ーこれからの採用担当には「経営視点」で考えることが求められそうです。
とはいえ、現状の採用担当に「戦略を考える時間がほとんどない」というのが現状です。
まず今の一般的な採用担当がどういう仕事をしているかを説明すると、実際のところ「作業」がほとんどです。中途採用の場合、求人票を媒体の管理画面上で作成ししたり、人材紹介会社に共有をしたりして、応募が来るのを待ち、来たら面接をする。日々の業務は、求人票を作成・アップデートしたり、候補者の情報をエクセルに転機したり、面接の日程や面接官、場所の調整です。
昼間は面接や説明会、夜は候補者を口説き落とすための飲み会、その後オフィスまで戻ってデータを打ち込む。応募経路・候補者数が増えるほど作業にかかる時間が増えていくので、採用担当業務は休まることがないんです。実質、「肉体労働」と言っていいでしょう。
ー目の前の仕事に追われてしまい、本質的な業務に割く時間がそもそもない、と。
本来、人事は一番「企業の健康状態」をフラットな目線で見ることができる存在です。経営者、社員、求職者、と普段から接する人が多く、それぞれの「現場」を分かっている。組織戦略を立てるための材料となる情報を一番持っているんです。
ただ、採用の価値を可視化しようとしても、そのために必要なデータをエクセルやスプレッドシートで集約し、マクロや、機械学習を用いて分析し、それを経営戦略へ転化することができる採用担当は、もはや「野球におけるイチローを探し出すようなもの」です。いないわけではないですが、ほとんど「存在しない」に等しい。天才エンジニアを探すより難しいとさえ、思っています。
ー「採用業務の可視化」にHERPが持つ可能性があるということでしょうか？
そういうことです。「良い採用」をするために測る指標はたくさんある。たとえば求人媒体での文言のABテストや、職種ごとに最適な媒体・エージェント・リファラル等の投資対効果を可視化するなど、実験できることはたくさんある。つまり、「データ」を集めるだけで採用力は底上げされる。
採用も広告を使って行う以上、マーケティングですから、データを駆使した採用の「グロースハッカー」がいて然るべきです。「採用目標に対して、何にお金を使うのか？」をポートフォリオとして組み、採用戦略を数字に基づいて出せるようになる。
アメリカではHRテックが進んでおり、今まで定量化できなかった多くの項目が数字で可視化されています。社員の会社への従属度を測る「エンゲージメント・マネジメント」、社員の定着度や満足度を測る「ピープル・アナリティクス」、健康状態を把握する「ヘルスケア・マネジメント」など、人材にまつわる課題をテクノロジーで解決する手法が確立されつつあります。
たとえば、採用面接で「あなたはデータ的にこの会社では何％の確率で、健康状態・満足度が高い状態で働けます」と示せた方が求職者も安心します。
「天才採用担当」がいなければ、採用チーム全体の採用力を底上げする必要があります。正しいデータを集めることさえできれば、それに基づいた戦略設計ができるようになります。今の採用担当はそもそも「データを入力する」ことに時間をとられている。そこを機械で代替するだけでも、「採用の基礎力」の底上げが図れると思っています。
ーHRテックが普及すると、日本はどのように変わっていくのでしょうか？
最終的には、HRテックが日本人の「ブランド主義」を棄却する一歩になると思うんです。日本人は「元グーグル」や「東大生」といったような肩書きに弱い。
現在の中途採用市場は、前職の給与水準を元に転職後の給与を決めることが多い。したがって元大企業の社員の給料は、そのブランドだけで給与が決まることもあるでしょう。そうではなく、「どんな会社でどれくらいの影響力を持つ業務をし、何億円の事業価値を生んだか」という「価値」をベースとして測る採用をしなければいけません。
新卒でも同じです。「上位校学生を何人採ったか」ではなく、「誰のどんな能力を期待して、事業にどんな価値を生んでほしいのか」を定める必要があるでしょう。
新卒一律で、給与水準や能力への期待値を決めなくても良いと思うし、インターンや入社後のパフォーマンスを見て、お互いに納得のいく給与条件をすり合わせて行く形でもいい。「優秀さ」を測る指標は多様にあると思っています。
後編では、「Open Recruiting API構想」に共感し、HERP PARTNERとなった石黒卓弥、河合聡一郎、高野秀敏との対談をお届けする。
