するモチベーションクラウド。デモを見て、改善のヒントを見つけませんか。するモチベーションクラウドが分かります。ダウンロードエンゲージメント新卒採用組織づくり日立製作所×テンプホールディングス「大手企業の人事に潜む問題とテクノロジーでの解決策」SHAREツイートシェアあらゆる業界において第一線で活躍するプロフェッショナルを「先生」として迎え、オンライン授業を届けるスクー。株式会社リンクアンドモチベーション執行役員の麻野耕司による4回シリーズの共通テーマは「人事はテクノロジーによって進化する」。山崎涼子氏、同室の小川翔平氏の3名。Techの現状が明らかになった60分を、HR2048が独占レポートします。優秀な人財・とがった人財の定義を曖昧にせず、タイプ分けして捉える麻野耕司(以下、麻野):第3回目の本日は、日本を代表する大手企業2社の皆さまに登場いただいて「大手企業の人事に潜む問題とテクノロジーでの解決策」をテーマにすすめていきたいと思います。昨年の秋に第1回HRテクノロジー大賞が発表されたのですが、日立製作所さんはイノベーション賞を、テンプホールディングスさんはアナリティクス部門優秀賞を受賞されています。中村亮一氏(以下、中村氏):本日私からは、採用の取り組みについてお話しできればと思います。採用担当者の方は自分が面接に入っていない学生を見て「なぜこの学生が採用されたのか?」という疑問があったり「優秀な学生を採用しよう」「とがった学生が欲しい」という声があっても、その定義が不明瞭だと感じた経験をお持ちの方も多いと思います。私自身もそう感じた経験があり、データを使って曖昧さを可視化することに取り組んでいます。これまでの一般的な人財要件の設計手法は、モデルとなるハイパフォーマーにインタビューを行って要素を抽出するというものでした。学生の適性データやステイタス、また社員に行った適性テスト結果を基にした適性値・コンピテンシーデータを活用し、アナリティクスで、クラスタリングなどから解析できる情報を基に、人事施策につなげる取り組みをしています。事業を牽引する人財、優秀・とがった人財というのは、あやふやに一つの言葉で語られることが多いですが、実際はタイプ分けできるのではと考え、可視化することからスタートしたのです。麻野:興味深いですね。縦軸と横軸によってA~Dの4タイプに分けているということですが、どういう考え方で分けているのでしょうか。中村氏:どういうタイプを見える化するかを考える際に、現在所属している人財とこれから欲しい人財ということについて様々議論を重ね、行動や思考、企業としての価値観を軸にタイプ分けをしました。思考するタイプに該当するといっても、実際はもっと細かく定義されていて、当てはまる度合いが高いほど、左寄りにプロットされるというイメージということですね。日本にも、グーグルのようにデータサイエンティストがいる人事がある麻野:本日お越しいただいた小川さんがそうなのですが、テンプホールディングスさんは人事にデータサイエンティストがいます。グーグルにはデータサイエンティストがいるというのは有名な話ですが、実際に日本の企業にもいるということで、驚きました。専属のデータサイエンティストが必要だと思われたのでしょうか。Techを進めていく上で、自分一人の力ではできないと思ったことが最初のきっかけです。いった高度なデータ分析を行う場合、アールという統計ソフトや機械学習といった、普通の人事ではできないようなことをやっていかなければいけないため、データサイエンティストがいてくれたらという考えに至りました。麻野:小川さんのデータサイエンティストとしての活動内容を、詳しく教えてください。小川翔平氏(以下、小川氏):データサイエンティストとしての活動とすると、まず最初に人事として取り組みたい課題をPJTメンバーと一緒に議論し決定します。その後データ分析の問題として再定義します。大まかな方針が決まり次第、Rを用いてデータを処理するコードを書いて処理を行い、その結果をまとめ説明資料を作ります。この段階でPJTメンバーに分析結果を説明し、問題点があれば指摘をもらい再分析を行い、納得できるクオリティになるまで繰り返すということをしています。山崎氏:ちなみに私としては、分析だけやって欲しいと思っているわけではないので、人事の課題を考えたり、仮説を設計するところから入ってもらっています。ディスカッションをもとに分析をしてもらうなど、タッグを組んでチームとして仕事をしています。テンプホールディングスが人事データ分析に取り組み始めたのは一昨年の4月からですが、個人的にずっと「現在はわかるけれど未来はわからない」ということに対して、もやもやとした思いがありました。社内ではKKDと呼んでいる、勘と経験と度胸で行う人事から脱却したいという思いもありました。各フェーズにおいて、表面的に見えていた課題を、勘と経験と度胸も活かしながら、客観的なデータ分析をしています。社内で活躍できる人・活躍できる場所を明確にして、どのような人をどのような部署に異動させればどの程度の確率で活躍できるのかも明らかにしています。小川氏:私からは、取り組み事例をご説明します。モデルなどありますが、HRテクノロジー大賞の優秀賞をいただいたきっかけにもなった分析「退職予測モデル」について。これは、退職しそうな人を事前予測するモデルです。性別や年齢など基幹システムに蓄積されているデータを用いて、機械学習手法であるランダムフォレストによって、予測をしました。良い予測モデルが構築できたため、現在パイロット的な位置付けで社内活用しています。麻野:大変興味深いですね。差し支えない範囲で結構ですが、退職するかしないかというのは、何を見ればわかるのですか。小川氏:同じ等級で滞留するなどといったことは、重要だということがわかっています。山崎氏:会社によって、説明力が高く出る変数というのは異なると思いますが、このモデルの特徴は、社内で通常把握している指標だけで作れていることにあります。特殊なアセスメント結果は一切使っていないので、どこの企業でもできると思います。麻野:一人に対して、何種類のデータを分析しているのでしょうか。小川氏:20データあるかどうかです。麻野:データを用いたことで、勘や経験で感じていたことと、違う結果が出ましたか。社内で、ハイパフォーマーとされていて退職する可能性が見当たらないような社員が、退職予測で挙がってくることもあり、それは驚きました。それが実際に当たっているかどうかは別として、退職の可能性があるという目で見ることができることは、新しい発見です。グローバル化にあたっては、定量的なデータ提示が必要になる麻野:ありがとうございます。先ほどの日立製作所さんのお話は採用領域でしたが、データが配置や退職にも有効に活用できるということですね。その上で、それぞれにお持ちの課題についてはいかがでしょうか。