ピープルアナリティクスで担保すべき透明性と公平性

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大に伴い、各企業が急速にリモートワークを促進するなど、私たちのワークスタイルは加速度的に変化しました。今後は非対面のコミュニケーションや、勤務する場所を問わない働き方が定着することが予測されます。

こうした変化に柔軟に適応できない場合、企業は生産性の低下をはじめ、深刻な課題に直面する危険があります。企業を動かすのは人ですが、人が織りなす対面のコミュニケーションや、経験や勘を加味して判断を下す従来型の人材マネジメントが成り立たなくなる可能性があるからです。各現場が抱える課題にデータをもとにフォーカスし、従業員の言動の傾向やワークスタイルを可視化することで正確な状況把握とその正確性に裏打ちされた意思決定を遂行する「ピープルアナリティクス」が今、求められています。

ピープルアナリティクスの活用が期待される人材マネジメント領域

ここでは人材マネジメントのライフサイクルの中で、採用・就業・退職の3つの領域を対象とします。いずれも、データを見て論じるよりも感覚による判断が優先されてきた領域と言えるため、デジタル化が進むに連れて、判断基準にアナリティクスが大きな役割を果たすようになっています。

ここで活用する数多くのデータは、人材の志向・属性・行動のデータという3つに大別されます。志向・属性はスキルや資格・経歴情報のような静的データ中心で、行動は各種アプリケーションログのような日々蓄積される動的なデータ中心に成り立ちます。図表2に、分類ごとの具体的なデータの種類を記します。

分析の目的に合わせて必要なデータを選択する必要はありますが、ピープルアナリティクスの「ピープル」が指す範囲は必ずしも本人のみとは限りません。その人材の上司・部下との関係や、人材が組織においてどのような役割を担うべきか、といった観点で捉えることもあるため、データの粒度やデータ階層の構造にも注目する必要があります。

志向・属性に関するデータを活用する際に気を付けるべきは、情報鮮度の劣化リスクです。分析当時の断面をデータ化したと言えるため、最終更新から数年経っているデータについては、除外することを検討する必要があります。

プライバシー上の懸念事項と対策

このように人材マネジメント領域での高い効果が期待されるピープルアナリティクスですが、パーソナルデータを利用して従業員の働き方を分析し、その分析結果を利用して組織や本人に還元することから、プライバシー上の問題が発生する可能性があります。

従業員のパーソナルデータそのものに対するセキュリティ対策の実施や個人情報の取り扱いに関する法令の遵守については言うまでもありません。加えて、従業員の働くことに関する考え方や、私生活とのバランスの取り方などに踏み込むピープルアナリティクスとスタッフィング・コーチングが、本人のプライベートや自律に影響を与えるアクションになり得ることから、プライバシーを侵害する可能性がある点を考慮しなければいけません。

では、具体的にどのようなことを念頭に置いてピープルアナリティクスを実施するべきでしょうか。以下の3点が挙げられます。

（1）従業員の信頼関係を醸成するコミュニケーション

（2）分析結果からコンピテンシーへの昇華

（3）働き方の多様性を支える役割の再考

順に見ていきましょう。

（1）従業員との信頼関係を醸成するコミュニケーション

個人情報保護法などの法令を遵守する上でも必要なことではありますが、特にピープルアナリティクスの領域で業績評価などの個人に向けたパーソナルデータ活用を行う場合は、事前から積極的に本人とコミュニケーションを取ることが推奨されます。人事関連の業務の多くは、採用時や雇用契約時の個人情報の取り扱いに関する条項などに従い、従業員のパーソナルデータを利用することが一般的です。しかしながら、ピープルアナリティクスのように雇用契約の維持や管理とは直接的に関係せず、取り扱い内容が流動的で雇用関係に影響を与える取り扱いについては、その目的や実施内容の概要について、本人に適切な理解を求めることが望まれます。雇用契約や従業員規則で定められていない働き方で個人の評価をしているといった見方もできるため、従業員の誤解や不信を招く一因となります。どのようなデータを取得・利用し、分析結果に対して企業としてどのような考え方を持っているのかを、ポータルサイトやダッシュボードといった形で従業員が確認できる手法の採用も検討すべきと考えられます。

（2）分析結果からコンピテンシーへの昇華

パーソナルデータの分析を行う過程で、これまでには見えなかった事実や新たな仮説を導き出すことができるため、ピープルアナリティクスは企業や従業員に有益な情報源になり得ます。しかしながら、これらの情報をスタッフィングやコーチングに利用する際、企業理念や行動指針、従来から従業員に対して行ってきた研修プログラムや社員の評価制度からは読み取れない、または外れた考え方については、取り扱いを慎重にすべきです。

例えば、顧客とのコミュニケーション手段（電話やメール）と頻度について全社でピープルアナリティクスを行い、貢献度が高い人材にある特徴が見られたと仮定します。これを営業職の評価指標に取り入れたら、どうなるでしょうか。営業職は一般的に、売上目標や利益目標などが主要なKPIになると考えられます。目標を達成している人の中でもコミュニケーションの手段や頻度はまちまちでしょうから、急にコミュニケーション手段や頻度といった側面から評価がされた場合、公平性に欠けるとして、モチベーションの低下を招きかねません。仮に働き方と業績に因果関係が見られたとしても、その働き方を支える企業理念や評価制度（コンピテンシー）が伴っていなければ、従業員は「個人の裁量に任せられていた領域でスタッフィングやコーチングが突如行われたと」と、違和感を抱かざるを得ません。分析結果を生かすのにまず必要なのは、組織としての理念やコンピテンシーの制定、企業文化の醸成である点に留意する必要があります。

（3）働き方の多様性を支える役割の再考

第2回「レコメンデーションで注意すべき『放っておいてもらえる権利』」でも挙げていますが、プライバシー保護の観点では、本人の人格や自律に配慮することも必要になります。雇用契約に従って労働力を提供している従業員を一個人・一契約先として考え、私生活への配慮は当然ながら、働くことに対する意識へのアプローチやアクションも慎重になされるべきです。ハイパフォーマーの働き方や考え方をそのまま横展開する発想では個々のプライバシーを保護することはできませんし、そもそも従業員にとっては、雇用契約にない内容に従う義務はありません。従業員とのコミュニケーションや透明性・公平性の担保と共に、個人の在り方そのものを尊重すること、組織としてさまざまな個人がいることを認め合う姿勢が重要になります。

組織を支えるのはハイパフォーマーと呼ばれる人材だけではありません。組織内での情報共有や指標に直結しないオペレーションにおいて、彼らを支える無数の支援が存在しているはずです。こうした支援者の行動様式は、売上などの業績から直接判断することが困難であるため、従来通りの管理者によるアナログな観察・分析が非常に重要となります。スタッフィングやコーチングに当たっては、組織全体の適切な人材配置を見据えて、個々人の趣向に沿った働き方の実現とそれに応じた役割の再定義が重要になると言えます。そうすることでプライバシー保護のみならず、組織としてのパフォーマンス向上につながるスタッフィングやコーチングが可能となります。