人事分析について理解する

HR アナリティクスとは

HR アナリティクス (人財分析、ワークフォース分析、人的資源分析とも呼ばれます) は、各種のデータや指標を使用して、人財の採用、人財の維持、能力開発の方法を改善するための手法です。人事部門は、ワークフォースに関する問題が発生してから対応するのではなく、離職率、エンゲージメント、パフォーマンス、採用に関する傾向を把握し、事実に基づいた意思決定を行う必要があります。

HR アナリティクスでは、重要な要素を分析します。たとえば、採用に時間がかかっている職種は何か、社員の意欲が低下している業務は何か、離職の可能性があるのはどの社員か、チーム間でどのようにパフォーマンスが異なっているのか、などを分析します。HR アナリティクスで AI を活用すれば、過去の記録をレポートとして作成するだけでなく、採用プロセスを改善してスキル ギャップを特定し、将来的に大きなコストにつながる可能性がある問題や傾向を未然に防ぐことができます。

主な機能には以下が含まれます。

• データ駆動型の意思決定機能: 人事部門のリーダーは、勘や経験に頼るのではなく、各種の指標を使用して、うまくいっているものとそうではないものを特定する必要があります。この機能を使用すれば、データに基づいて意思決定を行うことができます。

• トレンド分析機能: 採用までの期間、離職率、社員エンゲージメントなどの経時的な傾向を把握することができます。

• 予測インサイト: 離職率、今後の人員需要、人件費を正確に予測することができます。

HR アナリティクスの進化

HR アナリティクスは、社員数の把握、離職率の算出、社員ファイルの管理など、基本的な人事記録の管理から始まりました。その目的は、戦略的なものではなく事務的なものでした。当時の人事部門は、データの分析よりもデータの集計に多くの時間を費やしていました。

1990 年代から 2000 年代にかけて、その状況は大きく変化しました。エンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムと人事情報システム (HRIS) によってワークフォース データがデジタル化され、レポートを迅速に作成できるようになりました。その結果、人事チームは部門間の傾向を比較したり、業界基準に対してベンチマークを設定したり、紙の資料では見つけられなかったパターンを把握したりできるようになりました。

現在の HR アナリティクスは、初期の頃とはまったく異なるものになっています。クラウド プラットフォーム、ビッグデータ インフラ、AI の普及により、HR アナリティクスは、具体的な行動を促すための拡張的な機能へと進化しました。最新の HR アナリティクス機能を使用すれば、直前の四半期に起きたことをレポートとして作成するだけでなく、離職の可能性がある社員を事前に把握したり、人財の適切な配置先を提案したり、スキル ギャップを未然に特定したりすることができます。このように、HR アナリティクスは、バックオフィスのレポート業務から経営幹部にとっての優先事項へと進化しました。

現在は、多くの企業が以下の目的で HR アナリティクスを活用しています。

• 測定可能な成果を上げる

• ダイバーシティ、公平性、インクルージョンを高める

• コストのかかる離職を減らし、定着率と生産性を高める

• ビジネス戦略に沿った人財パイプラインを構築する

• 現在のスキル状況と、今後必要になる重要なスキルを把握する 

• 社員の能力開発とキャリア形成の機会を特定する

• 部門をまたがる戦略的な意思決定プロセスを改善する

HR アナリティクスのタイプ

HR アナリティクスは 5 つのカテゴリに分類され、各カテゴリが、ワークフォース インテリジェンス内で異なる役割を果たします。多くの企業がこうした HR アナリティクスを活用して、事後対応型のレポート業務を先を見据えた戦略的業務へと進化させています。

記述分析

これは、過去のワークフォースの傾向を把握するための分析です。部門別の離職率、採用までの平均期間、人員数の増減、欠勤の傾向など、過去の履歴を指標として確認することができます。こうした人事指標は、現状や進捗状況を把握して異常を検出するための基礎データになります。Workday のワークフォース分析機能とレポート機能を使用すれば、この基礎データを一元管理してリアルタイムに可視化することができます。

診断分析

これは、傾向の理由を明らかにするための分析です。たとえば、退職者の面談データを使用して退職理由を把握したり、エンゲージメント調査を実施して社員の不満を特定し、離職を未然に防いだりすることができます。パフォーマンス レビューにより、生産性が低下している分野を特定することもできます。診断分析を通じて、単なる数値に文脈を追加することにより、表面的な現象だけではなく、その根本原因も理解できるようになります。

予測分析

これは、過去の傾向と AI を活用して将来の結果を予測するための分析です。リーダーは離職リスク モデルを使用して、さまざまな社員グループにおける離職リスクを予測し、その結果をリアルタイムの社員センチメントに関連付けることができます。ワークフォース プランニング ツールを使用して、要因分析や What-If シナリオ分析を行うことにより、今後の人財ニーズを把握し、全社的な計画に合わせて人財を配置できるようになります。

拡張分析

これは、パターン検出機能、グラフ処理機能、AI を使用して、HR アナリティクス データを実践的でわかりやすいインサイトに変えるための分析です。拡張分析により、膨大なデータ ポイントを自動的に分析して重要な傾向を特定し、ビジネス上の課題に対処することができます。Workday People Analytics を使用してワークフォース データを監視することにより、目に見えない傾向、リスク、機会が明らかになります。これらのインサイトは、重要度に基づいて優先順位が設定され、その要因や根本原因とともに表示されます。

処方分析

これは、具体的な行動を提案するための分析です。AI ベースのスケジュール機能を使用すれば、勤務シフトを最適化することができます。スキルベースの再配置機能を使用すれば、組織再編時の人財の異動先を提案することができます。報酬モデルを使用すれば、競争力のある給与体系を提示することができます。このように、意思決定に必要な情報を提供する処方分析は、非常に戦略的な分析です。

HR アナリティクスの一般的な使用例としては、医療機関が予測モデルを使用して看護師の離職率を下げる、テクノロジー企業が重要な人財の離職リスクを特定する、小売企業が勤務シフトを最適化して人件費とサービス品質のバランスを取る、などが考えられます。HR アナリティクスのこうした活用は、さまざまな業界で測定可能なビジネスの成果をもたらしています。

企業が管理すべき人事指標

適切な人事指標を使用すれば、効果的なワークフォース戦略と改善の余地があるワークフォース戦略を把握することができます。これらの重要業績評価指標により、人財の獲得、社員エンゲージメント、パフォーマンス、ダイバーシティ施策など、さまざまな領域において適切な意思決定が促進されます。

ワークフォースのパフォーマンス

「フルタイム当量あたりの生産性」は、人員数に対する成果を示す指標です。「目標達成率」は、社員の目標達成度を示す指標です。これらのワークフォース指標により、人財戦略が成果を上げているかどうか、トレーニング、組織再編、採用基準の見直しによって改善可能なパフォーマンス ギャップが存在するかどうかを把握することができます。

人財の獲得。

「人員補充までの期間」は、募集職種で人財を採用するまでにかかった期間を示す指標です。「採用元」は、優秀な人財の採用につながる採用チャネルを把握するための指標です。「採用単価」は、1 人あたりの採用コストを示す指標です、採用活動の合計コストを新規採用者数で割って算出します。これらの人財分析指標により、採用プロセスが効率的に機能しているかどうか、効果の低い採用チャネルに時間や予算を費やしていないかどうかを把握することができます。

エンゲージメントと定着率

「離職率」は、退職する社員の数とその頻度を示す指標です。社員ネット プロモーター スコア (eNPS) は、社員の忠誠心と満足度を示す指標です。「欠勤率」は、離職にいたる前の意欲低下を示す指標です。これらのエンゲージメント指標で高いスコアを記録する企業は、社員の定着率と組織全体のパフォーマンスが高くなる傾向があります。

DEI と企業文化

「職種別・職位別の人員構成」は、昇進やキャリアアップの機会が公平に提供されているかどうかを示す指標です。「給与公平性比率」は、同等の業務を担当しているさまざまな人財の報酬水準を比較するための指標です。これらの人事分析指標により、ダイバーシティ、公平性、インクルージョン (DEI) に関する課題を可視化し、理念としての DEI を、責任を伴う具体的な成果につなげることができます。

現在の企業にとって HR アナリティクスが重要である理由

HR アナリティクスのメリットは、レポート品質の向上だけではありません。ワークフォース分析に投資すれば、迅速な意思決定、離職に伴うコストの低下、人財戦略とビジネス目標の一致が実現します。データに基づいて意思決定を行う人事部門は、勘に頼る人事部門よりも高い成果を上げています。

リアルタイムのインサイトによる意思決定プロセスの改善

HR アナリティクスは、ワークフォースに関する課題への対処方法を大きく変革します。リアルタイムのダッシュボードを使用すれば、重大な問題に発展する前に、意欲の低下や採用プロセスのボトルネックなどを可視化することができます。四半期単位のレビューを待つことなく、人財に関するインサイトを即座に取得し、その場で戦略を調整することができます。『究極のワークフォース分析ガイド』では、この機能を効果的に導入する方法を紹介しています。

正確な予測と適切なワークフォース プランニング

HR アナリティクスにより、ビジネスの拡大、縮小、変革を行うための計画の策定方法を改善することができます。ワークフォース プランニング モデルを使用すれば、部門別の必要人員数の予測、スキル ギャップの特定、採用期間の見積りを行うことができます。これにより財務チームは、人件費を正確に予測できるようになります。ビジネスリーダーは、戦略の実施に必要な人財を確保できているのか、新しい人財を獲得する必要があるのかを把握できるようになります。予測分析機能を使用すれば、勘や経験に頼ることなく、重要な意思決定を行うことができます。

社員エンゲージメントと定着率の向上

社員アナリティクスにより、社員が会社に残る理由と退職する理由を把握することができます。また、エンゲージメント調査とパフォーマンス データを組み合わせることにより、高い成果を上げているチームと課題を抱えているチームを把握することができます。離職リスク モデルを使用すれば、意欲が低下している社員を特定して、離職を未然に防ぐことができます。人事部門はこうした情報に基づいて、管理体制の改善、能力開発機会の提供、報酬の見直しなど、社員の定着に的を絞った対策を実施することができます。HR アナリティクスに基づくインテリジェントな意思決定と、それが社員の定着率に与える影響については、こちらをご確認ください。

説明責任とコンプライアンスの強化

HR アナリティクスは、ワークフォース指標の透明性を高めます。人員構成データと給与公平性分析機能を使用すれば、ダイバーシティ、公平性、インクルージョンの目標を測定可能な目標に変えることができます。自動化システムを使用すれば、EEOC や OFCCP などの規制に関するコンプライアンス レポートが自動的に処理されます。これによりエグゼクティブは、人財管理の取り組みが投資対効果を生み出しているかどうかを確認できるようになります。人事部門が、財務業務と同じ厳密さで人事業務を処理できるようになれば、経営戦略の立案に参加することができます。

HR アナリティクスの導入を成功させるための方法

効果的な HR アナリティクス機能を導入するには、単にソフトウェアを購入するだけでは不十分です。明確な目標、適切なテクノロジー、高いスキルを持つチームが必要になります。また、社員のプライバシーを保護しながらインサイトを活用するためのデータ ガバナンス機能も必要になります。ここでは、効果的な HR アナリティクス フレームワークを構築する方法を紹介します。

現在のデータ成熟度と目標を評価する

最初に、現在どのようなワークフォース データを収集しているのか、どのようなデータが不足しているのかを把握する必要があります。マネージャ別の離職率を確認できるか、エンゲージメント調査のデータは存在するか、パフォーマンス情報がシステム間で共有されているかなど、現状を把握し、出発点を特定しましょう。次に、HR アナリティクス成熟度モデルを使用して、分析を通じて解決する必要があるビジネス上の課題 (定着率、採用までの期間、スキル ギャップ、DEI の推進など) を定義します。

適切なツールとテクノロジープラット フォームを選定する

既存の人事システムと連携し、ビジネスの成長に合わせて拡張できるプラットフォームを選択することが重要です。Workday などのクラウドベースの AI 製品を導入すれば、採用データ、給与計算データ、パフォーマンス管理データ、学習データなどを単一のアナリティクス環境に集約することができます。また、事前に設定されたダッシュボード、予測モデル、データ サイエンスに関する専門知識がなくても簡単に操作できるセルフサービス型のレポート機能が用意されているかどうかも、プラットフォームを選択する場合の重要な評価ポイントになります。

ビジネスの目標に一致する明確な指標を定義する

「簡単に確認できるから」という理由だけで、指標を定義しないでください。社員 1 人当たりの売上高、新規採用者が戦力になるまでの期間、重要な職務における離職コスト、リーダー職の多様性など、エグゼクティブが重視する成果指標に HR アナリティクスを結び付けることが重要です。人事指標をビジネスの成果に直接結び付けることにより、HR アナリティクスが単なる管理ツールから戦略的なツールへと進化します。

データ ガバナンスとプライバシー管理体制を構築する

ワークフォース分析の基盤は、「社員からの信頼」です。社員データのアクセス権限、取り扱い方法、保護方法について、明確なポリシーを定義する必要があります。また、GDPR や CCPA などのプライバシー規制を遵守し、可能な限りデータを匿名化する必要があります。どのようなデータをどのような理由で収集しているのかについて、社員に明確に伝えることが重要です。強固なデータ ガバナンスを通じてデータの不適切な使用を防ぐことにより、人事分析に対する社員の信頼感を高めることができます。

人事担当者のスキルアップと HR アナリティクスの導入促進に取り組む

人事部門が HR アナリティクスを活用しなければ、HR アナリティクスで成果を上げることはできません。ダッシュボード上のデータを正しく理解し、適切な質問を行い、データに基づいて具体的な行動を起こすことができるように、人事担当者に対してトレーニングを実施する必要があります。また、社員の定着率やパフォーマンスに影響を与える要因について仮説を立てて検証するなど、積極的な試行錯誤を人事担当者に促すことも重要です。勘や経験ではなく、データに基づいて意思決定を行う企業文化を醸成する必要があります。社員が「HR アナリティクスによって業務が効率化された」と感じるようになれば、HR アナリティクスの活用が広がっていきます。

よく寄せられる質問

追跡すべき主要な HR アナリティクス指標にはどのようなものがありますか？

重要な HR アナリティクス指標には、離職率、補充までの期間、1 人あたりの採用コスト、フルタイム当量あたりの生産性、社員エンゲージメント スコア、欠勤率、給与公平性比率などがあります。重要な職務の定着率、リーダー職の多様性、新規採用者が戦力になるまでの期間など、ビジネスの成果につながる指標を追跡することが重要です。使用する予定がないデータを収集しても意味がありません。

小規模企業が HR アナリティクスを導入するにはどうすればよいですか？

小さなことから始める: 離職率が高い、採用活動のスピードが遅い、社員の意欲が低いなど、最初は特定の問題だけに集中することが重要です。複雑なインフラ基盤を新しく構築するのではなく、既存の人事情報システムのデータを活用することをお勧めします。3 ～ 5 件の指標を継続的に追跡してください。無料のツールや低価格のツールでも、人事に関する傾向を把握することができます。大企業向けのソフトウェアを導入する必要はありません。この方法で投資対効果が確認できたら、予測分析や高度なワークフォース プランニングへと対象を広げていくことをお勧めします。

アナリティクスを通じて社員エンゲージメントを測定するにはどうすればよいですか？

eNPS や意識調査などのアンケート データを、パフォーマンス評価、欠勤率、社内異動などの行動指標と組み合わせて分析します。社員エンゲージメントが高くなるほど、パフォーマンスが向上して離職率が低くなる傾向があります。チーム、マネージャ、勤続年数ごとにエンゲージメントを分析し、傾向を把握するのも効果的な方法です。ただし、分析するだけでは何も変わりません。分析結果に基づいて行動を起こすことが重要です。

HR アナリティクスにはどのような課題がありますか？

一般的な課題としては、複数のシステムにまたがるデータの分散、データ品質や標準化の不備、人事部門の分析スキルの不足、社員のプライバシーに対する懸念、データに基づく意思決定に対する抵抗感などがあります。また、重要な指標の定義や、HR アナリティクスをビジネスの成果に結び付けることに苦労している企業も少なくありません。これらの課題を解決するには、経営幹部からの支援、テクノロジーやトレーニングへの投資、明確なデータ ガバナンス ポリシーの定義が必要になります。また、各部門が時間をかけて分析能力を高めていくことも重要です。

拡張 HR アナリティクスにはどのようなメリットがありますか？

拡張 HR アナリティクスを通じて、膨大なデータセットを自動的に実践的なインサイトに変換することにより、離職リスク、採用ニーズ、スキル ギャップに関する問題を未然に防ぐことができます。また、社員の離職が発生している部門、困難な採用活動が予想される職務、パフォーマンスが低下している可能性がある領域など、各種の傾向を把握することができます。さらに、雇用形態、勤務地、給与レンジなど、さまざまな要素を組み合わせて分析し、重要なインサイトを取得することができます。人事部門はこうしたインサイトを活用することにより、社員が離職してから対応するのではなく、定着率を高めるための手段 (採用プロセスの迅速化やスキルアップ プログラムの導入など) を早期に実施できるようになります。

HR アナリティクス ダッシュボードをゼロから作成するにはどうすればよいですか？

最初に、解決すべきビジネス上の課題を特定します。次に、重要な指標を 3 ～ 5 件定義します (部門別の離職率、人員補充までの期間、エンゲージメント スコアなど)。HRIS などのデータソースを連携させる必要があります。人事プラットフォームに組み込まれているネイティブ ダッシュボードなどのツールを使用することをお勧めします。最初は、トレンド ラインの作成や比較分析など、簡単な処理から始めることが重要です。記述的なレポートを作成できるようになったら、予測的な要素を追加していくことをお勧めします。

ワークフォース分析に不可欠なデータソースにはどのようなものがありますか？

主要なデータソースとしては、HRIS (社員レコード、人員構成データ)、採用管理システム (採用データ)、パフォーマンス管理プラットフォーム (評価と目標に関するデータ)、給与計算システム (報酬データ)、ラーニング管理システム (トレーニング データ)、社員エンゲージメント調査ツールなどがあります。これらのデータソースを組み合わせることにより、人財の採用、育成、定着にいたるまでの社員ライフサイクルを包括的に把握できるようになります。

HR アナリティクスでデータ プライバシーを確保するにはどうすればよいですか？

最初に、社員データのアクセス権限や使用目的について、明確なガバナンス ポリシーを定義します。個人を特定する必要のないレポートについては、可能な限りデータを匿名化することが重要です。GDPR や CCPA などのプライバシー規制を遵守する必要があります。どのようなデータを収集しているのかについて、社員に明確に伝えることが重要です。機密性の高いデータへのアクセスを制限し、その使用状況を定期的に監査する必要があります。

最新の HR アナリティクス技術にはどのようなものがありますか？

AI の普及により、これまでは複雑すぎて人事部門では使用できなかった分析モデルが使用できるようになっています。拡張アナリティクス技術を使用すれば、どのような質問をすべきかがわからなくても、自動的にインサイトが抽出されます。また、対話型 AI を使用すれば、質問するだけですぐに詳細な回答が返ってくるため、四半期ごとに静的なレポートを作成する必要はありません。さらに、リアルタイムのダッシュボードや複数のサードパーティ データソースによってワークフォース アナリティクスが拡張され、ワークフォース全体を包括的に把握することができます。Workday Prism Analytics を導入すれば、こうしたさまざまなデータが Workday 内で統合されて一元的に管理されるため、現在のビジネスの状況を、信頼性の高い統一されたビューで確認することができます。

HR アナリティクスへの投資利益率はどのように算出すればよいですか？

離職率の低下によるコスト削減効果 (通常、人員の補充コストは社員の年収の 50 ～ 200％ に相当)、採用期間の短縮による採用プロセスの迅速化 (人員補充期間の短縮による生産性低下の抑制)、適切な人員計画によるワークフォース プランニングの改善 (過剰な人員配置と人員不足の防止) などを測定します。また、分析結果に基づく対策の実施後に、社員のエンゲージメント、パフォーマンス、定着率が改善したかどうかを追跡します。さらに、人事プラットフォームのコストと、効率性や成果に関する測定可能な効果を比較します。