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ビッグデータで人事が変わる!Part 2

日本企業のピープルアナリティクス
日立製作所の新卒採用改革

北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]
【第3回】 2017年2月17日
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「肌感覚」に合うまで
データを議論する

北崎 なるほど。事業的な変化にいかに追いつく採用をするかという課題を突き詰めた結果が、こうした取り組みにつながったのですね。具体的にはどのような分析をされたのでしょうか。

中村 まずは、社内の人材の適性診断のデータの分析を使用し、実際に「優秀」「とがってる」と言われる人材がデータ面から見て、どういった特徴があるのかを洗い出そうとしました。具体的には現在の事業と、今後の事業をイメージしながら縦・横軸から4象限に分けて人材のタイプ分けを行っているのですが、この結論に至るまでは、分析結果と自分たちの「肌感覚」と照らし合わせ、納得いくまでディスカッションを行い、仮説としたタイプ別のハイパフォーマー人材へのインタビューから得られた定性的な情報を加味するなど、試行錯誤が繰り返されました。

 ここで得られた情報は非常に重要なもので、自社の事業戦略を推進していくにあたり、充足している人材、不足している人材を明らかにすることができ、採用において「事業成長のために本当に必要な人材は、どういったタイプの人材で、どの程度の規模が必要になるのか」という人材のポートフォリオから、採用すべき人材要件、選考基準に至るまで、データを基軸にして一貫性をもって定義することができました。

 最終的に、ここで得られた情報と、当社に応募する学生の適性診断の情報とマッチングをかけて内定判断などの分析を行っているのですが、実際に面接官とも合否判断の場において、新機軸に基づき共通語として会話ができたと感じました。2017年卒採用においては、結果として、内定者のタイプが大きく変化し、コンピテンシー項目の平均値も上がりました。現在では本取り組みの社内での認知度も上がっており、エントリーシートのテキストマイニングも含めたさらなる分析に今後取り組んでいく予定です。

「面白い」と思わせれば
抵抗は起きない

北崎 ピープルアナリティクスに対して懐疑的である企業も少なくないと思うのですが、貴社ではどうでしたか。

中村 私が所属するICT事業部門のCHRO(人事担当責任者)が「どんどんやってほしい」と応援してくれまして、予算面を含めて多くのサポートを得られたことが後押しになりました。また、これまでの採用活動は、やはりどこかで指針が不明確な部分もあったので、むしろ明確な観点をデータで示すことは面接官達に好意的に受け入れられました。

 年末にICT事業部門の社員約1万人にも同様の人材タイプ診断に協力してもらったのですが、タイミング的に忘年会の話題の種になり、相互理解の一助となったようです。もちろん「どういう会社にしたいか」や「そのためにどういうタイプを増やしたいか」という部分については異論も多いですが、データを活用すること自体への抵抗は少なくなったと感じています。

 あと、個人的には、抵抗を抑えるために重要なのは、周囲に「面白いな」と思わせることだと思っています。情報をオープンにすることで、現場でも人事でも「データでこんな面白いことができるのか」と認識してもらうことがポイントだと思います。社内事例で積極的に紹介するといったようなアピールを私自身も行い続けているのですが、こうした積み重ねにより、理解者を増やしていくことも大事だと思っています。

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北崎 茂
[PwCコンサルティング合同会社]

PwCコンサルティング合同会社 ディレクター。慶応義塾大学理工学部卒業。外資系IT会社を経て現職。人事コンサルティング領域に関して15年以上の経験を持つ。組織設計、中期人事戦略策定、人事制度設計から人事システム構築まで、組織/人事領域に関して広範なプロジェクト経験を有する。ピープルアナリティクスの領域においては、国内の第一人者として日系から外資系にいたるまで様々なプロジェクト導入・セミナー講演・寄稿を含め、国内でも有数の実績を誇る。現在は、人事部門構造改革(HR Transformation)、人事情報分析サービス(People Analytics)におけるPwCアジア地域の日本責任者に従事している。HRテクノロジーコンソーシアム(LeBAC)理事。

ビッグデータで人事が変わる!Part 2

「ピープルアナリティクス」という言葉が、人事の新たなキーワードとして大きな注目を集めつつある。これは簡単に言えば人事の領域におけるビックデータ分析を指す言葉である。この概念が企業の「人事の先進性」を指し示す新たな基軸となってきているのだ。

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