これまで3回の連載の中では、人事データの活用が今後の人材マネジメントのあり方を変えるということ、さらには、その具体的な事例として、外資系企業での取り組みについて紹介してきた。今回と次回の2回に分けて、実際に日系企業がこうした人事データ活用を進めていくにあたりに直面している課題と、その解決例について紹介していきたい。

人事データ活用に向けた
5つのポイント

 データを基軸にした分析や意思決定を行うにあたっては、データ項目の整備から、多変量解析などの統計学にまつわるスキルの問題、さらにはそうした分析を進めるための仮説設定力など、さまざまな課題を解決していく必要性がある。

 一般的にデータサイエンティストと呼ばれる職種には「コンサルティングスキル」「ITスキル」「統計解析スキル」の3つの要素が必要になるといわれているが、人事の世界におけるデータ活用には、こうしたスキル面での話に加えて、さらにいくつかの乗り越えなければならない要素が存在する。

【図表1】に示される内容は、データ分析の世界的な権威でもある米バブソン大学のトーマス・H・ダベンポート教授が提唱する「DELTAモデル」というデータ分析を成功させるために必要となる5つの要素のまとめたものであるが、この要素になぞらえて、日系企業が抱える人事データ活用に向けた課題とその解説例について紹介していきたい。

人事データ活用で<br />結果を出すための5つの要点(前編)