人事データの可視化の重要性とは?人事データを可視化する方法を解説

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人事データの可視化に取り組む企業が増えていることをご存知ですか?

ミック研究所の独自調査によると、HRテックの市場規模は、2021年度に578億円で前年比130.2%で成長しています。2026年には年平均成長率31.5%で推移し、2,270億円に成長すると予測されています。HRテックで人事データを可視化すると、どのような効果が見込めるのでしょうか?

今回は、人事データの可視化の重要性を解説します。この記事を読めば、人事データを可視化する方法が分かるようになるはずです。ぜひ、参考にしてみてください。

人事データの可視化とは

人事データの可視化とは、社内に蓄積された人事データ(従業員情報・勤怠情報・従業員の能力や価値観、モチベーションなど)を収集・分析し、人事関連の問題を解決していくことをいいます。

経営資源である「人」に関わる全てのデータが対象となり、人事データを分析して改善していくための一歩目が「可視化」です。

人事関連の課題を解決していけば、採用コストの削減、離職の防止、生産性向上などができるとして、人事データの可視化が注目を浴びています。

(参考:『ellowfin 人事データの可視化で企業が変わる!実施のメリットや分析すべきデータを解説!』)

人事データを可視化する5つのメリット

Toy block steps, calculator and magnifier on many charts background.

人事データの可視化に取り組むと、次のようなメリットがあります。

採用プロセスを見直せる

人事データを可視化すれば、採用プロセスの見直しができます。

人材採用の担当者の経験や性格により、求人応募者の評価にバラつきが出てしまいます。この状況を改善しなければ、均質的で戦略的な採用は行えません。

このような問題を人事データの可視化で解決できます。人事データを可視化すれば、どのような特徴を持った人材が活躍していて、長く定着しているのかを把握できるようになります。

そのため、会社に貢献してくれる人材が見つけやすくなり、人材採用の精度を上げていけるのです。

従業員の離職を防止できる

人事データの可視化により、従業員の離職を防止できます。

なぜなら、人事データを分析すれば、従業員の離職の要因を知ることができるためです。会社のどこに不満があるのか仮説検証して改善していけば、従業員の定着率を上げていけます。

離職防止の仮説検証に必要なデータは、長く勤めている従業員にアンケートする方法や、離職前の1on1のミーティングで離職要因を聞き出す方法などがあります。

どのような要因で離職しているかを把握して改善していけば、従業員の定着率を上げていけるのです。

人材育成の効果を上げられる

人事データの可視化により、人材育成の効果を上げていけます。その理由は、各従業員のスキルや価値観、目標達成状況を把握すれば、各自の適正が具体的に分かるようになるためです。

従業員の適正や要望を叶えるための人材育成をすれば、同じ教育でも効果を上げていけます。そのため、従業員のスキルや価値観、目標達成状況などのデータを可視化しておく必要があるのです。

納得される人事評価が行える

人事データを可視化しておけば、人事評価で納得してもらいやすくなります。

その理由は、可視化したデータが人事評価の根拠となるためです。根拠を示さずに人事評価をすると、担当者の好みなどで評価していると不満をもたれやすいです。

このような問題も人事データを可視化して根拠を示すことで解決できます。

人事業務を効率化できる

人事データを可視化すると、人事業務を効率化できます。従業員データベースを構築しておけば、必要なタイミングで必要な情報を瞬時に取り出せて、判断できるようになります。

また、労働時間の管理や生産性向上への施策を行うことができるようになり、適切な人員配置ができるようになることもメリットです。

(参考:『ellowfin 人事データの可視化で企業が変わる!実施のメリットや分析すべきデータを解説!』)

人事データを可視化する方法

人事データを可視化するための手順は以下の通りです。

  • 課題を明確にする
  • 仮説を立てる
  • データ収集・分析をする
  • 仮説を検証する 

手順に沿って、人事データを可視化する方法をご紹介します。

課題を明確にする

最初に、人事業務の課題を明確にしてください。その理由は、課題は理想と現実の差を示しており、解決することで状況が改善されるためです。

具体的な例を説明すると、A社では採用人数の目標割れが起きていました。採用人数の目標を高く掲げていたため、目標達成できなかったのは必然ではあるのですが、理想に届いていませんでした。

目標の採用人数を獲得するために、改善すべきことを把握できていない状況が課題となりました。

仮説を立てる

次に、仮説を立てていきます。仮設とは、課題との因果関係があると考えられるものをいいます。課題の原因と考えられるものを抽出することで、仮説が立てられます。仮説立てはデータ分析を行い、現状を把握し、仮説の真偽性を確かめるために必要です。

A社は目標人数を採用できない悩みを抱えたときに、「魅力的な実績を掲載していない」「魅力的な労働環境を整備していない」など、求人媒体の見せ方に問題があると仮説立てをしました。

データ収集・分析

次に仮説検証をするために、データ収集していきます。その理由はデータ量が少ないと、精度が落ちてしまうためです。そのため、可視化のために必要なデータ収集をしていきましょう。

人事データの可視化に必要な基本指標は以下の通りです。

■人事部門が把握したい基本指標

離職率 一定期間に退職した従業員の割合

※企業評価を左右する指標を測定する

離職者1人当たりのコスト 離職者の採用・育成のコスト

※企業の損失額を把握する

平均在職時間 従業員の在職期間

※従業員の忠誠度を測定する

スキル保有率・保有人材数 特定のスキルを保有する人材の割合

※人材育成の効率化のために把握する

目標達成度 従業員の目標達成度

※人員配置のミスマッチを把握できる

単位産出あたり人件費 売上や製品生産量などの指標を基にした人件費
1人あたり産出量 従業員の産出量

※労働生産性を判断するために測定する

A社では、採用サイトのA/Bテストを実施して、運用データを蓄積しました。

仮説を検証する

データ分析をすれば、仮説が正しかったかどうかを検証できます。仮説の検証は、課題の原因と決めつけていたことが、正しかったのかを知るために行うものです。仮説を検証して、状況を改善していけば、課題を解決していきます。

A社では、データ分析の結果、採用サイトに「取引実績」「先輩インタビュー」「福利厚生」を具体的に記載することにし、応募者数が1.5倍アップしました。仮説検証の結果、採用が目標数値を達成できなかったのは、求人サイトの見せ方が問題だったのです。

課題を解決したことで、採用コストを削減することに成功しました。

補足:デジタルツールを活用しよう

人事データの可視化に取り組みたい場合は、デジタルツールを導入しましょう。50名以下の零細企業であれば、Excelでデータ収集・データ分析ができると思われがちです。

しかし、Excelでは高度な分析はできません。そのため、タレントマネジメントシステムなどマインドセット診断ツールを導入して、データの可視化に取り組みましょう。

参考:『FineReport 人事データ分析とは

まとめ

今回は人事データを可視化する方法をご紹介しました。人事データを可視化すれば、担当者の経験や勘に頼らない、人事評価や人材育成ができます。

さまざまな恩恵が受けられるため、HRテックを活用して、人事データの可視化に取り組む企業が増えてきています。

この記事では、具体的なやり方まで紹介したため、これを機会に人事データの可視化に取り組んでみてください。

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