CASE１　日立製作所 生産性向上ためのピープルアナリティクス ホワイトカラーの生産性向上モデルと 配置配属フィット感モデルを確立 大和田 順子氏　日立製作所 システム＆サービス人事総務本部 ヒューマンキャピタルマネジメント事業推進センター ピープルアナリティクスラボ エバンジェリスト

人事課題としての「生産性」をどう見るか

世界有数の総合電機メーカーとして、グローバルで約30万人の従業員を抱える日立製作所。長年、「モノづくり」の分野で日本の産業界をリードしてきた同社だが、時代の移り変わりとともに、新しいしくみやこれまでになかった顧客体験、新たな価値を創造し、提供する「コトづくり」のビジネスにシフトしてきており、それにともない人事的課題も変化している。従来は深く思考し着実に遂行するタイプが多く活躍してきたが、これからの時代は、着実なタイプに加えて、より創造的な仕事ができる人財や、行動力の高い人財も必要になっている。

そして、もう１つの人事的課題は、働き方改革が進むなか、一人ひとりの生産性をどう向上させていくかということだ。日本企業の場合、特にホワイトカラーの生産性向上が課題だといわれる。製造現場であれば、生産設備の効率を上げる、あるいは時間あたりにできる工程数を多くするといった、わかりやすい指標があるが、ホワイトカラーに目を向けると、可視化すべき指標がなかなか得られない、もしくは可視化・数値化したとしても納得感のある指標を立てるのが困難、というのが現状だ。

だが、要は生産性向上のためには、少ない時間で生み出す価値を大きくしていけばよい。一人ひとりの従業員が、より時間を短く効率よく使い、より大きな価値を出すように意識していけば、生産性は上がっていく。そこで、一人ひとりの意識や行動を可視化していこうと考えたのが、同社のデータ人事の取り組みの出発点である。

システム＆サービス人事総務本部ピープルアナリティクスラボのエバンジェリスト大和田順子氏は、次のように説明する。

「ES サーベイやエンゲージメントサーベイは世に多く存在しますが、『生産性』という視点からピープルアナリティクスを活用し、施策につなげようという発想のサービスは、ほとんど見当たりません。そこで、自分たちでつくってみようという話になったのです」（大和田氏、以下同）

サーベイの内容と実施方法

サーベイ開発にあたり、まずはプロトタイプとして、社外のホワイトカラー約2,000名（国内）を対象に予備的な調査を行った。最初に社内の従業員を対象にしてしまうと、日立の企業文化から特定の傾向が強く表れてしまう懸念があったからだ。ここでは、業種、性別、年齢をバランスよくサンプリングし、データの標準化を試みた。そのうえで社内の従業員にも調査対象を広げ、その成果として、生産性向上の意識と、配置配属のフィット感という２つのモデルを確立した（図１・２）。

なお、サーベイによって得られたデータやAIを使った分析結果は、社内の生産性向上に向けた施策立案に活用するとともに、顧客にも提供できるものとして定型化された。2018年10月に「日立人財データ分析ソリューション」としてリリースされ、これまでに社内外あわせて約２万人実施の実績を得ている。