人材管理向けの分析

従業員の人数、採用、異動に関するインサイトの取得

職種、勤続年数、優秀な人材など、多面的に人数を分析することができます。年齢層や地域など、さまざまなカテゴリごとに、従業員数の前年比推移をモニタリングできます。

チームの効率性を徹底的に分析

スパン・オブ・コントロール、男女比、コンパレシオ（報酬の相対位置）、社員定着率、昇進率、平均勤続年数などの主要な人材管理指標を調査し、組織の健全性を迅速に確認することができます。

変化するワークフォースのダイナミクスを理解する

社内異動、組織変更、解雇を時系列で分析することで、人材の流動性を促進し、減少を抑制できます。また、人員増減の根本原因を把握できます。

計画外欠勤の影響を把握する

欠勤の頻度と種類を特定し、チームの生産性への悪影響を最小限に抑えます。休業データを、業績評価、所在地、傾向など、さまざまな角度から検討することができます。

KPIや指標の構築例

• 従業員数、FTE、雇用者数
• 昇進率
• 従業員数の推移
• 採用、異動、昇進
• 減少退職、組織再編
• アサインメントの獲得、採用
• スパン・オブ・コントロール
• コンパレシオ（報酬の相対位置）

採用の各段階を追跡する

募集ポジション、部門別または勤務地別の応募件数、オファー承諾率、採用済みポジションなど、リアルタイムの採用指標で候補者パイプラインをモニターできます。

採用効率の向上

採用までの期間、採用率、採用完了までの期間など、事前定義済みのKPIを活用して、事業部門、部署、およびマネージャーを横断して業務を改善します。

優秀な人材を定着させる

パフォーマンス、キャリア成長、報酬、エンゲージメントを分析することにより、定着率に影響を与える要因を把握し、先手を打って、離職リスクの可能性を把握できます。

離職要因を把握する

報酬、パフォーマンス、勤務地、勤続年数など、離職の原因を特定します。KPIを活用して、新入社員や優秀な人材を定着させるための戦略を策定します。

健康と安全に関する取り組みを推進する

職場でのインシデント、コンプライアンス、従業員のウェルビーイングに関するインサイトにより、先行的なリスク管理を支援します。

KPIや指標の構築例

• 採用数（紹介、社内採用など）
• 人材収量
• 不合格率
• オファー受理率
• 目標に対する採用率
• 採用までの時間
• 補充までの平均時間
• 求人補充率
• 退職（自己都合、新入社員、優秀な人材）
• 離職（非自発的、新入社員、優秀な人材）
• コンパレシオ（報酬の相対位置）で見る優秀な人材による離職率
• FTE、新入社員、優秀な人材別の定着率

組織のスキル指標の理解

組織の強み・弱みを把握し、潜在的なスキルギャップを特定します。労働者の能力、学位、免許、資格、会員資格、受賞歴に基づき、職務要件を分析する。

モデルプロファイルの要件との適合性

適切なスキルや資格を持つ社内の人材を簡単に見つけることができます。従業員のパフォーマンスを評価し、特定の仕事またはポジションへのスキルセットの適合性を判断します。

優秀な人材の損失によるリスクと影響の分析

経営陣が評価した優秀な人材に関する情報を含め、組織内のすべての人材評価会議を調査します。

より効果的な引き継ぎ計画の策定

後継者計画に対する候補者の比率、個々の候補者のレベルアップへの準備状況、検討中の候補者の資格などを評価します。

KPIや指標の構築例

• 高業績者数
• ポテンシャルの高い就業者の数
• キャリア移動の準備ができている就業者数
• 国内出張に対応可能な就業者数
• 海外出張に対応可能な就業者数
• 再配置を希望する就業者数
• 離職の影響がある就業者数
• 離職リスクのある就業者数

組織目標に対するダイバーシティの指標を追跡

従業員の性別、給与レベル、民族性、雇用形態、年齢層、雇用国など、多様性のさまざまな側面について目標を測定し、分析します。

多様性が満足度とパフォーマンスに与える影響を理解する

多様性が従業員のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを、傾向分析を用いて研究し、D&Iの取り組みに対する生産性を測定します。

多様性の人口統計と傾向の分析

応募や内定を審査する際に、性別、退役軍人の有無などの人口統計データを比較し、雇用と報酬の公平性を確保します。性別、民族、雇用形態、年齢、宗教別に欠勤の承認と却下を分析することで、偏りを発見することができます。

KPIや指標の構築例

• 女性比率
• 平均年齢
• 平均勤続年数
• マネージャー男女比
• 従業員の国籍
• 従業員の民族性
• 60歳以上で雇用された従業員の割合
• アプリケーションとオファーの多様性

人事活動による社内流動性の監視

組織内の昇進、異動、グレードの変更によって移動する人を追跡します。社内異動、組織変更、解雇を時系列で検証し、人員減少を抑制します。

新たなキャリアパスの可視化・発見

社内外のモビリティの動向と離職率を把握します。職種、レベル、役職のキャリアパス傾向を分析し、新たな機会の創出と人員減少の抑制を図ります。

優秀な人材の特徴を把握

Oracle Fusion HCM Analyticsを使用すると、企業は優秀な人材のモチベーションを把握することで、人材を特定し、維持することができます。また、個人、チーム、組織ごとにパフォーマンスを分析し、潜在的な離職リスクを持つ従業員を明らかにできます。

パフォーマンスとビジネス目標の整合性を測定

目標の達成状況を把握し、部門、事業部、地域が、パフォーマンス目標とビジネス目標をどの程度整合させたかを理解できます。

従業員エンゲージメントの分析

経営者のエンゲージメントと従業員のパフォーマンスとの関係を検証します。マネージャーと従業員間のコミュニケーションを記録し、従業員のパフォーマンス評価、進捗状況の監視、部門内コミュニケーションの改善に役立てることができます。

KPIや指標の構築例

• 従業員の総合評価
• 高業績者
• 高ポテンシャル社員
• マネージャー部門の評価
• 未完了のパフォーマンス評価
• パフォーマンス評点分布
• 遅延パフォーマンス・タスク

学習コンテンツを従業員のキャリア・モビリティに関連付け

必要なコンピテンシーとスキルが特定の学習コンテンツにリンクされることで、マネージャーはパフォーマンスと目標を容易に追跡でき、従業員はキャリアパスを描きやすくなります。

よりターゲットを絞った学習プログラムで従業員の満足度を向上

組織のビジネス目標と同期する、よりターゲットを絞った学習プログラムをキュレーションして提供します。

社員教育のROIを向上

学習プログラムのROIを、従業員のキャリア開発や従業員の満足度、従業員の定着などの戦略的なHRビジネス目標へと拡張できます。

KPIや指標の構築例

• 学習者1人あたりの平均費用
• 学習時間数 - 完了した課題
• コースのアクティブ受講数
• アクティブ受講数
• 積極的な学習者の数
• 必須学習の修了数
• 自己ペースの学習者数
• 自主的学習の受講修了率

報酬体系を容易に比較できる統合ビュー

複数の報酬制度とその構成要素、関連する予算を時系列で分析し、トレンドと差異を見つけます。従業員のカテゴリごとに細かく分類し、従業員、チーム、部門など、さまざまなレベルの報酬について詳しく調べることができます。

従業員のパフォーマンスをコンパレシオの帯域で表示します。

報酬、パフォーマンス、離職率のデータを統合し、優秀な人材の離職など、潜在的な問題点を特定します。低いコンパレシオの帯域にいる優秀な人材を識別することにより、給与を業界標準と容易に比較することができます。これにより、優秀な人材を確保するための調整を行うことができます。

給与が組織全体に与える影響を分析

最高の人材を迅速に採用、定着、昇進させ、膨大で複雑な部門間の給与データを常に分析することで、組織全体の人件費の異常を検出します。

KPIや指標の構築例

• 残高値前期間
• 残高値の差異
• コンパレシオ（現在の従業員の平均と離職者の平均、および報酬計画中に提示された給与に基づく新しいコンパレシオ）
• 性別および業績考課に基づく報酬差異
• 上昇率（標準支給および補足支給）
• 高業績者/中高業績者/低業績者の給与変更率
• 期間累計残高値（月累計、四半期累計、年累計）
• 前回の給与変更からの経過時間

従業員エクスペリエンスに関するインサイトを獲得

主要なマイルストーン、課題、エンゲージメントを推進するその他の要因など、エンドツーエンドの従業員ライフサイクル指標を通じて、プロセスを最適化し、コミュニケーションを強化して、継続的な学習と成長を促進します。

すべての従業員に提供するインテリジェントな人事サービスの理解

人事サービス・リクエスト全体で従業員の問い合わせ、リクエスト・カテゴリ、エージェントの効率性、その他のKPIを分析することで、ボトルネックを特定し、プロセスを最適化して、問題解決時間を短縮します。

無意識の先入観などの異常の検出とそれによる従業員への影響の明確化

公正な採用慣行の継続性を確保するため、異なるリージョン、性別、年齢、民族間における採用、昇進、解雇、給与、その他の要素に関する傾向を特定し、不整合のパターンを検出します。

統合分析ソリューションによる継続的リスニング戦略の導入

従業員のライフサイクル全体における社内外のあらゆるフィードバック・データを、他の人事メトリックと組み合わせて分析します。従業員の現状を包括的に評価し、人事目標とビジネス成果とのつながりを確立し、あらゆる局面におけるリスクと成果のパターンを予測します。

MLベースのスキル通貨による戦略的人材計画の推進

従業員のスキルを追跡および分析し、あらゆる時点でのスキルギャップに対応することで、キャリアパス、チーム、現在と将来のプロジェクトなどについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。職種ではなくスキルに重点を置いた、合理的で正確な採用活動を簡素化します。従業員のスキルアップとリスキルを一貫して行うことで、業界のトレンドに先行的に対応します。