ピープルアナリティクスが創り出す
デジタル時代の人材マネジメント
ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

74％

従業員5,000人以上の企業では、74％で人材データ分析に関する何らかの取り組 みを既に予 定 ／ 実 施している

www.pwc.com/jp

はじめに

PwCコンサルティング合同会社
パートナー
組織人事・チェンジマネジメント

佐々木 亮輔守りの施策から攻めの改革へ
日本の労働慣習は大きな転換点を迎えています。
これからその潮流は私たちの働き方を大きく変えます。労働時間のの1年間は、さらに変革が大きく進み、将来のあり方を決める見直しはその序章にすぎません。本質的な働き方改革は、デマイルストーンになるでしょう。そのけん引役となっているのジタル技術が加速する中で、ヒューマンワークフォースが担うは、メガトレンドの一つでもある技術革新のスピードです。人

仕事が業界を超えて再定義されることです。過去の積み上げ材マネジメントの分野もその例外ではありません。テクノロの延長線上にその答えはなく、非連続的な未来志向で仕事をジーの活用を抜きに人材マネジメントの将来像が語れなくデザインし直す発想の転換が必要です。

なっているのです。

シンギュラリティの世界観のスピードに鑑みれば、一度定義しかもそのテクノロジ ーの 対 象 は、人 事システムだ けでされた仕事やスキルの賞味期限は今後ますます短くなり、すはありません。既存の枠を大きく超えて、Robotics Process

ぐに陳腐化します。つまり、これまでのように時間をかけた定Automation（RPA）の人事業務での活用をはじめ、
ピープル

性的な洞察だけでは時代の変化に追いつけません。仮説と検アナリティクス分野のスタートアップから、コミュニケーション

証のサイクルを素早く回して再定義を繰り返せるデータプラッ

ツールの多様化まで、選択肢の幅が急速に広がりつつあり トフォーム（テクノロジー）と洞察のインテリジェンス（アナリます。

ティクス）が必要なのです。

具体的にどのような変化が起きようとしているのでしょう

間違いなく言えるのは、ピープルアナリティクスを活用しなか。当社では、ワークフォースの価値観と働き方の変化に着目

いと、現場のステータスを体系的に把握して、将来起こり得るし、ミレニアル世代やダイバーシティ＆インクルージョン、未来変化をいち早く予見できなくなるということです。ただしもっとの働き方に関する調査レポートをマーケットに発信してまいり大切なのは、その洞察を基に、一歩先駆けてタイムリーな策ました。技術革新と人材の多様化はもはや不可避の与件となを施す重要な意思決定をできるかどうかです。

りつつあります。
組織にいま問われるのは、それらのリソースを最大活用

当社は昨年、経済産業省後援のHRテクノロジー大賞において、ピープルアナリティクス分野の表彰をいただきました。

するため、いかにヒューマンワークフォースとデジタルワーク

ProFuture様とともに、当領域のフロントランナーとして貢献フォースを共存させ、なおかつ、魅力あるエクスペリエンスをすべく活動の輪を広げております。
ピープルアナリティクスの通じてヒューマンワークフォースのポテンシャルを最大限に引活用度の経年変化を追う本調査レポートが、皆さまの意思決き出せるかです。

定の一助になれば幸いです。
最後になりますが、本調査にご協力いただきました関係者の皆さまに心より御礼申し上げます。

2

ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

ProFuture株式会社
代表取締役社長
HR総研 所長

寺澤 康介

ビジネスの総デジタル化時代、いかに勝てる組織と人をつくるのか
あらゆる産業のビジネス構造を、破壊的といえるほど根本

今回の調査結果をみると、前回に比べてさらに顕著になっ的かつスピーディに一変してしまうデジタル化の時代。
これまたのは、ピープルアナリティクスの領域で先進的な取り組みをでの経営の成功体験が役に立たなくなり、トライ＆エラーの行う企業群はさらに先に進み、そうでない企業との差が一層中で自社のビジネスの勝ちパターンを発見し、創り上げていく広がってきていることです。
この差は、ビジネスで勝てる組織とことが必要不可欠になっています。

人をつくる上で、この先ボディーブローのように効いてくること組織と人づくりも全く同様です。企業の中では比較的に保守的で、守りの意識が強かった人事部門が、これからは変化でしょう。
いまや、ピープルアナリティクスに取り組まないでいられるを先取りし、トライ＆エラーの中でビジネスで勝てる組織と人余地は全くないといえます。経営に貢献できる攻めの人事となをつくる法則を見いだしていかなければなりません。

るためにピープルアナリティクスにおいて何をなすべきか、本

これまでの日本企業の人事部門は、他社がやっているかど資料がそのことを真剣に考えるきっかけになれば幸いです。

うかの横並び意識で、自社の人事施策を検討してきた習性が強かったように思われます。
しかし今後は、他社が行っていないことを自ら挑戦して試していき、結果に対して柔軟に変更を加えていく姿勢が求められます。
そこで重要になってくるのは、ビジネスの成果と組織・人材データの関連性を検証する手法、すなわちピープルアナリティクスです。いかに人材データを活用し、ビジネスに勝てる組織と人づくりを促進できるか。人事部門がビジネスの成否を分けるキーとなる存在になってきているのです。
PwCコンサルティング合同会社が実施してきた「ピープルアナリティクスサーベイ（人材データの分析活用度調査）」に、ProFutureは一昨年より調査主体の一社として参加しています。昨年も調査した分析資料を、このたび皆さまにお届けすることができました。
ご協力いただきました企業の皆さまには、この場を借りて厚く御礼申し上げます。

ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント

3

目次

4

はじめに2調査概要－ピープルアナリティクスサーベイ2017

5

ピープルアナリティクスを取り巻く現況

6

本調査から分かる人材データ分析の活用実態と取り組み効果

8

ピープルアナリティクス取り組み最新事例

12

人材データ活用を進化させるために日本企業がすべきこと

13

おわりに

14

お問い合わせ先

15

ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

【調査概要－ピープルアナリティクスサーベイ2017】
PwCコンサルティング合同会社では、企業の人材データ分析の活用に関する成熟度や取り組みの現状、さらなる活用への課題を明らかにすることを目的とし、2015年より「人材データの分析活用度調査」を実施している。2017年は調査名称を「ピープルアナリティクスサーベイ2017（以下、本調査）」へ変更した上で、ProFuture株式会社と共同で実施し、さまざまな業種・規模の企業264社にご参加いただき、大規模な調査となった（調査期間：2017年5月～7月）。
ご回答企業内訳
業種

企業数

製造業（自動車・自動車部品）製造業（消費財）

従業員規模

企業数

8

25,000人以上

18

7

10,000人以上25,000人未満

15

製造業（医薬品・医療機器）

125,000人以上10,000人未満

10

製造業（化学）12

1,000人以上5,000人未満

64

製造業（その他）

59500人以上1,000人未満

建設・電力・ガス・水道・運輸

26500人未満商業（小売業・商社・卸売業）

34

非公開

金融・保険業7

通信・放送業

33
120
4
合計

264

4

サービス業（情報）46

サービス業（専門・公共機関・教育）

15

サービス業（その他）

24

その他

10
合計

264
ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント

5

ピープルアナリティクスを取り巻く現況
ピープルアナリティクスが注目される理由～「勘と経験に基づく人材マネジメントの限界」が到来～「ピープルアナリティクス」という言葉が、近年急速多様化が進む現在においては、各人が持つ価値観もに世間の関心を集め、一般的な概念として定着しつさまざまであるため、「勘と経験」による意思決定が難つある。人材データ分析活用に対する注目度は日々しくなってきており、事実やデータに基づいたマネジ高まるばかりであるが、こうしたトレンドの背景にあメントが求められているのである。

ると考えられているのが、日本企業が直面している人材マネジメントの意思決定に関する二つの変化である。

変化の二つ目は、意思決定に対する説明責任の高まりである。昨今、経営において説明責任を求める声が大きくなっており、社内の意思決定においても、変化の一つ目は、「従業員の多様化」と「勘と経験マーケティングなどの領域では、裏付けとなるデータに基づく意思決定の限界」である。
これまでの日本企とともに問題提起することや、成果を定量的に示す業では、相手が自分と同じ価値観を持っているということを求められるケースが多い。人事も例外ではな前提の下で、「勘と経験」に基づくマネジメントが行わく、これまでのように「人や組織の問題は数字では測れるケースが比較的多かったと考えられる。
しかしなれないもの」と定量的な議論を回避することは難しくがら、女性や高齢者の活用、ビジネスのグローバルなっているといえる。

化、さらにはミレニアル世代の台頭などにより人材のピープルアナリティクスで実現できること～多様性をカテゴライズし、人材マネジメントで起こることを予測する～
では、こうした変化に直面している人事部門に対る。
こうした手法を活用して蓄積されたデータを基にし、ピープルアナリティクスはどのように応えることが将来のリスクやキャリアの機会を予測したり、さまざできるのだろうか。データ分析手法にはさまざまなもまな特徴を持つ人材のグループを明らかにすることのが存在するが、人事領域における代表的なデータで問題の構造を可視化し、精度の高い施策を、根拠分析の内容は下表に記載するような、「何かを予測を持って、立案・実行することが可能になるのである。

する」、そして「似たもの同士で分類する」の二つにな
図1 : 代表的なピープルアナリティクスの分析内容
何かを予測する

分析例

分析方法

Aさんが退職する可能性は●●％

今年の採用者は▲▲タイプが■■％過去の統計から将来起こることをパターンに複雑に絡み合う複数の特徴をまとめて分類化当てはめ予測するする

決定木分析・回帰分析

クラスター分析

代表的な分析手法

6

似たもの同士で分類する

ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

広がりを見せるピープルアナリティクスの活用範囲～「経営視点」と「従業員視点」への拡大が進む～
人事領域におけるデータ解析手法を指す「ピープを期待されていることから、こうした事業上の戦略やルアナリティクス」を活用し、人材マネジメントの高度課題と密接に関連した分析へのチャレンジが進んで化を試みる企業が増えていると同時に、ピープルアナきているといえる。
また、社員間のコミュニケーションリティクスの活用範囲も拡大し始めている。
これまでネットワークを分析することで組織活性化・イノベーのピープルアナリティクスといえば、人材フロー上のションを促す要因を特定するなどの分析も注目を集

Inflow（採用）・Outflow（退職・代謝）に関するものめ始めており、今後も「経営視点の分析」への進化はが中心であったが、近年は、Internal flow（配置・育加速すると想定される。

成・評価など）の領域にかかわるテーマを対象とした分析を行う企業も多く現れ始め、ピープルアナリティ
クスの活用領域は採用から退職に至るまでの人材マネジメント全体に広がりつつある。

一方で「従業員視点の分析」という方向は、従業員の多様性に対する理解をデータの観点から促した
り、データに基づいて、さまざまな従業員の個性に応じたオーダーメードの人材マネジメント施策を狙うこ加えて、ピープルアナリティクスは上記のような人 とを指し示しているが、近年の深刻な人材不足と、人材マネジメントにかかわる活動に対応した「人事視材の多様化という二つの労働環境の変化をうけて、こ点の分析」にとどまらず、「 経営視点の分析」「 従業員 うした動きを取る企業が日本国内においても増えつ視点の分析」という二つの視点を加えて、その進化をつある。最近では、ワークスタイル情報を分析し、個々遂げている。の従業員に対して生産性向上に寄与する働き方を個「経営視点の分析」の代表的な例としては、最適人員数予測分析や、組織の業績や事業目標達成度のキードライバーを分析するような組織パフォーマン別にレコメンドする企業や、入社時情報からキャリアパスオプションを従業員に提示し、従業員のキャリア形成を支援する企業なども現れ始めている。

ス分析が挙げられる。近年、人事部門はますます経営や各事業部門のビジネスパートナーとしての役割
図2 : ピープルアナリティクスの活用範囲拡大イメージ

経営視点の分析

人事視点の分析

従業員視点の分析• 最適人員数予測分析• 組織パフォーマンス要因分析• 人的ネットワーク分析• エンゲージメントの業績インパクト分析

Inflow（採用）

Internal flow
（配置・育成・評価など）

Outflow（退職・代謝）• 採用候補者定着度分析• 採 用候補者将来パフォーマンス分析• 配置マッチング分析• ハイパフォーマー分析• MBOテキスト分析• 退職要因分析• 従業員別退職リスク分析• ワークスタイル分析• キャリア予測分析• 学習メニュー最適化分析（アダプティブラーニング）• 健康状態／健康リスク分析

ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント

7本調査から分かる人材データ分析の活用実態と取り組み効果
人材データ分析の関心度と活用状況～従業員5,000人以上の企業の約7割がピープルアナリティクスに対してアクションを取り始めている～
政府からも提唱されている第4次産業革命の号令はじめに、ピープルアナリティクスに関する日本企のもとで、ビジネス上のあらゆる領域でAIやビッグ業の「関心度」と「取り組み状況」を確認したい。本調

データ、RPAなどのさまざまなテクノロジーのもたら査によれば、日本企業の人材データ分析に対する関す可能性が注目されており、この流れは人事の領域心は高く、半数以上の企業が人材データ分析に強いにおいても例外ではない。一方で、PwCが、世界各国関心を示している。一方で、何らかの取り組みを実施のCEO1,344人に実施した「第17回世界CEO意識調済みの企業は20％程度にとどまっており、分析の実査」（ 2014年）では、「自社の各部門が世界的な変革施にあたっては障壁があると推察される。のトレンドに対してどの程度準備ができているか」という質問をしており、日本のCEO127人の回答を見ると、人事部門のスコアは最低水準となっている。それでは、日本企業における人材データ分析の活用実態と取り組み効果は現状どうなっているのだろうか。
本章では参加企業の回答からこのテーマを読み解いていく。

また、従業員規模別に見ると、従業員5,000人以上の企業では関心を持っている企業が79％（回答企業全体では52％）、取り組み実施済み・実施の予定がある企業が74％（回答企業全体では46％）と回答企業の中でも突出して高い数値となっている。
この結果から、大企業ほど人材データ分析への関心度が高く、かつ実際に取り組んでいる（または取り組む予定である）ことが分かる。

図3：日本企業における人材データ分析活用の現状
52％の企業が人材データ分析の活用に関心を示している一方、取り組みを始めている企業は20％である
人材データ分析の活用に関心あり

人材データ分析の活用に取り組み済み

52％

20 ％

図4：従業員規模別の人材データ分析活用の現状
大企業ほど人材データ分析への関心度が高く、また実際に活用している割合も高い
人材データ分析の活用に関心あり

8

人材データ分析の活用に取り組み済み／予定あり

回答企業全体大企業（従業員5,000人以上）

回答企業全体大企業（従業員5,000人以上）

52％

79 ％

46 ％

74 ％

ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

分析のレベルの二極化～企業間でのピープルアナリティクスの成熟度格差が広がる～
人材データ分析への関心度の高さに比して実際にまた、使用する分析ツールに目を移すと、先進企業取り組みを行っている企業はさほど多くないという傾 （本調査の「目的別の人材データ分析活用状況およ向に大きな変化はない一方で、既に取り組みに着手

び活用の可能性」において一領域でも「活用していしている企業では以前よりも高度な分析を行うよう る」を選択した企業）では統計・分析を行う際にエクになっていることが分かった。調査によると「統計手セルやアクセス以外を使用している割合が2016年法を用いて、要因／予測分析を実施」、つまり高度な度と比較して1.3倍になっている。さらにその「分析分析を行った企業の割合は前年の1.5倍に増加して手段」に目を移すと、先進企業はエクセルやアクセスおり、以前から分析に着手している企業と未着手であでは対応できない高度な分析を専門的な分析ツールる企業との間で取り組みの二極化が進んでいること （BIツールなど）を用いて行っていることが分かる。
が推察される。
図5：人材データ分析の活用に関する成熟度別の取り組み状況
人材データ分析に着手済みの企業は、高度な分析を試み始めており、未着手企業との差は一層拡大している
実施したことがある人材データ分析の内容

人材データ分析活用
成熟度モデル
レベル5
予測分析

9％
統計手法を用いて、要因／予測分析を実施（回帰分析を用いた退職率の予測など） 6％

レベル4
要因分析

市場水準とのベンチマーク比較を実施（報酬水準・従業員満足度以外の指標）

レベル3
ベンチマーク比較

2016年

14％
13％
37％

市場水準とのベンチマーク比較を実施（報酬水準・従業員満足度）

レベル2
経年比較

2017年

倍
1.5

40％
41％

特定指標の経年比較分析を実施（管理職比率など）

レベル1
単年集計

43％

0％

50％

図6：統計分析を行う際に使用しているツール
人材データ分析の先進的な企業は、専門的な分析ツールを活用し、より高度なデータ分析に着手している
統計分析を行う際にエクセル、アクセス以外を活用
先進企業（2016年）

55％

先進企業（2017年）

1.3倍

73％

ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント

9人材データ分析の活用のための社内体制～先進企業ではトライアル段階を脱して、ピープルアナリティクスの本格的な活用が始まりつつある～
人材データ分析を活用する上で認識している課題

また、人材データ分析の取り組みを継続的・安定も先進企業とその他の企業では違いがみられる。人的なものとするためには社内体制の整備が必要とな

材データ分析活用において強化すべき要素を尋ねる。先進企業においては人材データ分析の専門組織る質問に対して、対象企業の多くが分析前の基盤整を設置する動きが広がっており、その割合は2016年備に関する課題（システムの一元管理、データの整度と比較して2.2倍になっている。とはいえ、米国に目備）を挙げていた一方で、先進企業では分析実施にを移すと専門組織の設置割合は日本の先進企業の関する課題（ニーズや課題の把握、社内の意識改革、 1.4倍、拡充予定も含めると3.1倍となっており、両者投資対効果の明確化）を挙げる企業が増加傾向となっている。
ここから、人材データ分析を活用する先進企業はPOC *フェーズから本格導入・定着化フェーズへ移行しつつあると分かる。にはいまだ大きな差が存在している。
*P roof Of Conceptの略。新しいコンセプトの実現可能性を検証するための試行。

図7：人材データ分析活用において強化すべき要素
先進企業では、本格導入時に障壁となりやすいニーズ把握・社内意識改革などへの課題感が強まっている
回答企業全体

先進企業

人事情報システムの一元管理

75％
72％

87％
人事情報システムの一元管理
87％

人材データ項目の整備／標準化

73％
73％

人材データ項目の整備／標準
90％
91％

人事にかかわるニーズや課題の把握

72％
71％

人事にかかわるニーズや課題の把85％
78％
データ活用に向けた社内の意識改70％
61％
投資対効果の定義の明瞭
75％
64％
統計の専門的スキルを持っ人材の獲得、育55％
60％
専門的な統計分析ツールの導
52％
2017年
54％

データ活用に向けた社内の意識改革

54％
51％

投資対効果の定義の明瞭化

52％
52％

統計の専門的スキルを持った人材の獲得、育成
専門的な統計分析ツールの導入

42％
44％
36％
36％

2016年

図8：人材データ分析における社内体制先進企業であっても、専門組織の設置状況や設置／拡充の計画状況は米国企業と比較して遅れている
人材データ分析の専門組織を設置している
日本の先進企業（2016年）

13％

日本の先進企業（2017年）

2.2倍

28％

＜米国企業

日本の先進企業（2017年）

38％

28％

1.4倍

出典：PwC's Human Resources Technology Survey 201710 ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

専門組織を設置／拡充する予定あり
米国企業

＜86％

3.1倍

出典：Trends in People Analytics 2015（PwC米国）

人材データ分析による効果創出～先進企業はその他の企業と比較して、約2倍の確率で経営指標の改善に成功～
最後に人材データ分析によって創出される効果について確認したい。人材データ分析を行った後のアデータの整備を進めることが、効果創出に向けて一つの重要な要因となっていることが想定される。

クションを調査した結果、分析を行った企業の約7割が結果を社内で共有し、そのうち約8割の企業が施策の立案・実行まで行っている。実際に効果創出までできている企業はそのうちの半数以下（総回答企業数の約2割）にとどまるが、先進企業に絞れば全体の約4割の企業が効果を創出できていると回答している。
このことから、前述にもあるような、先進企業がまた、経営指標の改善状況を見ると、先進企業では従業員満足度、社員一人当たり売り上げ、退職率の改善、人事部門コストの改善、いずれも途上企業と比較して2倍近くの企業が改善したと回答しており、人材データ分析による効果創出は、経営指標の改善に対して一定の連動性があると推察できる。

実施している専門組織の設置などによる組織基盤や
図9：人材データ分析後に行ったアクションと効果創出状況
効果創出できている企業の割合は、全体では約20％にとどまる一方で、先進企業に限れば約40％にのぼる
人材データ分析後に行ったアクション

施策実行による効果創出

人材データ分析
結果の共有・報告

結果を基にした施策の立案・実行

施策実行による効果創出

回答企業全体

66％

76％

46％

23％

先進企業

＜39％

1.7倍

（総回答数の23％）

80社

121社

61社

80社

28社

61社

（該当設問の総回答数）

図10：経営指標の改善状況
先進企業は途上企業に比べて経営指標が改善しており、人材データ分析活用の一定の効果が推測される
過去3年間で従業員満足度が改善
途上企業

25％

＜1.7倍

途上企業

43％

21％

過去3年間で社員一人当たり売り上げが改善
途上企業

26％

＜1.9倍

過去3年間で退職率が改善

先進企業

先進企業

＜1.9倍

40％

過去3年間で人事部門コストが改善

先進企業

途上企業

50％

8％

先進企業

＜1.6倍

13％

ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント 11ピープルアナリティクス取り組み最新事例
本調査から分かった日本企業の人材データ分析活用の実態とその取り組み効果について見てきたが、多くの日本企業において、ピープルアナリティクスを推進する上で課題となることは、人材マネジメントに特化したデータサイエンティストの育成である。
ここでは既に取り組みを始めている2社の事例を紹介する。

情報・通信業A社
事業部門で活躍する人材の巻き込み、全社横断的な組織間連携やビジネスに寄り添った取り組みにより、ビジネス・現場ニーズに合致する付加価値を提供
情報・通信業A社では、人事部内に人材データの活情報を基にした意思決定がなされるようになった。
ま用・分析の専門組織として分析企画の部門を設立し、 た、人事部内で取り組みを完結させるのではなく、社ピープルアナリティクスの推進に向けて積極的に取内の他のアナリティクス組織との連携や事業部で実り組んでいる。

施しているKPI管理の概念を導入するなど、ビジネス人事の専門家だけでなく、事業部門で活躍している人材をピープルアナリティクスの推進役や分析担現場のニーズに対する感度を高め、受け入れやすくかつ意味のあるデータ分析・活用を実現している。

当者として据えることで、勘や経験に頼らない定量

社 内 の アナリティクス 組 織との密な連 携を通じ知 見やツールを共有
全社横断的アナリティクス組織
A事業部

B事業部

アナリティクス
組織

アナリティクス
組織人事部
分析企画部門事業部での厳格なKPI管理の仕組みを人事部にも導入することで、ブラックボックス化されていた人事活動を可視化

アナリティクス

データサイエン

組織とのティストの密な連携参入・融合

A社におけるHR内分析企画部門の成功要因
KPI管理

ビジネスにの概念を寄り添った導入

価値の出し方事 業 部 出 身 の デ ータサ イエン
ティストの加入により、取り組みの 説 得 力 や自 由 度 が 増 すとともに、人事の専門家との協業を実現• 現 場の負荷を最小限に抑えた
トライアルやデータ収集• ビ
 ジ ネス 現 場 に 対 す る提 供価値の明確化

化学業B社
グローバルワイドでのアナリティクス研修「HRアナリティクスアカデミー」により、HR人材のアナリティクス向上と意識改革を推進
欧州に本社を置く化学業界大手のB社では、2016開講されており、対面式のクラスルームトレーニング

年度より本社内に3人の専任人材によるピープルアや、ウェビナーなどを含めたブレンディッドラーニング

ナリティクス専門組織を設置し、グローバル全体の人により、全世界でのHR部門に所属する社員の約4分事に関するアナリティクスのスキル向上や意識改革の1に及ぶ約100人に対してトレーニングプログラムに向けて積極的な活動をしている。

を提供している。

2017年度より展開されているHRアナリティクス

本プログラムは、各地域からノミネートされた人材アカデミーでは、本社ピープルアナリティクス組織主が受講する仕組みを取っており、日本からも数人程導のもと、120日間にわたる期間の中で、13クラスが度が派遣されている。

12 ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

人材データ活用を進化させるために日本企業がすべきこと～ピープルアナリティクスを進化させる六つの変革～
本調査の結果にも表れているとおり、人材データ分析を活用している日本企業は、POCフェーズから定着化フェーズに進みつつあることが分かる。
しかしながら、企業における人材・組織マネジメントの活動の中に、データ活用による定量的な判断基準や予測モデル分析を根付かせ、人事機能の高度化を実現させるためには、乗り越えるべきハードルがいくつか存在する。
最後に、データ分析活用を進める上で必要となるプロセス別に、PwCが考えるピープルアナリティクスで効果を創出するための六つのポイントについて紹介する。

ピープルアナリティクス組織の構築

取り組むべき課題の見極め

ピープルアナリティクスに関しては、データ管理・分析・解釈の人材データ分析の活用範囲は拡大する一方で、社内のリソーそれぞれのプロセスにおいて、新たなナレッジが必要となる。

スには限りがある。
「まずはやってみる」という段階を過ぎた

恒常的にピープルアナリティクスを運営するためには、こうし企業が取り組むべきは、経営上の重要課題との関連性、そしてたナレッジを効率的に蓄積するための専門組織の確立が必実行可能な施策の導出見込みを踏まえた優先課題の見極め要不可欠となる。

である。

6.Transform

1.Define

現場に対するメリットの開示

評価や異動など、年数回程度

ピープルアナリティクスを社内に浸透させるためには、まず は 現 場にデ ータ分 析に対動的データ活用の推進

5.Implement

し関心を持たせることが重要であり、そのためにはデータ

6 processes
forPeople
Analytics

しか更 新されないデータではなく、ワークスタイルやパルス

2.Collect

サーベイなどの状態の変化が分かる動的データを活用する
ことで、頻度高くデータ分析サイクルを回せるため、高精度か分析結果が従業員に与えるメつ、タイムリーな分析が可能とリットなどを明確に説明するこなる。とが必要である。

4.Analyze3.Model

複数視点による分析結果の解釈

説明可能な分析モデルの構築

分析はあくまで手段であり、効果の創出が目的であるが、導分析結果の根拠が明確、かつ説明可能である分析モデルを出されたデータ分析結果一つをとっても、それを読み解く人活用することで、判断する人（人事など）・判断される人（社員により、その解釈は異なるケースがあるため、分析に際してや応募者など）双方の納得や理解を得ることができる。分析モ

は、特定の人材だけに頼らず有効な施策立案をするためにデルの確立に際しては、分析プロセスをブラックボックス化せは、さまざまな視点から結果を解釈することが重要となる。

ずに、そのプロセスを的確に理解することが説明力向上につながる。

ピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント 13

おわりに
本レポートでは、ピープルアナリティクスが注目を集める背景やその活用範囲が拡大していること、そして先進企業ではピープルアナリティクスが定常的な取り組みになりつつある現状を確認してきました。冒頭でも述べましたように、ピープルアナリ
ティクスに対する企業や世間の関心度は急速に高まっており、革新的な一部の企業だけが取り組むものであるという時代は終わりを迎えようとしています。調査結果にあったとおり、人材データ分析の活用が経営指標と関連性を持っていることを踏まえますと、むしろ企業が競争力を維持・向上するために必要不可欠な要素となる日も遠くないといえます。
PwCでは、ピープルアナリティクスの意義、そして人材データ分析活用が定着した社会のイメージを紹介するショートムービーを作成しました。ぜひご覧いただき、より理解を深めていただければ幸いです。
最後に改めて、本調査にご協力いただいた皆さまに心より御礼申し上げます。

人材フローの予測モデル構築を通じて人材への投資対効果の最大化を実現する事業のグローバル化や人材の流動化など企業を取り巻く環境変化が激しさを増す中で、「優秀な人材の獲得・維持」、「育成・配置を通じたパフォーマンスの最大化」を最適なコストで実現していくことは、企業が競争力を維持・向上するために必要不可欠な要素となっています。
「優秀な人材となる要素を持った応募者は誰か」、「今後1年間で退職しそうなのは誰か」、「パフォーマンス向上のために打つべき施策は何か」など、将来を見据えたこれらの問いに答え、より精度の高い施策を実行していくためには、人材にまつわるさまざまなデータを統計的な観点から多角的に解析し、策定された予測モデルに基づき人事施策を検討・実施することが求められるようになってきています。

https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/analytics/human-capital-analytics.html

14 ピープルアナリティクスサーベイ 2017調査結果

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丸の内パークビルディング
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組織人事・チェンジマネジメント

佐々木 亮輔

北崎 茂

パートナー
ryosuke.sasaki@pwc.com

ディレクターshigeru.kitazaki@pwc.com

執筆協力者
井上 卓也

土橋 隼人

東田 真樹

シニアマネージャー

マネージャー

マネージャー

岸井 隆一郎髙木 徹也

五十嵐 未来シニアアソシエイト

シニアアソシエイト

アソシエイト野上 大
アソシエイトピープルアナリティクスが創り出すデジタル時代の人材マネジメント 15

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PwC Japanグループは、日本におけるPwCグローバルネットワークのメンバーファームおよびそれらの関連会社（PwCあらた有限責任監査法人、PwC京都監査法人、PwCコンサルティング合同会社、PwCアドバイザリー合同会社、PwC税理士法人、PwC弁護士法人を含む）の総称です。各法人は独立して事業を行い、相互に連携をとりながら、監査およびアシュアランス、コンサルティング、ディールアドバイザリー、税務、法務のサービスをクライアントに提供しています。
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発刊年月： 2018年6月 管理番号： I201804-5©2018 PwC. All rights reserved.
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