人事はデータにどう向き合うべきか、問われる人事の覚悟 久米功一

いま求められているdata-drivenな人事

経営環境における不確実性の増加、多様な従業員のマネジメント、利用可能なデータの蓄積などを背景として、経営戦略に沿った人材活用のための人事データの分析が求められている（注1）。しかし、実際に人事がデータを分析するとなると、さまざまな壁に直面している現実もある。そこで、本コラムでは、データ分析の先進事例とそのポイントを紹介し、日本企業の現状を概観した上で、人事がデータ分析に取り組む際の留意点を述べる。

すべての意思決定はデータと分析に基づく－グーグルの例

人事に関連するデータ分析の先進企業といえば、グーグルである。All people decisions at Google are based on data and analyticsの通り、さまざまなデータ分析が行われている（注2）。例えば、Project oxygenでは、リーダーシップの特徴とマネジャーの役割を研究して、8つの要素を識別している。PiLab (People & Innovation Lab)は、従業員の健康と生産的な職場環境に関する調査を実施し、Janus（効率的な採用アルゴリズムの開発）では、不採用者の履歴書を再分析している。さらには、イノベーションがdiscovery(learning)、collaboration、funの3要素からなることをデータで導いて、職場設計に活かしている。

データ分析に求められる５つの要素

上述の例のように、人事がデータ分析によって組織や人を導くための主たる要素は何だろうか。米バブソン大学のダベンポート教授が提唱する「DELTAモデル」（図表1）によれば、それは、人事が、独自の切り口のデータをもとに、全社視点に立ち、主導して、経営課題に沿った筋の良い仮説を、適切な手法で分析すること、である。

図表1．データ分析に求められる5つの要素 DELTAモデル（注3）

データ分析はこれからの状況

筆者が行ったアンケート調査の結果から、日本企業の現状をみてみよう（図表2、注4）。データの活用状況を尋ねたところ、「全くその通り」は10％に満たず、大半は「どちらともいえない」状況である。データの確保、データアナリストの有無等の他の項目に比べて、「人事部門が他部門の情報にもアクセスできる」に関しては、やや二極化傾向がみられる。部門の「壁」の有無がデータ活用の成否の一つの分かれ目となりうることを示唆している。

図表2．人事部門のデータ活用の現状（N＝75）

人事は何に注意すべきか（注5）

データ分析によって得られた「統計的に有意」な結果は、人事施策を企画・推進する上での強力な武器となる。データにもとづく議論は、合意形成を図る上で有効であり、まさに「データは語る」「データこそすべて」である。しかし同時に、データに何を語らせるのか、これは人事の判断に依ることも強調すべきだろう。つまり、人事にデータ・リテラシー（仮説を構築し、得られた結果を適切に読み解く力）がなければ、データは何も語ってくれないのだ。データは蓋然性（probability）を示すに過ぎないが、人事は可能性（possibility）に賭けることができる。人事によるデータ分析は、次の一手を決めるのはほかならぬ人事であることを、改めて教えてくれているといえる。

久米功一

[関連するコンテンツ]

• Works人材マネジメント調査