新卒採用の最前線、テクノロジーを使って「ここ」まで見られてた！
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はい、弊社でも同じ理論を使って、人事戦略・人財育成・採用のお手伝いをしています。
テクノロジーというよりも、セオリーとそれをベースにした多変量解析です。
最近流行りの、SNSからじゃんじゃんデータ吸い上げて、それを機械学習させて推測する方法とは、時間とコストにおいて圧倒的に優位です。
どのみち、SNS上のデータは今後使えなくなりますから、確かな理論をベースに愚直にデータを積み上げて、成功と失敗の境界を見極めていくこと。
正しい採用と適材適所をやるには、これしかありません。セプテーニさんは、ずっと以前よりこの『急がば回れ』を実践されてきたのです。
そして気が付いたら、だれも到達できない領域に来ているだけの話です。まさに『継続は力なり』ですね。
あと、見られているのではなく、見切っている、と言う方が感覚に合います。優秀かどうかではなく、合っているか合っていないか？というパラダイムチェンジですよ。新卒採用におけるデータ戦略はとても重要ですが、大事なことは、記事にあった4タイプで分類するなどのように「アセスメントフレーム（どんな観点でデータを集めるか）」も重要ですが、加えて、「アセスメント精度（どんな基準で評価しているか）」も大事です。
人事なり、面接官なりが、基準を統一させてアセスメントデータを集め続けるか。適当な評価や基準がブレると、蓄積データの価値が下がります。
そういった意味では、面接官トレーニングなどの事前研修も重要な観点です。まだアセスメントはオートメーション化しつくされることは無いと思いますので。
ちなみに、将来の活躍可能性を従業員一人一人のデータから法則性を見出して、採用活動や育成活動に活かす考え方は、「タレントマネジメント」と呼ばれるHRの領域です。
この手法のデメリットは、データ蓄積に時間がかかることであり、成果創出までの時間軸が長いことです。
その観点から新たに注目された手法が「エンゲージメントマネジメント」です。
従業員と会社の結びつきを高めて、組織にコミットするチームを作ることの方が、短期的には業績に寄与しやすい、という考え方です。
最近では、このように「従業員エンゲージメント」が高い状態で入社していただくような新卒採用が主流になりつつあります。事例として取り上げられているセプテーニで1年ほど前から社外取締役を務めております。関わるようになって新鮮に感じたのが、データを活用した人事が徹底して実践されていることです。
正直、私も当初は「AIを活用した人事」と聞いても「？？？」といった印象で半信半疑だったのですが、実際に新卒1年目の社員から社長に至るまで、記事内で紹介されている指標で状況把握されており、指名諮問委員会でもこうしたデータが共通言語として活用されています。
私が新卒時にお世話になったマッキンゼー も厳格に人事評価シテスムが整えられていることで知られていますが、事業会社でここまで運用が徹底されているのはなかなか珍しいのではないでしょうか。
データの取得方法や評価方法は日々改善されているのですが、こうしたアプローチは昨日今日始まったことではなく、現社長の新卒時には既に運用されていたようです。
「データで人事」と聞くと、ともすればドライな印象も受けかねませんが、同社はかねてより、社員から商人（あきんど）を輩出することを標榜しています。社員のポテンシャルを漏れなく見出し、機会を提供するといった思想が企業文化として浸透していることが、こうした人事に思想として多分に影響を与えているのではないかと、側から見ていて感じる次第です。
単に制度を導入すればよいということではないのでしょう。
