井上晴見

2017年8月10日

こんにちは。
船井総合研究所 オートビジネス支援部 HRDコンサルティング事業室の井上晴見です。

 

今回のコンサルタントコラムのテーマは、「人事分野におけるビッグデータ活用」についてです。昨今良くメディアに取り上げられるビッグデータですが、よく分からないのが現状ではないかと思います。

そこで、本日は人事の領域に限って下記3つの観点から述べさせていただければと思います。
①ビッグデータとは何か?
②ビッグデータの出現によって何がどのように変わるのか?
③私たちはビッグデータをどう活用していけばいいのか?

 

①人事領域におけるビッグデータとは何か?

人事領域におけるビッグデータは、大別すると求職者ビッグデータと会社ビッグデータに分かれると考えています。(※注:「求職者ビッグデータ」「会社ビッグデータ」は造語です)

求職者ビッグデータとは、求職者の個人データの総体であり、現状かなりデータベース化が進んだ状態で人材あっせん会社・求人媒体等が保有しています。

会社ビッグデータを構成するのは、各社で保有している「ヒト」に関するあらゆるデータの総体です。「ヒト」に関するあらゆるデータとは、勤怠・給与・評価結果・個人に紐づけられた収益・健康状態など、またその時系列データを指します。こうしたデータなら今皆さんの手元にもあると思いますが、今後は勤怠・給与・評価結果・個人業績・健康状態等が特定の個人に紐づけて簡単に好きなように抽出・分析できるようになります。少し前から、人事システム業界はこのニーズを見越して多額の投資を行っています。こうした国内各社で保有している「ヒト」関連のデータをすべて集めると巨大なデータベースができます。それが会社ビッグデータです。

 

②ビッグデータの出現によって何がどのように変わるのか?

求職者が会社ビッグデータのデータベースを元にAIで仕事を探す時代になったら、自社のデータを一定水準以上に担保しておくことは労働力確保の生命線になります。なぜなら、AIによってその会社の「偏差値」が求職者に簡単に分かってしまうからです。
現状、年収査定サイトなどが山ほどあり、求職者側のデータはビッグデータ化しつつあります。求職者ビッグデータと会社ビッグデータとマッチングさせることは技術的に可能であるため、会社ビッグデータ化が実現すればマッチングまでは時間の問題となります。
加えて、クラウドは圧倒的にスケールメリットがあるため、人事システム自体、将来的には強者しか残らないと予想されます。つまり、より社内データを一元管理しやすい環境となる状況が予想されます。

 

③私たちはビッグデータをどう活用していけばいいのか?

まず、社内データの分析から行いましょう。「なぜその数字が出るのか?」徹底的な原因分析を行いましょう。重要なのは、複数種類のデータを個人に紐付け連携させることです。たとえば、個人業績と勤怠と健康状態のデータを抽出して分析した結果、「個人業績の良い社員ほど残業を多くしており、健康診断で悪い結果が出ている」という結論が得られたとします。この結論が得られれば、「一定以上の業績を出した営業社員を主任に位置付け、主任についてはフレックス制を導入する」など適切な対応を迅速に取ることができます。地道ですがこうした改善の積み重ねにより、自社の偏差値が簡単に割り出されるような時代に備えることができます。

次の段階として、同業他社と比較するのも良いでしょう。ただし、比較は業態や扱う商品、働き方などが同じ場合に初めて意味を成します。そのため、現段階では参考程度にとどめておくことが必要です。あくまで、自社で追いかけるべき重要指標(人事KPI)を割り出し、それを根気よく追いかけていくことが必要です。

 

現状ビッグデータ化が進んでいる領域は、比較的早期にAIが入ってくると予想されます。そういう意味で、人事領域のシンギュラリティは他の分野に比べて早く始まる可能性があります。
そうした未来に対応するため今できることは、自社の問題点を正確に把握すること、そして限りなく早く問題点に対する対策を講じることです。一見地味ですが、この方法が最も効果があると思っています。AIが進化するということは、対処療法的な付け焼刃の人事施策では段々ごまかしが効かなくなるということです。進化の速い時代だからこそ、より堅実さが求められるようになると考えています。

 

船井総合研究所オートビジネス人財アカデミーでは、会員様よりご提出いただいた様々な人事データを基に統計を作成し、それを基に定期的に人事ご担当者への情報提供を行っております。

また、人事データ分析や分析結果を基にした人事戦略策定業務も承っておりますため、お悩みのご担当者様はぜひ一度お問い合わせくださいませ。

 

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