採用分析テクニック集 10選

本資料では、分析が初めての方でも、明日から実務で使える採用分析テクニックをご紹介しています。採用データ分析の際に押さえるべきポイントはもちろん、実際の表を用いた数字の読み解き方から、改善へつなげる具体的なアドバイスまで解説します。

## 主な内容
- pg. 04 ：分析データの基本
- pg. 10：ステップごとの通過率分析
- pg. 25：採⽤ KPI シミュレーション分析
- pg. 29：⾯接官分析
- pg. 33：応募経路分析
- pg. 36：採⽤コスト分析

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Transcript

1. © 2025 Wantedly, Inc. 採⽤分析 今⽇から 使える By Wantedly Hire 10 選 V U C A 時 代 を ⽣ き 抜 く 採 ⽤ 担 当 の た め の テクニック集 ⼀部抜粋版（完全版は詳細⽂のリンクを参照）
2. © 2025 Wantedly, Inc. CONTENTS 分析データの基本 ステップごとの通過率分析 テクニック 01 途中辞退率∕辞退理由分析 テクニック 02 内定辞退率∕辞退理由分析 テクニック 03 リードタイム分析 テクニック 04 求⼈公開から充⾜までにかかった時間分析 テクニック 05 採⽤ KPI シミュレーション分析 テクニック 06 ⾯接官分析 テクニック 07 応募経路分析 テクニック 08 採⽤コスト分析 テクニック 09 担当者ごとの⾒極め∕惹きつけ状況分析 テクニック 10 まとめ‧ご紹介‧監修 ⼀部抜粋版（完全版は詳細⽂のリンクをご参照ください） 4
3. © 2025 Wantedly, Inc. 「データはあるのに活⽤⽅法がわからない」「数字を⾒ても、何をどう改善すべきかが⾒えない」  ―― そんなお悩みを抱えたことはありませんか？  採⽤データは、正しい⾒⽅と分析⼿法を押さえることで、改善ポイントが明確になります。  本資料では、分析時に押さえるべきポイントはもちろん、実際の表を⽤いて数字の読み解き⽅から、  改善へつなげる具体的アドバイスまでを解説します。分析が初めての⽅でも、明⽇から実務で使える内容です。 5
4. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 現在地を知る（スナップショット） 1 分析を⾏う際は、以下の順序で進めると効果的です。 ある時点（今⽇‧先週末‧⽉末など）の採⽤状況を切り取る まず全体の状況を把握し、問題かどうか判断する判断基準を持つ どこに伸びしろがあるのかを⾒極める（コホート） 2 採⽤分析において、スナップショットとコホートどちらも使うケースが多いです。 スナップショットとは ⽬的 どこで問題が起きているかを探る 状況を押さえた上で、どのフェーズ‧どの要因に⼿を打つべきかを特定する コホートとは ⽬的 1 分析の進め⽅ 6 選考管理表の例 候補者 応募経路 職種 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ A 求⼈媒体 ⼈事 内定 → 受諾 B スカウト ⼈事 最終⾯接 → 不合格 C 求⼈媒体 営業 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾 D リファラル エンジニア 応募 ⼀次⾯接 → 合格  最終⾯接 → 不合格 E スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 不合格 F スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾
5. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 〜 スナップショットの事例 スナップショット x 職種 応募 ⼀次⾯接実施 最終選考実施 内定受諾 単純集計 3名 1名 1名 1名 営業 2名 1名 0名 0名 ⼈事 0名 0名 1名 1名 エンジニア 1名 0名 0名 0名 選考管理表の例 候補者 応募経路 職種 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ A 求⼈媒体 ⼈事 内定 → 受諾 B スカウト ⼈事 最終⾯接 → 不合格 C 求⼈媒体 営業 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾 D リファラル エンジニア 応募 ⼀次⾯接 → 合格  最終⾯接 → 不合格 E スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 不合格 F スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾 スナップショット x 応募経路 応募 ⼀次⾯接実施 最終選考実施 内定受諾 単純集計 3名 1名 1名 1名 求⼈媒体 0名 1名 0名 1名 スカウト 2名 0名 1名 0名 リファラル 1名 0名 0名 0名 現在4⽉と仮定した際の動きの⾒え⽅ 7
6. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 〜 コホートの事例 コホート x 職種 応募 ⼀次⾯接実施 最終選考実施 内定受諾 単純集計 3名 3名 2名 1名 営業 2名 2名 1名 1名 ⼈事 - - - - エンジニア 1名 1名 1名 0名 4⽉応募者だけに絞った⾒え⽅ 選考管理表の例 候補者 応募経路 職種 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ A 求⼈媒体 ⼈事 内定 → 受諾 B スカウト ⼈事 最終⾯接 → 不合格 C 求⼈媒体 営業 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾 D リファラル エンジニア 応募 ⼀次⾯接 → 合格  最終⾯接 → 不合格 E スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 不合格 F スカウト 営業 応募 ⼀次⾯接 → 合格 最終⾯接 → 合格 内定 → 受諾 コホート x 応募経路 4⽉応募者だけに絞った⾒え⽅ 応募 ⼀次⾯接実施 最終選考実施 内定受諾 単純集計 3名 3名 2名 1名 求⼈媒体 - - - - スカウト 2名 2名 1名 1名 リファラル 1名 1名 1名 0名 4⽉応募者だけに絞った⾒え⽅ 8
7. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 集計範囲：進⾏中のデータを含めるべきか否か 進⾏中データを含める（速報値） 1 ⽤途に応じて、進⾏中データの扱いを切り替えます。 最新のデータを踏まえ、すぐ対策を打ちたいとき ⽤途 • ⽇々データが更新されるため、同じ集計をやり直しても数字が変わる • 数値が安定しないため、役員報告‧最終報告書など“公式な数字”には 不向き マイナスな点 2 採⽤データ分析における2つの視点と使い分け 11⽉時点で、応募から⼀次⾯接実施までのリードタイムを“進⾏中の候補者 30名も含めて”集計したところ、平均12.3⽇だった。想定の7⽇を⼤きく超 えていたため、『⼀次⾯接までのオペレーションが現在滞っている』と判 断し、⾯接枠の追加や⽇程調整フローの⾒直しを急ぐ 具体例 進⾏中データを含めない（確定値） 2 昨年や市場データとの⽐較∕年度末などの正式な振り返りに使うとき ⽤途 • 集計時点より後の動きは含まれないため、実感とズレることがある • 採⽤数が少ない職種‧期間だと、データ量が不⾜してブレやすい マイナスな点 10⽉末までに内定または辞退が確定した候補者80名を対象に、応募から内 定までのリードタイムを集計したところ、平均26.4⽇だった。前年同⽉の 平均21.0⽇と⽐べて約5⽇延びていたため、『今年は選考全体のリードタイ ムが⻑期化している』という確定値として、年度末の振り返り資料や役員 報告に利⽤する 具体例 9
8. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 集計範囲：応募⽇と実施⽇どちらで計算すべきか 応募⽇起点 1 ⽤途に応じて、応募⽇‧実施⽇どちらを使うかを決めます。 候補者が応募してから内定が出るまでの「スピード感（リードタイム）」 を知りたいとき ⽤途 選考プロセスが⻑期化する場合、集計時点で結果が出ていない候補者が混 在し、数値の解釈がやや複雑になる マイナスな点 2 採⽤データ分析における2つの視点と使い分け 候補者Aは「応募⽇4/1、内定承諾⽇4/25」のため、応募から内定受諾まで の期間は24⽇となる。同様に全候補者について「応募⽇〜承諾⽇」を算出 し、例えば平均が30⽇であれば、「応募から内定まで1か⽉程度お待たせし ている」という“候補者視点のスピード感”を把握できる 具体例 実施⽇起点 2 選考ステップごとに「どれだけ詰まっているか‧滞留しているか」を知り たいとき ⽤途 候補者が応募してから内定に⾄るまでの「⼀⼈ひとりの体感スピード」は ⾒えにくく、候補者視点の評価には不向き マイナスな点 候補者Bは「⼀次⾯接実施⽇4/10、⼆次⾯接実施⽇4/15、最終⾯接実施⽇ 4/25」であったため、⼀次→⼆次のリードタイム：5⽇、⼆次→最終のリー ドタイム：10⽇となる。他の候補者についても同様に「各ステップ間の実 施⽇差」を集計すると、たとえば⼆次→最終の平均だけ⻑い場合、「最終 ⾯接の⽇程調整に滞留が発⽣している」など、選考プロセスのどこに詰ま りがあるかを特定する材料として活⽤できる 具体例 10
9. © 2025 Wantedly, Inc. 分析データの基本 データをより深く理解するために、次の4つの視点から分析‧解釈することが 重要です。 3 分析時に重要な4つの考え⽅ ⼤きさを⾒る 1 どの課題が最も採⽤成果に影響しているかを特定する どのステップでの離脱が最も多いか？ 具体例 出典：意思決定のための「分析の技術」 後 正武 （著） 4 ⽇数に関わる分析は「平均値」だけではなく「中央値」も参考 にして⾒るようにする ⽇数のデータを解釈する際、「平均値」のみでは⼀部の“極端に遅いケース”に 引っ張られやすいため、中央値もあわせて確認しましょう。 平均値とは？ データの合計をデータの個数で割って得られる値 分けて⾒る 2 要因を分解し、差が⽣まれている箇所を特定する どの経路‧層‧⾯接官別で離脱が多いのか？ 具体例 ⽐較して⾒る 3 相対評価を通して数値が適正かどうかを判断する 前年‧他社と⽐べてどうか？ 具体例 時系列を⾒る 4 改善‧悪化の変化の兆しを捉える いつからどのように変化したのか？ 具体例 中央値とは？ データを⼩さい順または⼤きい順に並べたとき、真ん中にくる値 最終⾯接合格から内定受諾までの⽇数（10名の候補者） 具体例 候補者 1 候補者 2 候補者 3 候補者 4 候補者 5 候補者 6 候補者 7 候補者 8 候補者 9 候補者 10 1⽇ 2⽇ 3⽇ 3⽇ 4⽇ 4⽇ 5⽇ 6⽇ 10⽇ 30⽇ 平均値 ＝ 6.8⽇  中央値 ＝ 4⽇ この場合、平均値は⼀部の「30⽇かかった⼈」に強く引っ張られているため、 実際の多くの候補者よりも⼤きく⾒えます。このように平均値と中央値をセッ トで確認し、「本当に問題と⾔える遅さか？」を判断することが重要です。 11
10. © 2025 Wantedly, Inc. 通過率分析を⾏う際の計算式 ステップごとの通過率分析 選考ステップの課題を可視化 こういう時に使える テクニック 01 計算式 通過率分析では、各選考ステップで、どのくらいの候補者が次の段階に進んだかを算出します。この通 過率を定期的に確認することで、どこにボトルネックがあるかを把握できます。 書類通過率 (%) ＝ 書類選考通過者数 書類提出数 進⾏中データの扱いについて • 応募人数の増減や合否割合の偏りなど、早期の異常検知ができる • 全体の傾向を踏まえた素早い意思決定や施策の即時修正ができる また、書類通過率や⾯接通過率は⼀般的に 20〜30％程度ですが、企業の知名度や業界‧職種、求める経 験やスキルレベルによって⼤きく変動します。たとえば、⼈気企業や専⾨性の⾼い職種では通過率が低 くなりやすく、スタートアップやポテンシャルを重視する企業では⾼めになる傾向があります。 したがって、他社との単純⽐較ではなく、⾃社の採⽤⽅針やターゲットに照らして「今の通過率が適切 か」を判断することが重要です。 ⾯接通過率 (%) ＝ ⾯接通過者数 ⾯接受検者数 メリット 最新の全体傾向を反映できる • 日々データが変動するため、状況を誤って認識する場合がある デメリット 正確な状況把握には不向き • すべて確定データなので、分析結果が安定する • 採用終了後実施した場合、振り返りとして昨対比較が可能 メリット 分析の信頼性が⾼い • 最新の傾向や導入施策の結果をリアルタイムで把握できないため、 改善のためのサイクルが鈍化する デメリット 短期的な状況把握や施策の即時対応はできない 進⾏中データを「含める」場合 進⾏中データを「含めない」場合 書類選考は⽐較的通過しているのに、最終⾯接まで進める⼈が 少ない気がするが、具体的にどこに課題があるのか分からない どこで候補者が減っているのかが分かる “通過率分析”が効果的だよ 分析⼿法 コホート ＋ スナップショット データ起点 応募⽇ 進⾏中データ どちらでも可 12
11. © 2025 Wantedly, Inc. ステップごとの通過率分析 選考ステップの課題を可視化 事例 テクニック 01 通過率分析を⾏うと下記のような結果となりました。ここから、どのようなことが⾔えますか？ • 書類選考の通過率は50％と全体の半数が通過しており、多くの候補者と接触で きている⼀⽅、合格基準が⽢すぎると、後⼯程で不合格が増え、⾯接官の負担 増が考えられる 50% 通過 書類選考 50 ⼈ 1次⾯接実施 25 ⼈ 20% 通過 2次⾯接実施 5 ⼈ 書類選考 • 通過率が20％と低く、評価が厳しすぎる∕判断基準が不明確な傾向がある • ⾯接官ごとの評価のばらつきも考えられる ⼀次⾯接 • 候補者に会う数を増やすことが⽬的化していないか、書類選考の基準が適切か を⾒直す 書類選考 • 評価項⽬や基準の整理を⾏う • ⾯接官同⼠で評価基準をすり合わせ、判断の⼀貫性を保つ ⼀次⾯接 アドバイス この表から読み取れること 13
12. © 2025 Wantedly, Inc. 途中辞退率の計算式 途中辞退率∕辞退理由分析 辞退の課題を可視化 こういう時に使える テクニック 02 計算式 途中辞退率と内定辞退率はいずれも候補者の離脱を⽰ す指標ですが前者は「選考途中での離脱率」、後者は 「内定後の辞退率」を指します。つまり、途中辞退率 は、選考設計を⾒直す際の重要なデータとなります。 この数値を定期的にモニタリングすることで、「選考 スピードが遅く辞退につながっていないか」「⾯接官 の対応が候補者の意欲を下げていないか」など、採⽤ プロセス上の課題を把握できます。計算式は次の通り です。 途中辞退率 (%) ＝ 途中辞退者総数 応募者数 選考途中での辞退が多く、なかなか採⽤⽬標数に 届かなくて困っている どの選考ステップで辞退が多く、どのような理由で辞退されてい るのかを把握するには“途中辞退率/辞退率分析”が効果的だよ このように、定量情報である途中辞退率と、選考後ア ンケート、エージェント（⼈材紹介会社）の情報、採 ⽤担当者によるヒアリングなどから得られる定性的な 辞退理由を組み合わせて分析することで、「どのス テップで辞退が発⽣しているのか（タイミング）」と 「なぜ辞退が起きているのか（要因）」の双⽅を把握 し、より具体的で有効な改善策を検討できるようにな ります。 ⼀⽅で、途中辞退率の数値だけでは、辞退が起きている原因ま では分からないため、辞退理由分析を併せて⾏うと効果的で す。たとえば、「他社で内定が出た」「志望順位が下がった」 「業務内容にギャップを感じた」「⽇程調整が難しかった」と いった辞退理由を分類‧集計し、パターンを把握します。 分析⼿法 コホート ＋ スナップショット データ起点 応募⽇ 進⾏中データ 含めない 14
13. © 2025 Wantedly, Inc. 途中辞退率∕辞退理由分析 辞退の課題を可視化 事例 テクニック 02 途中辞退率∕辞退理由分析を⾏うと下記のような結果となりました。ここからどのようなことが⾔えますか？ • 他社の⽅が選考が早かった • 合否連絡までの時間が⻑かった  • ⾯接⽇程の調整に時間がかかった ⼀次⾯接での 主な辞退理由 • 聞いていた業務内容とイメージが違った • 想定よりも裁量が少なそうだった  • 勤務条件（出社頻度‧転勤可能性など）が⾯接 で初めて分かり、合わなかった ⼆次⾯接での 主な辞退理由 前提情報 選考ステップ 受検対象者 途中辞退者 途中辞退率 ⼀次⾯接 40名 12名 30% ⼆次⾯接 15名 3名 20% • ⼀次⾯接での途中辞退率は30％で、初期段階で多くの候補者が離脱している • 辞退理由として「他社の⽅が早かった」「⽇程調整に時間がかかった」といった理由が多く、 「スピード」と「候補者対応のスムーズさや丁寧さ」が辞退率を左右している可能性がある ⼀次⾯接 • ⼆次⾯接の途中辞退率は20％程度で、⼀次⾯接よりの辞退率よりは低いものの⼀定の離脱は ⽬⽴つ • 辞退理由として「仕事内容や環境への理解不⾜」が多く挙がっていることから、選考初期の 段階で⼗分な情報提供やポジション説明がなされず、候補者が⼊社後の働き⽅や役割を具体 的にイメージできなかったことが原因になっている可能性がある ⼆次⾯接 • ⾯接⽇程調整や合否連絡までの時間を短縮し、候補者の温度感が⾼い段 階で次のステップに進める体制を作る。理想は⾯接実施の翌営業⽇に評 価および結果通知のスピード感 ⼀次⾯接 • 求⼈票や⾯接案内資料で業務内容‧裁量‧働き⽅などを具体的に⽰ し、⾯接時の質疑応答でも⼀貫して伝えられるよう、⾯接官側も事前 に整理‧準備しておく ⼆次⾯接 アドバイス この表から読み取れること ⽇程調整を⾃動化ツールなどで効率化する、週次の⾯接枠を 固定して即時案内できるようにする 具体例 15
14. © 2025 Wantedly, Inc. 途中辞退率の計算式 内定辞退率∕辞退理由分析 内定辞退の課題を可視化 こういう時に使える テクニック 03 計算式 採⽤プロセス最終段階である内定フェーズでは、「内 定を出した⼈が実際に⼊社まで⾄るかどうか」が最終 的な成果を左右します。 これを定量的に把握する指標が内定辞退率です。この 数値を確認することで、惹きつけ⾯に課題がないかを 把握できます。 内定辞退率 (%) ＝ 内定辞退者数 内定通知者数 内定を出しても承諾につながらないケースが多い 気がするが、どうしたらいいか分からない 内定辞退に課題がある場合は、“内定辞退率/辞退理由分析” が効果的だよ 内定辞退理由分析では、内定辞退率といった定量デー タに加え、選考後アンケート、エージェント（⼈材紹 介会社）の情報、採⽤担当者によるヒアリングなどの 情報を組み合わせ、多⾯的に要因を整理していくこと が求められます。 ただし、辞退率は低ければ低いほど良いというものではありま せん。もともと志望度の⾼い層や⾃社ファンに限定した「ファ ン採⽤」に偏り過ぎると、新たな層や優秀な潜在候補者を取り こぼすリスクも⽣じます。そのため、内定辞退率の低さだけに 着⽬するのではなく、 といった背景まで把握するために、内定辞退理由の分析をあわ せて⾏うことが重要です。 • 辞退者がどのような企業へ流れているのか • どのような要因で内定辞退に⾄っているのか 分析⼿法 コホート ＋ スナップショット データ起点 応募⽇ 進⾏中データ 含めない 16
15. © 2025 Wantedly, Inc. 事例 内定辞退率∕辞退理由分析を⾏うと下記のような結果となりました。ここからどのようなことが⾔えますか？ • 他社の選考スピードが早く、すでに内定承諾してしまった • 最終⾯接から内定通知までに時間がかかり、不安を感じた • 他社の⽅が職務内容や待遇の提⽰が具体的だった • 内定通知後の連絡がなく、不安な期間があった 辞退理由の上位項⽬ 前提情報 内定通知者数 内定辞退者数 内定辞退率 20名 8名 40% • 内定辞退率が40％と⽐較的⾼い • 辞退理由として「他社の選考スピードが早かった」「内定通知までの期間が⻑ かった」など、選考スピードの遅れが影響している可能性がある • また、「他社の⽅が職務内容や待遇を具体的に提⽰していた」「内定通知後の連 絡がなく、不安な期間があった」といった理由から、情報提供の不⾜や惹きつけ 体制の弱さも課題として考えられる • 他社併願先の状況を踏まえながら、内定通知までスピーディに意思決定できる 体制を整える • オファー提⽰時には、待遇、役割期待、キャリアパス、⼊社後の成⻑機会など を具体的に説明する • 候補者⼀⼈ひとりの志向や不安を踏まえ、それぞれに響く情報やメッセージを 意識的に伝える アドバイス この表から読み取れること 次ページの「モチベーションリソース」を参考にしつつ、 候補者の志向に合った情報提供を⼼がけましょう 内定辞退率∕辞退理由分析 内定辞退の課題を可視化 テクニック 03 17
16. © 2025 Wantedly, Inc. モチベーションリソースとは、「仕事におけるやる気の源泉」のことです。⼤きく以下の4つに分類できます。 1つだけ強く該当する⼈もいれば、2〜3つが組み合わさっている⼈もいます。⾯談∕⾯接の場で、「どのような環境や経験のときに仕事 のモチベーションが⾼まったか」を尋ねることで、その候補者のモチベーションリソースがどこにあるのかを⾒⽴てていきましょう。 • 家族の期待と応援 • ⽣活が豊かになる実感 • 時間のゆとり‧融通 • 休みの取り⽅の⾃由度 ⽣活型 モチベーションリソース 参考 • 組織‧上司の評価 • 仲間との⽬標達成の喜び • 職場‧仲間の評価 • 社内競争 職場型 • 仕事の⽬的 • プロセス • 仕事の結果への⾃⼰評価 • 経済的/⾮経済的な報酬 • 仕事の環境 • 個⼈に蓄積できる知識‧技術‧⼈脈 仕事型 • 組織の社会的ステータス • 組織の⾦銭的報酬 • 社会的ステータス • 社会的地位に伴う仕事報酬 （裁量権‧意思決定権） • 組織内役割（責任‧期待） 組織型 18
17. © 2025 Wantedly, Inc. 次世代型 採用管理システム ⾃動化と分析で採⽤を成功へ 途中辞退を防ぐための業務を効率化 • 繰り返しフローで候補者管理を⾃動化 • 複数名の⾃動⽇程調整で80%時間を削減 多様化する採⽤プロセスに対応 • 最適な選考プロセスを⾃由⾃在に構築 • 多様なメンバーに適した権限 構造化⾯接で⾼精度の⾒極め可能 • 採⽤基準の標準化‧カスタマイズ • 各項⽬の評価を定量化 ご紹介 Wantedlyが⽣んだ、次世代型ATS - Wantedly Hire 46
18. © 2025 Wantedly, Inc. ここでご紹介したテクニックが、Wantedly Hireではカンタンにシステム内で実現します 多階層のグルーピングで⾼度なクロス集計が可能にな り、より⽴体的な採⽤分析を実現します。 多階層でのクロス集計が可能 ※今後の開発により仕様を⼀部変更する可能性があります。 棒グラフや円グラフなど、ピボットテーブルなど、 様々なタイプのビジュアライズをご⽤意しています。 多様なチャート形式に対応 ご紹介 Wantedly Hireの⾼度で⾃由な分析で成功させる 47
19. © 2025 Wantedly, Inc. 複数のレポートを1画⾯に集約し、重要指標の常時モニタリングが可能。 各レポートの⼤きさやレイアウトも直感的な操作で編集でき、⽤途別のダッシュボードを簡単に作成できます。 ご紹介 Wantedly Hireの⾼度で⾃由な分析で成功させる 48
20. © 2025 Wantedly, Inc. 詳細や資料請求はこちらから https://hire.wantedly.com/ ご紹介 たくさんの先進的な企業様にご利⽤いただいております 49
21. © 2025 Wantedly, Inc. 株式会社⼈材研究所 ディレクター。 ⻘⼭学院⼤学教育⼈間科学部⼼理学科卒業。⽇本ビジネス⼼理学会 上級マスター資格。 LEGO SERIOUS PLAYトレーニング修了認定LSPファシリテーター。組織‧⼈事に関わる ⼈のためのオンラインコミュニティー『⼈事⼼理塾』代表。 主に国内⼤⼿企業‧中⼩企業での採⽤‧教育研修‧評価報酬制度構築など様々な組織⼈ 事コンサルティングに従事。 また⼈事関連書籍やコラム連載、メディア登壇実績多数。東京都、千葉県、経産省主催 の採⽤‧⼈材開発セミナー講師。 株式会社⼈材研究所 ディレクター 安藤 健 Ken Ando https://jinzai-kenkyusho.co.jp/ 監修 50
22. Wantedly, Inc. ウォンテッドリー株式会社 東京都港区⽩⾦台5-12-7 MG⽩⾦台ビル4F 代表取締役 仲 暁⼦ 証券コード 3991（東証グロース） 沿革 2010.09 2012.02 2016.1 1 2017.03 2017.09 2021.09 2022.04 フューエル株式会社を設⽴ 会社訪問アプリ「Wantedly」（現 Wantedly Visit） つながり管理アプリ「Wantedly People」 シンガポールで公式にサービス開始 東京証券取引所マザーズ市場に上場 Engagement Suite 「Story」社内報 「Pulse」チームマネジメント 「Perk」 福利厚⽣ 市場区分⾒直しに伴い東京証券取引所グロース市場に移⾏ About Wantedly 会社概要 51