<日本企業のピープルアナリティクス現状調査2022>採用担当者の「ピープルアナリティクス」認知は昨年同等の4割弱に。約半数はデータ分析を実施。しかし、成果に繋がっていない企業が6割超え

AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する将来予測型ピープルアナリティクスサービス「アッテル(Attelu)」を展開する株式会社アッテル(本社:東京都渋谷区、代表取締役:塚本 鋭)は、この度、人事・採用担当者にインターネット調査を行い、日本企業のピープルアナリティクス※現状アンケート調査2022を行いました。昨年同時期に行ったアンケートと同じ質問内容で調査し、日本企業でピープルアナリティクスがどれだけ導入されているのか、その使い方や効果について調べました。その結果に関して、下記の通り発表いたします。

 

【調査結果】
■トピックス①
人事・採用担当者でピープルアナリティクスを知っている人は昨年とほぼ変わらず、36.7%のみ。
約半数の企業がピープルアナリティクスは全く導入されていないと回答。

■トピックス②
人事・採用データを定量的に分析していると回答したのはほぼ半数。
しかし、成果に繋がっていない企業が6割超え。

■トピックス③
ピープルアナリティクスを有効に活用するためには“適性検査”が重要だと考える担当者が半数以上。


【調査概要】
調査対象:人事・採用担当者 300人
調査方法:インターネット調査
調査期間:2022年5月12日~5月13日

※「ピープルアナリティクス」とは、社員の人事・行動データを収集・分析して、人事業務の意思決定に活用する技術のこと。


①人事・採用担当者でピープルアナリティクスを知っている人は昨年とほぼ変わらず36.7%のみ。
約半数の企業が、ピープルアナリティクスは全く導入されていないと回答。

「ピープルアナリティクス」という言葉と意味を知っているかと聞いたところ、「はい」と答えた人事・採用担当者は36.7%、「いいえ」が63.3%と、知らない人が半数を超える結果となり、62.3%が知らないと答えた昨年の調査とほぼ同じ結果となりました。

「ピープルアナリティクスはどのステップまで取り入れられているか」という質問には、55.7%が「全く導入されていない」と回答し、導入している会社でも「データの蓄積・可視化ができている」が17.3%と最も多く、データを集めているだけで終わってしまっている会社が多いことも分かりました。
さらに、「人事は感覚的に行われていると思うか」という質問に対しては、55.3%が「はい」と回答し、昨年の66%より多少減少したものの、まだ日本企業の多くが勘や経験に基づく意思決定に頼っていることが明らかになりました。


②人事・採用データを定量的に分析していると回答したのはほぼ半数。
しかし、成果に繋がっていない企業が6割超え。

「ピープルアナリティクス」を知らない、または導入していないと回答した担当者が多い一方で、「人事・採用データを定量的な視点で分析しているか」という質問には、「はい」が50.7%と半数以上がデータ分析をしていると回答しました。その方々に「分析したデータを何に役立てているか」聞いたところ、「採用」が75%、「適正評価」が64.5%、「適正配置」が63.8%と続きました。昨年はどの回答も3割以内だったため、様々な場面で役立てようとしている企業が増えたといえそうです。

しかし、「活躍する人材、退職しやすい人材の傾向を定量的に把握し、打ち手に繋げているか」という質問には、67%が「打ち手に繋がっていない」と答えており、昨年の74%からは多少減ったものの、データの分析がうまくいっていない、結果に繋がっていない企業が多いことが分かります。

③ピープルアナリティクスを有効に活用するためには“適性検査”が重要だと考える担当者が半数以上。
ピープルアナリティクスが全く導入されていないと回答した167人に、「今後ピープルアナリティクスの考え方や仕組みを導入したいと思うか」聞いたところ、「はい」が26.9%と一定数はいたものの、「わからない」と回答した人が最も多く55.7%を占めました。
しかし、全員に「ピープルアナリティクスを有効に進めるために適性検査は重要だと思うか」と聞いたところ、半数以上の52.7%が「はい」と回答し、採用や配置において適性検査が重要な役割を担っていることを理解し、正しく導入・分析したいと思っている人が多いことも分かりました。


調査結果に関して
今回の調査では、どの項目も昨年とほぼ同じ結果が出ており、感覚的に人事を行っていると自覚している企業や、データ分析ができていない企業がまだまだ多いことが分かりました。一方で、データ分析に取り組んでいる企業でも、多くが結果に繋がっていないと感じていることが明らかになりました。HRデータは、集めるだけでもやみくもに分析するだけでも効果的ではなく、目的を設定し成果や打ち手から逆算して分析を行うことが重要です。
ピープルアナリティクスを正しく実践していただくことで多くの企業でミスマッチを防ぐことができ、自社における活躍・定着人材を増やすことができます。アッテルでは、企業と人のミスマッチをなくし活躍人材を増やしていけるよう、人事領域のサポートを続けていきます。
(株式会社アッテル 代表取締役 塚本 鋭)

■「アッテル」とは
「アッテル」は、AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービスです。採用から退職までのHRデータを一元管理・分析できる基盤と、HRに特化した機械学習(AI)の予測アルゴリズム(特許取得)を備えています。150種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の適性診断(アッテル診断)の提供もしています。
人材採用において、「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、事実・データに基づき、実際の自社従業員と採用候補者を比較・分析することで、入社後活躍・早期退職を高い精度で予測することが可能です。2019年6月のβ版公開から約3年で、上場企業を中心に600社以上に利用されています。また、HRアワードやHR tech GPなど数多くの人事関連アワードを受賞するなど、評価をいただいています。
サービスサイト:https://attelu.jp/

■会社概要
会社名 :株式会社アッテル(Attelu,Inc.)
所在地 :東京都渋谷区恵比寿2-28-10
設立  :2018年4月
代表者 :塚本 鋭
事業内容:「アッテル」の企画・開発・販売・運営・サポート
URL  :https://attelu.jp/company/
出資元 :東大創業者の会応援ファンド(※)、有安 伸宏氏、小泉 文明氏(株式会社メルカリ)、高野 秀敏氏(株式会社キープレイヤーズ)、吉田 浩一郎氏(株式会社クラウドワークス)
※ファンド出資者:ユーグレナ 出雲氏、ホットリンク 内山氏、gooddaysホールディングス 小倉氏、ミクシィ 笠原氏、エルテス 菅原氏、LayerX 福島氏、マネックス 松本氏、スター・マイカ 水永氏、エアトリ 吉村氏

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