働き方用語辞典 「ピープルアナリティクス」

■ピープルアナリティクスの主なデータ
・人材データ： 従業員に関する基本的なデータで、人材配置や育成に役立つ
氏名、年齢、性別、役職、給与、勤続年数、異動・昇進、スキルなど

・デバイスデータ： 業務用のPCやタブレット、スマートフォンの利用状況から取得できるデータで、業務状況を把握できる ログイン・ログアウト時間、通話履歴、メールの送信履歴、サイトの閲覧履歴、業務ツールの使用頻度など

・行動データ： 従業員の行動を収集したデータで、働き方の傾向を明確化できる
位置情報、離席回数など

・コミュニケーションデータ： 意思疎通や情報共有などの状況に関するデータで、社内のコミュニケーションの活性化や組織のネットワーク構造の把握に活用できる
コミュニケーションの状況、チャットツールの使用頻度、会議開催頻度、部門間の連携状況など

・勤務データ： 働き方に関するデータで、働き方改革や離職防止に役立てられる
勤務時間、有給取得率、残業時間、休職率など

・認知データ： 調査やアンケートの回答データで、自社の現状を分析できる
満足度調査や従業員エンゲージメント調査の結果など

■ピープルアナリティクスのメリット
・人材採用
自社で活躍する人材や自社に適した人材の特性やパターンを分析し、人物像を明確化することで、優秀な人材を獲得しミスマッチを減らすとともに、経験や勘に頼らない公平な採用が可能になる。

・人材育成
スキルや能力、資格などのデータに基づき、個々に合った必要な育成プログラムや指導を行うことで、生産性の向上が期待できる。また過去の研修データを分析し効果を評価することで、プログラム内容を見直し再構築することができる。

・人材配置
個人の能力や特性を数値化することで、適材適所の人員配置が可能になり、高いパフォーマンスの発揮につながる。また、部署で活躍する人材のデータを可視化することで、必要なスキルや能力が明確になり、データに基づいた配置が可能になる。

・人事評価
能力を数値化し客観的に判断できるので、公平な評価を行うことができる。評価の透明性が高まると、社員から信頼を獲得しエンゲージメントの向上にもつながる。

・人材定着
過去の退職者や社員の行動、モチベーション、ストレスなどを分析することで、離職につながる兆候を把握し、フォローアップや面談などの早期対策を講じて離職を防ぐことができる。