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2018年6月20日(水)更新

ピープル・アナリティクス

ピープル・アナリティクスは、社員の行動データを収集し、分析結果を社内環境の整備や業務の効率化に生かす手法です。「職場の人間科学」とも言われ、Googleなどではすでに専門の部門も設立されています。生産性の向上にもつながるピープルアナリティクスのメリット・デメリットや具体的な導入例をご紹介します。

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ピープル・アナリティクスとは?

「ピープル・アナリティクス」とは、職場の人間科学とも呼ばれており、従業員の行動データを集めて分析し管理することで、生産性を高めて従業員に合った部署に配属したりすることです。ピープル・アナリティクスを取り入れることによって、会社にとって効率に良い配置転換などを行うことができます。また、それと同時に社員にとっても強みを活かして仕事を行うことにつながるため、双方に満足感があるところが特徴のひとつと言えます。

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ビッグデータから答えを導き出す

ピープルアナリティクスは、適性検査の結果や評価結果など社員のビッグデータを分析し、社内環境の改善や業務効率化に生かす取り組みです。近年ではカード型やウェアラブル型の機器を身に着ける手法でデータ収集が行われています。収集される情報は、オフィス内をどう動いているか、どこで誰と会話しているのかのような行動に関する情報です。

ピープル・アナリティクスのメリット・デメリットとは?

メリット:定量的な評価が可能

ピープルアナリティクスのメリットは、定量的な判断ができる点です。例えば部署内の作業効率を上げたい、あるプロジェクトに優秀な人材をピックアップしたいといったケースに直面したとします。ここで担当者レベルの主観的な判断をしても思うような効果が望めません。ビッグデータがあれば関連する因子から最適解を導き出せるため、結果として業務改善やプロジェクトの成功につながります。

デメリット:プライバシー侵害リスク

一方でデメリットとしては、プライバシー侵害と指摘が出るケースです。しかし個人データといっても会話内容は記録されず、声の大きさや高低、話す速度などの分析結果が記録されます。導入の際は、ピープルアナリティクスが社員管理のためではないと理解を得る必要があります。併せて収集したデータの取り扱いについて、明確に示すことも重要です。

ピープル・アナリティクスの導入事例

データから退職者を予測

国内のピープルアナリティクス導入事例として、テンプホールディングスの「退職者予測モデルの構築」があります。ビッグデータを利用して退職しそうな人物を予測し、個別に対策を行ったのです。今後は異動など他の人事ケースにも応用が見込まれます。

未来のパフォーマンスと内定承諾の可能性予測に活用

株式会社セプテーニ・ホールディングスでは、人的資源研究所を構え、社員一人一人のパフォーマンスを最大化を目的に人事データ活用を推進。

(詳細はこちら → “人が育つ”を科学する セプテーニ式HRテクノロジー活用とは? 【人事領域でのデータ活用最前線!(1)】

まとめ

  • ピープル・アナリティクスは個人データを収集・分析して環境整備や業務効率化に生かす手法
  • ビッグデータによる定量的判断は、会社・社員双方へのメリットがある

ピープル・アナリティクスは、理想の職場環境を作る手法として大きな可能性を持っています。

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