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今、注目されるピープル・アナリティクスって何?

投稿日:2018年08月08日
「ピープル・アナリティクス」という技術が国内で大きな話題を集めています。以前から一部の専門分野で活用されてきましたが、ここ数年、幅広い業務分野に応用できると注目されるようになりました。そんな「ピープル・アナリティクス」について基礎知識から活用例まで掘り下げていきましょう。

ピープル・アナリティクスとは

ピープル・アナリティクスは別名「職場の人間科学」とも呼ばれ、最新のテクノロジーを用いて収集した社員の行動データを元に職場や業務内容の改善策を導き出す技術のこと。
開発部門など一部の分野ではこれまでも積極的に使われてきた技術ですが、この数年で欧米を中心に人事や労働管理など多くの分野に活用出来るとして改めて注目されているのです。

ピープル・アナリティクスでは、社員がカード型やデバイス型のウェアラブル端末を社員携帯し、その端末に記録されたデータから「この人はいつ(社内の)どこで休憩を取った」「誰と会話をしたか」などの情報が蓄積されていきます。

これらの行動データを分析した結果に基づいて社員が快適に過ごせる職場環境を作り上げるアイデアが得られます。オフィス内のデザインを少し変えるだけでも大きな効果が生まれるそう。ピープル・アナリティクスを導入することで、これまで社員への直接的なヒアリングや経験値に頼らざるをえなかった環境作りをデータ分析という客観的な基準に基づいて行えるようになるのです。

人事についても、適性検査の結果と行動データを組み合わせることで社員の強みを生かした部署への配置ができるように変化。適材適所の人事が可能になることで企業側の業務効率が向上し、社員は特性に合った部署で自分の持ち味を発揮できるようになります。

このように蓄積された社員たちのビッグデータを有効活用し、企業・社員双方にとってプラスになる最適な労働環境を作っていくことができるのです。

ここからは実際にピープル・アナリティクスを企業に導入した場合、今までの業務プロセスがどう変化するのかについて、いくつかのケースをピックアップしてご紹介します。

働く側・企業の両方がプラスになる働き方に

ピープル・アナリティクスが注目を浴びる大きな理由として、最適な職場環境を構築する近道をデータによって導き出せることが挙げられるでしょう。
先ほども少し触れようにピープル・アナリティクスを導入すれば「社員それぞれがどのようなタイミングで・どの場所で休憩を取っているか」「誰とどんな風に会話をしているか(会話の内容ではなく、声の大きさや高さなど)」のデータを抽出できるようになります。

それらのデータを分析すれば、社員が過ごしやすく働きやすい労働環境の管理が可能です。どのような勤務形態・時間にするか、休憩はどのように取るかといった企業の制度づくりにもヒントを与えてくれるでしょう。導線の確保がしやすいオフィス、チーム内のコミュニケーションが取りやすいオフィス…など「求めているオフィス環境」を作るアイデアもより簡単に導き出すことが可能です。働きやすい労働環境を作ることは仕事の効率を上げ、生産性アップにもつながります。

有効的かつ低リスクの人事ができる

ピープル・アナリティクスは人事の進め方も大きく変えるといわれています。これまでの人事は上司の評価と適性検査といった基準に頼りがちでした。しかし、ピープル・アナリティクスを導入すれば、その社員の会話データなどから個性を客観的に分析できるようになります。社員の強みが分かりやすくなることで、その人の強みを生かせる部署へと配置することが可能です。さらに、収集した社員のデータは常に蓄積と更新を続けているため、従来の適性検査やヒアリングに比べてリアルタイム性が高く、ずれの少ない人事評価をすることができます。

一時的なプロジェクトチームの編成などの際には「このような人材が欲しい」というデータを抽出して調べることで希望に合致する人材を簡単にピックアップすることも可能です。また、過去の社員(退職した人)のデータを分析することで、退職者の予想もできるようになるのだとか。

業務ごとに適した人材を集められるだけでなく、未来予測に基づいた人事が可能になるため、よりリスクを回避した人事が実現できるようになります。

データに基づいた採用に変化

データの分析が最も生かされると言われているのが、大勢の人に相対する必要がある採用部門です。これまで新しい人材を採用する際の判断は、どうしても面接官の判断やベテランの経験値に依存しなければなりませんでした。ピープル・アナリティクスはこれらの依存性を解消することができると期待されているのです。

企業で勤続年数の長い人(辞めずに長く働いている人)・有能な社員またはその逆の社員のデータを抽出して分析していけば、「自社はどんな人材を求めているのか」反対に「このような人材はNGだ」「過去どんな人を採用していたかの傾向」が目に見えてわかるようになります。これらの客観的基準を面接官の判断に加味すれば会社が求めている人材を採用しやすくなるというわけです。

ピープル・アナリティクスを上手に活かすためには

ここまでピープル・アナリティクス導入のメリットについてご紹介してきましたが、この最新技術を導入する上で気をつけるべきことがあります。それは、社員のプライバシーを守ること。
社員ひとりひとりの行動データを収集・蓄積するという作業に対して「ずっと管理されている気がして嫌だ」という感情を覚える人がいるかもしれません。収集したデータの活用法をしっかりと示した上で導入するなど、社員への説明は怠らないことが肝心です。あくまでも企業・労働環境を良くするためのデータであることを忘れないようにししましょう。

まとめ

まだ日本ではあまり馴染みのないピープル・アナリティクスですが、欧米ではすでに浸透している技術。一部の国内企業でもすでに実用化が進んでいます。今後の進化も期待されており、職場や働き方を変える客観的なヒントをくれる技術として、ますます注目されること間違いなしです。

この記事の情報は2018年08月08日のものです

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