事例紹介

Mind Techの事例を紹介

HRアナリティクスでの導入事例​

上司×部下の最適マッチングから、人材の可能性を最大化する取り組み

地域:全国 / 事業:保険業 / 従業員数:約28,000名

毎年百名規模の新卒採用を行い、配属先を決定するが、新卒配属から3年間は同じ部署で同じ上司の元で経験を積み評価される。この3年間の評価がこの人材のその後のキャリアをほぼ決定付ける構造になっている現状があり、ひとり一人に最適な配属先になっているか非常に疑問が残る状態になっていた。

 ・タイプモデル分析
 ・上司部下マッチング最適化
 ・配属先マッチング最適化
上司と部下のそれぞれの、入社時点の適性診断テストデータ、現時点のMBO評価、360度評価データを解析することで、各人材のタイプをモデル化し、上司と部下の最適なマッチング、配属先部署の最適なマッチングをアウトプットしてご提供

入社時点の適性診断テストでは同じタイプ特性を持った優秀な人材が、上司や配属される部署によって、全く違った評価がされている事が判明。また逆に優秀ではないと判定された人材でも、配属される部署や上司タイプによっては力を発揮し高い評価を得ている事も判明。入社間もない新卒の配属先決定は人数も多く実務経験もこれからなので、明確な判断材料が少なく、困難な業務だった。貴重な人材の配属先を決定する客観的な指標として有効なデータと評価いただきました。

データ分析から新卒採用の選考指標を見える化

地域:東京都 / 事業:金融業 / 従業員数:約600名

新卒採用の選考指標が明確に定義できておらず、SPI等の適性診断テストやエントリーシートの解釈も面接担当官の属人的な判断になっている。自社で活躍する人材の選考定義を設計し直し、多様性を実現する人材採用ポートフォリオを描きたい。

 ・パフォーマンスモデル分析
 ・新卒採用ポートフォリオ最適化
 ・新卒採用選考基準の指標化
現在活躍している人材をパランス良くリストアップし、入社時点の適性診断テストデータ、エントリーシートデータ、現時点のMBO評価、360度評価を解析することで、自社で活躍している人材の特徴を、タイプ別にモデル化。またその人材が入社時点でどの様な資質を持ち合せていたかを適性診断テストの結果と照合可能なデータとして指標化してアウトプット。

これまで言語レベルで、一義的になりがちだった採用したい人材の定義が、ポートフォリオ別に定義できることで、多様な人材を、それぞれ必要としている人数について選考する調整がし易くなると評価いただきました。

グループ4社の人事担当者が集まり、自社の人事データを用いたピープルアナリティクス実戦型研修を実施

地域:東京都 / 事業:保険業 / 従業員数:約500名

自社内で人事データの分析を推進していきたいが、データ分析の経験者がいないため、なかなかプロジェクトを進められない。ピープルアナリスト講座等にも参加してみたが、いざ実務ベースで進めようと思うと止まってしまう。

 ・HRアナリスト養成研修
実際に自社のデータを使いながら、自社の課題に合わせて人事データの分析を体験いただく、オリジナル演習カリキュラムを作成し、研修として提供。

自社のデータを用いた研修の為、リアリティがあり、データ分析を通じた仮説の検証や、課題の発見プロセスが明確になった。更に、集合研修として実施し、関係者も巻き込み参加してもらうことで、今後必要なデータの共通認識や、部署間でのプロジェクト連携がスムーズに行える素地ができたと評価いただきました。

昇格アセスメントテスト結果と360度アンケート結果を分析して、マネジメント人材を適材適所の実現へ

地域:全国 / 事業:飲料品 / 従業員数:約30,000名

長年、部課長昇格時にアセスメントテストを実施し、昇格基準の1つとして運用してきたが、テスト結果がその人物の実態とどう紐づいているか検証ができておらず、果たして今後もアセスメントテストを軸に昇格審査をしてOKか?また各人材のテスト結果をどう評価したら良いかを明確にしたい。

 ・パフォーマンスモデル分析

アセスメントテストの結果と、同一人物の昇格後の360度評価アンケートの結果を解析することで、自社の部課長人材の特徴を、タイプ別にモデル化。アセスメントテストのどの項目がその人物の昇格後の活躍と紐づいているかを見える化してご提供。

これまで全体評価が高い人が優秀と考えていたが、全体評価が中位の人材は、特性によって、アセスメントテストの得点にもバラつきがあり、その後の活躍や周囲からの評価にも特性があることが分かった。それぞれのマネジメント人材の特性に合わせて適材適所を検討することができると評価をいただいた。

HR Tech LABでの導入事例​

リーダー思考力測定AIサービス設計

地域:東京 / 事業:人材育成 / 従業員数:約300名

企業研修を通じて受講生に様々な課題を提出してもらっているが人数も多いため、ひとり一人に対して個別フィードバックが行えずにいた。また、評価者によって判断軸にバラつきがあるため、客観性に欠けることも課題として上っていた。

課題の提出レポートを自然言語解析の技術を用いて解析することで、数値化し、最終的にはレーダーチャートグラフとして出力可能なサービスとして設計。

評価者のバイアスによる偏りも解消され、客観性の高いリーダー思考力の測定が可能になったと評価を頂いています。

HRTechツールのシステム導入支援

地域:東京 / 事業:人材育成 / 従業員数:約300名

企業研修の現場に置いて、クライアントや受講生とメールベースで様々なやり取りが発生し、双方ストレスが発生する状態を生んでいた。

企業研修の始まりから終わりまでのプロセスをヒアリングし、理想的な運用プランを提示し、HRTechシステム機能要件を策定。またHRTechシステムの比較調査の上、最適なHRTechシステムの導入支援を実施し、運用の安定化までをフォロー。

コロナ渦でオンラインベースのやり取りも増える中、導入したHRTechシステムのニーズが更に高まり、企業研修の運営の省力化に貢献するとともに、これまでに無かったSNS的な機能で研修期間のコミュニケーションの活性化にも役立っています。

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