企業の人事担当者や経営層の中には、
従業員データを活用した人事戦略の必要性を感じている方も多いのではないでしょうか。
一方で、AIを活用したピープルアナリティクスをどのように導入・運用すればよいのかと迷っている方も少なくありません。

この記事では、AIを活用したピープルアナリティクスの基本的な使い方や、
実際に導入している企業の事例を紹介します。

ピープルアナリティクスは、採用・育成・配置・定着といった人事領域で活用が進んでおり、
人的資本経営を進める上でも注目されています。

特に、多様な働き方が広がる中で、
従業員の状態をデータで把握し、的確な対応をすることは欠かせないアプローチといえるでしょう。

本記事では、AIピープルアナリティクスの活用方法や事例を通じて、
離職率の改善や採用活動の強化、エンゲージメントや生産性の向上につながるヒントをお届けします。

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は、AI技術を活用して人材に関するさまざまなデータを分析し、人事戦略をデータに基づいて進めていく手法です。

定義と概要

この取り組みでは、AIやビッグデータを使って、採用・育成・配置・定着といった人事業務を見直し、
より効率的かつ効果的に運用することを目指します。

昨今は「人的資本経営」への注目が高まり、
従業員に関する情報を可視化・分析するニーズが強まっています。

たとえば、従業員のパフォーマンスや離職傾向に関するデータを分析することで、
組織内でのボトルネックや改善の余地を明らかにすることができます。

また、AIを用いることで、従来の分析手法では見落とされがちな傾向や相関関係を捉えることも可能になります。

HR領域における分析の意味

人事分野でのデータ分析は、
人材に関する意思決定を感覚や経験に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて行うための手段です。
これにより、組織全体でより公平で納得感のある人材マネジメントを実現しやすくなります。

具体的には、パフォーマンス評価の妥当性を見直したり、
育成プログラムの効果を検証したり、採用プロセスの効率を改善したりと、
さまざまな場面で活用されています。

さらに、過去のデータをもとにキャリアの選択肢を広げたり、
離職の兆しを早期に察知することも可能になります。

こうした取り組みは、結果として企業の生産性や従業員満足度の向上、競争力の強化にもつながります。

AIピープルアナリティクスは、人事を戦略的に見直すための有効な手段といえるでしょう。

なぜAI×人材分析が注目されているのか

AI技術の進展により、人材に関するデータの収集・分析がこれまで以上に効率的に行えるようになりました。

これにより、企業は人的資本に関する課題をより的確に把握し、改善に向けた取り組みを進めやすくなっています。

特に、採用や育成、定着といった人材戦略をデータに基づいて見直すことは、
組織の持続的な成長に向けた重要なステップとなっています。

人的資本経営の重要性

人的資本経営とは、従業員を「資源」ではなく「資本」として捉え、その能力を最大限に引き出すことを目的とした戦略的な人材マネジメントの考え方です。従業員のスキルや知識、経験といった無形資産を分析・活用することで、生産性の向上や競争力の強化を目指します。

この人的資本経営を支える手法の一つとして注目されているのが、AIを活用したピープルアナリティクスです。AIによるデータ分析によって従業員のパフォーマンスを客観的に把握できるため、公平で納得感のある評価制度の設計が可能になります。これがモチベーションの向上や離職防止にもつながります。

また、過去の採用データをもとに傾向を分析し、自社に合った人材像を明確化することで、ミスマッチの少ない採用が実現できます。さらに、従業員の離職リスクやエンゲージメントの変化も可視化され、早期の対応が可能になります。

このように、人的資本経営とAIピープルアナリティクスの活用は、企業の持続的成長に不可欠な視点といえるでしょう。

働き方の多様化

近年、テレワークや時差出勤、週休3日制度など、働き方の選択肢が広がり続けています。従業員のライフスタイルや価値観が多様化するなかで、画一的な働き方では組織の力を引き出すのが難しくなってきました。このような状況下で、企業に求められるのは、従業員一人ひとりの状況をよりきめ細かく把握し、柔軟に対応できる仕組みです。

その手段の一つとして注目されているのが、AIを活用したピープルアナリティクスです。従業員の勤務状況や成果に関するデータを継続的に分析することで、組織全体の生産性や働きやすさの向上につなげることができます。

たとえば、部署ごとの稼働傾向やチーム間の連携状況を可視化することで、リモート環境下でも偏りなく業務が進んでいるかを把握できるようになります。業務負荷の偏りや長時間労働の兆候なども、データから早期に把握することが可能です。

また、業務の成果だけでなく、従業員のコンディションや意欲の変化を定期的に把握することで、働く環境を継続的に整備しやすくなります。こうした取り組みは、従業員の定着率の改善や組織全体の活力向上にもつながります。

働き方の多様化が進むいま、画一的な管理では対応しきれない場面が増えています。だからこそ、ピープルアナリティクスのように、データに基づき個別の状況に柔軟に対応する仕組みが、実践的な人事戦略として一層重要になっているのです。

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導入することで、データに基づいた人事判断が可能になり、組織全体の人材戦略がより効果的に進められます。具体的には、採用の質やスピードの向上、育成計画の精緻化、離職の予防に加え、エンゲージメントや業務効率の改善といった多方面での成果が期待できます。

採用の質と効率の向上

AIピープルアナリティクスを活用することで、採用業務の質と効率が大幅に向上します。 例えば、候補者の経歴や適性を詳細なデータ分析により把握し、自社のニーズに最適な人材を選定しやすくなります。 これにより、これまで見逃していた優秀な人材との出会いの機会が増えます。

さらに、選考プロセスのスピードも大きく改善されます。 AIが候補者情報を迅速かつ正確に整理・比較するため、判断にかかる時間が短縮され、採用担当者の負担を軽減できます。 その結果、無駄な工数が削減され、採用コストの抑制にも繋がります。

人材開発の最適化

従業員のスキルや業務データを分析することで、育成方針を個別に最適化できます。
たとえば、特定分野に強みがある社員には専門的な研修を、苦手分野がある社員には基礎からのサポートを行うことで、効率的なスキル向上が図れます。

また、キャリア志向や行動傾向を踏まえた配置・異動の判断にも活用でき、適材適所の実現が進みます。これにより、従業員の活躍の幅を広げることができます。

離職率の低下と定着率の向上

AIによって離職リスクの高い従業員を早期に特定できれば、兆候への迅速な対応が可能になります。たとえば、業務量の偏りや職場環境の変化などのデータから、注意すべきポイントを見極めることができます。

加えて、従業員の意向やキャリアプランを踏まえた個別支援を行うことで、「長く働きたい」と思える環境づくりが進みます。結果として、定着率の向上が見込まれ、採用や再教育にかかる負担も軽減されます。

エンゲージメントや生産性の向上

AIピープルアナリティクスは、業務の進め方やチームの状態を可視化することに役立ちます。
たとえば、どの時間帯や働き方がパフォーマンスに影響するかを分析し、職場環境の改善に活かすことができます。

働くスタイルが多様化する中でも、リモート勤務や柔軟なシフト制度の効果をデータで検証し、組織として最適な働き方を見つけていくことが可能です。こうした継続的な取り組みが、従業員の満足度やモチベーションの向上につながり、組織の生産性にも反映されていきます。

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有効に活かすには、段階的かつ現実的な取り組みが求められます。ここでは、活用にあたっての具体的なステップや、その効果が発揮される場面を紹介します。

社員データの整備

まず重要なのは、活用の前提となるデータの整備です。基本情報だけでなく、業績、スキル、研修履歴など多面的な情報を収集・管理することで、分析の精度が高まります。

たとえば、社員のスキルマップを把握することで、育成計画や配属の見直しに活用できます。エンゲージメント調査や満足度のデータを合わせて扱えば、職場環境の改善にもつながります。

データの整備は一度に完了させる必要はありません。まずは入手しやすい情報から整理を始め、必要に応じて範囲を広げていくことで、業務に無理なく組み込むことが可能です。また、運用には専用ツールの活用も有効です。正確な情報を継続的に管理する仕組みづくりが、活用効果を支える土台になります。

人事異動・タレントマネジメント支援

異動や昇進といった人事判断においても、AIピープルアナリティクスは強力なサポートツールになります。スキルの習得状況や過去の成果、志向性などを総合的に把握することで、従来よりも客観的な判断が可能になります。

たとえば、将来のリーダー候補を早期に把握したり、特定職種への適性を分析したりと、キャリア形成の支援にも活用できます。人事担当者やマネージャーが持つ経験や感覚だけに頼ることなく、データに裏打ちされた判断を組み合わせることで、より納得感のある運用が実現できます。

継続的にデータを蓄積し分析することで、人材育成の計画がより戦略的になり、社員の活躍の場を広げることにもつながります。

データをもとにした制度設計

AIによる分析は、評価や報酬など人事制度の設計にも活かせます。たとえば、成果や行動傾向の分析から、業績に結びつく要素を抽出し、報酬制度やインセンティブの仕組みに反映させるといった応用が可能です。

また、従業員の働き方や満足度を継続的に把握することで、制度が実態に合っているかを検証し、必要に応じた見直しがしやすくなります。定量的な裏付けを持つことで、公平性や透明性の高い制度設計が可能となり、社員の信頼や納得感にもつながります。

こうした制度改善は、人事部門だけでなく経営層や現場のマネジメント層とも連携しながら進めることが重要です。データを起点に組織全体で取り組むことで、より実効性のある人事戦略の実現が可能になります。

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、さまざまな種類のデータが組み合わされ、人事施策や経営判断の材料として活用されます。ここでは、代表的な4つのデータ領域を紹介します。

人事データ

社員の基本情報や勤務履歴、評価記録などは、AI分析の基盤として欠かせません。具体的には、役職や入社日、給与履歴、勤務状況、勤怠データ、スキル研修の受講履歴などが含まれます。

これらの情報を一元的に管理することで、配置や昇格、研修機会の提供においてより適切な判断が可能になります。また、勤怠の変化や評価の傾向から、離職リスクや業務への適応状況を早期に察知できる場合もあります。

エンゲージメント・心理関連データ

従業員の意欲や心理的なコンディションに関するデータも、組織運営の質を高めるうえで重要です。満足度アンケートやパルスサーベイ、ストレスチェックなどを通じて収集されたデータを活用することで、職場環境やマネジメントの改善点を見つけやすくなります。

エンゲージメントの高低は、チームの成果や離職傾向にも影響を及ぼします。定期的なモニタリングによって、働きやすさの向上やメンタル面のサポート体制づくりにもつながります。

スキル・能力・成長データ

社員がどのようなスキルを持ち、どの分野で経験を積んでいるかといった情報は、育成や配置の判断に直結します。取得資格や参加したトレーニング、業務で得た知見など、成長の過程も含めて記録することが望まれます。

こうした情報は、スキルの過不足を明確にし、適切な育成計画の立案やキャリア形成支援に役立ちます。また、個々の関心や強みに合った成長機会を提供することで、モチベーションの維持にもつながります。

業務・効果データ

日々の業務で得られる実績データも、従業員のパフォーマンスを把握するうえで有効です。売上や達成率、KPI進捗、プロジェクトの完了状況などがこれに該当します。

これらのデータをもとに成果を可視化することで、評価の公平性が高まり、報酬制度の見直しや業務改善の判断材料としても活用されます。加えて、業務プロセスの効率や改善余地を見つける手がかりにもなります。

活用の際の注意点と課題

AIピープルアナリティクスを導入・活用する際には、いくつかの重要な注意点があります。代表的なものとしては、個人情報の取り扱いや法令遵守、AIの判断根拠が不透明になるリスク、社内のデータ活用スキルのばらつきなどが挙げられます。

特に、データの収集・分析が目的化してしまい、現場の実務や課題解決につながらないケースも見られます。AIの導入は手段であり、目的はあくまで「より良い人材マネジメントの実現」であるという基本を見失わないことが大切です。

個人情報の取り扱いとプライバシー配慮

AIピープルアナリティクスを導入する際に最も慎重な対応が求められるのが、個人情報の保護とプライバシーへの配慮です。
従業員のデータを扱う以上、その取り扱いには高い透明性と信頼性が求められます。

たとえば、収集したデータは個人が特定されないよう適切なセキュリティ対策を施し、必要最小限の利用にとどめることが基本です。
また、従業員が自分のデータがどのように使われているかを理解できるよう、データ利用のポリシーや目的を明確に伝えることが重要です。

さらに、GDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア消費者プライバシー法）などの法規制への対応も不可欠です。
これにより、企業のコンプライアンス体制を強化し、信頼性のあるデータ活用が可能になります。

データ分析スキルの向上

AIピープルアナリティクスを実践的に活かすためには、現場の人事担当者にも一定レベルのデータ活用スキルが求められます。
単にAIツールを導入するだけでは不十分で、データの背景や意味を読み解く力がなければ、効果的な判断にはつながりません。

まずは、ExcelやBIツールによる基本的な集計・可視化から始めるのが現実的です。
徐々に予測分析やモデル活用など、より高度なスキルへとステップアップしていくことが理想です。
外部研修やeラーニングの導入に加え、実務に即した社内トレーニングも有効です。

また、分析に特化したチームを社内に設け、現場と連携しながらサポートする体制を整えることも効果的です。
これにより、データ活用の質とスピードの両立が可能になります。

AIの“ブラックボックス化”と説明責任

AIピープルアナリティクスでは、モデルの「ブラックボックス化」が課題となることがあります。
つまり、AIの判断ロジックが不明瞭なままだと、説明責任が果たせず、信頼を損なうリスクがあります。

この課題に対応するためには、AIの判断に使われた要素や背景を可視化する仕組みが必要です。
たとえば、どのデータが意思決定に影響したかを示す「説明可能なAI（XAI）」の導入が注目されています。

さらに、モデルの公平性や精度を担保するために、第三者機関による検証を取り入れることも有効です。
客観的な視点を取り入れることで、導入に対する社内外の信頼性を高めることができます。

人事部門のデータリテラシー不足

AIを活用した分析を現場で活かしていくには、人事部門全体の「データを読む力」の底上げが不可欠です。
分析結果をどう解釈し、どう施策に落とし込むかは、人事担当者自身のリテラシーに大きく左右されます。

そのためには、単発の研修ではなく、継続的な教育機会の提供が重要です。
たとえば、実務に即した演習型の勉強会や、データに基づいた意思決定を共有・発表する文化の醸成により、スキルの定着が促進されます。

また、社内の分析部門やデータサイエンティストと連携し、現場課題をベースにしたプロジェクトを共同で進めることも効果的です。
分析を「専門家任せ」にせず、組織全体で学び合う姿勢が、これからの人事部門には求められます。

AIピープルアナリティクスの企業事例

AIピープルアナリティクスは、既にさまざまな企業で導入が進んでおり、採用や配置、育成などの人事施策に活用されています。以下では、実際に導入を進めている企業の事例を紹介します。具体的な活用方法を知ることで、自社での取り組みのヒントにつながるかもしれません。

Google

Googleは人事チームを「People Operations」と呼び、2008年にLaszlo Bock氏を長に据え、約10,000件の観察データと100以上の変数を使って“良いマネージャーとは何か”を科学的に探る「Project Oxygen」をスタートさせました。

そこで抽出された「8つの行動特性」は単なる抽象論ではなく、例えば「コーチング」「チームに裁量を与える」「メンバーのキャリアや健康に関心を持つ」といった具体的な行動レベルまで落とし込まれています。さらにこれら行動を育成する研修も制度化され、トレーニングや1on1ミーティング、評価制度に組み込まれました。

その結果、2010〜2012年にかけてアンケートスコアが83％→88％へと改善され、管理職の質や社員の満足感、離職率にも好影響がみられたと報告されています。

日立製作所

日立製作所は、グループ19社を対象とした社内公募制度（800件超／年）を効率化するため、リシテアの「人財マッチング」システムを2023年10月に導入しました。これにより、応募書類の受付から選考・配置までがWeb上で一元化され、選考状況が見える化されることで、管理部門や部署、応募者それぞれの負担が軽減されました。

結果として、応募率が前年下期比で約25％増加し、キャリア自律や公募制度そのものへの参加意識が高まっています。また同システムは社内副業制度にも適用されており、HRテックを通じたジョブ型人財マネジメントの推進に寄与しています。

ソフトバンク

ソフトバンクでは2020年4月から、新卒・中途採用者の性格特性を測定し、「性格フィットスコア」として可視化するピープルアナリティクス制度を検証・運用しています。このスコアは、人と部署のマッチ度を定量化し、最終判断前に人事が参考にするサポートツールとして運用されています。
データは人格や志向性と部署の特性を照合することで蓄積され、配属の精度向上とともに、本人のキャリア希望やモチベーションも人事判断に組み込まれています。これにより適材適所の配置が進むと同時に、個の成長を支援する体制整備に貢献しています。

サイバーエージェント

サイバーエージェントでは、新卒採用チームを中心に、入社後のパフォーマンスや満足度を定期サーベイで収集し、独自のピープルアナリティクスを実践しています。アンケートツールは設問数を絞ることで回答しやすさを重視し、収集されたデータはBIツールで可視化され、人事・現場で分析・活用されます。
特に重要なのは、“数値に潜む意味”を人事担当者と経営層が共有できる体制です。データ統括室が分析と課題抽出を担い、定期的に報告や意思決定に参画することで、分析結果に基づき組織文化や事業状況も踏まえた実践的な対応につながっています。

中小企業でも始められる導入ステップ

中小企業でも簡単に始められるAIピープルアナリティクスの導入ステップについて解説します。

まずは「既存のデータ整理」から

AIピープルアナリティクスの導入で最初に取り組むべきは、すでに社内にある人事関連データの整理です。 まずは、従業員の基本情報（年齢、役職、在籍年数など）や評価履歴、業績データを収集し、内容に漏れや古い情報がないかをチェックします。

特に、データがバラバラの形式で保管されている場合は、統一されたフォーマットへの整理が重要です。
重複データや欠損があると、後の分析精度に影響するため、整備の段階でのクリーニング作業は避けられません。

また、データの保存先が複数ある場合には、一元管理できる仕組みの検討も有効です。
クラウドストレージや簡易的なデータベースを活用することで、社内でのアクセス性が向上し、将来的な分析・活用のベースになります。

小規模な可視化ツールからスタート

導入初期には、大がかりなAIシステムに頼る必要はありません。まずは手軽に使える可視化ツールを使って、社内データの「見える化」から始めるのがおすすめです。

たとえば、Google Data StudioやTableau Publicなどは無料または低コストで使えるうえ、グラフやチャートでデータを直感的に確認できるため、非専門職でも扱いやすいのが特徴です。

実際の運用では、部署単位や特定プロジェクトなど、小さな単位でテスト導入を行うと効果が見えやすく、組織全体への広がりにもつながります。基本的なトレーニングを行うだけでも、現場の理解度が大きく変わることがあります。

無料・低コストのBIツールやAIサービスの活用

中小企業にとって、コストを抑えながらも効果的な仕組みを構築するには、既存のクラウドサービスやBIツールを賢く使うことが鍵です。

代表的なBIツールであるPower BIやGoogle Data Studioは、初期費用なしでレポート作成やデータ分析を始められるため、導入のハードルが低く、入門として最適です。また、Microsoft AzureやAWSが提供するAIサービスを使えば、クラウド上で自社の人事データを分析することも可能です。

専門人材がいない場合でも、外部支援を活用すれば効率的かつ着実に導入を進められます。最初からすべてを内製化するのではなく、段階的に整備を進めることで、現実的かつ効果的な運用が可能になります。

外部パートナー（HRテック企業）の活用も視野に

AIやデータ分析の知見が社内に乏しい場合、HRテック企業や外部コンサルタントと連携するのも一つの方法です。
導入初期に発生しやすい課題や、ツールの選定・設計に関する相談をプロに任せることで、スムーズな立ち上げが可能になります。

近年では、リクルートやパーソルなどが提供する支援サービスに代表されるように、中小企業向けにカスタマイズ可能なAI活用支援も増えてきています。
これらのサービスでは、従業員向けの説明会や操作トレーニングがパッケージ化されていることも多く、導入時の心理的・技術的なハードルを下げる助けになります。

無理にすべてを自社内で抱え込まず、必要に応じて外部のノウハウを活用することで、限られたリソースの中でも十分に効果を発揮できる体制を構築できます。

まとめ：AIピープルアナリティクスは人事の精度と組織の未来を高める武器になる

AIピープルアナリティクスは、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。
今やあらゆる規模の組織にとって現実的かつ有効な人事戦略の手段となりつつあります。従業員一人ひとりのデータを正しく読み解き、最適な形で活かすことで、採用から定着、育成に至るまでのプロセスをアップデートできます。

もちろん、導入には慎重な姿勢と適切な体制整備が必要ですが、人的資本経営を見据えたとき、その価値は今後さらに高まっていくでしょう。まずは、自社にあるデータを活かすことから始め、小さな成功体験を積み重ねることが、戦略的な人材活用への近道です。

変化の多い時代だからこそ、「人と組織」を理解し、支える仕組みを、データとテクノロジーの力で築いていきましょう。AIピープルアナリティクスは、その第一歩を後押しする強力なパートナーです。

ピープルアナリティクスの導入はTsumuguへお任せください！