「採用しても活躍する人材がなかなか見えてこない」「離職を減らしたいけれど、何から見直せばいいのか分からない」。そんな悩みを抱えている企業は少なくありません。
これまでは経験や勘を頼りに判断していた人事も、現在ではデータをもとに考える時代へ変わりつつあります。採用や配置、人材育成、離職防止など、さまざまな場面で活用が進んでいるのが「ピープルアナリティクス」です。
とはいえ「大企業向けの取り組みでは？」「AIや専門知識がないと難しいのでは？」と感じる方も多いでしょう。実際には、既に社内にある人事データを整理するところから始められる企業も少なくありません。
この記事では、ピープルアナリティクスの基本からAIを活用した分析方法、企業事例、中小企業でも始めやすい導入ステップまで分かりやすく解説します。
AIピープルアナリティクスとは？
AIピープルアナリティクスとは、採用、人材配置、育成、人事評価、離職などに関するデータをAIで分析し、人事施策や組織づくりに活用する取り組みです。
人事担当者の経験や勘を否定するものではありません。データから判断材料を増やし、これまで見えにくかった組織の課題や変化に気づきやすくすることが目的です。
ピープルアナリティクスとの違い
ピープルアナリティクスは、従業員や組織に関するデータを収集・分析し、人事の意思決定に役立てる手法です。AIピープルアナリティクスは、その分析にAIや機械学習などの技術を取り入れたものを指します。
たとえば、勤続年数や異動履歴、研修の受講状況、従業員アンケート、人事評価などのデータを組み合わせることで、活躍している人材に共通する傾向や、離職につながりやすい要因、研修後の変化を探ることができます。
大量のデータを短時間で処理できることや、人の目だけでは見つけにくい傾向を把握しやすいことが、AIを活用する利点です。ただし、分析結果がそのまま正しいとは限りません。使用したデータに偏りがあれば、結果にも偏りが生じるため、人が内容を確認したうえで施策へ反映する必要があります。
人事領域でデータを分析する意味
採用や配置、人事評価といった判断は、担当者や上司の経験に左右されやすい領域です。経験は大切ですが、それだけに頼ると、判断基準が人によって変わったり、本人への説明が難しくなったりすることがあります。
そこで従業員や組織に関するデータを確認することで、現在の施策がどのような結果につながっているのかを検証しやすくなります。具体的には、次のような場面で活用できます。
- 採用経路ごとの入社後の活躍や定着状況を比較する
- 研修の受講前後で行動や成果が変化したかを確かめる
- 部署ごとの残業時間や離職率から、組織課題を探る
- 人事評価に部署や評価者による偏りがないかを確認する
- 本人の経験やスキルをもとに、配置や育成の選択肢を検討する
AIピープルアナリティクスの役割は、AIに人事判断を任せることではなく、人がより根拠のある判断をするための材料を増やすことです。
分析する目的を明確にし、現場への聞き取りや対話と組み合わせることで、採用、育成、配置、定着に関する課題を具体的に捉えられるようになります。
なぜAIを活用した人材分析が注目されているのか
企業が保有する人材データは、採用情報や人事評価だけではありません。勤怠、異動履歴、研修の受講状況、従業員アンケートなど、さまざまな場所に蓄積されています。
これまでは、こうしたデータをまとめて分析するために多くの時間と手間がかかっていました。AIや人事システムの普及によって大量のデータを扱いやすくなり、人材や組織に関する課題を継続的に確認できるようになっています。
また、人的資本経営への関心が高まり、働き方や従業員の価値観も多様化しています。そのため、過去の慣習や担当者の経験だけではなく、採用、育成、配置、定着の状況をデータで確かめながら、人事施策を見直すことが求められています。
人的資本経営への関心が高まっている
人的資本経営とは、人材を単なるコストではなく、企業の成長を支える資本として捉え、その価値を高めていく経営の考え方です。採用した人数や研修の実施回数だけを見るのではなく、人材への投資が従業員の成長や事業の成果にどのようにつながったかまで確認します。
しかし、人材への投資と成果の関係は、売上や利益のように簡単には測れません。研修を実施しても、受講後に行動が変わったのか、仕事の成果につながったのかまで確認しなければ、施策の効果は判断できないためです。
そこで役立つのが、AIを活用したピープルアナリティクスです。研修履歴と人事評価、採用経路と入社後の定着状況など、複数のデータを組み合わせることで、どの施策が人材の成長や組織の成果につながっているのかを検証しやすくなります。
たとえば、採用経路ごとの定着率を比較すれば、自社と相性のよい採用手法を検討できます。部署ごとの残業時間や従業員アンケートの推移を確認すれば、業務負荷や職場環境に課題がある可能性にも気づけます。
ただし、AIの分析だけで従業員の能力や離職の可能性を決めつけることはできません。データから見える傾向を一つの判断材料として使い、本人との対話や現場の状況も踏まえて施策を考えることが大切です。
関連記事：人的資本経営とは？注目される背景・メリット・企業の取り組み事例をわかりやすく解説
働き方や従業員の価値観が多様化している
テレワークや時差出勤、短時間勤務などが広がり、同じ会社の中でも働く時間や場所は一様ではなくなっています。仕事に求めるものも、昇進や収入だけでなく、成長の機会、働きやすさ、仕事と生活の両立など、人によって異なります。
こうした状況では、出社日数や労働時間だけを見ていても、従業員の働き方や組織の課題を十分に把握できません。勤務状況、業務量、成果、従業員アンケートなどを組み合わせ、部署やチームごとの変化を確認する必要があります。
たとえば、特定の部署に残業が集中していないか、テレワークの導入後に連携上の問題が生じていないか、従業員の負担感が高まっていないかをデータから確認できます。変化を早めに把握できれば、業務分担の見直しや上司との面談など、必要な対応を検討しやすくなります。
AIピープルアナリティクスが注目される背景には、多様な従業員を一律に管理するのではなく、それぞれの状況に合った働き方や成長機会を考える必要性があります。
データと現場での対話を組み合わせることで、組織全体の傾向を把握しながら、個別の課題にも対応しやすくなります。
AIピープルアナリティクスのメリット
AIピープルアナリティクスを活用すると、採用、育成、配置、定着に関するデータを整理し、人事施策を検討するための材料として使えるようになります。
担当者の経験や現場の声にデータを組み合わせることで、課題の所在や施策の効果を確かめやすくなる点がメリットです。ここでは、代表的な活用場面を紹介します。
採用活動の課題を見つけやすくなる
応募数や選考通過率、採用経路、入社後の定着状況などを分析すると、採用活動のどこに課題があるのかを確認できます。
たとえば、応募は集まっているのに面接への参加率が低い場合は、連絡方法や選考日程に問題があるかもしれません。採用数は多くても早期離職が続いている場合は、求人情報と実際の仕事内容にずれがないかを見直す必要があります。
また、応募書類や面接記録などの情報をAIで整理すれば、採用担当者が候補者の比較や確認にかける時間を減らせます。
選考をAIに任せるのではなく、採用活動の現状を把握し、人が判断するための材料を揃えやすくなることがメリットです。
人材育成や配置を検討しやすくなる
従業員の保有スキル、業務経験、研修履歴、人事評価などを分析すると、組織に不足している能力や、育成が必要な領域を把握しやすくなります。
全員に同じ研修を実施するのではなく、現在の役割や今後任せたい仕事に合わせて内容を検討できるため、育成施策を実務につなげやすくなります。研修後の評価や行動の変化まで確認すれば、その研修を続けるべきか、内容を見直すべきかも判断できます。
配置や異動を考える際にも、本人の希望、経験、スキルなどを整理することで、候補となる人材を探しやすくなります。ただし、データだけでは本人の意欲や家庭の事情まで把握できません。
配置を決めるのではなく、本人と話し合うための選択肢を増やす目的で活用することが大切です。
離職につながる組織課題に気づきやすくなる
残業時間、有給休暇の取得状況、異動履歴、従業員アンケートなどを継続的に確認すると、業務負荷や職場環境の変化を捉えやすくなります。
たとえば、特定の部署で残業時間が増えている、上司が交代した後にアンケート結果が悪化しているといった変化が見られれば、業務分担の見直しや面談を検討するきっかけになります。
AIの分析によって個人の退職を正確に予測できるわけではありません。また、本人に「離職リスクが高い」と伝えたり、不利益な扱いをしたりすることも避けるべきです。
分析結果は従業員を監視するためではなく、働き続けにくくなっている原因を組織側が見直すために活用します。
関連記事：AIで退職リスクを予測する方法とは？離職の予兆を見抜き離職防止につなげる実践ポイント
エンゲージメントや生産性の改善に役立つ
従業員アンケートや勤怠、業務量などの推移を組み合わせると、チームの状態や働き方の変化を把握しやすくなります。
たとえば、テレワークの導入前後で残業時間やアンケート結果がどう変わったかを確認すれば、制度が実際に機能しているかを検証できます。部署ごとの業務量を比較することで、仕事が一部の従業員に偏っていないかを見直すことも可能です。
エンゲージメントや生産性は、データを集めるだけでは向上しません。分析によって見つかった課題をもとに、業務の進め方やマネジメント、職場環境を改善し、その後の変化を確かめる必要があります。
データの収集、課題の発見、施策の実行、効果の検証を繰り返せることが、AIピープルアナリティクスを活用する大きなメリットです。
AIピープルアナリティクスの活用方法
AIピープルアナリティクスを活用する際は、最初から多くのデータを集める必要はありません。まずは「若手社員の早期離職を減らしたい」「研修の効果を確かめたい」など、解決したい課題を一つ決めることが大切です。
目的が曖昧なままデータを集めると、分析結果をどの施策に生かすのか判断できません。課題を決め、必要なデータを集め、分析結果をもとに施策を実行し、その後の変化を確認するという流れで進めます。
目的に合わせて従業員データを整備する
最初のステップは、分析に必要なデータの所在と状態を確認することです。人事システム、勤怠管理システム、表計算ソフトなどに情報が分散している場合は、項目名や更新時期、入力方法が揃っているかを確認します。
整備するデータは、分析の目的によって異なります。離職の要因を調べる場合は、勤続年数、所属部署、異動履歴、残業時間、休暇の取得状況、従業員アンケートなどが候補になります。人材育成が目的なら、保有スキル、業務経験、研修履歴、人事評価などを確認します。
ただし、データの量を増やせば分析の質が上がるとは限りません。入力方法が部署によって異なったり、古い情報が残っていたりすると、誤った結果につながる可能性があります。
まずは目的に必要な項目だけを揃え、誰が、いつ、どのように更新するのかを決めることが重要です。小さな範囲から始め、運用できることを確かめながら対象を広げていきます。
人材配置やタレントマネジメントに活用する
従業員のスキル、経験、担当業務、本人の希望などを整理すると、人材配置や育成計画を考える際の参考にできます。
たとえば、新しいプロジェクトを始める際に、必要な経験を持つ従業員を探したり、次の管理職候補にどのような経験が不足しているかを確認したりできます。社内にどのような人材がいるのかを把握できれば、外部からの採用だけでなく、異動や育成によって必要な人材を確保する選択肢も検討できます。
AIは多数の従業員データから条件に合う人材を探すことには向いていますが、配置や昇進を決定するものではありません。本人の希望や職場との相性、今後のキャリアについては、上司や人事担当者との対話が必要です。
AIが示した候補をそのまま採用するのではなく、人が見落としていた人材やキャリアの可能性に気づくために使うことで、配置や育成の選択肢を広げられます。
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人事制度の見直しに活用する
AIピープルアナリティクスは、人事評価、報酬、研修、働き方などの制度が、実際にどのような結果を生んでいるかを確かめる際にも活用できます。
たとえば、人事評価の結果を部署や評価者ごとに比較すれば、評価の甘辛や特定の属性による偏りがないかを確認できます。研修制度であれば、受講率だけでなく、受講後の行動や評価に変化があったかを分析することで、内容を見直す材料になります。
柔軟な働き方に関する制度についても、導入前後の残業時間、有給休暇の取得状況、従業員アンケートなどを比較すれば、利用状況や課題を把握しやすくなります。
ただし、データが示す相関関係が、そのまま原因を表しているとは限りません。数字だけで制度を変更せず、現場への聞き取りや従業員との対話を通じて背景を確認する必要があります。
データで課題の可能性を見つけ、現場の声で原因を確かめたうえで制度を見直すことが、実態に合った人事制度へ近づけるための基本です。人事部門だけで進めず、経営層や現場の管理職とも目的や分析結果を共有しながら改善を進めます。
AIピープルアナリティクスで活用されるデータの種類
AIピープルアナリティクスでは、従業員や組織に関する複数のデータを組み合わせて分析します。どのデータが必要かは、離職防止、人材育成、配置の見直しなど、取り組む課題によって異なります。
利用できるデータをすべて集めるのではなく、分析の目的を決めたうえで、必要なデータだけを選ぶことが基本です。ここでは、代表的な4つのデータを紹介します。
人事・勤怠データ
人事・勤怠データには、入社年月、所属部署、役職、異動履歴、人事評価、労働時間、有給休暇の取得状況などが含まれます。従業員や組織の状態を把握するための基礎となるデータです。
たとえば、部署ごとの残業時間や休暇取得率を比較すれば、業務負荷が一部の組織に偏っていないかを確認できます。異動履歴や評価の推移を分析することで、異動後に活躍しやすい人材の傾向や、配置上の課題を探ることも可能です。
ただし、勤怠や評価の変化だけで、従業員の意欲や離職の可能性を決めつけることはできません。データから気になる変化が見つかった場合は、現場への聞き取りや本人との面談を通じて背景を確認します。
従業員アンケートのデータ
エンゲージメントサーベイ、パルスサーベイ、従業員満足度調査などの回答も、職場環境を把握するために活用できます。
回答を部署や時期ごとに比較すれば、上司との関係、仕事への納得感、成長実感などに変化がないかを確認できます。人事制度の変更やテレワークの導入前後で結果を比べ、施策の影響を検証することも可能です。
一方で、アンケート結果は回答時の状況や質問の仕方にも左右されます。回答数が少ない部署では個人が推測されるおそれもあるため、個人の心理状態を判定するためではなく、組織全体の傾向や変化を確認するために使うことが大切です。
関連記事：エンゲージメントサーベイとは？意味がないと言われる理由と効果的な活用方法
スキル・経験・研修データ
保有資格、業務経験、担当したプロジェクト、研修の受講履歴などは、人材育成や配置を考える際の参考になります。
これらのデータを整理すると、特定の部署や職種で不足しているスキルを把握しやすくなります。次の管理職候補に必要な経験を確認したり、新しいプロジェクトに参加する候補者を探したりする際にも活用できます。
研修については、受講の有無だけでなく、受講後に業務上の行動や成果が変化したかまで確認することが重要です。また、本人が希望するキャリアや今後挑戦したい仕事についても、面談などを通じて定期的に更新する必要があります。
関連記事：スキルギャップとは？AIで可視化する方法と中小企業でも実践できる解消法
業務・成果データ
売上、受注件数、目標達成率、対応件数、プロジェクトの進捗など、日々の業務から得られるデータも分析に利用できます。
人事評価と業務データを照らし合わせれば、評価基準が実態に合っているかを確認できます。業務量や作業時間を分析することで、時間がかかっている工程や、負担が偏っている業務を見つけることも可能です。
ただし、職種によっては成果を数値だけで表せません。周囲への支援、知識の共有、長期的な顧客関係の構築など、数字に表れにくい貢献もあります。
業務データは従業員の優劣を決めるためではなく、評価や業務分担を見直すための材料として使うことが必要です。
AIピープルアナリティクスを活用する際の注意点
AIピープルアナリティクスでは、従業員の評価やキャリアに関わる情報を扱います。使い方を誤ると、従業員から監視されていると受け取られたり、偏った分析結果が不利益な判断につながったりするおそれがあります。
ツールを導入する前に、利用目的、取り扱うデータ、閲覧できる人、分析結果の使い方を決めておく必要があります。
個人情報とプライバシーに配慮する
従業員データを収集する際は、何のために利用するのかを明確にし、目的の達成に必要な範囲に絞ります。収集できるからという理由だけで、業務と関係のない情報まで集めるべきではありません。
従業員に対しては、収集するデータの種類、分析の目的、結果の利用方法を分かりやすく説明します。外部サービスを利用する場合は、データの保存場所、サービス提供会社による二次利用の有無、契約終了後の削除方法なども確認が必要です。
また、担当者ごとに閲覧できる情報を制限し、アクセス記録の保存やデータの持ち出し防止など、必要な安全管理措置を講じます。結果を共有する際には、集計単位を大きくするなど、個人が推測されにくい形にする配慮も欠かせません。
法令を守るだけでなく、従業員が納得できる利用方法になっているかを確認することが、継続的なデータ活用の前提です。
データの偏りや不足を確認する
AIによる分析結果は、もとになるデータの影響を受けます。過去の人事評価に部署や評価者による偏りがあれば、そのデータを学習した分析にも同じ傾向が表れる可能性があります。
また、退職者のデータが残っていない、部署によって入力項目が異なる、評価基準が途中で変更されているといった状態では、適切な比較ができません。
分析を始める前に、欠けているデータや入力方法の違いがないかを確認します。結果が一部の性別、年齢、雇用形態などに不利に働いていないかを定期的に検証することも必要です。
AIの分析結果を客観的な事実と捉えず、どのようなデータから導かれた結果なのかを確かめる姿勢が求められます。
AIの判断根拠を確認できるようにする
複雑なAIを使うと、なぜその結果が示されたのかを人事担当者が説明できない場合があります。判断根拠が分からないまま、採用、昇進、異動、人事評価に利用すれば、対象となった従業員の納得を得ることは難しくなります。
ツールを選ぶ際は、分析に使用したデータや、結果に影響した主な要素を確認できるかを確かめます。精度の高さだけではなく、人事担当者が結果を理解し、説明できることも重要な選定基準です。
とくに従業員に不利益を与える可能性がある判断は、AIだけで自動的に決定してはいけません。AIは候補や傾向を示すところまでとし、最終的な判断は人が行う運用にします。
分析を人事施策へつなげる体制を整える
AIツールを導入しても、分析結果を読み解き、施策へ反映できなければ活用は進みません。人事担当者には、高度な統計知識よりも、数字の背景を考え、現場の状況と照らし合わせる力が求められます。
最初は表計算ソフトやBIツールを使い、部署別の残業時間や採用経路別の定着率など、身近なデータを集計するところから始めても問題ありません。そのうえで、分析結果を管理職や現場と共有し、どのような施策が必要かを話し合います。
分析を専門部署に任せきりにせず、人事担当者、現場の管理職、情報システム部門などで役割を分担することも大切です。必要に応じて法務や外部の専門家にも確認します。
「誰が分析するか」だけでなく、「誰が結果を確認し、施策を実行し、効果を検証するか」まで決めておくことで、データを実際の人事改善につなげやすくなります。
AI・データ分析を人事に活用した企業事例
人事領域でのデータ活用は、企業によって目的や方法が異なります。機械学習を使って人材配置を支援する企業もあれば、社内公募のデータを一元化し、人材と仕事を結びつけやすくしている企業もあります。
ここでは、各社が公表している情報をもとに、具体的な取り組みを紹介します。
ソフトバンク株式会社
ソフトバンクは2020年4月から、新卒・中途採用者の配属を支援するため、ピープルアナリティクスの検討と検証を始めました。
この取り組みでは、過去の配属実績や性格特性などのデータを機械学習で分析し、本人と配属候補先の性格的な相性を「性格フィットスコア」として数値化しています。
ただし、スコアだけで配属先を決めているわけではありません。本人が希望する配属先やキャリアに対する考え、モチベーションなどを優先し、スコアは人事担当者が配属を検討する際の参考情報として使われています。
AIによる分析を最終判断に使うのではなく、人がより多くの情報を踏まえて判断するための補助として位置づけている点が特徴です。個人に不利益となる使い方をしないことや、データ収集の目的を応募者や従業員へ伝えることも重視しています。
参考：ソフトバンク「人×部署の性格マッチ率で配属先決定をサポート」
株式会社日立製作所
日立製作所では、日立グループ内の社内公募制度を運用するため、「リシテア／人財マッチング」を導入しています。
グループ内では年間800件を超える求人があり、従来は応募書類の提出や面談日程の調整、選考状況の管理などに手間がかかっていました。システムの導入後は、求人の掲載から応募、選考までのやり取りを一元的に管理できるようになっています。
従業員は社内の求人を検索し、自分のスキルや経験を生かせる仕事へ応募できます。募集部門も応募者の情報や選考状況を確認しやすくなり、人事部門を含めた関係者の負担軽減につながりました。
日立ソリューションズの発表によると、応募しやすい環境を整えた結果、2023年度下期の応募者数は前年同期比で25％増加しています。2024年10月から正式に導入した社内副業制度にも、同じシステムが使われています。
日立製作所の事例は、AIに人材を選ばせる取り組みというより、社内にある求人と人材の情報を整理し、従業員が自らキャリアを選びやすくした事例です。ピープルアナリティクスを始める前段階として、データを集めて活用できる環境を整える重要性が分かります。
参考：日立ソリューションズ「日立がグループ公募制度にリシテア／人財マッチングを導入」
この2社に共通しているのは、AIやシステムに人事判断を任せるのではなく、人材配置やキャリア選択を支える道具として使っていることです。データによる分析と本人の希望、現場の判断を組み合わせることが、実際の運用では欠かせません。
中小企業でも始められる導入ステップ
AIピープルアナリティクスという言葉から、高額なシステムや専門のデータ分析チームを想像するかもしれません。しかし、中小企業が最初から大規模な仕組みを用意する必要はありません。
従業員数が少ない企業では、複雑なAI分析よりも、社内にあるデータを整理し、採用や離職、育成の状況を定期的に確認することから始めるほうが現実的です。
ステップ1：解決したい人事課題を一つ決める
最初に、「若手社員の早期離職が続いている」「研修の効果が分からない」「採用しても定着しない」など、解決したい課題を一つ決めます。
目的を決めずに従業員データを集めても、何を分析し、結果をどのように使うのかが曖昧になります。たとえば、早期離職の原因を調べる場合は、採用経路、配属先、入社後の面談記録、残業時間、退職理由などが確認するデータの候補です。
「AIを導入すること」ではなく、「どの人事課題を改善するのか」から考えることが、最初のステップです。
ステップ2：既存のデータを整理する
次に、人事システム、勤怠管理システム、表計算ソフトなどに保存されているデータを確認します。
同じ項目でも部署によって入力方法が違う、退職者の情報が残っていない、古い評価データが更新されていないといった状態では、正しく比較できません。まずは項目名や入力形式を揃え、重複や不足がないかを確認します。
すべてのデータを一つのシステムへ移す必要はありません。最初は分析に使う項目だけを表計算ソフトなどにまとめ、少人数で管理する方法でも十分です。
ただし、従業員データには個人情報が含まれます。閲覧できる担当者を限定し、共有範囲や保存場所、更新方法をあらかじめ決めておく必要があります。
ステップ3：簡単な集計と可視化から始める
データを整理したら、最初は難しい予測分析ではなく、件数や割合、時期による変化を確認します。
たとえば、次のような集計であれば、表計算ソフトでも始められます。
- 採用経路別の入社人数と定着率
- 部署別の残業時間と有給休暇取得率
- 年代別や勤続年数別の退職者数
- 研修受講前後の評価や行動の変化
- 従業員アンケートの項目別推移
従業員数が少ない場合は、一人の入退社によって割合が大きく変わります。数値だけで結論を出さず、本人との面談や管理職への聞き取りを通じて背景を確認することが大切です。
まずは現状を見えるようにし、仮説を立て、現場の声で確かめるところまでを一つの流れとして行います。
ステップ4：小さな施策を実行して効果を確かめる
分析から課題の可能性が見つかったら、対象を絞って施策を試します。
たとえば、入社半年以内の離職が多い場合は、入社後1週間、1カ月、3カ月の面談を試験的に実施します。特定の部署に残業が集中している場合は、業務分担や承認手順を見直します。
施策を実施した後は、面談の実施率、残業時間、従業員アンケートなどを改めて確認します。変化が見られなければ、原因についての仮説や施策の内容を見直します。
データを分析して終わるのではなく、施策の実行と効果検証まで繰り返すことで、ピープルアナリティクスが実際の人事改善につながります。
ステップ5：必要に応じてツールや外部支援を検討する
扱うデータや利用する部署が増え、表計算ソフトだけでは管理が難しくなった段階で、BIツールやタレントマネジメントシステムを検討します。
ツールは機能の多さだけで選ばず、自社が解決したい課題に必要な機能があるか、担当者が継続して使えるかを確認します。保存するデータの範囲、閲覧権限、外部サービスによるデータの利用条件も確認が必要です。
なお、Tableau Publicのように作成した内容を一般公開することが前提のサービスへ、従業員データを登録してはいけません。無料で使えるかどうかだけでなく、社内データを安全に扱える環境かを必ず確認します。
社内だけで目的の整理やデータ設計が難しい場合は、HRテック企業や人事コンサルタント、データ分析の専門家へ相談する方法もあります。ただし、導入作業をすべて任せるのではなく、分析の目的と最終的な判断基準は自社で持つことが重要です。
中小企業では、小さく始めて効果を確認し、必要になった段階で仕組みを広げるほうが、費用や運用負担を抑えながら定着させやすくなります。
自社だけで人事データの整理や分析項目の設計を進めることが難しい場合はお気軽にご相談ください。
まとめ
ピープルアナリティクスは、AIを導入することが目的ではありません。採用や育成、配置、定着といった人事の判断を、経験だけではなくデータも参考にしながら進めるための考え方です。
最初から高度な分析を行う必要はありません。評価データや勤怠情報、研修履歴、エンゲージメント調査など、すでに社内にある情報を整理するだけでも、新たな気づきが得られることがあります。
また、分析結果だけを見て判断するのではなく、現場の声や社員との対話を組み合わせることも欠かせません。数字だけでは分からない背景を確認することで、より納得感のある人事施策につながります。
人手不足が続く中で、採用した人材に長く活躍してもらうことは企業にとって大きな課題です。だからこそ、「何となく」の判断ではなく、自社のデータを活かした人材マネジメントに少しずつ取り組んでみてはいかがでしょうか。
株式会社Tsumuguでは、人材分析や人的資本経営、人事制度設計、組織づくりまで、中小企業の状況に合わせた支援を行っています。人事データの活用方法や組織改善についてお悩みの企業様は、お気軽にご相談ください。
