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インタビュー | ピープルアナリティクス

米国アナリティクス企業が取り組むピープルアナリティクスとは?――テラデータの事例


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 米国では部署や社員に関するあらゆるデータを分析し、事業戦略に即した組織整備に役立てるピープルアナリティクスを実践する企業が登場している。テラデータもそのうちの1社だ。米国のピープルアナリティクスの最新事情を知るため、約1年前からになるという同社の取り組みを、米テラデータ・コーポレーション キース・サビッジ氏(ヴァイスプレジデント ワークフォース・イネーブルメント)と、同 エレオノラ・マニュエル氏(マネージャー ワークフォース・アナリティクス)に聞いた。

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事業戦略の実行のサポートが目的

――テラデータではピープルアナリティクスをどのような成果を出す業務と捉えていますか。

エレオノラ・マニュエル氏(以下、マニュエル):人事システムを含む様々なデータソースから集めたデータを分析し、事業戦略の実行をサポートする役割です。私たちが分析に使うデータは人事関連のものだけではありません。社内のデータソースとしては、財務、営業、オペレーション、生産性のデータのほか、定期的に行う社員の意識調査結果があります。また、ソーシャルメディアのデータのような外部のデータソースも使っています。

エレオノラ・マニュエル氏
エレオノラ・マニュエル(Eleonora Manuel)氏
テラデータ・コーポレーション マネージャー、ワークフォース・アナリティクス。
データ駆動型の組織の有効性および分析のスペシャリストであり、7年以上の管理経験と証拠に基づくコンサルティング経験を持つ。Deloitte在職中、クラフト・ハインツ、サソール、ダナ・コーポレーションなどのさまざまなグローバル組織と協力して、ERPの実装、組織の変更、M&Aなどの大きな変革期のコンサルティングサービスを提供してきた。

キース・サビッジ氏(以下、サビッジ):私たちの活動は、基本的に他の事業部門の活動と同じです。財務もマーケティングもデータなしで業務はできません。他の事業部門が自分たちの組織の目標達成のために実行しているのと同じように、データを使って業務を行います。

――事業戦略の実行をサポートする役割とのことですが、事業部門との連携はどのように行うのでしょうか。

サビッジ:人事には従来型の役割もありますが、各事業部門長からの人事への期待の高まりにより、事業戦略と人事戦略の整合性を取ることが求められています。その実現には人事も行動変革が求められますし、「真のデータ」の収集が必要になります。

 例えば、退職する人がいたとしましょう。今までの人事であれば、退職理由を推測するストーリーを作って納得して終わりとしていましたが、本来は事実を正確に把握するべきです。ですから、私たちはもうストーリーは使いません。マーケティングが顧客の活動内容を把握しなければ行動できないとの同様に、人事も社員についての正確なデータを把握することが必要になるのです。

 事業部門への提案機会については、営業研修が良い例になります。以前は営業担当者が研修を受けたとしたら、すぐに効果が出ると判断する傾向がありました。ですが、ある社員が研修を受けた後、売上という成果に結びついていないことがデータから明らかになったとしたら、そのトレーニングの効果はないということになります。データを正確に把握すれば、想像ではなく事実を基に次に何をするべきかを提案できるようになるのです。

キース・サビッジ氏
キース・サビッジ(Keith Savage)氏
テラデータ・コーポレーション VP, ワークフォース・イネーブルメント。
15年にわたり、HRエグゼクティブとして大企業向けのグローバルな人事変革をリード。その経験を通じて、企業によるワークフォース・アナリティクス(Workforce Analytics)、シェアード・サービス(Shared Services)、およびテクノロジーの活用推進、およびそこからワールドクラスの結果を獲得する手法について専門性を磨いてきた。テラデータに入る前は、IBMやシーメンスで勤務した経験があり、ユニリーバ、CSLベーリングなどのトップ企業を顧客としてコンサルティングを行ってきた。米国、ラテンアメリカ、ヨーロッパ、アジアマーケットで勤務した経験があり、米マイアミ大学で理学修士号を取得。

――今の話に出てきた「真のデータ」はどうやって導き出すのですか。

マニュエル:異なるデータを集約することが重要です。人事や財務のデータに、社員への意識調査の結果からわかる会社に対して抱いている感情、対面での面接で得られたデータを組み合わせて分析しています。アナリティクスには3段階の成熟度がありますが、私たちは過去に何が起きたかを把握する「記述的アナリティクス」だけでなく、将来に何が起こりうるかを探る「予測的アナリティクス」を行う段階に達しています。

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この記事の著者

市古 明典(IT人材ラボ ラボ長)(イチゴ アキノリ)

1972年愛知県生まれ。宝飾店の売り子、辞書専門編集プロダクションの編集者(兼MS Access担当)を経て、2000年に株式会社翔泳社に入社。月刊DBマガジン(休刊)、IT系技術書・資格学習書の編集を担当後、2014年4月より開発者向けWebメディア「CodeZine」の編集に参加。その後、資格学...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

冨永 裕子(トミナガ ユウコ)

IT調査会社(ITR、IDC Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタント...

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