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経験則と採用市場のズレを可視化。現場とのコミュニケーションを促進し、納得度を高めて母集団を広げる

▼ 2022年6月27日に公開した記事です ▼



富士通コミュニケーションサービス株式会社コーポレート本部 HRマネジメント統括部
人材採用センターリーダー 吉岡様、鈴木様

■基本情報
・会社名:富士通コミュニケーションサービス株式会社
(HP:
https://www.fujitsu.com/jp/group/csl/)
・事業内容:「コンタクトセンター」および「ITサポート」のアウトソーシングサービス
・従業員数:4,550名(2021年3月末現在)
・主な募集職種:ITエンジニア、ネットワークテクニカルサポート、ヘルプデスク、IT運用管理、カスタマーサクセス/テクニカルサポート、コールセンターSV候補、バックオフィス 他
・HR forcaster導入時期:2021年10月~

コンタクトセンターやITサポートのアウトソーシングサービスを全国で展開

まずは貴社の事業内容と吉岡さん、鈴木さんのお仕事内容についてお聞かせいただけますか?

吉岡さん:当社は1994年に創業した後、国内初の企業向けヘルプデスクの専業会社として成長し、コンタクトセンター、セールス・マーケティング、事務センター、データアナリティクスへと、事業領域を広げてまいりました。
札幌から北九州まで、全国に拠点があり、首都圏では特に、ITサポートのアウトソーシング事業を中心に展開しています。

その中で私は、採用を担当する「人材採用センター」に所属しています。人材採用センターは首都圏・関西圏・札幌拠点での採用と、会社全体の採用費用や企画などを統括する部門です。
当センターでは、直接雇用に関わる「面接官チーム」と「母集団形成チーム」の2部門でそれぞれ業務を実施しており、私は母集団形成チームのリーダーとして、チームのマネジメントに携わっています。

鈴木さん:私も吉岡と同じ「母集団形成チーム」に所属していますが、業務は両チームをまたいで行っています。具体的には、採用面接・条件提示面談・採用手法の企画・採用部門との打ち合わせ・要件調整などが主な担当業務です。

現場の声と採用市場の乖離への課題感

HR forecaster導入前には、どのような課題がありましたか?

鈴木さん:私は日々の業務の中で、現場からの採用のリクエストに応じてマーケットデータの収集を行い、採用要件の調整を行う窓口を担当しています。

その中で、現場からのリクエストの内容が抽象的だったり、逆にピンポイントすぎたりと、現場が求める人材と実際の市場感に乖離があるケースが多い状況でした。両者の乖離をなるべく少なくするために要件調整を行うのですが、「なぜこの要件では採用が難しいのか」を現場の担当者に対してデータとしてきちんと説明できないことを課題と感じていました。

また、採用担当者の力量によっては、現場から提示される要件が市場に対して適切な難易度なのか判断ができない点についても、解決しなければならないと考えていました。

HR forecasterは現場が求める人物像と実際の市場との乖離を数字で説明できる

HR forecasterを導入した理由を教えてください。

鈴木さん:HR forecasterは、例えばAという要件の人を採用するために必要となる期間や年収などを、dodaが蓄積した100万件以上の転職データを基に、きちんと数値化して示してくれます。そうすると、「現場がほしい人材」と「市場」との乖離を数字データとして一目瞭然で示すことが可能です。
客観的なデータを使うことで、現場の担当者への説明材料として活用できるのではないかと考え、導入を決定しました。

現場との要件調整やコミュニケーションで効果を実感

実際にHR forecasterをどのように活用していますか?

鈴木さん:採用のリクエストがあった部門のマネージャーやリーダーなどとの要件調整の際に活用しています。HR forecasterを導入したことで、採用担当者の勘や経験値だけではなく、市場の数字を根拠に示しながら現場担当者とのすり合わせを進められるので、採用マーケットによりマッチした求人要件を作成できると感じます。

HR forecasterを導入してみて、現場担当者さんとのコミュニケーションはどのように変わりましたか?


吉岡さん:現場から上がってくる採用要件は、現場のマネージャーやリーダーの経験則に基づいていることがほとんどです。そのため、「こういう人材がほしい」という理想は出てくるのですが、市場に当てはめてみるとピンポイントすぎるため、そのままの要件にマッチする人材はなかなかいないのが実情です。

そういったときに、HR forecasterで作成されたデータを使って、採用側から「こんな風に要件を広げると、採用確率が上がりますよ」と具体例を提案しています。

例えば、現場から「Bという経験を持っている人を採用したい」という声に対して、「Bではないけれど、それに近いB'という経験を持つ方」という風に、経験の種類や携わったフェーズを広げると、年収や採用にかかる期間の数値が変わります。

このようにHR forecasterを使って要件を提示すると、現場としても「それなら要件を拡げてみよう」と、納得してくれることが増えました。

ナレッジを共有してチームに普及していきたい


最後に、 HR forecasterに期待することや、今後の活用予定などをお聞かせください。

鈴木さん:今はまだHR forecasterを使いこなせている担当者が少ないのが現状です。今後は他の担当者も理解して活用できるよう、チーム内でナレッジを共有しながら普及させていきたいですね。

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最後まで読んでいただき、ありがとうございました! よければ、ぜひHR forecasterをご利用ください🙏