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「今年からうちの人事もデータドリブンに意思決定をしていこう」。こんな号令を出す企業が近年増えています。
人事といえば、会社の労務や人員管理を任され、間接部門として企業の「守り」を担う部門でしたが、その景色は変わりつつあります。
「データドリブンHR」とは、人事領域でもデータに基づいた客観的な意思決定を行うことを指します。最近はある種のバズワードとして捉えられることも増えましたが、この潮流は2016年頃に米国を中心に生まれた考え方です。
このデータドリブンHRですが、その内実は一体どのようなものなのでしょうか？そして、国内の様々な企業ではこの潮流に対してどう対応しているのでしょうか？
※Teamsを活用した人事データの管理については以下の記事でも詳しく解説しています。
TeamsアプリListsを活用して社員のスキルを管理・可視化する方法
HRテックの導入などとセットで語られることが多い「データドリブンHR」というキーワードですが、この言葉を正しく理解するには、その目的と課題を把握することが必要です。
データドリブンHRの目的は、あくまで「人事領域でデータに基づいた意思決定を行うこと」ですが、これを達成するにはいくつかの関門が存在しています。
一つは、「自社の人事データが一元的に管理されておらず、データ活用できる状態になっていない」ケースです。
人事異動や考課を行う際のデータがExcelファイルで分割され、共有ドライブに格納されており、機動的に分析を行えないという企業は多いのではないでしょうか。
この課題を解決するために、近年は国内でも多くのHR系SaaSがリリースされており、労務管理や人材管理にITツールを導入することで、人事データの散逸問題を同時に解決することができます。これらのサービスを導入し、「脱Excel」を進める人事も増えてきました。
Smart HRは、労務業務を一元管理するクラウドサービス
HERPは、採用業務を管理する採用プラットフォーム（ATS）
もう一つは人材面です。人事データを分析するにはデータ分析を行う一定のスキルが必要になりますが、これまでの人事組織では定型業務をミス無く運用していく業務が多く、「人事データを元に分析を行い、人事戦略を立案するために適した人材が不足している」という事情があります。
自社の製品開発やマーケティング組織とは別にデータアナリストを人事部門に採用したり、IT人材を人事部門に登用したりすることで、人事組織自体をIT化することが求められるようになりました。
国内におけるデータドリブンHRの趨勢はどうなっているのでしょうか。
近年は、採用の難航や不確実性の高い市場に対応するために、改めて人材投資への要請が高まっています。
IT系企業では、自社のIT人材を活用し、独自の人事データ基盤を社内に構築し、組織再編や人事異動を機動的に行う会社も増えてきました。メルカリやLINEがその代表例です。
一方、メーカーやリテール業界では既存のHR系SaaSを導入し、まずはデータドリブンHRを実現するための足元を固めている状況です。日立製作所やソニーグループといった歴史ある大企業も、人事領域の転換期を前に早くから動き出しています。
人事部門への求人内容も様変わりしました。大企業から中堅ベンチャー企業を中心に、ピープルアナリティクスやタレントマネジメントに関する募集や、人事配属を前提としたデータサイエンティストやエンジニアの求人が2020年頃から増加傾向にあります。
国内のデータドリブンHRへの対応としては、多く企業がその基盤を固めている状況にあります。
各種人事データの一元化・SaaSやHR系ツールの導入などは、社内の情報システム部門との連携も必要となり、大企業であればあるほど難易度が高まる傾向です。中長期的なシステム投資として、会社全体で意思決定する必要があるでしょう。
また、人事組織のIT化についても新たに人材を採用する以外に、既存の従業員を活用するのも手でしょうか。IT系企業では、エンジニア出身のマネージャーをHR部門に登用する例もあります。
人事領域でデータドリブンな意思決定を行うためには、一定の環境を整える必要があります。
その中でHRテックの導入はあくまで環境構築のステップの一つに過ぎず、常に目的を見失わないことが肝要です。
データ分析が可能になってはじめてスタートラインに立つことができるデータドリブンHRが本当の価値を出せるのは、環境が整ったのちに、データを元にした人事戦略立案ができるところにあります。
国内では、まだ環境構築の途上にある企業が多いですが、短期的には人事業務コスト削減、中長期的には意思決定の品質向上といった方向性で、大局的な視点を持つことが望ましいでしょう。
日本と米国では、10年分ほどHR領域における進化に差があると言われています。従業員の働き方や人材の適正配置など、企業の人事部門には様々な改革が求められる中で、米国でのデータドリブンHRにおける現在地はどこにあるのでしょうか。
米国ではもともとSAP SuccessFactorsやWorkdayなど大企業向け人材管理を行うためのサービスが隆盛していたことが、必然的にデータドリブンHRの潮流を生み出す下支えとなっています。
クラウドサービスのデータベース上に、従業員や採用候補者の情報が蓄積されており、必要に応じてデータを抽出し、分析を行えることが、人事領域におけるデータ分析を加速させました。
例えば、オンライン面接プラットフォームを運営するHirevueは、採用候補者の動機づけから選考、内定に至るまでのプロセスを一貫してクラウドサービス上で行うことができるソリューションを提供しており、採用に関するROI（Return on Investment、投資収益率）を可視化できるだけでなく、蓄積されたデータからROIを改善するための示唆を与えてくれます。
Googleといった米国を代表する企業では、人材開発や組織開発に関連する研究を、学術面・実務面の両面から進めており、データドリブンHRに端を発したその裾野は、働き方改革やチームビルディングの手法、マネジメントのあり方など具体的なソリューションまで落とし込まれています。
このような実際の人事データを活用した研究により、従業員のエンゲージメント（会社に対する愛着度合い）やウェルビーイング（心身の健康）といった、従来の人事業務には無かった新しい指標や概念が続々と生まれています。
Googleが従業員向けにマインドフルネスの研修を導入しているのも、データ分析による科学的根拠があってのことです。
世界最大級のHRカンファレンスであるHR Technology Conferenceのプログラムを見ると、HRにおける人工知能活用・未来のワークプレイス・Employee Engagement・人材多様性（D&I）など、次世代HR部門のあり方を示唆してくれるテーマが肩を並べています。
グローバルでは、人事領域でデータドリブンな意思決定プロセスを導入することは既に前提条件となっており、その先でどのような人事戦略を打ち出していくか、本当の意味で人材活用を行うにはどういった人事施策があり得るのかといった議論が焦点となっています。
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※researcHR（リサーチャー）は、Teams/Slackに追加するだけでチームの「誰が・何を知っているか」を集約・共有するアプリです。
データドリブンHRの行く先は、人材配置の適正化・評価報酬のロジック改善など従来の人事テーマにとどまらず、企業における本質的な人材活用の手法を発掘するところにあります。
データを取って終わりではなく、仮説に基づいた人事データ分析を行い、最適なソリューションを導き出すPDCAサイクルを回してはじめて価値が生まれます。
一方で、これまでの日本企業が得意としていたような「勘と経験」を頼りにした人事業務は必ずしも不必要というわけではないです。現場での違和感や課題を元に、データという新たな武器を携えて仮説検証を行うことが可能になれば、現場に寄り添った人事は大きな強みになるでしょう。
実際に、近年はHRBP（HR Business Partner）という職種として、現場課題を抽出した上で人事戦略を立案する、経営者と従業員の橋渡しができるポジションが国内でも増えつつあります。つまり、従来どおり現場の声に耳を傾ける人事は求められ続けるというわけです。
人事組織のIT化は一足飛びには達成できないことですが、国内外を含めた他社事例なども参考にしながら、自社に適した方法を採用していくことが望ましいと言えます。
当社の提供する「researcHR（リサーチャー）」は、Teams/Slackに追加するだけでAIが自動でメンバーの状況を把握し、社内のナレッジ共有や業務効率化に活用できるツールです。
指定したメンバーにDMでAIが回答を依頼します。メンバーはチャット上からそのまま情報を入力するだけで回答が可能で、無駄な負担がかかりません。
回答はチームのチャンネルにタイムライン化され、会話の起点に。情報を部署別に自動で整理してレポート化するので、担当者が各部署から情報を集約したりデータを整理する手間は必要ありません。
データはフリーテキストで「あいまい検索」も可能。週次の回答もすべて蓄積され、データは常に更新され最新になるので、スピーディーな対応が可能となります。
ダッシュボードでユーザー別の利用状況・活動量を直感的に把握。個人向けにも内省に役立つInsightを提供するので、社員から効果的な回答をスムーズに得ることができます。
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