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令和３年１１月１９日(第2829号）


「なぜ今、人事にデータ・アナリティクスか」を考える


株式会社カレッジ　紀藤康行
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（本日のお話　2875字／読了時間3分半）


■おはようございます。紀藤です。

昨日は2件の研修の実施立ち会い。
並びに夜は大学院の打ち合わせでした。

＊

さて、本日のお話です。

大学院の授業にて

「データ・アナリティクス演習」

なるものがあります。

私、データとか分析、
客観性とかファクトという言葉は
大変苦手なのですが

考えれば考えるほど、
これからの人事は
「ＫＫＤ（勘・経験・度胸）」
では通じなくなるだろう、

と再認識させられております。。。


そんな背景もあり、

本日もデータ・アナリティクスの大切さを
（120％の自戒を込めて、むしろほぼそれ）
皆様におすそ分けできればと思います。

それでは参りましょう。


タイトルは



【「なぜ今、人事にデータ・アナリティクスか」を考える】



それではどうぞ。



■世の中には
「大きな流れ」があるものですね。

もう今では何でもかんでも

”語尾に「ＤＸ」”

がついているとも感じるほど。
（いいすぎかもですが）


しかしあらゆるデバイスが
インターネットに繋がり
データが膨大に集まってきて、

かつデータも気軽に取れるようになれば
それを活用する人材が必要になるのは
当然の流れ、、、というのはまあ、

私でもなんとなく想像はできます。


データサイエンティストが
受容が高い仕事というのも、納得です。



■ちなみに、

「人事のデータ分析の活用」の
2016年と2019年の比較について
こんなデータがあります。

～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

＜人事データ分析の活用に取り組み済／予定ありの企業割合＞

◯回答企業全体

2016年　４４％
　↓
2019年　５１％


◯従業員5000名以上の企業

2016年　６４％
　↓
2019年　８５％

※出所：PwCピープルアナリティクスサーベイ2019調査結果
　日本企業236社対象

～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

とのこと。


大企業では85％が、
全体でも半数以上が

「データ分析に取り組み済＆予定あり」

なのですね。



■ちなみに、活用領域は


・従業員意識調査（従業員満足度／エンゲージメント調査など）

・キャリアプラン情報（希望職種、勤務地など）

・スキル情報（マネジメントスキル・専門スキルなど）

が、

「３年後に活用していたいデータ」

として挙げられています。


そして上記は2019年ですが
コロナ禍での影響やリモートワークの流れで

採用面接も、1on1もオンラインになって
データ分析の活用も、更に背中を押されたのでは、

とも感じます。



■…とこんな情報を見ていると、
「人事のデータ分析」の流れは


「大きな流れであり、必ず起こる未来」


であろう、というのは
想像に難くありません。



ある意味、これからの
「人事のデータ分析」とは

今のパソコンでの

エクセルの計算とか
パワポをまとめる技術くらい

身近なものになっていくのかもしれません。


「データ」自体が手軽に手に入り、
それらをまとめていこうという動きがあるからこそ、

データを活用することが
求められる頻度も高まるのだろう、

…と思ったのでした。



■これは、
ある側面から考えると、


「新しいこと覚えなきゃいけなくて、
　面倒くさい・・・」
　
「データ活用とか大変そう、
　しんどそう、難しそう（汗）」
　
　
というネガティブな捉え方もできます。


…しかし別の側面から、
ちょっと強引に考えると、

これは
人事領域にいる人にとって

そしてこれから
専門性を確立したい人にとっては

「大いなるチャンスである」

とも言えるの（かも）、
とも思ったのです。

一言でいうと

『まだ探求されていない領域で
　専門性を高めるチャンス』
　
です。


■データ・アナリティクスの授業で
こんな話が紹介されていました。

（ここから）
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

＜定量化は、人事の専門性を確立させるための「武器」になる＞

定量化とは、力を持つ部外者が
専門性に対して疑いを向けた時に、
その適応として生じる。

政治的圧力さえなければ客観性が保てるのではなく、
政治的圧力があるからこそ、客観性がつくられる。

アカウンタビリティ（説明責任）によって
客観性が弱体化されるのではなく、
アカウンタビリティによって客観性が作られるのである。


引用：セオドア・M・ポーター『TRUST IN NUMBERS（邦題：数値と客観性）』
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～


とのこと。



■そうなのです。

これ、本当にそうだな、と思うのです。

非常によく聞く例が

人事の方が経営層から

「この研修の成果ってどう測るの？」
　
と聞かれたり

「今回の研修テーマを◯◯にした根拠は？
　何を成果指標にしているの？」
　
と問われるという話です。


まさに

”力を持つ部外者”（経営層）が
”専門性”（人事）に対して、疑いを向けた時
　その適応として定量化（データ）を揃える

ことに繋がる流れ。

本当に多くの組織で起こっています。



■ただ、５年前は、

「とはいっても、そんなデータないし
　まとまってもないし、調べようもないし」
　
で済まされていたのが、

ここ２～３年位で一気に、


「いや、それ調べようと思えば
　調べられるんじゃね？」
　
「データ分析をして、
　誰もが納得できるようにまとめねば」
　
　
という空気になってきたように
私は感じております。



■それは自分がたまたま
そういった情報に触れている、
という可能性もありますが、

とはいっても明らかに、

・Googleフォームとかサーベイモンキーとか
　簡単かつ無料で調査できる手法ができた
　
とか、
　
・パルスサーベイなども安価に手間がかからず
　提供するベンダーも増えてきた

という動きは顕著になってきました。



■、、、とした時に、

まさに今が分かれ目、
と言えそうです。

人事として

「データ・アナリティクスの観点を
　持っているかどうか」
　
があるかないかは、
これからの大きな波に乗れるかどうかを分ける
大変大事なことなのでは、、、

と思ったのでございました。



■そして話が飛ぶようですが

改めてドラッカーの
この言葉を思い出します。

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
多くの領域において卓越することはできない。

しかし成功するには、

多くの領域において並み以上でなければならない。

いくつかの領域において有能でなければならない。

一つの領域において卓越しなければならない。

出典：「創造する経営者」　P.F.ドラッカー
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

ここで重点を置いているのは、

「１つの領域において卓越すること」

ではあります。

しかし、成功する、すなわち
より多くの成果を出そうとするならば

”多くの領域において並以上”

そして、

”いくつかの領域において有能”

と書かれていることも
着目すべき点なのでしょう。



■自分自身の

コアの専門性は高めつつも、
その周辺も高めること。


文系だから
理系だからではなく、
どちらも見ること。

経験や直感も、
数字や客観性も、
どちらも基本的なスタンスを身につけること。


本当に一芸で突き抜けているなら別ですが、

５０人に１人が持つスキルを
５つ６つ持つことで、
差別化できることもあるはず。



今回の
データ・アナリティクスを学びながら、
自分自身苦手とはいえ、

”これからの並以上”を目指すのは
大事なことだろうな、

と考えた次第でございます。

最後までお読み頂き、ありがとうございました。
本日も皆さまにとって、素晴らしい１日となりますように。

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＜本日の名言＞

自分が感じていることは正しくないかもしれない。
だから、常に自分をオープンにしておくんだ。
あらゆる情報や、たくさんの知識を受け入れられるように。

アイルトン・セナ（ブラジルのレースドライバー/1960-1994)

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【編集後記】
プロになることは無理ですが、
基礎を押さえるくらいならできるはず。
頑張りたいと思います（と言い聞かせる）


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