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採用というプロセスがまだまだ確立されたものがないとよく分かる記事。
こういうアナリティクスって適用される側よりも、使う側の意識次第。私には、イマイチ、ピンと来ないので使いこなせないだろう。
ちゃんと人の目を通す採用プロセスという揺り戻しも来ているとのこと。まあ、そうだよね。でもリクルーター制は時間とコストが掛かる。特に現場から人を抜くこともあるし、やれと言われた本人も勘弁してよという話。まあ、人員獲得も重要なお仕事ではあるので、これまたリクルーターの教育が必要。採用ってコストが掛かりますね。。。
採用時の評価と入社後(3年、5年、10年のパフォーマンスの相関関係を分析してる企業は皆無なんんじゃないかって気がする。

わびさび(アナログ)人事評価制度=日本の人事制度な印象で人事アナリティクスは面白いSaaSビジネス機会を感じる。人事部にデータアナリストを入れたらかなり面白い「事実」が見えてくる気がする。

ゴマスリ社員の行動パターン
主体性ゼロ社員を配属前に見抜く方法とその対策
批判家を生む組織
残業や酒付き合いの良さと出世の関係
トップ/ローパフォーマーと残業時間の関係
ゲームから人のポテンシャル調査をする「Knack」はやってみると面白い。ほとんどスマホゲームをしない僕でも20分ほどで一つのゲームをクリアでき、そこから分析したデータが出る。ゲームの上手い下手は関係無いようです。
試しにやってみる価値ありだと思います。
「入社後に高評価を残す社員」が入社時の成績と相関しないのならば、成績は重視しない。「理念としての学歴無用論」よりこちらの方が納得感があります。
揺り戻しというのはまさにその通りだと思う。結局データはあくまでデータであって、それをどう引っ張ってくるか、扱うか、扱えるかは人に依存する。
ちなみにナック社の採用診断ゲームは、ゲーマーに有利にならないよう、設計されているそうです。
学歴とか、コネの採用も、悪い面だけではないのではないかと思う。
学歴採用の場合には、成績という目標を立てて、それに向かって努力をして、結果を出すことができるという指標になる。
コネ採用の場合には、間に入ってくれた人の顔を立てなくてはいけないから、入社後にすぐに辞めたり、会社に迷惑をかけるようなことはしにくくなる気がする。
「現在、グーグルは、データや人間アナリティクスにばかり頼ることなく、応募する人材すべての履歴書に目を通し、採用委員会が合否を決定している」(記事より)というが、これが常識的且つ無難な方法なのではないか。
日本やフランスで学歴による就職格差が大きくなる中で、「人間アナリスク」を重視する採用がアメリカで増えれば、世界の流れが少し変わるかもしれない。
ま、今後10年は学歴/コネにまさる採用方法は、データ解析からは難しそう。
この連載について
世界を見渡してみると、「新卒一括採用」を行っているのは日本のみだ。このグローバル化の時代、既存の「就活」は曲がり角を迎えている。本特集では「新卒一括採用」に一家言ある論客が今後のシューカツの行方に付いて占う。