はじめに

こんにちは！コーポレート統括本部 人事企画グループです。

我々は下記のミッションを掲げ、活動している部門です。
（1）職場環境を整えて「職場定着率」をあげる
（2）アイレットを支える人財の育成・開発

具体的には、組織サーベイ運用や人事制度設計、人事情報の管理分析、相談窓口、各種研修、社内コミュニケーション活性化施策、メンター制度、エンジニア技術向上支援、中途入社オンボーディング等々・・多岐にわたる人事施策を実施しています。

今回はそれらの人事施策の中でも「退職者面談（退職インタビュー）」「人事なんでも相談窓口」の2つを紹介させていただきます。

社内の開発エンジニアと協力した「人事データ分析（Looker活用）」についても触れていますので、是非ご覧ください！

人事施策のご紹介

＜退職面談（退職インタビュー）とは＞
退職が決定した社員と人事で面談を実施しています。
無理に退職を引き止めるための面談ではなく、人事からインタビュー形式で、退職されるに至った経緯や理由を伺い、
さらに給与や仕事内容、労働時間などの満足度（自己採点）を定量化しています。

退職は非常に残念な事象ですが、より率直なフィードバックを得られる機会と捉え、
その生の声を会社として素直に受け止めることで、人事施策や職場環境の改善に繋げています。
（退職が決定した後に面談をすることで、想像以上に本音をお話いただいています）

＜人事なんでも相談窓口（面談）とは＞
仕事に関するお悩みであれば「なんでも」相談をすることができる人事窓口を設け、希望制の面談を実施しています。

人事部門には、「キャリアコンサルタント」という国家資格を持つ社員が複数名在籍しており、
仕事に関するお悩み解決を常時サポートしています。

※国家資格キャリアコンサルタントとは：
学生・求職者・在職者等を対象に職業選択や能力開発に関する相談・助言を行う専門職

これらの活動も関連してか、数年前は10数％となっていた退職率が、2022年度は6%前後となり、大きく改善しています。

運営上の課題

面談は「ただ話をして終わり」ではなく、下記複数の作業が必要となります。

  •  退職面談：面談議事、退職理由の分類、各項目の満足度採点計算・・など
  • 人事なんでも相談窓口：面談議事、相談種別の分類、アフターフォロー検討・・など

これらの作業はスプレッドシート上で管理されていましたが、
どうしても手入力の作業が発生するため、人事的なミスが発生する可能性がありました。
また、月次の集計作業やグラフ作成など、関数やピポットテーブルを駆使しても、工数負担が大きい状態となっていました。

社内の開発エンジニアと連携した取り組み

上記状況について、副社長と人事責任者とで会話をした際に、
副社長から「開発エンジニアが人事を事業会社の顧客と捉え、分析コンサルからダッシュボード開発まで一貫してやってみないか」と直々に声をかけていただきました。

その後、社内#chat-lookerに参加している開発エンジニアに、副社長から本プロジェクトを伝えたところ、
続々と手が上がり、プロジェクトがスタートしました。

協力していただいた開発エンジニアは下記の4名です。

  • 大嶌 健介　エンタープライズクラウド事業部
  • 牧田 剣吾　第四開発事業部
  • 高橋 修一　クラウドインテグレーション事業部
  • 玉衛 淳輝　アジャイル事業部

※2023年時点所属

まずは、要件定義から入り、ものの数ヶ月でLookerやAppSheetを用いた「面談ダッシュボード」「面談アプリ」を作成していただきました。

※「Looker」「AppSheet」「構成図やアーキテクチャ」などの技術部分は、
　開発エンジニアの社員がブログ記事を作成しているため、是非そちらもご覧ください。
　Lookerで始める人事データ分析

社内に優秀な開発エンジニアが多数在籍していることは認識していましたが、
実際に顧客側の立場として接することで、改めてその優秀さを感じることができました。
また、開発における「要件定義〜運用までの流れ」を顧客役として体験できたことは、人事部門として貴重な経験となりました。

実際役立っているのか？

非常に役立っています！！！
直近4月上旬にも、2022年度の退職状況を取りまとめ、分析をする機会があったのですが、
とてもスピーディに分析・資料作成をすることができました。

＜役立っている点（抜粋）＞

  • 傾向が分かりやすく可視化され、退職防止策を講じる際の判断材料とすることができた
  • 事業部や役職、年齢などの属性に応じた分析が容易になった
  • 面談アプリに面談記録を入力しただけで、自動でリアルタイムにデータ集計ができるようになった
  • レポーティング資料作成の工数が削減された
    •  相談件数、相談カテゴリ、流入経路などの項目別集計が可能
    • 表やグラフを出力可能（そのままレポーティングが可能）
    • 年度や属性ごとに出力が可能

個人情報を含むため、ダッシュボードのすべてをお見せすることはできませんが、
退職理由のポジティブ・ネガティブの割合の分析や、採用経路分析にも役立っています。

開発エンジニアの皆さんからLookerの編集方法をレクチャーをしていただき、
人事側でも分析データの加工を実施できるようになったため、今後さらなるデータ分析を推し進めていきたいと考えています！

最後に

今回は、2つの人事施策やLookerを使用した人事データ分析についてご紹介しました。
その他人事トピックは、#人事でも紹介していますので、是非ご覧ください！

アイレット人事部門では、今後も社員が自己実現できる環境を提供すると同時に、
企業全体としても持続的な成長が実現できる環境を整え、お客様に最高のサービスを提供していくための改善を続けてまいります。

記事を読んでアイレットに興味を持ってくださった方は是非アイレットの採用ページをチェックしてみてくださいね！
中途採用ページはこちら！

それでは、最後まで読んでいただきありがとうございました！