Peopleデータと分析 • 7 最短読了時間
HRデータ品質: なぜ重要か、そしてどう改善するか
MAY 22, 2026
洞察は、それを支えるデータの質に左右されます。ここでは、HRIS全体でHRデータ品質を監査し、改善し、維持する方法をご紹介します。
データ品質不良のコスト
HRデータ品質の低さには、運用上のコストと戦略上のコストの両方があります。運用面では、従業員記録の誤りが給与計算のミス、GDPRコンプライアンス・リスク、不正確な管理レポート、システム連携失敗につながります。戦略面では、質の悪いデータに基づく分析は、もっともらしく見えるが誤った結論を生みます。これは、そもそも分析がないことよりも有害です。HRISレポートに基づいて人員判断を行い、後になってデータが信頼できなかったと判明した経営陣が、近い将来に再びHRデータを信頼する可能性は高くありません。
データ品質監査の実施
データ品質監査は、HRIS データの正確性、完全性、一貫性、適時性を確認します。最も重要なデータ項目を 10 個選んでください。従業員氏名、職位名、部門、コストセンター、マネジャー、給与、契約形態、FTE、入社日、勤務地です。100 件の従業員レコードのサンプルを出力し、各項目を真実の基準（雇用契約書、給与計算ファイル、または HR の意思決定記録）と照合してください。各項目の正確性率を算出します。95% 未満の正確性しかない項目は調査して修正し、再発防止のために根本原因の是正策を実施すべきです。
