人工知能が採用ミスマッチを事前に防ぐ「mitsucari適性検査」

採用活動における「ミスマッチ」に頭を悩ませる企業は少なくありません。 何度も面接を繰り返し、活躍を期待されて入社した社員が、パフォーマンスを発揮できないまま辞めてしまう。 そんな経験を持つ経営者、採用担当者は多いのでは無いでしょうか？

ある調査によると、 社員が退職する理由の約4割は「社風」とのミスマッチ だといいます。 この「社風」を人工知能によって可視化し、候補者のデータと比較することでミスマッチを減らすことができるサービスがあります。

候補者だけでなく、社員にも同じテストを受けてもらい、そのデータを人工知能が分析することで「社風」とのマッチングを実現する、新しいタイプの適性検査「mitsucari」。数名のスタートアップからJTのような東証一部上場企業まで、1,200社以上で導入が進んでいます。

サービスを開発したのは、モルガン・スタンレー証券の新卒採用を担当し、延べ1,000名以上の学生を面接した経験を持つ、株式会社ミライセルフの表孝憲社長。 今回の記事では表さんに、「人と企業のミスマッチをなくす」というテーマにかける想いと 「mitsucari適性検査」 についてお話をうかがいます。

本気でミスマッチを減らしたいなら、社員にも「適性検査」を

BizHint : サービス開発のきっかけを教えてください

私達ミライセルフでは、2015年からサービスの開発を開始し、2016年から「mitsucari適性検査」というサービスを提供しています。立ち上げのきっかけは、前職のモルガン・スタンレー証券で採用担当として感じていた、ある課題です。

一般的な適性検査では、応募者が企業ごとに同じテストを受けても、出てくる結果は毎回同じですよね。そして企業側では、一律に同じデータだけを見て、応募者がどのような人物か、自社に合うかどうかを推測して判断しています。

でも、 本気で人と企業のミスマッチを防ごうとしたら、応募者側の適性検査だけを見て判断するのでは不十分 なんです。

なぜなら、同じ業界でも企業が変われば、社風や規律は全くと言っていいほど異なるからです。

例えば、私が勤めていたモルガン・スタンレーとゴールドマンサックスは、どちらも外資系の証券会社です。

しかし、それぞれの社員と話してみると性格は全然違うと感じていました。つまり、どんなに優秀な人であっても「A社には馴染めるけど、B社には合わない」といったミスマッチは起こり得るのです。

それどころか、同じ社内の別の部署ですら、そこに所属している人々によって組織の性格は異なります。

したがって、 お互いにとって不幸なミスマッチを防ぐためには、候補者だけでなく、企業側で働く人たちの特徴についてもしっかり分析し、双方のデータを照らし合わせる必要がある と考えていました。

退職の4割は「社風」のミスマッチが原因

BizHint : 採用で「ミスマッチ」が起きる原因は、どこにあるとお考えですか？

ミスマッチが起きる原因として ①人柄や社風など曖昧で抽象的なものの相性を見極めることの難しさ と、 ②採用選考にさける人的リソースや金銭面でのコスト の２点があると考えています。

ある調査によると、 社員が退職する理由の約４割は「社風」のミスマッチ と言われています。早期離職を防ぎたいと思って、本気で解決しようといる人事担当者がいるにもかかわらずです。

企業の社風に馴染めず、離職を選択することは、応募者にとっても幸せなことではありません。

しかし「社風」という曖昧で抽象的な概念と、応募者の人柄や価値観を見極めて、相性を判断することが簡単ではないことは、退職理由の約４割を占めていることからも分かります。

また、社風を明確に定義できたとしても、応募書類のスクリーニングや面接などで応募者一人あたりにさける時間やコストは決まっています。面接の回数などを増やしても、応募者の人柄や価値観、さらには社風との相性を正しく見極められなければ、入社後のミスマッチを引 き起こし、定着率が上がらない可能性があります。

｢どうにか企業の『社風』というものを、数値として可視化できないか？誰もが分かる形で、客観的で簡単に応募者との相性を判断できないか？｣

そう考えたのが「mitsucari適性検査」を立ち上げたきっかけです。

「社風」とのマッチングはどうやってチェックすればよいのか？

BizHint : 社風とのマッチングはどうやってチェックすれば良いのでしょうか？