大規模データやAI（人工知能）を活用した事例が広がる中で、人事（HR）の領域では「ピープルアナリティクス」と呼ばれるデータ活用の手法が注目を集めています。
今回は、HR領域で成果を上げるための「ピープルアナリティクス」について、意味や背景、導入のメリット・デメリット、また事例や活用できるサービス・ツールをまとめて紹介します。
「ピープルアナリティクス」とは？
意味は”HR領域においてデータを活用して成果を向上させる手法”
「ピープルアナリティクス」（People-Analytics）とは、“HR領域（ピープル）において、“データ”を活用（アナリティクス）して成果を向上させる手法”です。似た言葉にHR Tech（HRテック）がありますが、「ピープルアナリティクス」はよりデータの利活用にフォーカスしている言葉です。
用いられるデータには、「性別・年齢」といった基本的な情報から、「面接結果・評価結果・勤怠情報・アンケート結果」などの人事情報、またウェアラブルセンサーなどを用いて取得した「行動データ」など幅広いデータが活用されています。
これらのデータを、機械学習やAI（人工知能）で解析することにより、「人の採用・配置・登用」や「従業員業績・満足度の向上」、また「人材育成」や「離職の予防」などに対し、改善施策を生み出していきます。
またAIを活用することで、これまで人間が行っていた業務を自動化し「生産性向上」させる方法としても、ピープルアナリティクスが使われる場合があります。
「ピープルアナリティクス」の背景と方向性
ピープルアナリティクスは、海外で注目を集め、特にGoogleなどでの先進的な取り組みが公開されることによって、広まり始めました。（Googleにおける「People Analytics」という名前のついた組織が基になっていると言われています。）
日本では人事領域にまだまだ主観的な部分も多く、海外と比較すると広がりが遅い状況ですが、現在では、後述の事例のように、さまざまな取り組みがいろいろな機関で行われており、人事領域でのデータ活用によって、新しい事実が明らかになり始めています。
「ピープルアナリティクス」のメリット・デメリットとは？
メリットは「わかりやすい形で意思決定を行うことができる」
人事領域では、これまで「勘・経験・気合い（３K）」で意思決定を行うことも少なくありませんでした。「勘」や「経験」は、一定当たる確率はあるものの、俗人化する部分が多く、組織を長期的に継続させていくための再現性の観点では、不十分と考えられます。
ピープルアナリティクスを導入することで、これまで「勘」や「経験」など、不確かな要素に依存していた部分が定量化され、わかりやすい形で意思決定を行うことができるようになります。
特にAIや機械学習を用いた分析では、これまで人間では見つけられなかった傾向が見つかることもあり、より精度の高い意思決定を行える可能性が増えています。
デメリットは「傾向をなんとなく掴むだけで終わってしまう場合があること」
ピープルアナリティクスのデメリットとしては、「データの収集・集計」を行い、「傾向をなんとなく掴む」だけで終わってしまう場合があることです。（人事領域だけでなく、他分野の「分析」でも同様ですが。）
マーケティングなど分野と比べると、データの数が少ないため、適切にデータを集め、適切な分析を行わないと、成果につながりません。また分析が適切でない場合には、間違えた意思決定を誘発してしまう場合があります。
データ分析やAI（機械学習）を理解し、ピープルアナリティクスを利活用できる人材・経営人材が増えないと、メリットを享受することが難しいかもしれません。
「ピープルアナリティクス」の分類とは？
ピープルアナリティクスは、様々な人事（HR）領域での活用が期待されていますが、具体的に進んでいる内容は、以下のように分類することができます
分析対象
ピープルアナリティクスは、主に以下の内容になります。
- 採用
- 人材の発掘
- 人材の評価（書類面接の評価／面接時の評価／入社後の評価予測）
- 会社と人材の適合度予測
- 配置（登用）
- 配置・異動による業績の最大化
- ハイパフォーマーの特徴抽出
- 後継者育成計画（サクセッション・プランニング）の立案
- 育成
- 研修内容・方法の最適化
- キャリアパスの設計・提示
- 従業員満足度・幸福度の最大化
- 退職
- 退職リスクの予測
上記以外にも、HR領域におけるのデータ活用は全てピープルアナリティクスと呼ばれることが多いです。また、人事関連領域の業務最適化や効率化の取り組みも、ピープルアナリティクスと呼ばれることがあります。
使用データと分析手法
ピープルアナリティクスで主に用いられるデータと分析手法には、以下のようなものがあります。
- 使用されるデータ
- 能力データ（IQ、EQなどの能力特性）
- 性格データ（適性試験結果などの性格特性）
- 行動データ（勤怠データやセンサーデータなどの行動特性）
- 分析手法
- 集計（有意差や相関などの傾向を見る方法）
- 分類（カテゴリ（クラスター）によって傾向をみる方法）
- 比較（類似性によって傾向をみる方法）
- 予測（モデルを構築し、未来を予測する方法）
特に、機械学習（AI）を用いて、「予測モデル構築」し「未来を予測できる」ことが、大きなトレンドになっています。（「人材の発掘」では、インターネット上のより広範なデータを用いる場合もあります。）
「ピープルアナリティクス」の事例とは？
「Google」の事例
Googleでは、
・採用面接手法の効率化・高度化（面接官によるブレの最小化）
・マネージャーに求められる８つ要素の発見
・チームの生産性を高めるための「心理的安全性」の発見
など、数多くの取り組みが行われています。
「re:Work」のサイトでは、取り組みの成果が公開されているので、参考にしてみるとよいでしょう。
「ソフトバンク」の事例
ソフトバンクでは、新卒採用選考において、AI（IBM社のWatsonを利用）を用いてES（エントリーシート）選考の合否を判断する取り組みが行われています。
これまで人事担当者が行っていた内容を「AI」が行うことで、「公平」な選考を行うとともに、75%の工数削減に成功しました。（ただし、「せっかく応募したのに人が見ていないの？」という応募者からの不満を避けるために、担当によるチェックも並行しているようです。）
また2020年には、動画面接にAIを用いることで、新卒採用選考における業務効率化の取り組みをスタートさせるプレスリリースを発表しています。
日本の新卒採用では、大量応募・大量選考が行われているため、ピープルアナリティクス（AI）を、業務効率化に用いる事例は今後も増えていきそうです。
「日立製作所」の事例
日立製作所では、データ分析を活用して「採用における人材ポートフォリオの変更」する取り組みを行っています。これは社内の「ハイパフォーマー」人材をいろいろな角度から分析し定量化することで、将来の「ハイパフォーマー」を増やす取り組みです。
加えて、組織マネジメント手法の１つとして、ウェアラブルセンサーデバイスを用いて、従業員の行動データを計測し、「ハピネス（幸福度）」を計測する試みも行われています。「ハピネス」を高めることで、「従業員の成果」を高めることができると考えられており、「ハピネス」を数値化して改善していく取り組みとなっています。
「セプテーニ・ホールディングス」の事例
セプテーニ・ホールディングスは、「人的資産研究所」という組織を作り、「採用」「適応」「育成」「アルムナイ」の各領域でピープルアナリティクスを行い、その結果を公表しています。
特に人材育成においては、以下の「育成方程式」を提唱し、採用後の人材のパフォーマンスを予測する取り組みを行っています。
育成方程式 ： 成長【G】＝個性【P】×環境【E】（チーム【T】＋仕事【W】）
「PERSOL（パーソル）」グループの事例
パーソルグループ（パーソルホールディングス、パーソル総合研究所）では、「適正配置モデルの構築」「退職予測モデルの構築」「マネージャーのクラスタリング」など、幅広いテーマに対し、ピープルアナリティクスを実践しています。
パーソル総合研究所では、自社内での研究結果をもとに、複数のピープルアナリティクスのソリューションを提供しており、外部企業のサポートも行っています。
「PwC Japan」の事例
PwC Japanでは、データアナリティクスのコンサルティングの１つとして、ピープルアナリティクスを提供しています。具体的には「採用分析」「配属マッチング分析」「ハイパフォーマー分析」「ワークスタイル分析」「退職分析」など、幅広い領域に対し、サービスを提供しています。
※そのほかのピープルアナリティクスの事例は、こちらの記事でも紹介しています。
「ピープルアナリティクス」のサービス・ツールとは？
コンサルティングサービス
ピープルアナリティクスについては、事例で上げた「パーソル総合研究所」や「PwC Japan」などがソリューションを提供しています。
ウェブサービス・ツール
海外では、カナダの「Visier」という企業が、ピープルアナリティクスのサービスを提供しています。
※株式会社アッテルでは、ピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）」を提供しています。
入社から退職までのＨＲデータの一元管理を行うことができ、採用時のハイパフォーマーの見極めや退職リスク予測を行うことができるサービスです。
「ピープルアナリティクス」の関連団体・資格とは？
一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会
「一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会」は、「ピープルアナリティクスの普及・推進」を目的とした、一般社団法人です。
「ピープルアナリティクスラボ」というセミナー（勉強会）を開催したり、ワーキンググループ・スタディーグループの活動を行い、会員企業がピープルアナリティクスを学べる場を提供しています。
ＨＲテクノロジーコンソーシアム
「ＨＲテクノロジーコンソーシアム」は、「経営・人事分野におけるテクノロジー・データ分析活用の啓発・推進」を目的とする団体です。
コンソーシアムが取り扱う対象分野は幅広いですが、2018年より「ピープルデータアナリスト (People Data Analyst)」の資格を取得できる養成講座を開講し、ピープルアナリティクスを実践できる人材の育成に力を入れています。
「ピープルアナリティクス」の本・書籍
2020年5月に一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会から「ピープルアナリティクスの教科書」という書籍が発売になりました。
また少し広範な人事関連の内容にはなりますが、Googleの事例を取りまとめた、以下の２冊はピープルアナリティクスの最初の一歩を知ることができます。
※前述した「re:Work」のサイトにも、最新事例が掲載されていますので、参考にしてみてください。
まとめ
ピープルアナリティクスの意味から、いろいろな事例までを紹介してきました。新しく注目が集まっている分野なので、今後より発展していくことが予想されます。
データという苦手な人も多い分野ですが、しっかりと理解を深めて、会社の将来的な優位性構築に役立ててみてはいかがでしょうか？
