[適性検査・ アセスメント]適性検査・能力テスト

アッテル - AIを活用した高精度の適性検査 -

AIの力で活躍人材が、わかる・きまる・はまる。

活躍人材を見極め、採用し、定着させるための未来予測型ピープルアナリティクスサービス


解決できる課題

自社の組織の特徴を診断したい

自社人材の適性がデータで見える化。ハイ、ローパフォーマーの違いを明確にします。データは「採用」だけでなく「配置」や「定着」にも活用できます。

コンピテンシーを診断したい

既存のテスト100種類以上と10万人のデータを徹底的に分析し開発された「データ分析による成果が出やすい」設計がされている適性診断です。

自社の人事ビッグデータを解析したい

効果検証された分析手法をテンプレート化。簡単に精度の高い分析を実現し、勘や経験に依存しない強い組織作りをサポートします。

サービス内容

適性検査と分析機能で「脱。感覚人事。」を実現する、ピープルアナリティクスサービス

「アッテル」は、AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービスです。
採用から退職までの HRデータを一元管理・分析できる基盤と、HR に特化した機械学習(AI)の予測アルゴリズム(特許申請中)を備えています。100 種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の適性診断(アッテル診断)の提供もしています。

人材採用において、「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、事実・データに基づき、実際の自社従業員と採用候補者を比較・分析することで、入社後活躍・早期退職を高い精度で予測することが可能です。
2019年6月の β 版公開から10ヵ月で、上場企業を中心に 170社以上に利用されています。また、HRアワードやHR tech GPなど数多くの人事関連アワードを受賞するなど、評価をいただいています。

事例紹介・ユーザーの声

導入社数:約 200社 ※2020年 6月 期実績

<なぜアッテルを導入されたのですが?>
ピープルアナリティクスの領域にはずっと興味を持っており、情報収集を進めていました。自社でも分析を進めていたのですが、データ分析の専門家の知見も入れたいと考え、アッテルのコンサルティングサービスを導入しました。

<自社内の分析とアッテルをどのように使い分けられていますか?>
HR系のデータを扱えるデータサイエンティストは、採用が難しいため、自社内で分析する部分とアウトソースする部分をわけて考えています。自社内では主に戦略の設計と意思決定を行い、機械学習(AI)など複雑な分析部分はアウトソースする形で、適材適所にリソース配分をすることを心がけています。

<アッテルを導入して、効果的だった分析を教えてください。>
退職者の分析は、これまでも取り組んできたのですが、適性検査を使った早期退職予測は、初めてだったので、興味深い結果でした。

退職者全体で分析するとあまり傾向がなかったのですが、部署ごとに分析することで、早期退職者に明確な傾向があることがわかり、通常の退職率の4倍の確率で早期退職を発見できるモデルを構築することができました。

<退職予測モデルについて、今後はどのように運用されますか?>
これまでは配属の際にデータを用いていませんでした。今回の分析で、部署ごとに早期退職しやすい傾向があることがわかったので、事業責任者とデータを共有して、配属の際に早期退職しやすい組み合わせにならないように、モデルを活用していく予定です。

資料請求・問い合わせ

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会社情報

社名 株式会社アッテル
住所 東京都渋谷区恵比寿2-28-10
代表者 塚本 鋭
資本金 非公開
売上高 非公開
従業員数 10名