効果的な人事分析とは？目的・種類・導入ステップを徹底解説

人事分析とは？企業成長に不可欠な理由

企業を取り巻く環境が目まぐるしく変化する現代において、人材戦略でもデータに基づいた意思決定の重要性が高まっています。このような背景から、人事分析は現代の企業成長に欠かせない要素として注目を集めています。

なぜ今、人事分析が重要視されるのか

近年、多くの組織が事業目標達成に向けて、従業員に関するデータ分析を積極的に活用するようになりました。これは、過去の経験や勘に頼る人事管理から脱却し、客観的なデータに基づいた戦略的な意思決定を行う必要性が増しているからです。従業員のパフォーマンスを深く理解し、限られた経営資源を最適配分することで、組織全体の効率性と生産性向上を目指す動きが加速しています。このデータ駆動型アプローチの最終目標は、事業成果を改善するための適切な計画策定にあります。

また、戦略人事や人的資本経営を推進する企業の増加も、人事分析の重要性を高める要因となっています。人的資本経営では、従業員を単なるコストではなく、組織の競争力を高める重要な資産として認識し、その価値を最大限に引き出すことが求められます。そのため、人材の採用、育成、配置、評価といった一連の人事プロセスにおいて、データ分析を活用し、その効果を測定・改善していくことが不可欠です。客観的なデータに基づいて人的資本の価値や効果を評価することにより、企業は最適な投資と戦略策定を実現し、持続的な成長と競争力強化につなげることができます。

人事分析の主な目的

人事分析は、企業が持続的に成長するために、様々な目的を持って実施されます。主な目的には以下のようなものがあります：

• 採用活動の改善：過去の採用データや入社後のパフォーマンスデータを分析し、自社で活躍しやすい人材像を明確化。採用基準の見直しや採用プロセスの最適化を図り、採用ミスマッチを減らします。
• 人材育成の最適化：従業員のスキルや能力、キャリア志向に関するデータを分析し、個々の従業員に最適な育成プランを策定。研修効果の測定を行い、従業員の成長を効果的に支援します。
• 従業員エンゲージメントの向上：従業員満足度調査やエンゲージメントサーベイの結果を分析し、モチベーションや組織への貢献意欲を高めるための課題を特定します。
• 離職率の低下：退職者のデータや離職理由を分析し、離職要因を特定。組織体制や労働環境の改善策を講じることで、優秀な人材の流出を防ぎます。
• 組織全体の生産性向上：上記の目的達成を通じて、組織全体の生産性向上につなげます。適切な人材の採用・配置、効果的な育成、高いエンゲージメント、低い離職率は、企業の持続的成長と競争力強化に不可欠です。

知っておくべき人事分析の種類と活用事例

人事分析は、目的や対象とするデータによって様々な種類に分類されます。ここでは、代表的な人事分析の種類と、それぞれの活用事例について詳しく解説します。

採用における人事分析

採用における人事分析は、過去の採用データや選考プロセス、入社後のパフォーマンスなどを分析し、より効果的な採用活動を目指すものです。例えば、過去の採用データから、入社後の活躍度が高い人材に共通する特性を分析し、採用基準の見直しに活用できます。ある企業では、過去の採用データと入社後の社員の活躍度を分析した結果、特定の大学出身者や特定のインターンシップ経験者が高いパフォーマンスを示す傾向があることを発見。この分析結果に基づき、採用ターゲット層を明確化し、より効率的な採用活動を展開しています。

また、人事分析は採用プロセスの効率化にも大きく貢献します。例えば、ソフトバンクでは、新卒採用の動画面接評価にAIシステムを導入した結果、選考にかかる作業時間を約70%削減することに成功しました。これは、AIが応募者の回答内容や表情などを分析し、客観的な評価を行うことで、採用担当者の負担を軽減し、より多くの応募者に対応できるようになったためです。さらに、採用活動におけるミスマッチを減らすために、既存の優秀な社員の特性を分析し、その特性を持つ人材をターゲットとした採用戦略を立てることも非常に効果的です。

配置・異動における人事分析

配置・異動における人事分析は、従業員のスキル、経験、適性、キャリア志向などのデータを分析し、組織全体の最適化を図るものです。従業員一人ひとりの能力を最大限に活かせる部署や役割に配置することで、組織全体のパフォーマンス向上につながります。例えば、ある企業では、従業員のスキルデータを一元管理し、プロジェクトに必要なスキルを持つ人材を迅速に特定できるシステムを導入しました。これにより、適切な人材をタイムリーに配置することが可能になり、プロジェクトの成功率向上に大きく貢献しています。

人材育成における人事分析

人材育成における人事分析は、従業員のスキルギャップを特定し、効果的な育成計画を策定するために行われます。研修の受講履歴や評価データ、従業員へのアンケート結果などを分析することで、どのような研修が効果的なのか、どのようなスキルを強化する必要があるのかを正確に把握することができます。例えば、ある企業では、研修前後の従業員のパフォーマンスデータを比較分析し、研修効果を定量的に測定しています。その結果、特定の研修プログラムが従業員のスキル向上に大きく貢献していることが明らかになり、そのプログラムへの投資継続を決定しました。また、従業員のキャリア志向に関するデータを分析することで、個々の従業員の長期的な成長を支援するための育成プランを策定することも重要です。

評価における人事分析

評価における人事分析は、従業員の業績や能力、行動などをデータに基づいて客観的に評価し、評価制度の改善や従業員のモチベーション向上につなげるものです。過去の評価データや360度評価の結果などを分析することで、評価の偏りや課題を特定し、より公平で納得性の高い評価制度を構築することができます。例えば、ある企業では、過去数年間の評価データを分析した結果、特定の評価者による評価が他の評価者と比較して甘い傾向があることを発見しました。この分析結果に基づき、評価者研修を実施し、評価基準の統一化を図っています。

離職分析

離職分析は、過去の離職者のデータや退職理由を分析することで、離職要因を特定し、離職率低下のための対策を講じるものです。退職者へのアンケートやインタビューの結果を分析することで、給与、労働時間、人間関係、キャリアパスなど、どのような要因が離職につながっているのかを明確に把握することができます。例えば、ある企業が退職者アンケートの結果を分析したところ、特定の部署や職種で離職率が高い傾向があることが判明しました。さらに詳細な分析を行った結果、その部署では長時間労働が常態化していることが離職の主な原因であることが明らかになり、労働時間管理の徹底や業務分担の見直しなどの対策を講じることで、離職率の改善に成功しました。

また、離職理由の本音と建前には違いがある場合もあるため、多角的な分析が重要です。カネテツデリカフーズでは、「仕事は見て覚えろ」という風土が新入社員の離職率を高めていた原因を特定し、マンツーマン制度を導入することで離職率を大幅に低下させています。

従業員エンゲージメント分析

従業員エンゲージメント分析は、従業員満足度調査やエンゲージメントサーベイの結果を分析することで、従業員の組織への愛着や仕事への熱意を把握し、エンゲージメント向上施策の効果測定や課題発見を行うものです。従業員エンゲージメントが高い組織は、生産性や収益性が高い傾向があるため、その分析は企業にとって非常に重要です。例えば、ある企業では、定期的に従業員エンゲージメントサーベイを実施し、その結果を部署別や職種別、年齢別などに分析しています。分析の結果、特定の部署でエンゲージメントスコアが低いことが判明し、その部署の従業員に対してヒアリングを実施したところ、コミュニケーション不足が課題であることが明らかになりました。この結果に基づき、部署内でのコミュニケーション活性化のためのワークショップを実施するなど、具体的な対策を講じることで、エンゲージメントスコアの向上につなげています。

人事分析には、分析手法に基づく分類も存在します。以下に代表的な種類を示します：

分析種類	内容	活用例
記述的分析	「何が起きているか」を把握する分析	離職率、採用コスト、従業員満足度など
診断的分析	「なぜ起きているか」を分析	離職原因、採用ミスマッチの要因など
予測的分析	「何が起きるか」を予測する分析	離職リスクの高い従業員の予測など
処方的分析	「どうすればよいか」を提案する分析	離職防止策、最適な人材配置の提案など

人事分析の具体的な進め方とステップ

人事分析を効果的に進めるためには、体系的なアプローチが必要です。ここでは、具体的な進め方とそのステップについて詳しく解説します。

ステップ１：目的の明確化

まず最初に、何のために人事分析を行うのか、具体的な目標を設定することが最も重要です。例えば、「離職率を低下させたい」「採用ミスマッチを減らしたい」「従業員のエンゲージメントを高めたい」など、具体的な課題や目標を設定することで、その後のデータ収集や分析の方向性が明確になります。

目的が曖昧なまま分析を始めてしまうと、以下のような問題が生じる可能性があります：

• 収集すべきデータが不明確になる
• 分析結果をどのように活用すれば良いのか分からなくなる
• 分析に時間と労力を費やしても有効な施策につながらない

したがって、人事分析を始める前に、経営層や関連部署と連携し、共通の認識を持つことが非常に重要です。目的を明確に定めることで、その後のプロセスがスムーズに進むだけでなく、分析結果の活用も効果的に行うことができます。

ステップ２：データ収集

次に、設定した目的に沿って、人事分析に必要なデータを収集します。収集するデータは多岐にわたりますが、主なものとしては以下のようなデータが挙げられます：

• 従業員の基本情報（氏名、年齢、性別、入社年月日など）
• 人事評価データ
• 勤怠データ（残業時間、有給取得日数など）
• 給与データ
• 研修データ
• 異動履歴
• 従業員満足度調査の結果
• 退職者のデータ

これらのデータは、社内の人事システムやアンケートシステムなど、様々な場所に分散している可能性があります。そのため、必要なデータを特定し、効率的に収集する方法を事前に検討することが大切です。複数のシステムにデータが分散している場合は、それらを統合して分析できる状態にすることが理想的です。

データ収集の際には、以下の点に注意すると良いでしょう：

• データの鮮度や正確性を確認する
• データの形式を統一する
• 個人情報保護に配慮する
• 必要に応じて追加のデータを収集する方法を検討する

ステップ３：データ分析

収集したデータを分析する際には、目的に合った適切な分析手法を選択することが重要です。分析手法には様々なものがありますが、主なものとしては以下のような方法が挙げられます：

• 基本統計量の算出（平均値、中央値、標準偏差など）
• クロス集計
• 相関分析
• 回帰分析
• クラスター分析
• テキストマイニング

例えば、離職率の原因を特定したい場合は、退職者の属性データや退職理由をクロス集計したり、在籍者と比較したりするなどの分析が考えられます。従業員のエンゲージメントと生産性の関係性を分析したい場合は、相関分析や回帰分析などの統計的な手法を用いることも効果的です。

データ分析を行う際には、以下の点に注意すると良いでしょう：

• データの量や質に応じて適切な分析手法を選択する
• 分析の目的に合わせた視点でデータを見る
• 必要に応じて専門的な分析ツールやスキルを持つ人材を活用する
• データの特性を理解し、誤った解釈を避ける

ステップ４：分析結果の可視化

分析結果を分かりやすく伝えるためには、グラフや図などを活用した可視化が非常に効果的です。可視化の方法としては、以下のようなものが一般的です：

• 折れ線グラフ（時系列データの推移を示す）
• 棒グラフ（比較や分布を示す）
• 円グラフ（割合や構成を示す）
• ヒートマップ（複数の要素間の関係性を示す）
• ダッシュボード（複数の指標を一覧で示す）

例えば、離職率の推移を折れ線グラフで示したり、従業員満足度の分布を棒グラフで示したりすることで、データの特徴や傾向を一目で把握することができます。可視化された分析結果は、経営層や関係部署への報告や共有にも役立ち、データに基づいた意思決定を促進する上で重要な役割を果たします。

SmartHRの分析レポート機能のように、人事・労務データを自動で集計し、グラフや表でレポートを作成できるツールを活用することも、効率的な可視化の方法として推奨されます。

ステップ５：施策の実行と効果測定

分析結果に基づいて具体的な施策を実行したら、その効果を測定し、検証することが重要です。効果測定の方法としては、以下のようなアプローチが考えられます：

• 定期的なデータモニタリング
• 前後比較分析
• 対照実験（施策を実施したグループと実施していないグループの比較）
• アンケートやインタビューによる定性的な評価

例えば、離職率を下げるために労働時間管理を徹底する施策を実施した場合、施策実施後の離職率がどのように変化したかを定期的に確認する必要があります。効果測定の結果、期待した効果が得られていない場合は、施策の内容を見直したり、新たな施策を検討したりするなど、PDCAサイクルを回していくことが重要です。

施策の実行と効果測定においては、以下の点に注意すると良いでしょう：

• 施策の目的と期待される効果を明確にする
• 効果を測定するための指標を事前に設定する
• 短期的な効果だけでなく、中長期的な影響も考慮する
• 効果測定の結果に基づいて、施策を継続的に改善する

人事分析に役立つツールとサービス

人事分析を効率的かつ効果的に行うためには、適切なツールやサービスの活用が不可欠です。ここでは、人事分析に役立つ代表的なツールとサービスについて詳しく紹介します。

人事分析ツール

人事分析ツールは、従業員に関する様々なデータを収集、管理、分析し、人事戦略の策定や意思決定を支援するためのソリューションです。主なツールカテゴリとしては、以下のようなものがあります：

1. タレントマネジメントツール: 従業員のスキル、経験、評価、キャリア志向などの情報を一元的に管理し、人材配置、育成、評価などの人事戦略に活用できるツールです。多くの場合、人事データベース機能や分析機能が搭載されており、人事分析を行う上で基盤となるツールと言えます。代表的なサービスとしては、HRBrain、カオナビ、タレントパレット、Workdayなどが挙げられます。
2. 分析ツール: 収集したデータに対して、統計的な分析や高度な分析を行うためのツールです。多くの企業で導入されているExcelも基本的な分析ツールとして活用できますが、より専門的な分析を行いたい場合は、JMPやRなどの統計解析ソフトウェアを利用することも効果的です。
3. BIツール: Business Intelligenceツールの略で、蓄積された大量のデータを集計、分析し、その結果を分かりやすく可視化するためのツールです。Tableau、Google データポータル、Domoなどが代表的なBIツールとして知られており、分析結果をレポートやダッシュボードとして共有するのに適しています。

これらのツールを効果的に組み合わせることで、より高度な人事分析を実現することができます。また、導入する際には、自社の規模や予算、分析の目的に合わせて最適なツールを選定することが重要です。

人事分析コンサルティング

人事分析に関する専門的な知識やノウハウを持たない企業や、より高度な分析を行いたい企業にとっては、人事分析コンサルティングサービスの活用も有効な選択肢となります。コンサルティングサービスを利用することで、以下のようなメリットが期待できます：

• 専門家による客観的な視点からの分析
• 最新の分析手法や業界のベストプラクティスの導入
• 自社では気づかなかった課題や新たな示唆の発見
• 分析結果に基づく具体的な施策の提案

コンサルタントは、企業の課題や目的に合わせて、データ分析の戦略策定からデータの収集・分析、施策の実行支援、効果測定まで、幅広いサポートを提供してくれます。特に、人事分析を初めて導入する企業や、限られたリソースで効果的な分析を行いたい企業にとっては、コンサルティングサービスの活用が効果的な選択となるでしょう。

人事分析の成功事例：企業変革へのヒント

人事分析を効果的に活用し、企業変革を実現した事例は数多く存在します。ここでは、代表的な成功事例をご紹介します。

採用活動の改善事例

ソフトバンクでは、新卒採用における動画面接の評価にAIシステムを導入したことで、選考時間を大幅に削減し、効率的な採用活動を実現しています。AIが応募者の回答内容や表情などを分析し、客観的な評価を行うことで、採用担当者の負担を軽減しただけでなく、より多くの応募者に対応できるようになりました。

三幸製菓は、入社後の社員のパフォーマンスデータを分析することで、自社で活躍する人材の特性を明確化し、採用基準の見直しに役立てています。この取り組みにより、採用ミスマッチを減らし、より適切な人材の採用に成功しています。

離職率低下の成功事例

カネテツデリカフーズでは、新入社員の離職率の高さを課題として捉え、その原因をデータ分析によって特定しました。分析の結果、「仕事は見て覚えろ」という風土が新入社員の離職率を高めていた原因であることが明らかになり、マンツーマン制度の導入などの対策を講じた結果、離職率を大幅に低下させることに成功しました。

サイボウズ、鳥貴族、レオパレス21、ビースタイルといった企業は、離職分析に基づいた柔軟な働き方の提供やコミュニケーションの改善、管理職の意識改革などを実施することで、離職率の低下を実現しています。これらの企業は、データに基づいた施策の立案と実行により、従業員の定着率を高め、組織の安定性と競争力を強化しています。

組織運営の改善事例

レバレジーズメディカルケアでは、社内コミュニケーションツールであるSlackのデータを業績評価と合わせて分析することで、業績向上につながるコミュニケーションの特徴を特定し、組織運営の改善に活かしています。この取り組みにより、効果的なコミュニケーションパターンを組織全体に広げ、生産性の向上を実現しています。

カルビーや日本テクノといった企業は、統合型人事システムを導入することで、人事情報の集約化とデータ活用を推進し、業務効率化や戦略的な人事施策の展開につなげています。これらの企業は、データを活用した意思決定プロセスを確立することで、より効果的な人材マネジメントを実現しています。

これらの事例は、人事分析が企業の様々な課題解決や成長に大きく貢献する可能性を示しています。自社の課題や目的に合わせた人事分析の導入と活用により、同様の成果を得ることができるでしょう。

人事分析でよくある疑問とその解決策

人事分析を始めるにあたって、多くの方が抱く疑問とその解決策について解説します。これらの疑問に対する理解を深めることで、より効果的な人事分析の実施につながります。

人事分析は何から始めれば良いですか？

人事分析を始める最初のステップは、目的を明確にすることです。何のために分析を行うのか、具体的な目標を設定することで、その後のデータ収集や分析の方向性が定まります。例えば、「離職率を〇%削減したい」「採用ミスマッチをなくしたい」といった具体的な目標を設定しましょう。

目標設定には、経営層や関連部署との連携が不可欠です。以下のポイントを意識すると効果的です：

• 経営課題や事業戦略との関連性を明確にする
• 数値化できる具体的な目標を設定する
• 短期的な目標と中長期的な目標をバランスよく設定する
• 関係者と目標を共有し、共通認識を持つ

人事分析に必要なデータは？

人事分析に必要なデータは、分析の目的によって異なります。一般的には、以下のようなデータが活用されます：

• 従業員の基本情報（年齢、性別、学歴、職歴など）
• 人事評価データ（業績評価、コンピテンシー評価など）
• 勤怠データ（労働時間、休暇取得状況など）
• 給与データ（基本給、賞与、昇給率など）
• 研修・育成データ（研修受講履歴、資格取得状況など）
• 採用データ（応募者数、内定承諾率、採用チャネルなど）
• 退職データ（離職率、退職理由、勤続年数など）
• 従業員調査データ（満足度調査、エンゲージメント調査など）

分析したい課題に合わせて、必要なデータを洗い出すことが重要です。複数のシステムにデータが分散している場合は、それらを統合して分析できる状態にすることも検討しましょう。データ収集の際には、個人情報保護やデータセキュリティにも十分配慮する必要があります。

人事分析の結果をどう活用すれば良いですか？

人事分析の結果は、様々な人事施策に活用することができます。効果的な活用方法としては、以下のようなアプローチが考えられます：

1. 経営層への報告と意思決定支援：分析結果を経営会議などで報告し、人材戦略の策定や経営判断の材料として活用します。データに基づいた客観的な情報提供により、経営層の意思決定を支援することができます。
2. 人事施策の立案と実行：分析結果から得られた示唆に基づき、採用、育成、評価、配置、報酬などの人事施策を立案・実行します。例えば、離職要因の分析結果に基づいて、働き方改革や職場環境の改善策を実施するなどの取り組みが考えられます。
3. マネージャーへの情報提供とコーチング：部署ごとの分析結果をマネージャーに共有し、チームマネジメントの改善に役立ててもらいます。データに基づいたマネジメント手法の提案や、効果的なコーチングにも活用できます。
4. 従業員へのフィードバックとエンゲージメント向上：分析結果の一部を従業員にフィードバックし、組織の現状や課題について共有することで、当事者意識を高め、改善活動への参加を促進します。
5. 継続的なモニタリングと施策の改善：定点観測的に分析を継続し、施策の効果を測定・検証することで、PDCAサイクルを回し、継続的な改善につなげます。

成功事例で紹介した企業のように、データに基づいた施策を実行することで、組織変革や成長を実現することが可能です。重要なのは、分析のための分析に終わらせず、具体的なアクションにつなげることです。

まとめ：人事分析を効果的に活用し、組織成長を実現しよう

本稿では、効果的な人事分析の重要性、その種類と活用事例、具体的な進め方、そして役立つツールとサービスについて詳しく解説してきました。人事分析は、データに基づいて客観的に人事課題を把握し、より効果的な人事戦略を実行するための強力な武器となります。

人事分析を導入・活用するポイントをまとめると、以下のようになります：

• 明確な目的設定：何のために人事分析を行うのか、具体的な目標を設定することが成功の鍵です。経営課題や事業戦略との関連性を明確にしましょう。
• 適切なデータ収集と分析：目的に合わせて必要なデータを特定し、適切な分析手法を選択しましょう。データの質と量、そして分析の深さと広さのバランスが重要です。
• 分かりやすい可視化と共有：分析結果をグラフや図表を用いて分かりやすく可視化し、関係者と共有しましょう。データを「語る」ことで、組織の共通理解を促進します。
• 具体的な施策への落とし込み：分析結果を具体的な人事施策に落とし込み、実行に移しましょう。データに基づいたアクションが組織変革の第一歩となります。
• 継続的な効果測定と改善：施策の効果を継続的に測定・検証し、必要に応じて改善を図りましょう。PDCAサイクルを回すことで、持続的な成果につながります。

企業を取り巻く環境が変化し続ける現代において、人事分析を効果的に活用し、組織成長を実現していくことが、今後の企業競争力を高める上で不可欠と言えるでしょう。データドリブンな人事戦略の実践により、従業員と組織の可能性を最大限に引き出し、持続的な成長を実現してください。

参考文献

1. 什么是人员分析？ – IBM, 3月 21, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/people-analytics
2. 人员数据分析- 让HR的工作更高效- Zoho People, 3月 21, 2025にアクセス、 https://www.zoho.com.cn/people/articles/data.html
3. 日本一短いESのお菓子メーカーの、採用事例とデータ活用法 …, 3月 21, 2025にアクセス、 https://hrnote.jp/contents/contents-715/
4. 離職率改善の秘訣とは？｜離職率を大幅に改善した5社の事例紹介 …, 3月 21, 2025にアクセス、 https://hrnote.jp/contents/contents-1106/
5. 離職防止の成功事例8選！離職率を改善した取り組みを業界別でご紹介｜HR pentest【公式】, 3月 21, 2025にアクセス、 https://ameand.co.jp/service/hr-pentest/contents/retention-success/
6. 分析レポート｜SmartHR｜シェアNo.1のクラウド人事労務ソフト, 3月 21, 2025にアクセス、 https://smarthr.jp/function/report/
7. 戦略人事のためのデータ活用 ピープルアナリティクスの事例を紹介 – パワー・インタラクティブ, 3月 21, 2025にアクセス、 https://www.powerweb.co.jp/blog/entry/2023/01/11/100000