セプテーニ・ホールディングスが挑む 採用と育成の定量化

日本企業におけるピープルアナリティクスの取組みに関して、PwCによる連載第5回目となる本稿では、近年インターネットマーケティングの業界において飛躍的な成長を続けるセプテーニ・ホールディングスの取組みを紹介する。

同社は、主力事業領域であるネットマーケティングや、メディアコンテンツ事業の競争力に直結する人的資産を恒常的に高めるために、2011年よりプロジェクトチームを発足（現在の「人的資産研究所（Human Capital Lab）」）。“「人が育つ」を科学する”、をテーマに、ピープルアナリティクスに関する研究と社内向けのサービス開発に取り組んできた。本取組みを牽引した同社取締役グループ上席執行役員の上野勇氏に、取組みの概要から、ご苦労されたこと、そして得られた効果などについて聞いた。

ピープルアナリティクスを支える
20年間蓄積した360度評価データ

北崎　貴社がピープルアナリティクスに取り組むきっかけは、どのようなものだったのでしょうか。

上野　最初はピープルアナリティクスを志向していたわけではありませんでした。弊社では20年ほど前から360度評価を実施しているのですが、これが一般的な他企業とは少し違っていて、一人ひとりの従業員が全従業員を評価できる仕組みとしていました。そこに制約はなく、一従業員であっても社長や役員を評価することができます。まずこれを20年やり続けていたことがデータの蓄積という意味では大きかったように思います。

360度評価の結果を人事評価に直接的に活用しているわけではないですが、このスコアが従業員の実際のレピュテーションとも非常に連動しており、スコアの信頼性が非常に高かったということが、アナリティクスに活用する上で非常に有用なデータの一つとして機能したと考えています。

北崎　360度評価に対する信頼性が高いことは人材マネジメント上の大きな強みの一つになりますね。他社では360度の信頼性を維持することに苦労されているようなところもありますが、なぜそこまで高い信頼性を保てているのでしょうか。

上野　長年続けているからこそという面もありますが、やはり“できる人”とみんなが認識している人にちゃんと高いスコアがついているということが一番の要因だと思います。弊社の360度評価は半年ごとに被評価者1名に対し約20名が評価しており、直接的に報酬に結び付きはしないのですが、人事考課における評価者もこのスコアをとても重視しています。

また、人間性も加味されている評価ですので、このスコア構成を因数分解し分析することで、その人が現場でどう育っているかを解明し、もっと人材育成を効率化できるのではないかという仮説をたてることができました。

ちょうどその時に、現グループ代表の佐藤から「マネーボール」を紹介され、衝撃を受けました。この理論を、弊社の人材が育つ構造把握に応用できるのではないかと思ったのです。そして導き出したのが、個人の成長は「資質」と「環境（所属組織と担当業務）」の掛け算であるという弊社独自の人材マネジメントの方程式なのです。

個人の成長はレピュテーション（360度評価結果）で評価しており（図1）、レピュテーションを高めたい場合、問題は資質か環境にあり、資質であれば教育、環境であれば組織における人間関係か業務を最適化するという方針になります。この仕掛けは適材適所を科学的に実現する技術を持った協力会社（株式会社ヒューマンロジック研究所）が持つFFS理論と当社のデータベースを掛け合わせてこのアルゴリズムを作り、この3年あまりチューニングしてきました。

「石の上にも3年」は
ウソであることをデータが証明

北崎　ピープルアナリティクス活用により、実際にどのようなことが分かるようになったのでしょうか。

上野　あくまでも弊社の場合は、という前提はつけさせて頂きますが、まず「石の上にも3年」は当てはまらないということです。ある組織において評価があまり高くない新人社員が3年後どうなるかを分析したのですが、たとえ3年間その組織で我慢したとしてもパフォーマンスは高まらない確率が高い、ということが客観的に明らかになったのです。

つまり配属の良し悪し（相性）が大きく影響を与えることがわかったので、相性が悪そうだと判断された場合は早めに異動させるようになりました。同様に選考時の評価よりも、配属先との相性の方が、人事考課との相関が高いことも明らかになりました。

北崎　まさに経験則がデータにより覆されたということですね。配属先の相性のという観点も興味深いところですね。

上野　そうですね。また、最も驚いたことは、弊社における成功者と、組織内でハレーションを起こしやすい人の特性が似ていたことです。確かに言われてみれば納得なのですが、先輩や上司の意見をあまり聞かずに自分の意見ばかりを言うというような行動は、新人としては問題と言われがちですが、組織をリードする立場で考えると、意志が強い・スピード感があると言い換えられるわけです。

ゆえに、そのような採用判断の場面において躊躇するような人材も一定数獲得していこうという採用方針に変えました。こういった人材は日本の就職活動や就職初期において淘汰されやすい傾向にあるかと思いますが、当社では彼ら彼女らを次の成功者にしようという意志をもって、一定期間受容して見守っていけるように人事の考えも変えました。

北崎　確かに、そういった自己主張が強い人材は扱いづらい部分もありますが、良く話を聞いてみると色んなアイデアを持っていたりしますよね。データでこうした人材を見える化したことにより、ある意味で採用戦略上のホワイトスペースを見つけることができたということですね。

上野　はい。さらに付け加えると、成長段階の事業や主力事業などそれぞれに合致するパーソナリティタイプの人材を、いつまでに、何人揃えるかを決定し、それをもとに採用枠を決めるというような運用を進めてきています。

北崎　他社の場合、求める人材のタイプが固定的になってしまったり、事業の動きと連動していないようなケースも少なくないのですが、貴社ではそれがデータ分析によってきちんとつなげられているのですね。

北崎　貴社では人材マネジメントの様々な場面にアナリティクスが浸透しているように見えるのですが、こうしたデータ活用の機運が社内で高まるような、何かきっかけはあったのでしょうか。

上野　社長と一緒にこうした仕掛けづくりに取り組めたことが最も大きかったと思います。ピープルアナリティクスを用いたモデルが完成すれば、どういう人材を採用すべきなのかが理論上、一目瞭然になります。弊社は企画型のビジネスである以上、個人の力が大きく業績に反映されます。そうした中、いかに弊社の事業に貢献できる人材を採用できるか活動は事業競争力を高める上で優先事項でしたので、チャレンジすべき課題だという認識がありました。

取得しているデータ項目数も3年かけて少しずつ増えていまして、現在は10年目の社員で管理している項目数は800ほどになっています。項目数は、年に1割程度増やしているのですが、分析した結果、仮説が外れることも多いので、取れそうな情報からデータを取るということを繰り返しています。

わかりやすく、かつ面白くないと
使ってもらえない

北崎　さまざまな企業を支援する中で、まず人事でピープルアナリティクスを推進するところで頓挫（とんざ）するケース、そこを突破できたとしても現場に広がらないケースなども散見されます。貴社の場合はどのように現場の理解を得たのでしょうか。

上野　まず体制としては、人事担当者2名と私の3名で推進しています。もちろん他部署の解析の専門家の力もかりていますが、最初は全員未経験者でしたので、そこまで身構えなくても、多くの企業でも取り組めることだと思います。

また、現場に広げるための取り組みはいくつか行っているのですが、一つ例をあげると、面接時にピープルアナリティクスによる分析結果を、実際に面接官に提供してデータの活用を少しずつ社内に広げるような活動をしています。定着とパフォーマンスの可能性、2軸でのパーソナリティのタイプ、既存社員の誰に似ている等のデータが面接官に共有されていて、情報を見た面接官にも分かり易く共感してもらえるような工夫をしていたりします（図2）。

北崎　見せ方にも面白さがあります。ピープルアナリティクスが進んでいる企業ではよく「使う人が興味を持てるようなデータを提供できるかがポイント」になるという話を聞きます。御社でも遊び心がちりばめられているからこそ、こうした動きが定着したのですね。

上野　創業以来、面白いことは良いことだという文化であるため、何かしらか遊びは入れるようにしていますね。わかりやすくかつ面白くないと使ってもらえないので、そこはこだわっています。

北崎　ここまでピープルアナリティクスが浸透している御社では、ここに至るまででは色々な課題があったかと思いますが、一番のポイントを上げるとするとどういったことでしょうか。

上野　繰り返しになってしまいますが、社内にこの仕組みを啓蒙し、使いたいと感じてもらう環境づくりですね。そのために色々なことをやりましたね。例えば、マネージャー研修の際には、データ分析によってグループ化された同じパーソナリティをもった社員でチームを組んでビジネスゲームを行ったのですが、それぞれのチームよって明確に取り組み方に違いが出てきます。その違いを実際に社員が体験することで、データ分析の面白さや確からしさをまず強烈に認識してもらい、その上で実務ではそれをどう使うべきかをトレーニングしました（図3）。

ピープルアナリティクスは
企業競争力を高める手段になる

北崎　最後にピープルアナリティクスに取り組んでいる、あるいはこれから取り組む企業にメッセージをお願いします。

上野　当社でピープルアナリティクスを活用している理由は、人事、ひいては人事を通じて企業競争力を高めたいと考えたからです。情報が膨大になる中で、そこから答えをだすのは機械が得意とする分野であるため、今後は上手に人と機械で役割分担できると考えています。人材マネジメント上の課題は各社ごとに異なると思いますが、アナリティクスは効率の良い解決手段だと思いますので、ぜひ活用してみてほしいです。

インタビュアー：PwCコンサルティング合同会社　ディレクター　北崎　茂
共同執筆：PwCコンサルティング合同会社　マネージャー　古川　琢郎