ビジネスデータ活用事例集

データ活用による組織エンゲージメント向上と離職率半減事例

Tags: 従業員エンゲージメント, 離職率改善, 人事データ分析, HRテック, 定量成果, 組織開発

はじめに

ビジネスにおけるデータドリブン意思決定の領域は、財務やマーケティングといった部門に留まらず、近年では人事領域においてもその重要性が増しています。特に、企業が持続的な成長を実現する上で不可欠な要素である「従業員エンゲージメント」と「離職率」は、データ分析によって効果的に改善できることが多くの事例で示されています。

本記事では、ある国内サービス業企業が、データ活用を通じてどのように従業員エンゲージメントを高め、結果として離職率を半減させたのか、その具体的な取り組みと定量的な成果について詳細にご紹介します。この事例は、人事部門におけるデータ活用の可能性を示す好例であり、同様の課題に直面している企業のデータ活用推進者や経営コンサルタントの皆様にとって、貴重な示唆を提供できると考えられます。

事例概要

本事例の対象となるのは、従業員数約1,200名を擁する国内のサービス業を展開する企業です。主にtoC向けのサービスを提供しており、顧客満足度向上と従業員の高いパフォーマンスが事業継続の鍵となっています。組織体制としては、人事部門内に採用、労務、人材開発、組織開発などの機能を有しており、近年、データ分析を専門とするチームとの連携を強化しています。

直面していた課題

この企業は、データ活用に取り組む以前、以下のような複数の深刻な課題に直面していました。

これらの課題に対し、従来の人事担当者の経験や勘に基づいた施策では根本的な解決に至らず、客観的なデータに基づいた意思決定の必要性が強く認識されるようになりました。

データドリブンなアプローチと具体的な取り組み

企業はこれらの課題を解決するため、人事領域における本格的なデータ活用プロジェクトを立ち上げました。データドリブンなアプローチは以下のステップで進められました。

  1. データの収集と統合: 企業内に散在していた従業員に関する各種データを収集し、統合的なデータ基盤を構築しました。収集されたデータは、入社日、所属部署、役職、給与、人事評価、研修履歴、勤怠データ（残業時間、有給消化率）、社内システム利用ログ、社員満足度調査の結果、1on1ミーティングの議事録（匿名化・構造化）、さらには退職者へのヒアリング情報など多岐にわたります。これらのデータを従業員IDに紐づけ、分析可能な形式に整理しました。
  2. 離職リスク因子の特定と予測モデル構築: 統合されたデータを用い、過去の離職者と在籍者のデータを比較分析しました。特に、部署、役職、勤続年数、特定の研修受講履歴、評価スコア、残業時間、サーベイ回答傾向などが離職とどのような相関関係にあるかを統計的に分析しました。この分析結果に基づき、個々の従業員の離職リスクを予測する機械学習モデル（例: ロジスティック回帰や決定木モデル）を構築しました。
  3. エンゲージメントレベルとパフォーマンスの関連分析: 社員満足度調査やパルスサーベイの結果と、人事評価や目標達成度といったパフォーマンスデータを組み合わせ、「高エンゲージメント・高パフォーマンス」「低エンゲージメント・高パフォーマンス」といった従業員のセグメントを識別する分析を行いました。これにより、エンゲージメントの低さがパフォーマンスにどのように影響しているかを定量的に把握しました。
  4. 分析結果に基づく施策の立案と実行: 分析によって得られた知見に基づき、以下の具体的な施策を立案・実行しました。
    • 離職リスク層への介入: 離職リスクが高いと予測された従業員に対して、直属の上司や人事担当者からの定期的な面談を実施し、キャリアパスの相談、業務負荷の調整、人間関係の悩みへの対応などを個別に行いました。
    • エンゲージメント改善プログラム: エンゲージメントレベルが低いと判明した部署やセグメントに対し、マネージャー研修の強化、チームビルディング施策、柔軟な働き方の導入などを集中的に実施しました。
    • ハイパフォーマー定着施策: 高いエンゲージメントとパフォーマンスを示す従業員の特徴を分析し、そのような人材がさらに活躍・定着するための報酬体系の見直しや、キャリアアップ機会の提供を強化しました。
  5. 効果測定と継続的な改善: 実施した施策の効果を、離職率、エンゲージメントサーベイスコア、従業員満足度、生産性などの指標を用いて定期的に測定しました。データ分析の結果をフィードバックループとして活用し、施策の改善や新たな打ち手の検討を継続的に行いました。

導入したデータ技術や分析手法

本プロジェクトで活用された主なデータ技術や分析手法は以下の通りです。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 例: 人事データフレーム (hr_data)
# hr_data には '勤続年数', '残業時間', '評価スコア', '離職フラグ'(1:離職, 0:在籍) などが含まれる

# 特徴量 (X) と目的変数 (y) を設定
X = hr_data[['勤続年数', '残業時間', '評価スコア', 'エンゲージメントスコア']]
y = hr_data['離職フラグ']

# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ロジスティック回帰モデルの構築と学習
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータで予測
y_pred = model.predict(X_test)

# モデルの評価
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 各特徴量の重要度 (回帰係数) を確認
feature_importance = pd.Series(model.coef_[0], index=X.columns)
print("Feature Importance:\n", feature_importance.sort_values(ascending=False))

データ活用によって得られた具体的な成果・効果

データドリブンな取り組みの結果、この企業は以下の具体的な成果を達成しました。これらの成果は、データ活用の有効性を明確に示しています。

これらの定量的な成果は、単なる「人事データ活用」ではなく、「人事課題をデータに基づき解決し、ビジネスインパクトを生み出す」というデータドリブンなアプローチの成功を明確に物語っています。

成功の要因分析

本事例が成功を収めた要因は、いくつかの要素が複合的に作用した結果と考えられます。

結論・教訓

本事例は、人事領域におけるデータドリブン意思決定が、企業の持続的な成長に不可欠な人材課題の解決に極めて有効であることを示しています。高い離職率は、単なる人員補充の問題ではなく、採用・育成コストの増大、組織活力の低下、生産性の停滞といった、ビジネス全体に影響を及ぼす深刻な課題です。

データ分析によって離職リスクを早期に特定し、エンゲージメントに影響する要因を科学的に理解することで、企業はより効果的かつ効率的な人事施策を展開することが可能になります。本事例のように、データ分析に基づいた介入は、離職率の劇的な改善という形で明確な定量的成果をもたらし、それがコスト削減や生産性向上といった、企業価値向上に直結するインパクトを生み出しました。

今後の展望

本事例の企業では、今後さらにデータ活用を進める計画です。具体的には、採用データ分析によるミスマッチの防止、タレントマネジメントにおける次世代リーダーの特定と育成計画への活用、さらには組織文化や従業員のwell-beingの定量化と改善施策への応用などが検討されています。

人事領域におけるデータ活用はまだ発展途上の分野ではありますが、本事例が示すように、明確なビジネス課題に対して適切なデータ活用のアプローチを適用することで、非常に大きな成果を生み出す可能性があります。データドリブンな人事戦略は、今後の企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。