地方拠点も含めた採用基準を統一し、データを用いた根拠ある意思決定を実現。自責で考えられる組織を醸成

ミツカリを導入する前の課題

地方での採用時には面接官を現場社員に任せているのですが、書類選考時に長年導入している別の適性検査はあまりに結果が詳細すぎるため、私と代表の２名しか確認できない仕様にしています。データは使う側のリテラシーやスキルも問われるため、現場の面接官が応募者の性格を細かく断定しすぎるなど余計なバイアスがかかると、かえって混乱の元になると思ったからです。

面接時にはそれぞれが感じる社風や価値観で質問を行っていましたが、選考基準が果たして浸透しているかが気になっていました。

地方拠点も含めた組織拡大を行うためには面接担当者を増やさなければならない一方で、誰しもが同じレベル感で判断できる採用基準が必要であり、また面接経験の少ない現場のメンバーでも惑わされにくい指標がほしいと思っていました。適切な情報量かつ専門知識がなくとも使いやすい検査が必要だと考えていました。

ミツカリを選んだ理由

決め手の一つはシンプルな画面と適切な情報量です。見たい項目がひと目で分かるため、適性検査の結果を見るのに慣れていない現場メンバーに展開しても、記載されている情報に振り回されずに適切な判断ができ、活用しやすい構成が魅力でした。

ミツカリは書類選考の前に受けてもらい、その結果を元に面接を行っています。会社全体のマッチ度の基準値を決めているので、まずは会社全体→採用拠点全体→部署、という流れでマッチ度の確認をしています。その後、性格の類似度が高い社員を確認し、応募者の人物像を把握しています。あとは詳細データや面接の質問例を用いて、各部署ごとにそれぞれ重要視する項目をピックアップし、判断基準にしています。

また、入社研修後の配属先の判断にも活用しています。マッチ度やソーシャルタイプを見て社員同士の相性を確認していますが、安易にマッチ度が高い人、ソーシャルタイプが近い人と分けてはいません。補いあえる状況もあると思うので、会社やそれぞれのチームがどういう状況かにあわせて、データによる客観的な指標を参考にしながら、臨機応変に配属先を決定しています。

ミツカリ導入後の効果や期待すること

採用シーンでいうと、複数人の面接官が全員同じデータを見て面接をしているので、全員が納得して採用している様子が見受けられます。ミツカリ導入前は一定数離職が発生していたことから、応募者を見極めきれているかに対して不安を抱えている面接官もいましたが、ミツカリを使い始めてからはデータで基準を可視化できているため、ミツカリ導入以前より離職率も減り面接内容を不安視する会話が減った印象があります。

マネジメントシーンに関しても、管理職のメンバーがいつでも自由にデータを見られるようにしているので、各々がチームメンバーへのフィードバックで悩んだときにコミュニケーション方法など参考にできるようにして利用を促進しつつ、日々のマネジメントに責任感を持てるようにしています。

今後は面接を重ねてミツカリのデータで採用の要件をより明確にし、カスタムモデルを活用して現場の確認工数をさらに減らしたいと考えています。 組織が拡大した際は人材タイプ機能を活用し、タイプごとに活躍傾向など確認して新規事業部への人材アサインの参考になればと思っています。