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ビッグデータで人事が変わる!

社員の定着度予測システムとは何か?

――先進企業の人材データ活用事例を紹介

北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]
【第3回】 2015年4月14日
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「パフォーマンス×定着度予測」
で重点採用対象を特定

 では、具体的にはどういった分析手法が存在するのだろうか。複数の外資系企業で実践されている代表的な採用分析アプローチである「採用候補者のパフォーマンス×定着度予測マトリックス分析」をここでは紹介したいと思う。

 その目的は至ってシンプルであり、数多くの採用候補者の中から、自社にとって長期にわたり高い貢献を示してくれる可能性の高い人材、つまりは企業にとって必ず欲しい重点採用人材群を見極めることを可能にするものである。

【図表1】に示す分布図は、「採用候補者のパフォーマンス×定着度予測マトリックス分析」の分析結果のイメージを示している。

 その分析内容は、採用候補者が将来のハイパフォーマーとなる可能性と、長期にわたり企業にきちんと定着してくれる可能性(定着可能性)の2軸により構成され、候補者を4つの象限に分類することを可能としている。

 これらの「可能性」というデータは、自社における過去の採用者の中で、一定期間、自社に定着しハイパフォーマーとなった者(通常は採用3年後のパフォーマンス平均等を見る)の採用時点での特徴を統計化することによって算出されており、各社なりの企業文化・経営環境などを反映させた独自のモデルを作り上げている。

 こうして分類された採用候補者は、それぞれの象限に分類される人材に応じて、採用の判断基準や内定後のフォローのアプローチが変わってくる。ハイパフォーマーとなる確率が高く、定着率も高い予測が立てられる採用候補者(第一象限の人材)については、当然ながら重点的な採用対象者として取り扱われる。

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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。

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