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AIを使った採用の見極めを支援サービス

離職率をはじき出すAIが注目されています。

AIを使って採用の見極めを支援するサービスを提供する、アッテル社の社長は、「採用面接の自信を聞くと、7割近くが平均以上だと思っているが、実は面接評価の予測は63%が外れている」「採用時評価と実績評価が一致しているかの振り返りは、9割の会社がやっていない」と述べており、ほとんどの会社では、好みや直感で採用を決めており、データは活用されていないのが現状になります。

アッテルでは、従来の適性検査や面接などと比較して、「選考時の評価」と「入社後の評価」の一致率が高く、面接の1.5倍という予測精度をほこり、そのダッシュボードでは、入社後に「ハイパフォーマーになる可能性90%」や「離職率30%」などの数値を表示し、人事判断を支援しています。

適性検査でよく評価のモノサシに使われる「リーダーシップ」「ストレス耐性」の高さは、データで見ると「入社後の評価と関連がない。むしろローパフォーマーのほうがスコアが高かったりする。実際のデータで見ると、ストレス耐性のスコアは、退職者平均で70、在職者で63.8、むしろ辞めている人のほうがストレス耐性が高い場合もある。」と同社社長は述べており、さらに、よくある「自社のハイパフォーマーに似ている人を採用する」という手法だけでは、ハイパフォーマーの特徴を同じように持つローパフォーマーが一定数含まれるため、ダメだと指摘しています。

一般的な適性診断は、心理学などの研究を元に人が持っている要素を分類し、その要素の強さを測る方法で診断を行うは、アッテルは、数多くの企業に協力してもらい10万人から、1000個近い質問の回答を得た上で、その従業員の評価と掛け合わせ、どんな質問がハイパフォーマー/ローパフォーマーの違いにつながっているかを分析し、独自の適正診断を作り上げています。

結果として、「最も予測精度が高かったのが、考え方や価値観に関する問いだった」と明らかになったとされています。

 人物評価には一般に、企業のカルチャーマッチの軸と、スキルや経験の軸がある。しかしスキルや経験については見極めることが難しく、唯一分かっているのは学力が一定以下だとローパフォーマーになりやすいということ。そして、一定以上だと仕事の評価には関係がなくなるが、カルチャーマッチの部分については、入社後の成果について高い予測精度が出た。ただし、会社全体へのマッチと、職種マッチの両方の要素があり、どちらが強いかは会社によっても異なるという。「例えば、職種によってハイパフォーマーの特徴が異なる会社もある。逆に、企業カルチャーの強い会社などでは、職種によって変わらず共通の場合もある」と分析しております。

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