ピープルアナリティクスとは何か、なぜいま注目？
これまで紙での記録やKKD（勘と経験と度胸）で意思決定をすることが多かった人事も、デジタルで記録した「人事データ」を活用して意思決定を行う場面が増えてきたと感じています。実際、採用や労務の現場では、人事に関わる業務データを活用して、採用のリードタイム（書類選考から内定までの時間）の短縮や、労務業務の効率化、各部署とのスムーズな連携を実現しています。
一方で、従業員の生産性や従業員同士の人間関係に関わる、人や組織の課題に対しては、人事データを有効に活用できている企業は少ないのではないでしょうか。そこで、データから人や組織の課題を解決に導く「ピープルアナリティクス（People Analytics）」が注目されつつあります。
近年、働く人を取り巻く環境は劇的に変化しています。新型コロナウイルスの蔓延により、私たちの働き方には大きな変化が起こりました。新卒一括採用や終身雇用といった旧来型の働き方にも変化の兆候があり、転職や副業が当たり前になったり、技術革新によって働く場所や時間に柔軟性が生まれたりしています。
また、グローバルな人材登用なども進む中、何を大事にして働くか、といった働き方の価値観も多様化しています。価値観の多様化は、価値観の異なる従業員それぞれが活躍できる環境の用意を管理職や人事に求めます。それは非常に難易度が高い仕事であることは想像に難くないでしょう。
ここで注目したいのが、人事がすでに持っている従業員に関する大量のデータです。データは従業員の人事情報（氏名や年齢、所属部署や役職、目標や評価など）だけでなく、サーベイと呼ばれる従業員アンケートを通じて得られた会社や組織に対する従業員の満足度に関するデータや、日々の業務で使うツールから蓄積されるログデータなど、さまざまです。
これらの大量のデータを整理し分析することで、働く人が活躍できる環境や組織を作るための手法がピープルアナリティクスなのです。
働く人も自分のデータを見る時代
ピープルアナリティクスの手法が活用できるのは、人事や管理職だけではありません。働く人自身も、自己研鑽やキャリアプラン作成で役立てることができます。
自分自身のコンディションのログ（睡眠や血圧、行動履歴など）と、業務の成果ややる気などのデータの相関を見ることで、自分がどういった状況において仕事に集中できるのか、自分自身で確認することができます。また、これまでの職歴や発揮したスキル、評価履歴や年収履歴を記録しておくことで、自分の今後のキャリアの可能性を知ることができます。適性検査や性格診断などの結果も、自分がどういった価値観を持っているのかを自覚し、どういった職場で働きたいか、を考えるうえで重要な材料となります。
我々は、働く人自身が健康的に（肉体的だけでなく精神的・社会的にも）幸福に活躍することを支援する技術を「WorkTech（ワークテック）」と呼んでおり、働く人に関わるデータを組み合わせたピープルアナリティクスを広く活用したいと考えています。
