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】

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。