施策立案や離職防止などの取り組みに活かすことができます。

・マインド
従業員のモチベーションに関わる項目です。適性検査の結果や、面談履歴や上司のメモなどのデータを包括的に管理することで、離職防止やモチベーションの向上につながります。

性格や趣向などもわかる範囲で把握するように努めることでデータの正確性につながります。

・能力、資格
実際に持っているスキルやそのレベル、語学力、保有資格などが該当しますが、学生時代に獲得した資格などは現在の能力を保証するものではないため、実際の経験やプレゼンテーションなどの回数、履歴なども項目に加えてもいいかもしれません。

※参考：人事データを分析するには？　社内の課題を解決する情報の活用方法 | BizReach withHR
https://bizreach.biz/media/12669/

人事データ分析を行うときのポイント

▷分析で得たい成果や目的を明確にする

先述の通り目的なくデータを集めても活用できないことは明らかです。まずは課題を設定し、その解決策の仮説を立ててからデータを集めましょう。そこが決まらない限り、不要なデータを集めてしまい余計な工数がかかるだけです。

例えば、採用コストの削減、優秀な人材採用、適切な人材配置、社員教育、研修内容の見直し、離職率の低減、エンゲージメント向上、働き方改革、生産性向上など、テーマを設定するだけでも、必要となるデータの違いが分かると思います。

▷蓄積データの基準や定義を決める

また、人事データ分析においては、社員から新たに情報をもらうべき場合もあるでしょう。情報を集める際は、評価する人の主観が入ったり、データの質にばらつきが出たりしないようにするべく、なるべく定量的なデータ収集が望ましいでしょう。

なるべく厳密に回答を想定してアンケートを作成し、情報を集めた方が分析しやすいと考えられます。

参考までに、「エンゲージメント向上」を目的としたデータ収集、分析を手助けするツールとして「モチベーションクラウド」があります。人事で様々な施策を講じても、従業員のエンゲージメントにどれくらい影響があったのか、モノサシを入れて定量的な数値を出さなければ、成果もはかれません。

このモチベーションクラウドは、5,950社、142万人の実績を持つ組織のモノサシ「エンゲージメントスコア」で、組織状態を定量化・可視化し、See・Plan・Do・Check＆Actionのサイクルを回すことで、組織の問題を解決する国内初の組織改善クラウドです。

無記名式のアンケートとなっているため、より社員の本音を引き出しやすく、定量的にも一目瞭然で分かります。

また、収集したデータの管理・運用ルールの設計も重要です。社員のプライバシーに関わるデータも多いため、セキュリティ対策を万全に行い、社内においては必要な社員以外に閲覧権限を与えず、特定の部署が一元管理するなど細心の注意をはらって取り扱っていきましょう。

【参考資料のご紹介】
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まとめ

いかがでしたでしょうか。まだまだ人事領域で進んでいないデータ活用ですが、様々な項目別に見ていくと、どんな企業でも人事データは蓄積されているはずです。

また企業毎に見えている課題によっては、取り出してくるデータやこれから新たに収集するデータも異なるはずです。今や、テクノロジーの発達によって膨大なデータの蓄積や分析が可能になったため人事データは会社の資産となります。

未来の企業の発展のために、是非、人事データの分析と活用を試してみてはいかがでしょうか。

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