ビッグデータという言葉をよく耳にするようになりました。でも、ビッグデータを使って実際にどんなことができるのか、いまひとつピンとこないという方も多いのではないでしょうか？

監査や税務、アドバイザリーサービスを提供する大手企業KPMGのWebサイト（英語）にある「Evidence-based HR」では、人事のためにエビデンスベースの人材管理について、わかりやすく説明されています。

エビデンスベースの人事とは、ビッグデータを分析し、科学的根拠に基づきビジネスプランや人材管理をする方法です。Webサイトに日本語の資料はありませんが、内容のいくつかをご紹介しましょう。

KPMGの動画のなかでは、ハリー・ロスというキャラクターが設定されています。動画は何種類かありますが、毎回ハリー・ロスとデータサイエンティストチームが、ビッグデータの分析によって会社が抱えている問題を解き明かし、利益につなげていくというストーリーです。

買収に成功し、世界に1000以上の支店を持つようになったある銀行。規模は大きくなりましたが、利益は下がるばかり。どの社員も毎日、業績を改善するための対策を考えるよう迫られています。しかし、時間をかけて考えても結果は出ず、あきらめムードが漂いはじめました。

そこにハリー・ロスとデータサイエンティストチームが登場します。

ビッグデータを分析してみると意外なことがわかりました。最もパフォーマンスがよい支店は、フルタイムの社員よりもパートタイムの社員の数が多かったのです。
データをさらに細かく見ていくと、これらパートタイムの社員は、年齢が上で経験も豊富でした。そのおかげでパートタイムの社員が多い支店のほうが顧客満足度は高く、利益に結びやすいということがわかったのです。

いかがでしょうか？　とても短いストーリーですが、ビッグデータをどのように人事に生かせるのかイメージがつかめたような気がしませんか？

エビデンスベースの人事を職場に取り入れる場合、どうすればよいでしょうか？　KPMGが発表しているインフォグラフィックスから、そのプロセスをご紹介します。

1.改善したい内容を確認する。

例）銀行の支店が、業務のパフォーマンスをよくしたいと考えている。

2.人事部と現場のマネージャーが力を合わせ、問題の原因について仮説を立てる。

例）社員の業務成績に、雇用形態が関係しているかもしれない。

3.データを理解する

：今、自社にあるデータはどのようなものか。これからどのようなデータが必要か。
例）従業員に関するデータはあるが、業績に関するデータと顧客に関するデータが足りない

4.データを分析する

：データからわかることを、視覚化してまとめる。
例）正社員の従業員よりも、パートタイムの従業員のほうが窓口業務の成績がよい。従業員の年齢が高いほうが顧客満足度は高い。

5.データと、社内および社外の情報源からわかったことが正しいか確認する。

それがうまくいけば先に進む。うまくいかない場合には2.に戻る。

6.決定事項を組織全体で実施する前に、一部の支店や支社で試してみる。

7.エビデンスベースの人事を続けていく。

エビデンスベースの人事を成功させるために、担当者にはどのようなスキルが必要でしょうか？　KPMGによると、次の4つのスキルが必要とされています。

説得力

まず、データ分析の結果を視覚的に表現することの大切さを理解すること。そして、単にデータを提示するのではなく、事実、意見などを交えながら、生き生きとしたストーリーを語る力も必要です。

探究心

ビジネスリーダーと一緒に仮説を立てられること。データサイエンティストになる必要はありませんが、そのようなスキルを持った人と力を合わせるとよいでしょう。

システム思考

人が組織のなかでどのような働きをするか理解する能力と、結果に対する原因を見分ける能力が必要。同時に、過去から現在の成り行きを解釈して、未来について考えられることが大切です。

創造力

視覚化を含む、いろいろな方法で問題を見ることができること。また、人や組織に影響を与えている隠れた内部的・外部的要因を見つけ出せることも必要です。

KPMGによれば、エビデンスベースの人事とは、データの分析やリサーチを通して、人材管理の方法（どんな人を、どんな役割にするかなど）と利益や顧客満足度や品質といったビジネスの結果を結びつけることです。

そしてその過程で大切なのは、データの視覚化。

数字の羅列ではなく、グラフィックやストーリーが加わることで説得力が増します。そこが担当者の腕の見せどころとなりそうです。