各業界においてDXが推進される中、データ活用の重要性についても認識されるようになりました。人事採用の場面において収集されるデータも企業にとって貴重なものであり、これらのデータを活用してすでに成功を収めた事例も報告されています。
そこで今回は、データドリブン採用や採用活動において収集できるデータの活用術について解説。成功事例もあわせて、確認をしていきましょう。
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「データドリブン採用」とは？
これまでは、担当者の直感や経験などから行われていた採用活動。しかしながら、今はデータを用いたデータドリブン採用を行うところが増えています。
採用活動においても、重要な役割を果たすデータ活用。まずは、「データドリブン採用とは何か？」というところに触れていきましょう。
データドリブンとは？
まずは、データドリブンの意味についておさらいをしていきましょう。企業にとってデータ活用が当たり前になった今、マーケティングの領域で頻繁に使用されるようになったのが“データドリブン”です。
データドリブンとは、「データに基づいた判断・アクション」を意味する言葉。マーケティングを行う上で、今はデータに基づいた行動が基本となっており、データドリブンの考えは企業経営において欠かせないものとなっています。
なぜ採用の領域にもデータドリブンが取り入れられているのか
マーケティングの領域において使用されていたデータドリブンは、今採用の領域にも広がっています。ではなぜ、採用の領域にもデータドリブンが取り入れられるようになったのか。その理由は、他でもないIT化にあります。
企業がDXに取り組む上で欠かせないIT化。このIT化は人事採用の部門にも影響を与えており、今はITツールを活用しながら人事採用を行う企業も少なくありません。
採用業務にITツールが活用されるということは、人事にまつわるデータが収集できるようになったということ。人事採用に関するデータは企業の経営判断を行うにあたり非情に重要な意味を持つものも多く、活用しない手はありません。
業種や職種を問わずデータ活用の重要性が広まったこと。これこそが、人事採用の領域にもデータドリブンの考えが広まった理由であると言えます。
採用データの活用はなぜ注目されているのか
採用の領域にもデータドリブンな考えが広まっていることがわかりました。ではなぜ、採用データの活用へ注目が集まっているのでしょうか。その背景に迫ってみましょう。
採用活動にも求められる効率化
新しい人材を採用しようとするとき、企業には人的にも金銭的にも負担がかかります。採用活動にも業務効率化が求められる時代において、採用活動データの活用は非常に有意義であると言えるのです。
採用活動のデータを活用することで、採用活動自体の見直しや改善につなげることが可能。採用活動を行う上で課題解決のためには、どのようなアプローチを行えばいいのか。ここを明確にするためには、採用データの中にある事実に目を向けながら理論的に採用戦略を立てていくことが求められます。
採用データを活用しながらの採用活動は、結果的に人事担当者の負担軽減にも直結。人事業務の効率化を図るためにも、採用データの活用の必要性が高まっています。
生産性向上のための取り組みの強化
働き方改革が日本の企業の間に浸透した今、従業員たちの働き方に目を向け、残業時間の削減などに勤める企業が増えました。これまで残業時間を含めて得られていた生産性を、残業時間を削減した上で確保しなければいけない。そのためには、生産性を向上させるための努力が避けられません。
生産性を向上させる上で重要なのは、従業員の労働環境と制度の整備を行うこと。そのためには、従業員の働く環境のリアルに目を向けなければいけません。そこで必要とされているのが、採用データや人事にまつわるデータの分析から見つけ出せる事実です。
生産性向上のためには、従業員たちからの信頼を得ることも大切。採用データは、企業が信頼を得て従業員の生産性を向上させるために、欠かせない存在なのです。
働き方の多様化
今や耳なじみのある言葉となった、テレワークやリモートワークという言葉。コロナ禍を経て働き方が今まで以上に多様化した今、企業にも柔軟に対応する姿勢が求められています。
働き方の多様化により、業務プロセスだけでなく働き方にもデジタルシフトの波が押し寄せていますが、それによって難しくなったのが従業員同士のコミュニケーションです。働き方の多様化に対応しながらも、円滑なコミュニケーションを維持するためにはどうすればいいのか。この課題を解決するためにも、採用データの活用に注目があつまっています。
採用活動において収集できるデータ
採用活動の遂行だけでなく、従業員の働き方を考える上でも欠かせない存在となっている採用データ。では、採用活動において収集できるいわゆる採用データと呼ばれるものには、どういった類のものがあるのでしょうか。代表的なものを、いくつか確認していきましょう。
応募者数のデータ
採用活動をスタートすると、一定数の人からの応募が集まります。そのとき、まずデータとして収集できるのが応募者の数です。
応募者数と言ってもそのデータにはいくつか種類があり、経緯ごとで応募者数のデータを種類分けすることができます。「応募者数（全体）」・「広告別の応募者数」・「企業説明会の参加人数」など、ルート別での人数の分布を把握することが可能。採用データの中でも最も集めやすく、活用の幅も広い貴重なデータであると言えます。
選考にまつわる数のデータ
採用活動期間中は、合否が出るたびに次から次へとフェーズがどんどん変わっていきます。そのため、選考期間中にはあらゆるデータを集めることができるのです。
選考期間中に集められるのは、「選考段階ごとの通過者数や選考の辞退者数」・「内定者数」・「内定辞退者数」・「入社数」など。単純な数の変化だけでなく、どれくらいの割合で次のフェーズに進んだのかという“率”まで求めることができるため、社内だけでは見えてこなかった自社の課題の発見につながるケースも少なくありません。
採用活動にかかるコストや時間
採用活動には、担当者への負担はもちろんコストや時間も要します。無駄をなくすためには、どこにどれくらいの負担と時間、コストがかかっているのか把握しておくことが大切です。
採用活動時には、「広告などにかかった費用」・「採用イベントなどにかかった費用」・「採用にかかる一人当たりの単価」・「採用担当者が活動を行った時間」などのデータを集めることが可能。コストカット、効率化を図るためにも、採用データの活用が欠かせません。
採用活用にて収集したデータを有効活用するには
採用活動時にあらゆるデータを収集したのはいいものの、結果的に有効活用できていなければ元も子もありません。では、どうすれば採用データを有効活用できるのでしょうか。
目的を明確にする
採用データに限らず、データ活用を行う際はまず「そのデータを何の目的のために活用したいのか」を明確にしておくことが大切です。目的が明確にならないままだと、必要なデータを的確に抽出することができません。
データは、主に課題の克服や現状の改善などに活用されるケースが多いですが、課題克服のためなのか現状改善のためなのかが明確になっていなければ、的外れなデータを用いてしまう可能性も。結果的にデータが活用できないだけでなく、データとにらめっこをしている時間そのものが丸ごと無駄となってしまうため、データ活用を行う前にまず目的を明確にすることが採用データ有効活用のカギです。
PDCAサイクルに沿って検証を行う
採用データを有効活用するためには、仮設を立てて検証を行っていく必要があります。戦略を最適化し、継続的に業務を改善していくためにはPDCAサイクルに沿って検証を行うことがポイントです。
採用データを基に改善策を見出しても、予測を立てながら行動していかなければ結果が得られたかどうかの評価を行うことができません。次々と出てくる課題を改善し続けるためにも、PDCAサイクルの利用は有効であると言えます。
採用データを分析する上で意識すべきポイントは？
採用データを活用するためには、目的に合った分析手法を用いて答えを導き出すことが大切です。そのため、目的自体が明確になっていなければ、用いるべきデータはもちろん分析手法についても決めることができません。
先ほどもお伝えしたとおり、採用データに関わらずデータの活用・分析を行う際は、とにかくまず目的を明確にすることが重要。例えば、「求人媒体によっての費用対効果が知りたい」、「どのフェーズで歩留まりが起きているのか？」など、より具体的に目的を設定することで適切な分析手法が選択できるようになります。
採用データの分析は、分析軸となる項目が多く煩雑になりやすいのが特徴。歩止まり率の分析や採用サイトに対してのアクセス解析など、頭に入れておくべき分析手法の種類が多くなります。
採用データの分析を行う際は、目的を明確にした上でできるだけシンプルにかつ、大事なポイントをきちんと押さえることを心がけましょう。
採用データの活用事例
採用データ活用の重要性は、今さまざまな企業にて注目を集めています。どのようなシーンにおいて採用データを活用しているのか、実際の事例を見てみましょう。
データ分析により採用する人材の正確の偏りをなくす／日立
毎年数百名単位での採用を行っていた日立。しかしながら同質的な人材が多いことから、新しい切り口で物事を考えられる人材がいないという壁に当たっていました。
そこで日立では、採用データを活用して採用手法に変革を起こします。まず適性検査を実施して、社員のタイプを4つの種類に分別。どのカテゴリの人材タイプが多いのかを見極め、不足しているカテゴリタイプの人材を多く採用できるよう、面接の仕組みなどを変えていきました。
結果的に、不足していたカテゴリの人材採用を実現。社内にある採用データや人事データなどを見える化して分析することで、企業の弱みを補う採用戦略を立てることに成功したのです。
まとめ
採用データは、企業の採用活動における課題克服のためになくてはならない存在となっています。IT化が進む今、データを賢く活用できるかどうかが企業の将来を左右すると言っても過言ではありません。
目的を明確にした上で、その目的を達成するための採用データを的確に抽出し、しっかりと分析・活用していきましょう。
