人事評価・賃金

いまさら聞けない「ピープル・アナリティクス」について

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今、ピープル・アナリティクスが、「職場の人間科学」といわれ大企業から徐々に浸透しつつあります。

ピープルアナリティクスとは社員の行動データを収集し、分析結果を社内環境の整備や業務の効率化に活用し、生産性改善や従業員満足度を向上させることを目的としています。

超大手企業では、これを専門に扱う部署が設立されるなど、数年前から着目されてきました。

具体的には、適性検査・人事評価の結果や、普段オフィス内をどう動いているか、どこで誰と会話しているのかなど、社員のビッグデータを分析し、環境整備や業務効率化に生かす取り組みです。

これらを現時点では、「カード型やウェアラブル型の機器を身に着け」ることで行われています。

◆経験や勘ではなく「事実ベース」での判断が可能であること

例)なぜこれが着目されるというと、「事実ベース」での判断が可能だからです。
経験や勘、前例に基づいて、「こんな感じの人は活躍しそうだなあ」「彼は○○だから退職しそう」という判断が色んな会社で行われています。

かくいう私自身もこのような事を判断軸にしてしまったこともあります。
がしかし、ピープルアナリティクスでは、経験や勘中心ではなく、事実をベースとした判断が可能になるため精度が高まります。

そして判断軸を明確に語れるため「納得感」がそこに生まれてきます。

◆ピープル・アナリティクスについて基礎の部分

 「組織のパフォーマンスに大きな影響を与える要因は何か?」
 「短期間で辞める社員の特徴は何か?」
などの今までは特定が難しかったことに対して
データからアプローチするという手法が一般的です。

 「主に普段どのような人と話をしているか?」
「どういう事に業務時間がかかっているのか?」
「入退社時間はどうか?報告はどうか?」
「数年の人事考課の評価はどうなのか?」
「日常の発言や行動はどのようなものか?」

このようなデータを集めて分析するわけです。
人数が多い会社であればあるほどこれは大変ですが
こういった傾向分析が重要視されてきたというわけです。

◆採用意欲の高い会社で普及する可能性

だから、これからは、ピープル・アナリティクスが採用の1分析手法として
また新たな施策検討や配置転換を促す根拠として活用される可能性が高いです。

まずは大企業で広がり中小企業に広がっていくでしょう。

◆終わりに

評価や処遇には納得感が大事であり

それには具体的事実を見て評価する事が重要であると思います。

それには必要不可欠となるものだと思います。

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