人事の仕事はもっぱら「経験と勘」によるものだと言われてきました。新卒採用で「この学生は当社のカルチャーにフィットするか」を印象で判断し、「なんとなく向いてそうだから」という理由で配属を決めている企業も多いでしょう。しかし、こうした経験と勘に基づく人事は、本当に最適な結果を生み出せているのでしょうか。

もともと「データドリブン」という言葉は、マーケティングの領域で使われていました。データから複雑化した消費者の行動を読み取り、マーケティングに活用することがその目的です。しかし、こうした分析が役立つのは、購買シーンだけではありません。自社に興味を持ってもらうこと、応募してもらうこと、自社を好きになってもらうこと、入社後に成果を上げて長く働いてもらうこと――人々は積み重なる意思決定の中で働いているのです。

人事領域で取得できるデータは膨大です。氏名や生年月日、住所といった個人情報から、スキル、査定結果、勤怠情報など多岐にわたります。さらに、活躍しているハイパフォーマーのスキルや言動を分析すれば、近いコンピテンシーを持った人材を採用・育成するためのヒントを得ることもできます。HRテクノロジーを活用することで、データドリブン人事が可能になるのです。

一方、人事のデータ活用において、改善の余地がある領域もあります。それは、環境要因に関する分析です。従業員の成長は個人の能力やスキルによるものと考えられがちですが、その人が能力を発揮できる環境も重要なのです。上司はどんな人なのか、チームは良い雰囲気か、チームの役割を理解しているか、意見を自由に言える環境か――そういった環境要因にも目を向け、定量化することができれば、データドリブン人事はさらに加速していくでしょう。