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どう違う?ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違いと活用方法をご紹介

近年、人事領域では人的資本開示やDX人材の確保、リスキリングなど、大きな変化及び改革の必要性が生まれており、経営戦略の実現のために人事施策に取り組む企業が増えています。
そのような中、施策の優先度や確実性を見極めるために、組織や人材のデータを活用するアプローチが定着しつつあります。今回は、そのアプローチ方法の中でも、ピープルアナリティクスとタレントマネジメントを取り上げ、それぞれの特徴や違い、実践例をご紹介します。


目次[非表示]

  1. 1.ピープルアナリティクスとタレントマネジメントとは?
    1. 1.1.ピープルアナリティクスとは?
    2. 1.2.タレントマネジメントとは?
  2. 2.ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違い
  3. 3.ピープルアナリティクスを活用したタレントマネジメントの実践例
    1. 3.1.人材配置の実践例
  4. 4.まとめ

ピープルアナリティクスとタレントマネジメントとは?


ピープルアナリティクスとタレントマネジメントそれぞれの意味を確認しておきましょう。


ピープルアナリティクスとは?

ピープルアナリティクスとは、社内の人材に関するあらゆる情報を集めて分析した客観的なデータに基づき、採用、育成、配置、評価の人事領域におけるさまざまな組織課題や目標に対する施策の実行や意思決定、及び経営に役立てる分析の手法です。

従来の勘や経験、慣習に頼るのではない客観的なデータ活用の潮流が高まる中、人事領域においても積極的にデータを活用していく考え方が定着しつつあることがピープルアナリティクス普及の背景といえます。ピープルアナリティクスを実施することで、社員一人ひとりの適性に基づいた精度の高い人材マネジメントを実現することが可能になります。

関連記事|ピープルアナリティクスとは?~メリットや進め方を解説~


タレントマネジメントとは?

タレントマネジメントとは、従業員のスキルや能力などをデータ化し、それを最大限活かすために企業全体で共有・活用し、戦略的な人材配置や育成などを行う人事マネジメントの手法です。

従業員のスキルや能力などを一元管理することで、採用や配置、配置転換、育成、評価などの人事施策をより効率的に行うことができます。

もともと米国で発祥した優秀な人材の定着を目的とした手法であり、日本でも定着しつつあります。

関連記事|タレントマネジメントとは?最適な人材配置を実現するためには



ピープルアナリティクスとタレントマネジメントの違い


ピープルアナリティクスは組織全体のパフォーマンス向上と組織課題を解決するための「分析手法」であり、タレントマネジメントは人材や組織を開発する「マネジメント手法」です。この点が違いとして挙げられます。

時代の流れとして、タレントマネジメントのほうが先に普及しており、ピープルアナリティクスが後になって注目された経緯があります。

従来のタレントマネジメントでは、従業員個人のスキルや能力を最大限に活用して組織の成長につなげるため、人材配置の最適化や人材育成などを目的とし、属性情報や評価情報、従業員サーベイ結果などの基本的な人材データを対象に分析が行われていました。

ピープルアナリティクスの概念が注目され始めてからは、経験に頼るのではなくデータ分析結果をもとに客観的な意思決定を推進する流れから、基本的な人材データの他にも、PCやアプリケーション、会議室などの利用状況や自席にいる時間や会議の時間などの幅広いデータを分析するようになり、従来のタレントマネジメントよりも経営的な視点でデータを取り扱うようになりました。


ピープルアナリティクスを活用したタレントマネジメントの実践例


ピープルアナリティクスによる幅広いデータ分析をタレントマネジメントに取り入れることで、より有意義に施策を行っていくことが可能です。経営戦略と連動した人事戦略を策定・実行する「戦略人事」の成果にもつながっていくでしょう。

【関連記事】戦略人事とは?企業事例や人事戦略との違いを解説


人材配置の実践例

ピープルアナリティクスをタレントマネジメントに取り入れることにより、最適な人材配置を考える実践例をご紹介します。

従来のタレントマネジメントによる人材配置においては、主に従業員個人の人材データに着目して実施していました。例えば従業員の能力やスキルをもとに最適なポジションを決定するやり方です。そこにピープルアナリティクスのアプローチを用います。

まず経営的な視点から、各種人材データをもとに該当ポジションにふさわしい人物像や現在、活躍しているハイパフォーマーの定義を決定します。

その上で、該当ポジションに最適な人材についてデータ分析を行い、既存の従業員が持つ能力や傾向の分析を行い、ハイパフォーマーに近い従業員を見つけます。

つまり、個人の情報に着目するよりも先に、そのポジションに最適な人材を分析します。

このように、組織として戦略的な視点からのハイパフォーマーの定義を行ってから人材データ分析を行うことで、より組織が求める人材配置が可能になります。

ピープルアナリティクスをタレントマネジメントに取り入れることにより、精度の高い、より組織戦略的な意思決定につながると考えられます。従来のタレントマネジメントに比べ、より広い視野で人事施策を実施できるようになるでしょう。

関連記事|Excelで実践する初めてのピープルアナリティクス

関連記事|ピープルアナリティクスツールの選定のポイントを5つご紹介



まとめ

人材データを活用して人事施策や戦略人事を行っていくことは、必要不可欠になっています。より組織的な視点で効果の高い施策を実施していくために、ピープルアナリティクスとタレントマネジメントをうまく合わせて実践していくことが有効といえるでしょう。

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