ピープル・アナリティクスを活用した生産性向上
私たちの考える「ピープル・アナリティクス」とは

私たちはピープル・アナリティクスを「人・組織に関する様々なデータを収集・分析することにより、科学的に人材マネジメントを行うこと」と定義しました。 私たちの考えるピープル・アナリティクスで取り扱うデータには、大きく以下の2種類が存在します。

(1)伝統的人事データ
評価・報酬・等級等、従来から人事部門で収集していたもの
(2)新しい人事データ
行動・コミュニケーション・バイタル・SNSでの発言内容等、近年のテクノロジーの進歩により、収集・分析が可能になったもの

現在のピープル・アナリティクスは、伝統的人事データの分析が先行して進んでいます。欧米では既に、離職リスク分析、採用候補者の選定、高業績チームの特性の特定、次世代リーダーの抽出など、さまざまな領域で用いられるようになっています。そして、多くのERPやタレント・マネジメントシステムに分析ツールが組み込まれています。

新しい人事データについては、ここ数年で、IoT・ウェアラブル端末やセンサーによって収集した社員の行動・コミュニケーション・バイタルデータやSNSデータの分析・活用が一部企業で試験的に始まったところです。

私たちは、今後、この「伝統的人事データ」と「新しい人事データ」が一元的に集約され、新しい形のピープル・アナリティクスに昇華するのではないかと考えています。


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