人事データ活用　企業の本気度はここでわかる

現在の日本企業における人事データの活用状況をどう捉えていらっしゃいますか。

HRテクノロジーについては、一種のブームだと感じています。AI（人工知能）に関心を持って、実験的に使ってみようという企業も増えているようです。正確な調査が難しいのではっきりした数字は示せませんが、私個人の肌感覚でいえば、上場企業を含む大企業の半分強くらいは、試験的にでも人事データやAIの活用に取り組みはじめているのではないでしょうか。しかし、本格的に取り組んでいる企業となると、まだ少ないように感じます。

従来のデータ活用は、主に状況を可視化することを目的としていました。変化を表やグラフにしたりするものです。一方、現在のデータ活用では、データ分析をとおして因果関係をつかむことが重要とされています。例えば、「何が原因で離職率が上がったのか」「ある制度を導入したらどんな効果や影響が出たのか」などの因果関係を明らかにして、意思決定に役立てるわけです。また、機械学習やAIを使えば、これまで人が行っていたことを自動化できます。「過去のデータから将来を予測する」「応募者の中から望ましい属性を持つ人材を選び出す」といった利用も可能になります。

このようなテクノロジーを使った新しいデータ活用を進める際に不可欠なのが、統計分析や機械学習の専門知識を持つ人材です。企業が人事データの活用に本気で取り組んでいるかどうかは、「人事部に専門知識のある人材を配置しているか」「人事部内にデータ分析室のような専任のグループや部署を設置しているか」でわかるといえます。マーケティングや生産管理といった部門にはそういう人材がいますが、人事にも配属している企業は決して多くありません。ただ、若い人たちのなかには自社の方針と関係なく、これからはデータ活用が重要になると考えて、統計学や機械学習を勉強する人が増えているのは間違いないと思います。

2019年には、採用や内定辞退率に関するデータの利用をめぐった動きがニュースとなり、HRテクノロジーの使い方はどうあるべきかという議論にもつながりました。今、人事があらためて意識すべきことは何でしょうか。

2年ほど前から必要性を認識しているのは、企業が人事データ活用のガイドラインや社内ルールをきちんと設けることです。誰のデータなら活用していいのか、どういう範囲でのデータ活用が許されるのか、利用目的はどこまでならいいのか、本人の同意は必要かなど、境界線を明確にすることが重要です。さらに具体的にいえば、従業員にセンサーをつけて行動履歴を取るようなことが許されるのか、退職者や採用応募者のデータを利用してもいいのか。こうした法的、倫理的に問題が生じる可能性がある部分については、早めに対策を進めるべきでしょう。

対策ができている企業はまだ少ない、ということでしょうか。

そう思います。私は多くの企業とデータ活用の研究会を開催していますが、以前は「分析がうまくいかないので原因を教えてほしい」といって、個人情報を含むデータをまるごと送ってくるケースもありました。その程度の認識で、データを扱っている企業がまだあるということです。

従業員については、雇用契約のなかで「人事制度や就業環境の向上・改善のために個人情報を利用することもある」などと合意を得ている場合が多いと思います。問題は退職者や採用応募者です。例えば応募者に適性試験を受けてもらう際に、「採用プロセス改善のため、匿名化したうえであなたの情報を保存、使用する」という旨を示し、同意を得ておくことが望ましいと思います。

退職者については、在職中のデータであっても同意が必要でしょうか。

以前は、在職中のデータであれば使用しても問題ないとされていました。しかし、近年の個人情報保護への意識の高まりや、「GDPR（General Data Protection Regulation：EUの一般データ保護規則）」に照らし合わせると、退職時に本人の同意を得ておくべきでしょう。退職者は組織に属しておらず、雇用契約ではカバーできないからです。退職者のデータが使えないとなると、データ分析を行う際に統計学でいうセレクションバイアスが生まれ、正しい分析が難しくなります。ですから、何らかのインセンティブを用意してでも、データを使えるように退職者の同意を得るほうがいいと思います。しかし実際に今、そこまでできている企業は数パーセント程度ではないでしょうか。