ミツカリを導入する前の課題

以前は代表と私の2名で採用を実施していました。しかし、活躍すると期待していた社員が3ヶ月以内に早期退職をしたり、スキル不足によりパフォーマンスが出なかったりなどの問題が起きていました。適性検査を2種類導入したことで応募者の傾向自体は理解できましたが、今思えば組織にどういう人がいるか？という点を可視化できておらず、実際に既存社員や当社の組織にマッチした人材か分からず試行錯誤しておりました。

ミツカリを選んだ理由

ミツカリを選んだ理由は弊社が抱えていた課題を解決できると思ったからです。まずトライアルとして全社員が受検したところ、役員間・役員と事業部長間のマッチ度が非常に高いことに驚きました。同じ価値観を持って仕事をしていることが数値として現れました。その後、採用時には既存社員と似たような価値観を持った人材を中心に採用するようにしています。

現在では、応募者の希望職種の責任者やメンバー全員とのマッチ度を確認することで配属までをイメージして採用ができるようになりました。また弊社のメンター制度では、入社する社員とメンターのマッチ結果を確認し、マッチ度の高い1対1の組み合わせを選んでいます。このメンター制度は、事業部間関係なく組み合わせを行っているため、社内の交流も深まり色々な相談がしやすく社内でも好評です。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

ミツカリを導入してからの効果は、まずは採用フローにおける面接工数の削減です。応募者と関わる可能性のある社員全員と比較し、マッチ度が30％以下の場合は面接はせずお見送りにしております。実感値ですが面接工数を半減できております。

またマッチ度をベースとした社内組織図を作るようにしています。弊社は、新規事業拡大や適正に応じてジョブローテーションを行うことがよくあります。そのため、社内組織図でメンバー同士や上司部下でマッチ度が高いかをすぐに確認できるようにしておきたいと考えていました。例えば、ある社員が営業からエンジニアに異動になった場合、すぐに組織や責任者とのスコアを見られるようにデータを作成し、その結果に基づいてミスマッチな異動を避けるています。結果として離職率も下がり、働きやすい環境を作れているのではないかと思っています。また新たにスタンダードプランにアップグレードしたことで、ミツカリのデータをCSVダウンロードし、エクセル上でマッチ度が高い人がすぐに確認できる仕組みを構築しています。データに基づいて適切な人事異動ができることは非常に心強いです。

今はエクセルデータですが、今後はミツカリの画面上でそうした結果が出てくると嬉しく、サービスのさらなる進化を期待しています。