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ピープル・アナリティクス

2019年11月6日(水)更新

ピープル・アナリティクスとは、人材に関する多種多様なデータを収集、分析することで得られた情報をもとに、さまざまな組織課題を解決へと導く手法です。Googleなど一部の企業ではすでに専門部署も設立されています。当記事ではピープル・アナリティクスに対する理解を深めるために必要な情報を、意味、メリット・デメリット、実行方法、企業事例などの項目に整理して分かりやすく解説しています。

ピープル・アナリティクスとは?

ピープル・アナリティクス(People Analytics)とは、 人材に関する多種多様なデータ(人事データ)を収集、分析することで、社内環境の改善や生産性の向上、個人成長の促進といった、さまざまな組織課題を解決へと導く手法 です。

株式会社シンギュレイト/ピープルアナリティクス&HR テクノロジー協会 上席研究員の鹿内学さんによると、ピープル・アナリティクスは「人と組織の科学」であるとのこと。ピープル・アナリティクスは「技術」を駆使するだけでなく、 検証し、考察し、実践していくプロセス(=サイエンス)の観点が加味されてこそ、初めて真価を発揮するものだと語っています。

BizHintでは、この鹿内学さんが聞き手となっている「「人と組織の科学」―人事データ・ピープルアナリティクス最前線―」を連載しています。ぜひ合わせてご覧ください。

ピープル・アナリティクスで取り扱う扱うデータの種類

ピープル・アナリティクスで扱うことのできるデータの一例です。

  1. 性別や年齢といった基本的な情報
  2. 人事評価や報酬、従業員サーベイ結果といった、企業側で収集できている人事データ
  3. 会議室の利用状況やパソコンの使用記録など、業務におけるデータ
  4. 会話や位置情報、健康状態といった行動データ など

③のデータについては、ウェアラブル端末をはじめとしたセンサーが搭載された機器を携帯してもらうことで、取得可能となります。

ピープル・アナリティクスにより実現できること

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