平賀

どの業界も人材不足が問題視されるようになって久しいですが、特に飲食業界では早期離職の抑制が大きな課題となっています。離職率を抑えるために、テック・サービスを利用する企業も増えてきましたよね。ミツカリもそのサービスのひとつだと思いますが、主にどういう目的で利用する企業が多いんですか？

表

ミツカリは独自に開発した適性検査なんです。特徴は、組織内の社員全員がこの適性検査を受けることによって、組織内にどのような価値観を持つ人が多いのか、社風や組織の文化を決定づけている要因を可視化することができること。そのデータをベースに人材採用に役立てることが可能です。

平賀

なるほど。僕も前職では新卒採用の担当をしていた経験があって、多くの面接を経験してきました。その中で感じたのは、いくら経歴やモチベーションなどが総合的に見てハイスコアでも、必ずしも入社後のパフォーマンスが期待通りかというとそうではなくて。

表

そうなんですよね。僕も2006年から前職で採用を担当をしていたんですが、2011年くらいかな。「良いな」と思って採用した人が、すぐに辞めてしまったんですよね。あれ？と思ったんです。さくっと早期離職していった。一生懸命たくさんの数を面接してきたけれど、これって実は自分の中で要件定義ができていない状態だったのではないかと。面接で冷静に判断しているつもりでも実は感情に流されていたのではないかと。数量的に検証していくべきことだと、その時強く思ったんですよね。

平賀

すごく共感します。最終的にはなんとなくフィーリングで「良いかも」っていうことで採用していて、どういう人が「良い」のか、細かく定義できてなかったんですよね。

表

みんなが「良い」って言うけれど、その「良い」って何なんだろうと。最終面接をする担当者は、それまでの経験や知見もあるだろうから、もちろん見極める目というのは持ってるはずですが、それをちゃんと検証したほうがいいと思ったんですね。

平賀

そこをしっかりサイエンスしていきたいと。

平賀

確かにそうですよね。

表

はい。「良い・悪い」ではなく「合う・合わない」のジャッジが重要なのではないかと思ったんです。職種によって、あるいは企業の文化や風土によって、実は「合う」人材というのは全然違うわけですから。なので、あくまでミツカリの適性検査は「この数値が高いから優れている」とか「ここがダメ」とか、人間を評価するものではなく、組織のどの部分にフィットするのか、あるいはどの部分でアンマッチが生じやすいのかを判断する材料にするというものです。

平賀

表さんがこのサービスを事業化しようと考えたのは、どんなタイミングだったんですか？

表

前職は金融業界でしたが、そこで数字だけを追いかけて営業をするというよりも、自分は「人と組織」というものにすごく興味を持っているということに気づいて、それで留学することにしたんです。そこで「人と組織」という課題感みたいなものに対して学んでいく中で、ひとつの論文に出会いました。それはごくシンプルに５項目の軸にしぼった適性検査の検証結果で、あるひとつの組織の人や応募者1000人ほどに、50問くらいのテストを受けてもらって、その受検結果とその後、みたいな感じでトラッキングしたデータをまとめた論文でした。

平賀

面白そうですね。

表

それによれば、マッチ度が高いほうが勤続年数も満足度も高いという結果が出ていて、とても興味深いなと思いました。それは５項目だけの単純なものだけど、これを定量化して比較することでさらなる効果が見込めるなと思ったんです。当時は人工知能というものがどんどん進化してきていて、じゃあ、もっといろんなデータを集積してまわしていけば、よりその精度は上がるし、そこに言外のロジックがあるだろうと。

平賀

それが現在のミツカリのサービスにつながるわけですね。現在、ミツカリで既存の社員のデータを取って、組織の特性を可視化するというサービスを利用されている企業はどれくらいあるんですか？

表

社員のデータを取るテストは、2500社のお客様にご利用いただいています。やってみると、「社内には○○さんのようなタイプの人が多い」とか「あの部署には○○さんタイプが多い」とか、微妙な差が見えて、次回の採用時には「○○さんに近い人ならマッチするのでは」とか、わかりやすくデータを使うことができるんです。

平賀

なるほど。既存のスタッフとのマッチング度で測ることもできるんですね。とても具体的でイメージしやすいですよね。でもそれだと、つい同じような人ばかりを採用することになってしまいませんか？

表

組織内の多様化は確かに重要ですよね。ミツカリは決して同じタイプの人を採用しましょうということではなく、仕事の進め方や価値観の違いを見ながら、早期退職のリスクなども踏まえた上で多様化を実現することが大切だと考えています。重要とされる項目は各企業、各組織によって違いますから、そこでミスマッチが起きないようにすることこそが大切だと思うんです。

平賀

2018年のリニューアルでアップデートしたミツカリが、企業の人事・採用にもたらした変革は、何が一番大きいと思いますか？

表

一言で言えば、「構造化面接を促す」ということでしょうか。既存の社員のデータをベースに、人事や採用時のマッチ・アンマッチの傾向を知ることができるので、採用要件を再整理、定義できるというのは従来から同じ思想のもとに、サービスのアップデートはしているのですが、そのデータをすぐに人事担当者が面接の現場に活かすことができるようにして、採用現場で役立ててもらっています。平たく言えば「面接簡単化ツール」とでも言いますか（笑）。

平賀

非常にわかりやすいです（笑）。

表

就職希望の応募者に面接前にテストを受けてもらって、そこから出されたデータから、「ここは少し気になるので面接で聞いておきたい」とか、「この軸では非常にマッチしているが、この価値観が少しズレているので確認しておきたい」というようなポイントがすぐに可視化されるため、面接で聞くべき質問も、そこですぐに整理されるんですね。

平賀

素晴らしいですね。カルチャーフィットの度合いも知ることができるので、面接時はさらに本質に迫る質問ができそうです。ひいてはそれが、採用後の定着にもつながりますよね。

表

一目でマッチ度の高さがわかるので、入社後にも決定的にズレることはないんですよね。

平賀

まさに構造化面接ですね。それに、人材不足の昨今では、ある部分で潜在的にマッチ度が低くても、すべての人を不採用とするわけにはいかないと思うので、実際の面接の現場で、そのアンマッチを乗り越えられる人かどうかを見極めるという作業が必要だと思うんですが、そこで何を聞くべきかが最初からわかっているというのはとても効率的です。

表

そうですね。マッチ度が低いからダメというわけではなくて、「ここが気になるので質問する」というふうに役立ててもらえたらいいと思います。マッチ度の低さを乗り越えられる人もいますし、採用時に懸念点がわかっていれば、入社後のフォローもできて、それが離職率の抑制にもつながるので。離職が半減すれば、再雇用のコストも下がります。

平賀

おっしゃるとおりです。そのコストを教育、設備投資、給与、福利厚生など、他にまわすことができれば、企業の成長にもつながると。

表

今の時代、みなさん諦めてしまっているんですよね。人手不足はうちだけじゃなくて社会問題だからどうしようもないよね、離職もしょうがないよね、って。

平賀

人手不足は仕方ないとしても、少なくとも離職は未然に防ぐことができますね。その離職を防ぐためには面接の段階から注意が必要だと。

表

最終面接をする面接官の力量によって、そのあたりがブレていたところを、ＡＩやデータの力を使って、全体的に面接の質を上げることができるので、人事担当の方の負担も軽減されればいいなと思っています。

平賀

これを飲食店のアルバイター採用に導入するとなると、どんなイメージですか？

表

少なくともこれからの時代、特にチェーン展開しているような飲食店でしたら、面接を構造化するという観点は必要だと思います。

平賀

面接の段階から、できるだけ企業や店舗の風土や文化にマッチしそうな人かどうかを見極める術が必要ですよね。離職~再雇用を繰り返していると、それだけで店長さんは疲弊してしまいますから。

表

そうなんですよね。だから面接も毎回同じ質問で無難に終えるだけになってしまうし、それがまた離職につながってしまうという悪循環で。

平賀

人手不足が深刻な業界だからこそ、アンマッチの度合いが高い人でも、どのようなフォローでそれを乗り越えられるのかを、最初に把握しておくだけでも、その後の活躍度合いは全然違ってきますよね。

表

本当におっしゃるとおりです。

平賀

また飲食業界では、外国人労働者の雇用が増加しています。ミツカリの適性診断は、外国語にも対応しているんですか？

表

現在は日本語と英語の２ヶ国語対応ですが、この９月中には、ベトナム語、タガログ語、ポルトガル語、スペイン語、ネパール語、ミャンマー語に対応したものを追加リリースする予定です。

平賀

やはりそのあたりは需要に応じて？

表

そうですね。国内企業での外国人採用に向けてということと、海外拠点での現地スタッフ採用にも役立ててもらえたらと考えています。

平賀

お話をうかがっていると、良い人材の採用は、まず自社の特性、個性を知ることが大切なんだなと思いました。自社の文化や価値観の軸を把握しておくだけでも、応募者と自社との間にあるズレを面接時に質問で確認していくことができますよね。そこが、これまで意外にないがしろにされてきたんだなと。

表

そうなんですよね。「合う」とか「合わない」というのは、両者の間にあるものですし、そこがあまりにも漠然としすぎたまま、これまでの面接は行われてきたんだと思います。

平賀

自社の特性がデータとして可視化されれば、面接官の感情や力量によるバイアスを最小限に抑えることもできますね。それが人事担当や、飲食店の場合は店長の負担を軽減することにもつながるというのは、非常に重要なポイントだと思いました。

表

ミスマッチを予測することが企業経営の効率化につながるんですよね。

平賀

まさに。行き当たりばったりで雇用~離職~再雇用を繰り返すのは本当に非効率ですよね。離職を抑えて定着を促すテックというのは、今後もっと必要とされていくのだろうなと思います。

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表さんは、ミツカリのロゴマークが入ったＴシャツを着て登場した。最近のテクノロジーベンチャーの人たちは、こうした自社サービスＴシャツを着ていることが多い。

しかし表さんは、ありがちなテック経営者じゃなかった。その経歴もあってか、まずビジネスマインドがすごい。とても熱量が高くて、とても実直に思いを語るその姿からは、とても骨太な感じがした。

そういう真摯な彼だからこそ、「なんとなくの採用」ではなく、「根拠のある採用」にこだわっているのだろう。このサービスは、やがて必ずや飲食業界にとっても福音となるだろう。