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ピープルアナリティクス超入門!| 第13回

既存の行動データから個人のコンディションは捉えられる——人事が「変化の兆し」に気づくための視点とは

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人事が持っている「行動データ」の例

 行動データと聞くと、新たなツール導入や高度な分析を想像するかもしれません。しかし、個人のコンディション変化に気づくという目的に限れば、多くの企業ですでに十分なデータを持っています

 データの種類を増やす必要はありません。重要なのは、「どのデータを」「どの視点で」見るかです。どの行動データにも共通していえるのは、水準が高い/低いといった絶対値ではなく、「これまでと比べてどう変わったか」を見るという点です。

 そこで本節では、人事が日常的に扱っている行動データを整理しながら、コンディション把握という文脈でのチェックポイントを確認していきます。

勤怠・稼働に関するデータ

 最も基本的で、多くの組織に存在するのが勤怠データです。出退勤時刻、残業時間、欠勤や遅刻の有無といった情報は、ほぼすべての企業で把握されています。

  • これまで安定していた残業時間が急に増えた
  • 出社時間がばらつき始めた
  • 短時間の欠勤や遅刻が増えてきた

 こうした変化は、業務負荷の増加や生活リズムの乱れなど、コンディションに影響する要因が背後にある可能性を示しています。勤怠データは、個人の状態変化を比較的早く捉えやすい行動データの1つだといえるでしょう。

休暇の取得状況

 休暇取得状況も、コンディション把握において重要な行動データです。単に「取得日数が多いか少ないか」ではなく、取得の仕方に注目します。

  • これまで計画的に休んでいた人が、突発的な休暇を取り始めた
  • 逆に、忙しい時期が終わっても休暇を取らなくなった
  • 長期休暇を避け、細切れの休みが増えた

 こうした変化は、疲労の蓄積や心理的な余裕の低下などのサインとして現れることがあります。勤怠データと同様に、「その人なりの定常パターン」からのズレとして捉えることがポイントです。

出社・在宅の傾向

 リモートワークが定着した組織では、出社・在宅の選択もコンディションを把握するための行動データの1つになります。

  • これまで在宅中心だった人が急に出社頻度を上げた
  • 逆に、対面コミュニケーションが多かった人が在宅に偏り始めた

 こうした変化は、業務内容の変化だけでなく、周囲との関係性や心理的な状態の変化を反映している場合があります。ここでも重要なのは、出社・在宅そのものに良し悪しがあるわけではなく、変化の有無を見ることです。

コミュニケーション量

 SlackやTeamsといったコミュニケーションツールの利用状況も、行動データとして捉えることができます。

  • 発言量が極端に減った
  • 会議での参加姿勢が変わった
  • 特定のプロジェクトやチャンネルから距離を取り始めた

 こうした変化は、心理的な余力の低下や、チーム内での立ち位置の変化を示すことがあります。一方で、コミュニケーション量は本人の特性や職種・役割による差が大きいため、他者との単純比較は適切ではありません。

 あくまで「その人自身の変化」を見るという視点が重要です。

次のページ
行動データを「気づき」で終わらせない

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この記事の著者

友部 博教(トモベ ヒロノリ)

東京大学大学院で博士号を取得後、東大、名古屋大、産総研などでコンピューターサイエンスの学術研究に取り組む。2011年、DeNAに入社し、アプリゲーム分析およびマーケティング分析などの部署を統括、その後ピープルアナリティクス施策を担当。メルカリの人事を経て、ビズリーチに入社。現在はビズリーチ WorkTech研究所 ...

※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

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