労働人口の減少や働き方の多様化を背景に、従業員一人ひとりのパフォーマンスやエンゲージメントを可視化する重要性が高まっています。そこで注目されているのが、経験や勘ではなくデータに基づいて人材を分析・活用する「ピープルアナリティクス」です。

本記事では、ピープルアナリティクスを成果につなげるための分析プロセスや成功事例、まず何から着手すべきか導入のポイントをわかりやすく解説します。

1. ピープルアナリティクスとは

ピープルアナリティクスとは、従業員に関するさまざまなデータ（勤怠情報、評価、異動履歴、エンゲージメントサーベイの結果など）を収集・分析し、組織や人材マネジメントの意思決定に活用する手法のことです。

従来の人事業務が「経験や勘」に依存しがちであったのに対し、ピープルアナリティクスはデータに基づく客観的な判断を重視します。数値や事実を根拠に施策を検討することで、人的資本の価値を最大限に引き出し、従業員エンゲージメントや企業価値の向上にもつなげられます。

1-1. ピープルアナリティクスが注目される理由・背景

ピープルアナリティクスが注目を集めている背景には、少子高齢化の進行による労働人口の減少があります。限られた人材でより大きな成果を生み出すことが求められる中、これまでの経験や勘に頼ったマネジメントだけでなく、データを活用した客観的な意思決定の重要性が高まっています。

また、テレワークの普及や副業解禁などにより働き方が多様化し、従業員の状況や価値観もさまざまになっています。こうした環境では、一人ひとりのパフォーマンスやエンゲージメントを適切に把握し、納得感のある評価や配置につなげることがより重要になります。データ活用は、公平性や透明性を高めるうえでも有効な手段といえるでしょう。

さらに、人事管理システムやタレントマネジメントシステムなど、クラウド型システムの普及により、人事データをまとめて管理し、分析しやすい環境も整ってきました。これまでハードルが高かった大規模なデータ活用も、徐々に現実的な取り組みとして広がっています。

このように、社会の変化とテクノロジーの進展を背景に、ピープルアナリティクスは多くの企業にとって身近で重要な取り組みとなりつつあります。

1-2. ピープルアナリティクスのメリット

ピープルアナリティクスを活用すれば、データに基づいた客観的な判断がしやすくなります。個人の経験や勘だけに頼るのではなく、これまでに蓄積してきた人事データを参考にしながら採用の意思決定ができるので、より納得感のある判断につながります。

また、従業員一人ひとりの能力やスキル、行動の傾向などを把握することで、適材適所の人材配置も実現しやすくなるでしょう。特性に合った部署や役割を任せれば、本人の強みを活かしやすい環境を整えられ、結果としてパフォーマンスの向上も期待できます。

さらに、退職した従業員のデータを分析すれば、離職につながりやすい傾向を把握することも可能です。似た傾向を持つ従業員に早めにフォローをおこなえば、離職防止の取り組みにも役立てられます。

1-3. 【最新調査から見る現状】人事データの整備・活用はどこまで進んでいる？

jinjer株式会社が実施した「人事データの整備と活用に関する実態調査」によると、「人事データを整備できている」と回答した割合は、経営層では80％に達した一方で、人事担当者では約52％にとどまり、両者のあいだに大きな認識差があることが明らかになっています。

また、人事データの整備・活用に向けた現在の取り組みとして、最も進んでいると認識されているのは、経営層・人事担当者ともに「データ入力・更新の自動化（RPAや各種連携ツールの導入）」でした。しかし、その割合は経営層が43.5％であるのに対し、人事担当者は19.7％と、ここでも顕著な差が見られます。

これらの結果から、経営層は人事データ整備や活用に向けた投資や方針策定が進んでいると捉えている一方で、現場の人事担当者は具体的な成果や進捗を十分に実感できていない、あるいは取り組み自体がまだ不十分だと感じている可能性がうかがえるでしょう。

つまり、データアナリティクスを推進していくうえでも、経営層と現場担当者との間にある認識のギャップをいかに埋めるかが、重要な課題のひとつであることが示唆されています。

関連記事：【人事データの整備と活用に関する実態調査】 「人事データを整備済み」は思い込み？ 経営層と人事担当者の意識にズレ －人事データの散在、労務担当者の約80%が「非効率」を実感－

2. ピープルアナリティクスを成果につなげるための分析プロセス

ピープルアナリティクスは、単に人材データを分析することが目的ではありません。分析結果を人事施策に落とし込み、組織課題の解決や経営成果につなげていくことが重要です。

ここでは、ピープルアナリティクスを実際の成果に結びつけるための基本的な分析プロセスを5つのステップに分けて解説します。

2-1. 社内に点在する人材データを整理・収集する

まず取り組むべきは、社内に散在している人材データの洗い出しと整理です。人事管理システムやエンゲージメントサーベイ、評価制度、採用管理など、人材に関するデータは複数のシステムや部署に分かれて保管されているケースが少なくありません。

ピープルアナリティクスを進めるためには、どのようなデータが存在し、どのデータを分析に活用できるのかを明確にすることが重要です。データの形式や定義を統一し、欠損や重複を整理することで、分析の土台となるデータ基盤を整えましょう。

2-2. 課題解決につながる分析目的を明確にする

次に重要なのが「何のために分析をおこなうのか」という目的の明確化です。目的が曖昧なまま分析を進めてしまうと、結果が現場で活用されず、「分析して終わり」になりがちです。

例えば、「離職率を下げたい」「ハイパフォーマーの共通点を知りたい」「育成施策の効果を検証したい」など、具体的な人事課題に紐づけて分析目的を設定します。課題と指標（KPI）をあらかじめ定めておくことで、分析結果をどのように意思決定へ活かすのかが明確になります。

2-3. 人材データを分析して結果を可視化する

分析の目的が明確になったら、人材データを活用した分析に取り組みます。相関分析や傾向分析、属性別比較など、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。

いきなり詳細な分析をおこなうのではなく、まずは全体像を把握し、大まかな傾向をつかむことから始めましょう。そのうえで、必要に応じてデータを細分化し、段階的に掘り下げていくことで、効率的かつ精度の高い分析が可能になります。

また、分析結果は数値や専門用語だけで示すのではなく、グラフやダッシュボードなどを活用して可視化することが大切です。経営層や現場の管理職が直感的に理解できる形で提示すれば、結果への納得感が高まり、具体的な施策の検討につながりやすくなります。

ただし、データから得られた結果をそのまま鵜呑みにしないことも重要です。とくに従業員のキャリア志向やモチベーションといった定性的な要素は数値に表れにくいので、定量データだけで判断すると実態と乖離する可能性があります。

人材配置や人材育成などの意思決定に活用する際は、データをあくまで判断材料の一つと位置づけ、面談や対話を通じて本人の意向を確認したうえで総合的に判断することが望ましいでしょう。

2-4. 分析結果をもとに人事施策を立案・実行する

ピープルアナリティクスの真価は、分析結果を具体的な人事施策へと結びつけ、組織の意思決定に活かせるかどうかにあります。単にデータを可視化するだけでなく、課題に対する仮説を立て、検証し、その結果をもとに施策を設計・実行することが重要です。

例えば、離職率が高い部署や特定の属性が明らかになった場合には、その背景要因を分析したうえで、配置転換やマネジメント支援、評価制度の見直しなど、原因に応じた施策を検討します。

離職率の高さという結果だけで判断するのではなく、業務負荷や上司との関係性、キャリアの見通しなどの要因を丁寧に検証することが求められます。

また、データに基づく根拠を示しながら施策を立案すると、提案の客観性や説得力が高まり、関係部署や経営層の理解・合意を得やすくなるでしょう。

2-5. 施策の効果を検証して継続的に改善する

人事施策は、実行して終わりではありません。施策を実施した後は、あらかじめ設定しておいた指標をもとに効果を振り返り、期待していた成果につながっているかを確認することが大切です。

もし思うような効果が見られなかった場合には、分析の視点や施策の内容を見直し、改善を重ねていきます。

この「分析 → 実行 → 検証 → 改善」の流れを継続的に回していくことで、ピープルアナリティクスは単発の取り組みではなく、組織の中に根づいた仕組みとして、着実に成果を生み出していきます。

3. ピープルアナリティクスを成功させるための重要ポイント

ピープルアナリティクスは、単に人事データを集めて分析するだけでは十分な成果につながりません。

データの扱い方や分析後のアクション、そして従業員との信頼関係まで含めて設計・運用することが重要です。ここでは、ピープルアナリティクスを成功させるために押さえておきたいポイントを解説します。

3-1. データの整備と客観性を確保する

ピープルアナリティクスを効果的に機能させるためには、正確で信頼性の高いデータ基盤の整備が欠かせません。単に多くのデータを集めればよいわけではなく、収集や管理にかかる負担とのバランスを考慮することも重要です。

また、人事評価や勤怠情報、異動履歴、従業員サーベイなどのデータが不十分であったり、部門ごとに入力基準が異なっていたりすると、分析結果に偏りが生じ、誤った解釈につながるおそれもあります。

そのため、まずはデータの定義や収集方法を統一し、組織全体で共通の基準を設けることが重要です。また、評価のように主観が入りやすいデータについては、行動指標を明確にするなど、可能な限り客観性と一貫性を高める工夫が求められます。

信頼できるデータ基盤を整備してこそ、分析結果に説得力が生まれ、意思決定に活用できるピープルアナリティクスが実現します。

3-2. 分析で終わらせず施策の実行まで落とし込む

ピープルアナリティクスで陥りやすいのが、「分析して満足してしまう」状態です。どれほど高度な分析をおこなっても、現場の施策や制度改善につながらなければ意味はありません。

分析結果から「何が課題なのか」「どの層にどのような対応が必要なのか」を整理し、具体的なアクションに落とし込むことが大切です。そして、実行して終わりではなく、その効果を振り返りながら改善を重ねていく視点も欠かせません。

例えば、離職率の分析をきっかけにオンボーディング施策を見直したり、エンゲージメントが低下している要因に応じてマネジメント研修を実施したりするなど、実行可能な施策につなげていくことが重要です。

分析は「知るための手段」であり、最終的な目的はより強い組織を作り出すことにあります。その視点を忘れずに活用することが、ピープルアナリティクスを活かすポイントといえるでしょう。

3-3. 従業員の個人情報・プライバシーを適切に保護する

ピープルアナリティクスでは、人事評価やサーベイ結果など、機微性の高い個人情報を取り扱う場面が少なくありません。そのため、個人情報やプライバシーへの十分な配慮が不可欠です。

例えば、分析の目的や活用方法が曖昧なまま運用を進めると、分析結果が個人評価に直結するのではないかという不安が広がり、従業員の不信感を招くこともあります。また、情報管理が不十分であれば、社外秘データの漏洩につながり、企業の信用を大きく損なうリスクも否定できません。

まず、データの利用目的を明確に定め、その目的の範囲内で必要最小限の情報のみを取り扱うことが重要です。あわせて、アクセス権限の適切な設定や管理体制の整備など、安全管理措置を講じる必要があります。

さらに、「どのようなデータを、何のために活用するのか」を従業員に丁寧に説明し、理解と納得を得ることも欠かせません。信頼関係を損なわない透明性のある運用こそが、ピープルアナリティクスを継続的かつ健全に活用していくための前提となります。

4. ピープルアナリティクスで収集するデータの例

ピープルアナリティクスで収集する主なデータには、次のような種類があります。

1. 人材データ
2. デバイスデータ
3. 行動データ
4. コミュニケーションデータ
5. 認知データ

ここでは、これらのデータについて解説していきます。

4-1. 人材データ

人材データは、従業員の基本情報や評価情報など、いわば「人そのもの」に関するデータです。多くの企業で人事管理システムや勤怠管理システムなどに蓄積されています。

【代表例】

• 氏名、年齢、性別、学歴、職歴
• 所属部署、役職、等級
• 勤続年数
• 給与・賞与情報
• 人事評価・目標管理（KPI／OKRなど）の結果
• 異動・昇進・昇格履歴
• 研修受講履歴・スキル情報

これらのデータは、離職傾向の分析やハイパフォーマーの特徴抽出、適材適所の配置検討などに活用されます。

4-2. デバイスデータ

デバイスデータとは、PCやスマートフォンなどの業務用デバイスの利用状況から取得できるデータを指します。働き方の実態を客観的に把握するために活用されます。

【代表例】

• ログイン・ログアウト時間
• アプリケーションの利用時間
• システムへのアクセス履歴
• 業務ツールの利用頻度

例えば、長時間労働の兆候を早期に把握したり、業務プロセスの非効率を可視化したりする際に役立ちます。ただし、プライバシーへの配慮と社内ルールの整備が前提となるので、データを利用する際は注意しましょう。

4-3. 行動データ

行動データは、従業員が実際にどのような行動をとっているかを示すデータです。日々の業務活動や働き方の傾向を分析できます。

【代表例】

• 勤怠データ（出勤日数、残業時間、有給取得状況など）
• プロジェクトへの参加履歴
• 会議の参加状況
• 業務タスクの処理件数や進捗状況

行動データは、認知や成果に影響を与える要因を探るうえで重要な手がかりとなります。そのため、目的を明確にしたうえで、必要な情報を適切な粒度で収集・管理していくことが大切です。

4-4. コミュニケーションデータ

コミュニケーションデータは、従業員同士のやり取りや情報共有の状況に関するデータです。組織のネットワーク構造やチームの連携度を把握するのに役立ちます。

【代表例】

• メールの送受信数
• チャットツールでのやり取り件数
• 会議開催頻度
• 部門間の連携状況

これらを分析すれば、情報が特定の人に集中していないか、孤立しているメンバーがいないかなどを可視化できます。

コミュニケーションデータは、組織ネットワーク分析（ONA）に活用されることもあります。なお、組織ネットワーク分析とは、従業員同士のやり取りやつながりを可視化し、組織内の関係性や情報の流れを分析する手法のことです。

4-5. 認知データ

認知データは、従業員の意識や感情、価値観など、目に見えにくい内面的な情報を数値化したデータです。エンゲージメントや組織風土の把握に重要です。

【代表例】

• 従業員エンゲージメント調査の結果
• 満足度調査・パルスサーベイ
• 360度評価のフィードバック
• 自己申告によるキャリア志向・希望

認知データを収集する際は、従業員にアンケートなどで回答してもらうことで、「企業に対する満足度」や「将来どのような業務に携わりたいか」といった、これまで見えにくかった意識や希望をデータとして可視化できます。

5. ピープルアナリティクスはどのように役立つ？成功事例を紹介

ピープルアナリティクスには、次のような成功事例があります。

1. エンゲージメントスコアの向上
2. 新卒社員の分析精度の向上
3. リモートワーク中の健康管理を強化

ここでは、これらの成功事例を紹介していきます。

5-1. エンゲージメントスコアの向上

自動車の販売などをおこなっているA社では、マネジメント方法の変革やエンゲージメントの向上に課題がありました。エンゲージメントの向上は、スタッフの意識を変える意味でも重要な課題と捉えていたようです。

A社は課題解決のため、従業員のエンゲージメントを可視化するサービスの導入を決めます。

導入後は、改善すべき課題の優先順位が明確になり、エンゲージメントスコアも向上したようです。

5-2. 新卒社員の分析精度の向上

クレジットカード業務を展開しているB社では、新卒の配属部署を検討する際の見極めに課題を抱えていました。

B社は課題解決のため、AIを活用した適性検査のサービスを導入し、特性ごとのグループ分けなどをおこなったようです。

導入後には、新卒社員に対する分析結果の精度が向上しました。意思決定に迷いがあった場合にはデータを参照し、判断に役立てています。

5-3. リモートワーク中の健康管理を強化

IT技術を活用したマーケティング事業などを展開するC社では、リモートワーク中の従業員の健康管理に課題がありました。リモートワークでの過重労働を抑え、従業員の健康を守ろうと検討していたようです。

C社は課題解決のため、PCやアプリの使用状況を可視化できるサービスの導入を決めます。

導入後は、勤務時間とPCの稼働時間の乖離があれば従業員に確認するなど、客観的な判断が可能になりました。

6. ピープルアナリティクスをこれから始めるなら何から着手する？

ピープルアナリティクスは、高度な分析やAI活用を想像されがちですが、最初から複雑な取り組みをおこなう必要はありません。すでに社内にある情報をどう活かすか、人事課題の可視化から一歩踏み出すことが重要です。

まずは小さく始め、徐々に分析の精度や範囲を広げていくことが成功のポイントとなります。ここでは、ピープルアナリティクスをこれから始めるなら何から着手すべきかを紹介します。

6-1. 社内にある人事データを洗い出す

ピープルアナリティクスを進めるうえで最初に取り組むべきなのは、社内にどのような人事データが存在しているかを把握することです。例えば、次のようなデータが該当します。

• 従業員属性（年齢、性別、勤続年数、職種、役職など）
• 入退社・異動・昇進の履歴
• 勤怠データ（労働時間、残業時間、有給取得状況など）
• 評価結果や等級・報酬データ

これらはすでに日常業務で管理されているケースが多く、整理するだけでも「どの部署で離職が多いのか」「長時間労働が発生している層はどこか」といった傾向を把握できます。まずはデータの有無・形式・保管場所を洗い出し、活用できる状態に整えることが第一歩です。

6-2. 従業員に簡易サーベイを実施してみる

既存の人事データだけでは、従業員の意識や満足度、職場環境に対する感じ方までは把握しきれません。そこで有効なのが、従業員サーベイの実施です。最初は次のように項目数を絞った簡易サーベイでも十分です。

• 仕事への満足度
• 上司やチームとの関係性
• 業務量や働きやすさ
• 今後も働き続けたいか

基本的な設問から始めることで、定量データでは見えにくい課題を把握できます。既存の人事データとサーベイ結果を組み合わせれば、「離職リスクが高い層の特徴」など、より踏み込んだ分析につなげられます。

関連記事：組織サーベイとは？目的・種類や手順、効果的に実施するポイントを徹底解説

6-3. 人事管理システムでデータ活用の基盤を整える

ピープルアナリティクスを継続的におこなうには、データを一元管理できる基盤づくりが欠かせません。人事管理システムを導入・活用すれば、「従業員情報」「評価」「勤怠」「サーベイ結果」などを紐づけて管理しやすくなります。

データが分散したままだと、集計や分析に手間がかかり、属人的な運用になりがちです。人事労務のほか、勤怠管理や人事評価なども含めたそれぞれのシステム間を横断したひとつのデータベースを活用することで、定期的な分析や可視化が可能となり、人事施策の効果検証もしやすくなります。

将来的に高度な分析をおこなうためにも、早い段階でデータ活用の基盤を整えておくことが重要です。

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7. ピープルアナリティクスを採用や育成に活かそう

ピープルアナリティクスを活用すれば、データに基づいた客観的な意思決定が可能になります。管理者や人事担当者の経験や勘だけに頼るのではなく、従業員一人ひとりの特性や傾向を把握したうえで採用や配置をおこなうことで、より納得感のある人材マネジメントにつなげられます。

一見すると難しそうに感じられるかもしれませんが、目的を明確にし、段階を踏んで分析を進めていけば、無理なく取り組めるでしょう。データ収集には手間がかかる場合もありますが、蓄積したデータは採用・育成・配置・評価など幅広い人事領域で活用でき、組織課題の解決に大きく役立ちます。