人事データアナリストとは、人事や組織に関する膨大なデータを分析し、企業が抱える課題を改善するためにマネジメントをおこなう専門職のことです。

企業は、人材が大きな資産であることを認識し、より戦略的な人材マネジメントに取り組まなければなりません。DX推進や人手不足が加速する現代において、人事データアナリストの重要性が増しています。

本記事では、人事データアナリストの定義や重要視される背景、企業の課題を解説します。人材戦略を見直す人事担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

1. 人事データアナリストとは

人事データアナリストとは、人材や組織に関する多様なデータを収集・分析し、経営や人材戦略の意思決定を支援する専門職のことです。

勤怠・評価・エンゲージメント・採用・離職などの人事データをもとに、組織の現状や課題を可視化し、改善策や施策の立案に活用します。

近年は、人事領域でもデータドリブンな意思決定が求められるようになり、こうした分析を担う人材の重要性が高まっています。

中でも「ピープルアナリティクス」とよばれる手法では、人に関する多様なデータを組み合わせて分析し、科学的根拠に基づいた判断がおこなわれます。

人事データアナリストは、ピープルアナリティクスの実践を担う中心的な存在です。人事業務の知識に加え、統計・IT・論理的思考力など幅広いスキルを活かしながら、組織課題の解決を図る役割を果たします。

今後、人事データアナリストは人的資本経営の推進においても不可欠な存在となるでしょう。

2. 人事データアナリストが重要視される背景

人事データアナリストが重要視される背景には、企業が人材に関する意思決定をより客観的かつ戦略的におこなう必要があることが挙げられます。

これまでの人事業務は、経験・勘・度胸（KKD）に頼る傾向が強くありました。迅速な判断が可能である一方で、複雑化する経営環境では納得感や再現性に欠ける点が課題とされていたのです。

近年では、DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、人事領域でもデータ活用の流れが急速に広がっています。また、人的資本の情報開示が義務化されたことで、企業は人材に関する非財務情報を対外的に説明する責任を負うようになりました。

しかし、2019年12月にみずほ情報総研によって実施された調査によると、日本企業におけるピープルアナリティクスの実施率はわずか11.8％にとどまっています。大きな要因は、分析人材の不足です。

今後、企業が人的資本経営を実現するためには、人事データアナリストの役割がますます重要になるといえるでしょう。

参考：ピープルアナリティクスの“いま”と“これから”｜みずほ情報総研レポート

3. 人事データアナリストが担う役割

人事データアナリストが担う役割は、以下のとおりです。

• 課題のヒアリングと調査設計
• データ分析
• 解決案の提案

3-1. 課題のヒアリングと調査設計

人事データアナリストは、企業の人事部や事業部、経営陣と連携しながら、組織が抱える課題を把握するためのヒアリングをおこないます。

把握した課題は、データを用いて分析に適した形へと整理・明確化し、仮説を立てて方針を構築します。

3-2. データ分析

調査設計後は、データの専門家と連携して、人事に関する多様なデータを収集・整備し、適切に分析をおこないます。

勤怠・評価・エンゲージメントなどの人事データを組み合わせることで、従業員の傾向や組織全体の課題を可視化します。

また、分析結果は専門知識をもたない経営陣にも伝わるよう、グラフやチャートなどで可視化し、論点や背景をわかりやすく説明する力も必要です。

背景にある統計的な意味づけや経営判断への影響を丁寧に伝えることで、意思決定の精度を高める役割を果たします。

3-3. 解決案の提案

分析から得られたデータをもとに、実行可能な解決策を提案するのも人事アナリストの重要な役割です。

単にアイデアを出すだけでなく、施策を社内に定着させるための調整や働きかけ、いわゆるチェンジマネジメントもおこないます。

また、データ分析やレポーティングの自動化を通じて、現場部門の業務負担を軽減し、使いやすい仕組みを整えることも重要な役割です。

施策導入後は効果検証をおこない、改善のサイクルを回していきます。

4. 人事データアナリストに求めるスキル

人事データアナリストに求めるスキルは、以下のとおりです。

• 統計・データ分析スキル
• 人事業務への理解力
• 論理的思考と課題解決力
• コミュニケーション力

4-1. 統計・データ分析スキル

人事データアナリストには、蓄積された人事データをもとに統計的な視点から情報を分析する力が求められます。

課題に応じて必要なデータを見極め、適切な分析手法を選定する力が不可欠です。

また、データを単に処理するだけでなく、課題の本質を見抜き、どのデータをどう活用すべきかを判断するスキルも重要です。

人事に関連するデータは多岐にわたるため、相関関係や傾向を読み取るうえで、統計学の基礎知識や実践的なデータ分析力は欠かせません。

4-2. 人事業務への理解力

人事データアナリストには、人事業務全般への深い理解が求められます。

ピープルアナリティクスの目的は、経営戦略に沿った人事課題の発見や効果的な施策の立案につなげることにあります。

そのためには、業務の文脈を理解したうえで、分析前に仮説を立てることが重要です。

人事業務に精通していれば、仮説の精度が高まり、分析の効率や効果が向上するでしょう。

業務理解が浅いと、データの解釈を誤り、現場の実情とかけ離れた的外れな施策提案につながる恐れもあります。

人事業務への理解力は、分析データを「意味のある行動」へとつなげるための土台といえるでしょう。

4-3. 論理的思考と課題解決力

人事データアナリストには、データをもとに課題の本質を捉え、解決策を導く論理的思考力が求められます。

「この分析は何のためにおこなうのか」「結果は本当に原因と結びついているか」などの視点を持ち、目的と因果関係を明確にしながら進める力が必要です。

さらに、得られた知見を現実的な解決策へとつなげるためには、ビジネス視点での課題解決力も重要です。

ロジカルシンキングやロジックツリー・PEST分析などのフレームワークを活用し、得られた情報を施策として落とし込むスキルが、実効性のある提案につながります。

4-4. コミュニケーション力

人事データアナリストは、経営層や現場担当者と連携しながら業務を進めるため、円滑なコミュニケーション力が求められます。

分析結果をただ提示するだけでなく、意味や背景をわかりやすく伝え、関係者の納得感と理解を得ることが重要です。

特に、データの専門知識がない相手に対しても、丁寧で噛み砕いた説明ができる力が必要とされます。

また、分析結果をもとに施策を実行する場面では、関係部署と信頼関係を築き、協力を得ながら進めていく力も不可欠といえるでしょう。

5. ピープルアナリティクス実施における企業の課題

ピープルアナリティクス実施における企業の課題は、以下のとおりです。

• 人事部に十分なリソースが割けない
• 人事に詳しい人材にこだわりすぎる傾向がある

5-1. 人事部に十分なリソースが割けない

ピープルアナリティクスを実施するうえでの大きな課題の一つが、人事部に十分なリソースを確保できないことです。

統計やデータ分析の専門人材は他部門でも高く評価されており、人事部に配置されにくい状況が続いています。

たとえ経営層が人的資本経営の重要性を掲げていても、実際の運用面では優先順位が下がるケースも少なくありません。

課題を解決するためには、経営層に対して人事データ分析がもたらす成果や改善効果を具体的に示し、理解と支援を得ることが重要です。

さらに、他部署との連携を強化し、リソースの共有や業務効率化を図る体制づくりも求められます。

5-2. 人事に詳しい人材にこだわりすぎる傾向がある

ピープルアナリティクス実施において、人事部が「人事に詳しい人材」にこだわりすぎる傾向があることも課題の一つです。

人事に詳しい人材にこだわりすぎると、結果として、統計やデータ分析の専門性が不足し、効果的な分析が難しくなるケースも見られます。

また、従来の「経験と勘」による意思決定文化が根強く、データ活用による変革に対して抵抗感がある企業も少なくありません。

こうした状況を乗り越えるためには、ピープルアナリティクスの意義を社内で共有し、分析スキルを持つ人材の登用や人員配置の見直しを進めることが重要です。

6. 人事アナリストを活用し人材戦略を設計しよう

人材が企業競争力を左右する今、感覚に頼る人事から、データに基づく戦略的人事への転換が求められています。

人事アナリストは、社内の課題を可視化し、分析結果に基づく的確な施策を提案できる存在です。人材配置や育成、制度設計などを最適化し、組織の成長に貢献します。

企業は人事アナリストを活用し、持続的な人材戦略を設計していきましょう。

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