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タレントマネジメントの成果を出す秘訣

タレントマネジメントの始め方と成果を出す秘訣
~これからの人事に必要なマーケティング思考~

鈴村 賢治 氏
(株)プラスアルファ・コンサルティング
取締役副社長
鈴村 賢治 氏

人事に求められるのは、マーケティングの発想をいれた「科学的人事」

鈴村 賢治 氏
(株)プラスアルファ・コンサルティング
取締役副社長
鈴村 賢治 氏

「企業のマーケティング部門で、ITを徹底活用して顧客データや販売データを分析しようとしない人はまずいないでしょう。しかし自社の社員を理解するために、マーケティングと同じように人材情報を分析し活用している企業は極めて少ない。このことは、もともとマーケティングデータの分析を専門としてきた我々が、人事や経営企画の方々とお話しして感じる最大の疑問でした。人事戦略にマーケティング視点での情報分析を取り入れることは不可欠だということを、これからお話ししたいと思います」

セミナー冒頭、鈴村賢治氏は明解な口調でこのように語り出した。

「人材の採用、配置、育成をはじめとするさまざまな人事業務は、非常に属人的な業務になっています。しかしマーケティング活動と同じようにITを適切に活用できれば、もっと科学的な意思決定ができるのではないか。これからは科学的人事戦略の有無が競争力の差になると私たちは考えています。そして、それを支えるマネジメント手法を『タレントマネジメント』と位置づけています」(鈴村氏)

もちろん人事業務にIT技術を使っている企業は少なくない。しかし、現状のままでは科学的人事戦略やタレントマネジメントにはつながらないと鈴村氏は強調する。

「失礼を承知でお話ししますが、ほとんどの企業は人事データを『管理』しかできていません。我々も、社内にバラバラに存在する社員情報を一元化してほしいといった依頼をよくいただきます。しかし、それで作られるのは単なる人材データベースであって、タレントマネジメントではない。あくまで求められるのは「情報管理」ではなく「情報活用」です」(鈴村氏)

では、「情報活用」のために人事部門に不足していることとは何なのだろうか。また最新テクノロジーを使った情報活用によって何が可能になるのか。鈴村氏は、プラスアルファ・コンサルティング社が提供するプラットフォーム「タレントパレット」のデモンストレーションをしながら、いくつかの具体例を紹介した。

①エモーショナルデータの活用で採用のミスマッチを回避

科学的人事に向けて収集すべきデータとして鈴村氏がまず挙げるのが「エモーショナル・データ」だ。

「氏名・年齢・勤続期間などをはじめとする基本的な社員情報や、勤怠データ、業務経験、人事評価など、みなさんが従来から管理されてきた人事データ。社員一人一人のパフォーマンスを上げるには、この人事データだけでは足りない。特に必要なのは「エモーショナル・データ」、つまり人間の内面性に関係する情報です。具体的には考え方や価値観、適性や行動特性、エンゲージメントやモチベーションなど。これらを掛け合わせて分析することが非常に重要になります。

適性検査やエンゲージメントサーベイなどを実施している企業もあると思いますが、全社員の結果をデータとして活用していますかとお聞きすると、おそらく98%の企業が回答できないでしょう。新入社員に対するアセスメントなど、ごく限定的なツールとしてしか使っていないケースが大半です。マーケティングの発想で言えば、多角的なデータがあればあるほどいい。もしSPIを全社員で行っているのであれば、ぜひデータとして取り込んで活用すべきです。ちなみに当社のタレントパレットでは、独自で TPIと呼ぶ適性検査を用意して無料で提供しています」(鈴村氏)

エモーショナルデータを組み合わせた人材データの活用で、最もわかりやすい例の一つが「採用のミスマッチ回避」だという。

「例えば自社にいるハイパフォーマーたちに共通する内面的特性は何なのか。あるいはその裏返しで、残念ながら自社を辞めてしまった人たちの共通点は何だったのか。人事評価や適性検査の結果を組み合わせて分析し、その特性がわかれば、採用時のミスマッチを回避するのに大いに役立ちます。

マーケティングでは優良顧客を分析して、その特性を持った人を新規顧客として獲得しようと科学的に戦略を練っています。それとまったく同じことが採用においても活用できるわけです。

私自身もこの機能を採用時の最終面談に使っています。わずか1時間ほどの採用面談で、相手の人間性までを判断するのは正直難しい。しかし、採用候補者たちにも同じ適性検査を受けてもらい、自社の社員たちのデータと比較すれば、『なるほど。この人は、うちの会社の彼に似てるのか』などと事前にわかり、判断の参考になります。

もちろん結論を出すのは人間であって、データが正解を導いてくれるわけではありません。ただ、人材データを活用するという発想に立つと、さまざまな新しい気づきを得ることができる。HRテクノロジー全般に言えることですが、定性的な情報からは得られなかった気づきを与えてくれることが重要だと考えています」(鈴村氏)

※TPI= タレント・パフォーマンス・インジケーターの略

②テキストマイニングの活用で、従業員エンゲージメントを把握する
モチベーションの見える化で、活躍人材の早期離職を防止

適性検査以外にも、人間の内面性を示す人材情報はいろいろとある。例えば社員満足度についてのアンケートの結果や採用時の志望動機、面談結果などだ。

「その人の将来に対する想いや具体的にやってみたい業務などが記された重要な情報であり、それを現場のマネジメント層が理解していればコミュニケーションの質が高まり、互いにハッピーな人材育成が実現できることでしょう。しかし、これもほとんど活用されていない。エクセルで集計できるようなデータは活用しやすいですが、テキストで書かれた数百人、数千人分の自由回答の情報は誰にも読まれることがありません。

しかし、そこにテキストマイニングというマーケティングの最先端の技術を使うことで、まったく違う成果を引き出すことができます」(鈴村氏)

テキストマイニングとは、文章データを単語や語句に分解・抽出して出現頻度や関係性を分析し、文章の特徴を明らかにする技術である。顧客アンケートの自由回答から購入動機を推計するなど、マーケティング分野では以前から使われている。

「例えば『将来やってみたい業務』についての文章を分析してみると、『新しい』『事業』『技術』『ソリューション』『チャレンジする』といった言葉が頻出していることがわかりします。それぞれの言葉の関連性をマッピングすることもできます。『新しい→サービスに→関わりたい』『新しい→ソリューションを→開発したい』『新しい→事業を→立ち上げたい』といった言葉のつながりを見れば、そこに込められた社員たちの想いが見えてきます。

従来は集計するだけで終わりだったデータも、テキストマイニングのような分析ツールを使うことで、人材活用や最適配置などの重要な判断材料になります」(鈴村氏)

③業績情報などとの連動で、部門横断的な最適配置をシミュレーション

従来の人事データとエモーショナルデータに加え、個々の業績情報や給与情報なども取り込むと、事業部ごと、組織ごとの売上高や人件費なども見えてくる。これにより、人材の「最適配置」をシミュレーションすることが可能になる。

「我々が提供しているタレントパレットでは、社員情報を示す顔写真アイコンをドラッグ&ドロップするだけで、簡単に人事異動のシミュレーションができます。

みなさんに好評なのが、新規事業部門立ち上げのシミュレーションです。画面上に新しい組織をつくって、そこに各部門のエース級の社員を抜擢したとしましょう。新組織に期待される売上高や想定される人件費などがすぐにわかります。

さらに、彼らが抜けたことで既存組織の売上高などにどの程度影響が出るかも試算できる。許容できないほどの売り上げ減が想定されるのならば、そちらも新たな人員を補充すべきかもしれない。そうしたことが事前に検討できます」(鈴村氏)

人材の最適配置は、これまでも人事部門が長年取り組んできたことだ。情報活用の効果が特に大きいのは、部門横断的な最適配置を検討する際だと鈴村氏は指摘する。

「部門長は、自分の部下たちの最適配置であれば頭の中で行うことができます。しかし部門の壁を越えた最適配置は、誰も把握できない。むしろ部門長は、優秀な部下を他の部門には渡したがらないことも多い。

経営サイドから見れば、次の経営人材を育てる観点から、成果を上げている社員を別の部門にアサインしたほうがよいと判断するかもしれません。人材の見える化を進めることで、本社サイドでこのような判断を下しやすくなります」(鈴村氏)

④モチベーションなどの動的データを離職防止につなげる

科学的な人事戦略にとってもう一つ重要なのが、日常的に変化する「動的データ」の活用だと鈴村氏は言う。

「動的データの代表例が、社員ごとの日々のモチベーションです。店舗ビジネスの企業などでは、経営陣やマネージャー層はスタッフのモチベーションの状態を知りたいと思うものです。今の仕事は難しいか簡単か。楽しいか楽しくないか。それを全員にスマホなどで週単位で自分の状態を入力してもらって蓄積し、見える化する。

モチベーションは上がったり下がったりするのが普通ですが、中には何週間もモチベーションが下がり続けている人がいます。あるいは「仕事の楽しさ」と「仕事の難しさ」という2軸でマッピングしてみると、「仕事は難しいし楽しくない」と何カ月も感じている人を発見できたりする。心配になりますね。これまでの離職防止は現場のマネージャーの力量に頼っていましたが、モチベーションを動的データとして把握して見える化することで、早めに気づいてケアすることができる。我々がやりたかったことの一つです」(鈴村氏)

情報活用の目的の明確化が第一歩

鈴村 賢治 氏

最後に鈴村氏は、人材情報を活用する際の留意点を解説した。

冒頭でもお話ししたように、単に今ある人事データを一元化するだけでは情報活用やタレントマネジメントにはつながりません。最終的には、経営層や現場のマネジメント層が人に関する意思決定に役立てるようにすることが必要になります。

そのためにも重要なのは、目的を明確にすること。そして、目的ありきで必要なデータをしっかりと揃えていく。採用活動の高度化なのか離職防止なのか最適配置なのか。目的が明確であれば、そこにエモーショナルデータや動的データなどが必要なデータがわかってきます。

またタレントマネジメントシステムの導入を検討する上では、過去のデータを時系列で蓄積できるかどうかは重要な判断材料です。その人がこれまでどのような育成をされてきたのか、ハイパフォーマーの人はどのタイミングでどのスキルを伸ばしていって今活躍しているのか、1年前と現在で組織はどのように変化したのか、などを分析できるかどうか。

長年マーケティングをやってきた私が、人事業界を見て一番驚いたのは、人材に関するデータを時系列で蓄積していくという発想がないということでした。採用、研修、労務などのデータがバラバラに管理されている。データを最新のものに更新すると、過去のデータをさかのぼって分析することができない。

我々のタレントパレットが目指しているのは、その人が自社に採用されてから活躍するようになるまで、時系列ですべてわかる仕組みです。データが蓄積されることで、それぞれの業務の高度化を図ることができます。さらに静的データだけでなく、動的データまで集約できるかどうかもポイントです。

企業の競争環境が変化し、さらに人手不足や働き方改革などへの対応が求められる中、今いる社員のパフォーマンスをいかに引き出せるか? 科学的人事戦略こそが企業の競争力を決める大きな要素になっていくはずです。そんな中で、我々の取り組んでいるタレントマネジメント、科学的人事のノウハウがお役に立てるのではないかと考えています」

セミナーは大盛況のうちに終了した。

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