人事データの蓄積と分析サイクルが、エンジニアのミスマッチと流出を防ぐ

元エンジニアが抱いたHRテクノロジー導入の野望

「実は2回入社しておりまして、1回目は2007年入社で10年勤めました。その後、一度ベンチャー系企業に転職し、2018年2月にDACの再雇用制度（リジョイン制度）にて再入社し、現在の仕事をさせていただいています。」

「いえ、新卒からベンチャー企業に在籍していた時まで、ずっとエンジニア職でした。最初にDACに入社した際はインフラエンジニアやプロダクトオーナー、そしてマネジメントも担っていました。その流れで、エンジニア採用にも関わっていましたが、本格的に人事に携わったのは再入社したときからです。」

「面接や評価した経験はありませんでしたが、もともと人事には興味がありキャリアで悩んでいました。DACからベンチャー企業に転職した後、あるきっかけで現在の上司と話す機会があり相談したところ、以前在籍していた頃の採用実績などを評価されたのか、声をかけていただきました。」

「HRテクノロジーの活用推進にチャレンジしたいという思いは、上司と私とで合致していました。人事データはあるのに使えていないという課題感が大きかった。だから今でもその課題解決が使命です。」

「技術的にもマネジメント的にも、スキルや経験は向上している実感がありました。けれども、社内スキルの積み重ねではないかと疑問に思うこともあった中、10年という節目を迎え一度外に出てみようと思い立ったのです。」

「ありましたね。ひとつは、“エンジニアのスキルをどのように見極めるべきか”。もうひとつは“自分の思考や観点は、いかにバイアスがかかっているか“ですね。例えば『経験している業界・卒業大学を見て、私自身の過去の面接や経験に引きずられこういう人だろう』みたいなことです。」

「そうですね。今でもバイアスがかかっている部分が無いとは言いませんが、経験を積むことで以前よりは周辺情報に引きずられずに、面接ができるようになったと思います。」

人事データを分析することでリソースマネジメントのヒントが見える

「大枠としては人が足りないという課題です。その一方で社員の労働時間を短くするという課題もある。相反する課題を解決するには、やはり離職防止が効果的かつ効率的なので、現在は四半期毎に社員に対しコンディション調査を実施し、解決につながる傾向が見えないか探っています。これまでも年に一度の割合で仕事量や業務内容を調査し、データを溜めてはいたのですがうまく活用できていませんでした。それを整理しつつ、コンディション調査結果も加えることで、さらに密なデータを蓄積しようとしているところです。」

「傾向は見え始めましたがまだまだです。一方でコンディション調査によって、人事面談を希望する人が、一定数存在することがわかりました。これは、今すぐ辞めるまではいかなくても、何かしらの不安や不満、問題を抱えているということですよね。この問題を理解することができれば、個別の対策・全体的な施策を考えることができるので、蓄積したデータを、社員が抱える問題発掘と解決に役立てる仕組みを作ろうとしています。」

「今は過去の人事データを整理し、全体像が数字で見えるようになってきたところです。過去10年間の増減の数、それらの部署ごとのデータなどです。」

「はじめは過去の経験から、仮説を立てデータを集め検証するということを繰り返していました。でも現状のデータだけでは社員一人ひとりのコンディションが違いすぎて、満足いく結論には至っていません。現在のデータで会社全体の大きなトレンドを掴んだ上で、追加で蓄積されつつあるデータを細かな問題解決にどう活用するかを考える必要があると考えています。」

「そうですね、そういったことができれば良いですが、まずはデータ活用し流れを掴むことが第一目標です。そのために、データの仮説、実行、検証、改善のPDCAを繰り返しています。」

エンジニア経験があったからこそわかる事業側の“意思”と“求める人材像”

「各人のマネジメント能力をいかに判断するかですね。一般的ですが、自分が手を動かす事は優秀だが、マネジメントができるかというと全く別問題です。」

「現場とマネージャーは置かれている状況や求められる成果が違う中、方向性としては同じなのに、不満が出ることは珍しくありません。そのすれ違いに対して、人事としてどうアプローチできるかは、取り組みたい課題です。」

「私の強みの１つは事業側の経験が長いので、恐らく人事経験のみの人よりも事業側で求める人材を理解できるのではないかと思います。また、それにより求める人材をイメージできるので、採用後のマッチ度が高いことです。もう1点は、事業とエンジニアの経験から仮説を立て、分析を行える点は強みだと思いたいです。」

「文化創出の具体例としては、メンバーのパフォーマンスを上げるためにマネージャーが時間を割き、そしてそれがちゃんと評価されるといった文化は人事課題解決のキーになると思います。」

自分の判断のどこにバイアスがかかっているか。常に見直すことで、採用の最適解を導き出す

「絶対的な正解がない問題や課題に何かしらの回答をしなければならないことです。エンジニア業務では、機能・納期・コストなど、結果は分かり易いですが、人事は、人を相手にするため、個々人の状況が違う中、いかに最適解を提示できるかということは、個人的な課題のひとつです。」

「繰り返しになりますが、常にバイアスを取り去った視点を持つよう意識しています。事業部がOKを出しているのに自分だけNGを出した人材が、結果的にうまく事業部にはまった場合は自分の判断が間違っていたということですよね。その間違いはどこで起きているのかを常に見直すようにしています。」

「エンジニア採用では『やることが明確な方がマッチしやすい』というのは定説です。採用候補者が何をできるかと、事業側が何をやらせたいかを明確にすべきですし、候補者が持つ経験の“長さ”と“深さ”を間違えないように私自身も気をつけています。人事全般で言うなら、数字と分析が得意な人は、これからの人事に重宝されるでしょうね。個人的な目標ではありますが、同業他社を含め人事の横のつながりを作り、課題解決に役立てていきたいと考えています。」