こんにちは。
「採用学」という本を読んだので、その本についてまとめておく。
○読んだ本：「採用学」
今回読んだのはこの本。
○本の内容と感想
この本は、採用を科学するという立場をとって研究をされている服部先生の本で、中身もできる限り事実を元に説明されているように感じた。「採用」に対する考え方を体系化し、企業が採用を考えるときにどのようにアプローチするべきかというのが、事例なども合わせて紹介されていた。
私個人としては、採用を行うときに考えるべきポイントは何かという点でこの本を手に取ったし、具体的な手法の普遍化はできなくても体系化まではどの企業にも当てはまるものが作れると思っていたので、その意味でもすごく参考になった。
また、体系化してこれらの理論を作れるようになれば、現在のIoTやデータサイエンスの技術を使えば、
・雇用従事者の離脱予測
・雇用従事者のタスク/コミュニケーション量の観測
・応募者の人物要件の分析、測定
・社内優秀人材の人物要件の定義、測定
などが可能になる(と思っている)。
実際に、少しではあったがそのような取り組みをしている企業の例もあった(Googleとか)ので、またその手の本を読んでみようかなと思う(私の興味はどっちかっていうとそちらにあるので)。
本の中身で取り上げられていた、以下の式があった。詳しくは本を読む感じで、ここでは深く説明しないけど笑
採用力 = 採用リソース(有形/無形) × 採用デザイン力(採用設計力/オペレーション力)
採用リソース(有形/無形)：資金、人員、企業/採用自体のブランド
採用デザイン力：採用プロセスなどを組み立てる力
これはすごく共感する部分があった。掛け算になっているので、中小企業やベンチャー企業といった資金に比較的乏しくなってしまう立場にある企業は、この点で優秀な人材の確保という点では、不利になる。
ここの掛け算をどう解決していくかということが、ポイントになるだろうし、面白い部分でもあり、大型の企業によく見られる採用時のデータ活用を小さい企業に適用するという点で、とても楽しいなぁと思った。
HR系のテクノロジーは上のサイトにもあるように発展してきてはいるけれど、まだ人物要件の定義という観点ではアンケートといったレベル感でしかないと思う。中小企業やベンチャー企業においては、どうしても複数業務を兼任するという形になるので、一歩採用力という意味で遅れるし、採用が失敗した時のダメージが大きく出てしまう。
そのため、ここを打開する意味で、人事/採用におけるデータ化/モデル化みたいなところを実現するべきだし、以下の文章にもあるように、そのような例はまだ大手企業が多いようだけど、すでにある。
データ、楽しいですね。この本はとても良かったです。他にもこのタイプの本を読んでみようと思います。
それでは。
