地方採用でのミスマッチを防止し、離職率を30%以上改善

ミツカリを導入する前の課題

今までは全国、各拠点での採用を行うにあたり、各地方の担当者による一存で面接から採用を決めていました。それに伴い、各拠点ごとに採用の基準が揃いませんでした。担当面接官との合う合わないだけで判断していた部分も多く、基準が合わないのも当然といえば当然でした。開業ドライバーさんの開拓は科学的にやっている一方で、社員の採用に関してはデータも集められておらず全く科学的アプローチができていない状況でした。対して各地採用ニーズは高く、どんどん採用は進めていかなければいけない。そこで、全国の支店ごとで面接を行う採用に統率をとるべくベースとなる何かが必要だと感じていました。

また、ちょうど統合を予定していたので、一度社内のカルチャーを分析しないと採用のシーンで語れる社内の雰囲気がわからなくなることも危惧していました。

ミツカリを選んだ理由

きっかけはテレビ番組で取材を受けていたミツカリを見たことです。採用が属人的でなく科学的にできるツールであると感じました。また、先々にもっと良くなるものであろうという感覚もあり、当社の採用にどんどんマッチしていくであろうという点も決め手の一つになりました。社内へのノウハウ蓄積のため社内のカルチャーをいち早く確認すること、またAIツールなのでデータを早いうち蓄積し始めた方がより精度もあがるという点から、比較的早くに導入を決めました。

部署と応募者との比較を実施することができることも魅力の一つ。「〇〇部としては合わないけど△△部ではばっちりだよね」と他の部署での活躍の可能性も可視化することができます。この点は、他社サービスと大きく違って貴重なデータが手に入ることもあり、特に悩むこともなかったです。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

本部の中途採用では、最初に適性検査を受けて頂き、分析結果に基づいて面接を実施しています。会社全体とのカルチャーフィットだけでなく、部署や拠点、個々の社員との相性も含めて細かくチェックしています。ミスマッチの可能性があるポイントについては、面接時に重点的に確認しています。

地方支店での採用活動も、ミツカリのマッチ結果を基準にフィルタリングするようにしました。導入前の早期離職率が36%だったのに対して、導入２年後には5%と大幅に低減しました。離職率が改善されたことにより、採用活動自体も減らすことができ、中長期的な採用効率化も図れています。