人事のための勉強会 ①「優秀学生が採れないを解決」【前編】

2019年1月株式会社リーディングマークにて「人事のための勉強会『優秀学生が取れないを解決』」という題で、現在、採用コンサルタントとして様々な企業の採用指南を行っている曽和氏と、株式会社リーディングマーク代表飯田によるパネルディスカッション形式でのイベントを開催いたしました。想定を超えるご来場がありまして、足をお運びいただきました皆様、誠にありがとうございました。当日は、「優秀な学生が採れない」を無くすため、適性検査等のデータを用いた最新の手法を元に正しい採用の方法について のお話をいただきました。パネルディスカッション後の質疑応答の際には、時間いっぱいまで質問をいただくなど、参加された方の関心の高さがうかがえました。

※2020年4月より、「キャリアベース」は「ミキワメ」へと名称を変更し、サービスも大幅にアップデート致しました。
従来の適性検査のみを行う検査サービスではなく、その先の検査結果の分析を自動で行い、ひと目で「自社の社風と候補者が合っているのか」を見極めるクラウドサービスとなっております。
本記事執筆時は、キャリアベースとしてご提供をしておりましたが、現在は名称やサービス内容が一部変更となっております。

採用から会社を変える組織開発クラウド「ミキワメ」については
こちら：https://mikiwame.com/

今回は、前編、後編、質疑応答編に分けて、当日の一部の様子をお届けしていきます。

登壇者
成長企業は必ず不人気企業である
無料提供の適性検査『キャリアベース』
パーソナリティーデータの使い方

登壇者

曽和利光
株式会社人材研究所　代表取締役
１９９５年、京都大学教育学部卒。同年リクルートに入社し、人事部配属。
以後、人事コンサルタント、人事部採用グループゼネラルマネージャーなどを経験。
ライフネット生命、総務部長などを経て、２０１１年、主に新卒採用を対象にしたコンサルタント事業の人材研究所を設立。

飯田悠司
株式会社リーディングマーク　代表取締役
２０１１年、東京大学経済学部卒。
世界の人々の自己実現を支援する仕組みを作るために大学３年の２００８年に『レクミー』を立ち上げ、東大・京大・早慶等の日本の最優秀層学生の３人に１人が就職活動で利用するサービスへと事業を成長させ、現在３００社以上の企業の採用支援を行う。また、中途就職支援サービス『レクミーキャリア』や、採用から会社を変える組織開発クラウド「ミキワメ」を運営。　

成長企業は必ず不人気企業である

[曽和] 私は元々リクルートで15年くらい人事をやりまして、最後の６年ほどは採用の責任者を務めておりました。

現在は、採用コンサルタントとしてお客様のサポートをさせて頂いており、テーマは「分不相応な採用をやめるにはどうしたらいいのか？」ということを行っております。いわゆる成長企業が多いんですが、成長企業はなんで採用が大変かって言ったらですね、これも自論ですが、「成長企業は必ず不人気企業である。」という風に私は言っているんですけれども。本当は事業上の実力があっても、学生の認識しているブランドが低かったりして、成長企業というのは欲しい層から見ると、不人気企業になるという事です。

もちろん狙う層にもよるんですけどね。基本的に志高い採用の方ですと、人が企業のすべてだという考え方もありますし、「出来るだけ良い方を取りたい。」というご要望のある会社さんの採用のお手伝いをさせて頂いております。

[飯田] 曽和さん、ありがとうございます。様々な体験をしていらっしゃるということもあり、また、私も信頼し尊敬している大先輩であるという事で、本日お越しいただきました。

私の方も少し自己紹介をさせて頂きたいと思います。私、こちらのオフィスで活動しておりますリーディングマークという会社の代表の飯田と申します。いまはレクミーという名前で、いわゆる上位校に通っている学生さんを中心に企業様に良い人材を、メディアやイベント、人材紹介という形でご紹介するということを行っています。まあ新卒という領域もそうですし、中途という領域はレクミーキャリアという名前で人材紹介をしたりしているんですけれども、年間で約6万名近くの就活生、社会人の方にご支援をさせて頂いていて、お客様でいうと今500社ほどいらっしゃるという形になっております。

後ほどご紹介させていただきますけれども、去年からキャリアベースというテスト、これは実は曽和さんも設計に携わっていただいたテストなんですが、簡単に申し上げると、人のパーソナリティ・特徴を明らかにする為のテストです。これを選考をおこなっている企業さんに対して無償でご提供させて頂いているという事も行っております。せっかく良いテクノロジーをつくったのであれば、これを独り占めせずに使っていただこうという観点で、お客様に無償でご紹介させて頂くという事も行っております。

無料提供の適性検査『キャリアベース』

[飯田］キャリアベースと言うテストは一言で申し上げると適性検査です。

ただ冒頭申し上げました通り、何人受けていただいても料金はずっと無料という形になっております。一番使っていただいているお客様で言うと、年間1万名以上の学生さんが受験しているという会社さんもいらっしゃいます。特徴としては、その人の優秀・優秀じゃないというのを偏差値的に測るのではなくて、その人のパーソナリティの特徴を明らかにしていきます。ですので、多様な人材を見出して頂いて、御社の中でご活躍頂ける多様な人材を確立していただければと思います。

今までの適性検査って「見てどうすればいいんだっけ」ということでちょっと使えないということがよくあったと思うんですよね。我々の場合は、どういう特徴の学生であれば、どうやって口説いていけばいいのか、どう見極めればいいのかといったことをアドバイス的に出すこともできたりするんですね。 多様な人材を見抜いて、そして口説いていく。こういったことに対して使っていただけるテストである、というふうに考えていただければと思います。

ちょっと面白い使い方で言うと、これクラスタリングって伝わりますかね？簡単に言うと似ている人同士をまとめていく。そうすると例えば、「この方とこの方は似ているよね」とか、「このグループとこのグループは遠いよね。」とかですね。社員さんの特徴を可視化することができるんですね。

そして、結構グループごとの特徴が、結構こういうクラスタとして出てきたりするんですよ。そして結構大事なのが組み合わせです。例えば、肉食系営業マンだけいても数字は作れてもオペレーションができない。という風になると組織は崩壊しますよね。

ですから、どういう事業どういう部署でどういうタイプの人を何人とればいいかというのをクラスタリング分析結果をもとにしながら明らかにしていくことができます。これはテストの結果を活用していく応用編の簡単なご紹介ということでありましたけれども、採用だけではなくて、入社後の組織というところも科学的にマネージメントするときに使っていただけるツールであるという事を皆さんにご理解いただけるとありがたいです。

採用を科学的に行なっていくための新しいツールの「キャリアベース」と言うサービスのご紹介をさせていただきました。

パーソナリティーデータの使い方

[飯田]和さんはよく優秀な人を見つけるためには、３つのポイントがあるとお話されていますが(下記参照）、どういう意味なんですか？

[曽和] 優秀な方ってそもそも定義がどういう人なのかというと、学歴とかでもなくて、『会社の仕事をうまくできる人、文化にフィットしている人』、そのような意味で優秀な人っていう風に考えて頂ければと思うんですけれども。

優秀な人に会う、もっと言うと優秀かつ最終的に自社に入ってもらえる可能性の高い人というの見つけるには、この１つ目の「データ活用が重要」という事をいつも言っています。

例えば属性、どこの大学に通っているかとか、こういったデータというのは、ものすごく分かりやすいですし、なるべく学力の高い所を目指すということが多いと思います。すると属性っていう軸でターゲティングをすると思うんですけれど、これはターゲティングに使うべきデータの種類ではないですね。

なぜなら、いわゆる上位校といわれている所にアプローチしたい。これは誰でも思います。とすると結局ひとりのひとに対してみんな集まるんですね。結局取り合いで、見つけてはいるが入ってくれないという風になるんです。となると、何のデータが非常に重要かというと、やっぱり１つはパーソナリティデータです。

パーソナリティもデータベース化されているので、パーソナリティ軸によって検索をおこなっていくと、自社にとって良い人っていうのが、みんなが選ぶ軸とはまた別の軸で探すわけですので、見つけたもん勝ちという事が出来るという訳です。

[飯田]パーソナリティデータって具体的にどういうもので、それをどういう風に分析して、スカウトしていくといいんですか？

[曽和] まずパーソナリティデータとは性格適性検査といわれているようなものを指しています。

必ず自社の社員の人に同じテストを受けて頂いたうえで、その分析した結果を基にやるといい結果が出るんじゃないかなと思っています。自社の現実的なハイパフォーマーがどうかっていうのを見たうえで、それを適応する形で採用するというのが、いいんじゃないかと思います。

要はデータを使う事によって、つまりデータの目的って単に抽出する事じゃなくて、あまり競争相手の激しくない、よく『ブルーオーシャン戦略』って言われているように採用でも同じだと思うんですけど、皆さんがあまり行く事のない人に対して、たどり着けるようなデータを用いて抽出していく。

っていう事が出来れば、ものすごく優秀かつ入社に至る人っていうのがあるんじゃないかなと。

[飯田]なるほど。

[曽和] これさらに追加になるのですが。
もう１個のデータっていうのが、これはスカウトビデオのテキスト検索とかで、学生が登録しているデータをキーワードで検索できるようなメディアありますよね？

ああいう所とかでも、さっきほど言った属性などで検索していると、大勢が同様の人にたどり着くのであんまりいい方法ではないと思います。

じゃあどういうデータが必要かと言うと、みなさんの持っている求める人物像っていうのを表現するときに、「〇〇力」とか「〇〇性」っていう抽象度の高いものだけでやっていると、テキストベースのものでそれを検索しようとして「ストレス耐性強い人とりたい」となったときに出てこないんですね。

どうすれば出てくるかって言うと、ペルソナってよく言いますが、例えば雑誌の読者層を超具体的にイメージして、買う人はどんな人なのか、趣味は何なのかとかそういったことを考えた上で、それをキーワードとして持ってくる。そういう事が出来るかどうかっていうのが、データの活用っていうところで、結構大事になってくるかなと思います。だから２つあるんですよ。

まとめますと、一番がパーソナリティデータ。これを吟味してブルーオーシャンにどうやって当たるのか。

次は、データベースだったら検索力

例えばグーグルで検索するときに面白いデータを見つけてこれるページを見つけてこれる人とそうじゃない人いると思うんですけど、それって何かって言うと、キーワードの選び方ですよ。

自分の例えば、ストレス耐性強い人が欲しいっていうんだったら、そのストレス耐性高い人っていうのは、例えばバイト何してますかとか。そうやってペルソナが出来てると自分達だけのオリジナルキーワードで、誰もそれでは検索しないというものをやると、データをうまく活用して優秀な人を見つけていくっていう事に繋がるのかなという風に思っています。

なので、その２つが僕は大事かなと思っています。