ミツカリを導入する前の課題

導入前は特に大きな課題があった訳ではないのですが、それまでの面接では感覚で採用判断を行っていたため、何らかの適性検査を入れたほうが良いのではないかという話が上がり、ライトプラン(当時のベーシックプラン)で利用を開始しました。導入当時はコミュニケーションの側面で既存社員と相性の良い方を採用する方向性でミツカリを活用していました。

2018年頃から採用活動で利用を開始しており、2020年頃は一時コロナ禍などもあり採用をあまり行なっていなかったのですが、2021年頃から社内の体制が整い、採用を活発化させて当時の従業員数の1/3の人数を追加採用する動きがありました。その中で、これまでのように互いが近い傾向を持つ社員を採用するだけでなく、会社のフェーズ変更に合わせて多様な人材を採用する方針になり、どんな人材を採用していくべきか再度分析や議論を進めていく必要性を感じました。

ミツカリを選んだ理由

2021年の採用の加速に合わせて、社内では能力検査も合わせて実施するかなど、他社の適性検査を利用する案も上がっていました。しかし、学力だけではなく今後の将来性を視野に入れて採用をしていきたいという思いがあり、引き続き性格検査を活用した採用を行うことになりました。

また、Gunosyは事業内容もデータ活用に力を入れている企業であることもあり、採用活動でも人事系のデータをもっと活用するべきだと考えました。

そこで「今いる人材はどんな特徴を持っているのか」「これからのフェーズではどんな人材が不足していて、どんな人材を採用するべきなのか」といった採用要件をミツカリのデータを元に詳細に分析し、再度定義していくことにしました。その動きに合わせて、これまでのライトプランからスタンダードプラン(当時のエンタープライズプラン)に変更し、社員のデータを詳細に確認したり、分析のためのデータをダウンロードしたりできる状態にしました。

ミツカリ導入後の効果

導入してから数年経っていたことから、分析を進めていくにあたり在職社員に再度ミツカリを受検してもらいました。詳細データの各軸を確認したところ、役割や業務状況が初回の受検当時と変わったことで変化が出ている項目があることが確認でき、再度要件を定義する際の参考になりました。引き続き要所要所で再受検してもらい、状況の変化によりどのような価値観の変化が生まれるのかを分析していく必要があると考えています。

分析の際は社内のメンバーとミツカリのデータを参考にして議論を重ね、どういった人材をこれから採用したいのかという参考指標として用いることができました。何もない状態で定性的な指標のみで議論を行うよりも、定量的なデータと照らし合わせて議論を行うことで、より明確な要件定義を行うことができたと感じています。

また、社内で採用フェーズにおいてミツカリを参考にするという動きが根付いてきています。例えば、応募者の方の性格を見た時に「この人はこういう性格だからこういう質問をしてみよう」という面接の組み立てや面接官のディスカッションの材料として使うことができています。

今後ですが、まずはGunosyにはどのような社員が多いのか、ハイパフォーマーにはどういった特徴があるのかなどの傾向を改めて詳細に分析していきたいと考えています。さらに、現状は採用での活用がメインになっているため、1on1や育成など在職社員に対しての施策も練っていけたらと考えています。