実践ピープルアナリティクス 読書メモ
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1章
ピープルアナリティクスの定義についての章。
これまで：人事関連業務の中で発生するあらゆる情報を分析して、その情報を意思決定に活用してきた。
米国ガートナー社のモデル（アナリティクスの4段階）では、データ分析には、何が起こったか（記述的分析）、なぜ起こったか（診断的分析）、次に何が起きるか（予測的分析）、どう対処すべきか（処方的分析）の4段階がある、とされます。
/emoji/tea.icon 分析をすることでN年後のパフォーマンスやぶつかる課題なども考えることができる。なるほど
分析には課題がある
量的データがない
分析できる人がいない
結果を活用できない
この過程を、理解と実装と呼ぶ
組織は一枚岩でない
働いている人にも家族や考え方があって、それぞれ違う
何か人材観点でのアクションをしようとしても、十分なデータ量と分析をしないまま決定してはうまくいかない
/emoji/tea.icon とはいえ予想には十分なデータ量としっかりした分析が必要だよねってことだと思った
質的データの活用
人の行動や考えは簡単に分析できないものだから、インタビューや意味づけなどの活動もしていく。
再定義
ネタバレになるので割愛するが、ここまでまとめた内容を一貫して行うようなものとした。
/emoji/tea.icon 理解を深める。データを活用する。組織全体へのアプローチとすると、粒度が小さい個人への対応が気になるところではあるが、そここそ丁寧に理解していこうと言う姿勢が伝わった。
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2章
データ収集の考え方
分析対象のデータにも様々な種類がある
人事マネジメント
モチベーション
性格・能力
アクティビティ
量的データならサーベイ、質的データならインタビューなど分析方法も変わってくる
問いは立て方に気をつける
実証可能性があって、意義があって、時間的に間に合うもの
/emoji/tea.icon インタビューそれ自体が誰かの救い、行動変容につながるのはとても良いと思った。
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3章
量的アプローチ
サーベイにも同様にいろんな種類がある
/emoji/tea.icon 離職サーベイとかあるんだ
ストレスマインドと尺度
/emoji/tea.icon 尺度と計測方法がまとまっている章だった。
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4章
質的アプローチ
/emoji/tea.icon 両方の観点からアプローチできて、効果が出るようなものを作っていく必要があるな
インタビュー設計の際に参考にすると良さそうな章
インタビュー以外にも、実際の組織を観察するなどの方法もとれる。
/emoji/tea.icon 有給が取れないのはデータとして明らかでも、声のかけづらさがあるなぁとか
/emoji/tea.icon 分析方法は大学で習った・やったものもいくつかあった
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5章
ピープルアナリティクスの実践例
採用基準
離職
研修の効果
エンゲージメント
これらを想定に実践例を考えていく。
/emoji/tea.icon 1章のフェーズを意識していくのが大切そう。
まず分析をするにしても、要件を当然決めて、要件定義書を決めて、3〜 4章のアプローチ方法と比率、および分析手法を決める所からスタートする。要件に関しても、2章のデータ収集の考え方を活用し、適切な問いを立てる。
例編へ
採用基準見直し
適性検査の量的な結果をもとに分析をした結果、面接官個々人の採用しようとしている人と活躍して働けている人とのギャップがあることに気付いたという発見
半構造化インタビューとは、インタビューガイドを利用して順に質問しつつ、参加者の発言によって深掘りたいポイントがあれば柔軟に質問を追加して詳細をヒアリングしていく手法
抽象度の高いインタビュー
グループインタビューを検討するのも良い
抽象的な話題に対して、いろんな意見が出て発散するのが期待できる
/emoji/tea.icon こうした取り組みの中で、アプリケーションはどういう立ち位置にいれば良いかというと、やはり記録を持ち続けることで量的データを提供したり、簡単に設問などを変えて質的な分析をサポートしたりすることかな。
6章
ピープルアナリティクスの組織化
ピープルアナリティクスをいざやろうとなると、データの取り扱い方から人材育成など幅広い業務が増える。
/emoji/tea.icon サーベイなどを導入する方々が、どう考えているのか感じながら読もう。
まずいきなり分析するのでもなく、分析の課題を考えるでもなく、組織の存在意義に立ち返る。
ルール整備
分析対象のデータや扱われ方を協議して、事前に周知しておく。
/emoji/tea.icon この辺りは対象者からの安心や信頼にも繋がりそう。
/emoji/tea.icon タレマネのデータをELT処理してウェアハウスに入れるのであれば、タレマネですでにELTまでできると良さそうかもしれない。
ELT: Extract, load, transform
データ分析組織にも様々な型があって、組織の性質や規模で変わってくる。
中央集権：分析する部署があってデータが渡される
ハイブリッド：分析する部署と他部署に横断する人がいる
連邦：それぞれのチームにデータ活用担当者がいる
/emoji/tea.icon ピープルアナリティクスの組織の成熟度を見ると、今どの段階の機能が必要かとかわかってきそう（P222）
ピープルアナリティクス担当の部署は一見組織の再編成でなくなる対象になったり、根付かなくなったりされがちかもしれないが、成長のために必要。なぜ必要か？
組織の
存在意義
やるべき
立ち位置
人材配置
という根本に貢献することができるから。
/emoji/tea.icon 様々な部署のメンバーが知っている、話したことあるみたいな状態になるのが望ましいだろうから、中々大変な仕事だ。
/emoji/tea.icon 誰かが活躍している、何年くらいで活躍しているとかを知りたいのかと思っていたが、知りたいのはもう少し細かい個人の考え方なのかもしれない。本当は。
初めてDeepseek使ってみた。この読書メモを渡しつつ、トレンドとどういう機能があると望ましいかの調査
タレントマネジメントアプリにおけるピープルアナリティクス推進のための機能とUX/UI提案
機能面での提案
データ統合と可視化: People Analyticsを容易に活用できるよう、複数の人事システムのデータを自動で集約・継続的に更新し、一元管理する仕組みを提供します
CHARTHOP.COM
。リアルタイムに最新データを反映することで常に正確な情報に基づく分析が可能となり、瞬時に組織全体の状況を把握できます
CHARTHOP.COM
。また、分析結果はカラフルなグラフやチャートで提示し、スプレッドシートのような生データの羅列ではなく直感的に理解できる可視化にすることで、ユーザーが素早くインサイトを得られるようにします
CHARTHOP.COM
。
サーベイ・インタビュー結果の分析支援: 社内に存在しないデータも収集できるよう、従業員サーベイやアンケート機能、面談記録の管理機能をアプリに組み込みます
HR.LAKEEL.COM
。これによりエンゲージメントや従業員満足度といった定性情報も定量データと統合して蓄積でき、たとえば人事データと従業員サーベイ結果を組み合わせて分析することで離職率の要因を探る、といった多角的なアプローチが可能になります
HR.LAKEEL.COM
。実際、従業員サーベイでデータを蓄積できるツールを活用すれば分析に使える素材が増え、より多様な角度からのピープルアナリティクスが可能になると指摘されています
HR.LAKEEL.COM
。必要に応じて自由回答のテキストマイニングや感情分析なども搭載し、面談記録やコメントから潜在的な課題を抽出できるよう支援します。
組織の成熟度に応じた柔軟な分析機能: ピープルアナリティクスに不慣れな組織には、あらかじめ用意された標準レポートやテンプレートを提供し、専門知識がなくてもすぐに分析を開始できるようにします
CHARTHOP.COM
。一方で分析成熟度が高い組織には、指標のカスタマイズや高度なクエリ、機械学習による予測分析まで行える柔軟性を備えましょう。例えば初心者向けには汎用的なダッシュボードやガイド付きの分析ウィザードを用意し、慣れてきたらより詳細なデータ抽出やモデル作成ができるモードに切り替えられる設計です。実際、ピープルアナリティクス先進企業でも**「まずは定型レポートで素早く着手し、需要拡大に応じてスケールさせる」**戦略が有効だとされています
VISIER.COM
VISIER.COM
。現在、予測・処方的分析まで高度に活用できている企業は一部（処方的分析を高度に活用する企業は17%、中程度まで含めれば42%程度
AIHR.COM
）ですが、ツール側で基本的な可視化から将来予測までサポートしておくことで、組織の分析ニーズの拡大に対応できます。
ELTプロセスの最適化: データの抽出・読み込み・変換（Extract, Load, Transform）を効率化し、分析に使える状態に整えるまでの時間と工数を削減します。具体的には、人事情報システム（HRIS）や採用管理システム（ATS）、勤怠・評価システムなど既存の各種HRテクノロジーとシームレスに連携し、必要な人事データが自動的かつ定期的にプラットフォームへ取り込まれるようにします
CHARTHOP.COM
。このようなオープンなデータ統合基盤により、HRテクノロジー同士を接続して“つながった”状態にすることで、より精度が高く実用的なデータが得られると報告されています
CHARTHOP.COM
。一度にまとめて手作業集計するのではなく常時データが更新されるため、スプレッドシートへのエクスポートや加工に追われることなく、人事担当者は得られた分析結果の解釈や施策立案に集中できるようになります
CHARTHOP.COM
。
ユーザー体験（UX/UI）での提案
人事・現場が直感的に使えるインターフェース: 人事担当者や現場マネージャーがITに詳しくなくても迷わず使えることを最優先にUIを設計します。専門用語を避け、シンプルなメニュー構造やドラッグ＆ドロップ操作で必要なデータにアクセス・分析できるようにします。実際、ピープルアナリティクスツール選定時にも「ITリテラシーを問わず直感的に操作できる」ことが重要なポイントとされています
HR.LAKEEL.COM
。難しい操作を強いず誰もがすぐに分析結果を確認できれば、現状把握や次の一手の検討がスムーズになり、上長への報告やチームへのフィードバックも迅速に行えるため課題解決につながりやすくなります
HR.LAKEEL.COM
。
インサイトを得やすいダッシュボード: ユーザーが必要とする指標を一目で把握できるダッシュボードやレポート画面を提供します。離職率、エンゲージメントスコア、採用パイプラインの進捗など主要KPIを見やすくビジュアル化し、異常値や変化の兆候はグラフ上でハイライトしたりアラート表示します。たとえばWorkdayやSAP SuccessFactorsといった最新のHCM（Human Capital Management）システムでは、多彩な分析機能とダッシュボードで注目すべき動向を一眼で確認できるように設計されています
MARKECCHI-LAB.COM
。また、シンプルさと焦点の明確さも重要です。先進企業のUber社では、マネージャー向けの社員データ閲覧ダッシュボードから不要な可視化要素を排し、特定の問いに答えるための指標に絞ることで「誰にでもデータが解釈しやすい」画面を実現しました。その結果、従来は分析依頼から意思決定まで2週間かかっていたプロセスが、リアルタイムデータに基づき即座に判断できるようになったと報告されています
AIHR.COM
。
柔軟にカスタマイズ可能なサーベイ・入力フォーム: 組織の状況に合わせて項目を変更できる従業員サーベイ機能や、人事評価・面談記録の入力フォームをカスタマイズできる仕組みを用意します。頻繁にパルスサーベイ（簡易アンケート）を実施し、その結果データをダッシュボード上で自動集計・フィルタリングできるようにするなど、現場からデータを継続収集する仕掛けを組み込みます。サーベイ機能がツールに備わっていれば新たなデータを継続的に蓄積できるため、分析に活用できる情報が増え、より多面的なピープルアナリティクスが可能になります
HR.LAKEEL.COM
。UI上で質問項目の追加・編集や配信スケジュールの設定が簡単に行えるようにし、回答率向上のためモバイル対応や匿名性の担保、回答者へのフィードバック提供などユーザー視点の工夫も凝らします。必要に応じて、収集データをその場で集計・テキスト分析して傾向を可視化する即時レポート機能も実装します。
データに基づいた意思決定を促す仕組み: 単にデータを表示するだけでなく、そこからアクションにつなげる支援機能を提供します。具体的には、重要指標に異常があればアラートを発し、原因分析結果や推奨アクションをレコメンドするインサイトガイド機能です。たとえば離職リスクが高まっている部門のマネージャーに対してシステムから「エンゲージメントスコア低下が見られます。1on1ミーティングの頻度を増やすことを推奨します」といった通知を出すイメージです。マイクロソフト社の「Manager Hub」は実際にこうしたアプローチを取っており、各マネージャーの1on1実施状況や部下とのコミュニケーション頻度などをモニタリングして、必要に応じてリマインドや行動提案をプッシュ通知することでマネジメントを支援しています
AIHR.COM
。また、SAP SuccessFactorsではビジネス戦略に沿った必要人材の特定や人材プランの立案をシステムが提案してくれるため、戦略的人事の意思決定を迅速化できるようになっています
MARKECCHI-LAB.COM
。このようにレコメンデーションやアラート通知を適切に組み込むことで、利用者がデータから「気づき」を得て行動に移しやすくなり、現場へのピープルアナリティクス浸透を後押しします。
最新のタレントマネジメントアプリの機能・UXトレンド
近年のHRテクノロジー市場では、上記のような機能とUXを備えた「使いやすく価値を生む」タレントマネジメントアプリが台頭しています。特にデータ統合とリアルタイム分析を特徴とするプラットフォームが増えており、各種人事データを統合して一元管理することで人事部門だけでなくビジネス現場にも直接インサイトを提供する流れが強まっています
VISIER.COM
VISIER.COM
。また、AI（人工知能）や機械学習を活用したピープルアナリティクス高度化もトレンドです。社員の離職予兆を予測したり、キャリアパスや次の配置をレコメンドしたりする予測分析・処方的分析機能を持つ製品が登場しており、例えばWorkdayやOracleなど大手HCMでは組織の将来シナリオをシミュレーションする分析モジュールを提供し始めています（離職リスクスコアの表示や、高パフォーマーの離脱防止策の提案など）。一方で、こうした高度な分析結果を現場で活用できる形に落とし込むUXが重視されており、専門のアナリストだけでなく現場のマネージャー自身がデータにアクセスして活用できるようデータの民主化（Democratizing HR data）が推進されています
VISIER.COM
。実際、Visierなどの先進的なピープルアナリティクスツールは「人事部門だけの内部ツールではなくビジネスツール」として設計されており、現場マネージャーや経営層が自らデータに問いを立てて意思決定に活かせるセルフサービス分析を可能にしています
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。加えて、従業員エクスペリエンス（EX）を重視する潮流から、従業員が利用する自己申告フォームやキャリア希望登録、スキル情報更新といった機能とピープルアナリティクスを連動させ、社員個々のエンゲージメント向上やパフォーマンス最適化に繋げる取り組みも見られます。総じて、データ統合基盤の強化とユーザー指向のインターフェース設計、そしてAIによるインサイト提供が、最新のタレントマネジメントアプリにおける注目すべきトレンドと言えるでしょう。
ピープルアナリティクス活用の先進事例
ピープルアナリティクスを積極的に活用して成果を上げている企業の事例も参考になります。Googleはその代表例で、社内のPeople Innovation Labによって「優れたマネージャーとは何か」「効果的なチームとは何か」をデータ分析で解明し、それを採用・評価・育成方針に反映しています
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。例えばGoogleでは過去の人事評価や360度フィードバック、離職率などを分析してマネージャーの成功要因を特定し、マネージャートレーニングプログラム（「プロジェクト・オキシジェン」など）を策定しました。このようにデータに裏付けられた人材育成策により、管理職の質向上と業績向上を両立しています。NASAでは高度なピープルアナリティクスの一例として、エンジニアや科学者のスキルセットや知識領域をグラフデータベースで可視化する取り組みがあります
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。Neo4jという技術を用いて「人とスキルとプロジェクトの関係性」をナレッジグラフとして表現し、どのプロジェクトにどの人材をアサインすべきか、あるいは社員一人ひとりに必要なスキル開発は何かを分析しています
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。この結果、NASAでは社員のスキルの過不足を把握して適切な人員配置や研修計画を立てることが可能となり、ミッションの成功率向上に寄与しています。Microsoftは社内向けに「Manager Hub」というマネージャー支援プラットフォームを立ち上げ、ピープルアナリティクスの知見を日々のマネジメントに活かしています
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。同社のManager Hubでは各チームのエンゲージメントやコミュニケーション状況、1on1ミーティングの頻度などを可視化し、必要なアクション（例：部下との面談頻度が低い場合のリマインド等）をマネージャーに提案します
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。これにより、マネージャーは自分のチーム状態を客観的に把握して素早く対処できるようになり、組織全体のマネジメント品質向上につながっています。Uberはピープルアナリティクスの浸透によって顕著な効果を得た企業です。同社ではVisier社の人材分析プラットフォームを活用し、人事部だけでなく各マネージャーが自分のチームの人事データとダッシュボードに直接アクセスできる環境を整えました
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。導入にあたっては現場のリーダーにヒアリングして必要な指標を特定し、それに沿ってダッシュボードを最適化したため、誰もが欲しい情報をすぐ入手できるようになっています
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。その結果、従業員エンゲージメントの向上や業績改善といった効果が現れただけでなく
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、従来は分析依頼から意思決定まで時間を要していたプロセスが大幅に短縮され、現場マネージャーの意思決定スピードが飛躍的に向上しました
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。Uber社のケースは、ツールの提供だけでなく現場ニーズに即した設計とデータアクセス権限の適切な付与（データの民主化）により、ピープルアナリティクスが全社的なインパクトを生み出した好例と言えます。
導入効果とユーザーの評価
実際にピープルアナリティクスを導入した企業からは、定量・定性的両面でポジティブな評価が報告されています。データに基づく人事施策はビジネス成果に直結しやすく、採用プロセスの効率が80%向上し離職率が最大50%低下したケースもあるとされています
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。また、「勘や経験では見落としていた課題をデータが示唆してくれた」「レポート作成に費やしていた時間が削減され、戦略立案に充てられる時間が増えた」など、現場担当者からの評価も上々です。特に、現場マネージャーにとっては必要なデータに自分でアクセスできるメリットが大きく、Uber社では「以前は人事部門に依頼して分析結果を受け取るまでに2週間かかっていたのが、今ではリアルタイムに必要な情報を入手して即断即決できる」と評価されています
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。要するに、最新のタレントマネジメントアプリを導入してピープルアナリティクスを組織に根付かせることで、人事の意思決定はより**エvidence-based（証拠に基づく判断）**になり、結果的にビジネスパフォーマンスの向上につながります。
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各社の事例とユーザーからの声が示すように、使いやすいUIと強力な分析機能を両立したタレントマネジメントアプリは「データに基づいた人事」を力強く後押ししており、組織のピープルアナリティクス推進に不可欠な存在となりつつあります。参考文献・出典: ピープルアナリティクスに関する最新のブログ記事や導入事例（ChartHop社ブログ
CHARTHOP.COM
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、LaKeel HRブログ
HR.LAKEEL.COM
HR.LAKEEL.COM
）、専門機関の解説
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、ならびに実際の企業事例（Uber社
AIHR.COM
AIHR.COM
、Microsoft社
AIHR.COM
、Google社
AIHR.COM
、他）を調査しまとめました。各出典に示された知見や評価を踏まえ、本提案内容を作成しています。