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【セミナーレポート】大手企業の新卒採用が変わる 〜コクヨの事例に学ぶ採用手法の選択と評価基準〜

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革新的な発想で採用に成功しているコクヨが導入事例を徹底ガイド!(2016年10月5日開催)

このレポートは2016年10月5日に開催された「HRサミット」のトークセッションレポートです。新卒採用において、多くの人事担当者が課題だと感じている母集団形成。その中でダイレクトリクルーティングは母集団形成の課題解決に向かないのではないかと敬遠されがちです。今回はそれを主施策として導入している、コクヨ株式会社 大島様に、事例と独自の工夫についてご紹介いただきました。さらに講演の中で出てきた疑問をQ&A形式で解説しています。

 


【セミナーレポート】「ダイレクトリクルーティングが変えた大手企業の新卒採用」

新卒ダイレクトリクルーティングは母集団形成に向いていないのか?
革新的な発想で採用に成功しているコクヨが導入事例を徹底ガイド!

 

コクヨ大島様:

私はコクヨの採用・育成に関わって5年になりますが、そのうちの3年はOfferBoxを使って採用活動をしています。本日はその効果実績をメインにお話させていただきます。

コクヨは、“商品を通じて世の中の役に立つ”という企業理念の下、今から111年前に創業しました。本社は大阪です。従業員は約6,000人で、世界的に見るとそこまで巨大な企業ではありませんが、売上高を順調に伸ばしています。

どうしても文具のイメージを強く持たれますが、実は文具と並んで他に2つの事業があります。1つはファニチャー事業で、会議室や大学で使うような家具および内装設計などを行っています。もう1つは通信販売事業をカウネットというブランドで展開しています。これら3つの事業を持ち、BtoBtoCで営業をしている業界ですので、いわゆる昭和型の営業とも言い換えることができます。そのため消費者イメージと働くイメージがとてもかけ離れた会社の一つだと思います。「おしゃれできれいな文房具を手掛けたい」というような華やかなイメージを持つ方が社員と会うと、だいたい「こんなはずではなかった」というギャップが生まれる企業なのです。

コクヨでは、先ほどの3つの事業と私の所属するホールディング系を合わせ、4つの事業部、それから職種も大きく分けて4職種で採用をしています。採用人数は毎年30~50名程度ですが、さらに技術系は6名程度、プロダクト系は2~3名、建築系は6名などコースが細かく分かれており、かなり工数のかかる複雑な採用です。

そして最終面接の前には、必ず学生さんにこれまでの選考のフィードバックを実施しています。これは先ほどの消費者イメージと働くイメージのギャップが大きいという部分に繋がり、イメージベースで選考が進むとどしても離職率が高くなる傾向にありました。メーカーは離職率が低いと言われているのですが、10年前は3年時離職率が20%にも上った時期がありました。そのための対策として、選考時には必ず「あなたのここがこのように活かせますよ」ということを伝える取り組みをしています。

 

コクヨが抱えていた新卒採用の課題

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採用が終わったタイミングや採用がまだ進んでいるタイミングで、現場の面接官から「昨年の方がよかった」であるとか「今年の子たちは元気がない」と言われることが多く、担当者としては不服に感じていました。コクヨでは多くの社員に関わってもらい、会社全体として採用をするという方針のため、1人あたりが見る学生は5~10人程度なのです。したがって、印象ベースで選考を進めたり、一部を見て全体を判断したりという固定概念の発生を防ぐことが必要でした。

そこで我々は母集団形成に目を向けることになるのですが、効果検証をするにあたり、プレエントリーの段階でどのように質を見ていたかに着目しました。

弊社も数年前までは学歴や男女比で母集団形成の成否を判断していましたが、正直ここにはあまり価値がないなと気がついたのです。

そこから始めた取り組みが、いわゆる“ハイパフォーマー分析”です。結果、弊社には3タイプの活躍人材がいるという定義づけができ、その素養を持つ学生が母集団の中に何%いるのか?というのを見ることにしました。

すると、採用対象になる確率の高い人は2万人の中でもたった10%程度だったのです。自分たちが採りに行くべきはここなのだということがわかりました。

弊社では先ほどの3つの素養を“バイタリティ系”・“バランス系”・“キレキレ系”とわかりやすい名前をつけています。マーケティングの話で言い換えるとペルソナを設定するということですね。

“バイタリティ系”とは、いわゆる体育会系。“バランス系”はまじめで且つ正確に仕事やスケジューリングができる、自分で間違いに気づけるなど。“キレキレ系”は周囲への気遣いが多少足りなくても課題解決に注力できる。という定義づけをしました。

弊社は“バイタリティ系”の採用希望割合を50%に設定していたのですが、ここの応募者が35%と圧倒的に低かったのです。男性が少ないというのもここが原因ではないかと社内で見直すことができました。一方で女性は“バランス系”の割合が圧倒的に高かったのですが、ここにはあまり注力せず、“バイタリティ系”と“キレキレ系”に絞り、課題解決に向けた戦略を立てることにしました。

 

ダイレクトリクルーティングの取り組みとOfferBoxの導入

注力タイプの接点を増やし、特に“バイタリティ系”と“キレキレ系”人材の採用に注力をするというテーマのもとダイレクトリクルーティングの取り組みが始まりました。

当時は他社の複数のツールも一年ほど併用していましたが、結果的にOfferBoxの効果が最も高かったので、現在も注力しています。

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OfferBoxは15卒から導入しましたが、当時は4,037人の本エントリーから21名を採用するという目標で進んでおり、新規導入のOfferBoxは補てん施策として利用しました。結果1名の採用ができています。それ以降は総採用人数に対して約20~25%をダイレクトリクルーティングで採用しているというのが、コクヨの採用手法となっています。

現在は特に“バイタリティ系”に優れるタイプに注力をして採用活動をしています。

導入する際には社内に課題があったり、否定的な意見も多く、大きく分けて3つのトピックがありました。「1~2名の補てんに予算を割けるのか?」とか「担当者の工数がとてもかかりそう」だとか「特別選考を実施せずに、ベンチャーのような採用力の高い企業と張り合って勝てるのか?」など。

しかし3年実施してみて、ダイレクトリクルーティングは補てん策ではなく主施策として集中投資した方が、結果的には価値があると実感しています。

担当者の工数問題に関しては、インターンシップの準備をする方がより工数がかかると感じていますし、特別選考に関してもやっていません。

10月~3月に複数社が集まりOfferBoxの登録学生とフランクに会うOfferBoxPartyという施策を2年前から実施しています。ここでは企業の売り込みはせず、軽食やお酒を交えながら、学生がどんな価値観を持っているのか?普段は何をしているのか?などをお話しします。そこでこの学生は弊社に向いているかもしれないという方に限っては、OfferBox経由でアプローチをし、通常の大学訪問や学内説明会のタイミングで声をかけます。そこから営業をかけ志望度を上げていくという手法で、最終的には通常の選考時期に「学生自らの意志でエントリーをしてもらう」ことを第一に取り組んでいます。

優秀だから採りたいというコミュニケーションではなく、学生にじっくり決めてもらうようにしています。

 

ダイレクトリクルーティングを活用するための4つのコツ

最後に、ダイレクトリクルーティングを活用するための4つのコツをお話しします。

1つ目は、ターゲット層を明確にするということ。課題を解決するにはダイレクトリクルーティングは非常に有用なツールです。まずは自社の課題がどこにあるのかを知るためにもターゲットを可視化する必要があります。

2つ目は、まずはやってみること。単年度ごとの施策ではなく1~2年は続けると設定した方が成果は出しやすいと思っています。

3つ目は、OfferBox Partyなどパートナー主催の施策にはできるだけ積極的に参加すること。他社や人事担当と交流ができるので、情報交換をしたり、成功事例を自社用にアレンジしたりすることができます。特にベンチャー企業の担当者は非常に戦闘力が高く、売り込みの方法一つとっても勉強になることが多いです。

そして4つ目は、データそのものは秘密保持契約を結んだ上で、パートナー企業とは全てを共有すること。課題解決は一緒にしましょうという関係性を作るとやりやすいのではないかと思っています。

 

ターゲティング、分析、工数の問題…
コクヨの手法やOfferBoxでの解決方法を解説

※ここからQ&A形式で、コクヨ大島様、i-plug代表 中野、同取締役 田中が会場からの質問に回答します。

Q.

バイタリティ系・バランス系・キレキレ系というターゲット層で、特にバイタリティ系とキレキレ系は他社でも激しく奪い合う、いわゆるレッドオーシャンだと思いますが、どのようにアプローチをして戦いましたか?

 

A. コクヨ大島様:

おっしゃる通りレッドオーシャンです。その中で戦っていくためにペルソナの設定が必要だと思っています。ここでいう名前付けですね。バイタリティ系の学生はコクヨのどういった要素が響くのか?反対に響かないのか?といったコミュニケーションプランを作成しています。

いろいろな習熟度の担当者がいますので、バイタリティ系の学生に「かわいい文房具を作ることができますよ」という話をしても全く響きません。反対に「コクヨでは総合商社と同じでどんなものでも取り扱うことができますよ」という話から入りましょう。など、ストーリー建てて戦っています。そこで全力を尽くしても負けてしまう場合、競合企業への決定は仕方がないと思っています。何もしないで他社に決定されてしまうことだけは避けたいですね。

 

Q.

バイタリティ系やキレキレ系という特性を分析されていますが、その基準はどのように設定されましたか?それがOfferBoxの学生とマッチしているのかどうかの判断はどのようにできますか?

 

A. コクヨ大島様:

分析手法に関して、弊社はOPQというWEBテストを実施しています。数年前までは一次面接受験者全員に受けてもらっていましたが、この取り組みを始める段階から、応募条件としてすべての方に受けてもらっています。その結果をもとにマーケティング手法のクラスター分析というものを掛け合わせ、株分けをしてタイプを設定しています。その後、社員の中でもハイパフォーマーを中心に同様のものを受けてもらい、ハイパフォーマーの中に株分けしたタイプの者がいるかどうかを判定しました。

当初“バランス系”はハイパフォーマーにならないのではないか、という仮説を持っていましたが、結果としてすべてのタイプにハイパフォーマーが存在しました。したがって、弊社は「ハイパフォーマーには、この3つのタイプがいる」と結論付けました。

その中にはおそらく松竹梅のような多少のランクもあるはずですので、それを精緻に見ていくためにペルソナを作る必要がありました。弊社でいう“バイタリティ系”とはどういう人かをOfferBoxで実装された人工知能の部分とすり合わせをし、実際会ってみてさらにすり合わせをし、精度をあげる取り組みをしています。

 

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A. i-plug中野:

ターゲティングと分析の2つ回答させていただきます。弊社もOfferBoxを使って新卒採用を実施し、12名にオファーを出して2名を採用しました。

1つ目のターゲティングですが、“バイタリティ系”と“キレキレ系”はレッドオーシャンではなくブルーオーシャンの学生もいるというのが正しいかもしれません。

“バイタリティ系”と“キレキレ系”の両方を兼ね備えている学生は少ないと思いますが、企業が全国の学生に注目しているかというとそうではなく、地方に行けば選択肢は広がります。また学歴を取り払うとさらに数は増えます。そして時期のずれでレッドオーシャンにならない学生もいます。海外にいる学生ですね。帰国は5月~6月に集中します。さらに長い人は4回生の12月に帰ってくる人もいます。OfferBoxでは帰国しているタイミングもデータ上で見ることができます。競合の激しい中、いかにレッドオーシャンでない部分を見つけるかというのも有効です。

そしてもう1つの分析ですが、OfferBoxでは株式会社イーファルコン様と提携し、eF-1Gという適性検査を導入しました。それを登録学生が任意で受験しており、受験率は現在約6割ですので、18卒では約4万人の受験結果をデータベースから探し出せるようになります。

コクヨ様ではOPQを採用されていますが、eF-1Gでしっかりすり合わせ、分析をすると過去に使ったデータをOfferBoxで探すことができます。

このように仕組みとして探せる状態ができていますので、ターゲティングをしっかりすれば、対象の学生がより見つけやすくなります。

 

Q.

ハイパフォーマーの判定は実績ベースですか?それとも会社で「こういう行動をすると実績に関わらず評価します」というような行動効果ですか?

 

A. コクヨ大島様:

当初は主として実績ベースで判断をしていました。しかしそれだけで判定するのは困難なので、まずは実績ベースでフラグを立て、そこに現場の上長のヒアリングインタビューを掛け合わせました。具体的には、異動したばかりで前半期に評価が上がらなかった人をすくい上げたいという設定です。総合職で働いているのは日本で3,000名、その中で入社10年以内の若手約80名をハイパフォーマーと認定し、その人たちにテストを受けてもらいました。その後、ハイパフォーマーの設定だけでは企業として強くなれないというご意見をいただき、ハイパフォーマーとハイポテンシャルの2本立てで考えるようになりました。

ハイパフォーマーというのは、現業の中で求められている力を持っている者、ないしはそれを獲得しうるスピードが速い者と定義し、今の仕事でスピーディーに戦力化できる人をどう見つけていくかという考え方です。ハイポテンシャルというのは、どの企業にもある新たな事業を立ち上げたり、課題解決に強みを持ったりする者と設定しています。今後は先ほどのeF-1Gを使い、ハイポテンシャルな人材を発掘することにも注力したいと思っています。

 

Q.

今年からOfferBoxを活用し始めたのですが、非常に工数がかかっており苦労しています。「エントリーシートを見る」工数を「事前に学生の情報を見てスクリーニングする」工数に置き換えるつもりで導入したのですが、やはり1人ずつ見ることに結構な工数がかかります。コクヨ様の中で、より効率的にできるような事例があれば教えてほしいです。

 

A. i-plug田中:

OfferBoxの検索軸についてはまだ多くの課題がありますが、一般的な検索軸のご提供だけでなく、様々な改善を続けています。人工知能を今年の1月に実装し、さらに組織診断や適性検査の結果から企業ごとに検索軸を作るサービスも今年から本格的に導入しています。

 

A. コクヨ大島様:

工数がかかるという部分は導入時に私も感じていたことです。ESと重複していると感じるもののESをやめることができない。またプロフィールの粒度にも差があるところに困っていました。しかしOfferBox Partyに来る学生はしっかりプロフィールが書いてあり、書いている学生と書いていない学生は圧倒的に違うなと感じています。採りたいと思う人は、会って話していくと最初に書いている内容が徐々に変わっていくことがあります。「これだと人に伝わらない」や「実は自分の強みはここだ」など編集の軌跡が見え、仕事をしながら成長するという期待や信頼につながっています。したがって今では、ある程度の工数はあってもよいのではないかと考えています。

 

A.  i-plug田中:

通常の新卒一括採用はとても慌ただしく、ナビの解禁から広報を経てエントリーを集め、気が付くともう選考が始まっている。学生と会えるのはその時が初めてです。しかしコクヨ様の取り組みでは、学生が就活モードになる前の段階から接点を持つことで、より長くコミュニケーションが取れ、最終的には学生の意志でエントリーをするという非常に理想的な流れができています。17卒では11名に内定を出した内の10名が採用されるなど、辞退がほとんどないところを見ても、しかるべきタイミングで工数を割かれていると言えます。とても学ぶべきところが多いと思います。

 

A. コクヨ大島様:

イベントに1回出るのはとてもお金がかかります。3月にもなると、ブース1つに数十万~数百万かかります。しかしそのイベントから、果たして何人の採用ができたのか?と考えたとき、工数の概念やお金の概念が少し変わりました。学生2~3名とご飯を食べたりお話をしたりする機会は1~2時間程度で、そこにかかるお金は2万程度なのです。その結果2名採用できるとしたら、そちらの方がより効率的ではないかという考え方になりました。

 

A. i-plug中野:

OfferBoxは工夫次第でいろいろな使い方ができます。例えば「バイタリティがある学生」というのは検索軸にしづらいですよね。そうすると採用したいターゲットが絞りにくく、適性検査の仕組みを使っても絞り切れないことがあります。ある企業でこれは使いこなしているなと思ったのが、大まかな検索で出てきた学生を検討中という機能で絞り込むケースです。そうすると「○○社があなたを検討しています」と学生に通知がいきます。もし学生側も興味があれば、今度は学生から「会いたい」とリプライがあります。このような方法で工数を削減している企業もあります。ちなみにその機能を活用している企業の特徴は、オファーは社長が直接出しますという、ベンチャー企業や中小企業です。社長に時間がないので、ある程度絞って工数を削減する必要があるのです。

最後に人工知能についてのお話をもう少しさせていただきます。OfferBoxでは人工知能に何を学ばせているのかということですが、企業側の興味があるかないかのデータの差分と学生側の興味があるかないかのデータの差分を毎日学習させています。

1つの企業で3ヵ月ほど集中して使っていただくと、かなり工数の削減ができるようになります。平均値では、8人のプロフィールを読んで1人にオファーを送っていたところ、現状、4人のプロフィールを読んで1人にオファーを送っています。もちろんサイト全体の平均値ですので企業別に見ると、それ以上に改善している企業やあまり変化がない企業などばらつきはあります。

より精度を上げるためには、学生に「送る」データと、「送らない」というデータをはっきり残すことが大事です。きっちり色分けができる機能もありますので、必ず一定の試行錯誤の期間を持っていただきたいと思っています。人工知能は万能ではありません。人事の方の「意思」がデータとなり精度が上がります。そのため一括でオファーをすると、正しいデータは取れません。一括送信ができないような設計になっていますので、かけるべき部分で工数はどうしても必要になると思います。しかし、それが結果として精度を上げることにつながり、全体的な工数削減に繋がると思っています。


 

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大島 広 様

コクヨ株式会社 経営管理本部 人事総務部 採用育成グループ リーダー

国際教養大学卒業後、コクヨに入社。1年目から新卒採用に携わり、現在は新卒採用の全体企画担当として採用戦略の立案を担う。従来の「ナビ頼み」の新卒採用手法に疑問を感じ、5年前から様々な手法を模索。 15卒よりOfferBoxのサービスに共感し、導入。同サービス経由で営業職の追加採用に成功したことで、16卒より本格導入。

 


2016年11月15日公開

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