経験＆コツドリブンからデータドリブンへ

ミツカリを導入する前の課題

ウィルグループでは、新卒採用(総合職)をグループ一括で採用し、各グループ会社へ配属をしています。これまでの経験やコツを頼りにした手法に限界を感じ、データ・ドリブンで行う必要があると感じたことが適性検査を導入するきっかけです。その背景には、入社後の早期離職が目立っていることがありました。新卒の早期離職の原因として考えられたのは、①人間関係のミスマッチ②業務内容のミスマッチの2点です。ウィルグループの新卒は、社員の人柄に魅かれて入社を決めてくれた人が多いです。そのため、人間関係のミスマッチで会社を離れていってしまうことは悲しいことでした。また、1年未満の早期離職に関しては、「採用」だけでなく「配属」にも原因があり、改善できることがあると考え始めました。

ミツカリを選んだ理由

人間関係の相性を測れる適性検査は多く存在しますが、その中でミツカリを選んだのは、性格の「類似性」を測れるところに魅力を感じたためです。入社後の定着を目的にした場合、新卒はなるべく性格（タイプ）の近い組織や上司に配属することで、コミュニケーションストレスを軽減できると考えました。また、相性（類似性）が数値でアウトプットされることも分かりやすく、選んだ理由の一つです。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

20卒の新卒配属は、ミツカリのデータを参考に行いました。活用ステップは、組織を決めるタイミングと、上司を決めるタイミングの2つです。組織の決め方として、具体的には「相性(類似性)が30%以下の部門には配属をさせない」というネガティブを避けた活用方法をしました。内定者側の希望や、配属先からの希望だけでなく、客観的データを参考にしたことで、両者の「配属」に対する納得度を上げることができたと思います。また、コミュニケーションストレスの軽減により、新卒の早期離職率軽減を期待します。