人事におけるDX推進の影響

データ分析やIT関連の知識を持ち、DX推進に貢献できる人材を求める企業が増加しています。その傾向は、企業規模が大きくなるほど顕著です。

この記事では、人事でDXが進むとどのように業務内容が変化するのかを解説します。

人事に転職した場合に、DXに関する知識を生かす方法がわかりますので、参考にしてください。

DXとは

DXとはデジタルトランスフォーメーション（Digital-Transformation）の略です。

デジタル技術を生活に浸透させて、人々の暮らしを快適にすることが目的です。

既存の価値観や枠組みを変化させるようなイノベーションの意味もあります。

人事においても業務の一部で既にDXは進んでおり、人事担当者の業務内容や役割に変化が見られます。

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人事におけるDXとHRテックの違い

人事のDXと類似した概念にHRテックがありますが、両者にはどのような違いがあるのでしょうか。

ここでは、HRテックとDXの違い、人事のDXの目的について紹介します。

HRテックとの違い

DXとHRテックの違いは、DXは業務の効率化だけではなく変革を重視している点にあります。

HRテックとは、人事を表すHRとテクノロジーを組み合わせた造語です。

人事業務にテクノロジーを導入して、人材育成や採用管理、人事評価などを行います。

一方で人事とDXの共通点は、デジタル技術を使って人事業務の効率化を図ることです。

DXは人事データを分析、活用して、個人と組織のパフォーマンス向上や企業風土の変革を試みます。つまりHRテックは、DXにおける取り組みの一部と考えられます。

人事DXの目的

人事DXの目的はITツールを導入して、人事担当者のルーティンワークなどの業務負担を減らすことです。

ルーティンワークを減らすと、創造的な業務に割く時間を増やせます。

人事の創造的な業務とは、他部署の従業員と向き合う時間を確保して、採用や評価、教育面の改善を目指す施策の立案等です。

デジタルツールで抽出したデータを分析すると、採用や人事評価、人材育成を改善するための取り組みにつなげられます。

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DXによる人事業務の変化

DXが進むと、従業員情報の管理や採用業務、人事評価などの人事業務が変化すると考えられます。

ここからは、人事の各業務がどのように変化するのかを解説します。

採用業務

DXによって採用業務を効率化すると、工数削減につながります。

たとえば、新規採用数の算出におけるAI化が考えられます。

現在のAIは、過去の採用人数を学習して、適切な新規採用数を計算・予測できるのです。

また、採用活動の一環で行う説明会や面接の日程調整はRPAなどで自動化ができます。

RPAとは深いプログラミング知識を持たずとも、ロボット開発ができるツールです。定型的な業務を自動化するために役立ちます。

採用業務を効率化すると、応募者とコミュニケーションをとる時間を確保できるメリットがあります。採用後のフォロー不足による内定辞退や、入社後の退職を防げるでしょう。

従業員情報の管理

従業員情報の管理をDX化すると、評価情報や異動情報、教育情報、勤怠状況などを必要なときにすぐに取り出せるようになります。

人事のDX化は、従業員情報の見える化が基本といわれています。

従業員情報の管理は数の多い大企業を中心に進んでおり、労務管理や勤怠管理などの従業員情報に関わる業務が最もDX化されているようです。

人事評価や考課

人事評価にAIを導入すると、個人やチーム単位の業績評価を効率的に行えます。

AIだと、私情を挟まずに公正な評価を下せる点も魅力です。

人事評価に関わるデータをSaaSで管理すると、人事評価や考課に役立てられます。

SaaSとはクラウドサーバーにあるソフトウェアを、インターネット経由で利用できるサービスです。

SaaSで目標設定や評価、評定値などを一括管理すると、人事考課が容易ですが、評価基準の策定は人の手で行う必要があります。

評価基準が定まると、DX化が可能な業務が増えます。

人材育成・教育

企業の人材育成や教育の場では、eラーニングが普及しています。

eラーニングとはパソコンやタブレット、スマートフォンなどのデジタル機器を使った、動画による学習形態です。

インターネットを介した学習が可能で、会議室などに集まったり、資料を作成したりせずに済みます。

人事担当者の負担を減らして、業務を効率化できるでしょう。

労務管理・給与計算

労務管理や給与計算をDX化すると、勤怠や個人情報、マイナンバーなどに関する業務を自動化できます。

勤怠データをもとに、そのまま給与計算も行えるため、大幅な工数削減につながるのです。

給与計算自体は利益を産み出さないため、積極的にDX化に取り組み、人件費の削減につなげる企業もあります。

エラーが出ないように、人の目によるチェックが必要ですが、DXによる効率化の恩恵は大きいでしょう。

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人事DXに必要なピープルアナリティクス

人事のDXでは、デジタルツールで獲得したデータを分析して、人事施策や戦略の立案に役立てる必要があります。

そこで重要になるのがピープルアナリティクスです。

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、人事業務のDX化により獲得したデータを分析することです。

世界屈指のIT企業であるGoogleが取り組んだ事例が、ピープルアナリティクスのはじまりだといわれています。

テクノロジー進化によるクラウド技術の発達で、大量のデータ分析が可能になりました。

その結果、ピープルアナリティクスが行われるようになったのです。

ピープルアナリティクス導入の意義

ピープルアナリティクスの導入により、人材採用や育成、考課を従来の習慣や経験に頼る必要がなくなりました。

つまりデータ分析の結果で、人材マネジメントが可能になったのです。

従業員のスキルや能力の詳細な分析が可能となり、人員配置をいままで以上に最適化できるようになりました。

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人事部に求められるDX人材

ここまで説明してきたように人事においてもDXは普及してきており、DX人材を求める企業は多いです。

DX人材の概要と、人事に求められるDX人材の一例としてデータサイエンティストを紹介します。

DX人材とは

DX人材とは、DXの推進に必要とされるスキルや適性を備えた人材です。

DX人材に関連する職種は、ビジネスプロデューサーやデータサイエンティスト、エンジニア、プログラマーなどさまざまです。

データサイエンティストは、DXに関するデジタル技術やデータ分析を行います。

実際にデータサイエンティストの人事担当者を募集する企業もあり、データ分析のスキルを活かして企業に貢献する人事担当者も存在します。

人事におけるデータサイエンティストの役割

データサイエンティストは意思決定者が、データにもとづいて合理的な判断を行えるようにサポートします。

人事においては、

• 人事に関するデータ分析
• 人事におけるDXの推進
• データ分析にもとづいた人事分野の課題解決

といった役割を担います。

統計解析やITスキル、ビジネス、市場トレンドなどの幅広い知識が求められます。

資格は必要ありませんが、関連する資格には、

• データサイエンティスト検定
• 情報処理技術者試験
• 統計士
• データ解析士

等があります。

今後はデータサイエンティストのようなDX人材が、人事に転職する機会も増えていくと予想されます。

DX推進に役立つスキルや能力がある場合は、人事への転職も検討してみてはいかがでしょうか。

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