人事データ活用で陥りがちな失敗例

こんにちは。HRMOS WorkTech研究所の友部と申します。

2019年にビズリーチ（Visionalグループ）に入社し、2021年にHRMOS WorkTech研究所を立ち上げました。

人材活用プラットホームHRMOS（ハーモス）を通じて企業の人事業務をご支援するなかで、人事部門の皆様から「働く環境の変化や、働き方の多様化が進んでいるが、従業員の活躍をどのように支援すべきか」という声をいただくことが多くございます。

このようなお声にお応えすべく、WorkTech研究所では企業の人事部門・経営者を対象としたWorkTech領域の意識調査と分析、企業の活用事例、AI技術の研究等に基づいた情報を発信しております。

もともとのバックグラウンドとしては、データサイエンティストなので、その知見を活かしてビズリーチの中でも「人事におけるデータ活用」を推進しております。今回は「はじめて人事データの活用を行う方向けに、人事データ活用で陥りがちな失敗例」について解説していきます。
 

このコラムでお伝えすること
 

「人事データ活用」と聞いて、多くの経営者や人事担当者が期待するのが「退職率の予測」や「ポテンシャルのある従業員の発掘」「チームの成果最大化」などの効果です。

しかし、データを取り扱ううえで、基本的な考え方を知らずにその結果ばかりに意識をとられ、思うような成果が出なかった、というケースは多くあります。

そういったことをふまえ、今回は、短期的に結果を出すような方法論や難しいデータ分析についての知識ではなく、人事データを取り扱う際に必要な基礎知識やデータ活用の前提となる考え方についてお伝えしていきたいと思います。

人事データ活用で陥りがちな失敗例

人事データを取り扱う際の注意点をお伝えするために、人事データ活用で陥りがちな失敗例を2つお伝えしたいと思います。

1つ目は、「データが集まったのでこのデータを使って何かしてください」というもの。

データさえ集まればそこから何か宝物が見つかり、目の前の課題が一気に解決できるのではと期待しがちですが、現実には難しいです。

どのような目的でデータを収集したのか、そもそも収集したデータで実現したいこと、解決したいことが何なのかが不明確な状態では課題解決に役立つデータ分析は行えません。

2つ目は、特に目的を伝えられず、データ収集や抽出を依頼されるケースです。例えば「従業員の○○なデータを抽出してください」といった依頼です。

この場合も、データ収集の目的が不明確で、依頼されたデータ抽出が本質的な課題解決に役立つかわかりません。このようなケースでは、依頼者の課題意識を深掘りして目的を明確にすることで、本来提供すべきデータを精査していきます。本質的な課題解決につながるデータ分析を行うためには、組織にどういった課題があるのか、というところから逆算して洗い出していく必要があるでしょう。

これらの事例でもわかるように、人事データを活用する際には、まずは「解決したい課題を明確にする」ことと、「そのために本当に必要なデータは何かを考える」ことが大前提として必要です。

なぜこのような失敗が起きるのか？

多くの企業で、人事データを分析すること自体がゴールになってしまい、分析したデータを組織の課題解決に有効活用できていないのが現状です。特に日本の場合、直接的に組織の課題解決にかかわってきたデータサイエンティストが少ないのもこの一因になっています。

データを収集・分析するとそれだけで満足してしまうケースは多いですが、「何を解決するためにデータを収集・分析するのか」という目的を明確にすることが人事データを活用するうえで忘れてはならないポイントです。

失敗を防ぐには「組織課題を解決する」という目的意識を持つこと

この記事を通してお伝えしてきたのは、人事データを分析する際には「組織課題を解決する」という目的意識を常に持っておくことが非常に重要であるということです。解決するべき組織課題は何なのか、課題解決のために必要なのはどのようなデータなのか。それらを明確にしなければ、「ただなんとなくデータを扱っているだけ」で終わってしまう可能性もあるでしょう。目的の軸をぶらさず、組織の成長のために人事データを活用できる人事担当者や経営者が増えるよう、今後も発信を続けてまいります。