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ICCサミット FUKUOKA 2020 スタートアップ・カタパルトに登壇いただいた、 トランス 塚本 鋭さんのプレゼンテーション動画【AIで活躍人材を可視化！「TRANS.HR」は勘と経験のみの採用、配属の課題を解決する】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回250名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット KYOTO 2020は、2020年8月31日〜9月3日 京都市での開催を予定しております。参加登録などは公式ページをご覧ください。
本セッションは、ICCサミット FUKUOKA 2020 プレミアム・スポンサーのラクスル様、プラチナ・スポンサーの日本アイ・ビー・エム様にサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2020年2月18〜20日開催
ICCサミット FUKUOKA 2020
Session 1B
STARTUP CATAPULT スタートアップの登竜門
Supported by ラクスル & 日本アイ・ビー・エム
(プレゼンター)
塚本 鋭
株式会社トランス
代表取締役
公式HP | STARTUP DB
東京大学・大学院において、機械学習（AI）や大規模シミュレーションに関する研究に従事。人工知能学会研究会優秀賞・東京大学工学系研究科長賞（総代）等を受賞。 大学院修了後、株式会社野村総合研究所にコンサルタントとして入社し、ICT・メディア領域を担当。2013年1月より株式会社クラウドワークスに8番目の社員として参画し、2014年12月に上場を経験。データ分析・産官学連携を軸としながら、B2B事業立ち上げ、カスタマーサポート部門立ち上げ、子会社副社長等を歴任。2018年に株式会社トランスを創業。HR×データ分析（ピープルアナリティクス）サービスであるTRANS.HRの開発・運営を行う。
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▶「ICC FUKUOKA 2020 スタートアップ・カタパルト」の配信済み記事一覧
塚本 鋭さん トランスの塚本です。よろしくお願いいたします。
▶編集注：トランス/TRANS.HRの社名・サービス名は、2020年5月より”AIの力で活躍人材が、わかる・きまる・はまる。”のメッセージを込めて「アッテル（Attelu）」に変更となりました。
採用におけるミスマッチはどうして起こるのか？
突然ですが皆さんは、「勘や経験」のみで、経営の意思決定をしていないでしょうか？
ではもう一つ質問です。
採用面接における見極めの精度について、「自分は平均以上だ」と自負されている方はどのくらいいらっしゃいますでしょうか？
実は、アンケートの結果を見ると、7割以上の回答者が「そう思う」と答えています。
一方、9割の人が、採用面接がどれくらい当たっているかを定量的に確認したことがないと答えています。
「採用面接で見極めができている」
「ストレス耐性が高い人は、離職しにくい」
「エンゲージメントスコアが高ければ、退職率は低い」
というのは、思い込みに過ぎないのかもしれません。
実際に、採用面接での評価と入社後の評価とを比べてみると、実に6割以上の評価が当たっていなかったというデータがあります。
「勘や経験に頼った採用の意思決定」が行われている様子が見受けられます。
私自身、機械学習を専攻しデータ分析を専門としていましたが、前職では主観的な採用を行ってしまい、多くのミスマッチが起こりました。
会社にとっても、採用された側にとっても、非常に辛い経験でした。
「TRANS.HR」がAIで可視化。採用のPDCAをサポート
こういった課題を解決するために、採用・配置を科学し、ミスマッチを減らす「TRANS.HR」を開発しました。
TRANS.HRを導入した企業では、面接や適性検査での評価に対し、3～6倍の確率で入社後評価や早期退職率が予測できるようになりました。
TRANS.HRを利用するには、まず既存の従業員の評価を入力し、適性診断を受診してもらい、予測モデルを構築します。
そして、応募者に適性診断を受診してもらうことで、評価を予測します。
こちらのデモをご覧ください。
従業員データは、CSVファイル形式で一括アップロードが可能です。
次に、従業員の評価を入力します。
再度面接をするとしたら必ず採用したい人をハイパフォーマー、ミスマッチだった人をローパフォーマーとします。
そして、従業員に適性診断を受診してもらいます。
診断の依頼もワンクリックでメール送信でき、診断時間も1人あたり10分ほどです。
受診者は、自分の価値観に近いものを選択し、診断が終わるとリアルタイムで結果を見ることができます。
この個人の結果には、良い悪いの判断はありません。
一方、組織として分析することで、会社の活躍人材が可視化されます。
赤い線がハイパフォーマー、青い線がローパフォーマーの平均です。
この会社では、「自我」「達成」「挑戦」という価値観を持っていると、ハイパフォーマーになりやすいことが分かります。
さらに精度を高めるには、AIを活用します。
データを選択して、ワンクリックでOKです。
組織や職種によって網羅的に分析を行い、最適な予測モデルを構築します。
その予測モデルを応募者に適用することで、活躍確率や早期退職率が自動で算出されます。
また、既存従業員の誰と似ているかが分かるので、人物イメージもつかみやすくなります。
配属先ごとに活躍確率も計算されるので、最適配置にも生かすことができます。
さらに、採用面接や予測した結果がどれくらい当たっているのかが「採用力偏差値」として可視化されるので、他社や他の面接官に比べてどのくらい採用力があるかを可視化でき、PDCAを回すことができます。
このように、TRANS.HRは、採用・配置において、人材情報の定量化・分析・予測・振り返りをワンストップで提供できるサービスなのです。
採用・配置の「打ち手」につながる分析手法も実装
AIによる予測以外にも、採用・配置の精度を高める分析手法を実装しています。
例えば、散布図で個人の価値観の分布を分析することができます。
例えば、A事業部では「創造」「達成」の価値観を持っていれば活躍しやすい一方、会社全体では「安定」「調和」の価値観を持っている方が活躍しやすいということが分かります。
また、従業員同士の相性も可視化されるので、上司との相性が悪い場合は、異動させることで退職の可能性を未然に防ぐことができます。
さらに、作成した配置基準がどのくらい当たっているかの検証も可能です。
式を入力し、どのくらいの人がハイパフォーマーになるかのシミュレーションをすることもできます。
このように、採用・配置の「可視化」だけではなく、「打ち手」につながる分析手法も実装しているのがTRANS.HRです。
「退職者の見極め」のコスト削減効果はいかほどか？
料金プランは、分析の深さに応じて段階的に用意しています。
退職者のデータ蓄積ができていない企業も多いので、人材情報の定量化だけでも導入することをおすすめしています。
例えば、従業員100名の企業で退職率を5％改善できたとすると、年間5,000万円のコスト削減になります。
利用企業数は120社超。将来的には会社間での最適配置の実現へ
β版公開から6か月で、上場企業を中心に120社以上に導入いただいています。
しかし、人に関する予測なので、100％当たるわけではありません。
例えば、ある導入企業では、採用の意思決定をする際に多数決の1票として利用したり、フィットしていないローパフォーマーの配置転換に活用することで、組織パフォーマンスを改善しています。
現状のサービスでは、人材の定量化が1社の範囲内でのみ行われていますが、今後は、複数企業にまたがった活躍確率も分析していきたいと考えています。
そうすることで、例えば、ある応募者がA社とB社のどちらでならより活躍できるかが分かるようになり、より多くのミスマッチを減らしていくことができるはずです。
「脱。感覚人事」年間8兆円のミスマッチ損失を回避
我々は、ミスマッチによって生まれている8兆円を解決することを目指しています。
最近は、経営におけるヒト・モノ・カネを定量的に分析する企業が増えていきましたが、いまだに感覚に頼る人事を続けている企業があることも事実です。
弊社は、「ヒト」についてのデータ分析を通し、皆さんと一緒に企業の生産性を上げる取り組みを行っていきたいと考えています。
ありがとうございました。
(終)
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編集チーム：小林 雅／尾形 佳靖／フローゼ 祥子／大塚 幸／戸田 秀成
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