ヤフーとテラデータが明かす、ピープルアナリティクスを社内で展開するためにはずしたくないポイント

ピープルアナリティクスの意義

　ディスカッションの前に、マニュエル氏はテラデータが考えるピープルアナリティクスの定義を「ビジネス上の意思決定や戦略に役立つ、実用的でインパクトのある洞察を生み出すために従業員データを収集、分析、および解釈するプロセス」と紹介し、「ビジネスニーズと戦略の理解」「質問の作成」「利用可能なデータを探索して選択」「分析用データを整理して準備」「データを分析して視覚化」「調査結果を解釈して実行」「継続的な変化の監視と測定」の7つの要素からなるプロセスであることを説明した（図1）。

　最近のテラデータは、企業に必要なのはアナリティクスではなく、解を出すことへの投資だと訴えている。そのメッセージに即し、マニュエル氏は同社におけるピープルアナリティクスを、社員に関する様々なデータを集めて解を出す活動と位置付けた形だ。

　一方、ヤフーでピープルアナリティクスに取り組む遠藤氏は、現在は人事だがITエンジニアの経歴を持つ。ピープルアナリティクスのポテンシャルに着目して、2018年4月に人事部門に異動し、環境整備を進めてきた。実は、遠藤氏がピープルアナリティクスに取り組むきっかけは、テラデータで現在社長兼CEOを務めるオリバー・ラッゼスバーガー氏との会話で、サビッジ氏とマニュエル氏の2人を紹介されたことにあったという。

　現在のヤフーのピープルアナリティクス環境は、マニュエル氏が紹介した7つの構成要素を網羅するものだ（図2）。遠藤氏は、10を超える人事関連システムのデータを集約し、分析に使うべきではないデータを完全に分離した後、分析に使うデータのクレンジングを行った。そして、匿名性を担保した上で100人を超える人事担当者がそのデータを使える環境を整備した。他に同社のマネージャー以上であれば全員がアクセスできるダッシュボードも用意し、「こんなデータが見たい」「こんな切り口でデータを見たい」などのマネージャーからの要望に人事担当者が応える仕組みも整えた。