失敗しないピープルアナリティクス　陥りがちな5つの罠と対策

ピープルアナリティクス「5つの罠」チェックリスト

本題に入る前に、まずは貴社におけるピープルアナリティクスの取り組み状況を振り返ってみましょう。以下のチェックリストで、当てはまる項目がないかご確認ください。一つでも心当たりがあれば、この記事が課題解決のヒントになるかもしれません。

「データはあるのに、何も変わらない」はなぜ起こるのか？

「ピープルアナリティクスを導入すれば、人事の課題が解決するはずだ」

鳴り物入りでプロジェクトを開始したものの、数ヶ月後には「結局、何が分かったのだろうか」「レポートは出てきたが、次の一手に繋がらない」といった停滞感に包まれてしまう。残念ながら、これは決して珍しい話ではありません。

データという客観的な根拠に基づき、人事の意思決定を高度化するピープルアナリティクスは、非常に強力なアプローチです。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。逆に言えば、多くの失敗例には共通した「罠」が存在するのです。

本コラムでは、ピープルアナリティクスが機能不全に陥る典型的なパターンと、それを乗り越えるための具体的な方策について考察します。

ピープルアナリティクス推進を阻む「5つの罠」

データ活用を成功させるためには、技術的な側面だけでなく、組織的な側面にも目を向けることが不可欠です。ここでは、ピープルアナリティクスの推進を阻む代表的な5つの罠を挙げ、その本質的な原因を探ります。

罠1：「手段の目的化」の罠

• 具体的な状況：最新のツール導入やデータ収集そのものが目的となり、「分析して何を実現したいのか」という本来の目的が見失われている。
• 原因：経営課題との連携不足。ピープルアナリティクスが人事部門内だけの取り組みに閉じてしまい、全社的な戦略の中でどう位置づけられるかが不明確な場合に起こりがちです。

罠2：「完璧主義」の罠

• 具体的な状況：初めから全てのデータを完璧に揃え、壮大な分析モデルを構築しようとして、プロジェクトが開始できない、あるいは頓挫してしまう。
• 原因：データ活用の経験不足からくる不安。何から手をつけて良いか分からず、過度に壮大な計画を立ててしまう傾向があります。

罠3：「現場の無理解・非協力」の罠

• 具体的な状況：分析に必要なデータが現場から提供されない、あるいは分析結果に基づく施策に現場が抵抗を示す。
• 原因：従業員側の「データで監視される」という不信感や、データ提供の手間に対する不満が根底にあると考えられます。分析の目的や従業員にとってのメリットが十分に説明されていない場合に顕著になります。

罠4：「分析スキル不足」の罠

• 具体的な状況：データは集まったものの、統計的な知識や分析の視点がなく、表面的な数値を眺めるだけで、本質的な示唆を引き出せない。
• 原因：担当者が人事の実務経験のみで、データ分析の専門知識を持っていないケース。

罠5：「倫理・プライバシー軽視」の罠

• 具体的な状況：従業員のプライバシーへの配慮を欠いたデータ収集・分析を行い、法的な問題や従業員の深刻な不信感を招いてしまう。
• 原因：データ活用のメリットばかりに目が向き、個人情報保護法などの法的要請や、倫理的な配慮が欠落している。

「罠」を乗り越えるための5つの実践的アプローチ

これらの罠に陥らず、ピープルアナリティクスを成功に導くためには、どのような視点が必要なのでしょうか。ここでは、5つの罠に対応した具体的な対策を提案します。

対策1：「手段の目的化」を防ぐ、経営課題からの逆算思考

• 経営課題から出発する

まずは経営会議や事業戦略報告書で語られている最重要課題をリストアップします。例えば「次世代の事業を担うリーダーの不足」「イノベーションの停滞」といった課題に対し、「その解決に『人』の観点からどう貢献できるか」を考え、分析の出発点に設定します。

• 関係者を巻き込み「問い」を共創する

人事部門だけで目的を設定するのではなく、プロジェクトの初期段階で経営企画や事業部門の責任者を交えたワークショップを開催します。そこで「データ分析によって、ビジネス上のどんな問いに答えを出したいか」を共同で定義することで、当事者意識を高め、分析結果が現場のアクションに繋がりやすくなります。

対策2：「完璧主義」を克服する、スモールスタートの実践

• 課題とデータを限定する

例えば「A事業部の若手社員の離職率改善」など、対象範囲を限定したテーマを設定します。データも、まずは人事システム内の基本情報と勤怠データといった、手元にあるものから始め、小さな仮説検証を繰り返します。

• 小さな成功体験を共有し、サイクルを回す

小規模な分析でも新たな発見があれば、それを人事会議などで共有します。その示唆を基に小さな改善策を実行し、効果を次のデータで確認する、という小さなPDCAサイクルを確立することが、データ活用文化の定着に繋がります。

対策3：「現場の無理解」を解消する、丁寧なコミュニケーション

• 目的とメリットを伝え、安心感を醸成する

「この分析は個人の評価が目的ではなく、組織全体の働きがい向上や公平な機会提供のためのものです」といったポジティブなメッセージを粘り強く発信します。従業員にとってのメリットを具体的に提示することも有効です。

• 透明性を確保するガバナンスを構築する

分析の目的、利用するデータの範囲、プライバシー保護のルールなどを明文化し、全従業員がいつでも確認できるようにします。誰がデータにアクセスできるのかを明確にすることで、不信感を払拭し、協力的な関係を築きやすくなります。

対策4：「スキル不足」を補う、段階的な能力開発

• 基本的な分析手法から習得する

まずはExcelのピボットテーブルを使った属性別集計や、散布図グラフを使った関係性の可視化など、基本的な操作から始めましょう。これだけでも多くの発見があります。

• チームで学び、外部の知見も活用する

人事部内でデータ分析の勉強会を定期的に開催したり、社内の専門部署に協力を仰いだりするのも有効です。また、必要に応じて外部の専門家の支援を受ける際は、分析技術だけでなく、人事領域への深い知見を持つパートナーを選ぶことが成功の鍵となります。

対策5：「倫理的リスク」に備える、厳格なルール作り

• データガバナンス体制を定義する

誰がどのデータに、どのような目的でアクセスできるのかを定めた権限管理ルールを策定します。また、データ利用の妥当性を判断する責任者や相談窓口を設置することも重要です。

• 集計・報告時のルールを厳格化する

個人が特定されることを防ぐため、「集計対象の人数が5名未満の場合は結果を表示しない」といった「5人ルール」などを導入します。レポートはあくまで傾向を示す統計情報として扱うことを徹底します。

「分析」から「価値創造」へ飛躍するために

これらの罠を回避し、ピープルアナリティクスを真に価値あるものにするために、コトラが強調したいのは「仮説検証のサイクルを回し続ける」という視点です。

重要なのは、一度の分析で完璧な答えを求めないことです。むしろ、ピープルアナリティクスとは、組織の状態を継続的にモニタリングし、打ち手の効果を測定しながら、常により良い状態を目指していくものと捉えるべきでしょう。

例えば、「エンゲージメントサーベイの結果と、ハイパフォーマーの行動特性に関係があるのではないか」という仮説を立て、分析する。もし関係が見られれば、その特性を伸ばすような研修プログラムを企画・実行する。そして、一定期間後に再度データを測定し、施策の効果を検証する。この地道な繰り返しこそが、組織を着実に良い方向へと導きます。

このプロセスを通じて、人事は「管理部門」から、データに基づいて未来を予測し、戦略的な提案を行う「ビジネスパートナー」へと進化することができるのです。

データ活用の「罠」を乗り越え、確実な成果を掴む

ピープルアナリティクスは、単に導入すれば自動的に成果が出るものではありません。明確な目的意識、スモールスタートの精神、現場との丁寧なコミュニケーション、そして倫理観。これらの必須要件が揃って初めて、データは組織を動かす具体的な力に変わります。

これからピープルアナリティクスに取り組む企業も、既に取り組んでいるが課題を感じている企業も、今回挙げた典型的な「罠」を自己診断のチェックリストとしてご活用いただくことをお勧めします。失敗のパターンを事前に理解し、それを回避する策を講じることは、データ活用を成功に導くための極めて有効なアプローチと言えるでしょう。

株式会社コトラでは、人的資本経営に関する深い知見と豊富な実績で、貴社の課題解決をサポートします。ピープルアナリティクスの推進における具体的な課題のご相談は、お気軽にお問い合わせください。