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[2019.04.22]

ピープル・アナリティクス

公開日 2019.4.22 深瀬勝範(Fフロンティア 代表取締役・社会保険労務士)

ピープル・アナリティクス(ぴーぷる・あなりてぃくす)

 人材配置の適正化やモチベーション向上など人事管理に活用するため、従業員に関するさまざまなデータを収集し、統計的手法を使って科学的に分析すること。
 人事部門には、職歴、年次の評価結果、労働時間、賃金など、従業員に関するデータが大量に蓄積されている。さらに、近年は、ウェアラブル端末を用いて従業員の職務行動や健康状態に関するデータを収集したり、Eメール送受信の履歴を解析して従業員間のコミュニケーションに関するデータを入手したりすることも可能になっている。先進的なIT企業などでは、従業員に関するこれらの大量なデータを、パソコンやAI(人工知能)などを用いて科学的に分析するピープル・アナリティクスが行われており、分析結果は、職務配分・チーム編成の決定やモチベーション向上施策の実施などに活用されている。
 日本国内では、2015年ごろからピープル・アナリティクスに対する関心が高まってきたが、その背景として、次の点が挙げられる。

(1)経営環境が激しく変化する中で、過去の「経験」や個人の「勘」が通用しなくなってきた。そこで、データに基づく分析から導き出された明確な根拠や予測に基づく、合理的かつ戦略的な人事管理が必要とされるようになった。

(2)これまで職歴や人事考課などのデータが人事情報システムに蓄積され、それらを使った分析ができるようになった。

(3)パソコンソフトのデータ分析機能が向上し、人事部門で統計的手法を活用したデータ分析を行うことができるようになった。

 すでにピープル・アナリティクスを行う機能を組み込んだ情報システムも販売されており、今後、日本企業においてもピープル・アナリティクスに基づく人事管理が広がっていくものと考えられる。


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