AIで候補者が“均質化”する時代——「リファレンスチェック」がミスマッチを防ぎ、良い採用を実現する理由

オンボーディングにも有効?! 得られた情報は未来にも活かせる

——リファレンスチェックを取り入れたうえで、さらにミスマッチを改善するために人事が取り組むべきことはありますか。

　まず、リファレンスチェックで得た情報は採用判断だけでなく、配属先の判断や人事によるフォローといったオンボーディングの参考にもできるでしょう。

　また、先ほども少し触れたとおり、「データ分析」がこれからの人事には求められると思います。

　我々はよく、「リファレンスチェックで得た情報を“ワンタイムパスワードにしない”」と伝えています。1人ひとりの候補者を見極めるために活用するのはもちろん、データを蓄積し分析することで、採用判断を振り返り、次の意思決定に活かすことが重要です。

　採用した人材の数だけ、面接の履歴、リファレンスレポート、適性検査のデータは蓄積していきます。これに加えて、定着した従業員の入社後のデータも溜まっているはずです。

　重要なのは、これらのデータをきちんと保持・分析し、その結果を採用基準などにフィードバックするサイクルをつくっていくことです。すでに大手企業の中でも、人事部門に意欲がありデータ分析に関心のある企業が、こうしたプロジェクトに着手しています。

“良い採用”とは何か。考えて、手を打つ

——では最後に、AI時代に採用活動を行う企業の採用担当者に向けてメッセージをお願いします。

　どの企業も人手不足の中で、採用担当者は「どうやって採用を増やすか」という目の前の課題に悩んでいると思います。本当はいったん俯瞰的に採用のプロセスを分析できるとよいのですが、やるべき業務や上からのプレッシャーに追われてその時間が取れないのが実情でしょう。

　しかし、長い目で見れば、せっかく採用した社員が入社してわずか半年や1年で辞めてしまうのが最もつらいことです。

　本来の理想は、現場から「活躍する人を採用してくれてありがとう」と言われるようになり、早期離職者を減らすこと。リファレンスチェックサービスを活用することで、その理想に手が届き、そこまで深く考えて採用活動ができるようになる可能性があります。

　採用人数を増やすことそのものを目的とするのではなく、自社が「良い採用」を目指すために何が必要なのかを考え、その選択肢としてリファレンスチェックをはじめとしたサービスを活用していただけると幸いです。