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アメリカなどでは「ピープルアナリティクス」の活用が進んでいるが、日本でも専門部署を設立する企業も出てくるなど、ピープルアナリティクスへの関心が高まりつつある。
そこで、ピープルアナリティクスサービスを展開する株式会社アッテルが、日本企業のピープルアナリティクス現状を把握するため人事担当者にアンケート調査を実施した。しかし、ピープルアナリティクスを知っている担当者は4割に届かない38％ということが判明した。
ピープルアナリティクスとは、社員の人事・行動データを収集・分析して、人事業務の意思決定に活用する技術のことだ。
またアンケートによると、ピープルアナリティクスが「全く導入されていない」が60％で、「人事は感覚的に行われている」が66％と、日本企業の多くが未だに勘や経験に頼って人事の意思決定を行っているということがわかった。
もっとも、人事・採用データを定量的な視点での集計や簡単な分析は、45％の企業が取り組んでいる。
そのデータ分析の目的は「採用」が31％、「適正配置」が23％、「適正評価」が20％と続いているものの、日本企業の多くがその分析を成果に結びつけていない、というのが実情のようだ。
ピープルアナリティクスを活用する目的は、「活躍する人材、退職しやすい人材の傾向を定量的に把握し、打ち手に繋げる」ことだが、このような人事データを蓄積していても、どのように分析し生かしていったらいいのか分からない人が多いことも明らかになった。
株式会社アッテルは、AIが採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する将来予測型ピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）」で、予測から実行・改善までをワンストップでサポートしている。
データは集めるだけでなく、しっかりと分析をしなければ宝の持ち腐れとなってしまう。これからの人事マネジメントは、根拠のない自信や勘、経験に頼り、結果として多くのミスマッチを生み出してしまうような事態は避けたいものだ。
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