当社では、データ分析・可視化ツール Power BI を活用し、データの力で課題解決や価値創出を目指しています。今回ご紹介するのは、外部公開されている Kaggle（カグル） の人事関連データを使用したサンプルダッシュボードです。Power BIの可能性と、データ可視化の意義を体感いただける内容となっています。この記事でわかることPower BIの魅力と基本機能人事データを使った可視化サンプルと分析視点離職率が高い都市に潜む要因の可視化分析可視化によって得られる業務改善のヒントPower BIとは？ビジネスを変える“データ可視化”ツールMicrosoftの提供するPower BIは、あらゆるデータをグラフやダッシュボードで可視化し、課題発見や意思決定を支援する強力なBIツールです。Power BIの主な特徴直感的な操作性：ドラッグ＆ドロップで誰でも簡単に分析豊富なデータ接続先：Excel、DB、クラウドなどに対応リアルタイム分析：常に最新データを反映インタラクティブな可視化：フィルターやドリルダウンで深掘り分析も可能【実例紹介】Kaggle人事データで作成したPower BIサンプル今回紹介するダッシュボードは、Kaggleで公開されている人事関連のサンプルデータを用いて作成したデモです。実データではありませんが、実務レベルの分析視点を疑似体験できます。可視化した指標とそのメリット指標分析視点活用例従業員数 / 平均年齢 / 離職率組織の構造・安定性の可視化離職対策・人員計画男女比 / 学歴構成多様性・公平性の現状把握採用・育成方針の改善入社年別の採用推移採用戦略の傾向分析採用数予測の精度向上等級分布（給与・役職など）キャリアバランスの把握昇進制度・配置戦略非稼働者数人材の活用効率生産性向上施策の判断材料【分析事例】プネーにおける“異常値”の発見と要因分析離職率100%超の都市？Power BIで発見された“兆し”都市別グラフを確認すると、プネーでは離職率が100%を超えているという異常な数値が可視化されました。なぜこのような状況が起きているのでしょうか？掘り下げ①：女性の入社数が多いが、男女比は男性優位2015年の女性入社数が突出して多い入社推移では女性が男性を上回る年もしかし現在の男女比は男性が優勢 → 女性の離職率が高い可能性掘り下げ②：女性の給与等級が他都市より低いプネーにおける女性の等級分布が偏っているキャリアや昇給の機会が限定されていた可能性 → 不満や離職に繋がったと推測こちらは、都市をプネーに絞って表示したグラフです。プネーでは離職率が100％を超えていることが確認できます。この要因を探るため、ほかの都市と比較しながら分析してみましょう。最後に：Power BIで“価値を生む可視化”を体験しようこのサンプルは、実際のデータを使わずとも、「可視化がいかに業務改善や戦略に貢献できるか」を体感できるものとなっています。データを“見て終わる”時代から、“行動につなげる”時代へ。Power BIは、誰でも使える分析ツールであり、組織全体に気づきと意思決定の力を与えるプラットフォームです。注意本ダッシュボードは当社の実データではなく、Kaggleで公開されているサンプルデータを用いたデモ例です。実際の分析・可視化の可能性を感じていただくことを目的としています。