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注目されるピープルアナリティクス--日本企業の人材活用が非効率なホントの理由

AIが人材採用候補者の入社後の活躍のほか早期退職を予測するクラウドサービスを提供するアッテルによると、「ミスマッチが続いている。面接担当者が感覚に依存し、誤った意思決定を行っているから」という。

 人工知能(AI)が人材採用候補者の入社後の活躍のほか早期退職を予測するクラウドサービス「アッテル」を提供するアッテル(渋谷区)は5月25日、記者会見を開催。国内のピープルアナリティクス動向を解説した。

アッテル 代表取締役 CEO 塚本鋭氏
アッテル 代表取締役 CEO 塚本鋭氏

 ピープルアナリティクスとは、人的資源に関係する業務である「Human Resource(HR)」領域でデータを分析して成果を向上させる手法。MicrosoftやGoogleも同様の取り組みを採用している。

 同社 代表取締役で最高経営責任者(CEO)の塚本鋭(つかもと・えい)氏は自社サービスの活用方法について、「ピープルアナリティクス(で収集・分析した結果)は手段。(人事部門や意思決定層が)いかに活用するかが重要」だと、データ活用の注目点を語った。

4割が組織や上司とのミスマッチが理由で退職

 アッテルが人事部門300人を対象にした調査によれば、コロナ禍で人材採用が難しくなったと回答した割合は48%。「『オンライン面接が増えてリアルな情報を得にくくなった』という企業は少なくない」(塚本氏)

 このような状況下だからこそ、ピープルアナリティクスの重要性が増すのは火を見るより明らかだ。データに基づいた客観的な異動や配置を希望する割合は65%におよび、塚本氏は「意思決定を定量的に行う上でデータの活用が見直されている」と現状を解説した。

 経営者1000人を対象にした同社調査によれば、面接での見極めが自分は平均以上だと思う割合は68%と比較的高い。だが、面接の見極めが正しいか定量的に確認したことがあるかとの質問には89%が「ない」と回答している。

 「(コンサルティングした、ある企業は)面接時の3段階評価と入社後の同評価を比較すると、(面接時の評価から)63%も外れている」(塚本氏)

 企業が理想とした人材ではなく、自身も活躍できない場所だと認識した場合、必然的に離職率の増加につながる。厚生労働省によれば過去20年間、大学新卒業者の離職率は30%前後を推移してきた。

 同社が3000人を対象にした退職理由調査によれば、24%が人間関係の悪化、14%が給与に対する不満、13%が社風や風土が合わないと回答。つまり、約4割が組織もしくは上司とのミスマッチが理由で退職という道を選択している。

 塚本氏は「HR領域はデータ活用が進んだが、(調査データが示すとおり)ミスマッチが続いている。理由は面接担当者が感覚に依存し、誤った意思決定を行っているから」とピープルアナリティクスの重要性を強調した。

アッテルのサービス概要 アッテルのサービス概要
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