ピープルアナリティクス普及の裏にある課題とは?

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三神ぃ~、おまえさあ日報書くときにもっと数字をきちんと書けよ。

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すみません。最近暗算力が落ちてきていて・・・。

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暗算の力が落ちて概算になってるよ。

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その通り!です。さすが藤見マネジャー。分析鋭いですね!

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アホっ!分析でなくおまえのせいで毎日鬱積(うっせき)だ!

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やっぱり鋭い!!



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「ピープルアナリティクス(People Analytics)」を導入する企業が増えていると最近よく耳にします。また、これを「活用すべき」という流れもあるようです。やはり、これからの人事・経営には必要不可欠なのでしょうか?


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ピープルアナリティクスを活用すべきという流れがなぜ今あるのか?を問いかける必要があります。考え方や組織風土を変えるという目的意識を持ってピープルアナリティクスを導入することではじめてその効果が期待できます。今回はピープルアナリティクス普及の裏にある課題についてお話ししましょう。

 

 

ピープルアナリティクスが
より精度の高い人材マネジメントを可能にする

 人材マネジメントや採用などに役立てるため日本企業でも導入が相次いでいると言われる「People Analytics(ピープルアナリティクス)」。

人事・及び経営の「勘・経験・気合い(3K)」による意思決定により従業員との関係構築がうまく築けていないという企業の課題に対して、「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」などの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る。

またAIを用いた分析で、これまでは見つけられなかったこと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も増える

というのが大方のピープルアナリティクスのプレゼンテーションです。(但し、多くのプレゼンテーションは3Kを否定しているというよりは、それをより活かすという観点でプレテーションされています)

 

そもそもピープルアナリティクスとは?

「ピープルアナリティクス」(People-Analytics)は、「人材領域において、データを活用して成果を向上させる手法」のことです。

用いられるデータには、「性別」「年齢」「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(腕時計型やメガネ型など、直接身に着けられるコンピューターで常時電源ONの状態で身に着ける事を前提として開発されている)などで取得した「行動データ」などがあります。

また最近では、チャット上での人の会話を可視化し、「人の思考や関係性」のデータも活用することができるようになってきています。

これらのデータを、AI等で解析することにより、人の採用や配置・登用、ESの向上、人材育成、離職の防止、そして生産性の向上などに対し、改善施策を生み出すことを狙って導入されるのがピープルアナリティクスです。

 

ピープルアナリティクス活用の背景
(そこから見える経営と人事の変革)

 ピープルアナリティクス活用が活発になってきているという背景には、現在の経営と人事が抱える以下のような、課題が見えてきます。

  1. 一つ目は、もともと人は各自が持っているバイアスにより、物事を客観的に捉えることが難しいという面があります。ですから自分から見える範囲内の情報だけですべて理解した気になってしまうところがあるのです。バイアスに影響されずに、事実を可視化し、事実に基づいた現状をお互いに認識することで、対話のズレをなくしたり、人によって異なる認識を修正したり、経営や人事の施策に活用することが出来ているかどうか?これが一つ目の課題です。

  2. 二つ目に、ピープルアナリティクスに似た言葉にヒューマンアナリティクス(HR Analytics)というのがあります。HRはヒューマンリソース、つまり「自社の人的資源」という意味なので、自社の人的資源をどう効率的に活用するか、といった企業側の視座でのアナリティクスだと言われます。一方ピープルアナリティクスは、「人を人として、より繊細に見る」という個人の側の視座でのアナリティクスと言われます。経営や人事の施策として何らかのサーベイを行ったときに、個人単位で色々な考え方が表れていたにも拘わらず、それを集約し、属性や年齢でセグメント分けし、報告して終わり・・・という背景には、「人を人として、より繊細に見るべき」というよりは「人的資源は効率的に活用すべき」という価値観が反映されているのではないかと思われます。つまり「カンパニーファースト」から「エンプロイーファースト」へという価値観の切り換えができているか?という課題が二つ目に見えてくる経営や人事の持つ課題です。

 

まとめ

ピープルアナリティクス(People Analytics)という最新の技術でこんなことが可能になるという言葉に惑わされがちですが、なぜ今それを活用すべきという流れがあるのか?を私たち自身が自分に問いかける必要があります。

「3K」は全面的に否定されるものではありませんが、

  • 「曖昧なことをはっきりさせる勇気」を個や組織が失っていないか?
  • また「エンプロイーファースト」と言いながら実は人を単なる資源としか見ていないか?

などピープルアナリティクスの普及の進む中で、今一度立ち止まって確認してみる勇気が今求められていると思います。

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