ピープルアナリティクス

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2025年9月30日

こんにちは！NEO FLAG.です。

近年、多くの企業で離職率の上昇や従業員エンゲージメントの低下が深刻な課題となっています。特にリモートワークの普及により、社内コミュニケーションの希薄化を感じている総務・人事担当者の方も多いのではないでしょうか。

こうした組織課題を解決する鍵として注目されているのが「ピープルアナリティクス」です。データに基づいた科学的なアプローチで人事戦略を立案・実行することで、勘や経験だけに頼らない効果的な施策を展開できます。

本記事では、ピープルアナリティクスの基本概念から具体的な導入方法、成功事例まで詳しく解説していきます。

ピープルアナリティクスとは？基本概念と注目される背景

データドリブンな意思決定が求められる現代において、人事領域でも科学的アプローチの重要性が高まっています。

ピープルアナリティクスの定義と目的

ピープルアナリティクスとは、組織内の人材に関するデータを収集・分析し、その結果を基に人事戦略や施策を立案・実行する手法です。

従業員の勤怠データ、パフォーマンス評価、エンゲージメントスコアなどを統合的に分析することで、組織の現状を正確に把握し、将来の予測まで行うことが可能になります。この手法の最大の目的は、人事領域における意思決定の質を向上させることにあります。

従来の人事管理との違い

従来の人事管理では、管理者の経験や直感に基づいて施策が決定されることが一般的でした。一方、ピープルアナリティクスではすべての意思決定がデータによって裏付けられます。

さらに、従来の人事管理が「過去の振り返り」に重点を置いていたのに対し、ピープルアナリティクスは「未来の予測」を可能にする点も大きな違いです。

日本企業で注目が高まる3つの理由

日本企業がピープルアナリティクスに注目する背景には、働き方改革への対応、深刻な人材不足問題、そしてDX推進という3つの大きな潮流が存在しています。

働き方改革とデータ活用の必要性

働き方改革関連法の施行により、企業は労働時間の適正管理と生産性向上への取り組みを強化することが求められています。

ピープルアナリティクスは、勤怠データと生産性データを組み合わせて分析することで、最も効率的な働き方のパターンを発見できます。

人材不足時代における戦略的人事の重要性

少子高齢化により構造的な人材不足に直面する中、限られた人材を最大限に活用し、長期的に定着させるための戦略的アプローチが不可欠です。

NEO FLAG.のイベントプロデュースも、新入社員の早期定着に役立つイベント施策として活用されています。

DX推進による人事部門の変革

クラウド型人事システムの普及により、リアルタイムでのデータ分析が可能になりました。従業員体験の向上においても、デジタル技術とデータ分析の組み合わせが威力を発揮します。

ピープルアナリティクスで解決できる5つの組織課題

データ分析を活用することで、以下のような組織課題に対して効果的なアプローチが可能になります。

離職率の改善と人材定着
従業員エンゲージメントの向上
採用プロセスの最適化
生産性とパフォーマンスの向上
組織文化とチームビルディングの強化

1. 離職率の改善と人材定着

離職率の改善は多くの企業にとって最優先課題であり、ピープルアナリティクスによるデータ分析が早期発見と効果的な対策立案を可能にします。

離職リスクの早期発見方法

離職リスクの予測には、年齢、勤続年数、役職、給与水準などの基本データに加え、有給取得パターンの変化、残業時間の急激な変動など勤怠データの変化も重要な指標となります。

機械学習のアルゴリズムを用いることで、これらの複雑なデータの相関関係を分析し、離職確率をスコア化できます。

データに基づく改善施策の立案

離職リスクの高い従業員に対しては、面談の実施、キャリアパスの再設計、メンター制度の導入などの個別対応が効果的です。

NEO FLAG.では、各種データ分析結果を基にした社内イベントの企画・運営もサポートしており、職場の人間関係改善などに用いられています。

2. 従業員エンゲージメントの向上

従業員エンゲージメントは組織の生産性と直結する重要指標であり、データに基づいた測定と改善施策の実施が求められています。

エンゲージメントスコアの測定方法

定期的なエンゲージメントサーベイに加え、社内SNSの利用頻度、自発的な提案への参加率、社内イベントへの参加状況などの行動データも重要な指標となります。

パルスサーベイによる頻繁な測定で、リアルタイムでの把握も可能です。

社内イベントやコミュニケーション施策の効果測定

イベント実施前後でのエンゲージメントスコアの変化を追跡し、参加者と非参加者の比較分析により効果を把握できます。

NEO FLAG.では、豊富な実績を基に、クライアント企業の課題に応じた最適なイベントプランを提案しています。

3. 採用プロセスの最適化

効果的な人材獲得には、各採用チャネルの効果分析と内定者フォローの最適化という2つのアプローチが不可欠です。

採用チャネルの効果分析

チャネル別の応募者数、選考通過率、内定承諾率、採用単価に加え、入社後の定着率やパフォーマンス評価を分析することで、質の高い人材獲得ルートを特定できます。

内定者フォローの改善ポイント

内定辞退の要因分析から始め、内定者の属性やニーズに応じたパーソナライズされたフォロープログラムを提供します。

NEO FLAG.では、内定者懇親会や内定式の企画・運営も手がけています。

4. 生産性とパフォーマンスの向上

タスク管理ツールのデータ分析により、業務プロセスの非効率な部分を特定できます。高パフォーマーの行動パターンを分析し、ベストプラクティスを組織全体に展開することで、全体の生産性向上を図ります。

5. 組織文化とチームビルディングの強化

組織文化サーベイと実際の行動データを分析し、宣言された価値観と実際の行動のギャップを明らかにします。

NEO FLAG.では、チーム診断結果を基に、各チームの課題に応じたチームビルディングプログラムを提案できます。

ピープルアナリティクス導入の5ステップ

成功への道筋を明確にするため、段階的なアプローチで導入を進めることが重要です。

ステップ1：現状分析と目標設定

ピープルアナリティクス導入の第一歩として、組織の現状を正確に把握し、達成可能な目標を設定することから始めます。

組織の課題を明確化する方法

既存の人事データを棚卸しし、利用可能なデータソースを特定します。経営層、人事部門、現場マネージャー、従業員など様々なステークホルダーへのヒアリングを実施し、多様な視点から組織課題を把握します。

KPIとKGIの設定例

KGIの例として「3年後に離職率を15％から10％に削減」「2年後にエンゲージメントスコアを3.2から4.0に向上」などを設定。

KPIとして「マネージャーとの1on1実施率95％以上」「社内イベント参加率60％以上」などを設定します。

ステップ2：データ収集の仕組み構築

効果的な分析の基盤となるデータ収集体制を構築する際は、必要なデータの種類を明確にし、プライバシーへの配慮を徹底することが重要です。

収集すべきデータの種類

人事マスターデータ、パフォーマンスデータ、勤怠データ、研修データなどの構造化データに加え、サーベイの自由記述回答、社内SNSのコミュニケーション内容などの非構造化データも重要です。

プライバシーとコンプライアンスの注意点

個人情報保護法の遵守、データ収集目的の明確化、従業員への説明と同意取得が必須です。データガバナンス体制を構築し、アクセス権限を適切に管理します。

ステップ3：分析ツールとシステムの選定

基本的な分析はExcelから始められますが、より高度な分析にはBIツール（Tableau、Power BI等）や統計解析ソフト（R、Python等）の活用が効果的です。

ステップ4：パイロットプロジェクトの実施

特定の部門や課題に絞って3〜6ヶ月程度の期間で実施し、成功事例を作ります。

NEO FLAG.では、特定部門向けの社内イベントを企画・実施し、効果検証をサポートしています。

ステップ5：全社展開と継続的改善

段階的なロールアウト戦略を採用し、パイロットプロジェクトの成果を他部門に水平展開します。ピープルアナリティクス専門チームの設置や、データリテラシー向上のための教育プログラムを実施します。

ピープルアナリティクスの具体的な分析手法

データ分析の深度に応じて、様々な分析手法を使い分けることで、より価値ある洞察を得ることができます。

記述的分析（Descriptive Analytics）

記述的分析は「何が起きているか」を明らかにする最も基本的な分析手法であり、勤怠データや社内アンケートから組織の現状を把握します。

勤怠データから見える組織の健康状態

残業時間の部門別・役職別分布、有給取得率の推移、出勤パターンの分析により、組織の健康状態を把握できます。

社内アンケートの活用方法

満足度調査の属性別分析、時系列での変化追跡、自由記述回答のテキストマイニングにより、従業員の声を体系的に分析できます。

診断的分析（Diagnostic Analytics）

診断的分析は「なぜそれが起きたのか」を解明する手法であり、離職要因や部署間のパフォーマンス差の真因を特定します。

離職要因の深掘り分析

退職者と在職者の特徴比較、時系列での行動変化分析、離職面談データの体系的分類により、離職の真因を特定します。

部署間のパフォーマンス差の原因究明

パフォーマンス指標の多面的比較、組織特性の違い、マネジメントスタイルの影響を分析し、ベストプラクティスを特定します。

予測的分析（Predictive Analytics）

機械学習アルゴリズムを用いた離職予測モデル、採用成功予測、需要予測により、先回りした対策が可能になります。

処方的分析（Prescriptive Analytics）

人員配置の最適化、育成プログラムの個別最適化、報酬設計の最適化など、最適な行動指針を導き出します。

成功企業の導入事例5選

実際の企業における成功事例から、ピープルアナリティクスの実践的な活用方法を学ぶことができます。

事例1：大手IT企業のエンゲージメント向上施策

世界的に注目を集めているGoogleのピープルアナリティクス活用事例は、IT業界におけるエンゲージメント向上の代表例です。同社では2008年から開始した「プロジェクト・オキシジェン」において、1万人以上の従業員データを分析し、優れたマネージャーの行動特性を特定しました。

データ分析により明らかになったのは、技術的スキル以上にピープルマネジメント能力が重要であるという事実でした。具体的には「良きコーチである」「メンバーを信頼し権限委譲する」「部下の成功と幸福に関心を持つ」といった行動特性がチーム全体のパフォーマンス向上に直結することが判明しました。

同様に、Microsoftでは従業員調査システムを刷新し、リアルタイムでの職場環境分析を実現しています。これにより、ハイブリッドワークの効果測定や従業員エンゲージメントの継続的な改善を図っており、働き方の柔軟性を維持しながら生産性向上を実現しています。

参照元：https://note.com/s_grownexus/n/nfd945c8f4387

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00659/072200009

事例2：製造業における離職率改善の取り組み

製造業では、若手技術者の「成長実感の欠如」と「キャリアパスの不透明さ」が主要な離職要因となっています。ある大手製造企業では、従業員の適性や志向をデータ化し、個人のスキルレベルと企業ニーズをマッチングする人事配置最適化システムを導入しました。

具体的な取り組みとして、スキルマップの作成とキャリアデザインワークショップの開催により、技術者一人ひとりの成長軌道を可視化しました。また、労働環境の改善にも注力し、作業場の安全対策強化や温度管理の徹底、休憩施設の充実などを実施した結果、3年以内離職率を25％から15％へと大幅に改善することに成功しました。

さらに、コミュニケーション改革として定期的なミーティングと異部署上司との面談制度を導入し、従業員の声を積極的に反映させる仕組みを構築したことで、職場満足度の向上と定着率の改善を同時に実現しています。

参照元：https://air-quest.net/2024/09/10/improvement-separation-rate-from-employment-manufacture/

https://www.nttbizsol.jp/knowledge/productivity/202212081300000788.html

事例3：金融機関の新卒採用最適化

横浜銀行では、浜銀総合研究所と協働でピープルアナリティクスを活用した革新的な新卒採用システムを構築しました。従来の採用では調整型タイプの人材に偏りがちでしたが、「適性タイプ分類モデル」を導入することで多様な人材の獲得を実現しています。

具体的には、既存の若手行員約1,000人をクラスター分析により10タイプに分類し、各タイプの特性を詳細に分析しました。そして、適性タイプに基づく採用計画を策定し、タイプ別の予定内定者数やプロセスごとの通過数目標を設定しました。選考プロセスでは、適性タイプごとのマニュアルを作成し、面接官がタイプに応じた評価を行える体制を整備しました。

この取り組みの結果、ほぼ計画通りの適性タイプ構成を実現し、バランスの取れた多様な人材採用が可能となりました。また、学生からは「自分を出せる質問が多く、面接がやりやすかった」という高い評価を得ており、内定辞退率を40％削減する成果も上げています。

参照元：https://www.recruit-ms.co.jp/issue/column/0000001151/

事例4：小売業のシフト最適化による生産性向上

小売業界では、POSデータと外部データを統合した機械学習による来客予測モデルの活用が進んでいます。ある大手小売チェーンでは、過去の売上データ、天候情報、人流データ、地域イベント情報などを組み合わせた高精度な需要予測システムを導入しました。

このシステムでは、各店舗のID-POSデータをデータ基盤に集約し、外部要因として気象データや人流データを組み込むことで、店舗別・時間帯別の来客数予測を実現しています。機械学習アルゴリズムにより、複雑なパターンを学習し、人間では見落としがちな要素も考慮した精度の高い予測が可能になりました。

この予測結果に基づいた最適なシフト配置により、顧客満足度を15％向上させながら、人件費を8％削減することに成功しています。また、在庫管理の最適化も同時に実現し、食品ロスの削減や適切な商品補充により、総合的な収益性向上を達成しました。

参照元：https://www.global.toshiba/content/dam/toshiba/jp/products-solutions/ai-iot/griddb/resource/whitepaper/pdf/whitepaper-sales-forecast-datafluct-griddb.pdf

https://www.chowagiken.co.jp/case/009

事例5：スタートアップのチームビルディング強化

急成長するスタートアップ企業では、組織の拡大に伴う文化の希薄化や心理的安全性の低下が大きな課題となります。ある国内スタートアップでは、Googleの研究成果を参考に、心理的安全性を核としたチームビルディングプログラムを導入しました。

具体的には、定期的なエンゲージメントサーベイに加えて、チーム内のコミュニケーション頻度や質を可視化する分析システムを構築しました。社内SNSの利用パターン、会議での発言頻度、プロジェクト提案の参加率などをデータ化し、チームごとの心理的安全性スコアを算出しています。

分析結果に基づいて、チームごとにカスタマイズされたワークショップやディスカッションセッションを実施し、メンバー同士の相互理解を深める取り組みを継続しました。その結果、心理的安全性スコアが大幅に向上し、新しいアイデアの提案件数が2倍に増加、イノベーション創出が活発化するという成果を得ています。

参照元：https://www.jmam.co.jp/hrm/column/0006-psysafety.html

https://rework.withgoogle.com/jp/guides/understanding-team-effectiveness

ピープルアナリティクス導入時の注意点と課題

データプライバシーと倫理的配慮、社内の理解と協力を得るためのコミュニケーション、データ収集の目的化を避けることが重要です。

データプライバシーと倫理的配慮

個人情報保護法の遵守、透明性の確保、アルゴリズムの公平性検証が必須です。

社内の理解と協力を得るためのポイント

成功事例の共有、段階的な導入、従業員へのメリット説明により、組織全体の協力を得ます。

よくある失敗パターンと回避方法

ピープルアナリティクス導入時には、データ収集の目的化や現場との乖離という落とし穴があり、これらを回避するための対策が必要です。

データ収集が目的化してしまうケース

明確な目標設定と、施策への落とし込みを常に意識することが重要です。

現場との乖離が生じるケース

現場マネージャーとの密な連携、実務への配慮が欠かせません。

ピープルアナリティクスを活用した組織活性化の実践

データから見える社内コミュニケーションの重要性を理解し、効果的な施策を展開します。

データから見える社内コミュニケーションの重要性

コミュニケーション頻度とエンゲージメントの相関、部署間交流と生産性の関係が明らかになっています。

効果的な社内イベント企画への活用方法

ピープルアナリティクスで得られた洞察を社内イベント企画に活用することで、エンゲージメント向上と参加率改善の両立が実現できます。

イベント前後のエンゲージメント測定

参加者の行動変化、満足度の定量化により、イベントROIを明確化できます。

参加率向上のためのデータ活用

過去の参加データ分析により、最適な開催時期・形式を特定します。

継続的な改善サイクルの構築

PDCAサイクルを確立し、データに基づいた継続的な改善を実現します。NEO FLAG.では、社内イベントの企画から効果測定まで、一貫したサポートを提供しています。

まとめ：ピープルアナリティクスで実現する未来の人事戦略

ピープルアナリティクスは、組織と従業員の双方にとって価値ある成果をもたらす強力な手法です。データに基づいた客観的な意思決定により、より公平で効果的な人事施策の実現が可能になります。導入には段階的なアプローチが重要であり、小さな成功体験を積み重ねながら、組織全体のデータ活用文化を醸成していくことが成功の鍵となります。

NEO FLAG.では、社内イベントの企画・運営を通じて、組織活性化をサポートしています。データ分析により明らかになった課題に対して、最適なイベントソリューションを提供し、その効果を定量的に測定することで、継続的な改善を実現します。社内コミュニケーションの活性化、チームビルディングの強化、エンゲージメント向上など、様々な組織課題の解決に向けて、ぜひNEO FLAG.のサービスをご活用ください。

人事データの活用は、これからの時代における競争優位性の源泉となります。ピープルアナリティクスを通じて、組織の潜在能力を最大限に引き出し、持続的な成長を実現していきましょう。