人事データ一の元化は、想像している以上にハードルが高い

「人材データの一元化」とは何を指すのか？

「人事システム」「タレントマネジメントシステム」と呼ばれる、人材に関するデータを扱うシステムが数多く出回っている現在、「人材データの一元化」など、当たり前の話だと考えている人も少なくない。実際に、「単なるデータの一元化でしょう？その程度なら自分でも作れる」、「一元化くらいなら、どのシステムでも大差ないよね」と、直接言われることも少なくない。しかし、15年近く日本企業の人材データ活用の支援に携わってきた経験から、人材データの、本当の意味での「一元化」の実現はそれほど簡単に実現できることではない、というのが実感値である。

話がずれてしまわないように、これからの話で「人材データの一元化」とは何を指しているのか、明確にしておきたい。ここでは、「各社・各組織で必要とされる人材データすべてが、自在に活用できる形で格納されていること」を指す。

経営が人事機能に求めていることは、「短期・中期・長期のビジネス目標を、組織・人材の側面で支援する」ことだろう。そのために、人事は人材の採用や育成を行い、組織開発に取り組み、戦略人事を策定し実行するのである。高度成長期の人材や組織のマネジメントでは、労働力の量を確保し、過去の成功パターンに改善を加えながら効率よく繰り返していけば、一定以上の成果が期待できた。しかし、グローバル化、技術革新、人材の多様化など、環境変化の幅とスピードが増していくなかで、昨日の成功が、必ずしも明日の成功に繋がるわけではなくなっている。逆に、昨日の成功体験が、明日の発展を阻害することも珍しくない。そんな環境下では、過去の経験や属人的な勘だけに頼っていては、人材や組織のマネジメントで成果を上げ続けることはおぼつかない。そこで、人材・組織マネジメントの質を上げ、経営に貢献していくためには、現状をしっかりと把握し、仮説検証をし、PDCAを回していくことが求められる、そのためには人材や組織に関わるデータを活用することが必須だという認識が持たれるようになった。「人材データの一元化」は、そのために必要なのである。

つまり、人材・組織マネジメントの質を上げ、経営に貢献するためにデータが活用できるかどうかが、「一元化」が本当の意味で実現しているかどうかの判断基準ということになる。「一般的に『人事データ』と言われている情報を、単にひとつのシステムにまとめている」だけでは、一元化する目的に資することができない、という観点から、「人材データの一元化」とは言えないと考える。

日本企業の人材データ管理の現状

この話をするときに思いだすのが、子供部屋にあったおもちゃ箱だ。そこには親が沢山のおもちゃを入れてくれている。遊び道具が一か所にまとまっているから、子供としては安心だ。ただ、「あのおもちゃで遊びたい！」と思うと、毎回箱をひっくり返しておもちゃを床に拡げ、手でより分けながら見つけることになる。また、親が「おもちゃ」だと思わなかったものは入っていない。自分で別の場所にある「自分にとってのおもちゃ」を探しにいかなくてはならない。

こんな状態のおもちゃ箱だった場合、少し知恵がついた子供はどうするだろうか。

頻繁に使うもの、大好きなおもちゃは別の場所に置いて、すぐに手に取れるようにするだろう。入らなかったものについても、別の箱や場所を用意することになる。そして、長らく使われなかったものは忘れてしまう。下手をすれば同じものをねだってしまって、せっかく新しいタイプのおもちゃを手にすることができたチャンスをみすみす逃してしまうかもしれない。

これと同じようなことが、人事関係のシステムで実際に起こっている。既存の人事システムやタレントマネジメントシステムにデータは入っているのに、必要なデータを欲しい形で取り出そうとうと思うと、まずは広範囲のデータをCSVに落してきてExcelに変換し、関数やマクロをつかって整理するしかなかった、という経験はないだろか。本当は使いたいデータが、既存のシステムでは思うように管理できずに、ExcelやAccessで別管理していたりしないだろうか。そうした複数の場所から、データを取り出してきて、ExcelのVLOOKUP関数を使って寄せ集め、資料を作成していないだろうか。

こうした状況では、経営や現場から依頼されたデータをすぐに出すことが難しい。そのため、定型の資料については、システム／データベースの外で、Excelのマクロを駆使したりAccessを使ったりして、省力化・迅速化を実現しているケースは少なくない。しかしその対応では、定型を外れた依頼が来た瞬間に、お手上げになる。また、隠れた課題を発見したいときには、定型帳票だけを見ていても不十分である。仮説を立てて検証するという思考活動に必要なデータを自在に取り出すことができなければ、意味がない。

もし、今使っているシステムが上記のような状況にあるとしたら、経営に資するため「一元化」はできていいない、ということになる。

そして、残念ながら、多くの企業の人事関連システムが、このような状況に陥っている。高額の投資をしたにも関わらず、システム導入前と同じようにExcelでの資料作りに多くの工数をかけているという話は、残念ながら珍しい話ではない、というのがこれまでの経験だ。そんな中でも、人材データの活用の重要性に気がつき、人材データの活用を推進していきたいと声を上げる人は確実に存在する。しかし、そこで「どんなシステムでも一元化くらいなら、大して差はないはずだ」「単なるデータの一元化。その程度なら自分たちでさっさと作ってしまえばいい」といった、「一元化」に対する認識の違いにぶつかることになる。

その結果、よく陥るのが、以下の2点の状況である。

●今ある人事・給与システムの人事システムで本当にできないのか、努力してみる。

●まずはデータを一か所に集約するだけだから、その範囲であればどのシステムでも大差ないはず。

SaaS型システムを含めて、安くて早く導入できるものを選ぶ。

そして、多くの場合、思ったような成果が出ずに、2,3年を経て振り出しに戻る。つまり、人事担当者の2,3年分の工数を無駄にしたと同時に、早く気がついて人材データの活用を始めた他社から2,3年の遅れをとったということになる。なぜ、どんなに頑張っても振り出しに戻ってしまうのか。そこには構造的な問題があって、人が量的な頑張りを投入したからといって変わる種類のものではないからだ。それぞれの問題の本質について考えてみる。

何故、人材データの一元化は簡単ではないのか？（１）

「今ある人事・給与システムの人事システムで本当にできないのか、努力してみる」の問題点

人事システムを導入済なのに、欲しい資料がシステムからは思うように作成できず、CSVにフラットなデータを落して、Excelを駆使して資料作成をしている、という話を、本当に多くの企業で伺ってきた。もちろん、システムからデータがまったく取り出せない、というわけではない。定型帳票やシンプルなリストなどは簡単に出すことができる。しかし、ある状況になると、いきなりスタックしてしまう。それは、経営層やビジネスの現場から、判断や決断をするためのデータが欲しいと言われたときである。つまり、ビジネスの戦略、そのプロセスに繋がるような情報を求められたとき、突然目の前のシステムが十分な役割を果たしてくれなくなるのだ。では、経営や現場が満足するような情報は、どうして人手を介さないと提供できないのだろうか？

そのためには、自分の目の前にあるシステムの性質を理解する必要がある。

パッケージ化された多くの人事情報・給与システムは、給与システムをベースにスタートしているケースが多い。規模が小さい会社であっても、給与支給は必ず行わなければならない業務のため、給与システムパッケージの需要のすそ野は広いからだ。そして給与を支給するめには、一定の社員の情報を管理する必要がある。その範囲が拡張されて、人事情報システムへと発展していった。

そもそもパッケージ製品の本質は、「ベストプラクティス」を集めたものである。給与システムならば、日本企業が従業員に給与を支給するにあたって合理的と認められた様々な仕組みが組み込まれている。ユーザーは、自社と同規模であったり、人事制度が似ているような企業でうまく活用されているパッケージを導入することで、ゼロから知恵を絞ることもなく、合理的な給与支給プロセスを取り込むことができる。人事情報システムも、日本企業の人事として法律や就業規定などのルールに基づいたデータが確実に保持されていること、という範囲であれば十分に機能する。こちらも、自分たちでイチから新しいシステムを構築する必要はない。他社やベンダーの知見や経験が入ったもの（＝ベストプラクティス）をうまく活用すれば良い。

しかし、人事情報の場合、法律上・規定上必要なデータを単に保持しているだけでは不十分なことが起きる。人は、「ヒト・モノ・カネ（+情報が入ることがあるが）」と言われるように、ビジネスを成功させるための重要な要素である。どのような人材を採用するのか、いかに活躍する人材に育てるのか、彼らをどう配置をして組織を作っていくのか、これらの成否はダイレクトにビジネスの成否に影響してくる。

このエリアでは大枠の概念としてのベストプラクティスは存在し得るが（例えば、パフォーマンスマネジメント、適性配置など）具体的な運用となると、二社がまったく同じ行動をとるということは考えにくい。経営理念、ビジネスモデル、市場での位置づけは、それぞれの企業によって異なり、持てるリソース、人材がまったく同じであるということはあり得ないからだ。

もうひとつの角度から見れば、ビジネスを成功させるためには、自らの競争優位性をどのように確立するかが重要になる。特に、市場は拡大し、競合相手が必ずしも昔からの競合他社だけではなくなるというようなパラダイムの転換も起こり、技術の発達によってあらゆるもののスピードが加速している時代である。ただ、成功したと言われる他社のまねをし、後追いをしていては、確固たる競争優位を生み出すことはままならない。

だから、給与システム系のベストプラクティスの考え方をベースとして発展してきた人事情報システムは、例えば経営者が、事業部の長が、真剣に自社・自部門の競争優位を生み出すことを考えるといった、ルールを超えた場面からの要請がきた瞬間に、その力を発揮することができなくなる。これは、出自を考えればごく自然なこと、構造上の問題なのだ。人事情報システムがそうした考え方をベースに構築されている限り、人事が2,3年かけて量的な努力を費やしても、どこにもたどり着くことはできないのである。

何故、人材データの一元化は簡単ではないのか？（２）

「まずはデータを一か所に集約するだけだから、どんなシステムでも大差ないはず」の問題点

「単にデータを一元化するだけ」ということで、安価なシステム、簡単に構築できると言われるシステムを導入するケース、体力のある会社では自社開発をしたりするケースを沢山見てきた。そうして導入したシステムに100％満足という方々は、忙しい合間を縫ってわざわざ我々のようなシステムベンダーに会ったりはしない。だから、私自身は「安いシステム」「簡単に構築できると言われるシステム」「自社開発システム」の成功例を多く知る立場にはない。ただ、その結果うまくいかなかったという例については、企業の方々から直接かつ多数聞いてきたことは事実だ。

多くの企業で、システム入替まで考えるほどの不満が生まれてしまった最大の理由は、戦略的に人材データを使うベースとなりうる「一元化」が実現できなかったからである。冒頭でも書いたが、日本企業の人事が戦略的に動いていくために必要なデータの一元化は思っているほど簡単ではない。それは、実際のシステムを導入して、活用しようとしてみて、初めてよくわかる。逆に、その難しさを身を持って経験するまではなかなか理解できない（されない）とも言える。

人材データの真の一元化のハードルが高いのは、以下のようなことが求められるからである。

●個別・非同期に起きる、様々な種類の履歴データを管理する。

少なくとも現段階での多くの日本企業の人事では、履歴情報の管理が必須である。「今」の状況が見えるだけでは不十分で、個々人が入社からどのような部署で、どんな仕事をしていて、どのような評価を受けてきたのか、といった情報を有効活用したいという企業がほとんどである。

しかも、人材に関する履歴情報の変わる単位は個人、タイミングは４月１０月といった大よその区切りはあるものの、実際には、期中にバラバラとさまざまなことが起こる。そういった履歴データを、様々な角度から使えるように管理することが大前提になる。

●「期間」で管理しなくてはならないデータが複数ある。

人材のデータ活用を考えたときに、ないがしろにできないのが「期間」での管理である。具体的に言えば、「部門滞留」「等級滞留」といった経年計算ができるように管理したいデータが複数存在するのである。このことがうまくできるように設計（システムレベル／データベースレベル両方で）されていないがために、滞留年数の計算をExcel上の手作業で行っている人事担当者は少なくない。

●「基準日」で綺麗に「輪切り」できる必要がある。

上記2点から言えることは、個別・非同期で変わっていく様々な（期間管理も含めて）履歴データを管理し続けることが、人材データの一元化の基本である。しかし、これを実現するだけでは不十分である。「基準日」による各種履歴データの「輪切り」に耐えうるだけの、履歴管理構造を構築する必要がある。実は、これが十分できない「人事系システム」が、実は少なくない。もし、自社にシステムがあるとしたら、3年前の本日時点の社員数（男女や属性別も含め）と組織図がボタン一つで出せるのか、もしくは現段階で想定される次の4月の社員数をボタンひとつで出せるかどうか試してみると良いだろう。こういった基本的なことができていないと、要員分析やそのシミュレーション、その先にある人件費のシミュレーションを効率的に行うようなことは困難だと言わざるをえない。

●扱いたいデータの種類の幅が広く、変化する。

「人事情報・給与システム」の延長で考えてしまうと、どうしても「人事が扱うデータ」という狭い世界で留まってしまう。しかし、ビジネスを成功させていくための人材を確保育成、配置し、有効に機能する組織を構築していくために必要な情報であれば、既存認識を超えて、どんな情報でも扱っていかなければならない。適材配置や適切なOJTのためには、担当顧客や担当エリアの情報が必要かもしれない。経験したプロジェクトの規模やそこでの担当内容が求められるかもしれない。面談記録といった定性情報が必要になるケースもある。そうした情報を、活用したいと思う形で、管理することができるのかも、真の一元化を実現できるか否かの鍵になってくる。

また、そのようにマネジメントで必要となるデータのすべてが、簡単に収集できるわけではない。従業員のキャリア・人生を決定していく場面で使われていくものだから、その精度を犠牲にしてしまうような簡易な収集方法に逃げてはいけないケースも少なくない。そうした課題を解決していくことも大切なポイントとなる。

●データの確実な取込み、システム間連携も求められる。

上記4点をクリアした「箱」ができたとても、残念ながらそれだけではまだ不十分である。

扱うデータの種類が多くなってくると、他のシステムで管理しているデータや、Excelでの運用の中で蓄積していく情報もある。こうしたデータを、誰がどのようにアップデートし続けていくのか、という問題を解決する必要がある。特に、人事情報・給与システムとは別に人材・タレントマネジメントシステムを導入しようとした場合（目指す方向が違うので、このパターンは珍しくなくなっている）、階層と履歴という両方の概念をもった「組織」の情報や、各種発令情報を、既存の人事情報システムから取込んでいく必要も出てくる。

実際に、導入したタレントマネジメントシステムにデータ投入のために、莫大な工数がかかり続けているという話を、何社でも聞いたことがある。こうした事態は、2つの意味で大きな問題と言わなくてはならないだろう。一つは、人件費の無駄遣いである。人材のデータを扱って良いとされるレベルの人材が、ただただExcelやCSVでデータを加工するという作業に使われているという事実。二つ目は、手作業を介することで起こるミスのリスクと、タイムリーなアップデートができないというスピード感の問題である。この点を軽視してしまうと、箱はできたが、「鮮度と精度」が低いデータしか入っていないという状況に陥ることになる。

●きめ細かいセキュリティが求められる。

人材や組織のマネジメントは、本社の人事だけで完結するものではなく、現場のマネジメント層も大きな役割を担う。そうしたマネジャーたちが必要とする、もしくは活用すべきと思われる情報をタイムリーに提供していくことは、今後ますます重要になっていく。しかし、扱うのは従業員一人ひとりに関する情報であり、そうした情報の活用が彼らのキャリアに影響を与えていく。多くの企業では、どの立場の人に、何をどこまで活用してもらうべきなのか、その判断は限りなく白と黒がはっきりしている世界となっている。見るべきものは開示し、触れてはいけないものはその存在自体を知らせないというレベルで管理することが求められる。そうしたセキュリティに、きめ細かく対応ができるのか。この点を甘く考えていると、パッケージシステムでも、自社開発でも、導入したのに現場には展開できない、という悲劇に陥ることになる。

何故、人材データの一元化は簡単ではないのか？（３）

「自分たちで簡単に項目が設定できる」ことが、本当に拡張性を担保するのか？

「何故、人材データの一元化は簡単ではないのか（２）」で記したように、戦略的な人事での活用が進むと、「扱いたいデータの種類の幅が広く、変化する」。そのため、そうした状況に対して、多くのパッケージ型のシステムでは、特定のフィールドにおいては自分たちで自由に項目設定ができる、という形になっている。ベンダーに頼むことで時間とお金を取られることがなく、自分たちで思うようにコントロールできるので、多くのユーザーがこのサービス提供のあり方を肯定的に捉えているようだ。しかし、ここには落とし穴もあることは、覚えておく必要がある。

まず、人材関連のシステムであるため、項目設定を人事担当者が行うケースも少なくない。情報システム部のメンバーに、人事がどのような項目を、何の目的で管理しているか知られることを避けたいと考えるからである。しかし、そうした人事担当者たちは、どの程度までデータが格納されるRDB（リレーショナルデータベース）の特徴や構造を理解しているだろうか。ユーザーとしてシステムの活用方法は理解しているだろうし、ある程度構造に関する知識を持っている人もいるだろう。しかし、複数のデータを期間で管理し、基準日時点での過不足ないデータを確実に取り出すために、どのような管理構造にすればよいのか、そこまで理解をしてシステムを設定できる人事担当者は存在しないのが一般的な状況だろう。しかし、システムのマニュアルには「誰にでも、簡単にできる」とあるため、人事とシステムの知識を比較したら、圧倒的に前者の質と量が勝っている人たちが、項目追加をしていくことになる。

人事の立場とシステムの立場の違いが明確になる例がある。「異動」と「昇格」の扱いである。一般的に「異動」と「昇格」は、社員の社内でのステータスを変更する一連の発令業務であり、基本的に同時期に行われる人事業務である。人事の観点からは、ひとつのカテゴリに括るのが自然な業務だ。対してデータベースの視点から考えてみよう。「兼務・兼任」という制度がある会社であれば、「異動」は同じ日に複数のレコードが発生する種類のデータ、1:nタイプのデータである。一方、等級・グレードは一人の社員が同時に複数持つ、ということは想定されない。つまり、「昇格」は、同日にはひとつのレコードしか発生しない種類のデータ、1:1タイプのデータである。そして、「異動」も「昇格」も、滞留・経年計算を求められる、期間で履歴管理をしたいデータである。こうした性質のデータを、どのようなテーブル構造の下で、どうやって項目を設定したいいのか。人事的な視点を重視すると、一連の発令行為としてひとつのテーブルで一括管理をした方がいい、という結論になりやすい。一方で、データベースの視点を重視すると、レコード発生のキーが異なる期間管理の履歴データなので、別のテーブルで管理することが合理的だと考えられる。もちろん、ひとつのテーブルで管理することが間違いではないが、そうした管理方法を選択した場合には、項目設定の仕方をどうしたら、それぞれの期間計算ができるようになるのか、基準日で切り取れるようにするには何を考慮したらいいのか、を考えていく必要がある。また、自由であればあるほど、自社で追加した項目の設定意図を、担当者が変わる際にきっちりと引き継ぐことも重要だ。

実際に、「自分たちで自由にデータベースを拡張できる」とうたっているシステムからの入替案件を受注することがある。その会社は異動が多いらしく、入れ替えのシステムの担当者が頻繁に変わっていた。データベースから現存しているデータをすべて抜き出してほしいと依頼すると、そもそもデータベースの構造全体像を把握できている人が存在しないのだという。自分たちが理解できる範囲でデータを取り出して使っているそうだ。そこで、提供ベンダーに連絡してもらった。しかし、そちらも、ユーザーで自由に管理できるものなので、全体像が分かる人はいないという返事。全てのデータを抜き出す手伝いはできるが、百万単位の費用がかかるとのことだった。そのお客様は予算を確保し、データベースにあるデータをすべて抜き出してもらった。そしてたどり着いたのは、何百という雑多なテーブルの山だった。この例はかなりひどいケースではあるが、実際に運用を誤るとこうした状況になってしまう、という実話である。ここまではいかないにしても、人事の視点ばかりでデータベースを構築していってしまったので、履歴管理がうまくできていない、基準日でデータが取り出せないという例は、残念ながら、ごく普通に起こっている。「自分たちで自由に項目が追加できる」こと自体は悪いことではない。ただ、上記のような状況があり、落とし穴もあることを理解した上で、選択をすることが肝要なのである。

人材データの一元化には、そこまで苦労しても真剣に取り組む価値がある

規模の大きい企業で人材マネジメントシステムを導入する場合、いくつかのフェーズに分けて、最終的な形にしていくことが少なくない。第一フェーズは、データの一元化と他システムの連携となるケースが多いのだが、そこで興味深いことが起こる。それまで散在していたデータを、様々な形で取り出し、リスト化したり、分析ができたりするようになると、今まで見えていなかったこと、気がついていなかったことが日の下にさらされることになり、頭で考えていたことよりも大事なこと、喫急の課題があることに気がつくことがあるのだ。そこで、第二フェーズの内容が、導入前に予定していたことではなくなる。それほどに、データを活用できるように一元化し、見るべきものを見えるようにすることは、パワフルなことなのだ。

これから日本の労働人口が減っていくことは避けられない。働く人の属性・価値観共に、多様化が進む。（年齢、性別、文化、働くことに対するスタンス・・・）どんなに技術が進んでも、人がまったくいない状態で進むビジネスはないはずである。では、「人」はどうやって、大きく変化していく環境の下、健全に活躍し、成果を出していくことができるのか。地道に仮説検証を繰り返すしかないだろうと感じている。そのために、人材データが一元化され続けていくことは、重要な要素のひとつであることは間違いない。

※インフォテクノスコンサルティング株式会社 Rosic人材マネジメントシステムサイトからの転載（オリジナル：2018年3月13日掲載）