人的資本経営時代のHRアナリティクス：非財務情報としての「人材データ」開示と活用のポイント

イントロダクション (Introduction)

現代のビジネス環境において、企業が従業員をどのように捉え、その価値をいかに引き出すかという視点が、根本的な変革期を迎えています。もはや従業員は単なる「資源」や「コスト」ではなく、企業の持続的な成長と価値創造の源泉となる「資本」であるという認識、すなわち「人的資本経営（Human Capital Management: HCM）」が、経営戦略の中心的なテーマとなりつつあります 。

この潮流と並行して、投資家や社会からは、企業の非財務情報、特に人的資本に関する情報の透明性を求める声が高まっています 。企業がどのように人材を育成し、多様性を確保し、従業員のエンゲージメントを高めているのかといった情報は、その企業の将来性やリスクを評価する上で不可欠な要素と見なされるようになっているのです。

このような背景の中、人的資本を効果的に管理し、その価値を測定・開示するための鍵となるのが「HRアナリティクス（ピープルアナリティクス）」です。HRアナリティクスは、人事関連のデータを収集・分析し、客観的な根拠に基づいた意思決定を可能にすることで、人的資本経営の実践と情報開示を強力に支援します。

本稿では、人事担当者、経営層、IR担当者、サステナビリティ担当者といった、人的資本経営と情報開示に関わる方々を対象に、この新しい経営アプローチの本質、HRアナリティクスの役割と具体的な活用プロセス、人材データ開示の動向と留意点、そして今後の展望について、包括的に解説します。データに基づいた戦略的な人事施策を通じて、いかに企業価値向上を実現していくか、その道筋を探ります。

人的資本経営とは何か？ (What is Human Capital Management?)

人的資本経営は、現代企業が持続的な成長を遂げる上で、避けては通れない経営アプローチとなっています。その本質と、なぜ今これほどまでに注目されているのか、その背景を掘り下げていきましょう。

人的資本経営の定義

人的資本経営とは、従業員が持つ知識、スキル、能力、経験、意欲などを、消費される「資源（Resource）」や管理すべき「コスト（Cost）」としてではなく、投資を通じて価値を高めることができる「資本（Capital）」として捉える経営の考え方です 。このアプローチの核心は、人材への戦略的な投資を通じてその価値を最大限に引き出し、中長期的な企業価値の向上に結びつけることにあります 。従来の、人材をコストセンターと見なしがちだった人事管理とは一線を画し、人材育成や福利厚生、働きがい向上への支出を、将来のリターンを生むための「投資」と位置づける点が特徴的です 。

重要性と注目される背景

人的資本経営が現代において不可欠とされる背景には、複合的な要因が存在します。

• 企業価値の源泉の変化: 企業の市場価値評価において、工場や設備といった有形資産よりも、ブランド、技術、ノウハウ、そしてそれを支える人材といった無形資産の重要性が飛躍的に高まっています 。人的資本は、この無形資産の中核を成す要素であり、そのマネジメントが企業価値全体を左右する時代になっています。
• ESG投資の拡大: 環境（Environment）、社会（Social）、ガバナンス（Governance）を考慮するESG投資は、今や投資の主流となりつつあります 。人的資本経営は、特に「S（社会）」と「G（ガバナンス）」の側面に深く関わっており 、投資家は企業の持続可能性やリスク、将来性を評価する上で、人材マネジメントに関する情報を積極的に求めています 。優れた人的資本経営の実践は、投資を引き寄せる要因となり得ます 。
• 労働市場と働き方の変化: 日本特有の少子高齢化による労働力人口の減少は、企業にとって既存人材の価値を最大化する必要性を高めています 。加えて、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展やAIの台頭により、求められるスキルは常に変化し 、リモートワークの普及やジョブ型雇用の広がりなど、働き方や従業員の価値観も多様化しています 。このような環境下では、画一的な人材管理ではなく、個々の能力や意欲を引き出し、変化に対応できる人材戦略が不可欠です。企業と従業員の関係性も、従来の終身雇用的な「囲い込み型」から、互いに選び、選ばれる「自律的な関係」へと移行しつつあります 。
• 非財務情報開示の要請: 世界的に、企業の非財務情報の開示を求める動きが強まっています。後述するように、日本においても金融庁が人的資本に関する情報の開示を義務化するなど、規制面からも人的資本経営への取り組みが後押しされています 。

人的資本経営の要諦

経済産業省が推進する「人材版伊藤レポート」などで示されているように、人的資本経営を実践する上では、以下の視点が重要とされています 。

• 経営戦略と人材戦略の連動: 企業の経営目標達成のために、どのような人材が必要かを定義し、採用・育成・配置といった人材戦略を経営戦略と一体のものとして策定・実行すること 。
• As is / To be ギャップの定量把握: 目指すべき人材ポートフォリオ（To be）と現状（As is）とのギャップをデータに基づいて定量的に把握し、その差を埋めるための具体的な施策を計画すること 。
• 企業文化への定着: 人的資本経営の考え方を一過性の取り組みに終わらせず、企業文化として根付かせ、従業員一人ひとりの行動変容を促すこと 。

人的資本経営は、単なる人事部門の取り組みではなく、企業価値の源泉が変化し、投資家や社会からの要請が高まる現代において、企業が持続的に成長するための経営戦略そのものであると言えます。そして、この経営アプローチを支える上で不可欠なのが、客観的なデータに基づいた分析と意思決定を可能にするHRアナリティクスなのです。

HRアナリティクスの役割 (The Role of HR Analytics)

人的資本経営を絵に描いた餅に終わらせず、実効性のあるものにするためには、客観的なデータに基づいた現状把握、課題特定、そして施策の効果測定が不可欠です。ここで中心的な役割を果たすのが、HRアナリティクス（ピープルアナリティクス）です。

HRアナリティクス（ピープルアナリティクス）とは

HRアナリティクスとは、従業員の属性、スキル、行動、意識など、人事に関連する様々なデータを収集・分析し、その結果を人事戦略の策定、意思決定、施策の改善に活用するアプローチを指します 。従来の人事管理が経験や勘に頼ることが多かったのに対し、HRアナリティクスはデータという客観的な根拠（エビデンス）に基づいて判断を行うことを特徴とします 。

人的資本経営におけるHRアナリティクスの具体的な役割

HRアナリティクスは、人的資本経営の様々な側面を支援します。

• 現状の可視化と把握: 従業員のスキル構成、年齢分布、勤続年数、エンゲージメントレベル、ダイバーシティの状況などをデータで可視化し、組織の現状を客観的に把握します 。これにより、経営戦略上目指すべき人材ポートフォリオと現状とのギャップ（As is / To be ギャップ）を明確に認識することができます 。
• 課題の特定と根本原因の分析: 例えば、特定の部署で離職率が高い、あるいは従業員エンゲージメントが低いといった問題を発見するだけでなく、関連するデータ（例：労働時間、上司との関係性、研修履歴など）を分析することで、その根本的な原因を探ることが可能になります 。これにより、的確な対策を講じることができます。
• 施策の効果測定とROI評価: 実施した人事施策（研修プログラム、エンゲージメント向上策、採用キャンペーンなど）が、実際に従業員の行動や意識、業績にどのような影響を与えたかを定量的に測定します 。投資対効果（ROI）を算出することで 、施策の有効性を評価し、改善につなげることができます。
• 戦略的な意思決定の支援: 採用基準の最適化、ハイパフォーマー人材の特定と育成計画の策定、効果的な人材配置、サクセッションプランニング（後継者育成計画）など、人材に関する重要な意思決定において、データに基づいた客観的な根拠を提供します 。これにより、人事戦略と経営戦略の整合性を高めることができます。
• 情報開示の基盤提供: 人的資本に関する情報を社内外に開示する際、HRアナリティクスによって収集・分析された定量的なデータがその基盤となります 。客観的なデータに基づく開示は、情報の信頼性と説得力を高めます。

このように、HRアナリティクスは、人的資本経営を推進するための羅針盤であり、エンジンとも言える存在です。データを活用することで、人事業務は従来の管理・オペレーション中心の役割から、経営戦略の実現に貢献する戦略的パートナーへと進化することが可能になります 。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、後述するデータ基盤の整備や分析スキルの獲得といった課題を克服していく必要があります。

非財務情報としての「人材データ」の価値 (The Value of “Talent Data” as Non-Financial Information)

近年、企業価値を評価する上で、従来の財務諸表だけでは捉えきれない「非財務情報」の重要性が増しています。その中でも、「人材データ」は特に注目される非財務情報の一つであり、投資家やステークホルダーが企業の将来性や持続可能性を判断するための重要な鍵となっています。

なぜ人材データが重要な非財務情報なのか

人材データが重要視される理由は、それが企業の将来の業績やリスク、そして組織文化といった、財務諸表には現れにくい側面を映し出す鏡となるからです。

• 将来価値の予測: 従業員のスキルレベル、エンゲージメントの高さ、イノベーションを生み出す能力、リーダーシップパイプラインの健全性といった人材データは、企業の将来的な成長性や収益性を予測するための先行指標となります 。例えば、従業員エンゲージメントが高い企業は、顧客満足度や生産性も高い傾向があり、それが将来の業績向上につながると期待されます 。
• リスク評価: 高い離職率、特定のスキルを持つ人材の不足、ダイバーシティの欠如、労働安全衛生の問題などは、事業継続のリスク、イノベーションの停滞リスク、さらにはレピュテーションリスクや訴訟リスクを示唆します 。労働関連法規の遵守状況も、コンプライアンスリスクとして厳しく評価されます 。投資家はこれらのリスクを評価するために人材データを参照します。
• 組織文化と適応力の把握: 従業員の多様性、インクルージョンの度合い、経営層への信頼度、従業員のウェルビーイングに関するデータは、組織文化の健全性や、変化に対する適応力・回復力（レジリエンス）を測る指標となります 。健全な組織文化は、持続的な成長の基盤です。
• 無形資産としての価値: 現代の企業価値の大部分は、ブランド、技術、ノウハウといった無形資産によって構成されており、人的資本はその中核をなします 。人材データは、この目に見えない重要な資産の状態を可視化し、評価可能にするための情報を提供します。

投資家・ステークホルダーの視点

投資家やその他のステークホルダー（従業員、顧客、地域社会など）は、以下のような観点から人材データに注目しています。

• 持続的な価値創造能力: 投資家は、企業が長期的に価値を生み出し続けられるかを見極めようとしています。人材への投資状況や育成方針、従業員の定着率などは、その能力を判断する上で重要な情報となります 。
• リスク管理能力: 人的資本に関するリスクを企業がどのように認識し、管理しているかを開示情報から評価します。適切なリスク管理が行われている企業は、より安定した経営が期待できると判断されます 。
• 社会からの信頼と評判: 従業員を大切にし、多様性を尊重し、公正な労働慣行を実践している企業は、社会的な信頼を得やすく、ブランドイメージも向上します 。これは、顧客の購買意欲や優秀な人材の獲得にも繋がります。
• 経営戦略との整合性: 開示された人材データや戦略が、企業全体の経営戦略とどのように連動しているかを評価します 。人材戦略が経営目標達成に貢献するものであるか、その一貫性や具体性が問われます。

人材データの戦略的活用と開示の意義

これらの背景から、企業にとって人材データを戦略的に活用し、適切に開示することは、単なるコンプライアンス対応を超えた重要な意味を持ちます。HRアナリティクスを通じて得られた客観的なデータに基づき、自社の人的資本の強みや課題、そして将来に向けた取り組みを具体的に示すことは、社内的には人材戦略の質を高め、社外的には投資家や社会からの評価を高めることに繋がります。

つまり、人材データは、内部の人事管理と外部の企業評価を結びつける重要な架け橋であり、その価値を理解し、戦略的に活用・開示することが、人的資本経営時代の企業に求められる重要な要件なのです。ただし、単にデータを羅列するのではなく、自社の経営戦略や価値創造ストーリーと結びつけ、なぜその指標が重要なのかを説明する「ナラティブ（物語）」を伴った開示が、ステークホルダーの深い理解と共感を得るためには不可欠です 。

人的資本に関する情報開示の動向 (Trends in Human Capital Information Disclosure)

人的資本の重要性が高まる中、その情報をどのように開示するかが世界的な関心事となっています。ここでは、国内外の主要なガイドラインや規制の動向、そして開示が求められる具体的な項目について概説します。

グローバルな潮流：標準化と義務化へ

世界的に、非財務情報、特に人的資本に関する情報開示の標準化と義務化が進んでいます。

• ISSB (国際サステナビリティ基準審議会): IFRS財団によって設立されたISSBは、サステナビリティ関連財務情報の開示基準のグローバル・ベースライン策定を目指しており、人的資本に関する項目もその対象に含まれる可能性があります 。今後の基準策定動向が注目されます。
• 米国 (SEC): 米国証券取引委員会（SEC）は、2020年に上場企業に対し、人的資本に関する情報（人材獲得、育成、維持に関する記述や、重要と判断する指標・目標など）の開示を義務化しました 。
• 欧州連合 (EU): EUでは、非財務情報開示指令（NFRD）が既に施行されており、従業員500人超の上場企業等に人的資本情報を含む非財務情報の開示を義務付けています 。さらに、これを強化・拡大する企業サステナビリティ報告指令（CSRD）が導入され、対象企業が大幅に拡大し、より詳細な報告と第三者保証が求められるようになります 。

これらの動きは、人的資本情報開示が一部の先進的な企業の取り組みから、グローバルスタンダードへと移行しつつあることを示しています。

日本国内の動向：義務化とガイドライン

日本においても、グローバルな潮流と国内の課題認識から、人的資本情報の開示に向けた動きが加速しています。

• 金融庁による開示義務化: 2023年3月期決算以降、有価証券報告書（通称：有報）を発行する大手上場企業約4,000社を対象に、人的資本に関する一部情報の開示が義務付けられました 。
  • 「サステナビリティに関する考え方及び取組」欄（新設）:
    • 人材育成方針（多様性の確保を含む）
    • 社内環境整備方針（多様性の確保を含む）
    • 上記方針に関する指標、目標、実績
  • 「従業員の状況」欄（既存項目に追加）:
    • 女性管理職比率
    • 男性の育児休業取得率
    • 男女間の賃金格差 （※後者3項目は、女性活躍推進法などに基づき公表義務のある企業が対象 ）  

   
• 内閣官房「人的資本可視化指針」: 2022年8月に公表されたこの指針は、企業が人的資本情報を開示する際の考え方や具体的なステップを示す手引きです 。経済産業省の「人材版伊藤レポート」と連動し、経営戦略と結びついた情報開示の重要性を説いています 。指針では、開示が期待される項目として、以下の7分野19項目例が示されています 。
  1. 人材育成: リーダーシップ、育成、スキル・経験など
  2. 従業員エンゲージメント: 従業員満足度など
  3. 流動性: 採用、維持、サクセッションプランなど
  4. ダイバーシティ: ダイバーシティ、非差別、育児休業など
  5. 健康・安全: 精神的健康、身体的健康、安全など
  6. 労働慣行: 労働慣行、児童労働・強制労働、賃金の公平性、福利厚生、組合との関係など
  7. コンプライアンス/その他: コンプライアンス、人権など

   
• ISO 30414: 2018年に発行された、人的資本報告に関する国際的なガイドライン規格です 。人的資本に関する11の領域（コンプライアンスと倫理、コスト、ダイバーシティ、リーダーシップ、組織文化、健康・安全・ウェルビーイング、生産性、採用・異動・離職、スキルと能力、後継者計画、労働力）について、合計58の測定基準（メトリック）を提示しています 。これは認証取得が必須の規格ではありませんが 、開示内容を検討する際の国際的な参照枠として活用されています。

開示が求められる主な指標例

上記のガイドラインや規制で共通して言及されることが多い、具体的な開示指標の例としては以下のようなものがあります。

• 多様性関連: 女性管理職比率、男女間賃金格差、男性育休取得率、正規・非正規間の待遇差、役員・管理職の多様性（性別、国籍等）
• 育成関連: 従業員一人当たりの研修時間・費用、研修参加率、資格取得支援、リスキリングの取り組み
• エンゲージメント関連: 従業員エンゲージメントスコア、従業員満足度調査結果、離職率、定着率
• 健康・安全関連: 労働災害度数率・強度率、メンタルヘルスに関する取り組み、健康経営に関する指標
• 労働慣行関連: 平均残業時間、有給休暇取得率、労働組合加入率、福利厚生の種類・コスト

比較表：主要な人的資本開示指標（ISO 30414 vs 日本の開示義務）

出所：ISO 30414、金融庁「企業内容等の開示に関する内閣府令」等の情報に基づき作成

この表からもわかるように、日本の開示義務は特定の項目に焦点を当てている一方、ISO 30414はより広範な人的資本の側面をカバーしています。企業は、義務化された項目への対応はもちろんのこと、自社の経営戦略やステークホルダーの関心を考慮し、ISO 30414などを参考にしながら、より網羅的で戦略的な情報開示を目指すことが望まれます。重要なのは、これらの開示が単なる数値報告に終わらず、企業の価値創造ストーリーと結びついた意味のある情報として伝えられることです 。

HRアナリティクスによる測定・分析・活用プロセス (Measurement, Analysis, and Utilization Process via HR Analytics)

人的資本に関する情報を効果的に開示し、さらにそれを経営改善に繋げるためには、HRアナリティクスを用いた体系的なプロセスが不可欠です。ここでは、データ収集から施策への活用、経営への報告に至る具体的な方法論を解説します。

(a) データ収集・整備 (Data Collection & Preparation)

HRアナリティクスの出発点は、信頼できるデータの収集と整備です。

• データソースの特定: 分析目標や開示指標に基づき、必要なデータがどこに存在するかを特定します。主なデータソースとしては、人事情報システム（HRIS）、給与計算システム、勤怠管理システム、採用管理システム（ATS）、タレントマネジメントシステム、業績評価システム、従業員サーベイ（エンゲージメント調査など）、研修履歴（LMS）、経費精算システムなどが挙げられます 。場合によっては、コミュニケーションツール（メール、チャットログ）やオフィスセンサーデータなども活用されることがあります 。  
• データ収集・統合の課題: 多くの企業では、これらのデータが各部門やシステムに散在し（データサイロ）、フォーマットも統一されていないことが課題となります 。また、データの正確性や完全性（データ品質）の担保も重要です 。これらの課題を解決するためには、データを一元的に管理し、分析可能な形式に整備するためのデータ基盤（データウェアハウス、データレイク、統合HRプラットフォームなど）の構築が有効です 。タレントマネジメントシステムやBIツールの導入も検討されます 。
• プライバシーとセキュリティ: 収集する人材データは機密性の高い個人情報を含むため、個人情報保護法などの法令遵守はもちろん、厳格なセキュリティ対策とアクセス権限管理が不可欠です 。データの利用目的を従業員に明確に説明し、理解と同意を得るプロセスも重要となります 。

(b) 指標の定義と測定 (Metric Definition & Measurement)

収集・整備されたデータを用いて、開示や分析の対象となる指標を定義し、客観的に測定します。

• 明確な定義: 各指標の定義を具体的に定めます。例えば、「女性管理職比率」の管理職の範囲、「研修費用」に含めるコストの範囲、「従業員エンゲージメントスコア」の算出ロジックなどを明確にし、組織内で共通の理解を持つことが重要です 。定義は経年比較のためにも、一貫性を保つ必要があります。
• 客観的な測定: 定義に基づき、客観的かつ信頼性のある方法で指標を測定します。比率や平均値などの定量指標は計算式を明確にし、エンゲージメントや満足度などの定性的な要素は、標準化されたサーベイツール や評価基準を用いて測定します。研修効果測定においては、受講後の行動変容や業績への影響を測る手法（例：カークパトリックモデル、フィリップスモデル）やROI（投資利益率）分析 などが用いられます。ROIの基本的な計算式は「(研修による利益 – 研修費用) / 研修費用 * 100」となります 。
• 測定の課題: 組織文化やリーダーシップへの信頼といった、直接的な数値化が難しい概念については、従業員サーベイの設問や、関連する行動指標（例：コミュニケーション頻度、部門間連携の状況）を代理指標（Proxy）として用いる工夫が必要になる場合があります 。

(c) 分析とインサイト抽出 (Analysis & Insight Extraction)

測定されたデータを分析し、単なる数値の報告に留まらない、意味のある洞察（インサイト）を抽出します。

• 分析の深化: 単純集計（記述的分析）から一歩進み、要因分析（診断的分析）、将来予測（予測的分析）、最適な打ち手の提案（処方的分析）へと分析レベルを高めていくことが理想です 。
• 相関・因果関係の探索: 異なる指標間の関連性を見つけ出します。例えば、「従業員エンゲージメントスコアと離職率には負の相関があるか？」「特定の研修プログラム受講と業績向上に関連はあるか？」といった問いに答えることで、施策のヒントを得ます 。
• セグメンテーション: データを部署別、役職別、勤続年数別、性別、年齢層別などに分解し、特定のグループにおける傾向や課題を特定します 。これにより、画一的ではない、ターゲットを絞った施策の立案が可能になります。
• 予測モデリング: 統計的手法や機械学習（AI）を活用し、将来のリスクや機会を予測します。代表的な例として、過去のデータから離職しやすい従業員のパターンを学習し、現在の従業員の離職リスクをスコアリングする「退職予測モデル」があります 。これにより、早期の介入や対策が可能になります。同様に、将来活躍が期待されるハイパフォーマー人材の予測なども行われます 。
• インサイトの重視: 分析の最終目標は、単なるデータの要約ではなく、具体的な行動や戦略修正に繋がる「 actionable insights （行動可能な洞察）」を得ることです。データが示す意味合いを深く考察し、ビジネス上の示唆を引き出すことが求められます。

(d) 施策への活用 (Application to Initiatives)

分析から得られたインサイトを、具体的な人事施策に繋げ、実行に移します。

• 採用: ハイパフォーマー分析の結果に基づき、採用基準や選考プロセスを見直す 。効果的な採用チャネルを特定し、リソースを集中させる 。
• 育成: スキルギャップ分析に基づき、必要な研修プログラムを設計・提供する 。個々の従業員のキャリア志向に合わせた育成プランを策定する 。
• 配置・異動: 従業員のスキル、経験、適性、キャリア志向と、組織のニーズをデータに基づいてマッチングさせ、最適な人材配置（タレントデプロイメント）を実現する 。
• エンゲージメント・リテンション: エンゲージメントサーベイや離職分析の結果に基づき、特定の部署や層に対するフォローアップ、コミュニケーション改善策、福利厚生の見直し、働きがい向上のための施策などを実施する 。退職リスクが高いと予測された従業員への早期介入を行う 。  
• 評価: データに基づいた客観的な評価基準を導入し、評価の公平性と透明性を高める 。

(e) 経営への報告 (Reporting to Management)

分析結果や施策の進捗・効果を経営層に報告し、意思決定に繋げます。

• ビジネスインパクトの強調: 単に人事指標の数値を報告するのではなく、それらが売上、利益、生産性、顧客満足度といった経営目標や財務指標にどのように貢献しているか（あるいはリスクとなっているか）を明確に関連付けて報告します 。
• ストーリーテリングの活用: データが示す意味合い、背景にあるストーリー、そしてそこから導かれる戦略的な示唆や具体的な提言を、経営層が理解・共感できる「物語」として伝えることが重要です 。なぜこのデータが重要なのか、どのような課題や機会を示しているのか、そして次に何をすべきなのかを、説得力を持って語る必要があります。効果的なデータビジュアライゼーション（グラフやチャート）も活用します 。
• 報告のカスタマイズ: 報告内容は、対象者（CEO、CFO、取締役会、事業部長など）の関心事や意思決定の範囲に合わせて調整します。経営トップには戦略レベルのインサイトを、現場のマネージャーにはより具体的なアクションに繋がる情報を提供します。
• 進捗と効果の報告: 設定したKPIに対する進捗状況や、実施した人事施策の効果測定結果を定期的に報告し、PDCAサイクルを回していくことの重要性を伝えます 。

この一連のプロセスは、一度行えば終わりではありません。ビジネス環境や組織の状況は常に変化するため、データ収集から分析、施策実行、効果測定、報告というサイクルを継続的に回し、常に改善を図っていくことが、HRアナリティクスを真に価値あるものにする鍵となります 。また、単に分析スキルだけでなく、分析結果をビジネス言語に翻訳し、説得力のあるストーリーとして伝えるコミュニケーション能力も、HR担当者にとって不可欠なスキルとなっています 。

メリットと注意点・課題 (Benefits and Precautions/Challenges)

HRアナリティクスを活用した人的資本経営と情報開示は、企業に多くのメリットをもたらす一方で、導入・運用にあたっては注意すべき点や克服すべき課題も存在します。ここでは、その両側面を整理します。

人的資本データの開示・活用のメリット

• 企業価値の向上: 戦略的な人材育成、適材適所の配置、従業員エンゲージメントの向上などを通じて、組織全体の生産性やイノベーション創出力を高め、結果として企業価値の向上に繋がります 。   
• 投資家からの評価向上: ESG投資の拡大や非財務情報重視の流れの中で、人的資本に関する情報を積極的に開示し、戦略的な人材マネジメントを実践していることを示すことで、投資家からの信頼と評価を高めることができます 。
• 従業員エンゲージメントの向上: データに基づいた公正な評価、個々の成長機会の提供、働きがいのある環境整備への取り組みは、従業員のモチベーション、満足度、組織への愛着（エンゲージメント）を高めます 。これは離職率の低下にも繋がります 。
• 採用力の強化: データに基づいた採用戦略により、自社にマッチする優秀な人材を効率的に獲得できます 。また、「人を大切にする」「成長できる」という企業イメージは、求職者にとって魅力的であり、応募数の増加や採用ブランドの向上に貢献します 。
• 生産性の向上: 最適な人材配置、スキル開発支援、エンゲージメント向上策などが組み合わさることで、組織全体の業務効率やパフォーマンスが向上します 。

注意点・課題

一方で、人的資本データの開示・活用を進める上では、以下のような点に注意し、課題を認識しておく必要があります。

• データ品質と統合: 分析の基盤となるデータの正確性、完全性、一貫性が担保されていない場合、誤った結論を導き出すリスクがあります 。また、複数のシステムにデータが散在している場合、それらを統合・整備する手間とコストが発生します 。
• 指標の定義と測定の難しさ・比較可能性: 指標の定義が曖昧だったり、測定方法が一貫していなかったりすると、経年変化の追跡や他社との比較が困難になります 。特に、組織文化やエンゲージメントといった定性的な要素の客観的な測定には工夫が必要です。
• プライバシー保護と倫理: 従業員の個人情報を扱うため、個人情報保護法などの法令遵守はもちろん、データの利用目的の明確化、アクセス権限の厳格な管理、セキュリティ対策の徹底が不可欠です 。従業員の理解と信頼を得ずにデータを収集・利用することは、エンゲージメント低下や不信感に繋がりかねません 。プライバシー保護は単なる法的要件ではなく、従業員との信頼関係の基盤です。  
• 開示内容の戦略的検討: どの情報をどの程度開示するかは、戦略的な判断が必要です。透明性を高める一方で、競合に対する自社の戦略的情報が漏洩するリスクも考慮する必要があります。開示する指標は、自社の経営戦略や価値創造ストーリーと整合性が取れている必要があります 。
• 分析スキル・専門人材の不足: データ分析、統計学、HR領域の知見を併せ持つ専門人材が社内に不足しているケースが多く見られます 。分析ツールの導入だけでは不十分であり、データを解釈し、ビジネス上の示唆を引き出す能力が求められます。
• コストと時間: データ基盤の構築、分析ツールの導入・運用、専門人材の育成・確保、分析作業自体に相応の時間とコストがかかります 。
• 費用対効果（ROI）の可視化の難しさ: 人事施策の効果が財務的な成果に直結するまでには時間がかかる場合が多く、投資対効果を短期的に、かつ明確に示すことが難しい場合があります 。これが経営層の理解や投資判断を得る上での障壁となることもあります 。
• 経営層の理解とコミットメント: 人的資本経営やHRアナリティクスの重要性、およびその効果に対する経営層の理解と強力なコミットメントがなければ、全社的な取り組みとして推進することは困難です 。

表：人的資本データの開示・活用のメリットと課題

出所：各種資料に基づき作成

これらのメリットを最大化し、課題を克服するためには、明確な目的設定、経営層の関与、適切なデータ基盤と分析体制の構築、そして従業員との丁寧なコミュニケーションが不可欠です。特に、スキル不足、ROIの不明確さ、経営層の理解不足、データ品質の問題は相互に関連し合っており、一つの課題解決が他の課題解決に繋がる可能性があるため、全体最適の視点での取り組みが求められます。

実践に向けたステップとポイント (Steps and Points for Implementation)

人的資本経営とHRアナリティクスを導入し、人材データの開示・活用を成功させるためには、計画的かつ段階的なアプローチが重要です。ここでは、企業が実践に向けて踏むべき具体的なステップと、成功のためのポイントを解説します。

実践に向けたステップ

1. 経営層のコミットメント獲得と推進体制の構築:

   • トップの関与: まず、経営トップが人的資本経営とデータ活用の重要性を理解し、強力なリーダーシップを発揮することが不可欠です 。経営戦略の一部として位置づけ、全社的な取り組みであることを明確に打ち出す必要があります。
   • 推進体制: 人事部門だけでなく、経営企画、IT、財務、法務、各事業部門など、関連部署を巻き込んだクロスファンクショナルな推進チームを組成します 。責任者を明確にし、各部門の役割と連携体制を構築します。

2. 目的の明確化とKPI設定:

   • 課題特定と目標設定: HRアナリティクスを通じて解決したい具体的な経営課題や人事課題を特定します（例：次世代リーダーの育成、特定部門の離職率低減、DX人材の確保など）。分析そのものを目的とせず、ビジネス成果に繋がる明確な目標を設定することが重要です。
   • KPI設定: 設定した目標の達成度を測るための重要業績評価指標（KPI）を定義します 。KPIは、人事施策の効果測定だけでなく、経営層への報告や進捗管理の基準となります。KPIは経営戦略と連動している必要があります 。

3. 開示・分析対象とする指標の選定:

   • 優先順位付け: 設定した目的とKPIに基づき、収集・分析・開示する人的資本指標を具体的に選定します 。最初から全ての指標を網羅しようとせず、重要度と実現可能性を考慮して優先順位をつけます。「できるところから開示する」という考え方も有効です 。
   • 基準の参照: 金融庁の開示義務項目、人的資本可視化指針、ISO30414などを参考にしつつ、自社の経営戦略やビジネスモデル、ステークホルダーの関心事を踏まえた独自性のある指標も検討します 。

4. データ基盤の整備:

   • 現状評価: 既存の人事関連システム（HRIS、勤怠、給与、採用、評価など）とデータの保管状況、品質、連携可能性を評価します 。
   • 基盤構築・整備: 必要なデータを効率的に収集・統合・管理・分析するためのデータ基盤を整備します 。これには、既存システムの改修、新たなHRテクノロジー（タレントマネジメントシステム、データウェアハウス、BIツールなど）の導入が含まれる場合があります 。データガバナンス（品質管理、セキュリティ、プライバシー保護）体制の確立も同時に行います。

5. 分析体制の構築とスキル開発:

   • 体制決定: データ分析を誰が担うかを決定します。人事部内に専門担当者を置く、データサイエンス部門と連携する、外部コンサルタントや専門ベンダーを活用するなど、企業の規模や状況に応じた体制を構築します 。
   • スキル確保: データ分析スキル、統計知識、HRドメイン知識、そして分析結果をビジネスに繋げるためのコミュニケーション能力を持つ人材を確保・育成します 。社内研修や外部トレーニングの活用も有効です。

6. 分析の実行と施策への展開:

   • 分析実施: 設定した目的に沿ってデータ分析を実行し、課題の特定や施策のヒントとなるインサイトを抽出します。
   • 施策立案・実行: 分析結果に基づき、具体的な人事施策（採用プロセスの改善、研修プログラムの開発、配置転換、エンゲージメント向上策など）を立案し、実行に移します 。  

7. 効果測定と改善・報告（ストーリーテリング）:

   • 効果測定: 実施した施策の効果を、設定したKPIを用いて定期的に測定・評価します 。
   • 改善: 効果測定の結果に基づき、施策内容や分析アプローチを継続的に見直し、改善します（PDCAサイクル）。
   • 報告: 分析結果や施策の成果を、単なるデータの羅列ではなく、経営目標達成への貢献度や今後の戦略的意義を示すストーリーとして経営層やステークホルダーに報告します 。

成功のためのポイント

• 経営戦略との一貫性: 常に自社の経営戦略やビジョンと人材戦略・HRアナリティクスの取り組みが連動していることを意識します 。
• スモールスタートと早期成功: 最初から大規模・完璧を目指すのではなく、特定の課題に焦点を当てたパイロットプロジェクトから始め、早期に成功体験（Quick Win）を生み出すことで、社内の理解と協力を得やすくなります 。
• データと現場知の融合: データ分析の結果だけでなく、現場の従業員やマネージャーの声、定性的な情報も重視し、両者を組み合わせて判断することが重要です 。
• コミュニケーションと透明性: データ収集・活用の目的や方法、プライバシーへの配慮について、従業員に対して丁寧に説明し、透明性を確保することで、協力と信頼を得ることが不可欠です 。
• テクノロジーの適切な活用: 目的に合ったHRテクノロジーや分析ツールを選定し、効果的に活用します 。ただし、ツール導入自体が目的化しないよう注意が必要です。
• 継続的な学習と改善: 人的資本経営やHRアナリティクスは比較的新しい分野であり、外部環境も変化し続けます。最新の動向や他社事例を学び、自社の取り組みを継続的に見直し、改善していく姿勢が求められます。

これらのステップとポイントを踏まえ、自社の状況に合わせて計画的に進めることが、人的資本経営とHRアナリティクスの導入を成功に導く鍵となります。これは単なるシステム導入プロジェクトではなく、組織文化や働き方、意思決定プロセスそのものを変革していく、継続的な取り組みなのです。

人的資本経営とHRアナリティクスの未来展望 (Future Outlook for HCM and HR Analytics)

人的資本経営とそれを支えるHRアナリティクスは、今後さらに進化し、企業経営における重要性を増していくと考えられます。ここでは、その未来像をいくつかの側面から考察します。

情報開示基準の標準化と深化

• グローバル基準への収斂: 現在、ISSB（国際サステナビリティ基準審議会）などを中心に、非財務情報開示のグローバルな基準策定が進められています 。将来的には、人的資本に関する開示項目や測定方法についても、国際的な標準化が進み、企業間での比較可能性が一層高まることが予想されます 。これにより、投資家やステークホルダーは、より客観的な基準で企業の人的資本経営を評価できるようになるでしょう。
• 開示内容の質的向上: 単なる指標の開示に留まらず、その指標が企業の経営戦略や価値創造プロセスとどのように結びついているのか、具体的な取り組みとその成果をストーリーとして説明する、より質の高い開示が求められるようになるでしょう。

AI（人工知能）活用による分析の高度化

• 予測・処方的アナリティクスの普及: AI、特に機械学習や生成AIの進化は、HRアナリティクスを大きく変革させる可能性を秘めています 。過去のデータから将来の離職リスクやハイパフォーマーを予測するだけでなく 、個々の従業員に最適化されたキャリアパスや研修プログラムを提案したり（パーソナライズ）、従業員の感情やエンゲージメントの変化をテキストデータ（サーベイの自由記述など）から分析したりすることが、より高度かつ効率的に行えるようになります 。
• 業務効率化と戦略的業務へのシフト: AIは、定型的なデータ集計やレポート作成、候補者のスクリーニングといった業務を自動化し、人事担当者がより戦略的な課題（人材戦略の策定、組織文化の醸成、従業員との対話など）に注力することを可能にします 。
• 新たな課題と倫理: AIによる意思決定（採用、評価など）におけるバイアスの問題や、アルゴリズムの透明性、倫理的な配慮が新たな課題として浮上します 。AIをあくまでも支援ツールとして位置づけ、最終的な判断は人間が行い、その判断に対する説明責任を果たすことが重要になります。

人的資本と財務パフォーマンスの連関分析の精緻化

• 投資対効果の明確化: HRアナリティクスの究極的な目標の一つは、人的資本への投資（研修、福利厚生、エンゲージメント向上策など）が、企業の財務パフォーマンス（売上、利益、株価など）にどのように貢献しているかを定量的に証明することです 。将来的には、より精緻な分析モデルが開発され、人的資本投資のROIを明確に示し、経営判断における人材投資の優先順位を高めることに繋がるでしょう。

従業員エクスペリエンス（EX）とウェルビーイングへの注力

• EXの全体最適化: 採用から退職に至るまでの従業員体験（Employee Experience）全体をデータで把握し、個々のタッチポイントにおける課題を特定・改善することで、エンゲージメントや定着率の向上を図る動きが加速するでしょう 。
• ウェルビーイングの重視: 従業員の身体的・精神的な健康（ウェルビーイング）が、生産性や創造性に不可欠であるとの認識が広がり、ストレスチェックデータや勤怠データ、パルスサーベイなどを活用して、従業員の健康状態をモニタリングし、早期にサポートを提供する取り組みが強化されると考えられます 。

スキルベース組織への移行支援

• 動的なスキル管理: 事業環境の変化に対応するため、企業が必要とするスキルを特定し、従業員が保有するスキルを可視化・評価し、スキルギャップを埋めるためのリスキリングやアップスキリングを戦略的に推進する「スキルベース組織」への移行が進む可能性があります 。HRアナリティクスは、このスキル管理と人材配置の最適化において中心的な役割を担います。

未来に向けたHRの役割

AIが分析業務の多くを担うようになると、人事担当者に求められる役割も変化します。データ分析の結果を解釈し、経営戦略に繋げる戦略的思考力、AIツールの倫理的な運用を担保するガバナンス能力、そしてデータだけでは測れない従業員の感情や組織文化を理解し、人間的な繋がりを育む共感力やコミュニケーション能力の重要性が、むしろ高まるでしょう 。HRアナリティクスは強力なツールですが、それを使いこなし、人間中心の組織を創り上げていくのは、最終的には「人」なのです。

まとめ (Conclusion)

本稿では、「人的資本経営」という新しい経営パラダイムと、それを実現するための鍵となる「HRアナリティクス」について、その定義から背景、具体的な活用プロセス、メリット・課題、そして未来展望に至るまで、多角的に解説してきました。

重要なポイントを改めて整理すると、以下のようになります。

• 人的資本経営は不可避な潮流: ESG投資の拡大、非財務情報の重要性の高まり、労働市場の変化といった外部環境の変化により、人材を「資本」と捉え、その価値を最大化する人的資本経営は、企業の持続的成長にとって不可欠な戦略となっています。
• HRアナリティクスはその実現エンジン: 勘や経験に頼る従来の人事から脱却し、データに基づいた客観的な意思決定を可能にするHRアナリティクスは、人的資本経営を推進するための強力なツールです。現状把握、課題特定、施策効果測定、戦略的意思決定支援など、その役割は多岐にわたります。
• 人材データは価値ある非財務情報: 従業員のスキル、エンゲージメント、多様性といった人材データは、企業の将来性やリスクを示す重要な非財務情報であり、投資家をはじめとするステークホルダーからの注目度が非常に高まっています。
• 情報開示は義務化の方向へ: 国内外で人的資本に関する情報開示のルール化が進んでおり、企業は透明性の高い情報開示への対応が求められています。ISO30414などの国際ガイドラインも参考に、戦略的な開示が重要となります。
• 実践には体系的アプローチが必要: HRアナリティクスの導入・活用には、経営層のコミットメント、明確な目的設定、データ基盤整備、分析体制構築、そして分析結果を伝えるストーリーテリング能力が求められます。
• 課題克服と継続的改善が鍵: データ品質、プライバシー保護、分析スキル不足、費用対効果の可視化といった課題を認識し、克服していく必要があります。HRアナリティクスは一度導入すれば終わりではなく、継続的な改善が不可欠です。
• 未来はAIとの協働: 今後はAIの活用により、HRアナリティクスはさらに高度化し、予測分析やパーソナライズが進むでしょう。一方で、人事担当者には、データ解釈能力や倫理観、人間的なコミュニケーション能力が一層求められます。

人的資本経営の時代において、HRアナリティクスを通じて人材データを戦略的に活用することは、もはや選択肢ではなく、競争優位性を確立し、ステークホルダーからの信頼を獲得するための必須要件です。本稿が、皆様の企業における人的資本経営とHRアナリティクスの取り組みを推進する一助となれば幸いです。

FAQ (Frequently Asked Questions)

Q1: 人的資本経営とは具体的に何をすることですか？

A1: 人的資本経営とは、従業員を単なる労働力やコストではなく、投資によって価値が高まる「資本」と捉える経営アプローチです。具体的には、従業員のスキルや知識、経験、意欲などを最大限に引き出すために、戦略的な採用、育成、配置、評価、報酬制度などを設計・実行します。また、従業員エンゲージメントやウェルビーイングを高めるための環境整備にも注力します。重要なのは、これらの人材戦略を企業の経営戦略と密接に連動させ、中長期的な企業価値向上を目指すことです 。

Q2: HRアナリティクスを始めるには何から手をつければよいですか？

A2: まずは、HRアナリティクスで解決したい具体的な経営課題や人事課題を明確にすることから始めます（目的設定）。次に、その目的に必要なデータが社内のどこに、どのような形で存在するかを確認し、収集可能なデータと品質を把握します 。同時に、経営層の理解と支援（コミットメント）を得ることも重要です 。最初から大規模に行うのではなく、例えば離職率分析やエンゲージメントサーベイ分析など、比較的小規模で成果が見えやすいパイロットプロジェクトから着手し、成功体験を積み重ねていくことが推奨されます 。

Q3: 人的資本の情報開示で特に重要な指標は何ですか？

A3: 日本においては、2023年3月期決算以降の有価証券報告書で、「人材育成方針」「社内環境整備方針」およびそれらに関する指標・目標・実績、そして（該当企業においては）「女性管理職比率」「男性育休取得率」「男女間賃金格差」の開示が義務付けられています 。これらに加え、国際的なガイドラインであるISO30414や人的資本可視化指針では、従業員エンゲージメント、離職率・定着率、研修投資額・時間、多様性に関する詳細な指標（年齢、国籍など）、健康・安全に関する指標などが挙げられています 。どの指標が「特に重要」かは企業の経営戦略や事業特性、ステークホルダーの関心によって異なります。自社の戦略と関連性の高い指標を選び、その選定理由と共に開示することが重要です 。

Q4: 人材データの分析には専門的なスキルが必要ですか？

A4: 分析のレベルによります。部署別や属性別の単純集計や基本的なグラフ作成といった記述的分析であれば、Excelなどの一般的なツールや、多くのタレントマネジメントシステムに搭載されている機能で対応可能な場合もあります 。しかし、要因分析、相関分析、退職予測モデリングといった高度な分析（診断的・予測的分析）を行うには、統計学やデータサイエンスに関する専門知識やスキルが必要となることが多いです 。専門人材の不足は多くの企業で課題となっており、社内での育成、専門部署との連携、外部コンサルタントやツールの活用などを検討する必要があります。

Q5: 人材データのプライバシーはどのように保護すればよいですか？

A5: 人材データは機密性の高い個人情報を含むため、厳格な管理が求められます。まず、個人情報保護法をはじめとする関連法規を遵守することが大前提です。具体的な対策としては、①データの利用目的を明確にし、従業員に適切に通知・公表（場合によっては同意取得）する 、②収集するデータは目的に照らして必要最小限にする 、③データへのアクセス権限を役職や担当業務に応じて厳密に管理する 、④可能な範囲でデータを匿名化・仮名化する、⑤データ保管場所のセキュリティ対策を徹底する（不正アクセス、漏洩防止）、⑥データ取り扱いに関する社内規程を整備し、従業員教育を行う 、⑦定期的な監査を実施する 、などが挙げられます。プライバシー保護は、法的義務であると同時に、従業員との信頼関係を維持するための基盤です 。