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ビッグデータで人事が変わる!

退職リスク分析で
ハイパフォーマーの流出を防ぐ

北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]
【第2回】 2015年3月24日
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■ステップ1:退職要因仮説の特定とデータ化

 検討においてポイントになるのは、組織全体の退職リスクを押し上げるいくつかの要因を抽出し、かつ、それぞれの影響度の違いを数値化して最大の要因を特定することである。

 そこで当社は、まずはA社の人事部長、人事担当者、現場の部長クラスとの議論を通じて、離職に繋がる要因の仮説を立案するとともに、そうした仮説を連動するデータ項目を決定した。項目は数十項目におよんだが、参考までにその一部をご紹介する【図表1】

■ステップ2:退職要因仮説データと退職率の相関性の特定

 次に行ったのが、こうしたデータを基にして、実際に退職をした従業員と連動する特徴を統計化することである。実際には約50のデータ項目を収集し、過去3年間の退職者との相関性を統計的な手法を介して分析を行った。こうした分析から「業績評価の低い上司が一次評価者になっている」場合、そうでない場合と比べて著しく退職率が上昇することが明らかになった。

 この結果はA社としては意外なものであった。A社では、当初の仮説としては、給与レベルや残業時間の増加などが離職の主要な要因になるであろうと考えていたが、実際には残業時間の増加などは、逆に退職率を押し下げる要因として分析された。

 おそらく自分は人より仕事をしているという感覚が、モチベーションの向上などに寄与していることが要因かもしれないという議論がなされたが、いずれにせよ、データの分析が、当初の人事部門で描いていた勘を大きく覆す結果となった。

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北崎 茂
[PwCコンサルティング合同会社]

PwCコンサルティング合同会社 ディレクター。慶応義塾大学理工学部卒業。外資系IT会社を経て現職。人事コンサルティング領域に関して15年以上の経験を持つ。組織設計、中期人事戦略策定、人事制度設計から人事システム構築まで、組織/人事領域に関して広範なプロジェクト経験を有する。ピープルアナリティクスの領域においては、国内の第一人者として日系から外資系にいたるまで様々なプロジェクト導入・セミナー講演・寄稿を含め、国内でも有数の実績を誇る。現在は、人事部門構造改革(HR Transformation)、人事情報分析サービス(People Analytics)におけるPwCアジア地域の日本責任者に従事している。HRテクノロジーコンソーシアム(LeBAC)理事。

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世間でも注目を集める「データアナリティクス」や「ビッグデータ」という概念が、人事の仕事のあり方を変えつつある。――多くの企業が顧客の志向性分析や、営業マンの行動分析、マーケティングの費用対効果分析、さらには不正防止予測など、営業・マーケティング・リスクマネジメントなど事業を取り巻くさまざまな領域での活用を急激に進めているが、実は、こうした動きは人事の領域においても例外ではない。

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