社会を豊かにする」をミッションとして、ヘッドハンティング、エグゼクティブサーチ、シニア活用事業などを展開する会社です。~過去-現在-未来から分析~業界/企業研究レポート2015/02/27Tweet目次1.はじめに2.人材紹介業の歴史3.人材紹介会社の現状4.人材紹介のこれから4-1.人工知能による人材紹介4-2.人材紹介に留まらず、RPOなどサービスの拡充4-3.インターネット活用による業務の効率化5.ジーニアスでのインターンをふりかえって1.はじめに私は昨年の5月からジーニアスでインターンとしてお世話になっておりましたが、今年の2月をもって卒業させて頂くことになった。Recruitmentという人材紹介会社に入社予定である。ジーニアスの卒業論文(?)として、業界未経験ながら「人材紹介業の動向~過去-現在-未来~」という内容でレポートを書かせて頂きたい。私がまだ入社前の学生かつ業界未経験であることもあり、プロの方から見ればコンテンツは相当稚拙な内容となっていると思わる。間違い等があれば是非ご指摘頂きたい。人口知能(AI)に関しては概要をざっくり捉えているだけで深い理解はできていない為、間違った記述をしている可能性がある。人口知能・RPOに関しては転職バーとこなつ家鈴木康弘様にインタビューさせて頂きました。この場を借りて御礼申し上げます。人材紹介業は時代と共に変化してきた。人材紹介は悪徳業者から労働者を保護する目的で政府による厳しい規制されていた。以下は規制緩和の主な沿革である。1990年の職業安定法の改定でも科学者や医療関係者、通訳といった29の専門職に取り扱いが限定されていた。改定により、民間事業者による有料職業紹介事業への参入が自由化された。規制緩和により、正社員の中途採用向け人材サービス(人材紹介事業)は拡大した。日本企業は長い間、新卒採用を中心にしており、採用といえばもっぱら新卒採用が多く中途採用が少なかった。バブル崩壊後、多くの日本企業は余剰人員問題が発生した為、正社員の新卒の採用はもちろん、中途採用も控えるようになった。事実、1997年をピークとして、雇用別形態における正社員の割合は減少している。1985年から2010年で12万人の増加にとどまっている。正社員以外の人数は657万人から1000万人に増加している。そのうち、非正規雇用だけでは補填できない職種が出てきたので正社員の中途採用は近年活発になってきた。した1997年の規制緩和でほぼ全面的に解禁されたことにより人材紹介市場は急激に成長した。2000年度は867億円だった市場規模が、2007年には2771億円を記録するなど、わずか7年で3倍に膨れ上がった。2008年のリーマンショックでいったん冷え込んだものの、2010年度は2163億円にまで回復し、人材紹介は採用に欠かせない手段として、存在感を増している。正社員の中途採用向け人材サービスは当初求人広告モデルからスタートした。求人広告モデルでは、求職者と採用企業のニーズのミスマッチが埋めらず、応募が集まらなかったり、採用が決まらなかったり、人気企業へ応募が集中したりしたりと偏りが生まれた。応募者に対する書類選考、面接や連絡等の工数が多く、人事担当者の採用業務が煩雑となった。そこで、上記の2つの課題を解決する為に、求職者と採用企業の間にエージェントが介在する人材紹介のモデルができあがった。人材紹介サービスにより、エージェントが転職者と企業が適材適社となるようにニーズ調整を行うことや中途採用における人事の業務をアウトソーシングする役割を果たすようになった。3.人材紹介会社の現状さて、直近の人材紹介会社の勢力図を考えてみたいと思う。シェアダウンと中小紹介会社の奮闘」に以下のような数字が掲載されていたので引用を元にしてグラフを作成させて頂いた。シェアが下落した理由は2つあると思う。1つは大手転職DBがオープン化したこと、2つ目は業界専業の紹介会社がシェアを伸ばしたことだと考える。1つ目に関して(大手転職DBがオープン化)リクルートがRANによって、インテリジェンスがDODA-MAPSによって、転職者DBを提携する人材紹介会社に開放した。決定数が上がる一方で、リクルートやインテリジェンスはスカウトメールの返信率が下がり、決定数も下がったのではないかと考えている。リクルート、インテリジェンス両社は今までは自社の転職DBを自社で決定し、紹介料を得るというマネタイズモデルであった。成果報酬型の求人サイトが増える現状を踏まえ、自社転職DBを提携の人材に開放し、紹介会社で決定させるという求人サイトの成果報酬型に近いマネタイズモデルの導入を始めた。MSジャパン、IT・Web・ゲーム系に強いワークポート、キャリアデザインセンターなど業界や職種に専門特化した人材紹介会社が増えているためではないかと考えた。エスエムエスだけで看護師を年間1万人紹介している。これらの業界職種特化型の紹介会社が大手人材紹介会社のシェアを奪っていると考えている。4.人材紹介のこれから人材紹介のこれからを考えた際、人材紹介において3つの変化が考えられるので1つずつ検討してみたいと考える。1点目は人口知能による人材紹介、2点目は紹介からRPOへのサービス拡充、3点目はインターネット活用に関してである。それぞれについて述べていきたい。4-1.人工知能による人材紹介まず、人口知能による人材紹介を考えてみたいと思う。招聘」という記事を閲覧したことである。」と書かれており、人材紹介をPepperとWatson(のような仕組み)で代替できると述べている。話は変わるが、私は就職活動において、人材紹介2社しか受けていない。人材紹介会社を希望したのは「人材紹介はITや機械によって代替できない」という仮説があったからだ。そのような仮説を持って、就職活動を行っていた私としてはこのニュースに大きな衝撃を受けた。人工知能についての知見はほとんどなく、業界未経験ではあるが人工知能による人材紹介の可能性について素人なりに考えてみたいと思う。私の推論に過ぎないが、人材紹介をPepperとWatson(のような仕組み)で代替できる可能性は結論から言えば(1部の職種を除き)難しいのではないかと考えている。理由としては3つある。1つは転職・採用活動は数値ができないアナログな要素のマッチングが人口知能では補えないため。2つは信頼感や安心感がロボットでは得られないため。3つ目は転職者と企業の期待値調整ができないため。それぞれの理由について詳しく述べてみる。1つ目に関して(アナログ要素への対応)数値化ができないアナログな要素のマッチングが人口知能にはできないことである。通常、転職者と企業をマッチングする際に考慮する事項として、数値化できるもの(デジタルな要素)と数値化できないもの(アナログな要素)に分けられる。数値化できないものとしては、未経験の業務に対するパフォーマンス、会社の人間関係や社風などが考えられる。給与、資格や希望勤務地などの情報は数値化しやすく、機械的なマッチングが行える。機械的なマッチングがしやすい職種、例えばエンジニアなどの技術職や経理職のポストに関しては人工知能による人材紹介において、一定の成果があげられる可能性があるかもしれない。ほとんどの職種の人材紹介において、人口知能による人材紹介はうまく機能しないのではないかと私は考えている。私が聞いた範囲ではあるが、プロのエージェントが転職者を見立てる場合、転職者の履歴書や職務経歴書だけではなく、愛嬌や見た目から転職者が転職先でどれくらい活躍できるかどうかの確度の高い判断できるそうだ。数値を見ても、人工知能は大手人材紹介会社の半分程度でしかないと聞いたことがある。転職者が転職する理由で1番多いのが人間関係や社風が合わないことである。この問題を数値化するのは非常に困難に思える。転職先の社風や人間関係を数値化し、転職者が転職先の企業で活躍する確率がどれくらいあるかと人工知能が推測するのは現時点では難しいように思える。理由としては職場環境や人間関係を推測するのには膨大なデータが必要になるからであり、そのデータを集めることが現状難しそうだと考えるからである。プロのエージェントであればなんとなく転職者と企業の相性が良し悪しの判断ができるそうだ。転職者が転職先の企業で活躍する確率を簡易的に数値化するものとしてはリクルートのSPIがある。現時点では人間によるアナログな見立てとSPIによる数値化で十分であるように考えられる。2つ目に関して(信頼感や安心感)信頼感や安心感がロボットでは得られないことである。転職者にとって、転職は人生における転機でもある。大きな手術における医者の問診が機械で代替できないように転職のアドバイスも無機質な機械ではなく、安心感を得たいが為に人間に頼るのではないかと考えている。自動配信のメールの文面やソフトバンクのPepperくんのおもちゃみたいな外見や声では一生の決断を任せる転職において、信頼感や安心感が欠けるような気がすると考える。3つ目に関して(期待値調整)人口知能では期待値調整ができないと考えている。転職者や企業は自分や自社の相場における評価を把握していないことが多い。転職者は自らの相場よりもずっと高い企業や職種、例えば、大企業や新規事業や経営企画などに転職できることを期待している。企業は自らの相場よりもスペックの高い人材を低所得で雇えることを期待している。そのため転職者も企業もお互い期待値が高くマッチングしないことがある。転職者と企業の期待値調整をするのが人材エージェントの役割でもある。人口知能に期待値のギャップを是正できるとは思えない。期待値調整を自動的に行うならば転職者と企業両方に対して、リテラシーを向上させないといけない。BizReachも企業向けの教育を行っているが採用活動を行うすべての企業に教育を強制するのは現実的に難しいと考えている。上記の3点の理由より、紹介業務において、人口知能が人(エージェント)を完全代替することは難しいと考える。人工知能が人材紹介において、得意な領域で人(エージェント)をサポートすることができると考えている。人工知能が活用できそうな事例を3つ領域別に少し紹介させて頂きたいと思う。1つ目(スキルの可視化)ネット上にある膨大なオープンデータ(ソーシャルメディアやGithub)を収集し、エンジニアのスキルを可視化する人工知能関連のサービス。海外ではgild.com、Entelo、predikt、TalentEngineなどがサービスを提供している。国内においてはアトラエがTalentBaseを提供している。これらのサービスは潜在的な転職者に対してアプローチが可能なこと、エンジニアの技術力をスコアにより可視化できることに特徴がある。人工知能は膨大なデータを収集し、解析するのが得意でありこの領域は将来成功するのではないかと考えている。2つ目(求人レコメンド)求人レコメンドのサービス。国内サービスであるBizReachのCareertrek(キャリアトレック)などが有名である。キャリアトレックは簡易的なキャリア診断をアンケート形式で行い、その結果を元に求人を自動でレコメンドするサービスである。Amazonのレコメンドサービスはとても精緻であり、将来的にCareertrek(キャリアトレック)のレコメンドの精度も上がるのではないかと考えている。リクルートのリクナビもビックデータを活用したスカウトメール送信機能を実装したとの噂を聞いたことがある。近い将来、スカウトメールは人ではなく、人口知能が送るようになるかもしれない。チームビルディング支援を行うサービス。NOTEが上記のサービスを提供している。人事が従業員評価をする場合、人である故にどうしても主観というものが入ってしまうので正確な判断ができない可能性がある。人工知能であれば膨大なデータから適切な判断や数値を割り出すことができると考えている。人材紹介会社は今後、RPOなどの領域へ進出する可能性がある。RPOの説明をさせて頂きたい。Outsourcingの略で、企業の正規社員の採用プロセスの全体または一部のアウトソーシングを行うビジネスです。求人求職サイトへの求人掲載,スキル・行動評価,育成,オンボーディング,キャリアマネジメントまで)をトータルに一任される。連絡等の採用業務の一部アウトソースから始まったので、PROはもう一歩踏み込んだ採用(人事)機能のアウトソースとなる。人事採用部門の機能縮小を進めてきた米国ではRPOを活用する動きは顕著である。2011年に14億ドルでだった米国のRPO市場は、その後の3年間で倍増している。企業が人事を教育できないまた、採用手法が目まぐるしく変化する中で人事が変化するスピードに変化できない場合などに有効だと考えられているためRPOの導入が進んでいる。今後日本でも米国同様にRPOが提供される可能性はある。複合的に提供する大手の会社がRPOに参入しやすい。大手総合人材サービスのリクルートホールディングスやテンプホールディングスの参入が予想される。リクルートホールディングスの場合は求人広告と人材紹介サービスを統合しており、媒体も紹介の営業も一社で行えるようになっている。リクルートホールディングスは今後、RPOに進出してくる可能性もある。最後に、インターネット活用による業務の効率化について述べてみる。人材紹介業界はアナログな面は強いが、デジタルな面が弱いような印象を私は感じる。厚生労働省の認可を受けた全国の中小紹介会社を調べていた時に強く感じた。厚生労働省の認可を受けた全国の中小紹介会社の中には自社WEBサイトが存在しない、または更新されていないことが多く、SEO施策などはほとんど練られていなかった。自社WEBサイトや媒体における転職者募集施策がほとんどできていないように感じられた。このように大手はともかく、中小紹介会社は充分にインターネットを活用できているとは言えず、インターネットを活用することで業務を効率化できるのではないかと考えている。今回は中小紹介会社のインターネット活用の業務効率化の1つの例として、「Callingood(コーリングッド)」というサービスを紹介したい。このサービスは私自身が立ち上げのお手伝いをしており、手前味噌ながら事例の1つとして紹介させて頂きたい。「Callingood(コーリングッド)」は簡単に言うと(2014年12月に上場した)弁護士ドットコムのキャリアコンサルタント版である。SEOによる強力な集客施策において強みがあり、訪問した転職者はサイト内でキャリアコンサルタントのプロフィールや実績の検索ができるようになっている。転職者からの質問にキャリアコンサルタントが答えることができるようになっており、問い合わせや転職相談のハードルを下げる役割がある。自社WEBサイトや自社媒体における転職者募集施策が弱く、リクナビNEXTなどの大手転職者DBに依存している傾向がある。大手転職者DBは提携する人材紹介会社が増えるにつれてスカウトメールの返信率が下がっており、キャリアコンサルタントの生産性を大きく下げている。転職者募集チャネルを大手転職DBから脱却するサービスが「Callingood(コーリングッド)」である。転職者集客におけるマーケティング施策(ストック、募集チャネル)の代替するものになると考えている。転職者募集チャネルとして生産性を向上させるサービスとなると考えている。「Callingood(コーリングッド)」は転職者募集チャネルにおけるインターネット活用の一例であるが、このようなサービスを組み合わせて活用することによりキャリアコンサルタントの生産性が一段と向上できると考えている。5.ジーニアスでのインターンをふりかえってジーニアスでは法人に対するテレアポ、転職DBサイトでのマッチング、ヘッドハンティングのスカウト、ブログ記事作成などの仕事をインターンとしてさせて頂きました。日々の仕事の中から学ぶノウハウや業界知識も大きかったのですが、三上さんとの個人面談が一番勉強させて頂きました。リサーチに関するノウハウはもちろん人材紹介という仕事をする上での心構えまでご指導頂きました。教えて頂いた心構えを忘れずに4月以降就職先の人材紹介会社でがんばっていきたいと思います。就活を控えた大学生の方はもちろんですが、人材業界(特に人材紹介)を希望する就活生や内定をもらっている大学生には是非ジーニアスのインターンをお勧めしたいと思います。入社後は営業職に配属予定です。社員の方が新卒にかけられる期待値を少しでも超えられるるように(下回らないように)頑張っていきたいと思います。ITの領域は好きなので、いつかはHR×ITの領域で業界に貢献できればと考えております。在学中に3回の個人事業の立ち上げと2回の留年を経験。個人事業の内容として1:iPhoneアプリを活用したもの、2:海外旅行代理店、3:ソーシャルメディアマーケティングを立ち上げるが、軌道に乗らずに就職を決意。就職先は人材紹介業の会社になるため、ジーニアスにて、幅広い業界の知識とリサーチ能力を習得中。Geniusとは-ヘッドハンティング会社のジーニアスが提供する人と会社と組織を考えるニュースマガジンです。