エンジニア採用が出来ない理由は〇〇

Transcript

1. １．エンジニアが採用できない理由は〇〇
2. 当資料の目的はエンジニア採用において最も有効な方法を提示することです ②何に変えるか？ エンジニアが採用できる組織 ①何を変えるか？ エンジニアが採用できない組織 目的：③どうやって変えるか？ 方法：＝〇〇を解消する
3. 〇〇を明かす前に「エンジニア採用のノウハウ」を調べてみましょう 「エンジニア採用 ノウハウ」 でググっても？ 媒体／エージェントの広告の他に、読み物が多数ひっかりました。 ６つの手法、７つのコツ、７つのステップ、7つの工夫、8つのポイント、 10つのマッチングサービス。 いわゆる「コンテンツSEO」目的の価値の低い記事が大量に転がっ ていますね。 彼らはスタンスを取らず、最も有効なノウハウについて語りません。 表面的なまとめ情報に自社の宣伝を混ぜ、「いかがでしたでしょう か」で〆るのが特徴です。 エンジニア採用のノウハウは見つけづらい
4. 要するにネット上には②が多く、①が見つけづらい状況なのです。 ①お金をかけない 解決策「ノウハウ」 ②お金をかける 「ソリューション」 ③ソリューションの 上手な「活用法」 当資料では①を話しますが、解決策の前に課題を選定しなければなりません。
5. イシュー度 ソ リ ュ ー シ ョ ン の 質 解決策の前に課題を選定する理由（イシューからはじめる理由） 出典：「イシューからはじめよ」（著：安宅和人） この世界のイシューとソリューションの分布 は図のようになっており、質の低いイシュー を選んでも、効果が期待できないからです。 解決策の前にイシューの選定が重要になって きます。
6. （参考）パレートの法則：この世界の要因と結果の分布は20：80になっている 20% パレートの法則からも「イシューの選定から はじめることの重要性」が導き出せます。 80% 80% 20% 要因 結果 パレートの法則の主な例 20%の施策が80%の成果を生む 20%の顧客が80%の売上を占める 80%のユーザーは20%の機能しか使ってない 20%の仕事時間で80%のｱｳﾄﾌﾟｯﾄを出している 20%の金持ちが80%の富を保有している
7. 「エンジニアが採用できない」に対するイシュー（課題）の選定：給与水準 ソ リ ュ ー シ ョ ン の 質 例：課題として「給与水準」を選定 エンジニア採用ができないのは「給与水準」が低 いからだ。 給与水準を市場平均＋300万円すれば、採用はで きるでしょうが、このソリューションは実現可能 でしょうか？ 「給与水準」のイシュー度は高いが、現実的なソ リューションは無いという結果になるでしょう。 イシュー度 給与水準 出典：「イシューからはじめよ」（著：安宅和人）
8. 「エンジニアが採用できない」に対するイシュー（課題）の選定：その他 ソ リ ュ ー シ ョ ン の 質 イシュー度 採用フロー 例：課題として「福利厚生」「忙しさ」「マネ ジャーの質」「採用フロー」「業務内容」を選定 採用フローに関しては、長すぎるという問題があり （平均3.4回）改善の余地がありますが、それ以外 の課題選定は完全に間違いであることが分かります。 解決策がありません。 業務内容／忙しさ／マネジャーの質、これらは大き く変えることができないのです。 ではどうすれば良いのか？答えを明かしましょう 福利厚生 業務内容 忙しさ マネジャーの質 出典：「イシューからはじめよ」（著：安宅和人）
9. エンジニアが採用できない理由は 知らない人を採用しようとしているから
10. 「知らない人」は、企業を条件によって相対評価します 比較対象の中で最高の条件を用意出来なければ、採用は難しい A社 B社 C社 D社 E社 会社名 スコア スコア クチコミ 提示 年収 参考：Openwork（https://www.vorkers.com/） 企業間の条件比較方法としてOpenworkのスコア活用を想定 ー ー ー ー ー 800万 750万 700万 760万 700万
11. 「知ってる人」は、相手への信頼度と楽しく働けるかの体験イメージで絶対評価します 候補者の基準を超えれば、採用出来る可能性がある
12. （相対評価）知らない土地のレストラン選びはグルメサイトで口コミやスコアを調べる （絶対評価）知ってる土地だと良く知ってる☆３のレストランで満足する （相対評価）デーティングサービスで容姿／年収などで細かく検索して交際相手を探す （絶対評価）サークル内で気の合う異性と交際する （相対評価）新しいSaaSツールを導入するのに複数社に資料請求し、細かく検討する （絶対評価）学生時代の友人が作ったSaaSツールを導入する （参考）相対評価と絶対評価の比較事例 人間は必ずしもカタログスペックだけで決めるわけではありません。 しかし、情報化社会では相対評価へと導かれてしまいます。 採用領域において候補者が知りたいのは「実際に働いてみたらどういう体験が待って いるのか？」ということです。「ぶっちゃけどうなの？」が知りたいのですが、相対 評価でその部分を知ることは困難です。
13. 知り合いの社員からの紹介 ＝リファラルの有効性
14. 採用効率：「社員からの紹介＝知ってる人を採用する」が有効であることを示すファクト 米国の人事管理ソフト会社のデータですが Indeed経由に比べ、従業員経由の紹介の採用 効率は 2.3倍になっています。 紹介だと採用が決まりやすいようです。 ※採用効率＝採用数／面接数
15. 採用経路：「社員からの紹介＝知ってる人を採用する」が有効であることを示すファクト 出典：DSOC Data Science Report 06「リファーラル」による転職の実態とその効果（著：Akihito Toda）R&D Group Researcher, DSOC, Sansan, Inc. 業種別でみると「ウェブサービス」でリファラルの割合が最も高く、40%を超えています。 配属先でも「技術」部門でリファラルの割合が最も高くなっています。 スキル判定が難しいエンジニア領域でリファラルが有効であることが推測されます。
16. （まとめ）「エンジニアが採用できない」に対するベストイシュー（課題） イシュー度 ソ リ ュ ー シ ョ ン の 質 出典：「イシューからはじめよ」（著：安宅和人） 候補者体験設計 さて、エンジニア採用ができない理由は 知らない人を採用しようとしているから と書きました。言い換えると 「知ってる人を採用するとうまくいく」 となります。知ってる人を採用しましょう＝リファ ラル採用サービス買ってね、という短絡的なオチで はなく、知ってる関係性をどうやって作るか？とい う候補者体験設計の部分が重要です。 次回は、候補者体験設計にスポットを当てて解説し ていきます。
17. （次回） ２．候補者体験設計