人的資本開示の重要性の高まりから、従来とは比較にならない程に社内における人事データの価値が高まっている。しかし人事データは、社内で収集されたデータを社内に限定して利用するにあたってさえ、その取り扱いに際して要求される公開範囲に大きな幅がある。

そもそも人事部内で管理するデータについて、人事部内でさえ公開範囲を限定する必要のある機微情報もあるからして、人的資本開示の重要性が高まっていて人事データの活用が必要だから全て可視化しておいて欲しいとはいかない。

一方で、人的資本開示にあたり人的資本管理の高度化をしたい場合、どうしたところで人事データを分析し、社内の人的資本の状況を可視化する必要性に迫られる場面は少なくない。今後に至ってはそうした場面が増えてくる可能性さえある。

そのとき、人事データの一部に機微情報が含まれるから人事データのすべてを分析担当者に渡せないといった話になってくると、分析そのものが不可能となり、人的資本管理の高度化を達成できなくなってしまう。これでは何のために人事データを保有しているのかさえ分からなくなってしまう。

そうした人事データの取り扱いにまつわる課題に対して一筋の光明をもたらすのが、Google Cloudによって公開された本記事である。本記事では、人事データ基盤をGoogle Cloud上に構築した上で、Lookerを用いてデータの定義管理・権限管理、分析、可視化を一気通貫で行う形を実現している。

とりわけ注目したいのは、細やかなアクセス制限を実現できている点だろう。先述した人事データの取り扱いを困難にしている”機微情報が含まれるために分析担当者に人事データを渡すのが難しい”問題をアクセス制限を細やかに設定することで解消している。

それを実現するためのデータ基盤の構築が必要になってくるが、翻せばデータ基盤の構築さえできれば中長期的に人事データを活用した人事施策、人的資本管理の高度を実現し、組織の成長フェーズに併せた適切な戦略を達成していけるようになる。

また、人事データには面談記録などテキストで入力されたまま放置されてしまう非構造化データも多分に含まれるが、今やGeminiなどの生成AIを用いれば、そうしたデータも分析しやすくなる。

何よりデータに関しては非専門家であるケースの多い人事担当者であっても、簡易的な分析をクイックかつタイムリーに実現し、日々めまぐるしく変化する組織の状況に対して臨機応変に対応し、組織を進化させていけるようになるのである。

従来、人と人との関係性の中で生じていく課題であるから、コンテクストを機械的に分析し、クリティカルな対処していくのは困難とされるケースの多かった人事課題についても、今後はデータに基づいた合理的かつ効率的な対処が可能になっていく未来が見えてきている。

本記事の事例は、そうした意味で人事業務に対する画期的な事例だと思われる。今後、同様の事例やより先進的な事例が増えてくると見られる。素晴らしい時代の幕が開いたものである。

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