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【ご報告】
2月末まで入院のためポスト、リプライかなり減ると思います。
また元気になりましたら再開します。
よろしくお願いします！
西村 遥大｜『欲しい人』が集まり、自社が『選ばれる』採用を“仕組み”でつくる
西村 遥大｜『欲しい人』が集まり、自社が『選ばれる』採用を“仕組み”でつくる
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西村 遥大｜『欲しい人』が集まり、自社が『選ばれる』採用を“仕組み”でつくる
@DirislNishimura
元パソナ人材紹介エージェント｜欲しい人が応募しない/良い人ほど辞退する採用を、仕組みで改善｜エージェント・候補者が魅力を即理解し応募促進｜応募数3倍・内定承諾率70％を実現｜従業員10万人超企業の中途採用を0から構築/急成長ベンチャーの採用改善｜株式会社ディリスル代表取締役
西村 遥大｜『欲しい人』が集まり、自社が『選ばれる』採用を“仕組み”でつくる’s posts
「人事って楽そう…」という声を聞いたので、人事業務の全体像と“人事の頭の中“を経営インパクトを踏まえてまとめました。社内向けの資料としてもぜひ保存してご利用ください。
X運用を始めます
株式会社ディリスル代表取締役の西村遥大です。
事業内容
データ分析・AI構築
AI/データ人材採用支援
データ分析基盤構築
新卒データサイエンティスト採用支援（Dirisl Recruiting）
クライアントの様々なニーズにお応えいたします。
会社HP
dirisl.com
株式会社ディリスル代表取締役の西村遥大です。
事業内容
データ分析・AI構築
AI/データ人材採用支援
データ分析基盤構築
新卒データサイエンティスト採用支援（Dirisl Recruiting）
クライアントの様々なニーズにお応えいたします。
会社HP
dirisl.com
【保存推奨】人事/経営者へ
求職者が御社を選ばない理由と、離脱を阻止するためにやるべきことをすべてまとめました。保存してぜひご活用ください。
【採用に悩む人事/経営者の方へ】
「求人を出しても応募がない」
「面接まで来てもすぐ辞退される」
「やっと採用できたと思ったらすぐ退職してしまう」
面談と面接の違いを説明できない人事担当者の多さにおどろきます。面談は相互理解で、面接は判断と魅力訴求なのに、どちらも質問攻めで終わっている現実。目的が違うなら進行も変わるべきなのに、同じパターンを繰り返すから候補者は混乱し企業は機会を逃す。役割分担の曖昧さが採用失敗の根本原因です
【転職エージェント活用に悩む人事/経営者の方へ】
「エージェントからの紹介数を増やしたい」
「契約社数を増やしているが効果がない」
「契約社数を増やしても紹介数は増えないのに工数だけ上がる」
転職エージェントを複数契約している人事/経営者から日々聞こえてくる悩みです。
■
【全人事担当者さまへ】
カジュアル面談後に“求職者“との連絡が取れなくなるのは…役割を間違えているからです。各正しい役割をまとめました。
「分析は大手でないと無理ですか？」と聞かれたのですが、答えはNoです。自社のデータ分析業務は大手でしかできないかもしれませんが、分析チームを持たない会社ではできません。自社側で出来ないところは分析専門の企業（弊社みたいな企業）にお願いします。そのため自社側でなくても分析は可能です。
2020年6月、友人と2人で"株式会社ディリスル"を起業しました。最初はお互いのフリーランスとしての仕事を法人契約に移し、最初の売上は問題ありませんでした。2人の役員報酬も少なく設定し、会社で使えるお金を増やし、キャッシュエンジンを整えた上で、しっかりと取り組むことができました！
毎年、「データ分析」「AI関連」に興味がある学生をインターン採用しています。データサイエンティストを目指す中で、弊社で経験を積んで大手や有名AIベンチャーに就職した学生も多いです。データサイエンスの実務経験×就活相談ができる環境です。プロフや固定も合わせて見ていただけると嬉しいです！
採用活動を「なんとなく」で回している企業の特徴6選
・面接官が履歴書を面接5分前に初めて読む
・去年うまくいった方法を今年も使えると信じている
・「良い人いたら教えて」と紹介会社に丸投げして終了
・不採用の理由を「総合的に判断しました」の一言で済ませる
4年ぐらい前に、「圧倒的にPythonをまずやるべき！」「Pythonの方がシェアが高く、多くの方が使っているので、Webサービスとの連携のしやすさもPythonならではなので基本ベースはPythonでやる！」とデータサイエンティストから聞きました。そして、初学者はPythonの勉強がオススメだそうです。
「やりたい」「もっとこうしたい」という希望や理想があっても実現できる人は少ないです。スキルや環境も要因の１つですが、自分の考えや行動で変わると感じています。 自分で考え、行動した上で全てを判断してほしいと考えているので、そのような人材を増やしていくために、事業を行っています！
AI・機械学習の発展により、介入効果を予測する『アップリフトモデリング』が実践可能になりました。ある対象に介入したときに観察される結果Aと、同じ対象に介入しなかったときに観察される結果Bとの差をシミュレーションするのは魔法のように感じるかもしれませんが、条件さえ整えば可能です。
「現場社員との面談を設定しました」という人事を見ていると、その社員に面談スキルの研修をしているか聞きたくなる。人事は慣れているけど現場は慣れていない。準備なしに現場を出すのは、候補者にも社員にも失礼だし、会社の印象を下げるリスクすらある。接点の品質管理が採用成功の分かれ目。
会社創業時からインターンとして関わり、途中入社した社員に『仕事の面白さ&やりがい』を聞いてみました。 分析や開発に関わったものが、リリースやPJに貢献できたと実感したときにやりがいを感じ、PJ進行で発生する様々な問題を解決し、前に進められた時にもやりがいを感じると教えてくれました。
データサイエンティストの業務は、「ビジネスの現場やマネジメント層などとディスカッションしつつ、課題やデータの活用先を見定める」「課題解決に役立ちそうな技術についてトコトン調べ、その技術検証を行う」「Pythonを使い、データを集計/可視化して課題解決につながる知見を得る」などです。
会社創業時からインターンとして関わり、途中入社した社員に『インターン中は何をしていたのか』と聞いてみました。「未経験だったので、最初はPythonや機械学習の勉強」「3ヵ月～6ヵ月でデータ分析や自然言語のモデル構築のお手伝い」を行ったとのこと。しっかりと仕事に関わっていただきました。
面接で「売上を倍にしました」と語る人ほど要注意。
本当に優秀な人は自分の貢献と環境要因をきちんと分けて話す。失敗談や苦労した話も含めて語れる人は信頼できるけど、成功談しか話さない人は盛っている可能性が高い。実績の数字ではなく、その人の”思考と行動プロセス”を見抜くことが大事だと思う
2017年に新卒でパソナキャリアカンパニー（株式会社パソナ）に入社しました。
人材紹介事業部にて、主に神奈川県マーケット・製造業・IT・WEBマーケットをRACA両面で担当し、さらにミドルクラス～ハイクラスの求人・人材の決定に強みがあり、人事の採用関連の幅広い経験を積むことができました。
”今月は応募が50件もありました”と報告する採用担当を見ると、その50件の質を聞きたくなる。応募数という入口の数字だけ追っても、面接通過率/内定承諾率/入社後の定着率が低ければ採用活動は失敗。数字は嘘をつかないけど、どの数字を見るかで真実は変わる。本質を見失うと忙しいだけで成果ゼロになる
最近「カジュアル面談やってます」という企業が増えてきたけど、やらない方がマシなのでは...と感じることが多いです。
そこで今回は「カジュアル面談が形骸化する企業の典型パターン5つ」をまとめてみました。
①「面接じゃない」と言いつつ裏で合否判定
②会社説明スライドを30分読み上げるだけ
データ分析や機械学習の領域でよく聞く言語「R」の特徴をシェアします。
・統計的な分野で優れている（アカデミックな分野ではよく使われる）
・Pythonより丁寧で、説明しやすい形で出力できる
➩解釈性の高さがある（Pythonに比べて）
・ディープラーニング系はできない
会社創業時からインターンとして関わり、その後に途中入社した社員に「インターン時のこと」を聞いてみました。『全くの未経験で最初はPythonや機械学習の勉強からスタートし、3ヶ月-半年で案件の手伝いでデータ分析や自然言語のモデル構築等をしました』と、当時のことを覚えていてくれて嬉しいです！
【採用で優秀な人材を逃さないために】
「いい人が面接に来たのに、なぜか辞退される…」その原因は候補者ではなく採用側の落とし穴にある。レスの遅さ/面接官の準備不足/会社説明の曖昧さ…と小さな不手際でも優秀な人材は敏感に察知する。採用成功の秘訣は魅力を伝える前に”不信感の芽”を摘むこと。
大学卒業後、大手人材業界の「 株式会社パソナ 」に入社しました。入社間もない頃は、テレアポによる開拓業務でゴリゴリ営業活動していたのが懐かしい記憶です。多くの人が苦手意識のあるテレアポですが、" アポイント獲得 "が最初のミッションで、個人的にはゲームみたいな感覚で結構好きでした。
「データ分析・AI構築」は弊社事業の1つです。 クライアント様の持つデータの種類に合わせて、オーダーメイドでAI構築・データ分析を行なうことでビジネス課題を解決するソリューションを開発します。これは、数値予測 / 需要予測 / 自然言語処理 / 広告・マーケ分析など幅広く対応可能です。
「他社より早く内定を出せば勝てる」と信じる企業ほど、優秀な候補者に辞退される。候補者が求めているのはスピードではなく"丁寧な対話"と"誠実な対応"。急いで内定を出しても選考プロセスで候補者の疑問が解消されていなければ、結局は辞退される。スピードは武器になるけど、"雑な選考"は逆効果。
自衛隊幹部候補生からデータサイエンティストへ異色のキャリアチェンジをした社員に、「会社の良い所や魅力」を聞いてみました。➊時間を決めて集中してやるのでダラダラ仕事をしない➋残業がほぼない➌データサイエンティストとしての力が付く。この3つが10秒以内で出てきたことに嬉しかったです！
株式会社パソナ時代、基本的に人材紹介エージェントは営業なので数字を追うことが必要でした。「土日も出社」「結果を出している人の動き方をマネる」など、人材紹介業における数字を上げるために大事なことはある程度理解していたつもりです。そこを抑えながら行動し、結果が伴うようになりました。
データ分析や機械学習の領域でお馴染みの言語「Python」の特徴。
・汎用的な言語で、Web系～分析・機械学習までできるので圧倒的人気
・ディープラーニング系もできる
採用を人事任せにする管理職と現場も巻き込む管理職、両者の採用成功率は圧倒的に違う。前者はスキルマッチしか見れないけど、後者は組織フィットまで判断できる。書類と面接だけでは人間性は見抜けないし、実際に働く人の直感ほど確かなものはない。採用は人事の専門業務ではなく全社のプロジェクト。
『仕事の面白さ・やりがいは何？』と自衛隊幹部候補生からデータサイエンティストにキャリアチェンジをした社員に聞いてみました。「データ分析において、データを見るだけではなく、自分で仮説を持って分析に繋げていくことを意識して取り組んでいます」と答えてくれて、成長が楽しみになりました！
「株式会社ディリスルってどんな会社だと思う？」と社員に聞いてみると、『メリハリがあり、時間を決めて集中して実行するので、ダラダラ仕事をしない』と答えてもらえました。 どうすれば早く仕事ができるか意識して仕事をしているので日中の密度が高く、成長を感じる機会が多い会社です！
株式会社パソナを退職しようと決断したキッカケ。「目標達成が出来てくると物足りなくなってきた」と思うようになり、当初は３年間は在籍しようと考えていましたが、自分の業務にストレッチがかけられなくなり、社内の居心地も良くなりすぎたり、刺激が足りなかったので思い切って、退職しました。
【簡単な自己紹介】
株式会社ディリスル代表取締役の西村遥大です。
事業内容
データ分析・AI構築
AI/データ人材採用支援
データ分析基盤構築
新卒データサイエンティスト採用支援（Dirisl Recruiting）
クライアントの様々なニーズにお応えします。
プロフと固定も合わせご覧ください>>>
事業内容
データ分析・AI構築
AI/データ人材採用支援
データ分析基盤構築
新卒データサイエンティスト採用支援（Dirisl Recruiting）
クライアントの様々なニーズにお応えします。
プロフと固定も合わせご覧ください>>>会社創業時からインターンとして関わり、その後に途中入社した社員に「ディリスルへの入社理由」を聞いてみました。『➊データサイエンスの領域に関われること ➋インターンで長いことお世話になっていたので関係性的にもやりやすいと感じていたこと」だそうです。確かに仕事がスムーズに進みました。
会社には「結果を出す人」と「結果を出せない人」が居るので、結果を出す人の行動パターンを参考にして、結果を出せない人の行動パターンを無意識に取らないように、常に意識していました。株式会社パソナには、ロールモデルとなる人がたくさん居たので入社当時、実はラッキーだと思っていました。
弊社の実績として、「大手保険会社」「大手製造業メーカー」「メガベンチャー（SaaS）」「大手通信系」など国内を代表する大手企業や上場企業とお取引も増えてきており、積極採用中です！社内に優秀なデータサイエンティストが在籍しており、教育ノウハウもあるので未経験の方でも大歓迎です。
「データサイエンティストとは？」と、ご質問をいただく機会が多くなりました。ビジネスや研究・教育などのシーンで「データ活用」が注目されており、「データから引き出す価値を最大化するために、統計学・数学・プログラミングなどの技術を駆使してデータ活用を実践するスペシャリスト」のことです。
これまで多くの企業をみてきて思うのは、採用活動がうまくいかない企業は、面接より前の段階でつまずいている、ということです。
よくあるパターン
・「優秀な人がほしい」としかいえない
・面接官ごとに見るポイントがちがう
・評価基準がバラバラで決め手がない
AI人材・デジタル人材の不足が顕著となり、自社でAI人材が不足している企業は半数を超えているというデータが存在します。そのような環境の中で、「 データはあるが技術がない 」「 データはあるが人が足りていない 」といった課題のある企業に対し、弊社の技術を活かした支援していきたいです！
「求人票を見て応募しました」という候補者ほど、面接で的外れな質問をしてくる現実がある。理由は”求人票に書いてある情報”と”実際の業務にギャップ”があるから。応募数だけ追いかけて求人内容を盛った結果、質の低い母集団しか集まらない。正直な情報発信こそが、良い候補者を呼ぶ近道になります。
採用担当が「メリット」だと思っていること vs 求職者が「本当にメリット」だと感じること をまとめました。
フリーランスとして、将来の「小さなキャッシュエンジン作り」をスタートさせた2019年9月が懐かしいです。フリーランスとして生き残れれば、起業したときにその事業である程度のキャッシュは貯まるし、死なないために大事だと考えていました。何より、まずはしっかり地盤を固めることに注力しました。
面接で「他社の選考状況は？」と聞く社長ほど、候補者は"値踏みされている"と感じる。他社状況を聞くより「うちを選んでほしい理由」を熱く語る方が、候補者の心を動かす。社長面接の目的は見極めではなく"口説き"であって、候補者に「この人と働きたい」と思わせることが、内定承諾率を上げる本質。
【
ウェビナー開催のお知らせ】
データサイエンティスト採用にお困りではないでしょうか？
新卒データサイエンティスト採用市場の現状、学生の動向や事例を通じて、効果的な採用戦略を共有します（特典あり）
開催日
┗2024年7月23日(火) 12時～13時
┗オンライン(Zoom)
peatix.com/event/4026774
ウェビナー開催のお知らせ】
データサイエンティスト採用にお困りではないでしょうか？
新卒データサイエンティスト採用市場の現状、学生の動向や事例を通じて、効果的な採用戦略を共有します（特典あり）
開催日
┗2024年7月23日(火) 12時～13時
┗オンライン(Zoom)
peatix.com/event/4026774マーケティング・ヘルスケア・公共政策などで活用が期待される『アップリフトモデリング』は、介入効果を予測・推論するモデルです。例えば、あるユーザーにクーポンを送付したときの購入確率50%、同じユーザーにクーポンを送付しなかったときの購入確率20%のとき、介入効果は50%–20%=30%となります。
面接を現場に丸投げする企業ほど、優秀な候補者を逃してる。現場は業務のプロであって面接のプロじゃない。だから候補者の志望度を上げる伝え方も、見極めと魅力訴求を両立する技術ももっていない。面接は「企業側が選ばれる場」でもあるから、人事が面接スキルを教えない企業は、採用で負けつづける。
自らの将来を決めるために会社を利用してほしいです。「弊社での経験を基にどうなりたいか、どうしていきたいか」を考え行動できる環境であり、経営陣にフラットに相談できます。 どんどんチャレンジして、もしうまくいかなかったらまた戻ってくれば良いと思っています。そのような受け皿でありたい。
【戦慄】一次面接で「この会社ヤバい」と思われる瞬間
・面接官が履歴書を面接中に初めて読む
・「弊社について何か知ってる？」と丸投げ質問
・面接室に入っても挨拶なしでいきなり質問攻め
・「うちは厳しいよ、大丈夫？」の脅し文句連発
・面接終了時刻を大幅にオーバーしても謝罪なし
よく見る採用要件に「経験3年以上」があるけど、なぜ3年必要なのか説明できる企業は、ほとんどいないと思う。要件が曖昧だと、候補者は「自分に合う会社か」判断できないから、応募を躊躇する。採用要件は企業と候補者をつなぐ唯一の接点だから、どんな経験やスキルが必要かは明確にした方がいい。
「どっちが正しいか」と悩む時間が長い人ほど結果を出せないと思っていて、正解が見えない仕事では、選択の"精度を上げる"より"行動の数を増やす"方が成果に繋がる。動いてみて初めて分かることがあり、失敗から学んだ知見が次の行動を正しくする。選択に時間をかける人は、動いた人に追い越される。
採用領域の仕事に携わっていると、「フリーランス側」「企業側」で動き方や任される内容にズレを生じ、軽くトラブルになることを多く見かけます。人材出身の方ならわかると思いますが、細かい仕事を含めると業務がメチャメチャ幅が広いためです。幸い私はトラブルになったことはありません（笑）