昨今、人的資本経営やDX化の浸透を背景にピープルアナリティクスが注目を集めています。本記事ではピープルアナリティクスの概要やおすすめのツール、よくある課題について解説いたします。貴社の人事データ活用の課題や改善点をアドバイスしてくれる「人事データ活用チェックシート」もありますので、そちらもご活用ください。ピープルアナリティクスとはピープルアナリティクスの概要ピープルアナリティクス（「HRアナリティクス」とも呼びます）とは、人事施策や組織戦略のために人事データを活用する取り組みを指します。従来、主観や感覚値などで意思決定されることが多かった人事の領域において、データを用いて合理的・客観的な意思決定をサポートすることが特徴です。ピープルアナリティクスが注目される背景ピープルアナリティクスが注目される背景はいくつかあります。人的資本経営の浸透により、人事データを活用した人材価値や企業価値の向上が加速しているテレワークの浸透によりデータで人事や組織を把握する必要性が生じた人事データを活用できる様々なツールが登場したピープルアナリティクスを行うメリットピープルアナリティクスは人事の様々なシーンで活用することが可能であり、シーンごとにそのメリットは異なります。（例）採用人材の見極め精度が高まるスキル管理社員の能力や強みに合わせた人員配置ができる社員定着離職リスクの高い社員を把握できる人事評価データに基づいて客観的に社員を評価できる健康管理社員の体調不良を検知できるetc.ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違いタレントマネジメントは組織の成長や人事戦略の達成のために人材を管理する手法です。ピープルアナリティクスと似ていますが、大きな違いが3つあります。目的ピープルアナリティクスは人事全般の分析を指すのに対し、タレントマネジメントは組織の成長や人事戦略を達成するための手法です。データ範囲ピープルアナリティクスは人事データ全般を扱うのに対し、タレントマネジメントは人材や従業員データを中心に扱います。カバー領域ピープルアナリティクスは名前の通り「分析」に重きを置くのに対し、タレントマネジメントでは分析後の施策の実行・改善まで扱います。相違点ピープルアナリティクスタレントマネジメント目的人事全般組織の成長、人事戦略の達成データ範囲人事データ全般人材や従業員データが中心カバー領域分析が中心分析から施策の実行・改善まで※タレントマネジメントについてはタレントマネジメントの解説記事をご覧ください。ピープルアナリティクスツールとはピープルアナリティクスツールの機能とメリット機能メリット従業員データの統合管理部門や勤務地をまたいだ人材情報を一元管理でき、分析効率が向上する離職リスク分析離職の可能性が高い社員を早期に特定でき、離職防止施策を打てるパフォーマンス分析個人・チームの業績を可視化し、評価や育成方針を最適化できるエンゲージメント分析従業員満足度やモチベーションを定量化でき、改善施策の効果を測定できる採用データ分析採用チャネルや選考プロセスの効果を評価し、採用戦略を改善できるダッシュボード・可視化データをわかりやすく可視化し、経営層への報告や意思決定に活用できる人材配置・タレントマネジメント支援適材適所の人材配置や後継者計画に基づく戦略的な人材育成が可能になる自動レポート・アラート定期的な分析や異常値の通知により、迅速な対応が可能になるピープルアナリティクスツールの種類ピープルアナリティクスのツールは「一体型」「特化型」の2種類に分けられます。一体型上記であげたシーンに幅広く対応できるタイプです。例えばHRIS、タレントマネジメントシステムなどの多機能な人事システムが該当します。メリットは1つのシステムで業務を完結できる点、人事データの一元管理をしやすい点ですが、機能が豊富な分高額になりやすい、学習コストが高いといったデメリットもあります。また、特定シーンに特化したシステムではない分、特化型に比べて分析に制約があることも多いです。特化型人事領域の特定のシーンに特化したタイプです。（例）採用の効率化ATSスキル管理タレントマネジメントシステム離職防止・社員の定着サーベイツール人事評価人事評価システム健康管理ストレスチェックツール研修管理LMS※各ツールの詳細はタレントマネジメントシステム、組織サーベイ、LMSの解説記事をご覧ください。メリットは一体型に比べて安価で学習コストが低い点ですが、カバーできない領域もあるので複数システムを導入する必要がある点、人事データの一元管理が難しい点はデメリットです。一体型、特化型の特徴をまとめると以下の通りです。一体型特化型メリット1つのツールで完結できる特化領域では一体型よりも機能が強いデータが1つのツールで管理されているので、複数のデータをかけあわせて分析しやすい安価学習コストが低いデメリット機能が豊富な分、高額複数のツールを使い分ける必要がある機能が豊富な分、学習コストが高い人事データが分散するので複数のデータをかけあわせた分析は大変1つの領域で比べると特化型に劣る部分があるピープルアナリティクスツールの料金体系具体的な金額は会社によって異なるので、ここでは一般的なピープルアナリティクスツールの料金体系を説明いたします。初期費用システムの導入時のみ発生する費用です。主にアカウントの開設、カスタマーサクセスなどのコストを回収するためのものですが、金額としては小さいため、初期費用を無料にしている会社もあります。ランニングコスト支払いサイクルは月次、半年、年次など会社によって異なりますが、月次が一般的です。初期費用に比べて解約まで継続的に発生するので、企業が金額を比較する際はランニングコストを重視する必要があります。ランニングコストは主に従量課金制ですが、ユーザー数か利用機能に応じて料金が増えることが多いです（両方を取り入れているシステムもあります）。ユーザー数課金機能課金概要システムを利用するユーザー（=社員）の数に応じて金額が増える仕組みシステムで利用する機能に応じて金額が増える仕組みおすすめの企業・従業員数が少ない場合・一部の事業部だけでツールを使う場合・色々な機能を使いたい場合・従業員数が多い場合・全社でツールを使う場合・一部の機能だけを使いたい場合どちらがおすすめかはツールの運用の仕方によって異なります。例えば、従業員数が多い企業で全社的にツールを使う場合、ユーザー数が多いのでユーザー数課金よりも機能課金を選んだほうが安くなります。逆に、機能課金は多くの機能を使うほど割高になるので、色々な機能を使いたい場合はユーザー数課金のほうが良いでしょう。ピープルアナリティクスツールを導入するにはピープルアナリティクスツールの比較のポイント実現したい内容前述の通り、ピープルアナリティクスツールで実現できることは多岐に渡るため、「ピープルアナリティクスをやりたい」だけではどのツールが最適か比較することが困難です。「組織の人員配置を見直したい」「社員のスキルを可視化したい」など、具体的に何を実現したいかを整理しましょう。コスト前述の通りピープルアナリティクスツールの多くは従量課金制ですが、単価は会社によって大きく異なります。安いに越したことはありませんが、安くて機能が少ないシステムを選んだ結果、要件を実現できなくなるのは本末転倒です。システムを利用するユーザー数や機能を想定してコストをシミュレーションし、要件と比べて金額が見合うかを検討しましょう。操作性機能が豊富でもUIが分かりづらかったり、動作が重くて使いづらいことがあります。多くのピープルアナリティクスツールではトライアルを提供しているので、トライアルで操作性を確認しておきましょう。カスタマーサポート多くのピープルアナリティクスツールでは導入後にカスタマーサポートへの問い合わせなどができますが、それ以外のサポートを用意していることもあります。どのようなサポートがあるかは確認しておきましょう。（例）カスタマーサクセス担当者が付き、運用が立ち上がるまで伴走してくれるFAQやユーザーコミュニティが用意されており、疑問点を解消しやすいピープルアナリティクスツールの導入ステップ要件を整理する実現したいこと、コスト、他システムとの連携など求める要件を整理します。ピープルアナリティクスツールを選定する要件を元にシステムをいくつか選定&トライアルし、どれにするかを検討します。ピープルアナリティクスツールを構築する導入するシステムが決定したら、ツールの契約手続きや設定作業既存の人事システムからのデータ移行他システムとのAPI連携などの開発を開始します。ツール周りの作業は運営会社が支援してくれますが、人事システムとの連携などは自社で対応することが多く、情報システム部やIT部門と連携して開発を進めます。構築が完了したら受け入れテストを行い、人事業務やデータ分析が問題無く行えるかを確認します。リリーステストが完了したらピープルアナリティクスツールをリリースし、本番運用を開始します。ピープルアナリティクスツールの運用の注意点ピープルアナリティクスツールの本番運用を開始した後の注意点は以下の通りです。データの正確性を定期的に確認する個人情報や機密情報の取り扱いに十分配慮し、アクセス権限を適切に管理する分析結果を過信せず、現場の状況や定性情報と合わせて判断する分析目的を明確にし、目的に沿った指標・レポートを設計するデータ収集方法やツール設定を統一し、一貫性のあるデータを確保する分析結果に基づくアクションを計画・実行し、効果を継続的にモニタリングする分析対象者の心理的安全性を損なわないように、匿名化や集計単位を工夫する関係部署との連携を強化し、分析結果が実務改善につながる仕組みを作るピープルアナリティクスによくある課題一体型だとシステムの設計コストが高いタレントマネジメントシステムやHRISでは社員の基本情報人事評価給与情報サーベイ情報など様々な人事データを管理できるようにデータベースや項目が用意されており、利用企業でもそれらを自由に作成できることが多いです。例えば、社員の売上や労働時間などを元に、労働生産性を計算する項目を作成できます。しかし、自由に作成できる分、テーブル設計やシステムの知識が無いとデータの管理が煩雑になりますし、「データの分析のしやすさ」「「AIで学習しやすい構造化」などを意識しながら作成するのは大変です。データ分析が弱いタレントマネジメントシステムやHRISにもデータ分析機能が搭載されていますが、制約があり自由に分析できないこともあります。例えば、某社のタレントマネジメントシステムでは現時点での社員や組織のデータのみ集計可能であり、特定時点（2025年1月時点など）に遡ってデータを見る特定時点（3年前など）から現時点までの時系列でデータの変化を見るといった集計ができません。また、サーベイを実施して社員の属性（部署や役職など）ごとにエンゲージメントの傾向を見ることはできますが、他の指標（離職率など）との相関分析、クラスター分析、回帰分析などの高度な分析はできません。タレントマネジメントシステム内で分析できない場合はデータをダウンロードしてExcelなどで行うことになりますが、Excelでデータを加工・集計したりグラフや図を作るのには時間がかかるため、Excelでの分析も簡単とは言えません。特化型では人事データの一元管理が難しい価格や学習コストが低い、機能が強いという理由で特化型のシステムを導入する企業が増えていますが、特化型では人事データがシステムごとに分散することになります。（例）人事データシステム社員情報タレントマネジメントシステム労働時間勤怠管理システム採用情報ATSエンゲージメントスコアサーベイツールetc.もしタレントマネジメントシステムと人事労務のデータをかけあわせて分析したい場合（例えば社員ごとの売上や労働生産性を計算したい）場合、双方のシステムからデータをダウンロードするExcel上でデータを突合するデータを分析するという工程を踏むことが多くなります。この1・2の作業を「前処理」などと呼びますが、データの種類や件数が増えるほど前処理の手間も大きくなります（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も言われています）。上記を踏まえて、Excelを脱却し、分析ツールを導入することをおすすめします。分析ツールを早めに導入すべき理由人事や組織開発の業務は「重要度は高いが緊急度が低い」ものが多いため、課題を感じながらもExcel運用を続けている企業が多いのですが、なるべく早めの導入をおすすめします。その理由は以下の通りです。組織の機会損失の防止Excelでの人事マスタ運用を長く続けるとExcelが複雑化し（膨大な関数やタブ・データの繋ぎこみなど）、「Excelを扱える人事が少ない」「Excelでの集計に時間がかかる」などの課題が発生します。人事の多くの時間がExcelに割かれてしまい、組織の活性化やパフォーマンス向上などに時間を割けなくなってしまいます。組織の機会損失を防ぐためには、今問題になっていないとしても、早めにExcelを脱却してツールを導入することが重要です。他社に対する競争力拡大以前はLINEヤフーなどのITベンチャー企業を中心に分析ツール活用が進んでいましたが、最近では様々な業界の大手企業でも活用が進んでいます。企業名業種パナソニック製造日本たばこ産業たばこmixiITキリンホールディングス食品大成建設建設ハウスメイト不動産※出典記事は企業名のリンク先を参照同業他社が既に分析ツールを導入している場合は他社に乗り遅れないように、まだの場合は他社に差をつけるべく、早めに分析ツールを導入しましょう。分析ツールの違いBIツールとタレントマネジメントシステムの違い人事データの分析ツールとして有名なのはBIツールとタレントマネジメントシステムですが、両者には以下のような違いがあります。メリットデメリットBIツール色々な分析に対応できる（例）人事業務を行うことができないタレントマネジメントシステム1つのツール上で分析から人事業務まで完結できる分析機能に制約が多いそれぞれメリット、デメリットがありますが、分析をメインで行いたい場合はBIツールをおすすめします。※BIツール、タレントマネジメントシステムの解説記事もご覧ください。BIツールの比較汎用型と人事特化型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。汎用型とは人事データ以外（営業、マーケティングなど）の分析用途にも使えるBIツールであり、人事特化型とは人事データの分析に特化したBIツールです。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様々なコストが小さく済むことから、離職率の分析を行うためには人事特化型のBIツールを使うことをおすすめします。※汎用型・人事特化型について詳しく知りたい方は、人事データ分析におすすめのBIツールをご覧ください。Human & Humanここからはクラウドワークスで開発している人事特化型BIツールのHuman & Humanをご紹介させていただきます。Human & Humanの特徴は以下の通りです。設計コスト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。データの集計コスト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用意。権限管理部署・職種・役職に合わせて各データの閲覧・編集権限を管理できる。学習コスト1クリックでデータのかけあわせができるので、データ分析に詳しくない人事でも簡単に操作可能相関分析散布図やヒートマップを使って簡単に分析できる。（例）データを時系列で分析できる他、指標をかけあわせた分析も1クリックで可能（例）ヒートマップで相関の強い指標を一目で把握できるHuman & Humanについて詳しく知りたい方は、機能や導入事例をご覧いただくか、以下よりお問い合わせお願いいたします。おまけ:人事データ活用チェックシート弊社で定義した「人事データの活用の理想像」に沿って、企業が人事データをどれぐらい活用できているかを診断できます。弊社で定義した「人事データの活用の理想像」に沿って、人事データ活用を6カテゴリに分類しました。シートでは1カテゴリごとに5問、合計30個のチェック項目を用意しています。全項目に回答すると、カテゴリごとに現在の人事データ活用の課題や改善点をアドバイスしてくれます。おすすめの記事人事データ分析について知りたい方は、タグ:人事データ分析のポイントをご覧ください。人事に関するシステムやツールについて知りたい方は、タグ:人事システム・ツールをご覧ください。