東海の企業が人事データ活用を始めるための第一歩
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東海の企業が人事データ活用を始めるための第一歩
「うちにも人事データはあるはずなんですが、活用できている気がしない」——東海地方の中小企業の人事担当者から、この相談を受ける機会が増えています。
私はこれまで500社以上の企業の人事に携わってきましたが、「人事データ活用」や「ピープルアナリティクス」という言葉が広まる一方で、実際にデータを経営の意思決定に活かせている中小企業はまだ少数です。特に東海地方の中小製造業では、「データは製品の品質管理のためにあるもの」という認識が強く、「人のデータを分析する」という発想が浸透していません。
しかし、東海地方の製造業は、品質データや生産データの管理には長けた企業が多い。トヨタ生産方式の影響で「データに基づく改善」の文化が根づいている地域だからこそ、その延長線上で「人事データに基づく組織改善」に踏み出す素地があると、私は考えています。
安城市の自動車部品メーカー、従業員130名。この会社は2年前に人事データの活用を始め、離職率の低減、採用効率の向上、適正配置の実現——に具体的な成果を出しています。最初の一歩は、「Excelで離職者の傾向を分析した」という、非常にシンプルなものでした。
なぜ今、東海の企業が人事データ活用に取り組むべきか
人事データ活用の必要性は、東海地方の企業にとって特に高まっています。
人手不足の深刻化
東海地方の有効求人倍率は全国平均を上回る水準が続いています。「人が足りない」という課題に対して、「何となく採用して、何となく育てて、何となく辞められる」という「勘と経験」に頼ったアプローチでは、もはや立ち行かない。データに基づいて「なぜ辞めるのか」「どんな人が活躍するのか」「どこに投資すれば効果が出るのか」を分析し、戦略的に手を打つ必要があります。
経営者の「数字への親和性」
東海地方の製造業の経営者は、日々、売上、原価、稼働率、歩留まり——といった数字と向き合っています。人事データも数字で語れるようになれば、経営者との対話の質が格段に上がり、人事への投資判断がスムーズになります。
人事データとは何か：すでに手元にあるデータを整理する
「人事データ活用」と聞くと、高価なシステムや専門知識が必要だと思われがちですが、出発点はもっとシンプルです。すでに企業の中にあるデータを整理するところから始めましょう。
基本的な人事データの例
従業員の基本情報（年齢、性別、勤続年数、所属部門、職種、等級）。入退社の記録（入社日、退社日、退職理由、退職時の部門）。勤怠データ（残業時間、有給休暇取得日数、欠勤日数）。給与・評価データ（給与額、評価結果、昇給・昇格の履歴）。採用データ（応募経路、選考結果、内定承諾率）。研修・資格データ（受講した研修、取得した資格）。
これらのデータは、給与計算ソフトや勤怠管理システム、あるいはExcelの台帳——何らかの形で管理されているはずです。
「うちにはデータがない」という企業でも、よく話を聞いてみると、給与明細のデータは10年分ある、退職者リストはExcelで管理している、勤怠打刻のデータは残っている——ということが多い。データは「ない」のではなく、「活用されていない」だけなのです。
経営数字から人事データ活用の価値を検証する
データ活用への投資対効果を数字で示しましょう。
離職分析による定着率向上の効果
安城市の部品メーカーでは、過去3年間の退職者データを分析したところ、「入社2年目の製造職で、残業時間が月45時間を超えた月の翌月に退職している」というパターンが発見されました。このパターンに該当する社員を事前に特定し、業務量の調整と上長との面談を実施した結果、退職を未然に防いだケースが3件ありました。
3名の離職を防いだことによるコスト削減効果（3名×150万円＝450万円）に対し、分析に投じた工数は人事担当者の20時間分（工数コスト約6万円）。投資対効果は75倍です。
採用チャネルの最適化効果
採用データを分析し、「どのチャネルから入社した社員が最も長く定着しているか」を調べたところ、リファラル採用経由が最も定着率が高く、特定の求人媒体経由は離職率が高いという傾向が判明しました。この結果を基に採用チャネルの配分を見直し、年間の採用コストを200万円削減しながら、入社者の質を向上させました。
人事データ活用の「第一歩」：3つの分析テーマ
いきなり高度な分析を目指す必要はありません。まずは以下の3つのテーマから始めることを推奨します。
テーマ1：離職分析——「なぜ辞めるのか」を数字で把握する
最も効果的な第一歩は、退職者データの分析です。
過去3〜5年の退職者リストを作成し、以下の項目を整理します。退職時の年齢、勤続年数、部門、職種。退職理由（自己申告）。退職前6ヶ月間の残業時間。直近の評価結果。入社経路（新卒/中途、紹介/媒体）。
この整理だけでも、傾向が見えてきます。「入社3年以内の退職が多い」「特定の部門で離職率が高い」「残業時間が多い社員の退職率が高い」——こうした傾向を数字で把握することが、対策の出発点になります。
豊田市のメーカーでは、退職者分析の結果、「入社1年目の10月〜12月に退職が集中している」ことが判明しました。この時期は新人が独り立ちし始める時期であり、「上手くできない」「周りに迷惑をかけている」というプレッシャーが退職の引き金になっていたのです。対策として、この時期に上長との面談頻度を月2回に増やし、メンターによるフォローを強化した結果、翌年の同時期の退職者はゼロになりました。
テーマ2：残業時間分析——「誰がどれだけ働いているか」を可視化する
残業データは、多くの企業が勤怠システムで記録しています。このデータを部門別・個人別に可視化するだけで、組織の課題が見えてきます。
特定の社員に業務が集中していないか。特定の部門だけ恒常的に残業が多くないか。残業時間と離職率に相関はないか。残業時間と品質トラブルの発生に相関はないか。
名古屋市の機械メーカーでは、残業データを部門別にグラフ化したところ、「設計部門の残業時間が他部門の2倍」であることが一目瞭然になりました。原因を掘り下げると、特定の設計者に難易度の高い案件が集中していたことが判明。業務の再配分と設計ツールの導入により、設計部門の平均残業時間を月20時間削減しました。
テーマ3：採用データ分析——「どの経路が効果的か」を検証する
採用活動のデータ（応募数、面接数、内定数、承諾数、入社後の定着率）を採用チャネル別に整理します。
求人媒体A経由：応募30名→面接15名→内定5名→入社3名→1年定着2名。紹介経由：応募5名→面接5名→内定3名→入社3名→1年定着3名。ハローワーク経由：応募20名→面接10名→内定3名→入社2名→1年定着1名。
この分析により、「応募数は少ないが、紹介経由が最も採用効率と定着率が高い」ということが数字で証明されます。限られた採用予算をどこに集中させるか——データに基づく判断が可能になります。
人事データ活用を進めるための実践的なアドバイス
Excelから始める
高価な人事分析ツールは不要です。Excelで十分に有意義な分析ができます。ピボットテーブル、グラフ作成、基本的な統計関数（平均、中央値、相関係数）——これらの機能を使いこなせれば、人事データ分析の大半はカバーできます。
完璧なデータを求めない
「データが整っていないから分析できない」と言って先延ばしにするよりも、今あるデータで「できること」から始めることが大切です。データに多少の欠損があっても、傾向は読み取れます。「80%のデータで80%の精度の分析」を目指すほうが、「100%のデータ整備を待って何もしない」よりもはるかに価値があります。
分析結果を経営者に「数字で」報告する
分析した結果は、必ず経営会議やレポートで「数字」として報告しましょう。「離職率が下がりました」ではなく、「離職率が前年比5ポイント低下し、年間750万円のコスト削減効果がありました」——この伝え方が、人事データ活用への経営者の理解と投資を引き出します。
個人情報の取り扱いに注意する
人事データには個人情報が含まれます。分析結果を共有する際には、個人が特定されないよう匿名化や集計化を行い、データの取り扱いルールを明確にしておくことが重要です。
データ活用の次のステップ
Excelでの基本分析に慣れてきたら、次のステップとして以下のテーマに取り組むことができます。
エンゲージメント調査の実施と分析
社員満足度やエンゲージメントを定期的に測定し、部門別・年代別の傾向を分析する。「どの部門のエンゲージメントが低いか」「どの年代で不満が多いか」——こうしたデータが、組織改善の優先順位を決める判断材料になります。
採用時の適性と入社後のパフォーマンスの相関分析
「採用面接で高評価だった人が、入社後も高パフォーマンスか」を検証する。面接時の評価項目と入社後の評価結果を突き合わせることで、採用基準の精度を向上させることができます。
東海地方の中小企業にとって、人事データ活用は「大企業のもの」ではありません。むしろ、1人の離職が組織全体に与えるインパクトが大きい中小企業だからこそ、データに基づく意思決定の効果は大きいのです。
「Excelで退職者データを整理する」——この最初の一歩が、経営数字から人事を語り、事業の成長に貢献する人事への第一歩になります。
本記事は、東海地方の企業における人事課題を長年支援してきた経験に基づいて執筆しています。個別の人事課題についてのご相談は、人事のプロ実践講座にてお受けしています。
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