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拡張分析を活用した本当に使える人事データ分析


目次[非表示]

  1. 1.人事分析の重要性
  2. 2.人事データ分析ツールの現状
  3. 3.人事分析の流れと課題点
  4. 4.拡張分析による人事分析へのサポートとその方法
  5. 5.まとめ


職業や職場の心移りはとても予測できるようなものではないです。過去にどんな人生を過ごしていたか、どんな夢をもっていたか、毎日プライベートの時間にどんな情報に触れているのか、どんな一言に影響されているのかなど、人それぞれです。


人事データを分析しないといけないと思っても、我々が毎日思い掛けないところで人生が変わるような決断をしているかもしれないように、思い掛けない人の影響によって考え方すべて変わることもあると思います。そのような事は簡単に予測や分析ができません。


企業において、大事な従業員を失うのは仕方がない、新しい採用をすればいい、社員の一人一人新しいステージに上ることを祈ってあげるべきなど、特に日本の企業はほどんとが退職要因のデータによる分析の必要性を低く見ているのではないかと思います。


人事分析の重要性

企業調査では人員不足のアンケートで“雇用人員の過不足”と回答したのは66.5%、そのうち「従業員の自発的な離職の増加」が45.3%も占めています。一番驚くべきなのは、“人材不足が職場の環境へ影響がある”と答えているうち、75.9%が「離職者の増加」に影響があると答えていることです。すなわち、離職の増加が企業の人員不足の大きい原因のひとつ、またさらに離職者を増やす原因ともなっていることがわかります。

(参考:『「人手不足等をめぐる現状と働き方等に関する調査(企業調査・労働者調査)」結果』 (2019年9月18日))


実際どれくらいのコストの影響があるかに関して、大体、一人当たりは年収の半分以上ともいわれ、たとえば800万円の年収の方が一人辞めると少なくとも400万以上の損失になります。金額以外でも思い当たるコストの損失も多いにあるでしょう。


では、こちらのブログを読んでいるあなたの企業には年間何名の従業員が離職してしまったでしょうか?


人数×損失/人、それが本当に仕方ないという思い込みで済んでよい損失の額でしたでしょうか?優秀な社員の退職による膨大な損失分、年間実際どのくらいの労働力をかけて、どのくらいの商品を販売し、どのくらい細かいコスト削減をすれば挽回できるか、考えていく必要があります。


なにを言いたいかというと、細かい紙印刷代の節約、大事な社員とのコミュニケーションコストを削減する前に、流出しそうな人材を失う前に止める対策は何倍も効率的なコスト削減策になります。


人事データ分析ツールの現状

人事データの分析が近年注目されるようになったことは、日々テレビやタクシーの広告のCMなど、よく耳にするような人事分析ツールが出回ることからでも、需要がそれなりにあることがわかるかと思います。軽く検索すると驚くほど多種多様なツールが出てきます。ただし良くみると下記のような2つの種類がまだ多いと思います。

  1. 人事の事務業務の簡略化
  2. 現状把握のためのグラフなどによる可視化

いかがでしょうか?今御社の人事分析と照らし合わせてみてください、導入したツールは上記のようなものではないでしょうか。このような人事分析ツールは人事の業務を減らし、社内における現状の可視化ができてすっきりするなどたくさんメリットがあると思います。ただし、肝心のなにが本当の原因で退職者が増えていくの?といったような分析が出来るツールは果たしてありますでしょうか。


また、人事分析に関して、人事分析ツール入れたらゴールと思っていることも多いです。

ツールっていうのはあくまでも『道具』に過ぎないです。導入すればゴールではないです。実際機械学習のツール導入しても下記二つの条件がそろってないと、大体のデータ分析はエクセルのほうが実用性が高いです。


  • 利用するシーン、解決したい問題がある → ターゲット
  • 活用できるスキルがある → データハンドリングと統計の知識


具体的に解決したい課題がなければ、道具を持っていてもどこかにしまってしまうように、買ったことで満足し、必要に思わなければしまってしまいます。『自動車』ととても似ているかとおもいます、買ったら運転しないともったいないし、免許がないと運転できないです。また日本は9割以上の車が実は稼働していません。


人事分析の流れと課題点

人事データ分析に限らず、基本的にデータ分析の流れは下記のようになっています。



一度だけしっかりと分析すれば終わるのではなく、これをサイクルとして続けていくことが大事です。また、データ分析の前の課題設定から、最終結果をすべてそのまま受け入れるのではなく、しっかりと考えたうえ、議論と検討を重ねて対策など実施すべきです。


この流れを見たときに、今の多くの人事分析ツールではできるものではないことは理解いただけるかと思います。さらに、この人事データ分析の課題も容易に想像できるかと思います。


  • 人事職が今の業務を続行の上でこの分析作業をする時間の余裕
  • データを収集・加工し、さらに分析や解読するスキルは人事職も備えないとできない


拡張分析による人事分析へのサポートとその方法

長く必要性や課題など述べておりましたが、実際どのように解決できるものでしょうか?

実はこれらを解決できるのは弊社ブレインパッドの拡張分析ツールBrainPad VizTact、こちらのツールはは人事分析の専門のツールではありませんが、人事分析の分野では多く活用されております。特に退職分析において大変わかりやすい結果で評価されております。


サンプルデータを使った退職分析の例をご紹介いたします。


課題:退職者が増える原因を探るために、退職に影響する要因を見つけたい

仮説:高学歴、評価が低い、残業が多いと退職されやすい

データ:

  • 入社の際の学歴を含めた履歴書の情報
  • 入社後の勤怠、残業状況
  • 人事評価の結果


※上記サンプルデータのようなイメージでデータ(エクセル等)を用意する。


2、3ステップの簡単な操作で瞬時に下記のような結果とビジュアルを出すことができます。



上記機械学習によるデータ分析結果からの結論:残業が高い、エンゲージメントが低い、コミュニケーションスコアが高いといったような特徴を持っている方が一番退職されやすいことがわかります。


最初の仮説の残業は裏付けされましたが、エンゲージメントとコミュニケーションに関しては新しい気づきとなりました。この結論から、特別にどんなケアが可能などの検討をしたうえで、対策を考えていくことがもっとも効率かつ効果的でしょう。


人事データの分析においての課題となる、作業時間確保とスキルに関してはツールだけでは解決が難しいので、導入時にデータ分析の経験が豊富な弊社のコンサルトとアナリストがサポートいたします。2か月ほどで徐々に人事担当の皆様でもできるようになりますし、なにより人事分析という一つの分析テーマのツールではないことで、社内の多くの分野に活用できます。


まとめ

最後にまとめとなりますが、人事のデータの分析は大変価値のある分析です。これからより一層、機械学習やAIを組み込んだツールが普及していくことでしょう。ただ、ツールはあくまでも道具ですので、使わないと価値が発揮できないし、使うのにそれなりのスキルを身に着ける必要があります。


企業に導入されているデータ分析ツールも同じです。今後データ分析ツールも価値を最大化ができる需要が増えていくと思います。人事分析にも拡張分析ツールを検討してみるのはいかがでしょうか。