人事データ分析のやり方【活用事例と収集項目】初心者でも分析できるツールも紹介
「若手社員の離職率が高くて困っている」「人事施策の効果が見えない」といった悩みを抱える人事担当者は多いのではないでしょうか。
以前から人事領域では経験や勘に頼った意思決定がされることも少なくありませんでした。しかし、IT技術の進化によってデータドリブンな意思決定による精度向上に取り組む企業が増えています。
本記事では、人事データ分析の基本から具体的な活用事例、分析に必要なデータ項目、初心者でも使えるツールまで詳しく解説します。
目次[表示]
目次人事データ分析とは何か
人事データ分析とは、勤怠・給与・評価などの人事関連データを分析し、採用活動の改善や適材適所の人材配置などに活用する手段です。
従来、企業では採用や人事評価、人材育成において、面接官や人事担当者、管理職の経験や勘に頼る傾向がありました。
しかし近年は技術の進歩により、人事分野でもデータ収集や分析が取り入れやすくなり、客観的なデータに基づく人事管理の重要性が高まっています。
重要な理由
人事データ分析が重要視されているのは、人事施策をデータに基づいて最適化し、生産性を高めて組織の成長につなげられるためです。
現代の企業は、労働人口減少やグローバル化の進展により、限られた人的資本に投資して、最大限のパフォーマンスを発揮してもらわなければなりません。
人事データ分析の結果をもとに、改善策を講じることで、全社的な生産性の向上や経営の安定化をはかれます。
人事データ分析の目的
人事データ分析の目的は、大きく分けると4つ挙げられます。
- 人的資本情報を開示する
- 人事課題を特定する
- 会社全体の生産性を向上させる
- 経営戦略と人事施策を結びつける
人的資本情報を開示する
人事データ分析の目的の一つが、人的資本に関する情報の透明性を高めることです。
ISO30414（人的資本開示に関する国際標準ガイドライン）や伊藤レポートをきっかけに、企業には人的資本情報の開示がより強く求められるようになりました。上場企業ではすでに、有価証券報告書への記載が義務化され、人的資本に関するデータの整備が必須となっています。
たとえば、離職率や女性管理職比率といった指標は投資家の判断材料です。企業価値の向上にもつながるため、多くの企業が人的資本情報の開示準備として、人事データ分析に取り組むようになっています。
人事課題を特定する
人事データ分析は、組織や従業員の現状把握と課題特定に役立ちます。定量データと定性データを組み合わせると、現場感覚だけでは見えにくい問題を可視化できます。
たとえば、部署別の残業時間と生産性の相関を分析すると、業務効率化が必要な領域が明らかになるでしょう。また、経験や勘に頼った判断では見落とされがちな課題も、客観的なデータに基づけば、より正確に特定できるはずです。
さらに過去のデータを分析すると、将来起こり得るリスクの予測も可能です。離職リスクの早期発見や、メンタルヘルス不調の予防に活かすこともできます。
会社全体の生産性を向上させる
日本では労働人口が減少し、これまで以上に生産性向上が求められています。限られた人材に最大限のパフォーマンスを発揮してもらうためにも、人事データ分析は欠かせません。
従業員のスキル・経験・パフォーマンスを可視化することで、適切な育成施策や配置を検討でき、個々の能力発揮を促進できます。
また、従業員の満足度や業務環境に関するデータを分析すると、組織全体の生産性を阻害している要因を特定し、改善につなげられるでしょう。
データに基づく改善により、人材活用を進められ、生産性向上を目指せます。
経営戦略と人事施策を結びつける
近年注目されている「戦略人事」を推進するには、経営戦略と連動した人事施策の検討が必要です。
経営戦略を実現するためには、どの部門にどれだけの人材が必要なのか、どのスキルを強化すべきなのかといった「人材戦略」と整合させなければなりません。
人事データ分析を行うと、経営戦略と現在の人材状況とのズレが明確になり、そのギャップを埋めるための施策検討に役立ちます。
さらに、施策の効果を定量的に測定することで、研修や評価制度などの投資対効果を把握することも可能です。
人事データ分析は「経営の方向性 → 必要な人材像 → 実行すべき人事施策 → 効果検証」という一連の流れをつなぎ、戦略人事を実現するうえで欠かせない取り組みといえます。
人事データ分析に必要な収集項目
人事データ分析では、人材に関するさまざまな項目を日頃から収集しておき、活用します。幅広い項目をそろえることで、実務で役立つ分析が可能になります。主な項目の具体例は以下のとおりです。
| 項目カテゴリ | 具体例 |
| 基本 | 氏名／性別／年齢／入社年月日／雇用形態／所属部署／役割（職位）／勤続年数 |
| 勤怠・給与データ | 給与・昇給履歴／残業時間／有給休暇の取得状況／労働時間／勤務形態（シフト） |
| 採用に関するデータ | 採用区分（新卒・中途）／応募経路・入社経路／面接時の評価／前職の業務経験・経歴 |
| キャリア希望・エンゲージメントデータ | キャリア希望・志向／エンゲージメントスコア／ES調査の結果／1on1・面談記録 |
| 資格・スキルデータ | 専門スキル／保有資格／資格の取得年／経験職種・経験業務／免許情報／研修の受講歴 |
| 人事評価データ | 評価判定／目標・目標達成度／評価履歴／受賞・表彰履歴／評価面談メモ |
人事データ分析の事例・やり方
人事データ分析では、具体的にどのような人事課題に対して、どのような項目を収集し、解決の糸口を見つけていくものなのでしょうか。
ここでは、人事データ分析のやり方として、課題別の取り組み方を紹介していきます。
社員のエンゲージメント低下理由を知る
エンゲージメント低下の要因を把握するには、従業員満足度（ES）調査・人事評価データ・勤怠データなどを組み合わせて分析します。データを横断的に見ることで、次のような根本要因を特定できる可能性があります。
- 評価が公平に行われていない
- 長時間労働など勤務制度に無理がある
- 個人の強みが業務に活かされていない
- 仕事の細分化・複雑化によるモチベーション低下
具体的には、エンゲージメントスコアと勤務時間の相関分析を行い、長時間労働がスコアに与える影響を確認します。また、部署別・役職別でスコアを比較することで、特定の階層に課題が集中していないかを把握する必要もあります。
さらに、評価結果とエンゲージメントの関係を分析すれば、「評価制度の透明性に問題があるのか」「納得度が低いのか」といった改善ポイントを明確にできるでしょう。
勤怠実績と評価データをかけあわせて生産性の高い従業員を知る
生産性向上のヒントを得るには、勤怠データ × 人事評価データのクロス分析が有用です。
労働時間と成果を並べて可視化することで、効率よく成果を出している従業員を発見できます。
代表的な分析としては、散布図を作成する方法があります。横軸を労働時間、 縦軸を評価結果にして、「短時間で高評価」の象限に位置する従業員の特定が可能です。
ほかにも、次のような分析が考えられます。
| 部署・職種ごとに労働時間と業績の相関係数を算出 |
| →業務効率化が必要な領域を特定 |
| 労働時間と評価の時系列データ |
| →個人の生産性の伸び方・改善ポイントを把握 |
勤怠データの活用によって、作業工数の把握や業務時間の分析が可能です。効率化のための具体的なアクションにつなげられるでしょう。
個々のスキルデータから最適な配置・育成を検討する
人材配置と育成を最適化するには、従業員のスキルデータ × 業務要件のマッチング分析が欠かせません。スキルの可視化により、配置・育成・評価の精度を高めることができます。
代表的な分析としては、次のような方法があります。
- 必要スキルと保有スキルのギャップ分析
- ポジションごとのスキル要件定義とマッチ度スコア算出
これにより「誰をどの部署に配置すべきか」「どんなスキルを育成すべきか」が明らかになります。
部署・チーム単位でスキル分布を可視化すると、不足しているスキルや偏りが明確になり、異動方針・採用方針にも活用が可能です。
さらに、昇格に必要なスキルレベルを明確化すれば、従業員一人ひとりが成長目標を描きやすくなります。
退職者の傾向から離職防止策を検討する
離職率改善には、退職者と継続勤務者のデータ比較がおすすめです。離職を予測する際には、「離職という結果」「離職につながる要因」といった2軸の分析が必要です。
| まず、退職者の属性（年齢・職種・等級）や評価推移を比較 |
| →離職リスクが高い層を特定 |
| 退職前の急な残業増減、遅刻や早退の増加を分析 |
| →離職の予兆を把握 |
| 部署別・入社年次別の離職率推移 |
| →どの組織・どのタイミングで離職が増えるのかをモニタリング |
以上のような指標を見て、改善施策を検討していくことができます。
人事データ分析のステップ
人事データ分析は、基本的に次の5つのステップで進めます。
- 目的と仮説を設定する
- 分析に必要なデータ項目を集める
- 人事データを可視化する
- 分析する・結果から施策を導く
- 施策の効果検証をする
目的設定から効果検証までを一連の流れとして行うことが、効果的なデータ活用につながります。以下で各ステップのポイントを解説します。
目的と仮説を設定する
人事データ分析の出発点は、目的と仮説を明確にすることです。あいまいなままだと、必要なデータや分析手法が定まらず、成果に結びつきません。
| 例 | |
| 課題 | 離職率を改善したい |
| 仮説 | 若手社員の残業時間が離職率に影響しているのではないか |
課題と紐づく仮説を立て、関係者間で合意しておくことが重要です。「離職率◯％改善」といった成果指標も、事前に設定しておくと、あとで検証が行いやすくなります。
分析に必要なデータ項目を集める
目的と仮説をもとに、必要なデータ項目を洗い出して収集します。離職分析なら、離職者と在職者の属性・勤怠・評価などの比較ができるデータが必要です。
分析にどのデータが効くかは、実際に見てみないとわからない場合も多いため、可能な範囲で幅広く集めておくのがおすすめです。
注意点として、次のような状況では、正しい分析ができません。
- システムごとに形式が異なる
- 欠損データがある
- 項目の定義がバラバラ
データの形式統一や欠損の補正など、品質を整える作業も重要です。
人事データを可視化する
集めたデータを分析が可能な見せ方に成形します。グラフや表を作成し、傾向や特徴を把握するのが一般的な方法です。
必要に応じて、以下のような手法を用いてもよいでしょう。
- 基礎統計（平均値・分布など）
- 回帰分析（データ間の関係性を明らかにする統計手法）
- データマイニング（大量のデータから、統計学やAIなどを駆使して分析を行い、有益な情報や知識を発見するプロセス）
こうした人事データの可視化・前処理を通じて、データの背景にあるパターンや問題をつかみやすくなります。
分析する・結果から施策を導く
最初に立てた仮説と比較して、課題の実態を分析します。データ分析の手法としては、基本的な統計分析から機械学習を活用した高度な分析まで、目的に応じて選択します。分析結果をもとに、改善のためのアクションを検討し、具体的な人事施策を立案することが重要です。
分析から得られた知見は、具体的な施策に落とし込む必要があります。たとえば、離職率が高い部門に対して、改善策を講じられます。
パフォーマンスが高い従業員の特徴を把握し、ほかの従業員にその要素を取り入れることも可能です。分析結果をどのように実行に移すかが、企業の成長に直結します。
可視化したデータをもとに、最初に立てた仮説を検証します。分析結果から、改善すべき領域や成功しているパターンを明確にしましょう。具体例は以下のとおりです。
- 離職率の高い部門の特徴がわかる
- 高パフォーマンス人材に共通する行動が見える
- 評価制度の偏りが判明する
これらの示唆をもとに、人事施策（評価制度改善、配置見直し、育成施策など）へ落とし込むことが欠かせません。分析を施策に変換する部分が、企業の成長にもっともつながるプロセスです。
施策の効果検証をする
実施した施策が有効だったかどうかを、事前に設定した成果指標に基づいて検証します。離職率の変化などの定量値、従業員の反応などの定性値、両面で評価することが重要です。
PDCAを繰り返すことで、人事データ分析の精度と効果が高まり、組織全体の競争力向上にもつながります。
人事データ分析に役立つツール【専門知識不要】
人事データ分析を進めるには、専門知識がなくても扱えるツールの活用が欠かせません。代表的なのは タレントマネジメントツール と BIツールの2種類です。
| タレントマネジメントツール | ・人材情報を一元管理し、基本的な分析ができる ・評価・育成・配置など、日常的な人事実務の効率化にも役立つ |
| BIツール | ・複数のデータを横断的に分析できる ・表やグラフで分析結果を視覚的にわかりやすく可視化できる |
どちらも直感的に操作できるものが多く、専門的な統計知識やプログラミングスキルがなくても、データに基づいた意思決定が行えます。特徴を確認していきましょう。
タレントマネジメントツール
タレントマネジメントツールは、人事データ分析の基盤になる情報をまとめて管理できるツールです。従業員のスキル・経験・評価履歴などを一元化し、必要な項目を分析に使える状態に整えておけます。
タレントマネジメントツールに搭載されている分析機能として、人事データ分析の観点から役に立つポイントは次の3つです。
分析に必要な人材データがそろう | 離職分析、評価分析、スキル分析などに使う情報をまとめて管理できる |
可視化や基本的な分析ができる | スキルマップ、評価分布、人材ポートフォリオなどを手軽に確認でき、専門知識がなくても使いやすい |
| スムーズに施策へ反映できる | 分析結果をもとに、配置・育成などを支援できるツールとして、改善施策に活かしやすい |
▼タレントマネジメントシステムについて詳しく知るなら、以下の記事もご確認ください。
→人事データの分析もできる「One人事」の資料を無料ダウンロード
BIツール
BIツール（Business Intelligenceツール）は、蓄積された膨大なデータを収集・分析・可視化し、論理的な意思決定を支えるものです。表やグラフなどへの可視化が得意で、分析結果の理解や共有がスムーズになります。
人事データ分析では、離職率やハイパフォーマーの特徴を可視化する際に、活用される場合があります。
Google データポータル、Tableau、Domoなど、豊富な機能を持ち、直感的に操作できるツールが多いです。
人事データ分析のメリット
人事データ分析の大きな価値は、主観的な判断や思い込みを排除し、納得性の高い人事判断を行える点にあります。感覚ではなく客観的な情報に基づいて意思決定できるため、判断のばらつきや不公平さを抑えられます。
ここでは、より具体的なメリットを紹介します。
戦略的な人材配置
人事データ分析をすれば、適材適所の戦略的な人材配置が実現します。
従業員のスキル・経験・評価・特性などの客観的な情報を把握できるため、配置を感覚ではなく根拠に基づいて判断できるためです。
たとえば、従業員の強みや伸びしろを正確に把握できれば、配置ミスマッチを減らしたり、次世代リーダー候補を発掘したりできます。結果として、モチベーション向上や業務効率化、生産性向上にもつながるでしょう。
データを基にした配置判断は、組織全体の人材活用をより戦略的に進める土台となります。
離職リスクの低減
人事データ分析を行うことで、離職リスクの高い従業員を早期に把握できるメリットがあります。
勤怠・1on1記録・エンゲージメントスコアなど複数のデータを組み合わせて分析でき、兆候を客観的に捉えられるためです。
実際に、離職率の推移や部門別の傾向、過去の退職者データを分析することで、離職の前にあらわれやすい変化を把握できます。その結果、必要なフォローを早い段階で実施でき、優秀な人材の維持につながるでしょう。
離職の予兆を見える化できることは、組織の安定運営に大きく貢献します。
計画的な人材育成
人事データ分析を用いると、個々に最適化された計画的な人材育成が実行できるメリットがあります。
キャリア志向、評価結果、スキル情報などを可視化し、現状と求める人材像のギャップを明確にできるためです。
たとえば、評価データや研修履歴を分析すれば、誰にどの育成施策が効果的かを判断するのに役立ちます。さらに、研修後の成果を定量的に追えるため、育成プログラムの改善も可能です。
こうした仕組みによって、早期活躍やパフォーマンス最大化につながる育成体系を構築できます。
採用精度の向上
人事データ分析を活用することで、採用の精度を高められます。
既存のハイパフォーマーの特徴を分析し、採用要件をより明確にできるためです。
たとえば、成功している社員のスキル・行動特性をモデル化すれば、応募者との適合度を精緻に判断できます。AIによる履歴書分析などと組み合わせると、選考も効率化するでしょう。
求める人材像を定義できれば、採用後のミスマッチを減らし、早期活躍にもつながります。
属人的な意思決定の排除
人事データ分析を取り入れることで、評価・昇進などの意思決定から、属人的な偏りを排除できます。
データに基づいて判断するため、個人の感情や思い込みによる偏りを抑えられるためです。
従業員の実績・スキル・行動データを一元的に管理することで、統一的な基準で評価できます。
公平性と納得性が高まり、組織全体の人事判断の質が向上するのはメリットです。
人事データ分析の課題
人事データ分析には、多くの企業が共通して直面する課題があります。大きく分けると次の3つです。
- データ基盤の未整備
- 分析方法・活用方法の不明確さ
- 専門人材の不足
課題が解消されないと、人事データ分析が進みません。取り組むうえで知っておきたい課題や乗り越え方について解説します。
人事データベースが整っていない
まず多いのが、そもそも人事データが一元的に管理されていないという課題です。
- データが紙やエクセルに点在している
- 登録ルールが統一されていない
- どの部署がデータを管理するのか定まっていない
- 複数部署でバラバラに管理しており、同じ項目でも形式が違う
分散管理が起こっていると、データを集約するだけで膨大な作業が必要になり、分析どころではありません。
業務ごとにシステムを分けていると、たとえAPI連携しても、結果としてデータが成形しきれず、分析できないという悩みにつながります。
分析方法・データの活用法がわからない
人事データ分析に必要なデータ基盤は整えたものの、活用につまずく企業も多くあります。
- 「何を分析すればいいのか？」
- 「どう読み解けばいいのか？」
- 「分析結果をどう施策につなげればいいのか？」
たとえば、退職予測モデルをつくったものの、 「なぜ退職が起こっているのか」「どの施策が効果的なのか」まで落とし込めなければ、成果につながりません。
このような課題に対しては、次のようなアプローチを意識してみましょう。
- 段階的に取り組む
- 外部専門家やパートナーとの協業でノウハウを蓄積する
- 現場の課題に紐づけて活用する
分析できる人がいない／属人化している
人事データ分析に取り組める人材の不足は、多くの企業が抱える課題です。
- 分析スキルを持つ人がいない
- 一部の担当者に分析業務が集中している
- 担当者が異動・退職すると分析がストップする
近年は、専門知識がなくても使えるタレントマネジメントツールやBIツールが登場していますが、それでも属人化を防ぐには以下の対応が不可欠です。
- 複数の担当者がツールを扱える状態をつくる
- 分析ノウハウをドキュメント化して共有する
- 分析を人事部全体の業務として仕組み化する
まとめ｜人事データ分析の未来
人事データ分析は、AIや機械学習などのテクノロジーの進化により、近年大きく高度化しています。専門知識がなくても扱える分析ツールが広がり、多くの企業で活用が進みやすい環境が整ってきました。
分析には一定の課題もありますが、これまで経験や勘に依存していた人事判断を、データに基づく客観的な根拠で行えるようになってきたことは大きな変化です。
ただし、人事データの分析そのものが目的ではありません。人材の最適活用や組織課題の解決にデータを活かし、継続的に改善を進めていくことこそが、これからの人事部門に求められる役割といえるでしょう。
人事データ分析を簡単に｜One人事[タレントマネジメント]
One人事[タレントマネジメント]は、専門知識がなくても、シンプルで直感的に操作できるタレントマネジメントシステムです。
人事データ分析において重要な「使いやすさ」を追求し、複雑な操作を必要とせずに高度な分析が可能です。ドラッグ＆ドロップなどの簡単操作で、自社の人材状況を可視化できます。
活用シーンを詳しく知るには【こちら】をご確認ください。
導入スケジュールや費用が気になる場合は、当サイトより、お気軽にご相談ください。専任担当が、課題の整理からお手伝いします。