＜2021年人事異動に関する調査＞2021年度の人事異動は、コロナ禍の影響で26％が例年よりも減少と回答。6割がデータに基づいて配置せず、結果的に課題が残る場合も

～アッテルのデータ分析により社内異動の最適配置を提案～

AI（機械学習）が採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する将来予測型ピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）」を展開する株式会社アッテル（本社：東京都渋谷区、代表取締役：塚本 鋭）は、この度、人事・採用担当者300人にインターネット調査を行い、コロナ禍による2021年度の人事異動への影響と、人材の最適配置に関して調査を行いました。その結果に関して、下記の通り発表いたします。

【調査結果】 ■トピックス① コロナ禍の影響で、例年よりも人事異動が減ったと回答した人が26％ エリアをまたぐ異動に関しては特に慎重に ■トピックス② 65％が人事異動をデータに基づいて行っていないと回答 ニーズと能力をマッチングできていない等、人材配置の課題も明らかに

【調査概要】
調査対象：人事・採用担当者　300人
調査方法：インターネット調査
調査期間：2021年1月29日～2月2日


①コロナ禍の影響で、例年よりも人事異動が減ったと回答した人が26％
エリアをまたぐ異動に関しては特に慎重に
「2021年度の人事異動の予定」を聞いたところ、「ある」と答えた人は61.3％。また、「異動に関して例年と異なることはあるか」という問いには、26％が「例年より異動人数が減った」、23.3％が「例年よりエリアをまたぐ異動人数が減った」と回答しました。さらに、「異動に関して例年と異なる理由」に関しては、「コロナの影響でエリアをまたいだ異動がしにくいため」が39.3%、「コロナの影響で部署間移動を減らしたいため」が29％と続きました。これらの結果から、コロナ禍の影響により人事異動をできるだけ最小限に抑えようとしている会社が比較的多く、エリアをまたぐ異動に関しては特に慎重になっていることが明らかになりました。

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②65％が人事異動をデータに基づいて行っていないと回答
ニーズと能力をマッチングできていない等、人材配置の課題も明らかに
「異動・配置はどんな理由で行われることが多いか」という問いには、「各個人の能力を引き出すため」が52.7％、「部署のニーズに人材の能力をマッチングさせるため」が45.7％と続いたものの、一方で「各個人の異動の希望を叶えるため」「機械的なローテーション」等、非科学的に行われている場合もあることが分かりました。「データに基づいて客観的に最適な異動・配置ができているか」という問いに65％が「できていない」と回答したことからも、多くの会社の人事異動がデータや科学的根拠ではなく、経験や勘、感覚によって行われていると言えます。
さらに、「人材配置の課題」に関しては、「部署のニーズに人材の能力をマッチングできていない」「上長・チーム長との相性を最適化できていない」という回答が多く、最適配置を目指していたにも関わらず、結果的に課題の残る異動になってしまうケースもあることが明らかになりました。

＜社内異動の最適配置＞
部署や仕事が合うかは、アッテルのデータ分析で事前にチェック

◆部署・職種によって、活躍人材の特徴は異なる
同じ会社内でも、部署・職種によって活躍人材の特徴は異なります。そのため、部署・職種ごとにAI（機械学習）を用いて、事前にハイパフォーマーの予測モデルを作成することで、その部署で活躍し、定着を最大化する人材配置を提案することができます。

◆上司とのミスマッチを防止
上司との相性（類似度）によって、活躍度合いが変わってくるというデータもあります。アッテルの適性診断を使用すれば、価値観が定量化され、組織・上司との相性が可視化できるようになっています。例えばある企業では、上司と部下との類似度（価値観）と評価の関係においては、中堅（管理職）以上の場合は、類似度50～70％だと評価が高まりやすく、若手の場合は上司となるべく似ている方が評価が高まりやすいという結果が出ています。

 

 

調査結果に関して
「人事異動」については、従業員の人生を大きく左右する決定である一方、異動の意思決定は、勘や経験に依存しており、科学的に行われているとは言い難い状況があります。コロナ禍により「異動」が制限される中、個人を成長させ組織の力を最大化するための配置戦略がより強く求められるようになってきています。
定量的なデータやAIなどの分析技術を用いることで、従業員と上司・組織の相性を定量化し、最も従業員が活躍しやすい最適配置を支援することが可能です。弊社はデータを正しく活用した「異動・配置戦略」の意思決定をサポートしていきます。
（株式会社アッテル　代表取締役　塚本 鋭）

■代表者プロフィール

塚本 鋭
東京大学・大学院において、機械学習（AI）や大規模シミュレーションに関する研究に従事。人工知能学会研究会優秀賞・東京大学工学系研究科長賞（総代）等を受賞。大学院修了後、株式会社野村総合研究所にコンサルタントとして入社し、ICT・メディア領域を担当。2013年に株式会社クラウドワークスに参画し、2014年に上場を経験。プラットフォーム事業のデータ分析・産官学連携を主担当すると共に、B2B事業責任者、カスタマーサポート部門責任者、子会社副社長等を歴任。2018年に株式会社トランス（現 株式会社アッテル）を設立。

 
■「アッテル」とは
「アッテル」は、AI（機械学習）が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービスです。採用から退職までのHRデータを一元管理・分析できる基盤と、HRに特化した機械学習（AI）の予測アルゴリズム（特許取得）を備えています。150種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の適性診断（アッテル診断）の提供もしています。
人材採用において、「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、事実・データに基づき、実際の自社従業員と採用候補者を比較・分析することで、入社後活躍・早期退職を高い精度で予測することが可能です。2019年6月のβ版公開から1年半で、上場企業を中心に300社以上に利用されています。また、HRアワードやHR tech GPなど数多くの人事関連アワードを受賞するなど、評価をいただいています。
サービスサイト：https://attelu.jp/

■会社概要
会社名　：株式会社アッテル（Attelu,Inc.）
所在地　：東京都渋谷区恵比寿2-28-10
設立　　：2018年4月
代表者　：塚本 鋭
事業内容：「アッテル」の企画・開発・販売・運営・サポート
URL　　：https://attelu.jp/company/
出資元　：東大創業者の会応援ファンド（※）、有安 伸宏氏、小泉 文明氏（株式会社メルカリ）、高野 秀敏氏（株式会社キープレイヤーズ）、吉田 浩一郎氏（株式会社クラウドワークス）
※ファンド出資者：ユーグレナ 出雲氏、ホットリンク 内山氏、gooddaysホールディングス 小倉氏、ミクシィ 笠原氏、エルテス 菅原氏、LayerX 福島氏、マネックス 松本氏、スター・マイカ 水永氏、エアトリ 吉村氏