人事データ活用がうまくいかない理由とは？（前編）

「人事データを有効活用して戦略的な配置を行いたい」
「人事データを使って退職予測を行い対策を打ちたい」
というお声をいただくことが、ここ数年増えてきました。
 
人事データを生かしたタレントマネジメントシステムやデータ可視化・分析を行うBIツールの市場は非常に活況であり、各企業が人材活性化の領域においてもデジタル化を進めており、タレントマネジメントシステムの市場もここ数年で急拡大しています。
 
人事データ分析・活用を前提とした、人材活性化、戦略配置を中期経営計画等の企業戦略における重点課題、施策に入れるケースも増えており、人事データの活用は人事部門だけではなくむしろ経営課題の一つとして考えられているように感じます。
 
一方で、タレントマネジメントシステムの導入や人事データの活用には多くの課題が存在し、当初の目的通りの効果を得られないケースも少なくありません。
 
また、一言で人事データといっても、その範囲は、個人情報、発令、給与、評価、勤怠、教育・研修、ストレスチェック…と多岐に及び、すべてがデータ化されているとはいえないでしょう。
いざデータ活用を始めようとしたら、管理されていると思っていたデータが存在しない、利用するに値しない、ということもよくあるケースです。
 
本記事では、人事データの活用が急激に求められている背景について整理したうえで、目的達成に向けて頓挫することなく、有効に活用するためのポイントについて、前編・後編に分けて記載します。

前編ではデータ活用が求められる背景や人事データ活用を頓挫させないための観点をご紹介します。

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目次
ー人事データ活用が求められる背景
ー人事データ活用が進まない？活用を阻む3つの壁
ー人事データ活用を頓挫させないためにー共通認識としたい3つの観点

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人事データ活用が求められる背景
DX（デジタルトランスフォーメーション）に代表される、デジタル化とデータ活用の流れは、人事の世界においても大きなトレンドとなりつつあり、人事データの活用の必要性が高まっています。
 
以前のコラム「人的資本の情報開示が求められる背景と日本企業に必要な対策とは」でも記載したように、現代の変化の速さと国際的な競争に対応するためには、これまでの「モノ・カネ」に代表される有形資産だけではなく、変化に対応するためのアイデア、テクノロジー、ブランディングといった無形資産とそれを生み出す「ヒト」の力が企業価値に直結するため重要となっています。
また、ISO30414に代表される人的資本の開示指標やコーポレートガバナンス・コードの改定という形で、人的資本に関する企業の考え、進捗、取り組みを開示する責任も求められつつあります。
 
自ずと、経営課題と人事課題は緊密化しつつあり、企業の人事機能は、管理的なものからより戦略的なものへの転換することが重要です。その実現においては、人事の領域でも、HRテックの進化を背景として、データ・事実に基づいた判断精度の向上や勘に頼らない科学的な意思決定アプローチが必要とされ始めています。
また、ジョブ型人事制度の導入や、リスキル（リスキリング・学び直し）でクローズアップされる、デジタル人材の育成のように、人材活用を活性化させ、3年後5年後の企業の成長につなげようとする取り組みが増えている傾向にあります。
 
人事施策の進捗、ギャップ把握、効果的な育成・適所適材の配置の実現を行うためには、人事データを活用し、人事部門だけでなく経営層から現場管理職に至るまで、実務に必要な情報を提供できることが求められているといえるでしょう。

人事データ活用が進まない？活用を阻む3つの壁
そうした中で、人事システムの刷新やタレントマネジメントシステム、BIツールの導入を検討したり、実施したりする企業も増えている傾向にあります。
一方で、「タレントマネジメントシステムの導入を行ったにもかかわらず、意図した効果が見られない」、「BIツールを導入したものの、用意したダッシュボードが活用されない」
といった、人事データ活用の難しさを感じる企業も多いのではないでしょうか。
 
人事データに限らず、企業内のデータ活用を推進するにあたっては、下記のような問題が存在していることが多いです。

1.データ活用の目的が明確でないため適切な推進体制が組まれない
データ活用を推進することが決定される（最近は中計等で掲げられることも多くなっている）と、システムの選定が行われ、プロジェクト体制が組まれます。ですが、この時点でデータ活用で解決したい課題が明確になっていない、あるいはデータ活用で実現したいことが不明瞭な状態で、スタートが切られることがあります。
 
結果として、データ活用、という方針自体が目的化され、データを利用して実現したい本当の目的をプロジェクトメンバーが決定することになったり、システムの導入自体がゴールとなったりするケースです。
 
プロジェクトを推進する中で目的・ゴールの議論が行われ、経営や人事部門長との対話の中でブラッシュアップと認識合わせが進み、導入体制や現場部門への説明等における協力が得られればよいですが、プロジェクトチームに丸投げされ問題が解決しないまま頓挫することも多いのではないでしょうか。

2.データ活用を推進できる人材が不足している
人事部門のなかで、人事データ活用を始める、必要なシステムを導入するとなったときに、誰がどのような形でプロジェクトを開始することになるでしょうか。
そもそもシステムを利用したプロジェクト推進の経験スキルを、部内で保有していることも少なく、既存の人事システムのデータ構造やデータ状況について十分に把握できていないことも多いのではないでしょうか。結果として、目的に対する適切なタスクやスケジュールを計画できない、計画通りに実施できないリスクにつながります。
 
そのため、企業によっては経営企画部門、情報システム部門、あるいは昨今新設されていることが多いDX推進室がプロジェクトを推進したり、外部からコンサルタントを参画させてプロジェクトを行うことになる場合も多いでしょう。
ただ、その場合は人事部門からプロジェクト参画への主体性が失われ、策定された目的やデータ収集・分析の実運用が実態と乖離するという可能性が高まります。
この場合は、せっかく導入したタレントマネジメントシステムやBIツールが活用されないというリスクがあるでしょう。
 

3.人事データ活用を前提としたデータ蓄積・保有状況になっていない
多くの企業では、これまで蓄積された人事データの多くが異動情報の登録や給与支給、勤怠管理といったオペレーションを実現するために存在しています。
したがって、データはオペレーションをより高速に、より円滑に行われることを前提として存在していることが一般的で、人事データを活用するという観点で適した形で存在しているとは限りません。
 
また、人事データと一言で言っても、異動や給与、勤怠、評価、研修と利用者も利用シーンも全く異なり、すべてが同一のデータベースに存在していることはまずありません。
そもそも、データ化されていない、データベース化されていない情報もかなり存在しているのではないでしょうか。
 
一般的には下記のような課題が存在していると考えられます。
 
●人事データが集まっていない
→発令業務や給与支給に関係しない人事情報はまったく入っていない
 
●人事データが標準化されていない
→たとえば「管理職」「課長クラス」を決定づけるための発令情報が、グループ各社によってバラバラだったり、判断できなかったりする。
 
●人事データが散在している
→勤怠システムを使っていない子会社はExcelで管理している、過去の研修履歴はPDFの台帳を見ないとわからない
 
●人事データが抽出できない
→汎用のレポート機能は専門的な知識がないと決まったデータしか出力できない
 
こうした課題をおろそかにしたままで、単純にシステムを導入したり、壮大なデータ活用プロジェクトを始めたとしても、有効的なデータ活用を実現することは困難です。

人事データ活用を頓挫させないためにー共通認識としたい3つの観点
では、今後人事データ活用を推進する場合、どのような点を押さえておくとよいでしょうか。
ここでは3つの観点を記載します。
 

1.データ活用を推進するための2つの軸

データ活用は
「データの活用レベル」×「データ活用のテーマ」
の2軸をもとにし、徐々に拡大していくことが頓挫せずに推進できる大きなポイントとなります。
 
まず、データ活用のレベルは次のように定義できます。
（参考：トーマス・H・ダベンポート、ジェーン・G・ハリス「分析力を武器とする企業」日経 BP 社）
 
1．データの収集、定義ができていない
2．データの収集、定義はできているが、データが散在している
3．データの収集や定義、集約はできているが、活用のための基盤が構築されていない
4．基盤化されたデータ収集システムは存在しているが、分析や戦略への寄与はできていない
5．基盤化されたデータ収集システムや分析ツールで、利用者の実務へ貢献できている
 
一方で、活用のテーマは下記のような形で定義します。
 
1．限定的な人事情報を活用
2．広範囲の人事情報を活用
3．人事データと他のデータを組み合わせて活用
4．将来予測、シミュレーションの実施
 
たとえば、様々な種類の人事データを活用して要員管理シミュレーションを目的に置いてから推進する場合で考えてみます。この場合、データ活用のレベルが2であれば先にその解決が必要であり、活用テーマの2がまだ実現していない場合は、分析に必要なデータが不足しているため、十分なシミュレーション結果が得られない可能性があるでしょう。
また、当初の実施目的の達成ができない場合、社内的に人事データ活用というプロセス自体に疑問が呈され、否定されることにもつながりかねません。

したがって、自社のデータ活用レベルと活用テーマの大きさの現在地を正しく把握することが出発点であり、実現性のある推進計画を立てることが基本となります。

2.データ状況の把握
人事部門として最初に行うべきポイントとしては、現在、どのように人事関連のデータを管理できているかの把握です。

一般的に、人事データを利用して指標化するような情報には下記が挙げられます。
 
・人員数に関するデータ：年齢構成、男女比、勤続年数、管理職割合、休職率、離職率推移
・人件費に関するデータ：部門別人件費
・労務管理に関するデータ：時間外、在宅勤務/テレワーク率、有給休暇消化、残業手当推移、36協定超過状況
 
試しに、現時点で出力可能なデータ群で、上記に関する統計データを作成してみましょう。
その中で、入っていないデータがあったり、別途読み替えが必要となるようなデータがあったりしないでしょうか。その場合、まずデータの定義や整備を行うことを推奨します。

3.データ活用の目的（GOAL設定）を定義する
そしてデータ活用の目的を定義することが必要となります。
定義内容は、「誰の」「何の業務に」「どのようなメリットが存在するか（提供者の業務やアクションがどう変化するか）」を言語化することです。
 
目的のないデータ収集や分析は、単にプロジェクトメンバーの工数や利用ツールの費用が無駄になるだけではなく、真に必要なデータ活用においても疑念を持たせる結果となります。
また、それだけのコストを投入してまでメリットを生み出すことができるのか、仮説を持ったうえでスタートすることが必要です。
 
一方で、実施してみなければわからないこともあります。
特に、経営層や上位層からのオーダーであれば、何らかの結果をレポートしたうえで、今後のアクションを相談したほうがよいでしょう。
 
そのためには、データ活用はいきなり全社的、多次元的な目的をターゲットとするのではなく、段階的に実施していくことが現実的なアクションとなります。 

後編では、「人事データ活用を進めるための5つのステップ」について解説します。