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内定辞退防止策事例-一次スクリーニング対策-

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を絞り込むための一次スクリーニングとして学歴フィルターを活用している企業もいまだ少なくないと言われています。

A社もそうした企業のひとつでした。

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。その意味では応募者の一次スクリーニング手法のひとつとして長年にわたり実施され続けてきたのもうなずけます。

ただ、こうした手法は内定辞退者を増やしてしまうリスクも秘めています。

学歴フィルターが秘める内定辞退リスク


新卒採用では入社後の「伸びしろ」も含めて評価するため、各社とも評価基準が似てくる傾向があります。中でも学歴は各社の評価基準を揃える典型的な要素だと言えます。

似た評価基準で選考すれば、その結果として内定者の人材像も似てきます。そのことは一人の学生に複数の企業が内定を出す「内定競合」が生じやすくなることを意味します。A社も内定競合が増えたことが内定辞退率が高くなった主な要因のひとつだと考えられました。

そこで内定辞退防止策のひとつとして、自社の求める人材を定義しなおして面接での選考基準に独自性を出す一方で、そもそもの選考母集団の画一化を防ぐために学歴フィルターに代わる一次スクリーニングの方法が必要となりました。

その方法として採用したのが「コンピテンシーフィルター」です。

学歴フィルターからコンピテンシーフィルターへ


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。

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たのが「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ので、そうしたサービスを利用することで大量のエントリーシートのコンピテンシー評価を効率的に実施することができました。ある程度コストはかかりますが仮に「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。

学歴フィルターとコンピテンシーフィルターを併用すると、所属する大学の偏差値はあまり高くなくてもビジネスで活かせるコンピテンシーを高いレベルで発揮している「隠れた逸材」を発見し、選考プロセスに乗せることができます。

こうした人材は、学歴フィルターを活用する他社の選考対象外となるため、そうした企業との間では「内定競合」が起きにくい人材です。隠れた逸材を多く発見できればできるほど、内定辞退リスクを抑えることにつながります。

今後の新卒採用市場では現在のような超売手市場は早晩終了するとしても、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を考えると、コンピテンシーフィルターによる一次スクリーニング段階での内定辞退防止策の重要性は今後もいっそう高まっていくことが考えられます。

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