「ピープルアナリティクス」とは、社員や組織に関する「データ」を収集・分析し、組織づくりに生かす組織開発の手法です。

ここ数年で、急速に広まっているキーワードですね。他にも、「HR アナリティクス」「タレントアナリティクス」と呼ばれることもあります。

ピープルアナリティクス専門の人材採用も加速しています。

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Googleでは、社員の採用から育成、さらに退職の防止を考えるにあたり、ピープルアナリティクスをその基礎として捉えています。

例えば…

• すぐれたパフォーマーを流出させてはいないか？
• その理由は？
• 今、新たな組織戦略へ踏み出すかどうか？

といった重大な意思決定を行うべきケースにおいて、従来は感情や直感がベースの「終わりのない議論」を行っていました。

しかし現在では、事実と科学に基づく分析を行い、より効率的に、公正な意思決定を導いているのです。

参照：re:Work

▼Googleの「People Analyst」の求人

またMicrosoftでは、従業員のキャリア・プログラムの中で幅広くピープルアナリティクスを用いてきました。

例えば…

• 従業員のレベルに応じたキャリアのサポートをどのように行うか？
• 新しい社員の受け入れにあたり、どのようなオンボーディングを行うことが有効か？
• 社内カルチャーが変化する中で、社内施策の進捗（進歩）をどのように計測できるか？

といった問いに答えるようなケースで、データを用いた意思決定を実行しています。

参照：re:Work

このように、ピープルアナリティクスを用いることで、あらゆる人事戦略における「正しい意思決定」を行うスピードを加速することができます。

今回はこのピープルアナリティクスに関して、その導入のメリットや、分析すべきデータの具体例を、事例と併せて紹介いたします。

ピープルアナリティクスを導入することのメリットとは？

では、具体的にどのようなシーンでピープルアナリティクスが役立つのでしょうか？　例えば、下記のような例が挙げられます。

• 組織に合った良い人材を、いち早く採用する
• 公正な報酬体系を作る
• 従業員のポテンシャルを発揮させる
• 離職率を下げる
• ハイパフォーマーを生み出す要素を理解する
• 若手のポテンシャルを引き出し、育成する
• 最適な人材配置を実現する

上記のような成果を得るためには、一般的に以下の3ステップに沿ってピープルアナリティクスを実行することになります。

Step1: データを収集する（ための仕組みを作る）
Step2: 集めたデータをモニタリングし、分析する
Step3: 分析を元に仮説を立て、施策を実行する（分析モデルを構築する）

とは言え、実際にどのようなデータを集め、どうやって分析すればよいのかはなかなかイメージがしづらいですよね。

そこでここからは、 ①採用　②育成　③組織づくり（社員の定着率を上げる） のそれぞれのフェーズで、具体的に分析すべき数値や、事例を紹介していきたいと思います。

①採用：自社に合った人材を効率的に獲得できているか？

採用に関するデータを分析すると、無意識のバイアスを排除して、効率的な採用を行うことができるようになります。

分析対象となるデータには、以下のようなものが挙げられます。

• 求人の公開から、採用までにかかっている時間
• 新入社員の属性（前職や、採用経路など）
• ステップごとの選考通過率
• 内定承諾率
• リファラル採用の割合
• 1名を採用するのにかかっているコスト

例えば採用決定率が下がっているとすると、自社のブランド力や魅力度が下がっている可能性がありますので、その原因を突き止めることが必要になります。

名古屋発のITベンチャー企業、株式会社エイチームは、その地理的なハードルもあり、以前は内定承諾率は約50%に留まっていたそうです。

そこで、「告白の成功率」をヒントに内定承諾率と選考期間の相関を分析。すると、選考開始からある一定のタイミングを超えた場合、一気に入社率が下がる傾向を発見しました。

どうしても地理的な問題は解消できないので、目をつけたのが選考期間でした。

（中略）「告白の成功率」でググってみたところ、「出会ってから3ヶ月以内に告白すると、成功率が高くなる」という記事を見つけて。

もしかすると、これは採用においても活かせるかもしれない、そう思って昨年の採用データを見てみました。

すると、適性検査を受けた時点から経過期間が3ヶ月以内だと、内定承諾率は約70%でしたが、4ヶ月を超えると約20%と著しく下がることがわかりました。

新卒採用は「選考中に」回答期限を握り合う！内定承諾率を50%→80%に改善した方法

②育成：従業員が、自社で成長していく未来を描けているか？

従業員の育成や、キャリア形成のサポートのためにもデータを活用できます。

• 従業員の昇格・昇給率
• 社内のトレーニング制度などの利用率
• 育成やトレーニングに対する社員満足度

従業員がこの会社で成長していく未来を描けているかどうか、また実際に成長できているかどうかを把握するために、上記の数字は役立ちます。

株式会社ディー・エヌ・エーでは、2015年より「キャリアマネジメントアンケート」を導入し、社員の状況を漏れなく把握するための定点観測を行っています。

今年の8月でいうと、「やりがいを感じている」人が71％で、「能力を活用できている」人が84%です。

この数字をどう捉えているかというと、我々としては、まだ伸びしろがあると思っていて。「時折やりがいを感じている」人が21％いるのですが、「時折しか感じない人がこんなにいるのか…」という感じなんですよね。

個人ベースですと、もともとは点数が高かったのに、だんだん下がってきて最終的には回答しなくなる、というのが一番危ないパターンです。

上司・人事の承認ナシで異動OK！3ヶ月で20人超が利用した新人事制度・シェイクハンズ

③組織づくり：従業員の「体験」をより良くし、定着率を上げる

こちらも最近話題になっているキーワードですが、従業員体験を意味する「Employee Experience（EX）」を高めるためにも、データは不可欠です。

参考記事：形だけではない、真の働き方改革はアメリカに学べ！時代遅れの組織を変える3ステップ

まずは組織の状態を可視化し、課題を特定します。それを解決し、より良いEXを実現することで、従業員の満足度を高め、離職率の低下などにつなげることができます。

• 従業員の満足度
• 従業員の幸福度
• eNPS（従業員ロイヤリティ）
• 新入社員の早期退職率
• 優秀層の離職率
• メンバーとマネージャー、それぞれの欠勤率

上記のような数字を分析することで、自社の現状を把握し、課題に対して具体的なアクションを起こすことができます。

年間300人ペースで社員が増え続けるLINE株式会社では、多様なチームが成果を挙げるためのサポートをどう行っていくのか、という課題を抱えていました。

そこで同社では、2017年5月より、高頻度のアンケートを通じて組織の状態を可視化する「従業員向けパルスサーベイ」と「人間関係の診断サーベイ」を導入。

両者をセットで運用することで、チームの変化を早期に認識し、その原因に対しての仮説や改善策が立てやすくなったそうです。

LINEで導入しているパルスサーベイでは、組織風土や上司との人間関係、自己成長といった項目で、「組織の状態」がスコアリングされます。

導入している部門には「スコアの変化に注目してください」と伝えています。

というのも、絶対値が良いに越したことはありませんが、組織によって置かれた環境は異なりますし、LINEでは皆、難しい挑戦に直面しています。

その挑戦をサポートするためには、組織の健康状態の変化を早期に発見し、その原因を特定して、改善につなげていくことが重要だと考えています。

急拡大する組織でも「チャレンジ」できる環境を。LINE社のマネジメントを支える仕組み