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学歴フィルターからコンピテンシーフィルターへ

今や超売手市場とはいえ、新卒採用で一定レベルの応募者母集団を形成するために学歴フィルターを活用している大手企業もいまだ少なくないと言われています。

学校名でのスクリーニングは、大量の応募者を効率的に選別する上では便利な手法だとは言えます。確かに偏差値が一定以上の大学に入学した学生は、受験競争を勝ち抜いてきたという意味で、ある程度の「地アタマの良さ」や「努力を続けられる力」を身に付けていることが期待できます。そのため母集団形成手法のひとつとして長年にわたり実施され続けてきたものと考えられます。

ただ、こうした手法には短所もあります。それは学歴フィルターにかかってしまうために応募者母集団から除外されてしまう「隠れた逸材」を見逃してしまうという点です。

学歴フィルターの潜在的なリスク


新卒採用が買い手市場の時代には、学歴フィルターを用いた母集団形成によって、期待水準を満たすレベルの応募者を十分確保できました。しかし、現在のような超売手市場は早晩終了するとしても、今後も続いていく18歳人口の減少によって新卒者数も基本的には減り続けていくことが予想されています。そのことは、今後も景気が上向くたびに新卒市場が容易に「売手市場」となる可能性を秘めていることを意味します。

そうした「潜在的な売手市場」であるこれからの新卒採用においては、有望な人材を少しでも多く応募者母集団として確保することが必要です。学歴フィルターによる「隠れた逸材の見逃しリスク」は、そうした観点から看過できないものとなってきています。

また、学歴フィルターから除外されてしまう「隠れた逸材」は、学歴フィルターを活用する他社との間で「内定競合」が起きにくい人材であると言えます。従ってそうした人材は内定辞退防止の観点からも、ぜひ応募者母集団に取り込みたいものです。

ただ、これまで学歴フィルターを活用してきた企業側にも「やむをえず使ってきた」という面があります。それは、大量の学生の中から応募段階で「自社が求めるレベルに達している人材」を効率的に見分けることが困難なため、隠れた逸材を見逃してしまうリスクを覚悟の上で学校名によるスクリーニングを行ってきたという事情です。

隠れた逸材発見のためのコンピテンシーフィルター


従って、隠れた逸材を母集団に取り込むためには、そうした人材を応募段階で効率的に発見する方法が不可欠です。その方法のひとつが「コンピテンシー評価」です。具体的には、エントリーシートに記載されている「学生時代に力を入れたこと」の内容からコンピテンシーを抽出し、コンピテンシーから見て一定以上の評価となった応募者は指定校以外でも一次スクリーニングを通過させるという方法です。

これはコンピテンシーを活用した一次スクリーニングの手法という意味で「コンピテンシーフィルター」と呼ぶことができます。もちろんこうしたコンピテンシーフィルターを実際に機能させるためには、大量のエントリーシート1件1件について効率的にコンピテンシー評価を実施できなければなりません。

それを実現してくれるのが「AI」と「HRテクノロジー」の進歩です。最近ではAIを使ってエントリーシートのコンピテンシー評価を行うサービスが現れてきました。そうしたサービスを利用するとコストはある程度かかりますが、「万単位」の数のエントリーシートでも数日で処理できてしまいます。

従来はエントリーシートに記載された「学生時代に力を入れたこと」は、学歴フィルターを通過した応募者に対する1次面接の題材としてもっぱら使われてきました。しかしAIを活用したコンピテンシーフィルターを使うことで、これからは隠れた逸材を発見する材料としても活用できることになります。

もちろんコンピテンシーフィルターも万能ではありません。エントリーシートに記載された内容だけによる評価ですから、それだけでは逆に求める人材が漏れてしまうリスクがあります。コンピテンシーフィルターはあくまでも従来の手法で見逃していた「隠れた逸材の発見」のためですので、従来のスクリーニング方法とこうした手法を併用することが効果的です。従来確保できていた応募者母集団を維持しつつ、内定辞退防止にも役立つ「隠れた逸材」をそこに加えることが、「潜在的売手市場」となっていくこれからの新卒採用に求められる母集団形成策だと考えられます。

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