ピープルアナリティクス

ピープルアナリティクスにより人事課題を解決するためには、適切な組織体制を構築し、そのために必要な人材を獲得・育成することが重要です。

ピープルアナリティクスを推進するには、まずは人事課題における「解くべき適切な問い」を設定する必要があります。次に、この問いを解決するために適したデータと分析手法を選び、分析を行います。最終的には分析結果からインサイトを導出し、それらをもとに施策を検討し、さらなる課題解決に取り組みます。

課題を適切に設定し、分析結果を正しく解釈するには、熟練の人事知識と経験が求められます。同時に、データを適切に設定し、正しく分析するには、データサイエンスのスキルも欠かせません。つまり、ピ－プルアナリティクスを安定的に実施するためには、人事領域のバックグラウンドから得られる知識および経験と、データサイエンスのスキルのコラボレーションが鍵となります。

しかし、これらの知識、経験、スキルは一朝一夕に習得できるものではありません。そのため、ピープルアナリティクスを実施する際には、必要となるスキルを特定したうえで、それらを備えた組織体制やプロジェクトを組成する必要があります。そして、重要なスキルを有する、キーとなる人材の獲得・育成に向けた計画を立案し、実行していくことが重要です。

PwCコンサルティングは適切な組織体制の構築、アナリティクス人材の育成・採用、一時的な業務代行、スキルトランスファーにより必要なスキルの維持・獲得を支援し、より大きな効果の実現に貢献します。

ピープルアナリティクスを実施する際には、人事課題を解決するためのデータを適切に定義することが重要です。

手元にある人事データに基づいて分析を開始するケースが見られますが、本来ピープルアナリティクスとは、解決すべき人事課題から逆算し、どのようなデータを活用し、どのように組み合わせるかを特定するところからスタートすべきです。具体的には、「解決したい課題は何か」「課題を解決するにはどのようなデータが必要か」などを検討し、データを定義し、時には新たなデータを作り出すプロセスが欠かせません。

PwCは解決したい人事課題に応じ、必要なデータの定義から、データの集計および標準化、定期的な収集プロセスの構築まで一貫した支援を提供します。

一方、定義したデータをより有効に活用するためには、多種多様なデータを蓄積し、時に柔軟に組み合わせて分析できるような環境を構築することも必要です。しかしHRデータは、人事部内の各種システムやツールのみならず、社内の至るところに散在しているケースが多々見受けられます。このように散らばったデータを人事担当者の手作業によって管理する場合、人為的なミスによるデータ精度の低下、担当者ごとのデータ形式の差異、データ取得のためのリードタイムなどが発生し、分析効率が低下する可能性があります。

PwCコンサルティングは分析に必要なデータを定義し、そのデータを蓄積できるデータレイクを構築することで、広範囲におよぶ分析対象データの一元管理を実現し、分析の効率化を支援します。PwCが実施した「ピープルアナリティクスサーベイ」によると、データレイクなどのデータ基盤について、大企業のうち8割程度が構築済み、または構築する予定であり、データの利活用に向けた環境強化の動きが急速に進んでいます。

また、データマートの整備によりデータの連携・加工の効率を高め、BIツールや統計専門ツールによる分析基盤の構築をサポートします。

HRデータの利活用を推進する上で忘れてはならないのがデータガバナンスです。

人事データには個人に関するセンシティブな情報も含まれており、取り扱い方を一歩間違えると、個人情報の拡散や従業員への不当な扱いにつながり、企業経営全体に大きなダメージが及ぶ恐れがあります。

ピープルアナリティクスの取り組みを進めるにあたっては、こうしたデータ利活用のリスクを正しく理解したうえで、適切な対処法を取ることが求められます。

例えば、同意されていない方法でデータを利用した場合、法令違反により当局から罰則を科されたり、従業員の企業に対する不信感が高まったりする可能性があり、データの収集・利用の目的説明と同意取得を徹底する必要があります。

データガバナンスを構築するための取り組みは多岐にわたります。企業はデータ利活用のリスク、経営に対する影響を認識するとともに、リスク回避に向けて取りうるアクションを把握し、実行に移す必要があります。

PwCコンサルティングは企業にとって必要なガバナンスモデルの構築を支援します。データガバナンスの整備や、データ利活用に潜むリスクのコントロールといった「守り」の側面からも、ピープルアナリティクスの推進をサポートします。