research「人事はデータで何ができるのか?」~人事の本音に迫る座談会~(後編)

「人事はデータで何ができるのか?」~人事の本音に迫る座談会~(後編)

前編では、人事がこれまでどのようにデータを活用し、どんな課題があったのかについて、議論が展開されました。後編では、人事がこれからデータを活用することで、どんな可能性が広がるのかについて、検討していきます。

科学的なタレントマネジメントの実現

-データを活用して、どんなこと実現したいと思いますか。

金融:一番関心が高いのはタレントマネジメントです。例えば、マネジメント層には、あるスキルや経験が必要だという仮説があって、経験則の中でそのスキルや経験がマッチする人材を選んでいくのですが、そもそも「そのスキルや経験が必要だという仮説が正しいのか?」というのは、これまで踏み込んだことのない領域です。また、ある同じ人について話していても、議論するメンバーがイメージしている必要なスキルやケイパビリティが少しずつ違っていると感じることがあります。私はそこに行動データを活用できるのではないかと思っています。もう少し科学的にパフォーマンスと行動の間に根拠を求めていくことで、議論の説得力が変わってくると思います。

電機B社:能力の自己評価と他者評価にギャップがあった場合、特に、自分で過大評価してしまっている場合に、データで客観性を持って伝えられることは重要だと思います。あなたは今こういうレベルなので、ここを勉強してほしいとか、こういう経験を積みなさい、といった話は客観性を持って伝えるべきだと思います。

電機A社:採用や選抜で、今まで経験的に基準にしていたものが本当に正しいのかを確認する、あるいは、見逃していた人を見つける1つのツールとして、データの活用があるのかなと思います。例えば、退職しそうだとか、優秀だということは分析しなくてもわかると言われるかもしれませんが、M&Aやグローバル化したときに、全員のことをよく知っているわけではなくなるので、そうした時にデータ活用のニーズが高まってくると思います。

上司・部下の相性を見える化する

電機B社:私は上司・部下の組み合わせにデータが活用できると思います。その人は何も変わっていないのに、上司が替わると評価が変わることがありますよね。一方で、新しく1人入っただけでプロジェクトが活性化するということもあります。

電機A社:例えば、M&Aをして、バラバラな組織のコミュニケーションを重ねていくといった時に行動データを活用して可視化していくとか、そういう時も役に立つのではないかと思います。いろんな人が情報交換している組織の方がやっぱり変化が早いというのはあると思うので、組織文化を変えていく時に可視化というのは有効な手段だと思います。


働き方改革こそデータ活用すべき

IT:もう1つ、やらなければと思っているテーマは生産性、働き方です。例えば、「この残業ペースを続けていると辞めてしまう」という予測が入ってくると、現場はその対応に動くようになるのではないかと思います。実際に、勤怠データから退職予測が出て、この人は出社時間が遅くなってきたから注意しよう、といったことが技術的には可能になってきています。労働時間やハラスメントは可視化すれば予測できると思うので、このあたりに着手すると生産性が上がって、一番早くデータ活用の効果を実感できるのではないかと思っています。ぜひ、いろんなツールを使って実現したい領域です。

電機A社:生産性をどう見ていくかはとても難しいと思いますが、統一の指標で常にデータを蓄積しておいて、何かの施策を実行した時にそれがどう効いてくるのかを検証していくのではないでしょうか。人事はプロダクトアウトで、評価制度をどうしようとか採用をどうしようと考えがちです。生産性を高めるために何をすべきか、モチベーションを上げるのにどの施策がどう効いているか、と考えるようになっていけばいいと思っています。


これからの人事の役割とは

-最後に、データ活用によって人事の役割はどう変化していくと思いますか。

電機A社:弊社はこれまでグローバル化に際して、求心力を高めたグローバル統一の制度づくりを進めてきました。しかし、グローバル化の次は、行動データを活用して、個別の組織や個人の生産性をどう高めていくか、という遠心力を働かせていくのではないかと思っています。

化学:もっと個人に焦点を当ててデータをどう活用するのかというところに移行していくと思います。人事情報は、過度に人事だけが保有してきました。これからは、ビジネスサイドでデータを活用して、改善に向けたアドバイスをするのが人事の役割になっていくと思います。だから、今の立場から大きく転換して、コンピテンシーやパーソナリティといった人事データを、小さな現場の改善からでも活用しはじめるのが、今できる一歩だと思います。 ピープル・アナリティクスと言われると、雲の上のビッグデータを使わなければととらわれてしまいがちですが、基本的な人事データ1つ取っても、伝統的な日本の管理型のマネジメントからグローバル化にあわせて大きく活用の仕方が変わってきていて、今後は、個々の部署もしくは個人に焦点を当て、現場に根付いて人事データをどう活かせるのか、といったことをしっかりと考えるタイミングだと思います。



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