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アラタナ人事

  • 後編
  • 矢下 茂雄

    株式会社ワークスアプリケーションズ
    リクルーティングDiv. シニアヴァイスプレジデント

  • 樋口 新

    レジェンダ・コーポレーション株式会社
    採用支援事業部 副部長

採用を論理化する~人事データを最大限に活かすピープルアナリティクスの実践2~

取材日: 2017/01/23

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ハイパフォーマー人材の選考時データの特徴

  • 樋口
  • ハイパフォーマー人材の選考時のデータとしてどのような評価項目に相関が出たのか、可能な範囲で教えていただけますか?

  • 矢下
  • インターン時、面接時、研修時等における様々な要因のデータを照らし合わせて分析をしましたが、例えば自律性や協調性といった個別のスコアとパフォーマンスの相関性がわかってきました。相関関係がある項目がわかることも大事ですが、相関関係がない項目が明らかになったことも一つの成果だったと。これは評価項目の見直しにつながっています。

    現状としては、いくつかの項目をぶつけていけば、研修で高いパフォーマンスを出す人は、こういう属性の人たちであるという仮説、“教師データ”は作れています。来年はその中に経年データを追加していくことで検証していこうと考えています。今回は、そのベースとなるスタディができたことが良いことだと思います。

    HRテックは、理由をきちんと考えて、深堀りして答えを見つけて、どんどん広げていくものですよね。例えば特定の学校・学部出身者はマネジャー昇進の確率が高いというような、データから導き出される根拠を基に考察を加えていく。この地道な作業の繰り返しが重要かと思います。

  • 樋口
  • いち早く人事データ分析に着手された企業として、人事データ分析を行う中で問題になったことや、分析を行う前にクリアにしておいた方が良いこと等アドバイスはありますか?

  • 矢下
  • やはり難しいなと思うのはインジケーターアーキテクトです。つまり、どういう形式でデータを取得していくか、ということと、取得時のデータの正確性を上げていくことです。

    われわれのケースでは、今回のデータ分析をきっかけに評価項目をできる限り数値化することで、経年比較やデータ形式にとらわれないスコア補正をやりやすくしました。

どこよりも最先端、世界一のリクルーティングチームへ!

  • 樋口
  • 人事データを活用して、これからさらに取り組んでいきたいことは何でしょうか。

  • 矢下
  • 弊社には新卒採用で世界から年間8万人のエントリーがあります。そのエントリーデータを解析していけば、どういう人たちが“優秀”なのかという傾向が可視化できるはずです。データドリブンを実践していきながら、どこに“原石”がいるのか、強い仮説を持ってアクションを起こしていきます。

    また、弊社が開発している「HUE」は企業の基幹業務、つまりヒト・モノ・カネ・情報を統合的に効率的に管理し、経営判断のスピード化を実現するプロダクトです。ヒトに関しては、エントリーマネジメントからタレントマネジメントまでを提供しています。そういう意味でも、弊社も率先してそれらに取り組み、採用時のパフォーマンスと昇進昇格、評価等から人材育成や人材配置等をメソッド化して、プロダクトに反映させていければと考えています。データが取れていて、このレイティング手法さえ開発できれば、どう人を配置すれば良いかは出てくるはずなんです。

    採用はヒューマンタッチにこだわりたい。そのうえでミスマッチをどれだけゼロに近づけられるのか。
    これは採用部門にとって共通する永遠の課題でしょう。事業現場を加速させられる人材を送り出すというのが私の部門の使命でもありますし、一方で学生に対しても、弊社に合わない場合はきちんと伝えなければいけない。それを、データを用いることでより精度高く行うことができるのではないか。たとえ能力が高くて優秀でも、入社先の選択を間違えてしまう人もいるわけで、それは限りなく減らしていきたいですね。

  • 樋口
  • 最後に、今後の展望をお聞かせいただけますか。

  • 矢下
  • 大きなスケールで考えると、ただ単に優秀な人だけをアセスメントするというところだけに置かずに、2000年代前半から弊社が日本の企業の中で先んじて実施したインターンシップによって、日本の就職活動を変えようとしたように、第二、第三と弊社が先陣を切って、日本人の働き方やキャリア開発のあり方を変えるっていうことをやりたいですね。

    また、世界一のリクルーティングチームを作りたいです。テクノロジーを活用して新たな採用の形を生み出し、人と人とのヒューマンタッチも含めてどこよりも最先端、世界一でありたいと思います。

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