ミツカリデータを活用した採用で社員定着率と生産性を大幅な向上を実現

ミツカリを導入し解決したい課題

弊社のビジネスモデルを考えると、業績を向上させるために当たり前かもしれませんが、入社した社員が定着しそれぞれがなるべく早く一人前になることが大切であると感覚的にもデータでみてもわかっていました。それゆえ社員数を増やすこと、個々が生産性高く働いてもらうことが重要と考えています。

そのためには人材育成も重要ですが、なによりも採用時に適切な人材を見極めることが必要不可欠であると考えています。そのために私たちは採用プロセスにおいて、定量的かつ客観的な基準で弊社に適した人材を選べないかと考えていました。

ミツカリを選んだ理由

検討当初は採用において、面接以外の手段でも候補者の方の良さを引き出せないかと考えて、学力面・定性面・リスク面での適性検査を検討・実施してきました。

蓄積された適性検査の結果と入社後のパフォーマンスの相関を調べてみると、選考過程のペーパーテストと、経営者とコミュニケーションを通じて行うコンサルティングのパフォーマンスの相関が弱かったことが分かりました。学力検査を実施するにもコストがかかってしまうため、定性面では画面が見やすくデータも蓄積できるミツカリ、リスク面では他の適性検査に絞り、実施することにしました。

以前より入社前の内定者と社員のメンターとのマッチングでミツカリを活用していた実績もあり、多くのデータが蓄積していたことから、入社前のデータと入社後のデータの多少の変化の可能性も分析に織り込むことができたのは大きかったです。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

社員のミツカリ受検データから、弊社の活躍人材と退職者データに特徴はないか分析してみました。分析の結果、ストレスに関するスコアと退職率に相関関係があることがわかったり、特定のソーシャルタイプと人材タイプごとに活躍人材や退職者が多いことがわかりました。この結果を用いて、現在採用では全候補者に初期段階でミツカリを受検してもらい、面接における評価と同じレベルで、ミツカリの結果を採用における重要な判断材料の一つとして用いています。

ミツカリを活用した採用を実施して以降の効果としては大きく2点あります。1点目は若手の休職および退職率が大幅に下がっていること。2点目は、入社3年目時点での社員の生産性が、１～２年先輩の社員と同等の生産性にまで向上し、社員の成長速度が上がっていることです。 今後は入社前の性格傾向ごとに、入社後どのようなパフォーマンスを発揮しているのかを分析したいと考えています。入社後の環境や部署異動などでソーシャルタイプやストレスに関するスコアが変化する人材がいるため、2-3年おきに受検を実施し経年変化を見ていきたいと考えています。

今後のミツカリに期待をすることは、現在はCSVデータをダウンロードして上記の分析していますが、これをミツカリの結果ページ内で直接表示できるようになれば、作業の効率が大幅に向上すると思います。