SAP HR Connect 2022~事業戦略を支える人事の挑戦~:デロイト トーマツ コンサルティングによる人材データ活用の継続的発展にむけた仕掛けづくり

作成者:SAP SuccessFactors編集部投稿日:2022年8月18日

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SAP HR Connect 2022~事業戦略を支える人事の挑戦~:デロイト トーマツ コンサルティングによる人材データ活用の継続的発展にむけた仕掛けづくり

 

2022年6月22日、「SAP HR Connect 2022~事業戦略を支える人事の挑戦~」がオンラインで開催されました。本稿では当日行われた4つのセッションのうち、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 濱浦 健一郎様と松井 和人様による「人材データ活用の継続的発展にむけた仕掛けづくり」をご紹介します。

SAP HR Connect 2022 オンデマンドサイトはこちら
https://gateway.on24.com/wcc/eh/3847030/sap-hr-connect-2022

近年、DX・データドリブン経営の早期実現が求められ、人材マネジメントにおいてもデータの集積、利活用、継続的発展の重要性がさらに高まっている中、本講演では、多くの企業が抱えるデータ活用への悩みに直面してきたコンサルタントとしての経験と知見をもとに、データ活用の取組を前進させるために押さえるポイントについてケーススタディを交えながらご紹介いただきました。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

ヒューマンキャピタル

執行役員 パートナー 濱浦 健一郎様

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

ヒューマンキャピタル

シニアマネジャー 松井 和人様

 

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■人材データ活用が求められる背景

はじめに松井様が登壇し、人材データ活用とデータドリブンHRが求められる背景として、「DX推進」「生産性向上・少数精鋭化」「リモートワークの広まり」「人的資本情報開示の世界的潮流」の4つを挙げました。これらの背景から、今後も人材データ活用とデータドリブンHRが求められていくことは間違いないと続けます。

 

  • データドリブンHRとは

続いて松井様は、データドリブンHRの定義として、「人材・経営・事業上のデータを分析して客観的に課題を特定し、PDCAサイクルを回して施策の精度を高めることで、人事機能全般の高度化を図る取組みを指します」と説明しました。そして「ただデータを活用するだけではなく、経営や事業課題の解決にどのようにHRデータが解決できるかが大事なポイントです」と付け加えました(図①)。

<図①:データドリブンHRとは>

 

  • データ活用の現状

しかしながら、現状、様々な阻害要因によって、多くの企業でデータ活用が進んでいないのが現状だと松井様は指摘し、実態を具体的に紹介しました。特に、「データとして収集できていない」「データが活用できる状態になっていない」「データを活用できる人材がいない」「データ活用のインフラが整っていない」の4点が阻害要因であるといいます。

 

■データ活用の3つのステージ

そこで松井様は、企業が取り組んでいるデータ活用のステージは3段階に分かれることを紹介しました(図②)。

<図②:データ活用の3つのステージ>

 

そして多くの企業は今、データを集積できたものの、ステージ2の実践活用に進めていく段階に留まっていることから、次なるステージ3、つまり継続的発展の状態を目指しているとし、「データ分析のシステム基盤をしっかりと構築することが重要です」と松井様は解説しました。

 

■人材マネジメントを通じたデータの還流

ところで、人材データ活用の際には、人材マネジメントに沿ったデータマネジメントを行っていくことが重要だと、濱浦様は強調します。そして「人材マネジメントサイクル全体を見据えた持続的なデータ還流」が、着実な効果創出につながると話しました(図③)。

<図③:人材マネジメントを通じたデータの還流>

 

「資料の外側の青い円が、人材マネジメントのサイクルであり、この青い円に合わせて中の黄緑色のデータのサイクルもきちんと回していくことがゴールであると考えています」と濱浦様。例えば、全体計画の中で「人材需要ギャップ予測」を行ったデータを、人材マネジメントサイクルの「採用・入社」や「異動・配置」の中で確実に用いていくということです。

 

この後、濱浦様は同社のケースとして採用アナリティクス、行動データを用いた分析、ネットワーク分析の3つを解説しました。

 

■データ統合プラットフォームの構築が必須

そして濱浦様は、人材マネジメントに必要なアウトプットを出すためには、データ統合プラットフォームの構築が必要になってくると続けます。従来からある「人事・勤怠・給与」「タレントマネジメント」などのデータと共に、「行動履歴・組織ネットワーク」「エンゲージメント・働きがい」などの新たなデータが必要になってきている中で、それらのデータを統合し、構築したシステム基盤の上でBIツールやAIなどを用いて分析し、アウトプットを出すことが求められると述べました(図④)。

<図④:データ統合プラットフォームイメージ>

 

また「今すぐにプラットフォームを構築するのはむずかしいものですが、必要十分なものをピックアップして、段階的もしくは継続的に、アジャイル的に開発していくことが必要になってくると思います」と濱浦様は付け加えました。

 

■データ活用組織のベストプラクティス

ここで再度、松井様が登壇し、人材マネジメントをデータ活用によって推進する組織体制について解説しました。ベストプラクティスとして2パターンあり、コーポレートにデータサイエンティストの集団を抱える「コーポレート集約型」、BU(ビジネスユニット)側の組織にコーポレート側のデータサイエンティストが出ていく形となる「BU-コーポレート連携型」、それぞれのメリットを説明しました(図⑤)。

<図⑤:データ活用組織のベストプラクティス>

 

  • デジタル人材の人材像・人材タイプ

また、松井様は、データサイエンティストだけでなく、デジタル人材をしっかりと体系的に整理をして育成をしていくことの重要性も語りました。デジタル人材像をレイヤーに分けた図が以下のスライドです(図⑥)。

<図⑥:デジタル人材の人材像・人材タイプ>

 

松井様は特に、データ活動を進める「実装/推進人材」が重要であると述べ、「これらの層に対してはしっかりと人材タイプに分け、求められるスキルを定義することが重要です」とまとめました。

 

■最後に

最後に、濱浦様が登壇し、今回の講演のポイントについて次の3点をまとめました。

 

1点目は、「経営・事業に貢献するためにデータをうまく使って機能を高度化していくこと」。2点目は、「人材マネジメントサイクル全体を見据えたデータの還流化を行うこと」、3点目は、「短期的・中長期的の両方の視点で整備をしていくこと」です。これにより、データの利活用の継続的な発展に向けて進んで行くことを勧め、濱浦様は本講演を締めました。

 

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