多くの日本企業が、適格な人材の不足を訴えている。本コラムは、この困難の一因が採用慣行の欠陥にあると論じ、採用プロセスの改善案を提案する。例えば、カスタマイズされた適性検査やチームによる構造化面接が、この状況の改善に役立つ可能性がある。
デジタル経済の進展に伴い、事業特性が変化する企業が増えている。技術動向や世界情勢をめぐる不確実性と複雑性が高まるなか、従来型のビジネスモデルに全面的に依存する事業戦略のリスクは高まっている。その結果、インフラ産業や重厚長大産業の企業も、これまで馴染みのなかった新事業への投資を始め、オープンイノベーションや事業提携に積極的に取り組んでいる。
事業特性の変化は、最適な人事管理制度を変えることになる。例えば、『守り』型と『攻め』型という2つの単純な事業類型を定義してみよう（Barron and Kreps 1999）。図1は、両者の企業利益の分布を示している。上振れの可能性は限られるが、下振れリスクが大きい事業を『守り型事業』と定義する。代表的な例として、発電、通信、輸送などの企業を含むインフラ企業が挙げられる。一方、『攻め』型企業では、下振れリスクは限られる一方、事業が成功すれば企業価値が予想をはるかに超えて高まる可能性がある。新たな市場を創出する潜在力を持つGoogle、Amazon、Facebook、Appleなどに代表されるプラットフォーム企業は、『攻め』型に属する。
この2つの類型の事業に最も適した人事管理制度は、全く異なる。表1に示すように、『攻め』型事業には迅速な意思決定を可能にするフラットな組織が望ましい一方、『守り』型事業には、誤りを犯すリスクを減らす多層的な組織が必要である。『攻め』型については、リスクテイクを促す賞与制度、すなわち従業員の利益への貢献には報いるが、失敗については罰しない制度が望ましい。リスクテイクが事業のオプション価値を高めるからである。『守り』型については、リスクテイクを抑制するために誤りを罰する賞罰制度が最善の報酬制度となる。また、この2つの類型の事業では必要とされる人材も異なる。『攻め』型には、高い成長潜在力を持つが実績に乏しい可能性がある人材や、多様な経歴を持つ人材（『リスク人材』）が必要とされる。これに対し『守り』型には、安定性や信頼性といった資質を備えた人材（『安全人材』）が必要とされ、円滑な連携を損なうと考えられる多様性は敬遠される（Lazear 1998）。
図1 特性の異なる2種類の事業
表1 事業類型と最適な人事管理制度
安全人材を過大評価する傾向
デジタル化の進展により経済全体に占める『攻め』型事業の割合は高まっているかもしれないが、多くの企業は採用方針や慣行をおおむね維持しており、多様で不確実な経歴を持つ人材の採用を依然として控えているようである。
私は長年にわたり日本と米国のビジネススクールで教えてきた経験から、MBA学生の採用に対する姿勢が日米で大きく異なることに気づいてきた。例えば、仮定の選択肢として、1,000万円相当の経済価値を生み出す確率が100%の応募者A（安全人材）と、2,000万円または0円の価値を生み出す確率が五分五分の応募者B（リスク人材）のどちらを採用するかと問うと、米国のMBA学生の約80%はよりリスクの高い選択肢である応募者Bを選ぶ。一方、日本の学生の約80%は、より安全な選択肢である応募者Aを選ぶ。この違いはなぜ生じるのだろうか。
この違いを体系的に検討するため、表2を見てみよう。意思決定マトリクスには、正しい意思決定の可能性が2つ、誤った意思決定の可能性が2つある。応募者を採用するかどうかを決める場合、応募者は採用企業の事業業績に積極的な貢献をできる場合とできない場合があり、採用企業はどちらの可能性が正しいかを確実には知り得ない。この場合、正しい意思決定は、(1)積極的な貢献ができる応募者を採用すること、(2)貢献できない応募者を採用しないことである。誤った意思決定は、(1)積極的な貢献ができない応募者を採用すること（第1種の誤り、すなわち『偽陽性』）、(2)貢献できる応募者を採用しないこと（第2種の誤り、すなわち『偽陰性』）である。
表2 採用に関する2つの誤った意思決定の可能性
日本企業が安全人材を好むのは、偽陽性の誤りを犯すリスクを最小化したいからである。この傾向の根底には終身雇用制度があり、これは日本に広く見られ、従業員が会社に貢献しなくても、一度雇用した従業員を解雇することを困難にしている。要するに、偽陽性の誤りのコストは高いのである。これに対し米国では、会社に貢献しない従業員は比較的容易に解雇されうるため、安定性のような資質よりも応募者の潜在力を重視する傾向がある。もう一つの理由は、フロントオフィスの管理職が採用決定の権限を一般に持つ米国企業と異なり、日本企業では人事部門が採用の権限を一元的に持っていることである。フロントオフィスの管理職は、採用した従業員が役に立たないと判断すると、誤った採用決定をしたとして人事部門を非難する。非難を避けるため、人事部門は保守的な採用決定を行うのである。
しかし、少子化により有能な若年労働者が不足しているという認識が広がっていること、また事業特性の変化により『リスク人材』の価値が高まっていることから、偽陰性の誤りのコストは着実に上昇している。
問題を悪化させる要因
企業が多様な経歴を持つ人材や、イノベーションの潜在力が高い人材を採用する計画を立てたとしても、多くの場合、その計画どおりに採用を実行することは難しい。その理由の一つは、日本で用いられている多段階面接制度である。大企業では通常、3～4段階で構成されている。応募者の長いリストを絞り込むため、企業はこの制度を用い、複数回の面接を通過した応募者のみを採用する。問題は、通常、各段階で応募者を担当する面接官が1人か、多くても2人であり、そのため1人の人物が特定の候補者の採用を阻むことができてしまう点である。したがって、面接官の個人的な偏見が、内定を受ける人材の類型に重大な影響を及ぼしうる（Sah and Stiglitz 1986）。
人間には、他者を評価する際に偏見を持ったり、客観性を欠いたりする心理的傾向がある（Hoffman et al. 2018）。ある企業が、独自の特徴を持つ応募者を面接すると仮定しよう。日本では、突出した人材は、オフィスの本来の使命から他の従業員の注意をそらす人間関係の対立の原因となりがちである。多段階面接制度は、独自の経歴を持つ応募者を排除し、多くの面接官から好意的に評価される一方で企業の典型像に合致する、信頼できる応募者を優遇する可能性が高い。
この現状を変えるためには、面接段階を、面接官チームが構造化面接に基づいて応募者を選考するプロセスへと再編することが不可欠である。このアプローチは、フロントオフィスの人材の関与を高めるとともに、採用チャネルと選考基準の多様性を高めるはずである。
もう一つの問題は適性検査の利用である。雇用主が低コストでオンライン適性検査を活用できるようになったことから、多くの企業がこれらの検査を用いて応募者の母集団を絞り込んでいる。しかし、応募者の母集団を絞り込むために、多くの企業が限られた数のベンダーが提供する既製の適性検査を利用すると、望ましくない結果を招きかねない。例えば、応募者は、面接段階に一貫して進む人々と、面接段階の前に一貫して除外される人々の2つのグループに分かれがちである。これは、予測される達成水準が低い応募者が面接段階に進むことを認められないという、新たな統計的差別の問題を生む。
適性検査が将来の業績を予測する有効な指標であれば、これは依然として必要な必要悪かもしれない。しかし、そうとは限らない。筆者が主催する人事担当者向けのデータサイエンス・ワークショップでは、面接プロセスの最後に実際に内定を受けた応募者（内定を辞退した者を含む）を分析するよう参加者に求めた。参加者は、初期の適性検査による選考で不合格となった者を含め、合格者と不合格者との間で内定を受ける確率の差のうち、どれほどが適性検査の点数の差によって説明できるかを計算した。分析の結果、経済的に有意な差は適性検査によっては説明されなかった。適性検査は、最終的に内定を受ける候補者を予測する精度がそれほど高くないだけでなく、オンライン検査には、応募者が他人に代わりに受検を依頼する可能性や、質問に正直に答えない可能性といった、他のリスクもある。
これらの問題があるからといって、企業が適性検査を利用すべきではないということにはならない。膨大な数の応募者を扱う大企業では、書類選考によって母集団をある程度絞り込むことは避けられない。それでも、ベンダーが用意した既製の指標のみに頼るのではなく、従業員に求められる技能や資質に合わせて選考検査の手法をカスタマイズすることが重要である。理想的には、企業は多様な技能を引き付けるため、このような手法を複数設計すべきである。
結論
以上で明らかにしたように、多くの企業は人手不足を訴えながら、欠陥のある採用手法を取り入れているように見える。採用方針が採用担当チームに理解され、遵守されるようにすること、チームによる構造化面接に基づいて選考を行うこと、そして適性検査や応募書類の他の情報に基づく独自の初期選考手法を開発することなど、必要な措置を講じることが不可欠である。
