人事部が担うべき役割は、管理機能から戦略機能へ変化している。旧来は人事情報の管理や制度の運用、法務対応が主要業務だったが、今日では経営戦略へのより高度なコミットメントのもと、社員個々の能力の成長やパフォーマンスの最大化に責任を果たすことを意識しなくてはならない。

そこで注目を浴びているのが人事データの分析・活用だ。統計的手法やAIを用いたデータ分析が、人事の生産性向上の鍵を握る。

データ活用には、管理型・PDCA型のデータ活用と、オペレーション型・OODA（ウーダ）型（観察→仮説構築→意思決定→実行のサイクル）のデータ活用の2種類がある。

人事のデータ活用は、これまでは女性管理職比率や男性育児休業取得日数といった管理型・PDCA型のデータ活用だったが、労働の価値観の多様化が進む今日では、よりオペレーション型・ウーダ型のデータ活用が重要になっている。例えば、中間管理職は、リモートワークの進展等で負担感がより大きくなる一方で、会社から要求される水準も高くなっている。こうした課題に対して、社員のエンゲージメント調査を定期的に行って問題点を数値的に把握し、チームの状態を定量的に把握することによって、日々のマネジメントオペレーションを支援していくといったデータ活用が今後はもっと増えていくだろう。

DE＆Iに関するデータ分析は、①社内の多様性（ダイバーシティ）の分布を確認する、②主な多様性に関する社内の包摂性（インクルージョン）の状況を確認する、③社外への情報発信を確認する、の順番で行うとよい。

今回のDE＆I診断では、定量分析（データ分析）と定性分析（インタビュー調査）を組み合わせて実施した。定量分析では、数値で把握することで、透明性を確保してアンコンシャス・バイアス（無意識の偏見や思い込み）を排除できる。数字には表れにくい点を、より広範にとらえるためにはインタビューによる定性分析が効果的だ。DE＆Iのような複雑な取り組みを分析するには、定量面と定性面の両方からの分析が必要だ。

AIやIoTの進化で、中小企業においても比較的手軽にデータを収集・活用することができる環境が整ってきた。データ分析でエビデンス（根拠・証拠）を提示し、現状認識を全体で共有しながら、組織を巻き込んだ変革に役立ててほしい。