人的資本のデータ活用とは？経営に活かす指標と進め方を解説
人的資本に関するデータが散在し、開示義務化への対応だけで手一杯になっていませんか？
この記事では、人的資本のデータ活用とは何かという基本から、具体的な分析指標、そして活用を成功させるための手順までを解説します。
自社が優先的に取り組むべき人的資本KPIを特定し、ツールや手法を用いて効率的にデータを収集・分析・改善施策へ繋げるロードマップを描けるようになります。
AI搭載の人財戦略ツール「SmartSkill HCE」は、散在する人的資本データを一元化し、経営の意思決定と社員の成長サイクルへとつなげる新しいタレントマネジメントシステムです。
サービスの詳細や機能については、公式ページをご覧ください。
目次
人的資本のデータ活用とは？経営における重要性と高まる背景
人的資本のデータ活用とは、従業員のスキル、経験、エンゲージメントといった無形の資産に関する情報を収集・分析し、企業の経営戦略や意思決定に役立てる活動全般を指します。
従来の人事管理が労務管理を中心としていたのに対し、人的資本経営では人材を「資本」と捉え、その価値を最大限に引き出すことで企業価値の向上を目指す考え方です。
そのため、客観的なデータに基づいて人材戦略を考えていくことが重要になります。
ただし、データを可視化するだけでは、その先の意思決定にはつながりにくいのが実情です。
「見える化」で終わらせず、意思決定につなげることが本質
人的資本データ活用の本質は、現状を「見える化」した上で、その先の具体的な意思決定に繋げる点にあります。
例えば、従業員のスキルデータを分析して最適な人員配置を検討する、エンゲージメントスコアの低い部署の原因を特定し改善策を講じる、あるいはハイパフォーマーの特性を分析して採用や育成の基準に反映させるといった活用が求められます。
データはあくまで、より良い意思決定を行うための材料です。
情報開示義務化とデータの重要性の高まり
2023年3月期決算以降、大手企業を対象に有価証券報告書での人的資本情報の開示が義務化されました。
これにより、投資家や金融機関は、企業の持続的な成長性を判断する材料として、財務情報だけでなく、人材戦略に関する客観的なデータにも注目するようになりました。
企業は自社の人材戦略の妥当性や有効性をデータで示す必要に迫られており、人的資本データの重要性は急速に高まっています。
では、具体的にどのような指標を可視化していけばよいのでしょうか。
人的資本のデータ活用で可視化すべき主要な指標
人的資本のデータ活用を進めるにあたり、どのような指標を可視化すべきかを知ることは重要です。
国際的なガイドラインであるISO 30414や、日本政府が公表する開示指針は、その羅針盤となります。
これらのフレームワークを参考にすることで、自社の経営戦略と連動した、意味のあるデータ可視化が可能になります。
ISO 30414が定める11の領域
ISO 30414は、2018年に国際標準化機構（ISO）が発行した、人的資本に関する情報開示の国際的なガイドラインです。
持続的な企業価値向上に向けた経営の実践を目的とし、以下の11領域にわたる指標の開示を推奨しています。
・コンプライアンスと倫理
・コスト
・ダイバーシティ
・リーダーシップ
・組織文化
・組織の健康、安全、ウェルビーイング
・生産性・採用、異動、離職
・スキルと能力
・後継者育成計画
・労働力
各領域に含まれる具体的な指標の数は、組織の規模によって異なり、大規模な組織では最大58項目、中小規模の組織では約23項目の指標が示されています。自社の規模に応じて、どの指標を優先的に把握すべきかを検討することが重要です。
なお、ISO 30414は2025年8月に改訂版が発行されており、コンプライアンスや労働慣行等の測定範囲が拡充されています。既存の対応を進めている企業は、最新版の内容も確認しておくとよいでしょう。
人的資本可視化指針が示す7分野19項目（2022年公表）
内閣官房の非財務情報可視化研究会は2022年8月、「人的資本可視化指針」を公表しました。
この指針では、投資家が企業の価値評価に利用しやすいよう、7つの分野にわたる19項目の開示が推奨されました。
・人材育成（リーダーシップ、育成、スキル・経験）
・エンゲージメント（従業員エンゲージメント）
・流動性（採用、維持、サクセッション）
・ダイバーシティ（ダイバーシティ、非差別、育児休業）
・健康・安全（精神的健康、身体的健康、安全）
・労働慣行（労働慣行、児童労働・強制労働、賃金の公正性、福利厚生、組合との関係）
・コンプライアンス・倫理
これらはあくまで「推奨」項目であり、すべての企業に開示が義務付けられているわけではありません。
2023年3月期決算以降、有価証券報告書を発行する大手企業（約4,000社）を対象に義務化されているのは、全企業共通の「人材育成方針」「社内環境整備方針」と、女性活躍推進法等に基づく「女性管理職比率」「男性の育児休業取得率」「男女間賃金格差」という、限定的な項目です。
2026年3月の改訂で示された、新しい開示の考え方
内閣官房・金融庁・経済産業省は2026年3月、「人的資本可視化指針」を改訂しました。
改訂前の指針は、経営戦略と人材戦略の連動の重要性を指摘するにとどまっていましたが、改訂版では、国際的なサステナビリティ開示基準（IFRS S1等）を踏まえ、「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標及び目標」という4つの要素に沿った、より具体的な開示の考え方が示されています。
また、開示指標については、7分野19項目のような画一的な項目リストではなく、自社の経営戦略やビジネスモデルに基づく「独自性のある指標」と、投資家が企業間比較に用いる「比較可能性のある指標」をバランスよく組み合わせることが重要とされました。
幅広い企業に開示が期待される比較可能性の高い指標としては、「従業員数」「人件費」「離職率」「従業員エンゲージメントスコア」の4つが挙げられています。
つまり、指針の考え方は「決められた項目を埋める」ことから、「自社の経営戦略に基づいて、意味のある指標を選び取る」ことへと重心を移しているといえます。
［出典］ 内閣官房・金融庁・経済産業省、「人的資本可視化指針（改訂版）」（2026年3月23日）、https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/nipponseichosenryaku/kinyu/dai3/sankou3-1.pdf
なぜ多くの企業で人的資本のデータ活用が「停滞」してしまうのか？
多くの企業では、人的資本に関するデータを収集しているにもかかわらず、その活用が「停滞」しています。
原因は、システムの設計思想、データの鮮度、そして分析ノウハウの3つの側面に集約されます。
これらの課題が相互に影響し合い、「データはあるのに活用できない」という悪循環に陥ってしまうのです。
調査に見る、企業が直面する課題
人的資本経営コンソーシアムが、会員企業579者を対象に令和6年（2024年）2月〜4月に実施した調査によると、人材情報基盤の整備に取り組む企業においても、59.0%が「データを収集・更新する仕組みが不十分」と回答しています。
また、「収集したデータの記載感や粒度が整っていない」（47.9%）、「項目ごとに複数のプラットフォームを使っており、連携が取れていない」（46.7%）と続き、データが整備されていても、その質や連携面で課題を抱える企業が多いことが分かります。
「データの活用の仕方が決まっていない・わからない」（24.5%）、「人事部門にデータを活用できる人材がいない」（21.1%）という回答も一定数あります。
多くの企業にとっての課題は、データを集めることそのものよりも、データを継続的に収集・更新し続ける「仕組み」があるか、そして集めたデータを整理し、活用できる形にできるかにあるといえます。
［出典］人的資本経営コンソーシアム、「人的資本経営の現状・課題とトップランナーたちの取組」（2024年12月）、https://www.meti.go.jp/policy/economy/jinteki_shihon/pdf/toprunners.pdf
データを「更新し続ける仕組み」がない
調査で最も多く挙げられていたのが、「データを収集・更新する仕組みが不十分」（59.0%）という回答でした。
この根本には、社員にとって、タレントマネジメントシステムへの情報入力が、人事評価などの特定イベントのために行われる義務的な作業と捉えられがちである、という実態があります。
入力したデータが自身のキャリア形成や成長にどう繋がるのか実感しにくいため、自発的な情報更新は進みません。
その結果、システム内のスキル情報や経歴データは古くなり、データの鮮度と精度が低下していきます。
データの「粒度」と「連携」が整っていない
次に多かったのが、「収集したデータの記載感や粒度が整っていない」（47.9%）、「項目ごとに複数のプラットフォームを使っており、連携が取れていない」（46.7%）という回答です。
この背景には、人事評価システム、勤怠管理システム、給与システムなど、目的の異なる複数のシステムやExcelファイルにデータが分散し、それぞれ独自のフォーマットで管理されてきたという事情があります。
そのため、データは各システムの担当者が個別の業務のために参照するものであり、部門を横断した分析や、戦略的な活用までは想定されていないケースが少なくありません。
結果として、データはただ保管されるだけの「死んだデータ」となり、意思決定に活かされることなく停滞します。
データを「活用する術」を持つ人材がいない
「データの活用の仕方が決まっていない・わからない」（24.5%）、「人事部門にデータを活用できる人材がいない」（21.1%）という回答も一定数見られました。
人的資本データの分析には、統計的な知識や人事領域の知見が求められますが、こうした専門スキルを持つ人材は限られており、分析業務が特定の人事担当者に属人化しがちです。
その担当者の経験や勘に頼った分析に終始し、組織全体でデータを活用する文化が醸成されません。これでは、客観的なデータに基づいた全社的な人材戦略の立案や、施策の効果検証には繋がりません。
この停滞を打破し、データを戦略に繋げるためには、体系的な手順を踏むことが不可欠です。
【全4ステップ】人的資本データを収集から戦略立案まで繋げる手順
人的資本データを単なる情報の集まりから戦略的な資産へと転換させるには、体系的なプロセスが不可欠です。
データ活用の停滞を防ぎ、着実に成果へ繋げるためには、「収集・整理」「分析・特定」「施策立案・実行」「効果検証・改善」という4つのステップを循環させることが重要ですし、このPDCAサイクルを回すことで、データに基づいた持続的な組織成長を実現できます。
ステップ1．散在する人事データを一元的に収集・整理する
最初のステップは、人事評価システム、勤怠管理システム、給与システム、Excelファイルなど、社内に散在している人事関連データを一元的に集約することです。
データがバラバラの状態では、横断的な分析ができません。
まずは、分析に必要なデータを定義し、それらを一つのプラットフォームに統合して、いつでも正確な情報を取り出せるデータ基盤を構築する必要があります。
ステップ2．現状と理想のギャップを分析し課題を特定する
次に、一元化されたデータを用いて自社の現状を可視化します。
従業員の年齢構成、スキル保有率、部署ごとの離職率などを分析し、客観的に組織の状態を把握します。
その上で、経営戦略や事業計画から導かれる「あるべき人材像」や「理想の組織構成」と現状を比較し、そのギャップを分析します。
このギャップこそが、取り組むべき経営・人事上の課題となります。
【関連記事のご紹介】
人材ポートフォリオの作り方については「人材ポートフォリオとは？作り方や活用事例、よくある課題と解決策を解説」で詳しく紹介しています。
ぜひご参考ください。
ステップ3．分析結果から具体的な人事施策を立案・実行する
課題が特定できたら、それを解決するための具体的な人事施策を立案し、実行に移します。
例えば、「次世代リーダー層の不足」が課題であれば、候補者の選抜と育成プログラムの実施という施策が考えられます。
また、「特定部署の離職率の高さ」が課題なら、エンゲージメントサーベイの実施や1on1ミーティングの強化といった施策が有効です。
データ分析の根拠があるため、施策の説得力も高まります。
ステップ4．施策の効果をデータで検証し改善を繰り返す
施策を実行した後は、その効果をデータで客観的に検証します。
育成プログラム実施後のスキル習熟度や、施策実施後の離職率の変化などを継続的にモニタリングします。
期待した効果が得られていなければ、その原因を再度データから分析し、施策の内容を改善します。
この検証と改善のサイクルを回し続けることで、人材戦略の精度を高めていきます。
人的資本のデータ活用を効率化するツールの選び方
人的資本のデータ活用を成功させるためには、自社の目的や課題に合ったツールを選ぶことが極めて重要です。
単にデータを集約・分析するだけでなく、データが更新され続ける仕組みや、社員一人ひとりの行動変容、育成の実行までを支援する機能を備えているかが選定の鍵となります。
これらの要件を満たすツールを選ぶことで、データ活用の停滞を招くことなく、その価値を最大限に引き出すことが可能になります。
あらゆる人事データを一元管理できるか
まず基本となるのが、社内に散在するあらゆる人事データを一元的に管理できるかどうかです。
従業員の基本情報、経歴、スキル、資格、評価、研修履歴といった多様なデータを一つのプラットフォームに統合できなければ、精度の高い分析は行えません。
異なるシステム間の連携がスムーズに行えるか、あるいはCSVインポートなどで柔軟にデータを取り込めるかなど、データ統合の柔軟性を確認する必要があります。
専門知識がなくても、誰でも分析・活用できるか
データの可視化にとどまらず、より戦略的な活用を目指すなら、専門知識がなくても直感的に扱える分析機能は欠かせません。
例えば、複雑な検索条件を組み立てなくても自然言語で人財を探し出せる機能や、ノーコードで複数のデータを掛け合わせて集計できる機能などが挙げられます。
専門知識を持つ担当者が限られていても、誰もが客観的な根拠に基づいた意思決定を行える環境が整っているかを確認しましょう。
データが更新され続け、育成の実行までつながる仕組みがあるか
データ活用の生命線は、データの鮮度と正確性です。
そのためには、社員自身がシステムを「自分ごと」として捉え、自発的に情報を更新したくなる仕組みが不可欠です。
直感的で使いやすいUIはもちろん、AIがキャリアプランの相談に乗ってくれたり、目標達成に必要なスキルアップを提案してくれたりするなど、社員にとってメリットを実感できる機能が重要です。
さらに、可視化されたスキルギャップが、そのまま学習コンテンツの受講につながるなど、データの活用が育成の実行にまで一気通貫でつながっているかも、確認しておきたいポイントです。
データとAIで実現する、人的資本データ活用「SmartSkill HCE」
3章で見た3つの課題「データを更新し続ける仕組みがない」「データの粒度・連携が整っていない」「データを活用する人材がいない」は、いずれも仕組みの問題です。
AI搭載タレントマネジメントシステム「SmartSkill HCE」は、この3つの課題にそれぞれ対応する形で、人的資本データの活用を支えます。
社員自身が、データを更新したくなる仕組みをつくる
社員の視点では、システムへの情報入力は評価などの特定イベントのための義務的な作業と捉えられがちです。入力したデータが自身の成長にどう繋がるのか実感しにくいため、自発的な更新は進まず、データは陳腐化していきます。
SmartSkill HCEは、AIが一人ひとりに能動的に働きかけることで、この課題を解決します。
■AIナビゲーター｜能動的な提案でデータの陳腐化を防ぐ
SmartSkill HCEのAIナビゲーターは、ログインするだけで一人ひとりの状況に応じた「次の一手」を先回りして届けます。
例えば社員には、自分のキャリア実現につながる次のアクションとして「このスキルを伸ばすためには、この講座の受講がおすすめです」と提案したり、半期の折り返し地点というタイミングで「目標達成に向けて、上司と進捗をすり合わせてみませんか？」と後押ししたりします。管理職には部下の状況を、人事には対応が必要な状況を、経営層には育成計画の見直しどころを、それぞれの役割に応じて届けます。
会社に言われたときだけでなく、自分の成長のために自然と開きたくなるシステムになることで、データが更新され続ける状態を保ちます。
※上記の一部は、今後実装予定の機能です。
■AIキャリアアドバイザー｜社員自身がデータに基づき成長を実感する
SmartSkill HCEのAIキャリアアドバイザーは、社員が選択した希望キャリアや社内のロールモデルの要件と、自身の現在のスキル状況をAIが比較し、不足しているスキルやコンピテンシー、資格を数値のギャップとしてわかりやすく可視化する機能です。
算出されたデータをもとに、現状の強みや次に伸ばすべき方向性を具体的な文章で解説・提示するため、社員は自身の成長を実感しながら、主体的にデータと向き合うようになります。
データを整理し、育成の実行までつなげる
部署ごとに個別のExcelやツールでデータを管理していると、記載のフォーマットや粒度がバラバラになり、全社横断での分析が難しくなります。
SmartSkill HCEは、データを一元的に整理し、そのまま育成の実行につなげることで、この課題を解決します。
■スキル・コンピテンシー・資格管理機能｜誰でも使えるデータ基盤
SmartSkill HCEは、スキル管理・コンピテンシー管理・資格管理の3つの機能により、社員一人ひとりの能力・行動特性・資格の状況を、統一されたフォーマットで一元的に可視化します。
スキル管理では、自己評価や上長の承認、学習コンテンツの修了によってスキル習得状況を可視化できます。
コンピテンシー管理では、行動特性の習得状況を自己評価・上長評価で可視化し、蓄積されたデータからハイパフォーマーの特性を抽出してモデル化することもできます。
資格管理では、取得状況や有効期限を一覧で確認でき、資格保有状況を踏まえた適材適所の人員配置にも活用できます。
■多機能型LMS「SmartSkill Campus」との連携｜ギャップから学習へ
データが整理され、可視化されただけでは、分析は「診断して終わり」になってしまいます。
SmartSkill HCEは、AI搭載多機能型LMS「SmartSkill Campus」と連携しており、特定されたギャップから、そのまま関連する学習コンテンツへ遷移できます。
学習履歴も自動で連携されるため、分析から育成施策の実行までが分断されることなく、一気通貫で実現します。
専門家がいなくても、誰でもデータを活用できる
人的資本データの分析には統計的な知識や人事領域の知見が求められますが、こうした専門スキルを持つ人材は限られており、分析業務が特定の担当者に属人化しがちです。
SmartSkill HCEは、専門知識がなくても扱えるBIツールとAIアシスタントにより、この課題を解決します。
■BIツール｜専門知識がなくても、誰でも多角的な分析ができる
SmartSkill HCEのBIツールは、蓄積された人財データをノーコードでリアルタイムに集計・可視化する機能です。
「部門×スキル保有状況」「部門×資格取得状況」といった複数のデータを、専門知識やプログラミングの知識がなくても、直感的な操作だけで自在に掛け合わせられます。
これにより、統計や人事分析の専門家がいなくても、誰もがデータに基づいた人材把握や経営判断を行える環境が整います。
経営会議の場で最新のデータに基づいた議論ができるようになり、「記録するための管理システム」を「意思決定を支えるデータ基盤」に変えます。
■AIアシスタント／人財検索機能｜専門的な検索条件がなくても、自然言語で人財を探し出せる
SmartSkill HCEのAIアシスタント／人財検索機能は、複雑なデータベースの検索条件を組み立てる専門知識がなくても、「海外展開を任せられるリーダー候補」といった曖昧な要件を自然言語で入力するだけで、AIが瞬時に人財を検索できる機能です。
スキル・経歴・行動特性・受講履歴を横断的に解析するため、担当者の経験や勘に頼ることなく、データに基づいた人財の発掘や配置検討が可能になります。
まとめ
人的資本のデータ活用は、単なる情報開示義務への対応に留まらず、企業の持続的な成長を支える経営戦略そのものです。
成功の鍵は、散在するデータを一元化し、可視化された現状とあるべき姿とのギャップを分析、具体的な施策へと繋げ、その効果を再びデータで検証するというPDCAサイクルを確立することにあります。
一方で、多くの企業がこのサイクルを回しきれずにいるのも実情です。データが更新され続ける仕組みがない、粒度や連携が整っていない、活用できる人材がいないといった課題が、データ活用を「停滞」させてしまいます。
このプロセスを効率的に、かつ継続的に回していくためには、AIなどの技術を活用し、経営層から社員一人ひとりまでがデータを活用する文化を醸成するプラットフォームの導入が有効な選択肢となります。
自社がどの課題に直面しているのかを見極めることが、人的資本データ活用を成功させる第一歩です。
人的資本のデータ活用に関するよくある質問
人的資本のデータ活用を推進する過程では、多くの担当者が共通の課題や疑問に直面します。
本編で解説した内容に加え、より実践的なステップでつまずきやすい点について、特に頻繁に寄せられる質問とその回答をまとめ、解説します。
人的資本のデータ分析では、具体的にどのような手法が用いられますか？
ハイパフォーマー分析、スキルギャップ分析などが代表的です。
ハイパフォーマーの行動特性やスキルを特定して育成に活かしたり、事業戦略に必要なスキルと現状のギャップを明らかにして採用や育成計画に反映させます。
人的資本のデータ活用は、まず何から始めればよいのでしょうか？
まずはデータ活用の目的を明確にすることから始めます。
「離職率を改善したい」「次世代リーダーを育成したい」など、経営課題に直結した目的を設定します。
その上で、その目的達成のためにどのようなデータが必要かを定義し、社内にデータがどこに、どのような形で存在するかを棚卸しすることが第一歩です。
人的資本データと企業価値の繋がりはどのように証明すればよいですか？
相関分析などの統計手法を用いて、人的資本への投資と企業業績の関連性を示すのが一般的です。
例えば、従業員エンゲージメントスコアと労働生産性、あるいは研修投資額と売上高といった指標間の相関関係を分析します。
正の相関が認められれば、人材への投資が企業価値向上に貢献していることの論理的な説明となります。
