社会人必見！人事部のオシゴト

皆さんこんにちは。

本日は、HUNTERCITYの「シリコンバレー流、非効率を見えるかするピープルアナリティクス戦略」での学びをまとめていきたいと思います。

現在人事で働いている方や、うちの会社の人事って何をやっているんだろう？と考えたことのある方は是非読んでみてください！

人事の考え方

まず、皆さん人事部ってどのようなお仕事を行っているかご存知でしょうか？
簡単にまとめてみると、

プロセス関連（主にハード面として捉えた方がわかりやすいかも？）
→採用、給与計算関連、労務管理、勤怠管理、福利厚生
付加価値として（主に意識面？）
→評価制度、人材開発、キャリア設計、人材配置、エンゲージメント関連

と、大きく分けて2つに分類されます。
古い体質の企業であればあるほどこのような考え方だと思います。
（私が過去所属していた会社も人事の仕事としてこのように分けて考えていたと思います。）

現在は上記のような従来の考え方から現在は、このような考え方に変わってきています。

従業員ライフサイクル全てを理解し、最も従業員のパフォーマンスや満足度を上げる制度設計をすべきと考えられています。

なぜこのような考え方になるのかというと、報酬設計や福利厚生等が従業員の意欲に影響することもあるからです。

”ピープルアナリティクス”とは

現在多くの会社の人事部は各要素に分かれてデジタル化推進や、データ収集、蓄積など業務効率化を推進しています。（前職の会社もそうでした。）
この業務効率化は単に「デジタルの方が紙が少なく済むから」「勤怠管理が楽になるから自動的に入力するシステムを導入する」ではなく、何か決定的な根拠（もしくは従業員からの要望）があって初めて効果を発揮するものだと思いました。

今回のキーワードであるピープルアナリティクスとは、従業員の意思決定の効率化であり、どのような要素が従業員のエンゲージメントに影響を与えるのか等、あやふやな意思決定が多い人事領域を分析することです。
実際にピープルアナリティクスを行っている具体例を紹介したいと思います。

Google
→面接問題として話題だった、トンチ問題（象を冷蔵庫に入れるには？）などの効果を分析したところ、それに答えられた従業員と入社後の貢献度が高い従業員に何も相関がなく、撤廃したことや、面接は５回目以降行った場合に、印象があまり変わらないことがわかり面接の最大回数を４回としたことなどが挙げられる。

UBER
→採用した面接官によっては半年以内に辞める従業員数が多いことや、貢献度が高い従業員を採用している率が高いことなど、面接官によって採用した人材のレベルが異なっていることが分析でわかり、分析結果によって面接官を教育する事によりハイパーグロース期に採用を効率的に進めることができた。

アップル
→ストックオプションにより従業員から大量の億万長者が誕生してしまい（その従業員達は貢献度がかなり高い）会社を辞められる危機に瀕したが、社員の要望である大企業体質（スピード感など）を改革したため、優秀な従業員の流出を防ぐことができた。

※ストックオプションについては、過去の記事で解説しています！
→ストックオプション完全解説！

ピープルアナリティクスの力

上記に表したように、ピープルアナリティクスの効果とはデータを見ることにより気づきを与えてくれること＋指針を示すとすることができます。
具体的にいくつか下に挙げてみます。

●純粋な人事業務の効率化

●将来の機会、リスクの予想
手法：ONA
→従業員のコミュニケーションデータによって将来の組織や従業員の状態を予測できる分析手法。
例）ハブ人材はハイパーパフォーマーである　等

●従業員の体験の向上
手法：ナッジ
→選択の自由を奪うことなく、些細なきっかけで自発的かつ持続的に行動変容を促すこと。飴と鞭に頼らない、人間として潜在的な部分にきっかけを与える。
例）良心に訴えるリマインドにすることによる研修のドタキャン防止　等

最後まで見ていただき本当にありがとうございます！
今回の記事も少しでも皆さんのお役に立てれば幸いです！

近年、従業員のやる気を出す制度や効率的な業務推進などが進められていますが、現状を分析することが大切だと感じました。
マーケティングにも関連しうることですが、現状分析に力を入れれば入れるほどわかってくることが多くなると最近感じます。

ありがとうございました。

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