【分析レポート】エンジニア採用時の報酬決定時にも活用。応募者も社員も納得の状態を作る（株式会社はてな）

中館さん

人事施策の検討においても、またそれを経営で判断するための情報として、タイムリーに人事関連データを提供・活用できていない状況がありました。

中館さん

そうなんです。ほしい情報をパッとタイムリーに出すことが出来ませんでした。毎週、経営層が集まってミーティングを実施するのですが、その際に労務担当から人事データを提供できていなかったのも課題でした。

中館さん

はい。蓄積されたデータを可視化することで人事施策の検討や経営判断が素早くできる状態にすることを目標にしました。当時、従業員情報や給与データ、人事評価に利用するマスターまでをそれぞれ弊社独自のシステムで運用していました。中途社員の報酬決定のときはGoogleスプレッドシートを使用するなど管理が煩雑だったこともあり、見直すべきだと考えました。

中館さん

社内で公開できる情報が部門によってバラバラだったというのがありますね。

中館さん

1つに集約するシステムがなかったため、入社予定情報などのデータをそれぞれの部署が独自に整備していたんです。情報を必要とする各部署の担当それぞれが作成していたため、部署や社員ごとにデータがバラバラになっていて、記載方法も独自でした。

中館さん

そうですね。人事にかかわる情報のインプットや経営層へのアウトプット、そして私たちが理解を深めて精度を高めるための分析レポートを活用していかなければ、とSmartHR分析レポートの導入を決断しました。

中館さん

まずは経営層向けのダッシュボード作成から着手しました。社員数や組織の在籍状況、性別比や入社者数、雇用形態別の分類などの把握からですね。
いま人事評価期間（1月中旬取材）で、評価に関するデータ収集を終えました。評価におけるポジションや昇給額、給与情報をSmartHRに集約して、もうすぐ行なわれる査定会議の際の議論や検討材料にできるよう統合的な評価データを作成しています。

中館さん

レポート業務に4時間ほどかかっていましたが、導入後は15分くらいに短縮できました。スプレッドシートへさまざまなデータを転記していた時間が、SmartHRで個人の設定を押して同期化するだけに変わったことで、必要な入退社情報をいれて同期ボタンを押して確認したら完了！って感じですかね。

中館さん

チーム単位で中途採用を結構組織的にやっていて、弊社は全社員のうちエンジニアの比率が高く、積極的に採用を行なっています。そういったエンジニア採用で使うシーンが多いですね。

中館さん

オファー面談で最後に提出する金額の妥当性といった、どのくらいの報酬でオファーするかが大変重要になっています。そういった部分の精度を高めるために、分析レポートを用いて、たとえば個人ごとの年収額をカスタム項目に入力し、職種や等級別にグラフを作成。年収の分布を確認するなどを行なっていますね。報酬額の決定時にそういったデータを利用することで、適切な報酬額が提示でき、採用関係者の報酬面での納得感が高まりました。
その他には、応募者が求めていたレンジより上だったけど、とても魅力的な人なのでGOサインを出す採用戦略の際にも役立っています。熾烈なエンジニア採用だからこそ、応募者も社員も納得の状態を作ることが大事だと考えます。

中館さん

少し前から離職理由を退職時にアンケート形式で本人から回収しています。離職した社員となぜミスマッチが起きたのか、どのような改善策があるかを知り、人事制度やエンゲージメント施策の次なる打ち手の参考にするためです。
ただ、以前は退職面談の内容をテキストで保管するだけに留まっていたため、どうしても定性的に捉えてしまっていたところが残念ながらありました。現在はSmartHRで集約するよう切り替えているので、これに限らず機密性の高い情報も分類化、数値化して定量的に見える状態にしています。こうした動きを推進することで、課題発見や改善スピードをどんどん高めて、意思決定のために精度の高い情報を提供していきたいと考えています。