「人事データ利活用原則」とは？ ＃1 概要とステップ別分類
みなさま、こんにちは。koei（@koei2024）です。
人事担当の皆さまは、日々 何らかの人事データに触れるシーンも多いのではと思います。社員番号や氏名、入社日、所属、勤務地といった基本情報はもちろん、勤怠、評価、採用などなど・・関連情報は多岐に渡りますね。
人事データについては取り扱いを慎重に行う必要がありますが、どう取り扱うのが適切なのか、悩ましいところでもあります。実は、そんな悩みの際に大いに参考になる、「人事データ利活用原則」という原則があります。
私もこの原則を学び始めたばかりでして、理解を深めたく記事にして整理してみます。少しでもご参考になる部分があれば幸いです。
注目した背景
人事データはセンシティブな側面も持つことから、日本企業では人事内でクローズドに取り扱われるケースもまだあるのではと思います。
しかし近年、企業におけるDX推進や人的資本開示の必要性が増しており、「ピープルアナリティクス」の概念（手法）も普及が進んでいるように感じます。経営や事業において、人事データに基づいた意思決定が極めて重要になっていると言えるのではないでしょうか。
また個人観点でも、EX（従業員体験）向上のために人事データ活用は重要です。企業・個人双方にとってより望ましい未来を創造するため、「勘と経験」ではなくデータに基づく気づきを広げ深めていくことが、企業活動に関わる各ステークホルダーの期待となってきています。
「人事データ利活用原則」の概要
「人事データ利活用原則」は、一般社団法人である「ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会」が作成した策定した原則です。同協会は産官学連携のもと活動しており、私個人としては、日本において最も標準化された内容なのでは、と認識しています。
同原則は、個人情報保護や従業員のプライバシー等を尊重しつつ、人材データを適切に利活用するための網羅的なガイドラインとなっています。具体的には、以下9つの原則でまとめられています。
1 データ利活用による効用最大化の原則
2 目的明確化の原則
3 利用制限の原則
4 適正取得原則
5 正確性、最新性、公平性原則
6 セキュリティ確保の原則
7 アカウンタビリティの原則
8 責任所在明確化の原則
9 人間関与原則
さらに、2022年4月の改正個人情報保護法施行に伴って2023年4月に改訂されるなど、継続的にブラッシュアップされていることも注目すべき点と感じています。
取り扱いステップ別での分類
ここで、「人事データ利活用原則」についてもう一段整理して理解を深めたいと考え、データ取り扱いにおけるステップ別で分類してみました。
上記はあくまで私個人の整理のための分類であり、公式のものではございません。異なる切り口や考え方もあるかと思います。ご注意いただければ幸いです。
次回以降の記事で、上記分類ごとに、より具体的な内容にも触れながら整理し、理解を深めていきたいと考えております。
まとめ
今回の記事では、「人事データ利活用原則」について注目した背景と概要、個人理解のための分類について解説しました。
企業・個人双方にとって望ましい未来の創造のため、人事データの利活用が各ステークホルダーの期待となってきている
「人事データ利活用原則」は産官学連携の活動から生み出された、9つの原則からなる網羅的なガイドライン
取り扱いステップ別に原則を分類。次回以降で理解を深めていく
人事データの適切な利活用は企業と従業員双方にとって重要なテーマであり、この原則が大いに参考になるのではと考えています。ご関心をお持ちいただけましたら、引き続きご覧いただければ嬉しく思います。
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