データ分析・活用で採用に関するお悩みを解決するには？

本記事では、採用業務にフォーカスしたデータ活用をテーマに、具体例を交えながら以下についてお伝えします。

• ・採用業務ではどうすればデータが活用できるのか
• ・データ人材が不足する中で、どのようにしてデータ活用を進めていくのか

 

執筆者のご紹介

西條達也
所属：
株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー エンジニア事業部
データエンジニアとして顧客企業に常駐し、現在はCRMで取集したデータの利活用推進を担当。
経歴：
システムエンジニアとして顧客企業のシステム開発に数年携わった後、顧客企業のダイレクトリクルーティング支援を担当。
社内データを活用し、採用担当者に施策提案などを行う。
2024年4月にメンバーズに入社し、現職。

 

目次

01.|多くの企業で人材は充足していない
02.|採用業務でもデータ活用は有効か
03.|採用業務でのデータ活用術
04.|自社でのデータ活用が難しい場合は

 

多くの企業で人材は充足していない

 

人手不足が深刻です。株式会社帝国データバンクの「人手不足に対する企業の動向調査（2024年4月）」によると、

以下引用

『正社員が不足している企業の割合は 51.0％で、前年同月比-0.4ptとなったものの 5 割を超えて高止まり傾向が続いている。業種別では、IT エンジニア不足が顕著な「情報サービス」が 71.7％でトップ。』

であり、主に IT 企業を指す「情報サービス」の人手不足割合は18 カ月連続で70%を超えており、慢性的な「ITエンジニア不足」となっています。

表1

表2

*表1.2出典：「人手不足に対する企業の動向調査（2024年4月）」（株式会社帝国データバンク）
https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p240501.pdf（2024年8月8日に利用）

また、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「DX白書2023 エグゼクティブサマリー 」によると、DXを推進する人材の確保状況が「やや不足している」、「大幅に不足している」と回答した企業は2022年度に80%を超えており、DXやDXに付随した戦略を実現するうえで欠かせない人材の確保に苦戦する企業が非常に多いことがわかります。

表3

*表3出典：「DX白書2023 エグゼクティブサマリー」（IPA）
https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108048.pdf（2024年8月8日に利用）

以上のことから、企業の多くは、以下のような状況に置かれていることが推察されます。

• ・ITエンジニア不足が常態化しており、計画の見直しを迫られる
  →社内のIT投資がなかなか進められない、もしくはリソース不足でやむを得ずプロジェクトを諦める
• ・ITエンジニアに限らず、DXを推進できる人材の確保が進められていない
  →社内のDXがなかなか進められない、もしくはDXを進めたものの、思うような成果があげられていない

ITエンジニアやDX推進人材をはじめ、不足している人材を確保したいとき、企業はまず「採用」を考えるでしょう。
そのため採用担当者のもとには、「なんとか人材を確保してほしい」という切実な声が各部署から寄せられます。

しかし、日々採用活動に携わる方々は、以下のようなお悩みを抱えているのではないでしょうか。

• ・求めるスキルを持った人材が、求人に応募してこない...
• ・採用した社員が早期に離職してしまい、定着しづらい...
• ・改善のために施策を打ちたいが、日々の業務で忙しく手が回らない...

この他にも採用活動に関するお悩みは様々ですが、いずれもその原因は複雑で、改善が容易ではないことも珍しくありません。

ではどうすれば、あなたの企業の採用課題は解決できるのでしょうか？
これらの課題はもしかすると、データを活用することで解決できるかもしれません。

 

採用業務でもデータ活用は有効か

 

データの利活用は、商品企画、在庫管理、渋滞予測など、既に様々なシーンで進められています。
採用業務においてもそれは同様で、応募者の情報、求人別のデータ、採用媒体別のデータなど、無数のデータを活用することができます。

しかし、データがあってもどうすれば活用できるのか分からない...またはデータを活用するための工数や人材が確保できない...といった理由から、「うちの会社で採用データの活用は難しい」と考えている採用担当者も多いかもしれません。
もしくは、既存の採用管理ツールやExcelなどでデータを管理しているので、「今のままで問題ない」と考える方もいるかもしれません。

　
例えば、HRMOS 採用やHERP Hire などのATS（応募者追跡システム）を活用する手法であれば、採用担当者の多くが普段の業務で使用するツールを使ってデータ分析に取り組めるため、比較的手軽に実践できるかと思います。
ただし、ATSなどで既に閲覧できるデータをいきなり採用課題の解決に用いるのは、リスクが伴います。
そのためデータを活用して課題解決につなげるためには、データを活用できるようにするためのプロセスを知っておく必要があります。

※一般的なデータ活用のプロセスの詳細についてはこちらをご覧ください。

メンバーズ流　データ活用のススメ

採用業務でのデータ活用術

■データはどうすれば活用できるのか

それでは、具体的にはどのように採用データを活用し、課題を解決することができるのでしょうか。
ここでは中途採用において、内定辞退が頻発しているというケースを例にして考えてみます。

1. データ活用戦略を考える
今回は内定辞退が頻発するというケースですが、まずは具体的にいつまでに、どの程度まで辞退率を低下させることを目指すのか、あらかじめ定義します。
次に設定した目標を達成するために、どのような施策が効果的であるか仮説を立てます。
そして実行する施策の効果測定を行うために、どのようなデータを収集する必要があるかを考えます。
最後に、必要なデータを収集・分析し、採用活動に生かすためにはどのようなツールが必要かを検討します。

2.内定辞退の理由を蓄積する（データを集める）
そもそも候補者が内定辞退する理由は、なんなのでしょうか？
内定フェーズまで進んでいる候補者ですので、志望度が一定以上はあった可能性が高いでしょう。
よくあるパターンとして考えられるのは、下記のいずれかです。

• ・候補者が複数社から内定を得て、比較検討したうえで選ばれなかった
• ・応募時点では志望度が高かったが、選考を進めていくにつれてギャップが生じ、志望度が下がった

どのような要素が内定辞退に直結しているのかを推定するため、まずは辞退理由を把握することが重要です。
また、集めたデータをデータレイクやデータウェアハウスなどのデータ保管庫にどのように蓄積するかを決めることも、データ活用には欠かせないプロセスとなります。

3.目的に応じて情報を整理する（データを加工する）
内定辞退の理由を集めることができたとしても、一目でどのような傾向があるのかを把握するには、データを加工する段階が欠かせません。
この工程を適切に行うことで、採用媒体ごとの費用対効果や、月別の採用進捗といった、複数の採用課題を解決するための情報を迅速に得ることができます。
個人情報を保護するためのマスキングや、目的に応じて一部のデータのみを抽出するデータマート作成などが当てはまります。

4.ダッシュボードの作成（データを可視化する）
データをビジネス課題の解決に活用するためには、可視化も重要な工程になります。
経営陣や現場部門など、他部署に対して採用に関する情報を共有するうえで、一目でわかるデータは大きな説得材料になりえます。
「内定辞退者が頻発している」という課題に対して、「他社との比較検討の結果辞退した方の半数以上が、転職検討理由でワークライフバランスをあげていた」というデータを添えることで、ネクストアクションの合意につなげられるかもしれません。

5.データ活用を最適化・自動化する（業務を改善する）
データを集める、加工する、可視化する、といった一連のプロセスを自動化することで、定常業務の工数削減や、データを使った業務の属人化解消につなげることができます。
さらに運用において、データ業務の負荷を軽減できるようなプロセス改善は、品質向上やコスト削減に直結します。

ここまで5つのステップに分けて、採用でよくあるお悩み事を例に挙げ、データ活用でどのようにアプローチできるかを掘り下げました。
採用管理ツールやExcelで対応できる部分もありますが、工数といったコスト面や、企業ごとの個別事象に対応したカスタマイズ性を考慮すると、データ分析基盤を構築し、収集→加工→可視化の一連を最適化・自動化することができる「データエンジニアリング」が有効ではないでしょうか。

 

自社でのデータ活用が難しい場合は

 

データ活用のための工数・人材確保はどうするのか

採用業務におけるデータ活用のイメージが少しずつ湧いてきましたか？
データ活用と聞くとハードルが高い印象を持たれるかもしれませんが、そのプロセスは基本的には「仮説→実行→検証」というシンプルなもので、採用活動でも広く使われる考え方と共通する部分があります。

ただ、日々多くのタスクを抱えている採用担当者が、データ活用に向けて時間を捻出し、採用課題の解決を実現することはできるのでしょうか？
恐らくリソース（工数・人材）上の問題で困難になることが多いでしょう。

では、先ほどご紹介したようなデータ活用に向けたステップは、実行に必要な社内のリソースが不足している採用現場では、実践することができないのでしょうか。
もちろんそのようなことはありません。
社内リソースが充足しない場合は、外部リソースを活用することで、データ活用を進めることができるからです。

外部リソースとして一般的な、ITベンダーに依頼した場合はどうでしょうか。
データ分析に強みを持つITベンダーであっても、先ほどの5つのステップのうち、「1. データ活用戦略を考える」、「5.データ活用を最適化・自動化する（業務を改善する）」で上手くいかないケースはしばしば発生します。

その理由は、データをどのように活用したいのか言語化が難しく、認識齟齬が発生しやすい点や、ベンダーが実業務への理解が浅く、現場に負荷のかかるオペレーションになりやすい点などが挙げられます。

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※当社サービス資料より引用

※当社サービス資料より引用

 

その他の詳細について少しでも気になりましたら、こちらから当社サービスについて、ぜひご覧ください。

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