最近は人事データの活用やピープルアナリティクスのためにBIツールを活用することが注目されています。本記事ではBIツールのメリット、おすすめのツールについて解説します。※人事データ活用の基本を知りたい方は人事データ活用にありがちな悩みを解決！ 人事データの種類や分析のポイントも合わせてご覧ください。BIツールの概要BI（Business Intelligence）ツールとはデータを分析し、意思決定に役立てるためのツールです。元々は営業やマーケティング活動に使われることが多かったのですが、昨今では人事データの活用にも使われています。人事でのBIツール活用のメリット人事データの分析は従来Excelでも行われていましたが、そこには色々な課題があります。BIツールを使うことでそれらを解決できます。Excelでの課題BIツールのメリット分析内容に応じてグラフやレポートを作り変えるのが大変分析でよく使うグラフを簡単に作成できる（例）散布図、ヒートマップ、ヒストグラム、箱ひげ図クラスター分析など高度な分析になるほどExcelで行うのが大変色々な分析機能が用意されている（例）時系列分析、相関分析、クラスター分析、回帰分析関数やマクロを作り込むほど属人化が進むレポートやダッシュボードがあれば誰でも分析ができるまた、他の人事システムにも分析機能は搭載されていますが、BIツールであればより高度な分析ができます。人事システムの分析機能の課題BIツールのメリットそのシステムの担当範囲しか分析できない（例）勤怠管理システムなら労働時間の分析のみ、サーベイツールならエンゲージメント分析のみ集約された人事データを全て分析できる高度な分析に対応できないことが多い（例）相関分析、クラスター分析、回帰分析色々な分析機能が用意されているBIツールの種類BIツールには色々な種類がありますが、人事データを分析する上では「汎用型」「人事特化型」の違いが重要です。汎用型人事データ以外（営業、マーケティングなど）の分析用途にも使えるBIツールです。（例）Tableau、Power BI、Looker Studio、Yellowfin、LaKeel BI人事特化型人事データの分析に特化したBIツールです。（例）パナリット、Human & Human汎用型と人事特化型の比較汎用型と人事特化型の違いを以下にまとめました。汎用型人事特化型設計コスト大小データの前処理コスト大小学習コスト大小柔軟な権限管理難易各項目について以下で説明します。設計コスト汎用型のBIツールで人事データを分析する場合、契約して運用開始するまでにデータベースの作成データベース同士の連携レポートやダッシュボードの作成などを行わなくてはなりません。レポートやダッシュボードについてはBIツールがテンプレートを用意してくれることもありますが、テンプレートに無いレポートを見たい場合は自分たちで作る必要があります。（例）Power BIでの人事データベースの設計図プロ野球選手の人事データを分析するため、「選手情報」「所属先情報」「職種情報」などの各データベースを連携している。こうした設計をゼロから行うのは大変。出典:人材マネジメントのダッシュボード～入社から退職までの履歴マスタを管理するまた、人事データの中には、他のデータを元に算出されるものがいくつかあります。（例）・労働生産性→1人あたりの売上や労働時間から算出・離職率→離職者数や社員数から算出・男女の賃金格差→社員の性別、賃金から算出汎用型のBIツールには項目の計算機能はありますが、こうした人事データの計算はデフォルトで設定されていないため、自分たちで1つずつ設定することになります。このことから、汎用型では設計に大きな時間が大きくかかります。一方、人事特化型のBIツールでは人事用のデータベースやレポートが標準で用意されているので、複雑な設計をせずともデータ分析を開始できます。人事データの計算についてもデフォルトで設定されており、人事データを取り込むだけで自動計算が行われます。データの前処理コストBIツールでの分析には「前処理」というプロセスが不可欠です。分析ができるようにデータを適切にBIツールに加工・管理する作業のことです。一般的に、データ分析では8割の時間が前処理に費やされると言われますが、人事領域では各人事データが複数のシステムに分散していることが多いため、前処理の手間も大きくなります（社員情報はタレントマネジメントシステム、残業時間は勤怠管理システム、エンゲージメントスコアはサーベイツールなど）。汎用型のBIツールは他の人事システムとAPI連携していないことが多いため、前処理には各人事システムからCSVをダウンロードするExcelやETLツールでデータを突合するBIツールにインポートするという手作業が必要になり、データの種類や件数が増え、作業頻度が週次・日次と増えるほど手間も大きくなります。（例）Power BIへのデータのインポートExcelやRDBやクラウドのファイルをPower BIにインポートしている。取り込むファイルが増えるほど手作業は増える。出典:Power BI レポートってデータソースへの接続モードでどれくらい速さに差が出るの？その① インポート vs DirectQuery vs ハイブリッド テーブル （Power BI Desktop 編）一方、人事特化型は色々な人事システムとAPI連携しており、データの取り込みを自動で行えるので手作業が少なくなります。また、データの加工・取り込みなどをサポートしてくれるツールもあります。学習コスト前述の通り、汎用型のBIツールは分析に関する機能が豊富です。色々な分析機能が用意されている（例）時系列分析、相関分析、クラスター分析、回帰分析分析でよく使うグラフを作成できる（例）散布図、ヒートマップ、ヒストグラム、箱ひげ図などしかし、自由度が高すぎる分、分析のノウハウに乏しい人事では使いこなすのが難しいという難点もあります。一方、人事特化型は人事でも使いこなせるように機能やダッシュボードをシンプルにしていることが多いです。柔軟な権限管理人事データの中には全社員に公開できないセンシティブな情報があるため（給与・人事評価・離職情報など）、誰がどのデータにアクセスできるか、権限を柔軟に変更する必要があります。また、部門や役職など組織図に合わせて権限を変更することも多いです。（例）データアクセスできる社員全社員の給与情報人事部・経営陣営業部の労働時間営業部の管理職・人事部・経営陣しかし、汎用型BIツールはユーザー（社員）単位で権限を管理するものが多く、こうした柔軟な権限管理に対応していません。一方、人事特化型では権限を柔軟に変更できる機能が搭載されています。人事特化型BIツールの紹介以上を踏まえて、人事データの分析には人事特化型のBIツールを使うことをおすすめします。ここでは代表的なツールを2つご紹介します。Human & Humanクラウドワークスで開発しているツールであり、人事データの集計や活用に特化しています。人事でよく使う色々なデータベースや計算式がデフォルトで用意されているため、設計コストやデータのコストを小さく抑えることができます。また、他の多くの人事システムとAPI連携している他、データクレンジングのサポートもしてくれるため、データ分析の8割とも言われる前処理コストを大きく削減できます。1クリックで色々な軸でデータを分析でき、複数軸のかけあわせもできます。（例）部署別×男女別の離職率散布図やヒートマップを使って複数の人事データの相関を調べることもできます。（例）残業時間と離職率の相関また、取り込んだ人事データを元に、人的資本開示の項目を自動集計してくれます。パナリットパナリット株式会社で開発しているツールであり、人的資本の可視化をミッションとしています。人財諸表®という機能では、人的資本に関する多くのKPIを簡単に可視化できます。出典:パナリット | 人的資本の可視化ツールKPIの可視化がしやすいように多くの人事システムと連携している他、データクレンジングの代行なども行なっているようです。また、パナリットに取り込んだデータをグラフ化したり、色々な軸で分析することもできます。各ツールの機能を詳しく知りたい方は資料請求やトライアルでご確認ください。Human & Humanについて詳しく知りたい方は、以下より資料請求・トライアル申込お願いいたします。