人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

www.pwc.com/jp

目次

はじめに

4

ピープルアナリティクスサーベイ2020-2021 実施概要

6

2020-2021サーベイの主要なインサイト

8

1．データの多様化 ―可視化需要の増大―

10

2．ユーザーの広がり ―現場マネジメントへの情報提供の加速―

12

3．ツール活用の進展 ―多様なデータの可視化・高度な分析―

14

ピープルアナリティクスの経営効果をより高める4つのチャレンジ

16

1．人的資本に関する情報開示のトレンドへの適応

18

2．課題に応じた新規データの獲得

20

3．分析に不可欠な人材の調達

22

4．身近なリスクと必要とされるデータガバナンス

23

先進企業インタビュー

26

Sansan：データやファクトを大切にする社内カルチャー

27

NEC：エンゲージメント実現に向けたアナリティクスのあり方

28

おわりに

30

はじめに

PwCコンサルティング合同会社
組織人事・チェンジマネジメント
パートナー

北崎 茂

COVID-19の影響を受けて加速する
データドリブンHRへの期待と顕在化する課題

ここ数年で日本企業の人材マネジメントを取り巻く環境は大きく変化してきています。デジタルを基軸としたビジネスモ
デルへの転換や、異なる業態への参入などの加速によって、企業は事業構造の変革を迫られ、それに伴い必要とされる人材モデルも大きく変化しつつあります。また、社員や労働市場に目を向ければ、女性、シニア、外国籍などの従来の観点からの多様な人材活用が継続的に進められている一方で、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的流行を契機として、働き方やキャリアに対する志向性といった「個人の価値観」に対する多様性に対する配慮も求められるようになってきています。
こうした状況において、今後の企業に求められる人材マネ
ジメントは、必ずしも過去から継続していたモデルの延長線上にあるわけではなく、多くの「非連続性」に直面することが想定されます。企業が持続的に競争力を維持していくためには、人材の面においても、従来の「勘と経験」に依存するだけでなく、今起こっている事象を、さまざまなデータを活用し「客観視」した上で意思決定を行っていく「データドリブンHR」への転換が重要性を増してきているのです。

実際に、こうした課題認識は、日本国内の企業においても、ここ数年で大きく加速してきています。本サーベイでの調査結果からも、「人材データに対して高度な分析を実施」「多様なデータを活用している」のいずれか、もしくは両方に該当し、従来の人事データ分析の形態から転換を図ろうとしている企業は、2018年の31 ％から2020年には59 ％と、このわずか2年間で約2倍にも増加してきており、各企業の課題
認識の高さがうかがわれます。さらに2020年初頭以降は、
COVID-19の影響を受けてリモートワークが加速し、従業員の働き方やエンゲージメントの状態が見えにくくなったこと
で、データを活用して現状を捉えていかなくてはならないという意識が拡大していると考えられ、今後も企業の課題認
識のさらなる高まりが想定されます。

4

ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

しかしながら、人事的な領域においてデータを用いて「客観視」をするということに対しては、人事部門、さらには実際に部下をマネジメントする現場部門でも不慣れな部分があります。PwCが行った第25回世界CEO調査においても、人事部門がさらされているリスクへの対応能力として「データを活用した意思決定」がトップとなっており、この課題を解決した姿としての「データドリブンHR」が、経営層からも期待される重要な要素になってきています。

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報告書）は、データドリブンHRを目指すにあたり必要不可欠な基盤となる「ピープルアナリティクス」について、日本企業の現状や課題を明らかにするために2015年より開始したものです。「ピープルアナリティクス」はここ数年で日本国内でも多くの事例が登場し、各企業の中で徐々に浸透しつつありますが、一方で実際にそれを担う「人材の育成」「基盤となるシステムインフラの構築」「人事としての役割/体制」「情報管理に対するガバナンス」など、さまざまな実務的な課題に直面する企業が増えてきているのも実情です。

本レポートでは、2020年12月～ 2021年2月に実施した最新のピープルアナリティクスサーベイの結果とともに、こうした企業の課題に関する最新動向や先進企業の解決例等を紹介し、日本企業におけるデータドリブンHRの実現を後押しする羅針盤となることを目指しています。本調査内容が、各企業の持続的な成長を実現していくための一助となれば幸いです。また最後になりますが、本調査にご協力いただきました関係者の皆様に心より御礼申し上げます。

ProFuture株式会社
代表取締役社長
HR総研 所長

寺澤 康介

人的資本経営におけるピープルデータ活用とアナリティクスの重要性は増すばかり

PwCコンサルティング合同会社と共同で毎年実施している
ピープルアナリティクスサーベイ2020-2021を、今年も皆様にお届けすることができました。本調査にご協力いただきました企業の皆様には、この場を借りて厚く御礼申し上げます。

昨今、「人的資本経営」に関する記事や講演をさまざまなところで目にします。人的資本経営とは、人材を資源ではな
く資本と見なし、適切な投資をすることでその価値を最大限引き出すことであり、企業価値を持続的に高めていく経営の在り方を指し示します。2020年9月に経済産業省が「持続的な企業価値の向上と人的資本に関する研究会 報告書 ～人材版伊藤レポート～」（座長：一橋大学 CFO教育研究センター長 伊藤邦雄氏）を発表しましたが、その後この潮流は急速に広がっているようです。

とはいえ、欧米先進企業に比べると、日本企業のピープ
ルアナリティクスの取り組みのスピード感はまだまだのようです。言うまでもなく、ビジネスの成果と組織・人材データの関連性を検証し、ビジネスに勝てる組織と人づくりを促進することができるのはまさに人事部門であり、人的資本経営を具現化するためのキーとなる存在です。本調査レポートが、こうした取り組みを進めようとする企業の人事部門にとってお役に立てば幸いです。

この報告書の中で重要視されていることの一つは、HRテクノロジーの活用などによって「人」に関するあらゆるデー
タを収集し、その状態を可視化することであり、まさにピー
プルアナリティクスそのものが、人的資本経営において必要不可欠とされていると言えるでしょう。

今回の調査レポートを見ると、日本企業での人材データ
分析の取り組みはここ5年ほどで大手企業を中心に広がってきており、分析手法の高度化、活用データの多様化が進んでいることが分かります。また、多様なデータを活用した高度な分析を実施しているピープルアナリティクスの先進企業
群では、人事部や経営層によるデータ活用に加えて、現場主導でのデータ活用が進んでいることも調査結果に示されています。私は、このデータ活用の民主化がピープルアナ
リティクスを、より効果的に経営成果へとつなげるキーファ
クターだと考えており、そうした動きが進んでいることを喜ばしく思います。

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

5ピープルアナリティクスサーベイ

2020-2021 実施概要

人材データの分析関心度、活用状況を調査

ピープルアナリティクスサーベイ＊1はPwCコンサルティング
合同会社（以降、PwCコンサルティング）が2015年に開始し、ProFuture株式会社が2017年より共同調査主体として加わり、2020年で第6回を迎えた。

本サーベイは日本で事業を行う内資および外資企業が人
材データの分析にどの程度関心を持ち、どう活用し、どのような課題に取り組んでいるのかを明らかにすることを目的とし、2020年12月～2021年2月に専用ウェブサイトを通してアンケート形式で実施した。

サーベイ協力企業属性（従業員規模）

500人未満サーベイ協力企業属性（業種）

従業員規模

企業数

85

500人以上1,000人未満

26

1,000人以上5,000人未満

36

5,000人以上10,000人未満

16

10,000人以上25,000人未満

15

25,000人以上

無回答

18
計

6
202

業種

企業数

製造業（自動車・自動車部品）13

製造業（消費財）8

製造業（医薬品・医療機器）

11

製造業（その他）

36

出版業

1

製造業（化学）6

建設業

6

商業（小売業）

12

運輸業

2

商業（商社、卸売業）

14

金融・保険業4

通信・放送業

2

サービス業（宿泊・飲食）

3

サービス業（情報）33

サービス業（その他）

32

サービス業（専門・公共機関・教育）
その他

16

計

＊1 本サーベイは「人材データの分析活用調査」として2015年に開始し、2017年以降「ピープルアナリティクスサーベイ」に名称変更した。

6

ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

3
202人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

72020-2021サーベイの主要なインサイト
多様なデータ活用×高度な分析を行う先進企業の台頭

今回PwCコンサルティングでは、人材データ分析における各企業の成熟度や抱える課題を可視化するため、「データ分析の高度化」と「活用データの多様性」という2つの軸に基づいて企業を4つにグルーピングし、各企業の状況を整理した。「データ分析の高度化」の軸は人材データ活用の成熟度を示し、データからより多くの示唆を得られるレベルの高い分析を行っているかどうかを表している。「活用デー
タの多様性」の軸は従来型の人事基幹システムのデータだ
けでなく、昨今、利用可能になっているワークスタイルデー
タなど新たなデータを活用している度合いを示す。ピープル

アナリティクスの先進性を測る際に、分析の深さだけでなく多様なデータを意思決定に活用できるかが一層重要になると考え、本レポートで各企業の成熟度を分析する主軸としている。

本レポートでは、図表1のA群のように、両軸の達成度合いが高い企業を「先進企業」と呼称している。先進企業の割合の経年変化を見ると2018年は2%、2019年で10%、
そして2020年は25%と増加しており、ピープルアナリティク
スの実施ステージが次の段階に遷移し始めたことが読み取れる。以降に記載するサーベイ結果では、先進企業とサーベイ回答企業全体とを比較しながら考察を行う。

図表1：人材データ分析における成熟度の経年変化（2018-2020年、PwCコンサルティングの4カテゴリモデルに基づく）

データ分析の高度化

A群

B群

データ分析の
先進企業

D群

C群

高度な分析を実施

多様なデータを活用

活用データの多様化

2018 年

24%2%2019 年

25%

10%
17%

5%
69%

2020 年

15%

16%
56%

41%

19%

図表1：「Q：貴社において、人材データ分析を行うにあたり、どのようなデータを活用しているかお答えください。（複数選択可）」という設問への回答にて「パルスサーベイ」「健康関連情報」「ストレスチェック情報」「SNSに関連する情報」のいずれか1つ以上を回答した企業を「多様なデータ活用企業」としている。また「Q：貴社において、これまで実施したことがある人材データ分析の内容について、下記よりお答えください。（複数選択可）」という設問への回答にて「人材マネジメントに関する特定の指標について、多変量解析などの統計手法を用いて、要因分析や予測分析を実施」と回答した企業を「高度な分析実施企業」としている。両定義に当てはまる企業を先進企業として集計した。（全企業：2018年 n=312、2019年 n=236、2020年 n=202）

8

ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

先進企業に見られる主要な傾向

1． 活用データの多様化と新規収集が進む

先進企業の定義の一つに含めているとおり、PwCコンサ
ルティングではこれから活用データのさらなる多様化が進むと考えている。本サーベイの結果からは、多様なデータを活用する企業が全体の44%と活用データの多様化傾向が確認されており、リモートワークなどの働き方変化による影響が考えられる。
また、先進企業はストレス情報やパルスサーベイといった
個人性や動的性が高い情報を多くの企業が収集・活用していた。いずれも従来の人事オペレーション上では必須でな
かったデータだが、従業員の多様化する価値観や日々のモ
チベーション変化をタイムリーに把握するニーズが高まった結果だと推察される。

2． 人事や経営層に続き、現場ユーザーへのデータ活用が広がる

全体の約80%の企業において本社人事がデータ活用を担っていた。さらに、経営層や部門人事、事業所人事のデー
タ活用も全体の約40%の企業で進んでおり、人材マネジメ
ント状況把握のニーズがこれらの層では大きいと言える。

今後、より望まれるのは現場（マネージャー、社員本人）主導のデータ活用である。現場層でのデータ活用に取り組
む企業の割合は先進企業においても6%と、企業側の期待ほどは広がっておらず、これらの層に分析ツールを導入する
上でさまざまな課題が生じていることが推察される。

3． BI※ツール、専門分析ツールなどの利用は今後も増加見込み※BI:Business intelligence

利用ツールに着目すると、現在最も利用されているのは
表計算ソフトやDB管理ソフトなどの汎用ツールだが、今後はBIツールをはじめとした他ツールとの使い分けが進むと考えられる。

先進企業ではBIツールの利用率が33% （回答企業全体
では19%）と、各種ツールをより広く活用していた。ツール
利用層の広がりも踏まえると、データを分かりやすく可視化する需要が高まっているためと想定される。また、要因や予測といった高度な分析を支える専門的な統計分析ツールの利用も予想されるため、今以上に利用ツールと利用層の拡大が見込まれる。

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

91.データの多様化 ―可視化需要の増大―
パルスサーベイなど多様なデータの分析活用

本レポートでは、「データ分析に利用しているデータの種類」として調査した16種類のデータの利用状況のうち、「パルスサーベイ」「健康関連情報」「ストレスチェック情報」「SNSに関連する情報」のいずれか1つ以上を活用していると回答
した企業を、新しいデータを積極的に活用している企業とみなして「多様なデータ活用企業」とした。

図表2はその割合を2018年から2020年にかけて経年比較したものである。2018年の8%から2020年の44%へと大幅に増加しており、全体的に見ても利用データの多様化が広がったと言える。

図表2：多様なデータ活用企業の割合（2018-2020年）

経年変化

60%

約
で
2年

40%

加
増
に
倍
5.5

44%

26%
20%

8%
2018

2019

2020

パルスサーベイ0%

図表3：多様なデータ活用企業の割合（回答企業全体と先進企業の比較）

ストレスチェック
情報

多様なデータ活用企業の割合︵ ︶%80%

先進企業はその定義の中に「多様なデータの活用」を含めていることもあり、これらのデータ活用率が全体的に高い。特に回答企業全体と比較して大きな差があるのは従業員意識調査とストレスチェック情報であり、先進企業での利用率に絞ると約70～80%と極めて高い結果となる（図表3）。これは企業全体の約2倍にあたる。これ以外にもパルスサーベイの利用率が57%（回答企業全体の約3倍）、ワークスタイル情報は16%（回
答企業全体の約2倍）と、先進企業はこれまでの人事オペレー
ション上では必須でなかったデータを利用していることが分かる。

従業員意識調査100%

中でも、従業員意識調査とストレスチェック情報は、2019年と比較して利用率が10%以上高まっていた。これはリモー
トワークが広まる中、社員の意識や健康状況をデータで把握するニーズが高まっていることが背景にあると推察される。

回答企業全体

先進企業

41%

80%

35%

18%

ワークスタイル情報8%

約 1.9 倍約 2.1 倍

約 3.2 倍約 2.0 倍

73%

57%

16%

図表2：
「Q：貴社において、人材データ分析を行うにあたり、どのようなデータを活用しているかお答えください。
（複数選択可）」という設問への回答にて「パルスサーベイ」「健康関連情報」「ストレスチェック情報」「SNSに関連する情報」のいずれか1つ以上を回答した企業の割合を集計した。なお、有効な回答が得られなかった5社はグラフから除外した。
（全企業：2018年 n=312、2019年 n=236、2020年 n=197）
図表3：「Q：貴社において、人材データ分析を行うにあたり、どのようなデータを活用しているかお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。なお、有効な回答が得られなかった5社はグラフから除外した。（全企業：n=197、先進企業：n=51）

10 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

従業員の働き方や状態の可視化の需要が高まる

パルスサーベイワークスタイル
情報

事業環境やワークスタイルの変化に伴ってさまざまな課
題が発生するため、新たな人事課題の解決を目的とした新規データの取得と活用が先進企業をはじめとして広まっていると言えるだろう。このような、目的に応じて柔軟にデータを取得し活用する姿勢が、先進企業の一要素として求められる。

ストレスチェック
情報

また、多様なデータ活用企業が増加するもう1つの背景として、社員のエンゲージメントへの注目も考えられる。昨今は社員のエンゲージメント向上を重視する傾向が高まってきており、そのための施策策定に向けて社員の状況を可視化すべく、多様なデータが収集され始めていると推察できる。

従業員意識調査

多様なデータを活用する企業が増えている背景の一つにはCOVID-19やオリンピック期間中の出勤者数削減などに起因するリモートワークの広まりがあると考えられる。出社率80%以上の企業と20%以下の企業でデータ活用割合を比較すると、出社率20%以下の企業ではパルスサーベイのデータ活用率が約4.0倍となった（図表4）。従来のオフィス勤務では、従業員のモチベーションや働き方など社員の状
態を上司が直接把握することができた。一方、在宅勤務やフレックス制など多様な働き方の浸透により、社員の状態が見えにくい中でのマネジメントを余儀なくされたことで、パルスサーベイやワークスタイル情報など鮮度の高い社員データを取 得し始 めたと考えられる。 多 様で柔 軟 な 働き方 は
COVID-19による一過性のものではなく、新しいハイブリッ
ドワークの在り方を考える議論が増えていることも踏まえると、従業員のモチベーションや働き方をこれまでよりも短いサイクルで可視化し把握したいと考える企業は、引き続き増加していくと推測される。

図表4：多様なデータ活用企業の割合（出社率80%以上の企業と出社率20%以下の企業の比較）
出社率 80% 以上

出社率 20% 以下

30%

46%

32%

6%

6%

約 1.5 倍

約 1.2 倍約 4.0 倍

約 1.3 倍

39%

24%

8%

図表4：「Q：貴社において、人材データ分析を行うにあたり、どのようなデータを活用しているかお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。また、「Q：貴社におけるリモートワー
クの実施状況について、現在の全社出社率に最も近いものをお答えください。
」の設問において、80%または100%と回答した企業を出社率80%以上として、0%または20%と回答した企業を出社率20%以下として集計した。（出社率80%以上の企業数：n=65、出社率20%以下の企業数：n=69）

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

112.ユーザーの広がり ―現場マネジメントへの情報提供の加速―
先進企業に留まらず経営層や人事において人材データの活用が進む

図表5左に示すとおり、回答企業全体で人材データ分析ツー
ルの主な利用層は本社人事となった。次点として経営層、部
門人事・事業所人事の順に利用率が高く、その数値は40%近くになっており、全体で見ても経営層や人事において積極的なデータ活用がなされている企業は多いといえる。

これと比較すると、先進企業も利用層の傾向は類似しているが、回答企業全体と比較したとき、各層の利用率がより高くなっていることが特徴である。まず、本社人事の利用率は90%とほぼ必須レベルである。さらに、経営層や部門人事・
事業所人事の利用率も50%を超えている。

経営層や人事のデータ利用率が高い理由として考えられるのは人材マネジメント状況の把握ニーズの高まりである。従業員のエンゲージメントや社内ダイバーシティ向上の動きが強まっていること、また現場主導の自律的な人材マネジメントが加速しつつあることから、経営層などは状況把握により重きを置いていると推察される。

図表5：人材データ分析ツールの利用範囲および人材データ分析結果の共有を希望するユーザー
人材データ分析ツールの利用範囲■回答企業全体 ■先進企業

37%

経営層

78%

従業員本人

部門人事・
事業所人事

36%

53%

22%

マネージャー

9%

従業員本人

14%
20%

92%

63%

76%

46%

59%

51%

マネージャー

35%

0%

84%

本社人事

90%

部門人事・
事業所人事

■回答企業全体 ■先進企業

経営層

59%

本社人事

人材データ分析結果の共有を希望するユーザー

40%

60%

80%

100%

0%

69%

25%

35%
20%

40%

60%

80%

100%

図表5左：
「Q：ご回答いただいたツール（ソフト／アプリケーション／サービス等）の利用範囲についてお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。本設問では「Q：貴社で人材データ分析を行う際に使用しているツール（ソフト／アプリケーション／サービス等）
についてお答えください。（複数選択可）」の回答ツールが対象となる。なお、有効な回答が得られなかった9社はグラフから除外した。
（全体：n=193、先進企業：n=51）
図表5右：「Q：今後、どのようなユーザーに人材データ分析の結果を提供したいかお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。
（全体：n=202、先進企業：n=51）

12 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

現場主導のデータ活用を高めたい意向あり

一方で、今回のサーベイ結果からはデータの現場活用の意
向が高いことも見て取れる。
「人材データをより活用してほしいユーザー」として半分以上の企業がマネージャーを、30%近くの企業が社員本人を挙げているものの（図表5右）、実際の利用範囲の回答結果は、それぞれ約20%、10%以下に留まっている（図表5左）。また、今後強化すべき要素としても半分以上の企業が「現場主導の人材データ活用」を挙げている
ものの、すでに強化に取り組んでいる企業の割合は10%にも満たない（図表6）。

このようなギャップが生じる背景としては、データの読み取
りやツール活用における現場層のリテラシー不足、マネージャーが誤った判断を行うリスク、ツールの定着に時間を要す
るといった課題が生じているのではないかと考えられる。
実際にデータ活用範囲が広がると、データアクセス権の管理やバイアスを排除した意思決定など、データガバナンス上の課題も生じやすくなる。これらの課題を予測し、対応策を検討することも必要となる。

図表6：すでに強化に取り組んでいる、または今後強化していきたい要素として「現場主導の人材データ活用」を取り上げた企業の割合
すでに強化に取り組んでいる

今後強化していきたい■回答企業全体 ■先進企業■回答企業全体 ■先進企業

3%

54%

6%
0%

76%
20%

40%

60%

80%

100%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

図表6：「Q：今後、貴社における人材データ分析の活用を想定する場合、強化すべきと考える要素についてお答えください。
」の集計
結果を示す。（全体：n=202、先進企業：n=51）

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

13

3.ツール活用の進展 ―多様なデータの可視化・高度な分析―
BIツールなどによる可視化と分析への期待

HRテックが発展する中、現在利用可能なツールは従来使われてきた表計算ソフトだけに留まらない。回答企業全体におけるツールの活用状況と将来の活用希望を比べると、現在広く使われている表計算ソフト・DB管理ソフトは将来の活用希望度合いが相対的に縮小し、BIツール、専門的な統計分析ツール、採用や配置などの人材マネジメント領域に特化した分析ツール（以下、領域特化ツール）の順に、現在の活用度に対して今後の活用希望がより大きい結果となった（図表7）。

にデータの分かりやすさが重要視される中では、ビジュアラ
イゼーションが行いやすいBIツールに強みがある。このように、ツールの利用背景が変化する中で、表計算ソフトは簡易
計算や図表作成に継続利用されつつも、多様なデータの可視化や高度な分析ではBIツールや専門的な統計分析ツール、
領域特化ツールがさらに使われるようになると考えられる。

その背景には、データの多様化とユーザーの広がりがあると想定される。例えば、データセットが多岐にわたるなど、多様なデータを統合して分析する場合は、表計算ソフトではデータ処理が煩雑化する懸念があるため、BIツールによる処理の方が有用である。また、利用ユーザーが広がると同時

先進企業のデータを見ても概ね似た傾向である（図表8）。
より詳細に見ると、表計算ソフト・DB管理ソフトは将来の活用希望度合いが22%と回答企業全体よりも小さい。また、それ以外の各種ツールについては現在の活用率および将来の活用率いずれも回答企業全体より高いことから、先進企業のデータ活用においてこれらのツール需要が高く、他企業に比べても導入が進んでいると考えられる。特にBIツールや領域特化ツールはすでに30%以上の企業で利用されている。活用希望度合いとのギャップが小さいことからも、必要な層へツールが浸透していると想定される。

図表7：人材分析を行う際に活用している、または将来活用を希望するツール（回答企業全体）
100%
80%

■現在活用しているツール■将来活用を希望するツール

78%

60%
40%

26%

20%

35%
19%

15%

17%
6%

6%

11%

21%

特にない／
いずれも使っていない

3%

データ処理
ツール

専門的な
統計分析ツール

BI

23%

採用︑配置等の特定の領域に特化したツール︵データ視覚化︶
ツール

D
B

36%

人事基幹システムに付随しているツール

表計算・
管理ソフト

0%

30%

図7：「Q：貴社で人材データ分析を行う際に使用しているツール（ソフト／アプリケーション／サービス等）についてお答えください。
（複数選択可）」および「Q：貴社で人材データ分析を行う際に今後注力して使用したいと考えているツール（ソフト／アプリケーション／
サービス等）をお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。なお、有効な回答が得られなかった1社はグラフから除外した。
（全体：n=201）

14 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

先進企業における専門的な統計分析ツールの需要増加

先進企業においてこれから利用増加が見込まれるツールとして、専門的な統計分析ツールがある。先進企業における利用率と利用希望との間にあるギャップが特に大きいた
め、今後導入が積極的に進められると推測される（図表8）。

サーベイの結果を踏まえると、まずは基本的な分析や視覚化に役立つBIツールを取り入れ、それらの利用が定着してから、より専門的な分析を目指して専用ツール導入が始まるのではないだろうか。実際にBIツールで高度な分析まで実施することは難しいため、より高度なデータを見たいという需要には専門的な統計分析ツールで応える必要がある。
今後こういったツールの活用が促進されれば、今以上に分析が高度化する可能性も見込まれる。

図表8：人材分析を行う際に活用している、または将来活用を希望するツール（先進企業）
100%
80%

■現在活用しているツール■将来活用を希望するツール

86%

60%
43% 43%

40%

33%

14%

12% 10%

0%

8%

特にない／
いずれも使っていない

データ処理
ツール

専門的な
統計分析ツール

B
I

採用︑配置等の特定の領域に特化したツール︵データ視覚化︶ツール

人事基幹システムに付随しているツール

表計算・
管理ソフト

D
B

35%

33% 33%

22%

20%
0%

47%

図8：「Q：貴社で人材データ分析を行う際に使用しているツール（ソフト／アプリケーション／サービス等）についてお答えください。
（複数選択可）」および「Q：貴社で人材データ分析を行う際に今後注力して使用したいと考えているツール（ソフト／アプリケーション／
サービス等）をお答えください。（複数選択可）」の集計結果を示す。（先進企業：n=51）

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

15

ピープルアナリティクスの経営効果をより高める4つのチャレンジ

経営環境が変化し続ける中で人事部が組織面・人材面で経営をリードするには、環境変化を予測して適応することが求められる。ピープルアナリティクスの活用によって意思決定や人事施策の精度、効用を高められれば、経営により良いインパクトを与えられる。

しかし、ピープルアナリティクスの実施自体が目的化してしまうと効果は得られにくい。手元のデータをやみくもに分析して時間を浪費してしまった経験は多いのではないだろうか。

また、ピープルアナリティクス自体を取り巻く状況が変化しているにもかかわらず従来のやり方を繰り返していると、得られる効果も限られてしまう。人事の手が届く範囲のデー
タだけを使っていたり、現場のニーズに気づかず人事目線の分析に留まっていたりはしないだろうか。
このような失敗に陥らないために、活用背景や主体ユー
ザーを踏まえて達成したい目的を考え、それに基づき分析
対象やプロセスをデザインすること⸺Purpose Drivenであること⸺が不可欠である。これはピープルアナリティク
スを経営に活かすための必須要件になる。

今後の環境変化を踏まえると、ピープルアナリティクスをより活用するためにはPurpose Drivenであることに加え、以下の4つのチャレンジにも対応すべきと考えられる。以降のページでは各チャレンジの詳細についてPwCコンサルティ
ングの提言を述べる。

16 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

1． 人的資本に関する情報開示のトレンドへの適応

グローバルでは投資家や社員などのステークホルダーに対する情報開示の要望が高まっている。これは企業にとって大きな課題となるため、意識すべきポイントについて考察する。

2． 課題に応じた新規データの獲得

目的や分析の利用ユーザーに基づき、利用データとその収集プロセスを定義する必要がある。ここでは、その重要性と社員に対するメリットや透明性について考察する。

3． 分析に不可欠な人材の調達

経営判断を支える分析を安定的に実現するには、分析ス
キルなどを有する人材の確保も重要である。ここでは必要な人材像と調達手段について考察する。

4． 身近なリスクと必要とされるデータガバナンス

利用データの多様化やユーザーの広がりという潮流を踏
まえると、リスクやそれを防ぐためのデータガバナンスの把握がより重要となる。ここでは、ガバナンスリスクやその対策を考察する。

図表9：さらなるピープルアナリティクスの活用に向けた課題と今後必要となるチャレンジ
課題

今後必要となるチャレンジ

投資家などのステークホルダーが企業の人的資本を重要視しているため、開示の需要がグローバルレベルで高まっている

人的資本に関する情報開示のトレンドへの適応・開示すべき情報の定義
・データ収集基盤の整備
・グローバルレベルの人事ガバナンス構築

データを利用するユーザーや収集できるデータが増加する中、明確な課題に応じた取り組みが必要になっている

課題に応じた新規データの獲得
・人事部以外のデータ利用者が持つ課題の把握
・課題の背景にある要素の棚卸し

データ分析需要が高まる一方、実際の分析サイクルを回せる人材が不足している

分析に不可欠な人材の調達・分析時に必要なスキルの把握
・スキル別の調達プランおよび育成プランの作成

データ利活用が進み、社員の同意なしでのデータ活用、バイアスの発生、
個人情報保護の不徹底などのリスクが高まる

身近なリスクと必要とされるデータガバナンス
・データ利活用時のリスクと経営に対する影響の把握
・リスク回避に向けて取り得るアクションの把握と実施

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

17

1.人的資本に関する情報開示のトレンドへの適応
人的資本に関する情報開示の需要の高まり

昨今、企業の労働力や社員の持つ技能・能力、さらにはそれを取り巻く組織・職場環境を含めて、いわゆる人的資本が企業価値の源泉であるとして、投資家から注目を集めている。2020年には、米国証券取引委員会（SEC）の改
正規則により人的資本に関する情報開示に関する一文が追加され、ISO30414 （人歴資本に関する情報開示のガイドライン）では、「コンプライアンスと倫理」
「コスト」
「ダイバー
シティ」「リーダーシップ」「組織文化」を含む11領域49項目が示された。このような規制当局や国際基準制定の動き
から、投資家の判断材料となる人的資本に関する情報開示の需要が高まっている。

人的資本に関する情報開示の実現においては、各拠点から正確なデータを取得・分析し、適切な施策を選択・実行・
モニタリングすることが必要である。これはピープルアナリ
ティクスの根本を支える要素であり、人的資本に関する情報開示への対応は、ピープルアナリティクスの基盤固めにも通じると言える。

では、具体的にどのような点を意識すべきだろうか。まず自社に対して、投資家などのステークホルダーがどのような事項を重視しているのか把握する必要がある。自社の人材戦略に基づき、人的資本に関わる国内外の動向や国際基準（GRIやISO30414など）、コーポレートガバナンス・コードなどに照らし合わせた指標整理、および人的資本に関する

18 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

情報開示に先進的な企業をベンチマークとした調査を経て、自社の人的資本に関するデータを定義することがポイントとなる。続いて、情報開示はハイレベルな記載に留めることな
く、開示項目に対する実現性の検討とともに、開示の方向性を定めることが推奨される。このようにして得た指標を自社の人材戦略や各ステークホルダーへのメッセージへ盛り込み、ストーリーとともに発信することが望まれる。

さらには、人的資本に関する情報開示への経営者のコミッ
トメントに対しても要求が高まる中、適切な運営を推進していくためにも、基盤となるデータとともに、単なるデータマ
ネジメントに留まらないガバナンス強化が不可欠となる。

開示指標の基となるデータ整備

指標が定まれば、その導出に必要なデータも定まる。指標の開示は継続的に行われるため、想定される課題は、国内外の拠点に分散しているデータの効率的な収集と管理方法である。

データ取得に関しては、事前にデータ収集方法と管理体制、および必要なデータの収集と分析が速やかに行える統合的なデータ管理環境の構築が望まれる。そのため、人事関連データを統合し、一元管理が可能なデータレイクに代表されるデータ管理プラットフォームの構築と整備は、より優先度を増す。

グローバルレベルのガバナンス強化

グローバルで高まる人的資本に関する情報開示のトレンドに対応するためには、さまざまなピープルデータを対象としたガバナンスも、グローバルレベルで整備する必要がある。
人的資本情報の開示とともに、人事施策のグループ横断での展開やデータ管理プラットフォームの整備をタイムリーに実現できる、海外拠点も含めたグループ全体での人事ガバ
ナンスの構築が求められる。グループ全体に対する人事機能におけるガバナンスの確立と、人事機能ガバナンスを支える組織構造、レポートライン、権限整理などの人事組織の体制確立が必要不可欠となる。
人的資本に対して適切なガバナンスが機能してこそ、より高い信頼性とリスクの低減を図ることが可能になり、企業価値の向上を支える礎となり得る。

図表10：人的資本に関する情報開示に関わる
ステークホルダー
規制当局／国際機関・NGO

投資家

報告書等の対外提示資料

検討の視点①インベスターズルール②人的資本に関する情報開示の国内外動向③ベンチマーク企業の開示状況④開示内容のフィージビリティ（ガバナンス含む）

競合他社

自社

顧客

ビジネスパートナー／サプライヤー

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

192.課題に応じた新規データの獲得
利用者が抱える課題の明確化

ピープルアナリティクスと一口に言っても、分析結果の利
用者はさまざまである。社内だけでなく、人的資本に関する情報開示のように投資家などの社外ステークホルダーも利用者となる。

利用者によって解決すべき課題や利用目的が異なるため、必要なデータや収集プロセスも利用者に合わせて定義しなければならない。人に関わるデータの収集と管理は人事部が主となることが多いため、各利用者の課題を人事部で把握し、適切なデータやプロセスの定義へつなげることが重要だ。

課題解決のキーポイントとなる要素の探索

利用者の課題を把握した後、実際にデータを定義する際には、求めたい課題がどういった要素から成り立っているかを棚卸しすることが有効だ。人に関する課題は多種多様な要素が背景にあるため、要素の棚卸しによって収集すべき
データがより精緻化される。

例として、経営企画部門の帰属意識向上のためエンプロ
イーエクスペリエンス（以下、EX）改善を目指すケースを考える（図表11）。EX改善を成り立たせる要素は多岐にわたる。図表11の右にあるとおり、報酬、
ワークライフバランス、
業務環境などを含むいくつもの要素からEXは成り立っている。そのため、やみくもにデータを集めるのではなく、自社従業員がEXの裏にあるどの要素に価値を感じているか仮説を立て、従業員にとってメリットのある要素にフォーカスする必要がある。

20 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

現状にとらわれない新規データの獲得

利用者が抱える課題の構成要素を解明し、仮説を立てながら収集すべきデータを定義していくと、時には現時点で手元にないデータも必要となり得る。先の例であれば、EX改善のために「コラボレーション」に注目した分析を行う場合が挙げられる。コラボレーションの量や範囲を把握するためにコミュニケーションデータ（メール、チャットなどのデータ）を利用したいが、これらのデータを収集していないといったケースである。このような場合も現状にとらわれず、むしろデータを新規に獲得する姿勢が求められる。

データを新規に作り出す別の事例としては、営業担当者の行動情報と業績との関係性分析も挙げられる。オンライ
ンでの営業活動が活発化すると、分析に活用可能なデータは従来より増加する。例えば、業務ソフトウェアのワークロ
グデータ（オンラインミーティングの回数・時間など）から、
プレゼンテーション時の音声データ、さらに、アプローチしている顧客とのネットワーキングデータ（顧客の傾向を示す
データ）などは収集・活用できていない企業が多数だろう。
人事部に求められているのは、事業部門の目的把握と課題の明確化、そして必要なデータを協働して収集し、その分析からインサイトを得ることである。

必要と思われるデータを絞り込み、その中にこれまで取得していないデータがあれば収集手段を考えるというプロセスを進め、社員に対するデータ活用の透明性を確保すること
で、ピープルアナリティクスは強力な目的達成の手段となる。

図表11：課題の明確化から新規データの獲得までの流れ（エンプロイーエクスペリエンス改善の例）…

①課題の明確化
エンプロイーエクスペリエンスの改善を課題と設定

業務との関係性

アイデア

インパクト

…

②キーポイントの探索
同僚とのコラボレーションが最も強く影響を与えていると推測
同僚

挑戦意欲

…

③新規データの獲得
コラボレーション量などを把握するため、コミュニケーションデータ（メール、チャット）の収集プロセスを検討
マネジメントスタイル…

マネジメント設備

執務場所に起因する体験

業務の有意義さ

コラボレーション

アクセシビリティ

執務環境
給与

エンプロイー
エクスペリエンス

企業文化に起因する体験

制度

組織に起因する体験

…

給与…

ワークライフバランス…

企業構成

アクセシビリティ

…

キャリア
…

使いやすさ
…

…

環境への配慮

社内プロセス

テクノロジーに起因する体験

利便性

…

利用設備

…

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

213.分析に不可欠な人材の調達分析サイクルを回すために必要な素養

人事部内外双方からの人材調達

ピープルアナリティクスの実施ステップとして、課題や仮説
調達面で見ると、データサイエンスのスキルを持つ人材はの構築、データとその収集プロセスの定義、実際の分析から、 人事部外からの調達が比較的容易である。あらゆる事業で最終的には関係者への説明までが存在する。では、これら データが重要視される中、事業部内にデータサイエンティスのステップから成る分析サイクルを回すためにどのような人 トがいる企業も増加傾向にある。こういった人事部以外の事材が必要だろうか。PwCコンサルティングでは、ピープルア
業部や部署からの調達も視野に入れることで、ピープルアナ
ナリティクスに必要なスキルを「データサイエンスのスキル」 リティクス実施の第一歩を踏み出しやすくなるだろう。
と「人事バックグラウンドから得られるスキル」の2つに大分
一方、人事業務の知識を持った人材は、人事部内からのしている。
調達（内製化）がほぼ必須である。なぜなら、その会社独1つ目のデータサイエンスのスキルは、主にデータ化力と 自の事業や組織風土にも精通していなければ、筋の良い仮説構築や分析結果の解釈が行えないためである。また、人分析手段選択力に分けられる。これらのスキルを持つ人材
事の全体像を見通す素養を持ち、さらには、データサイエンは利用すべきデータを見いだし、適した分析を選択できるた
ティストが導出した分析結果を正しく読み解くためのデータリ
め、実際の分析作業には必須である。
テラシーもなければならない。どのスキルも一朝一夕で伸
2つ目の人事バックグラウンドから得られるスキルとは、人びるものではないため、このような人材は年数をかけて中事課題や仮説を設定する力と、それを解釈・説明する力で長期的に育成することが望ましい。
ある。人事課題に対して、科学的なアプローチによって解決するスキルを示す。こういったスキルは、分析サイクルの序盤から終盤までを遂行する際に必要となる。
これらのスキルの習得には中長期的な時間を要するため、関わる人材皆がスキルを全て兼ね備えることは困難である。
だからこそ、チーム内でこれらの能力を組織化して持つことが重要となる。

図表12：ピープルアナリティクスに必要なスキルと調達手段
データサイエンスの
スキル

データ化力
（変数設定力）

課題設定力
（仮説力）

人事バックグラウンドから得られるスキルピープル
アナリティクスに必要なスキル社外採用も可能だが、開始初期・過渡期などは他部署・事業部からの内部調達も検討

22 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

分析手段
選択力

解釈／
説明力

人事企画経験をはじめ、自社の人事業務を幅広く経験させる中で中長期的に育成

4.身近なリスクと必要とされるデータガバナンス
データ利活用の進歩とその影響

人事分析に活用される情報は近年多様化し、これまで分析データとして扱われなかった個人のコミュニケーションや健康に関するセンシティブなデータも対象となっている。これらのデータは、対象者がそのデータを提供する際にデータが人事分析に活用されることを認識していなかったり、分析担当者自身も気づかぬうちに、本来想定されていない方法
で情報やデータを使用していたりする可能性もある。

データ利活用に潜む3つのリスク

左記の進歩を背景に、利活用の主体であるHRデータ分
析担当者が陥りやすい3つのリスクと、各リスク発生時の経営に対する影響を、以下のとおり想定する（図表13）。

1． 同意されていない方法でのデータ利用

データの細分化が進んだことで活用データは多様化し、分析担当者はデータ分析を行う際にさまざまなデータを主観的に組み合わせ、分析するための母集団をこれまでより多様に形成することができるようになり、結果として、踏み込んだデータ分析を行うことが可能となった。

従来は紙で管理されてきた個人の人事情報が、データベース化されて所定のプラットフォームなどで管理されるようにな
り、情報へのアクセシビリティは急速に向上している。多くの人がこれまでよりも容易に人事情報に触れられるようになった。

AIなどを用いた効率的かつスピーディーなデータ分析が浸透しつつあるが、データのブラックボックス化などを避ける観点から、人がデータ分析に関与し、データ構成や結果に対して責任を持つ必要性は引き続き存在している。

企業が取得する個人情報の活用方法は、個人情報に関する同意書などにおいてあらかじめ定義・限定されているが、同意内容に関するデータ利用者の認識不足や、同意内容の陳腐化により、データ対象者に同意されていない方法でデータを利用される恐れがある。

2． バイアスによる分析結果の不当性分析を実施する前の対象データ抽出において、担当者の先入観や思い込みなどにより、本来無作為であるはずのデー
タ内容に偏りが生じている場合、無意識のうちに正当・公平でない分析結果を導く可能性がある（例：HRデータ分析
担当者が男性であるため、データ収集において男性にとって有利となる情報に無意識に着目してしまい、意図せず男性優位の分析結果となる）。

3． データのアクセス権管理や秘匿性担保の不足

個人情報格納先へのアクセスを可能とする社員の選定や、アクセス後の情報閲覧制限の設定が適切でないために、本来個人情報を閲覧すべきでない社員に情報が開示されたり、個人情報の具体内容が拡散する可能性がある。

図表13：各リスク発生時の経営に対する影響
データ利活用に潜む3つのリスク

企業ブランディングの低下

同意されていない方法でのデータ利用

経営に対する影響

従業員エンゲージ
メントの低下

コストの増加

法令違反による罰則

企業に対する
不信感の醸成バイアスによる分析結果の不当性
データのアクセス権管理や秘匿性担保の不足

重要な意思決定の
誤誘導

意思決定の根拠となるデータの相違訴訟に関する報道

損害賠償の発生人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

23個人情報関連データのガバナンスに対する取り組み状況

各リスクの回避に向けた企業の取り組み状況は十分とは言えない。当サーベイにおける個人情報関連データのセキュ
リティ、ガバナンスの取り組み状況に関する4項目のうち、3
項目については実施できていると回答した企業は、半数を下回った（図表14）。

個人情報の取り扱いに関する責任者がポジションとして明示されていない場合、有事の際の迅速なレポートやリカバ
リー対応に支障を来す可能性がある。また、個人情報の取り扱いに関して第三者視点でコントロールし、チェックする
仕組みが存在しなければ、対象者から同意を得ている本来の方法によらないデータ利活用につながる可能性がある。
さらに、個人情報の項目ごとにセキュリティレベルと取り扱い方が定義されていなければ、不用意な個人情報の拡散につながりかねない。

図表14：個人情報関連データのセキュリティ、ガバナンスの取り組み状況
個人情報の取り扱いに関する責任者が、ポジションとして明示されている（Data Protection Officer など）

個人情報の取り扱いに関し、人事部門以外のセクションで第三者視点でコントロール／
チェックする仕組みが存在する

個人情報の項目ごとにセキュリティレベルと取り扱い方が定義されている
個人情報の取り扱いプロセスは、最新の法令に遵守する形で適切にアップデートされている
0%

47%

39%

14%

15%

47%

21%

20%

12%
40%

17%

25%

17%

60%
20%

21%

60%

20%
80%

16%

8%
100%

■実施できている ■今後、実施する予定がある ■どちらともいえない ■実施できていない

図表14：「Q：貴社における、個人情報に関するデータの取り扱い状況についてお答えください」の集計結果を示す。（全体：n=202）

24 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

データガバナンスの構築に向けて企業全体としてデータガバナンスを推進するためには、「ポ
リシー・体制」「運営・実務」「教育・意識づけ」の観点で複合的に施策を展開する必要がある。
ポリシー・体制

社員が持つべき行動様式・マインドや、有事の際の取るべき初動とレポートラインを、あらかじめ企業全体の共通認識として定義するための規程、管理体制およびインフラ等の整備は、企業におけるデータガバナンス推進のよりどころとして欠かせない。

運営・実務

データ対象者（社員）がデータ活用の用途に納得感を抱き、企業の個人データ利活用に透明性を与える観点から、利活用に関するデータ対象者との事前同意取得やデータ対象者への要求に応じた説明は、企業として対応する義務がある。
教育・意識づけ

生産性や業務スピードを強く意識するあまり、ガバナンス
に対する社員の意識が希薄化しないよう、持つべき行動様式
やマインドを定期的に想起させる施策の実施が肝要である。

図表15：データガバナンス構築に向けて企業の取るべきアクションリスト
アクションに対応するリスク

企業の取るべきアクション【リスク1】
同意されていない方法でのデータ利用【リスク3】【リスク2】
バイアスによる
データの分析結果の不当性 アクセス権管理や秘匿性担保の不足

ポリシー・体制

データガバナンス戦略の策定

社内情報保護規程・ガイドラインの整備
安全管理体制の整備

データ保護に関する技術・社内インフラの整備

運営・実務

データの用途・開示に関する必要に応じた説明

データ収集・利用の目的説明と同意取得

教育・意識づけ

データの利用・処理に関する記録の実施

データガバナンスの重要性に関するトップダウンメッセージの発信

データガバナンスをテーマとした従業員教育の実施
データガバナンスに関する意識調査の実施

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

25

先進企業インタビュー
ここまで、サーベイから読み取れる先進企業の特徴や、ピープルアナリティクスを実施する上で今後取り組むべき点を述べてきた。本章では企業における実際の具体事例を紹介するため、以下の2社にインタビューを実施した。

業界や取り組み内容は各社さまざまだが、いずれの企業も先進企業（多様なデータを活用し、高度な分析を実施する企業）に分類されている。先取的かつ実践的なピープルアナリティクスの取り組み内容について理解する助けになるだろう。

Sansan株式会社

分析の中で多種多様なデータを活用していることから、実際に活用したデータや施策へのつながりを共有いただいた。
人財獲得面では、これまでの取り組み、今後の人財に求める素養などを伺った。加えて、データに基づく意思決定を加速させる会社のカルチャーについても触れている。
日本電気株式会社（NEC）

さまざまな部署でピープルアナリティクスが実施されてきた背景から、目的に立ち返ることや全社で指針を統一することの意義を共有いただいた。さらに、データ分析後を見据えた際に重要となるデータガバナンスやアクション面での課題にも言及している。

各社のインタビューページの右上には、これまでのページで記載した各トピックとインタビュー内容の関連性を示すアイコンを表示している。インタビュー内容と関連性が強いトピックは、アイコンをオレンジ色で示した。

データの
多様性

ユーザーの
広がり

ツール活用の進展

26 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

人的資本開示のトレンドへの適応

課題に応じた新規データの獲得

分析に不可欠な
人材の調達

身近なリスクと必要とされる
データガバナンス

Sansan

データやファクトを大切にする社内カルチャー
Sansan株式会社からピープルアナリティクスの取り組みについてご紹介いただきました。

人事部 副部長 兼 Employee Successグループ
マネジャー 平山 鋼之介 氏（写真左）人事部 戦略人事グループ 兼 Employee Successグループ
マネジャー 田中 洋一 氏（写真右）

多様なデータを探索的に分析

データ分析を行うためには、良質なデータが収集され、整備されている状態であることが大前提となります。その点、Sansanの人事部では、異なるデータソースの中から「エンゲージメント向上」に寄与するであろうデータ群を、アジャ
イル型で何度も仮説に基づいて選定し、検証することで、利用可能なデータの収集と整備を行っています。

Sansanでは、合計30種類のデータソース（基本情報、
エンゲージメントサーベイ、勤怠情報、性格診断結果など）のデータを掛け合わせて探索的なデータ分析を行っています。また、パンデミックによりリモートワーク中心の働き方にシフトした際には、出社率や在宅率がエンゲージメントに影響することや、�Know Me※ � の制度活用がエンゲージメン
トの向上につながるという仮説を立てました。結果を見ながら、パラメーターを都度修正し分析を繰り返すことで、エンジニア社員は在宅率が高くてもエンゲージメントが低下しな
いこと、Know Meを3回以上活用することで、コロナ禍で低下したエンゲージメントを取り戻せることを特定しました。
結果を受け、すぐにKnow Meの利用促進に向けたコミュニ
ケーション施策に打ち出すことで、分析結果を日々の小さな改善につなげていっています。
※Know Meとは、他部門に所属する社員同士の飲み会（オンライン開催を含む）に、飲食費を補助する制度。普段交流の少ない
メンバー同士が理解を深めることにより、業務の効率化と生産性の向上につなげることを目的としている。ネーミングの由来は、「私（Me）を知ってもらう（Know）」と「飲み」から。

人財獲得に向けた議論

ピープルアナリティクスの活動を推進する上で、多くの企業が適切なケイパビリティを保有する人材の獲得に苦戦しています。Sansanではデータ分析ができるサイエンティストのアサインを内部で行いつつ、外部からも人材調達を行うこと
で、ピープルアナリティクスチームの強化につなげています。
一方、ピープルアナリティクスでの成果創出が安定すれば、人材の中長期的な内部育成も視野に入れています。

そのような人材の外部調達は非常に難しく、人事部内での発掘や育成が求められるポイントと言えるでしょう。

上記以外にも、仮説構築のベースとなる「組織の仕組みに関する知識」、ステークホルダーへの説明に不可欠な「分析内容を端的かつ簡潔に説明する力」、そして、バイアスや
ミスリードによるリスク回避につながる「データや統計に対するリテラシー」など、幅広い素養も重要だと考えられます。

ピープルアナリティクスの活動を加速させるカルチャー

多様なデータの取り扱いや、人財獲得、体制構築は、ピー
プルアナリティクスを通じた業務改善やデータに基づいた意
思決定における、先進的な取り組みの事例です。しかし、こうした活動をさらに加速させるのは、人事領域におけるデー
タやファクトを大切にするSansan独自のカルチャーの影響もあると考えられます。

従来、人事領域は「勘」や長年のデータの蓄積に基づく「経験」によって意思決定を行ってきました。しかし、現在のSansan人事部では、他の経営課題と同等のスピード感をもって意思決定を行うために、仮説をデータによって裏付けることを重要視しています。そのため、新たな人事施策を導入する際は、明確なデータを根拠として、説明責任を果たすことが求められます。このような普段からの意識づけがカ
ルチャーへつながり、ピープルアナリティクスを組織に根づ
かせ、事業成長や業務改善に向けたデータ活用の取り組みを加速させる土台となっているのでしょう。

事業成長を支える分析の実現に向けてエンゲージメントに寄与するであろうデータを新規に作り出すことで、Sansanが目指すピープルアナリティクスの実現を目指しています。そのために常に心がけているのは、デー
タ分析はあくまでも手法の一つであり、事業成長や業務の課題解決という目的を達成するための活動であることを忘れてはいけないということです。分析結果を事業にフィードバッ
クして成長につなげるサイクルを当たり前にしたいという意
識が、Sansanの人事施策の根底にあります。

チームの立ち上げ時には、研究開発部門のデータサイエ
ンティストの協力を得て、仮説検証のためにデータ分析に取り組み、一定の成果が生まれました。しかし、人事業務に一方、どのデータが結果につながるかは、分析してみなおける、より筋の良い仮説構築を行うには、データサイエン
いと分からないという点も忘れてはいけません。無駄だと思
ティストのスキルのみならず、人事業務や自社事業に加え、 うことに対しても、まずは仮説に基づいて、探索的に分析す人材の特徴を熟知した「勘と経験がある」社員も必須です。 る意識を持ち続けることも大事だと考えています。
人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

27

NEC

エンゲージメント実現に向けたアナリティクスのあり方
日本電気株式会社（NEC）からピープルアナリティクスの取り組
みについてご紹介いただきました。
人事総務部 ピープルサクセスグループ
HRアナリティクスプロフェッショナル 中村 亮一 氏

ピープルアナリティクスを実施する目的

NECでは従来、採用、働き方、エンゲージメントなど人材領域に関する分析が、さまざまな部署で多数同時並行で実施されていました。ピープルアナリティクスがトレンドとなる中、それぞれの部署ごとに分析が行われることで、分析自体が目的化してしまう、分析にかかる工数や人材の分散が起きてしまう、といった危機感がありました。

まずは大前提として、「なぜピープルアナリティクスを実施するのか」を会社の共通の目的として整理する必要があると考えました。

そこで改めて、NECとしてピープルアナリティクスを実施する方針を「社員のエンゲージメントを高めるため」と定義し直しました。NECでは社員のエンゲージメントを非常に重要な指標と位置づけており、2025年までの中期経営計画にも、エンゲージメントに関する目標を明記し、社員エンゲー
ジメントスコアをグローバルで上位25パーセンタイルまで引き上げるといった挑戦的な目標を掲げています。

目的に立ち返ったことにより、社内で人事関連の分析設計の軸が明確になると同時に、分散していた分析プロジェク
トのつながりも体系的に整理されつつあります。

アナリティクスに関する全社統一的な指針の重要さ

先にも述べたように、NECでは人事領域だけでも多数の分析を実施しています。例えば、グローバルのサーベイ会社
によるエンゲージメント分析や、NEC独自に実施しているパルスサーベイによる分析などです。数多くの分析を同時並行的に進めているわけですが、一方で、データの集め方や持ち方、分析ツールや分析手法などは統一されておらず、例
えば、分析データやサーベイごとに使用している組織コードが異なる、といったことも起こっています。その結果、データクレンジングや分析の工数の重複などといった無駄も発生しますし、複数のサーベイの相関性を調べることも困難になっています。そのため、全社統一的な分析作法の確立が急務と考えます。人事以外の部署が持つデータの分析結果との相関性を見るためには、データの持ち方や分析ツールの統一が必要だという課題意識を持ち、目下取り組んでいるところです。

28 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

高度な分析のためにクリアすべきガバナンスの課題

データの持ち方や分析手法の統一に加え、分析を実施した
後段のプロセスを見据えて、データの取り扱いについての法的要件を満たすデータガバナンス戦略も重要と考えています。

例えば、実施したサーベイの結果を、他のアンケートや社内のデータと比較したり、相関関係を見たりする場合、サーベイを実施する時点で結果の開示範囲などテータの使用目
的や提供先について、社員から同意を取得しておく必要があります。

あらかじめどのような分析を実施することになるのか、どういった先にデータを提供する可能性が生じそうか、そのためにはどのような項目に関する同意が必要なのかをデータごとに洗い出し、整理し、データガバナンス上問題ない状態を戦略的に作っていくことが、効率の良い分析の大前提となります。

分析の一歩先を見据えた戦略をNECが重要視しているもう1つの課題は、「データ分析の結果を渡して終わり」とならないようにすることです。サーベイを実施し、分析結果を出したところで、結果を渡された側がそれを最大限に活用できなければ、意味のある分析だったとは言えません。ピープルアナリティクスを実施する場合
は、分析の結果により改善点を明確にし、アクションプラン
とセットで結果を提供することが前提となるため、サーベイや分析を企画する段階で、アクションプランまで仮説として設計する必要があります。今後は、採用・育成・労務分析
そして評価といった各人事領域に、このようなデータの特定からアクションプランの策定までできる、分析の企画人材を育成・獲得していくことを視野に入れています。

人材データ活用の最前線―先進企業の最新動向―

29

おわりに
PwCコンサルティングでは、国内におけるピープルアナリ
ティクスの取り組み状況を追い続けて、2021年で7年目となる。各企業は当初、「ピープルアナリティクスとは何か」といった認知から始まり、PoC （Proof of Concept：概念実証）
による実用性を検討する段階を経て、本格的な人事機能の高度化に向けてピープルアナリティクスを組み入れようと画策している。

今回のサーベイ結果でも述べているとおり、データの多様化とユーザーの広がりが進むにつれて、
ピープルアナリティ
クスが経営および人事に与える貢献領域も同様に広がりつつある。ただし、ピープルアナリティクスはあくまで手段の一つであり、 本 来 の 役 割 を果 たすた め に は、 目 的 志 向（Purpose Driven）でデザインすることが最も重要だと言える。データ分析から導き出されたインサイトは課題解決や施策立案に向けたインプットとして必要となるものであり、目的が明確でなければ適切なインサイトを導き出すことはできない。また、高度な分析、多様なデータの活用など、先進

30 ピープルアナリティクスサーベイ 2020-2021

企業ではまさにデータ利活用が活発に行われていると言えるが、それ自体が目標に置き換わってしまうと、データや分析ツールなどに振り回されてしまうリスクが生じる。

ピープルアナリティクスは、今後も活用が広がる分野であり、各種人事機能の進化と高度化において、その役割がさらに認知され、多くの貢献をもたらすものと想定される。われわれにはまだ見えていないピープルアナリティクスの将来像もあるだろう。本格的な取り組みの必要性とともに、デー
タマネジメント、ガバナンス、HRDX、組織体制など、検討
すべき課題も積み残されている。
本レポートは、ピープルアナリティクスの活用動向を継続
的に追う中で見えてきた、企業が抱える課題感や取り組み
動向、およびそこから得られた示唆を提供している。企業がピープルアナリティクスに取り組む上での一助となることを願っている。

お問い合わせ先PwC Japanグループ

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PwCコンサルティング合同会社
組織人事・チェンジマネジメント
北崎 茂
パートナー
執筆協力者

名取 淳
マネージャー

齋藤 冠郎
シニアマネージャー

岩井 佑介
マネージャー

小野 すみれシニアアソシエイト

PwCコンサルティング合同会社 ピープルアナリティクス

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

www.pwc.com/jp
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ドバイザリー株式会社、PwCコンサルティング株式会社、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っています。
複雑化・多様化する企業の経営課題に対し、PwC Japanグループでは、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、そして法務における卓越した専門性を結集し、それらを有機的に協働させる体制を整えています。また、公認会計士、税理士、弁護士、その他専門スタッフ約9,400人を擁するプロフェッショナル・サービス・ネットワークとして、クライアントニーズにより的確に対応したサービスの提供に努めています。
PwCコンサルティング合同会社は、経営戦略の策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供しています。PwCグローバルネットワークと連携しながら、クライアントが直面する複雑で困難な経営課題の解決に取り組み、グローバル市場で競争力を高めることを支援します。
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発刊年月：2022年5月

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