HRサミット2019／HRテクノロジーサミット2019講演録

日本企業の採用革新はどこに向かうのか～採用学・神戸大学大学院　服部泰宏准教授とともに考える～

HRサミット2019／HRテクノロジーサミット2019 講演録
公開日：2019/10/24

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HRテクノロジー

新卒採用（2022年卒）

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人事のアクションで、組織を変えていく～従業員の“働きがい”最大化を目指すオリエンタルランドの現在地～

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HRサミット2019／HRテクノロジーサミット2019 講演録

2019/9/18-9/20開催

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寺澤　革新的な取り組みをする企業にはどんな特徴があったでしょうか。著書の中で採用革新を産む４つの土壌について書かれていますが、こちらも併せてご紹介いただけますでしょうか。 服部氏　革新を生み出す要因は、大きく４つありました。経営者のコミットメントがある、ということは前提として、１つ目は「採用担当者に人材要件の設定が変更できる裁量権が与えられていること」です。人事の方は、オペレーション部分においては裁量権を持っていますが、一番大事な「人材要件」については上から落ちてきたりすることも多いようです。現場に与えられる裁量権は大きな要因になります。２つ目は、「社内研究勉強会が開催され、社内支援を受けられるネットワークがあること」です。誰かに相談しやすい環境があるかどうかです。３つ目は、「人材の多様性重視を採用の重点目標に掲げていること」です。色々な人を取り込まなくてはいけない、という危機感からくるものだと思います。最後に、阻害要因として「直属の上司に頻繁に報告する必要があること」が挙げられます。頻度が高いと、忖度をしてなかなか新しいチャレンジが生まれづらいようです。寺澤　非常に示唆に富みます。ＨＲ総研では、イノベーションを起こせている企業とそうでない企業を調査したことがあるのですが、うまくいっている企業は上下関係なく意見が言え、失敗するのが当たり前というチャレンジを許容する文化がありました。反対に、起こせていない企業は、失敗を言いづらい、また失敗を追及されている傾向がありました。寺澤　次は非常に重要だと思いますが、服部先生は、「採用活動あるいは採用革新は、優秀さを『測定』することだけでなく、それを『創造する』という機能を担っている」と言われており、大変興味深いと思います。採用革新をした時に「新たな優秀さ」を創造・発見できるということですね。 服部氏　何を評価するかで「優秀さ」は大きく変わります。筆記試験、個人面談、集団面接を同じメンバーで行うと、多くの場合、最も優秀と評価される人が異なっています。選考の方法を変えてみると、これまで評価されなかった人が、最上位の評価となるかもしれません。「優秀さ」というものは、私たちが今やっている採用フローを抜けてきた人を「優秀」として作ってしまっている可能性があるかもしれません。そういう意味で、採用革新をしている企業は根本から「優秀さ」について、もう一度考えられています。それを総括した表現になります。寺澤　ここからは、採用革新がどこに向かうのかについての展望を試みたいと思います。まずは通年採用が採用をどう変えるか考えてみましょう。ＨＲ総研の調査では、２０２１年卒までに通年採用を実施する企業が、全体の半数以上に上りました。通年採用は採用の自由化の一つの記号です。「右に倣え」では採用活動ができなくなる中で、企業にはどのような変化が求められるでしょうか。 服部氏　これまでは、時期が来ると学生が一斉に「就活モード」に入ってくれました。特別なことをしなくても、学生の中で勝手に就職の意識が芽生え、情報も取得してくれます。しかし今後は、就活モードに入っていない学生も採用していくことになります。これは非常に大きなポイントです。企業側はいかに学生のアテンションを取っていくかを、これまで以上に考えなくてはならなくなりました。アテンションの奪い合いの勝負になっていくでしょう。寺澤　動画面接は、場所も時間も選ばず行えるというメリットもありますが、やはり導入する企業は、面接の時期はバラバラでしょうか。 熊本氏　そうですね。通年採用の企業ほど録画面接を利用する傾向があります。学生は授業や試験、立地などの影響で、決められた日時に面接に出向くことが難しいこともあります。そうした場合のソリューションとして動画面接を利用することも少なくありません。 服部氏　移動費や移動時間は、採用を妨げるボトルネックとなることもあります。そのボトルネックを取り除くことは、アテンション獲得の一つの大きな要素です。 熊本氏　動画面接を導入することで、学生と企業、双方に出会いのチャンスが増えます。スタンダードになってほしいという思いを持っています。寺澤　テクノロジーは採用を変える大きな要因の一つです。今後さらに、テクノロジーはどのように活用されていくと考えられますか。 服部氏　まず省力化の面での活用が考えられます。エントリーシートをＡＩに読み込ませるのが代表的な例です。また、選考で落とされる人、入社してもうまくいかない人の特徴はつかみやすい傾向にありますので、最初のうちは、データはネガティブな人を弾くことに使われると思います。一方、活躍する人材はネガティブな人材ほど単純ではなく、多種多様です。技術開発が難しい側面もあると思いますが、最終的には、活躍する人を見つける領域でもテクノロジーは活用されていくことになるでしょう。

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