ピープルアナリティクスは难しくない

最近では“ピープルアナリティクス”と検索すれば、たくさんの记事が出てくるようになりました。また、実际に何かしらのピープルアナリティクスに取り组まれている公司人事も増加倾向にあります。

その一方で、やってみたいけど“何からやれば良いのかよくわからない”や“本当に実务に役に立つのかなぁ”と思われている公司人事もまだまだ多いのではないかと思います。

私も取り组みを始めた当时は分析のスキルや経験が无かったので、人事部员として上记のような感情を持ちながらも、なかなか始めの一歩が踏み出せなかった记忆があります。

しかし、自分なりに统计の本を読んだり、実际に简単なデータを分析したりしてみると、思っていたほど难しいものでは无く、実务にも使える强力なツールである事がわかりました。今回はそんな経験谈をお伝えすることで、皆様がピープルアナリティクスに取り组まれるきっかけになれば幸いです。

ピープルアナリティクスで现场を変える

具体的な内容に入る前に、ピープルアナリティクスの変迁について简単に整理したいと思います（図１参照）。数年前からの人事界隈における大きな潮流として、従来の画一的な各种施策から事业や人财の多様化に伴って“个”にフォーカスする施策の重要性が高まっています。

人财データにおいても、主に人事部による管理を目的とした使用から、现场管理者に対するマネジメント支援や従业员个々人に対するモチベートへの利活用など、ユーザや活用用途の変化が起きています。

また、データ一元化や可视化など、幅広い利活用を可能とする贬搁テクノロジーの変化もピープルアナリティクスの普及促进を后押ししている一つの要因です。そして、データ利活用の広がりに伴って考えるべき现场のリテラシー向上など、データガバナンスへの対応も変化しています。

データ活用の主体を人事部から现场や个々人に移すことで、従来は人事部から提供される限られたデータや指示に基づいて动いていた现场や个人が、自分达でデータを见て、分析し、自発的にかつ素早く行动を起こす、そんな行动変容を起こさせる事がピープルアナリティクスの本质です。

言い方を変えれば、データの利活用により人や组织の働き方を効率化?高度化させて、本来やるべき事に时间を创出するためにピープルアナリティクスは活用されるべき、とも表现できます。

実际にデータ分析をやってみる

さて、ここから具体的な话に入っていきます。データが十分に无く、また分析スキルもそれほど无い中で、データを活用した现场主导の意思决定（図１の厂罢贰笔3）に一足飞びに取り组もうとしてもそれは困难を伴います。

そのため、まずは在りもののデータで、かつ简単なデータ分析から取り组まれることをお勧め致します。今回は、私自身が事前知识ゼロでやってみた、适性検査の结果からハイパフォーマーを特定した分析事例の概要をご绍介したいと思います。

まず分析に使用するデータを準备する必要があります。主なデータ项目例は以下の通りです。（表１参照）

• ハイパフォーマーフラグ（早期選抜者：1、それ以外： 0）
• 适性诊断の各データ

具体的なデータレコードのイメージは以下の表の通りです。（适性诊断项目を4つに简素化し、かつダミーデータとする）

このようにデータを準備できたら、次はいよいよ分析です。ここでは母集団における２つの群（ハイパフォーマーフラグ：1 と０の２群）において、適性診断の各①～④に平均の差があるか否かを分析しました。

その际、単纯な平均差ではなく、统计的に见ても优位な差があるか否かを分析するために迟検定という手法を使用しました。

ツールは、まずは贰虫肠别濒で十分かと思います。重回帰分析や迟検定の机能は贰虫肠别濒の标準机能についており、オプションのアドオン设定で简単に使えるようになります(设定方法は、インターネットで検索顶くとすぐにみつかります)。

Excelのタブから「データ分析」を押して分析ツールとして「t検定」を選択します。あとは分析したい２群のデータ範囲を選択して「OK」を押すのみです。例えば、適性診断の「①内向的 or 外向的」における差の分析であれば、変数１にハイパフォーマーフラグ＝1に該当する①のデータをすべて選択し、変数２にハイパフォーマーフラグ＝０のデータをすべて選択します（図2参照）。

分析结果を见るためには、ある程度、统计学の用语を理解する必要がありますが、さほど难しいものではありません。ここで臆せず书籍やインターネットで调べれば、すぐに意味がわかると思います。

データ分析による新たな発见

ここでは分析結果の詳細な見方に関しては省略しますが、結果としては「①内向的 or 外向的」と「③維持型 or 変革型」の項目に対して、ハイパフォーマーとそれ以外の人材とでは統計的な有意差があることが判明しました。

つまり、ハイパフォーマーほど、外向的であり、かつ変革型の適性が強いという事です。一方で、「②思索派 or 行動派」については、特に差は見られないといった結果でした。

そして兴味深かったのは「④基础能力」です。结论から言いますと、こちらもハイパフォーマーとそれ以外で、统计的な有意差は见られませんでした。

新卒时厂笔滨などを笔头に、より基础能力（≒地头、偏差値）が高い人材を获得しようとする公司は多いかと思いますが、基础能力とハイパフォーマーに相関は无いという事がわかりました。

公司の中では、このような基础能力を昇格时に勘案している、あるいは昇格调整会议などで使用する个人プロファイルに表示しているため、この点数が高い人はおそらく优秀であろうとバイアスが掛かっているケースは多いかと思います。

しかしながら、この分析によって、それは正しいとは言えないという事がデータで示されました（表２参照）。

ハイパフォーマーの定义は公司や职种（営业、技术など）ごとに异なるため、分析结果もそれぞれ差异が出るものと思われます。自社の実际のデータを分析してみると、意外、かつおもしろい発见があるかもしれません。

ぜひ、手を动かしてやってみて顶ければと思います。

ピープルアナリティクスを人事の武器とする

もちろん、日々の人事业务运用においては、分析结果のみに頼って昇格决定や人选を行うわけではありません。しかしながら、客観データとして可视化することは人材育成の议论を活発にし、先述の基础能力に対して発生していたようなバイアスを除去する事にも繋がります。

ピープルアナリティクスと闻くとハードルが高いように感じられますが、贰虫肠别濒と简易なデータさえあれば第一歩を踏み出して顶けることが理解して顶けたかと思います。

ピープルアナリティクスは、人事业务の効率化?高度化を支援する强力なツールであるだけでなく、分析者本人にとっても强力なスキルになります。

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ピープルアナリティクスは决して専门家だけのツールではありません。ぜひ、みなさま活用の第一歩を踏み出しましょう。

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