ピープルアナリティクスとは。
人材データの本格活用をツール
で実現する方法
ピープルアナリティクスとは
ピープルアナリティクス（People Analytics）とは、簡潔に言えば「従業員に関するデータを分析し、組織の課題解決や意思決定に役立てる手法」を指します。
最大の特徴は、勘や経験則に頼るのではなく、客観的なデータ（事実）に基づいて採用、配置、育成、離職防止などの戦略を策定する点にあります。
| 従来型の人事業務 | 「離職率は何％か？」「研修の受講率は？」といった人事部門内の効率化や現状把握が中心。 |
| ピープルアナリティクス | 「どんな行動をする人が高い営業成績を上げているか？」「組織のどこにコミュニケーションの停滞があるか？」など、人と組織のデータをビジネスの成果（売上や生産性）と結びつけて分析。 |
ピープルアナリティクスに対する取り組み状況
PwC Japanの調査によれば、2015年以降、人材データの活用・分析は増加傾向にあり、2022年には56％とピークを迎えました。その後、一時的に減少したものの、2025年の調査では「取り組みを実施している、または実施した」「今後取り組む予定がある」と回答した企業が46％に達し、前年から7ポイント増加して再び上昇傾向に転じています。
人材データ活用の取り組みに関する経年変化（2015～2025年）
※「人材データの活用に関して、貴社における今後の取り組み状況をお答えください」という問いに対して「取り組みを実施している / 実施した」「今後取り組む予定がある」と回答した企業割合。（2015 n＝102、2016 n=235、2017 n=264、2018 n=312、2019 n=236、2020 n=202、2021 n=189、2022 n=152、2023-24 n=120、2025 n=143）
※ 2023-24年は調査実施タイミングに伴い、年度をまたがる記載となっている
ピープルアナリティクスが注目される背景
労働力不足の深刻化
「大量採用」が難しいため、今いる人材の能力を最大化し、離職を防ぐ必要性が高まりました。
働き方の多様化（テレワークなど）
社員の働く姿が直接見えにくくなったため、データ（ログや成果物）を通じた状態把握が必要になりました。
人的資本経営の流れ
投資家が企業の「人材価値」を重視するようになり、人に関するデータを数値化して開示することが求められています。
ピープルアナリティクスの活用例
ピープルアナリティクスは大きく分けて「採用」「定着」「生産性」の3つの領域で効果を発揮します。
| 領域 | 活用例 |
|---|---|
| 採用 | 活躍する人材の予測 自社のハイパフォーマー（高成績者）の性格やスキルデータを分析し、それに近い傾向を持つ応募者を採用することで、入社後のミスマッチを減らします。 |
| 定着・離職 | 離職予兆の検知 勤怠の乱れ、PCログの変化、サーベイ（ES/eNPSなど）のスコア低下などのデータを組み合わせ、退職リスクが高い社員を早期に発見し、ケアを行います。 |
| 配置・育成 | 最適な配置（適材適所） 「誰と誰を組み合わせるとチームの成果が出るか」を分析したり、優秀な社員の行動特性（コンピテンシー）を可視化して研修に落とし込んだりします。 |
ピープルアナリティクスに用いられるデータ
「属性」「行動」「意識」の3つのデータを組み合わせて分析するのが一般的です。
| 属性データ | 年齢、性別、経歴、スキル、適性検査の結果など。 |
| 行動データ | 勤怠、評価、PCのログ、メールやチャットの送受信量（誰と誰が繋がっているか）、オフィスでの滞在場所など。 |
| 意識データ | キャリアプラン、興味・関心、従業員満足度調査（ES）、エンゲージメントサーベイ、ストレスチェックの結果など。 |
PwC Japanの調査によると、近年、データ活用の意向が最も高まっているのは「キャリアプラン情報」（＋18.9ポイント）であり、次いで「職務関連情報」（＋16.8ポイント）となっています。また、「社員個人の興味・関心データ」（＋13.3ポイント）、「ワークスタイル情報」（＋9.8ポイント）、「人材育成開発データ」（＋8.4ポイント）も、全体に占める割合はまだ小さいものの、増加傾向が見られます。
企業人事におけるこれらのデータへの関心の高まりは、人材戦略が「組織主導」から「個人重視」へとシフトしていることを示唆しており、会社の都合ではなく、従業員一人ひとりのキャリア志向を尊重し、それに基づいたパーソナライズされた人材育成や配置を進めようとする動きが顕著になっているものと推測されます。
人材データの現在の活用度と今後の活用意向の比較
※「現在人材マネジメントとして活用しているデータについてお答えください / 3年後に活用していたいかお答えください（複数選択可）」（2025 n=143）
ピープルアナリティクス推進の課題
現代の人事部門において欠かせない観点となりつつあるピープルアナリティクスですが、その推進にあたっては2つの大きな課題が存在します。
【課題①】「Excel管理」の限界
多くの人事部門において、Excelは依然として最も頼りになるツールである一方で、同時に大きな制約ともなっています。ピープルアナリティクスを推進する際には、Excelによる管理に構造的な限界があることが明らかです。
| 「分析」以前の 「加工」の手間 | 人事データは、採用管理システム（ATS）、勤怠管理、給与計算、評価、サーベイなど、複数のシステムに分散しているケースがほとんどです。これらのデータをExcelで統合しようとすると、IDの照合や表記の揺れを修正するデータクレンジングに膨大な工数がかかってしまいます。 その結果、人事担当者はデータの整備に追われ、「データから有益なインサイトを引き出す」ためのリソースを割くことが難しくなってしまいます。 |
| 時系列での管理が困難 | Excelはあくまでその時点のデータに過ぎません。ピープルアナリティクスに求められるのは、経年変化やリアルタイムの状況把握といった継続的なアプローチです。 例えば、先月の残業データを翌月中旬に加工・分析していては、離職の兆候がある社員への早期対応が遅れてしまいます。意思決定のスピードにおいて、Excelの運用は現代のビジネスの速さに到底追いつけないのです。 |
| ガバナンスと セキュリティのリスク | パスワードで保護されているとはいえ、センシティブな人事情報を含むExcelファイルがメールでやり取りされたり、個人のローカルフォルダに保存されたりする状況は、セキュリティガバナンスの観点から望ましくありません。また、計算式が特定の担当者に依存しているため、「担当者が交代すると誰も集計ロジックを理解できない」といったブラックボックス化が頻繁に発生しています。 |
【課題②】データアナリスト育成の困難さ
より深刻な課題は、分析を担当する人材の不足です。ピープルアナリティクスには、非常に希少で多様なスキルセットが求められるためです。
| ドメイン知識とデータ リテラシーの両立 | 一般的に、人事担当者は「人の感情や組織の力学（ドメイン知識）」には精通している一方で、統計解析やデータ処理には不慣れなことが多いです。一方で、データサイエンティストは数字に強いものの、「現場のマネージャーの感情」や「労働法規上の制約」といった人事特有の文脈を十分に理解していない場合が少なくありません。両者を両立できる人材は労働市場にほとんど存在せず、育成にも数年単位の時間を要するのが現状です。 |
| アクションプラン・ 計画の策定 | 単に相関関係を見つけただけでは、現場は動きません。たとえ「エンゲージメントスコアと営業成績に相関がある」という分析結果が出たとしても、それを「だからどのような施策が必要か」という具体的なアクションプランに落とし込み、経営層や現場のマネージャーを説得するストーリーテリング能力が求められます。数字を「人事施策」へと翻訳できる人材が不足しているため、分析結果が単なる「興味深いレポート」で終わってしまうのです。 |
| キャリアパスの未整備 | 日本企業の人事部門では、ジェネラリストとしてのジョブローテーションが一般的です。そのため、専門的なデータ解析スキルを習得しても、数年で異動となると、そのスキルが活かされず陳腐化してしまいます。また、「ピープルアナリティクス担当」としての専門的なキャリアパスが整備されていないことも、人材の育成や定着が進まない大きな要因となっています。 |
実際、PwC Japanの調査結果からも、データアナリストの採用・育成に向けた取り組みを実践できているのは大手企業でも28%程度、回答企業全体ではわずか10%強とその半分以下に留まっており、各社の課題となっている様相が見て取れます。
データアナリストの採用・育成に向けた取り組み状況
※「人材データを分析するデータアナリストの採用・育成のための取り組み状況についてお答えください」
（2025 n=143、大企業 n=29）
Excel管理の限界とアナリスト人材の不足を解決する人事管理システム
Zoho Peopleに代表される人事管理システム（HRMS）は、ピープルアナリティクスにおける「Excelの限界」や「分析スキルの壁」を乗り越えるために開発されたものです。
ご紹介した2つの課題に対し、人事管理システムがどのように解決策を提供するのかを、Zoho Peopleの機能を具体例に挙げてご説明いたします。
Excelを凌駕するデータ管理機能
Excel管理の最大の課題は、データがバラバラで、加工に時間がかかることです。人事管理システムはこれを「入力＝データ蓄積」という形に変えます。
人事管理システムは、従業員が自分で住所変更を入力したり、日々の勤怠打刻をしたりした瞬間、そのデータがマスターデータとして反映されます。常に最新の正しいデータが1箇所にあるため、集計のためのデータクレンジング作業が不要になります。
Zoho People なら、住所や勤怠だけでなくスキルマップのような可視化しにくい要素もデータ化できます。スキル評価は、部下のレベルが組織で規定された水準まで向上した段階で上司が手動で引き上げるか、学習管理メニューで所定のトレーニングを終えた時に自動でレベルアップするようになっています。
スキルだけでなく評価やエンゲージメント（eNPS）、オンボーディングやeラーニングの履歴なども保存可能で、多様なデータに対する管理工数は大幅に削減されます。一覧性も極めて良好です。
指定したユーザー（例えば管理職や経営層）に限定して共有できますので、セキュリティの面でも安心です。
人事管理システムがデータアナリストの代役に
ピープルアナリティクスのもう一つの課題は、高度な統計スキルを持つ人材が不足していることでした。Zoho Peopleは、複雑な計算やグラフ作成をシステムが自動で行い、専門知識がなくても容易にインサイトを得られる環境を提供します。
Zoho People には、アナリストがいなくても人事担当者が注目すべき指標があらかじめ設定されており、いつでもダッシュボード上で集計データを確認できるようになっています。
さらにドリルダウンすることで、従業員の採用・定着・離職のパターンやプロジェクト、クライアント、月ごとの生産性やパフォーマンスをレポートとして表示することも可能です。もちろんこれらのレポートはエクスポート可能ですから、経営層への急な説明が求められた際にも安心です。
Zoho People は低コストで、ピープルアナリティクスだけでなく労働者名簿やeNPS調査、休暇管理にも最適な人事システムです。かんたんで直感的なインターフェイスは、説明不要で誰でも使えます。IT知識は必要ありません。
画面言語は日/英含む24言語に対応している点も多くのお客様に喜ばれています。Zoho People は、グローバル企業や海外展開を見据えるスタートアップにとっても最適な人事管理ソリューションです。
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ことがある」などお気軽にお問い合わせください。