ピープルアナリティクスとは？【HRテックを活用した人事戦略の高度化】
【定義】ピープルアナリティクス（People Analytics）とは、企業が持つ人事データ（従業員情報、勤怠、評価、サーベイなど）を統計学やデータサイエンスの手法を用いて分析し、人事上の課題解決や意思決定の精度向上を図る手法です。単なる集計ではなく、データに基づき「なぜ離職が起きるのか」「どんな社員が成果を出すのか」といった因果関係を解明し、人事戦略を高度化します。
HRテックの導入が進む中小企業にとって、ピープルアナリティクスは、勘や経験に頼らないデータドリブンな人事戦略を実現するための鍵となります。
ピープルアナリティクスの目的と活用事例
1. 活用の主な目的
- 離職予測: 勤怠データやサーベイ回答から、離職リスクが高い社員を早期に特定し、リテンション施策を講じる。
- ハイパフォーマー分析: 優秀な社員の特性（入社時の適性、経験、研修履歴など）を分析し、採用基準や育成プログラムに反映させる。
- 評価のバイアス分析: 評価者間の点数のばらつきや、無意識の偏見（アンコンシャス・バイアス）による評価エラーをデータで可視化する。
2. 中小企業での活用に必要なデータ
分析には、HRテックを通じて集約された以下のデータが必要です。
- 静的データ: 属性（年齢、性別、勤続年数）、適性検査の結果、評価履歴。
- 動的データ: 勤怠データ（残業時間、有給取得率）、エンゲージメントサーベイの結果、研修受講履歴。
ピープルアナリティクス導入に向けたステップ
ステップ1: データの「見える化」と一元管理
まず、散在している人事データをHRテックツール（人事情報システム）に集約し、正確なデータとして利用できる状態にします。
ステップ2: 課題と仮説の設定
「なぜ、ある部署だけ離職率が高いのか？」など、具体的な経営課題に基づき「マネージャーの評価スキルが低いのではないか」といった仮説を設定します。
ステップ3: シンプルな分析からスタート
複雑な統計分析から始める必要はありません。まずは、部署別、年齢別の残業時間や離職率のクロス集計など、シンプルな分析から課題の裏付けを行うことが重要です。
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