データドリブン人事とは？必要性や実践方法・メリットを解説！

データドリブン人事とは、人事領域において、データに基づき意思決定や行動を起こすことを意味します。

データドリブンな考え方は、もともとマーケティング領域で取り入れられていましたが、採用活動や人事業務においてもデータの利活用によるメリットは大きく、データドリブン人事の重要性が高まっています。

この記事では、データドリブン人事のメリットや実践ステップ、活用例、課題と解決策をまとめているため、導入のご参考にしてください。

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データドリブン人事とは、人事領域において、人材の個人情報や資格、評価などのデータに基づき意思決定や行動を起こすことを指します。

データドリブンの「ドリブン（Driven）」は、「～に駆り立てられる」「～に基づいた」などを意味します。もともと「データドリブン」という言葉は、データを基に行動や意思決定をすることを指し、主にマーケティング領域で使用されていました。

デジタル化の加速によってデータの蓄積・分析がしやすくなった現代では、データ活用の幅が広がり、採用活動や人事においてもデータドリブンな活動の必要性が高まっています。

（１）データドリブン人事が求められる背景

採用担当者や面接官の経験に頼った採用活動は、主観やバイアスの無意識の混入によって採用ミスマッチを引き起こす恐れがあります。一方、自社の過去のデータを分析し、自社に合っている人材を客観的に判断できれば、早期離職の防止と高いパフォーマンスを発揮する人材の採用につながるでしょう。

採用に限らず、人事配置や従業員の評価、昇進など、人事におけるさまざまな意思決定を公平に行え、精度を高められるため、データドリブン人事が求められています。

データドリブン人事を実践するメリットとして、次の3つが挙げられます。

各メリットについて詳しくご紹介します。

（１）採用と配置の意思決定精度の向上

データドリブン人事によって、自社で活躍する人材のデータを可視化できれば、採用の際に自社にマッチする人材をより精度高く見極められます。採用担当者の個人的な感情や価値観が意思決定に入らないため、採用ミスマッチを防げるでしょう。

また、従業員の経歴やスキル、志向性、ストレス耐性などのデータから、より適した部署、業務への配置も可能です。人材の適材適所への配置は、生産性や定着率、従業員満足度の向上などが期待できます。

（２）自社が求める人物像と採用基準の明確化

採用活動において、自社が求める人物像と採用基準を明確に定めることは重要です。従業員の志向性や能力、パフォーマンスなどのデータを分析すれば、思い込みや経験によらない客観的な視点で人物像や採用基準を設定できます。

そのため、「理想ばかりで現実にいない人物」や「自社にそぐわない高すぎる採用基準」による採用失敗の回避につながります。また、採用担当者間で評価のばらつきが起きず、優秀な人材を取りこぼすリスクも低減できるでしょう。

（３）業務効率の向上・属人化防止

データに基づいて意思決定を行うデータドリブン人事は、スムーズな判断とアクションを実現できるため、業務効率が向上します。特に採用担当者がほかの業務と兼任している、採用メンバーが少人数などの場合は、業務効率化を図れることで負担軽減が可能です。

また、データの活用は業務の属人化防止にもつながります。人材の見極めや評価などを個人の経験に頼っている場合、人事異動や退職によってノウハウが失われるかもしれません。一方、データに基づいた意思決定であれば、携わる人のスキルや経験値による質のブレを抑えられると考えられます。

データドリブン人事は、次の5つのステップで行います。

各ステップを具体的にご紹介します。

（１）目的に応じたデータを収集する

まずは、目的に応じたデータを収集します。データの量は膨大なため、データ収集が目的とならないように、必要なデータや量をあらかじめ決めておきましょう。例えば「自社で活躍する人材の採用」が目的であれば、自社のハイパフォーマーのスキルや経験、人柄などのデータを集めると、採用すべき人材が明確になります。

また、データ活用の体制も整えておくことが重要です。必要に応じて目的に合ったデータを収集できる環境を整備しておくと、スムーズに活用できます。

（２）データを可視化し整理する

収集したデータを可視化し、整理します。不要なデータも含まれているかもしれないため、必要なデータのみに選定して分析精度を高めることが重要です。そのままのデータで分析が難しいのであれば、分析できる状態への加工も求められます。

データの可視化や整理を行う際には、BI（ビジネスインテリジェンス）やWeb解析などのITツールを導入すると効率的です。必要なデータが不足している場合は、データ補完やデータ整備などにつなげましょう。

（３）データを分析する

整理したデータを分析していきます。自社の課題解決や目標達成ができるように、多角的な視点での分析が求められます。

大量のデータを精度高く分析するには、専門的な知識やスキルが必要です。例えば、プログラミング、統計学、データベースやビッグデータに関するスキルなどが挙げられるでしょう。データ分析や戦略化ができるデータサイエンティストやアナリストなどの人材がいると、データを有意義に活用できます。

（４）アクションプランを計画し実行する

データの分析結果から、アクションプランを計画し実行に移していきます。具体的な施策を立案し、人事戦略に落とし込んでいきましょう。

例えば、コミュニケーション能力が高い人材の活躍が目立つのであれば、採用基準にコミュニケーション能力を含めることが検討できます。採用時の適性検査の結果が入社後のパフォーマンスと比例していない場合は、検査の見直しが求められるでしょう。

（５）施策の効果検証・改善を行う

施策の効果検証と改善を行います。データに基づいた施策に取り組んでも、望む成果を得られるとは限りません。また、採用市場や転職者の価値観、自社の状況は変化するため、PDCAサイクルを継続的に回し、よりよい成果を出せるように施策も改善していくことが重要です。

データドリブン人事に繰り返し取り組み、データを活用した意思決定やアクションを自社に定着させることで、採用活動の精度を高めていきましょう。

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データドリブン人事は、データに基づいた客観的な判断ができるため、さまざまなシーンで役立てられます。

具体的に、下記2つの活用方法についてご紹介します。

（１）早期離職防止と人材定着

データドリブン人事によって、人材の早期離職防止と定着化を図ることが可能です。早期離職する人材の傾向をデータで把握できた場合、採用条件や入社後フォローの見直しと改善につなげられます。

例えば、「業界未経験」の人材の早期離職が多ければ、「業界経験者」を採用条件にすると人材定着が進むかもしれません。忙しく、入社者フォローの時間があまりとれていない部署で早期離職が多い場合は、業務改善と充実したフォローの実施が考えられます。

早期離職で採用コストを無駄にしないためにも、離職に関するデータを対策に活かしましょう。

（２）組織力の強化

企業が安定して経営を続けるには、高い組織力が必要です。組織力を強化するには、自社の課題に気付き、問題が大きくなる前に策を講じることが求められます。

組織力の強化にもデータドリブン人事を活用できます。例えば、有休消化率、産育休の取得率が低い場合、職場に取得しづらい雰囲気があると推測できます。女性管理職の数が少なければ、多様性のある企業を目指して女性管理職の採用・育成の検討につながるでしょう。

さまざまなデータによって自社の状況を多角的に把握し、社会の変化や従業員のニーズに柔軟に対応していくことが、持続性と企業としての魅力を高めていきます。

データドリブン人事は、採用活動や人事業務の精度を高める取り組みですが、次のような課題もあるため注意が必要です。

データドリブン人事の導入で生じる課題と解決策を解説します。

（１）データ収集・統合の課題

データを人事に活用することに対して、経験や勘で仕事を行なってきた層から反発が出る恐れがあります。データドリブン人事の導入には全社的な取り組みが必要なため、理解や協力を得られないと進められないでょう。

また、扱っているデータの質や形式、ツールがバラバラで、統合が難しいケースもあります。ツールやシステムを統一し、データ収集の精度を高めるには、業務フローの整備や金銭的・時間的コストが発生するため、ハードルも高いです。

   解決策

まずは経営層や各部署のトップにデータドリブン人事の必要性を理解してもらいましょう。上層部の理解を得られれば、周知やデータを重視した組織体制の構築もしやすくなります。

データ収集や統合にあたっては、目的に応じたデータを定義したうえで、一元管理できるようにツールやシステムを導入・整備します。ツール等は、既存のシステムとの連携可否や費用対効果の高さなどを意識しながら選定しましょう。

最初から幅広く取り組むと、混乱やシステムエラーなどが生じて通常業務に支障を来す恐れがあるため、小規模で始めることをオススメします。データ活用の成功事例ができれば、周りも効果がわかり、スムーズにデータ利活用の波を広げていけます。

（２）デジタル人材不足の課題

データ分析には、データサイエンティストやアナリストなどの専門スキルを持ったデジタル人材が必要です。しかし、デジタル人材は多くの企業が求めており、獲得が難しいでしょう。

人材を育成することも考えられますが、専門スキルの習得には時間がかかる恐れがあります。

   解決策

デジタル人材の採用には、デジタル人材に特化した求人サイトの活用や、求める人材にピンポイントでアプローチできるダイレクトリクルーティングが効果的です。育成する場合は、人事担当者にデータ分析に関する研修を実施しましょう。

社外サービスや専門家への依頼も方法のひとつです。社外人材にデータ分析を任せることで、人事担当者は自身のコア業務に集中しながら、最新の分析技術を活用できます。サービスによってはノウハウの蓄積をサポートしているところもあるため、スキル習得にもつながるかもしれません。

（３）プライバシーとセキュリティの課題

収集するデータによっては、従業員の経歴や離職理由などプライバシーに関するものも含まれます。企業の機密情報を扱うこともあるでしょう。

過剰なデータ収集は、従業員のプライバシーを侵害するリスクがあります。活用方法に合理性がない場合は、従業員に不公平感が生じて自社への信頼が低下するかもしれません。

また、データの収集や活用には情報漏洩リスクがある点にも注意が必要です。セキュリティを強化し、データを適切に管理することが求められます。

   解決策

データの収集や活用に関して、個人情報保護法などの法令遵守を徹底しましょう。また、収集するデータや用途、管理方法などについて従業員に事前に説明し、理解と同意を得ておくことも大切です。データを活用する際には、個人が特定できないように匿名化処理を行います。

セキュリティ対策も必ず行いましょう。外部からのサイバー攻撃以外に、ヒューマンエラーや内部不正、リベンジ退職による情報漏洩など、リスクは幅広いです。そのため、ログの管理や明確なルールの制定と周知、アクセス権限の設定など、多角的な対策を施して情報を守ることが重要です。

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データドリブン人事を取り入れ、データに基づいた意思決定や行動を起こすと、より自社にマッチした人材の採用や業務効率の向上などのメリットを得られる可能性があります。

一方、導入までに時間やコストがかかる、デジタル人材がいないなどの課題もあるため、無理に推し進めるのではなく、対策を施しながら取り組むことが重要です。

従業員のプライバシーや機密情報を扱っているということを忘れずに、データを適切に活用して、採用活動や人事業務の精度を高めていきましょう。

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