――　今回の講演のポイントについて、お聞かせください。

近年さまざまな分野において、人工知能などを用いて自動化するシステムが開発・導入されることにより、業務の質の向上や効率化が進んでいます。

人為的な影響の大きい人事業務においても、それは例外ではありません。特に採用における「質の向上」という点においては、ダニエル・カーネマン著の『ファスト&スロー』で既存の面接などによる臨床的予測は統計的予測による活躍予測には及ばないことが言われました。また、Google社の取り組みではあらゆる人事データを分析することにより、何がパフォーマンスに起因するのか、またそれを測るにはどのような質問をすることが適しているのかまでを確立しています。こういった事例から、科学的なアプローチによる新たな手法が有効であるとの実績が出てきました。

そこで本講演では、科学的なアプローチの導入が難しいとされる人事業務において、どのような取り組みを行うべきかをテーマにお話しいたします。

弊社では人の価値観と組織のカルチャーを測り、その相対評価を行うシステム「mitsucari適性検査」などの開発運営を行ってまいりました。その運営を行う中で見た、利用者がどのようなプロセスを経て科学的なアプローチを確立していったかなどの事例も交えながら、その取り組みの重要性についてもお話しできればと考えております。

――　貴社の強みや特徴について、お聞かせください。

企業カルチャーと社員や求職者の価値観を可視化させ、カルチャーフィットを計測することに特化したシステム「mitsucari適性検査」を2016年2月にリリースし、1,200社を超える企業にご利用いただきました。（2018年3月時点）

このシステムは一般の適性検査のように求職者の情報を測るだけでなく、実際の社員の情報も測り分析するため、どの他の適性検査よりも利用企業の情報を持っており、それぞれの企業のさまざまな状況に対応した課題解決策を提示します。

私自身も、元々外資系投資銀行で勤めながら採用リーダーとして数多くの面接を経験してまいりました。

今取り組んでいる事業や経験を基に、人事業務へ科学的なアプローチを行う上で実際どのような課題や障壁があり、またその先にはどのようなバリューが待っているのか、事例も交えながらご紹介します。

――　講演に向けての抱負や、参加される皆さまへのメッセージをお願いします。

近年の働き方改革が叫ばれる世の中において、組織の生産性の向上に対してどのような施策を出せばよいのかと頭を抱えて悩まれている人事の方は少なくはないのではないでしょうか。

本講演がご来場の皆さんを悩ませる課題を払拭させるきっかけを提供し、また解決がむずかしいとされる人事課題についてご来場の皆さまと一緒に考える機会になればと思っております。

弊社が運用してきたサービスは統計解析などのデータ分析に不慣れな方もたくさんの方にご利用いただいてきました。固くならず、お気軽にご参加いただければ幸いです。

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