ミスマッチをもっと解消するために。

2019年、OfferBoxは次のステージへと移ります。

OfferBoxのリニューアルのポイント

新卒採用にもHRTechを。
データに基づいた活躍人材採用。

これまでプレミアム契約で提供していた適性検査「eF-1G」を標準搭載。
データサイエンスに基づいたマッチング、人材のデータを根拠とした採用支援へと踏み込んでいきます。
全ての企業と学生のマッチングの精度向上を図ります。

※適性検査「eF-1G」(エフワン・ジー)は、株式会社イー・ファルコンが開発・運用する業界随一の網羅性を誇る性格診断です。eF-1Gは100万人以上の受検実績と業界業種を問わず数多くの大手中小企業において個社固有の活躍人材要件の見える化を行なっています。

アイプラグの考える
ミスマッチ

そもそも、ミスマッチとは何を指すのでしょうか。
I-plugでは、「定着・離職」と「活躍・非活躍」を指標に、良いマッチングとミスマッチを以下のように定義しています。

 

良いマッチングとは、入社後の「定着」と「活躍」を満たすAのこと。B、C、Dには何かしらのミスマッチが生じていると考えています。

1997年(平成7年)、新卒者の3年内の離職率は3割を超えました。背景にはITの発展、特にインターネットの普及により、中途採用の求人情報に届きやすくなったことが考えられます。

新卒採用者の3割が3年で離職

 

就活もまた例外ではありません。ITの発展によって、就活にはさまざまな選択肢が生まれました。それにともない就活生がエントリーする社数も増加。企業と学生が互いに向き合う時間が減り、密なコミュニケーションをとることが難しくなってしまいました。

これこそがミスマッチや早期離職の大きな要因の一つではないか。私たちはそう考えております。 実際、OfferBoxでは送信数・受信数の上限設定などの工夫を通して、企業と学生間でのコミュニケーションの質向上を図ってきました。これに加えて、今回のリニューアルではデータサイエンスに基づいたマッチング、人材のデータを根拠とした採用支援へと踏み込んでいきます。

ハイパフォーマー適性のモデル化と選考

     

「採用学」を提唱する、神戸大学大学院 経営学研究科准教授 服部泰宏先生の研究データでは、採用選考の過程において、業績評価に相関する要素(≒活躍人材の要素といえる)は「適性検査」、人の性格特性であると結論付けています。 株式会社イー・ファルコンの事例でも同様のことが確認できています。

また、企業によって活躍人材のパーソナリティは異なります。

人の行動は環境×パーソナリティで決まる

 

「これはマサチューセッツ工科大学(MIT)に研究所を設立したKurt Lewinが唱えた理論です。 つまり、人間の行動(Behavior)は『個人特性:パーソン(Person)』と『特定の環境:各個社ごとの環境(Environment)』によってアウトプットが変化します。

活躍を予測するマッチングには適性検査の結果(パーソナリティ)が必須であり、加えて、活躍は環境とのかけ算であるため、各社ごとに活躍人材の要件を定義する必要性があるといえます。

機能の紹介

OfferBoxでは、適性検査として「eF-1G」を標準搭載。イー・ファルコン社が保有する「成功要因分析」で各企業が自社で活躍している人材を分析します。
これにより、各社ごとに活躍人材要件を可視化できます。さらに、その要件とマッチする学生の検索が可能となります。

これらの機能を活用することで、本質的な企業と人材との出会いを創造し、ミスマッチの軽減を更に高いレベルで実現していくことが今回のリニューアルの最大の目的です。

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