採用シーンにおけるこんな課題に
スクリーニングの精度向上
多くの応募者から、自社の採用基準にマッチする人材を発掘する精度を上げたい
採用基準の分析・構築
自社に合う人材を可視化・言語化し面接での見極めの質を上げたい
エンゲージメント強化
採用候補者とのコミュニケーションのきっかけを作り、エンゲージメントを高め、内定承諾率を上げたい
マッチング
様々な採用基準をモデル化し、
採用候補者とのマッチ度をチェック
1
自社の
ハイパフォーマー
機械学習を用いて自社のハイパフォーマーの特徴を分析・モデル化果を診断。
2
自社に
いないタイプ
組織分析の結果から、自社の弱みを分析し、自社にいない強みを持つ人材をモデル化。
3
職種別
モデル
組織分析の結果から、自社の弱みを分析し、自社にいない強みを持つ人材をモデル化。
面接活用
GROWでは主に、受検者の気質、コンピテンシー、スキル、 そしてバイアス(認識傾向)のデータを集めAIによる分析を行っています。
個人レポート
インタビューシート
高見株式会社様
社員数：1,080名
※男性158名,女性922名(2017年6月30日時点）
業務内容：ブライダルコスチューム事業／ウエディングプロデュース＆マイス事業／フラワー事業／レストラン事業／ウエディングカレッジ事業
ー インターンシップにおいてGROWを導入した理由
人事担当者の感覚で学生の合否を決めている状況があり、そうではなく、根拠のある結果を元に採用を進めたかったからです。
また、毎年多数の学生を面接していく中で、将来管理職として活躍できる人材を見極めるのが難しいと感じていました。 弊社の事業拡大を背景に、様々な能力をもった学生、さらには今後会社を担っていくような学生を採用する上で、（GROW360は）潜在能力など具体的な結果が出て参考にしやすかったからです。
ー GROWの活用方法
インターンシップのグループワークのチーム分けで使用しました。
例えば、「決断力」「影響力の行使」のコンピテンシーの高い子は まんべんなく分けることで、チーム内での言動に注意して見ることができました。
ー GROW導入による変化
新卒選考を受けにきていたら、いつもなら不合格にしているだろうなと思う学生が、今回のGROWの結果で、将来良い管理職になるのではないかという目で見ることができ、弊社にとってはプラスだったと思います。
野村證券株式会社様
社員数：13,030名
（2017年3月31日時点）
業務内容：証券業
ー GROWの活用方法
GROWを導入したばかりのため、本格的な活用はまだこれから検討する予定ですが、まずはインターンシップの選考会で、GROWのデータと見比べながら、選考会を実施しました。
ー GROW導入による変化
選考プロセスにおいて少しだけ工程が増えているのが正直なところですが、応募者の客観的なデータを集めることができ、手応えを感じています。現時点でも今まで感覚的に判断していた“野村らしさ”を、客観的なデータを用いて説明できるようになったことは大きな前進と考えています。
ー GROWの今後の活用予定
インターンシップに限らず、採用の選考プロセスにおいて、 これまで人事部に委ねられていた目利きを、GROWによって容易に見える化できるようになりました。定量化が難しかった人的評価を、均一的に評価できる可能性が見えてきているため、今後も引き続き有効性を検証していきたいと考えています。
また、面接官の評価やコメント、インターンシップの評価などを分析することによって、 面接官バイアスを検証するなど、面接スキルの向上にも活用していきたいと考えています。
よくあるご質問
採用候補者にどのように360度評価を行っていただくのですか？
採用候補者がGROWのウェブサービス上から評価依頼を行います。
一度GROWを受けても、企業ごとに何度も受検する必要がありますか。
気質診断については、基本的に一度のみの受検となります。 コンピテンシー診断については、「統一受検プラットフォーム」に参画している企業間であれば他社で受検したデータを受検者が再利用することができます。
中途採用、新卒採用どちらでも利用できますか。
どちらでも利用可能です。ただし、中途採用の場合、他者評価データを集めてもらうことが難しいことがあるため、その場合は気質診断のデータだけを利用することもあります。
