導入だけでは意味がない。「人」がちゃんと運用するから機能するHRTech|サイバーエージェント 人材科学センター#2

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こんにちは。「jinjer」マーケティング担当の中村陽太郎です。

サーバーエージェント 人材科学センターの向坂さんにお伺いした、人事データの活用に関する記事、第2弾。

近年、人事データの活用が注目されていますが、どんなデータを収集すればいいのか、データを集めることはできても、それをどのように活かすのか、といった課題に感じている人事の方は多いのではないでしょうか。

今回は人材科学センターの向坂さんにお伺いした中から、データの分析や活かし方についてフォーカスした内容をご紹介します。

向坂様

向坂 真弓 | 株式会社サイバーエージェント 人材科学センター Analyst

新卒でサイバーエージェントに入社。広告代理店事業で8年ほど営業とマーケティング業務に従事。その後退職し、海外にてフリーランスでマーケティングの仕事をこなす。2016年1月、5年ぶりにサイバーエージェントに戻り、人材科学センターで人事データの分析を主なミッションとしている。

人事データの可視化は、順番を間違うとうまくいかない

人材科学センターでは、データの可視化のために何か意識していることはあるのかどうか、向坂さんに伺いました。

向坂さんは、もともと以下の2つの大きな目的を持っており、それらをもとに設問内容や分析方法を組み立てていったとのことです。

  • 「上手くいっているチーム」と「上手くいっていないチーム」の違いや特徴を可視化したい
  • 個人の力がちゃんと発揮されているかどうかを可視化したい

よく、「とりあえずなんでもいろいろ見てみたい」という理由から、データを大量に取って、そこから何か見えるものを発見しようという発想で実施すると、おおよそ失敗してしまうのではないかとのことです。

あくまでも、「こういう事象をデータで証明したいから、そのために必要なデータを取ろう」という発想で実施しないと、収拾がつかなくなるのではないかとおっしゃっていました。

Excelでもできる人事データ分析とは

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では、人材科学センターでは、必要なデータを集めて分析、そこから傾向を知るために何をしているのか。

向坂さんは専門的な統計ツールは使用しなくとも、データ収集・分析は可能だとおっしゃっていました。人材科学センターでは「Tableau※」を活用しており、そこまで難しい統計処理などはしていないとのこと。

Tableauによって、自分の好きな軸でデータの組み替えができることがメリットとなります。

※Tableau:データを手軽にビジュアル化できるデータ作成ツール。直観的なUIのため、データ分析やビジュアル化が可能。

向坂さんが現在おこなっていることは、「広く集めたデータを、傾向として見える化」すること。それであれば、ExcelやTableauで十分補えるとのことです。

もっと人間では処理できないような膨大なデータ量があり、人間の勘や考えでは発見できないようなことを発見するというレベルまでやるとなれば、おそらくAIなどを使った方が良いのでしょう。

異常値や傾向を発見する程度あれば、そこまで専門性の高いツールを活用する必要はなく、人事の頑張り次第で人事データの見える化は十分に可能だと感じました。

近年は安価で使用できるHRTechサービスも数多く出てきており、それらを活用することでより簡単に効果的なデータ収集・分析ができるようにもなっています。

「人」がちゃんと運用をまわせなければHR Techを導入しても意味がない

ただ向坂さんがおっしゃっていたことは、「運用が非常に大切」だということです。

HR Techサービスが注目され、導入を検討している企業を増えてきていますが、システムを導入したらすべての人事課題が解決できるという思い込みは幻想にしかすぎないとのこと。

結局、従業員の声を拾って、見定めて、しかるべき手を打つのは「」です。その人が、運用のPDCAをきちんと回せるかどうかが、一番の肝ではないかと向坂さんはおっしゃっていました。

また、向坂さんは、WEB広告の専門代理店であるサイバーエージェントに新卒で入社しています。その中でWEB広告の運用をおこなってきた経験があり、そこで培ったマ-ケティングの知識も豊富で、それが現在の業務に活きているとのことでした。

よく、「人事にもマーケティング能力が求められてくる」という話を耳にしますが、人事領域におけるデータを集め、整理し、分析し、傾向を見つけ、施策を打つ。そしてその施策が効果的だったのかをまたデータをもとに分析し検証していく。

人事データの分析・活用は短期的ではなく、長期的な視点で取り組むべきもので、継続的にPDCAをまわせるかどうかが重要だと感じました。

まとめ

  • 目的を持ったデータ収集をしなければ、失敗しやすい
  • 異常値や傾向を発見する程度あれば、人事の独力でなんとかなる。近年であれば、HRTechツールを活用することもできる
  • 運用が大切。ツールを導入しただけで満足していても、何の解決にもならない

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