人的資本経営のデータ活用とは？KPI設計・指標・ROIを体系的に解説

人的資本経営を推進しようとしても、「どのデータを活用すればよいのか」「可視化の先に何を判断すべきか」で立ち止まる企業は少なくありません。
従業員エンゲージメントやスキル情報、離職率などの人事データを収集しても、経営指標と結びつかなければ人的資本経営は理念止まりになってしまいます。

この記事では、人的資本経営におけるデータ活用の全体像を整理し、AI導入前の段階で整えるべき「KPI設計」「分析基盤」「組織体制」のポイントを具体的に解説します。さらに、スキルやエンゲージメント、教育投資などのデータを「経営に活かすための5ステップ」を、実際の企業事例とともに紹介。

単なる可視化ではなく、データを経営戦略の言語に変える方法がわかります。
データを読み解き、仮説を立て、意思決定に繋げられる人材。それこそが、真に人的資本を経営資本へと転換できる組織です。

人的資本経営における「データ活用」とは何か

人的資本経営の本質は「人をコストではなく資本として捉える」ことにあります。しかし、理念を掲げるだけでは企業価値は高まりません。経営の意思決定にデータで裏づけを与える仕組みがあってこそ、人的資本経営は機能します。つまりデータ活用とは、人に関するあらゆる情報を、経営戦略に翻訳するプロセスそのものです。

人的資本経営の基本構造

人的資本経営では、採用・育成・配置・評価などの人事施策を、企業価値向上というゴールに結びつけることが求められます。その中核にあるのが、データによる可視化と因果の検証です。従業員のスキル、エンゲージメント、離職率、生産性といった指標を体系的に把握し、経営課題との関連性を分析することが第一歩になります。

これにより、人的資本への投資が「どの領域に、どの程度効いたのか」を説明できるようになります。

より基本的な概念や目的は、こちらの解説が参考になります。
人的資本経営とは？企業価値を高める定義・目的・意義をわかりやすく解説

データ活用の目的 ― 可視化ではなく意思決定のために

多くの企業が「データを見える化した」段階で止まっています。可視化はあくまでスタートであり、意思決定を支える根拠づくりこそがデータ活用の最終目的です。たとえば、エンゲージメントスコアの推移が高いチームはなぜ成果を上げているのか。離職率が下がった要因はどの施策によるものか。こうした問いに答えられる状態が、データ活用の完成形です。

経営層が求めるのは、数字そのものではなく「どの施策が業績に寄与しているのか」を示すストーリーです。つまり、人的資本の投資対効果（ROI）を語る言語を持つことが、データ活用のゴールです。これを実現するには、AIやBIツールよりも先に、分析の目的と評価指標を設計する必要があります。

次の章では、こうした目的を達成するための全体像を「5つのステップ」で整理します。AI導入に頼らずとも実践できる、経営と人事をつなぐデータ活用プロセスを明確にしていきましょう。

人的資本データ活用の全体像 ― 5ステップで理解する導入プロセス

データ活用を成功させるためには、感覚や経験に頼るのではなく、組織全体で共通の手順と判断軸を持つことが欠かせません。特に人的資本経営では、どのデータを、どの順番で整備し、どのように意思決定に活かすかを明確にする必要があります。ここではAI導入前に整えるべき「基盤設計」から「改善」までの5ステップを解説します。

① 現状のデータ棚卸 ― どの情報を整えるか

まずは自社にどのような人材データが存在するかを洗い出します。人事システム、勤怠、評価、スキル情報、教育履歴など、バラバラに保管されているデータを整理し、分析可能な形に統一することが最初の関門です。特に部門や海外拠点ごとにデータ形式が異なる場合は、連携設計が後の成否を左右します。
データ棚卸時の主な観点は次の通りです。

• データの種類（スキル・評価・報酬・勤怠など）
• データの保管場所と管理者
• 収集頻度・更新ルール
• 個人情報保護と活用範囲の明確化

この段階で欠損や不整合を見つけておくことで、後の分析精度を大きく高めることができます。

② KPI/KGIの設計 ― 投資効果をどう測るか

データを扱う目的は何を改善するかを明確にすることです。人的資本経営では、経営目標と人材指標を一貫させたKPI設計が鍵を握ります。たとえば「エンゲージメントスコアを5％上げる」ではなく、「スコア上昇によって離職率を3％下げ、採用コストを20％削減する」といった事業貢献に直結する指標設計が重要です。

領域	代表的KPI例	経営への効果
スキル開発	保有スキル数・リスキリング率	生産性・新規事業創出力
エンゲージメント	スコア推移・心理的安全性指数	離職率低下・組織安定性
教育投資	受講率・学習ROI	育成効率・人材定着率
ダイバーシティ	管理職女性比率・外国籍比率	多様性によるイノベーション促進

数値目標とビジネス効果を紐づけることで、データは報告資料から経営ツールに変わります。

③ データ連携・統合基盤の構築（人事・経営・現場の接続）

データ活用が進まない最大の理由は、部門ごとのサイロ化です。人事が持つデータを経営層が見られず、現場が実感できない状態では、活用の輪は広がりません。そこで重要なのが、統合データ基盤（HRデータレイク）の整備です。

経営ダッシュボードやBIツールを使って、経営・人事・現場の三者が同じデータを見られる環境を作ることで、判断の一貫性が保たれます。SHIFT AIでは、この基盤整備と並行して「データを読める人材育成研修」も提供しており、組織の活用力を底上げしています。

④ 可視化と共有 ― 経営レポート化の仕組み

整備したデータを視覚的にまとめる段階です。ここで注意すべきは、見やすさではなく伝わる設計を意識すること。経営層にはKPIの変化が業績に与える影響を、現場には自分たちの行動がどう成果に繋がるかを見せる構成が求められます。

レポートには定点観測・比較分析・アクション提案の3要素を盛り込むと、経営会議での説得力が一気に増します。

⑤ 改善・意思決定 ― 次期施策へのフィードバックループ

データ活用は、集計して終わりではありません。最も重要なのは、分析結果をもとに施策を改善し、再びデータとして検証するPDCAのループを作ることです。たとえばリスキリング投資のROIを半年ごとに測定し、成果が薄ければ内容を見直す。こうした循環こそが、人的資本経営を継続的に進化する経営へと導きます。

この5ステップを確立することで、企業は初めて「データをもとに人材投資を語れる」状態に到達します。次章では、実際にどのデータを可視化すべきかを、5つの重要領域から見ていきましょう。

企業は何を可視化すべきか？データで見える「人的資本の5領域」

データ活用の全体像を理解したら、次に考えるべきは「どの指標を可視化すれば経営判断に役立つのか」という点です。人的資本経営では、すべての人事データが等しく価値を持つわけではありません。経営戦略との結びつきが強く、かつ改善の余地が大きい領域を見極めることが重要です。ここでは、多くの先進企業が重視する人的資本の5つの可視化領域を解説します。

1. スキル構成（リスキリング・スキルマップ）

人材の「持っているスキル」と「必要とされるスキル」の差を可視化することは、人的資本経営の基盤です。スキルマップを整備することで、どの職種・部門にどんな能力が偏っているのかを把握でき、リスキリング（再教育）投資の優先順位を明確にできます。これにより、育成コストを抑えつつ組織全体の生産性を底上げすることが可能になります。

2. エンゲージメント・ウェルビーイング

従業員が仕事に対してどれだけ意欲的か、心身ともに健康かを定量化する指標です。エンゲージメントスコアやウェルビーイング指数を継続的に測定することで、離職リスクの予兆を早期に発見できます。また、スコアの変化と業績の相関を分析すれば、「エンゲージメントの高いチームほど売上成長率が高い」などの経営的示唆を導き出せます。

3. 多様性（D&I指標）

ダイバーシティ＆インクルージョンの実現は、企業の持続的成長に不可欠です。管理職に占める女性比率、外国籍社員比率、年齢層構成などを定点的に把握し、多様性がどのように業績やイノベーション創出に影響しているかを分析します。表面的な人数比ではなく、異なる視点が意思決定にどれだけ反映されているかを測ることが、人的資本経営の成熟度を左右します。

4. 生産性・離職率・配置最適化

人的資本経営の成否は、「人がどれだけ成果を生み出しているか」を定量的に示せるかどうかにかかっています。従業員一人あたりの営業利益や付加価値額などの生産性指標を追うと同時に、離職率・異動率を可視化し、配置最適化の改善余地を特定します。データを分析することで、離職率が高いが成果も高い部署の原因分析や、配置転換によって成果が伸びた職種の特定が可能になります。

5. 教育・育成投資のROI

教育投資は、人的資本経営における最も測定が難しい領域です。しかし、受講率や学習満足度だけでなく、学習後のパフォーマンス変化をトラッキングすることで、研修施策のROI（投資対効果）を可視化できます。たとえば、研修受講者の半年後評価スコアの平均上昇率を測定することで、教育投資が業績改善にどの程度寄与したかを定量的に示せます。

これら5領域のデータを連携させることで、企業は人的資本の全体像を描くことができます。さらに、これらのデータをAIで自動分析・可視化する段階については、別記事「人的資本経営をAIで可視化する実践ガイド」で詳しく解説しています。

次の章では、このようなデータ活用をすでに実践している企業の成功事例を紹介します。AIに頼らずとも成果を上げた「人とデータをつなぐ仕組み」に注目してみましょう。

成功企業のデータ活用事例 ― AI導入前の段階に注目

データ活用の理論を理解しても、実際にどう成果につなげるかが最大の関心事です。ここではAIを使わずに人的資本データを経営判断へ結びつけた3社の取り組みを紹介します。共通しているのは、明確な目的設定と小さな成功体験の積み重ねです。大規模な分析基盤を整備しなくても、着実に成果を出す道筋はあります。

製造業A社：スキルデータと生産性の相関を可視化

A社では、熟練技術者のノウハウを若手に継承できないという課題を抱えていました。人事部は従業員ごとの保有スキルデータを可視化し、各職種のスキル成熟度スコアを算出。スコアが高いラインと低いラインで生産性を比較したところ、差が顕著であることが判明しました。

結果を経営会議で共有し、重点的に教育投資を行う方針に転換。半年で生産ライン全体の生産効率が8％向上しました。データ活用の第一歩として「現場が納得できる指標」を設定したことが成功の鍵でした。

サービス業B社：配置データから離職リスクを予測

B社では、店舗ごとに離職率のばらつきが大きく、採用コストが増大していました。そこで、配置データと従業員アンケートを掛け合わせ、勤務年数・シフト形態・評価スコアとの相関を分析。

結果として、長時間勤務かつ上司との面談頻度が少ない店舗で離職が多い傾向を発見しました。これをもとに勤務設計を見直した結果、翌期の離職率は前年度比15％改善。分析ツールはExcel中心でしたが、現場が自分たちでデータを扱える体制が功を奏しました。

金融C社：エンゲージメントスコアと業績の関係を分析

C社では、営業拠点ごとのエンゲージメントスコアと売上成長率をクロス分析。スコア上位20％の支店が平均売上成長率＋12％を記録していることが明らかになりました。経営陣はこの相関に基づき、「エンゲージメント向上」を経営KPIに正式採用。

人事部は以後、アンケート設計を刷新し、業績連動型の組織サーベイを導入しました。AI分析ではなく、人事と経営が連携した仮説検証サイクルが、データを価値に変えた好例です。

これら3社の共通点は、「データをどう活用するか」を経営層と現場が共有していた点にあります。分析手法よりも、目的とコミュニケーションの設計が結果を左右しました。こうした事例は、次に紹介する「人的資本データ活用を阻む3つの壁」を乗り越えるためのヒントにもなります。

人的資本データ活用を阻む3つの壁とその突破法

人的資本経営の重要性は理解されつつも、実際にデータ活用を組織文化として根づかせるのは容易ではありません。多くの企業が、ツールやシステムを導入しても成果が出ない活用停滞期に陥ります。その背景には共通する3つの壁が存在します。ここではその構造と、乗り越えるための具体策を整理します。

① 目的が曖昧 ― データのためのデータになっている

最も多いのが、データ活用の目的が不明確なままプロジェクトが進んでしまうケースです。「とりあえず人事データを集めておこう」という姿勢では、分析結果をどこに活かすかが見えず、報告資料化で終わる危険があります。これを防ぐには、KPIを設計する前に経営貢献仮説（＝このデータが何を改善するのか）を設定することが重要です。

たとえば「スキルデータを収集して人材配置を最適化する」「エンゲージメント調査を業績改善に結びつける」といった仮説を明文化することで、データ分析が経営の物語を語る手段になります。

② 部門間連携が弱い ― データがサイロ化している

人事、経営企画、DX推進部門がそれぞれ異なるKPIやシステムを使っている場合、同じデータでも解釈が食い違い、全社最適が妨げられます。これが「データのサイロ化」です。突破の鍵は、横断的なガバナンス設計にあります。人事データを共有するための社内ガイドラインを設け、権限・目的・更新頻度を明確化することで、連携が格段に進みます。

また、経営・人事・現場の三者が同じ指標を参照できる共通ダッシュボードの導入も効果的です。

SHIFT AI for Bizでは、こうした部門横断のデータ共有設計をテーマとした研修プログラムを提供しています。単にデータを集めるのではなく、「組織が同じ目線で人材投資を語れる状態」をつくることが目的です。

③ データリテラシー不足 ― 現場が理解できない

最後の壁は、人材そのもののデータを見る力です。現場が数値の意味を読み解けない状態では、どんなに立派なレポートも行動変化にはつながりません。突破するには、データを理解し、意思決定に活かせる人材を育てることが不可欠です。

たとえば、基礎的な統計の読み方や、データから仮説を立てるトレーニングを研修化することで、現場の理解が一気に深まります。

これら3つの壁を乗り越えられれば、データ活用は単なる分析業務ではなく、経営を動かす意思決定の基盤になります。次章では、その先にある「AIと人的資本データの融合」によって、経営がどう進化するのかを展望します。

人的資本経営におけるデータ活用の未来 ― KPI経営とAI経営の融合へ

人的資本経営は今、データ分析の枠を超えた進化の段階に入っています。AIや生成モデルの発展により、人材データの分析は単なる集計作業ではなく、経営戦略そのものを支える知的インフラになりつつあります。これからの企業に求められるのは、「AIを導入すること」ではなく、「データを経営にどう接続するか」を設計できる力です。

AIは代替ではなく加速装置である

AIが人的資本経営に導入されると、「人が判断していたことが置き換えられる」と誤解されがちです。実際はその逆で、AIは人の意思決定を支援する加速装置です。たとえばスキルデータと業績データをAIが関連づけることで、これまで気づかなかった人材配置の最適解や、教育投資の重点領域を導き出すことができます。

AIの強みは、膨大な変数を高速に処理して意思決定のヒントを提示できる点にあります。
AI経営の導入事例や可視化プロセスについては、詳しくはこちらの記事で紹介しています。
人的資本経営をAIで可視化する実践ガイド

人的資本データが「企業価値評価指標」になる時代へ

今後、人的資本データは投資家やステークホルダーにとって、財務情報と同等の重みを持つ評価軸になります。ESG経営や非財務情報開示の潮流が進む中で、「どのように人材へ投資し、その成果をどのように測定しているか」が企業価値を左右する時代です。

特に国際的な開示基準（ISO30414や人的資本開示ガイドライン）では、スキル、エンゲージメント、離職率などの指標を整備し、経営方針に反映することが求められています。これらを自社データで継続的に追跡できる体制を整えることが、グローバル競争力の根幹になります。

SHIFT AIでは、こうした未来を見据えたデータリテラシー研修とAI経営伴走支援を展開しています。人的資本経営を単なる制度ではなく、実際の経営判断に根づかせるには、データとAIの両輪が欠かせません。AIを現場を導く羅針盤として活用しながら、人材投資を企業価値に変える仕組みをつくることが、次の競争優位を生み出します。

まとめ｜データ活用が「人的資本経営の中枢」になる

人的資本経営の目的は、人を企業の価値創造の中核に据えることです。その実現を支えるのがデータ活用です。データは単なる数値の集まりではなく、組織の意思を可視化し、未来の判断を導く羅針盤になります。これまで属人的に行われてきた人材マネジメントを、経営の言語に翻訳できるようにする。それが人的資本経営におけるデータ活用の本質です。

本記事で紹介したように、データ棚卸からKPI設計、統合基盤の構築、そして改善のループまでを一貫して整えることで、人的資本経営は初めて実務として機能します。AIや分析ツールの導入は、その基盤が整ったあとに真価を発揮します。「可視化のためのデータ」から、「意思決定のためのデータ」へ。この転換こそが、経営の質を変える第一歩です。

SHIFT AI for Bizでは、こうしたデータ活用の考え方を組織に定着させるための研修プログラムを提供しています。データを正しく読み取り、経営課題に結びつけるスキルを持つ人材を育てることが、人的資本経営を真に経営の中枢へと押し上げます。

人的資本経営は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。経営の透明性と持続的成長を実現するための新しい常識です。データを味方につけ、人材の価値を数字で語れる企業こそが、次の時代のリーダーとなります。

よくある質問（FAQ）｜実務担当者がつまずくデータ活用の疑問を解消

人的資本経営のデータ活用を進めるうえで、多くの企業が抱く疑問は共通しています。ここでは実務の現場で頻出する質問に答えながら、迷いを解消していきます。理解を深めることで、日々の運用にも確かな手応えが生まれます。

人的資本経営は、単なる人事改革ではなく経営そのものの再設計です。