注目のキーワードもっと見る?あとで読みたい記事はクリップして保存しておくと便利です。デザイン組織開発チームビルディングもっと見るこれまで人事はどのようにデータと向き合ってきたのでしょうか。日本企業はこれまで、様々なデータを取得し、活用してきました。「勤怠管理」のデータ、「人事考課」のデータ、「異動履歴」のデータ、などです。したデータの取り扱いは、その時々のビジネス環境、テクノロジーの進化に応じて、変化・発展してきました。そこで、企業が「今後、人・組織に関するデータをどのように取得し活用していくのか」を明らかにするために、まず「これまでどのようにデータを取得し活用してきたのか」を整理しました。整理してみると、ピープル・アナリティクスには4つの発展段階があることがわかってきました。1枚目のチャートでは、その概要をご紹介します。次に、各発展段階が、どのような歴史的背景のもとで、どのように変遷してきたのかを振り返りました。振り返ることで、企業経営や人材マネジメントのトレンドなど、様々な要素が、人事データの収集・活用に影響を与えていることが明らかになりました。次ののチャートでは、その概要をご紹介します。人事部門において、データの収集・分析はどのように発展してきたのか。その発展段階を整理するために、私たちは、人事におけるデータの収集・分析の変遷を「データの取得」・「データの活用」の2つの観点から、4つの発展段階に整理しました。図表1.ピープル・アナリティクスの発展段階PDF版のダウンロードはこちらこの発展段階の特徴を整理すると、以下の通りとなります。私たちは、発展段階の仮説を創るのと並行して、日本企業における組織・人事に関するデータ収集・活用が、いつ頃、何を契機として転換点を迎えたのかを把握すべく、1990年頃から現在までの変遷を時系列で整理しました。整理した結果、日本企業の人事部門が行ってきた活動の特徴は以下の7点にあるのではないかという結論に至りました。(1)実は、伝統的に「パフォーマンス」「キャリア」という2つのマネジメント領域に関するデータの収集、活用を進めていた(2)1990年以降、常に「パフォーマンス」に対するマネジメントが先行する形で、ピープル・アナリティクスのトレンドを創り出してきた(3)人事データのマネジメントに関する最も大きな変化は、1990年代後半の成果主義導入によってもたらされた。それまでの全人格的な評価から成果重視型の評価へのシフトが起こった(4)近年の大きなトレンドの変化は、「グローバル人事ガバナンスの強化」(データを活用した人事面からの企業統治)に対する要請から起こった。