優秀な面接官は何が違うのか：シーンライブ磯村亮典氏が語る、音声データとAIで面接を支援する「BQ Recruit」
PIVOT 公式チャンネル
コールセンター向けのクラウド型コールシステムを15年にわたり開発・販売してきたScene Live（シーンライブ）は、蓄積した営業の音声データを使って「人の能力をどこまで見えるようにできるか」に取り組んでいる。番組「& questions」で、代表の磯村亮典氏はMCの西川氏の質問に答え、会話の中身から個人の性質や能力差を読み取る研究を採用面接に応用した面接官支援AI「BQ Recruit」について説明した。中心にある問いは、面接官ごとのばらつきをどう減らし、面接で得た情報を採用後まで使えるデータにするかである。
声のトーンより「話す順番」に性質が出る
シーンライブにはクラウド型コールシステムを通じて毎日大量の営業音声が集まっており、しかもラベル付きの状態で蓄積されている。磯村氏によれば、顧客の協力を得てこれを教師データなどに使い、最も成果を上げる人がどんな心理学的アプローチをどの程度使っているかを日々研究してきた。
「能力が音声で分かるのか」という西川氏の問いに対し、磯村氏は声のトーンも多少は使うが、それより重視するのは「話順」、つまり言葉をどの順番で話しているかだと答えた。結論から言う人、具体を後に回す人、その中間が長い人、話の着地までにかかる時間など、話し方の構造に人の性質が表れるという。社内ではこれを700ほどの区分に分け、ある人がどのタイプに当てはまるかから潜在的な傾向を見ている。
この分類から、ハイパフォーマーとローパフォーマーの違いも見えてくると磯村氏は言う。売る商材の価格帯によって話すべき内容や掘り下げるべきニーズの量が変わるため、ニーズの掘り下げが得意な人は高単価の商材の方が売れる、逆にある傾向を持つ人はパッケージ化された分かりやすい商品の方が売りやすい、といった適性の違いが分かる。ストレス耐性のようなものも見えてくるという。
営業本部長の評価とデータアナリストの結論が一致した
BQシリーズを作るきっかけになった社内での出来事も語られた。シーンライブ自身も営業部隊を持っており、15年一緒にやってきた営業本部長の評価と、営業現場を全く知らない社内のデータアナリストがデータから出した評価を比べたところ、「ぴったり一緒」だったという。
一致しただけではない。本部長が「そうそう、この人にはこういうところがある」と気づきを得る場面や、データを本人に伝えれば納得してもらえそうな点も見つかった。これで商品化できると判断したことが、開発を始めた理由の一つだと磯村氏は説明した。西川氏は、優秀な営業が何をしているのかは下の世代には分かりにくかったが、それを言語化できたということだと受け止めた。
SPIN話法に見るハイパフォーマーの傾向
具体例として磯村氏が挙げたのが、営業テクニックとして知られるSPIN話法の分析である。状況（Situation）を聞く質問から始め、次に問題（Problem）を聞く。その問題を放置するとどうなるかを問う示唆質問によって、まだ表面化していない問題を潜在課題として認識してもらい、最後にそれが解決したらどうなるか、不安が消えるのではないかと問いかけていく。
磯村氏によれば、ハイパフォーマーにとって重要なのはこれらの質問の頻度と深さである。特にP、つまり困っている部分をどこまで掘り下げるかは、自社で対応できる商品がどれだけあるかによって決まるため、横に広げるか深めるかのバランスが重要になる。
質問なしで営業を完結させるのは難しいので、多くの営業担当者は知らないうちにこの話法にある程度沿っている。ただし露骨にやると機械的で微妙な営業になり、「放置すると危ないですよ」と直接言われれば相手は身構える。うまい人は質問が会話に自然に溶け込んでいるため、外から見てもSPINの質問をしているようには見えない。その結果、その人から学ぼうとしても質問の意図が分かりにくい。一方で、自分でやってみると示唆質問や問題の質問が意外と少なかったりする。こうした差を可視化して教えることが、いわゆる「聞き上手」の中身になると磯村氏は述べた。
採用の課題は「面接のブレ」
この分析を営業だけでなく採用に生かせるのではないか、というのが現在の取り組みだ。社内のコミュニケーションから、性質や向き不向き、強み弱みがもっと見えるのではないかという発想である。
採用の課題として磯村氏が挙げたのは、入社後のミスマッチと、面接官のスキルの平準化である。シーンライブが目指すのは、まずデータのブレをなくすことだという。面接のブレがなくなればデータのブレがなくなり、採用のブレもなくなる、という順序で考えている。
よくある対策は、面接官の質問を均一化することだ。しかし磯村氏は、求職者はそれぞれ異なるので、同じ質問ですべての人を見極められるわけではないと指摘する。どこまで深掘りすべきかも人によって違う。そこで、先ほどのPの深さのような掘り下げ方のブレを減らせば、候補者のしっかりしたプロファイルデータが集まり、意思決定につながるデータとして使えるようになる、というのが磯村氏の考えだ。
BQ Recruitの全体像：事前の質問設計から面接後のレポートまで
BQ Recruitは面接官支援型のAIプロダクトで、来社しての対面面接にもオンライン面接にも対応する。自社採用のほか、人材紹介会社でも使われているという。
面接前には、履歴書やエントリーシートを読み込み、その人に聞くべき質問を自動で作る。たとえば職歴の間隔が短い、全く異なる職種に転職している、退職理由が気になるといった違和感を質問として組み込む。面接後には、面接の振り返りや評価がレポートとして出力される。そして最大の特徴として磯村氏が挙げたのが、面接中に使う「ライブアシスト」である。
面接中のライブアシスト：質問アシストとアトラクトアシスト
ライブアシストは要約するだけでなく、今何を聞くべきか、どの質問を出すべきかを面接官に示す。質問アシストの例として磯村氏は、候補者が「前職でチーム目標を120％達成した」と語った場面を挙げた。その成果に再現性はあるのか、その中で本人は何をしたのか、といった抽象的な答えを具体に進める深掘り質問が提示される。候補者の発言をリアルタイムで文字起こし・分析し、質問に答えきれていない部分を教えてくれるということだ。提示された質問を使わずに飛ばしてもよく、システムは話題の切り替わりを検知して、次の質問候補を順に出していく。
もう一つがアトラクトアシストである。磯村氏は、企業は選ぶだけでなく選ばれるための行動もしなければならないと言う。面接の最中から、候補者の関心がある部分に自社の強みを訴求することが、採用率や承諾率につながる。転職の動機が給与を上げたいことなのか、働き方にあるのか、働き方でも時間、人間関係、場所のどれなのかは人によって異なる。システムは会話の中の言葉の端々から、この人はおそらくここに関心があると推定して表示し、それに合った質問やアプローチを提案する。
西川氏が、候補者はリモートワークができるかどうかを口に出しにくいが、それを読み取って企業側から「うちはフルリモート可能です」と言えるということかと確認すると、磯村氏は同意した。働き方への関心がうかがえる場合は「どんな働き方がいいですか」と聞き、合わせられるなら合わせられると伝えた方が承諾率は高くなるという。
ニーズ分析はグラフで表示される。番組で示された例では「成長・キャリア機会」を強く求める候補者だと読み取れたとされ、その場合は、会社の状況にもよるが、早期に成長した先輩社員の例や若手に任される裁量の大きさを話すのがアトラクトとして効果的だと磯村氏は説明した。
専門用語の補足、矛盾・聞き漏れ・緊張の検知
ライブアシストには他の機能もある。面接では専門用語が意外と多く使われる。シーンライブ自身のエンジニア面接で「React」という言葉が出たときには、それが何かだけでなく、どういう業界で主に使われているかまで表示され、候補者の背景が見えたという。
矛盾の検知もある。磯村氏は、言ってしまえば嘘に近いものだと述べた。話を盛っている状態や、企業に好かれたくて場面に合わせて話してしまっている内容を矛盾として検知でき、この人がある意味どの程度信用できるかについても示唆が出るという。
聞き漏れの防止については、PoC段階での事例が紹介された。広報担当者の面接で採用した人は仕事はよくできたが、顔出しNGだった。できなくはないが聞いていなかった、面接で聞いておけばよかった、という話である。履歴書にはそれを書く欄がない。企業にとって重要な確認事項を事前に仕込んでおけば、聞き漏らさないようライブアシストが知らせる。
候補者の緊張の検知では、緊張していそうだったり答えに困っている様子が見えたりすると、話題を変えるよう促す。言いたくないことがあるかもしれないため、配慮して次の話題に移れるようにしているという。
雑談は減らないのか、画面を見ていて失礼ではないのか
西川氏は、聞くべきことばかりが提示されると雑談から見える部分が出にくくなるのではないかと尋ねた。磯村氏は、自分も最初はそう思っていたが、実際に使うと候補者の興味がありそうなポイントや得意な領域を掘り下げていくので、むしろ会話は盛り上がると答えた。自分に知識がある領域を聞かれると、候補者は話したくなるため、候補者の発話比率はむしろ上がるという。
また、面接中に画面をちらちら見ていると、話を聞いていないと思われるのではないかという懸念に対しては、一目で分かるよう表示する言葉を厳選していると説明した。当初は「〜ですか」という文章の形で質問を出していたが、初めて面接をする人はそれをそのまま読んでしまい、ぎこちない面接になった。逆に面接のプロからは、頭の中で常に考えながら話しているので邪魔だというフィードバックを受けた。こうした意見を受けて修正を重ね、使う人が話しやすい形に調整しているという。
複数回の面接をまたぐ総合レポート
面接後のレポートは、面接ごとではなく、一次から最終までを通した総合レポートとして出る。磯村氏が挙げた課題は、一次は人事、二次は現場の上長と面接官が変わるため、「一次でも聞いたと思うんですけど」という重複した質問が起きることだ。三次面接まで行えば3時間分のデータがあるはずなのに、重複すればその分データ量は減る。3時間をフルに使ってデータを取り、それを凝縮して、候補者のプロファイルデータとして使えるようにするのが狙いだという。
履歴書や職務経歴書との整合性を確認し、時系列に並べ直す点も特徴だとされる。前職でこういう仕事をしていたときにこう感じた、こういうスキルを身につけたという面接の内容を、経歴と連動させてレポートに組み込んでいく。西川氏は、自身が面接官をした際に書式自由で報告を求められ、後で読む人は大変だろうと思っていたと振り返り、誰が面接しても同じ形で出力され、それが蓄積されていく点を評価した。
デモ：西川氏がPIVOTを受ける想定の面接
番組では、西川氏がPIVOTの採用面接を受け、磯村氏が面接官を務める想定でデモが行われた。事前に西川氏の履歴書と職務経歴書の簡単な内容を読み込ませ、質問が5つ作られていた。
志望理由を聞かれた西川氏は、前職のNHKアナウンサーとしてオリンピックやワールドカップに携わった経験を挙げ、テレビは影響力が大きい一方でスピード感はネットメディアの方が早いと感じたと述べた。そのうえで、PIVOTが2030年までに日本を代表するビジネスメディアになるという明確な目標を掲げている点、企業理念にプロスポーツチームのような環境で専門性を生かすとある点が、スポーツ実況アナウンサーとして職人のように専門性を高めて社会に貢献してきた自分の働き方と重なると説明した。さらに、いつか自分でもメディアを作ってみたいと思ったことも理由に挙げた。
ここでシステムは「矛盾」を検知した。経歴書ではアナウンサーとなっているのに、発言ではメディア作りをやりたい仕事として挙げており、持っているスキルと志望理由の間に矛盾があるという判定である。磯村氏は、矛盾は悪い響きかもしれないが、実はこういうところにこそ質問しなければならないと説明した。画面には「担いたい範囲、現状スキル、挑戦領域を確認してください」という面接官への指示が表示された。この表示は磯村氏向けにカスタマイズした簡潔なもので、新人向けには文章の形で出すこともできるという。
深掘り質問として、メディア作りのどの範囲を担いたいかを聞かれた西川氏は、NHKのアナウンサーは取材から企画まですべて自分でやると答えた。12年2か月で1000本近くの放送を出してきたこと、PIVOTではスポーツに限らずビジネス領域で取材から企画、MCまで全部やりたいこと、将来はオリンピックのようなスポーツ大会を企画して配信するところまで考えたいことを語った。
続いてシステムは、アトラクト支援のためにニーズをもっと引き出すよう促した。PIVOT側がこの人のニーズの深さを把握すれば採用しやすくなる、というアシストである。磯村氏は、このやり取りの裏側で「実はめちゃくちゃいいデータが取れている」と説明した。志望理由の中で語られたスキルのうち、どれがPIVOTでも使える技術で、どれがPIVOTで新たにやりたいことなのかが、データ上で分割されたのだという。
磯村氏によれば、これが入社後に効いてくる。入社して最初に何を任せるかという段階では、面接で聞いた内容はどこにあったか分からなくなりがちだ。本人が担いたい範囲が全くない業務を与えると「思っていたのと違う」となり、それがミスマッチの始まりになる。今すぐでなくても目指せる環境に配属することが重要で、面接で得た情報が引き継がれればそれができる。入社後にデータがどう使われるかまで考えながら質問を繰り出すのはプロの面接官でも非常に難しいが、自分は提示された質問をほぼそのまま読んだだけだと磯村氏は述べた。
ニーズ分析のグラフでは成長・キャリア機会が高く、報酬・条件は0だった。まだ会話量が少ないこと、報酬や役職、働き方の話をしていないので条件面はまだ聞けていないことが理由とされた。磯村氏は、特定の項目が高ければよいわけではなく、バランスを見るのがよいと付け加えた。グラフは面接の進行に合わせて更新される。西川氏は、この場合なら「PIVOTでは企画を自由に作れるので、やりたいスポーツの企画もできる」と伝えればよいということかと理解を示した。
企業ごとのカスタマイズ、導入先、価格
企業ごとに重視するポイントの違いにどう対応するかについて、磯村氏は、今回のデモにもすでにシーンライブの意思決定に基づくデータが入っており、シーンライブが聞きたいことが出るようになっていると説明した。加えて磯村氏個人向けのカスタマイズも入っており、磯村氏がしたい質問や話の流れを予想して提示しているという。企業は求職者情報や自社情報を事前に入力でき、面接を行うたびに必要な部分だけが蓄積される。どの質問がよく採用されたかといった傾向が蓄積されることで、その会社が何を大事にしているかが反映され、次の質問がより的確になっていくという。
対象については、中途・新卒や業種を大きく問わないと磯村氏は言う。導入先として挙げたのは、面接数も面接官も多く、ばらつきの平準化を目的とする人材系の会社と、ポリシーや価値観を強く持ち、カルチャーマッチを重視する事業会社である。後でまとめる作業が楽になる、聞き忘れが減るといった効果もあるという。個人情報は厳密に管理しており、上場企業の基準でも使える形にしているとした。
西川氏が、採用後に人をどう生かすかにつながる点で人事戦略を考える企業に特に必要ではないかと述べると、磯村氏は、導入企業から入社後のマネジメントや育成にこのデータが使えるという声を多く受けていると応じた。価格は最小構成で月額5万円からで、採用率や承諾率が数％上がるだけで回収できる程度だと磯村氏は述べた。
次はBQ Meeting：コミュニケーションデータの資産化
最後のテーマは、シーンライブが今後実現したいことである。磯村氏はまず、コミュニケーションデータの存在に気づいてほしいと述べた。コミュニケーションデータというと議事録や文字起こしを思い浮かべる人が多いが、状況別にしっかり構築し、データを「作りに行く」ことが大事だという。データがどういう状況で取られたかによって活用のレベルが変わるため、今やるべきはコミュニケーションデータそのものの質を高めることであり、そのためのアシストが自社のミッションだと語った。
次のシリーズとして開発しているのが「BQ Meeting」で、会議の質を高めることをコンセプトに、会議中にライブアシストを行う。たとえば共通認識の可視化である。これまでは議事録を取って後でレポートするのが一般的だったが、会議の最中に「この人とこの人の意見が対立している」と表示されるので、解消するのかそのままにするのかをその場で選びながら、共通認識を作って会議を進められるという。
西川氏が、事業部が分かれた大企業などで経営レベルでも役立つのではないかと尋ねると、磯村氏は、この会議は不要ではないか、ここで情報が止まっている、この報告が流れてしまっている、上の階層に来てからしかアイデアが足されていない、といったことが見えるようになると答えた。コミュニケーションデータを見れば、その会社が何をできるか、どういう人を入れるべきかまで見えるようになり、それがまさに資産化だという。
さらに磯村氏は、採用からミーティングでの成長の見守り、つまり育成へ、そこからセールス、サーベイへと広げる構想も示した。会議を通じて、その人が活躍したかどうかのデータも取れるようになれば、この会社ではこういう人が活躍するという、これまで気づかなかった活躍の素質が分かる。それを面接に戻して見極めに使えるという循環である。西川氏が、人が本当に活躍するかは5年、10年見ないと分からないが、採用段階から将来の社長候補やポストの候補を見極めてつなげられるということかと確認すると、磯村氏は、人的資本経営のデータの一部になっていくと考えていると答えた。
「BQ」の意味と、データの質という問い
BQという名前は、シーンライブが作った言葉で、Business Quotient（ビジネス指数）の略だという。知能指数のIQ、感情指数のEQのビジネス版を作りたいという考えから、どれくらい仕事ができるのかをどうすれば測れるかをコンセプトに名付けた。
締めくくりに磯村氏は、自社の経験を踏まえてデータの質の重要性を改めて強調した。コールセンター事業を支援する中で膨大な録音データが溜まっていたが、それに資産価値があるかというと、ほとんどない状態になっていた。データの形をきれいに整え、次に使えるデータをいかに貯めるかによって営業会社の伸びが大きく変わったという実感があると磯村氏は語る。データ化が進む中で、質を高めずに貯めたデータは無駄になりやすい。特に採用や育成の領域では、このデータが次の時代を担う人を作るデータになる、というのが磯村氏の結論である。
能力が音声で分かるってことですか?
はい。
具体的なハイパフォーマーの傾向の／どの順番で喋っているかで割と人間の性質、そういったものも見えてくる。採用のシーンにおいて活用していける。
開発したのはどんなものなんですか?
bq-Recruit、面接支援型のAIプロダクト。
西川さん、今回、PIVOTを志望する理由だけお聞かせいただいていいですか?
私、前職がNHKのアナウンサーで、自分自身もいつかメディアを作ってみたいなっていう風に思ったので。今これ矛盾っていう形で捉えたんですけど、メディア作りっていうとどの範囲をこう担いたいと。取材から企画からMCまで全部やりたいと思う。
この部分が全くない業務を与えてしまうと、思ってたのと違うってやっぱりなってしまうので、今すぐじゃなくても目指せる環境っていうところに配属してあげる。面接の中で入った後のミスマッチのところ防げる。このコミュニケーションデータ自体の質をどれだけ高められるかっていうのが重要だと。こんにちは。
MCの西川典です。今回の「& questions」は、優秀な面接官は何が違うのか、音声×AIで再現するプロの採用術をテーマに、Scene Liveの提供でお送りします。ゲストご紹介します。Scene Live代表の磯村亮典さんです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
まずこのScene Live、これどういう会社なんですか?
弊社はですね、創業から15年、クラウド型のコールシステムを開発・販売・運用させていただいておりまして、たくさん音声データが溜まっているので、そこの研究であったり、どうやったらもっと売れるようになるかみたいなトーク術であったり、そういったところを営業会社様向けにご支援させていただいていました。
はい。
死合でとは何かみたいなところに対して切り込んでいけるんじゃないかっていうところで、BQシリーズっていうものを、開発中のものもあれば、もうすでにリリースしているものも、順次リリースしているっていうような会社です。
いや、面白いですね。コールシステムでずっと溜まってきたその音声のデータが、AIを使って全然違う領域に今やろうとしてるわけですよね。
そうですね。本当、人を測るという形で、人の能力をどれだけ見える化できるかみたいなところに対して、すごく挑んでいっています。
今日はですね、コミュニケーションデータをどう採用面接に生かせるのかを知るために、3つのキーワードを用意しています。1つ目が「音声から分かる能力差」。能力が音声で分かるってことですか?
はい。我々、営業の音声データっていうのをたくさん、今ももう毎日たくさんのデータが溜まっていっていまして、さらに言うと我々の場合、ラベリングされた形でデータが溜まっていくので、それを教師データであったり、そういう形でご協力いただいて、その中で1番優秀な人が使っている心理学的なアプローチであったり、そういったものをどれぐらい駆使してるかみたいなことを日々研究しているっていうような形ですね。
いや、確かに音声データは15年分あるんでしょうけど、
はい。
何で分かるんですか? 声のトーンとか。
トーンも多少は使うんですけど、トーンよりやはり語順ですね。言葉の、どの順番で喋っているかで割と人間の性質って出まして、要は結論から言う人であったり、具体を後に回す人、そこの中間が長い人だったり、あとはその着地までにどれぐらい時間がかかるかであったり、そういったものを我々内部的には700証言みたいな形で、700分。
へえ。
この人ってどのタイプに当てはまるかみたいなところから、その人の潜在的な内容を見ていくっていうような形になります。
そうなると、ハイパフォーマーとローパフォーマーってこう分かれてくるんですよね。
そうですね。売るものの値段によって、喋るべき内容であったり、掘り下げなければいけないニーズみたいな量が違うので、
ええ、面白い。
そこが得意な人はもう少し高い商材の方が売れるよだったり、逆にこういう傾向のある人はパッケージで分かりやすい商品の方が売りやすいよだったり、あとはストレス耐性みたいなものであったり、そういったものも見えてくるっていうような形になりますね。
実際にこれ分類してみて、現場に長くいる営業の方の感覚とか、これ合ってたんですか?
はい。それがですね、そもそもこのBQシリーズっていうものを作るきっかけになった部分でもあるんですけど、弊社の中で、もちろん我々も営業部隊っていうのを持っているんですけど、そこでそれこそ15年一緒にやってきた営業本部長が評価してる内容と、その営業の現場を全く知らない中のデータアナリストが出した結論というか評価みたいなものが、もうぴったり一緒だと。
はい。本当ですか? すごいですね。だって営業マンって、できる優秀な人から何を学べばいいのかって結構下の人たちで分からなかったのが、言語化できてるってことですよね、これ。
そうですね。さらに言うと、その本部長が「そうそう、こういうとこある、この人」みたいな。
あ、気づきもあったんですね。
気づきもあって、ここを伝えてあげたら確かにってなるようなところもあったので、いよいよこれは商品化できるぞっていうところもあって、作り始めたっていうのもきっかけの1つです。
そうですか。具体的なハイパフォーマーのこの傾向っていうのを教えていただきたいんですけど。
そうですね、ちょうどその1例、SPIN話法っていうものを分析しまして、いわゆるこれ営業テクニック的な話法なんですけど、
ええ。
要はSっていうのがシチュエーションっていう形で、状況の質問をすると。で、状況の質問をした後、問題の質問をします。
はい。
で、問題を放置していくとどうなるんだっていう形になっていくと、今表面化していない問題も潜在課題としてしっかり認識できるようになっていくので、その認識した潜在課題に対して、それを解決したらどうなりますか? その不安めちゃくちゃ消えるんじゃないですか? みたいな形で質問っていう形になっていくと。ハイパフォーマーの傾向としては、やはり頻度であったり、深さはめちゃくちゃ重要です。
Pの深さ、要は困ってる部分に対しての掘り下げ、質問の掘り下げ度がどれぐらい進んでるかっていうのは、対応できる商品がどれぐらいあるかっていうところで決まってくるので、横に広げるのか深めるのかみたいなところのバランス感っていうのは非常に重要なポイントになります。知らぬ間にこの話法には大体乗ってはいるんです。
営業をしようと思うと、質問なしで営業しきることって難しいので、質問をしていくことになるんですけど、要はこれを意図的にしっかり会話の中に織り混ぜていくと。で、これももう分かりやすくやっちゃうと、実に微妙な営業になってしまうので。
確かにそうですよね。機械的になっちゃいますもんね。
そうなんですよね。
「それ放置すると危ないですよ」とかって言われると、ちょっと確かに、なんか「ええ」ってなりますよね。直接的に言われるとそうなりますもんね。
そう。で、これをうまく質問していくっていうのがいわゆる営業テクニック的なところになっていくんですけど、うまい人ってこれがうまく馴染んで会話の中でできていくので、外から見ててもこの質問を立ててるっていう風には見えないんですね。
うん。
ただ一方で、その人から学ぼうとした時に、なぜこの質問をしているのかとかっていう意図が見えにくかったり、やってみたら意外と示唆質問であったり問題の質問が少なかったり。それを教えてもらうことっていうのが、こう聞き上手みたいなところの内容になってくるかなと思います。
で、実際ビジネスシーンのこういう対話を、コミュニケーションデータとして蓄積・分析をされたわけですね。これ企業に改めてどう活用できるという風に思われてますか?
そうですね。我々これを営業だけではなく、採用のシーンにおいて活用していけるんではなかろうかっていうところで、今作っているっていうような感じです。会社の中でしているコミュニケーションの部分で、性質みたいなものであったり、あるいは向き不向きみたいなものであったり、この人の弱み強みみたいなものがもっと見えるんじゃないかっていうところで。
人事的な意味。
そうですね。
じゃあ実際に解決する採用課題、今どんな課題があって、どう解決しようとしてるのか、そちらを教えていただけますか?
採用における課題っていうのは、いわゆるミスマッチみたいなものであったり、採用面接官の平準化、スキルアップみたいなものであったり、
そうか、面接官の問題もありますよね。
そうですね。問題がそこにはあります。我々がアプローチしている部分で言うと、まずデータのブレをなくしたいなっていうのが、我々専門家側のイメージです。
で、じゃあ現場の課題でどう変わっていくかっていうと、面接のブレがなくなって、データのブレがなくなって、採用のブレがなくなる。
そうですね。よくあるケースだと、「じゃあ面接官の聞く質問を均一化させましょう。同じようにしましょう」。
うん。ずれをなくすってことですか?
そうですね。でもいわゆる求職者さんはバラバラなので、同じ質問で全ての人が見極められるかというとそうではないですと。だからどれぐらい深掘ったらいいのかっていう回答も様々なので、そこに対してそのブレ、要は先ほど申し上げたPの深さみたいなものであったり、そういったブレを少なくすることによって、しっかりとしたこの人のプロファイルデータとして集まってくると。
うん。
そしたら、この人を見極める上でも、採用面でも、非常に意思決定につながるデータっていう形でデータを残していくことができるっていう形になるので、すると採用のブレみたいなものっていうのも少なくなってくる。
Scene Liveさんがその中で開発したのはどんなものなんですか?
bq-Recruit。
bq-Recruit。
面接官支援型のAIプロダクトっていう形になります。オフラインで来社されて面接するっていう形でもいいですし、いわゆるオンラインの面接に関しても対応可能っていう形になっております。活用シーンとしては、自社の採用であったり、あるいは人材紹介をされているような会社さんであったりにもご活用いただいてるっていうような状況です。
なるほど。では2つ目のキーワード。「面接のAIライブアシスト」です。採用を支援するこのbq-Recruit、どんなことができるのか具体的に見ていきたいと思います。まず1つ目、どんな機能があるんですか?
はい。特徴としまして、面接前の質問の設計を自動化しますと。いわゆる履歴書であったりエントリーシートみたいなものを読み込みますと。読み込むと、事前にこの人に聞くべき質問みたいなのをまず自動で作りますと。で、それは、例えばこの職歴とこの職歴の間隔短いなであったり、全く違うものに転職しているなであったり、退職とか結構気になったりすると思うんですけど、やっぱりそこの違和感みたいなものを質問としてしっかり練り込んでいくっていうのが、事前の質問の設計の部分ですと。で、そこから最後、面接が終わった後、レポートっていう形になるんですけど、面接の振り返りであったり評価みたいなものがレポートとして提出されますと。で、1番の特徴の部分としましては、面接中も使っていただける技術。
面接中ですか?
はい。ライブアシストっていう形。アシストなので、ただ要約されるだけではなく、カウンタートークみたいな形で、何を聞くべきか、今この質問を出しなさいっていうような形でアシストしてくれるっていうような形の機能が特徴です。
そんな文脈を読み取ってもらえるのか、まだちょっと疑問があるんですけど、できるか。
例えば質問アシストっていうところが分かりやすいところではあるんですけど、前職で「120%チームで達成しました」っていう成果が語られた一方で、それが再現性があるのであろうかであったり、その中の何をやったんだろうかみたいなところに対して質問を繰り出していくと。ここが抽象的な答えに対して、具体的な質問、具体にどんどん進めていくっていうような深掘り質問っていうものが、質問アシストとして出てきます。
相手の求職者が答えた内容をリアルタイムでAIが文字起こしをして、分析をして、この質問に対して答えてないよってのを教えてくれるってことですか?
教えてくれます。
へえ、そうなんだ。
で、逆に読まなかったら読まなかったで、この質問いいやと思って飛ばすことも全然可能ですし、そしたら話の切り替わりをもう中で検知していくので、話が切り替わったなっていうところで、また別の質問っていう形で候補がどんどん上がってくる。ライブアシストのもう1つとしては、アトラクトアシストっていう形で、
アトラクトってことですか?
はい。そうですね。要は「うちに入ってください」みたいなアプローチをやっぱりしていくんですね。企業側っていうのは選ぶばっかりではなくて、選ばれる行動もしていかなければいけないので、同時にそれも、もう面接のさなかから、その人の興味関心がある部分に関して自社の強みを訴求していくっていうのも、1つ採用率であったり承諾率につながってくる部分ではあります。で、この支援も面接中からもうスタートしているっていう形になります。
あ、それめちゃくちゃ大事な視点ですね。人手不足、人材不足って言われる中で、とりあえず受からせるだけじゃなくて入ってもらわなきゃいけないわけですもんね。企業側は、あなたがもし入ったらこういう風に活躍できますよとか、そういう、なんか微妙に想像今までできなかったプランみたいなものもお出しできるような感じですね。
そうですか。
そこを深掘っていくこともできますし、あるいは応募者さんが給与を上げたい、要は賃金を上げるために転職するんだっていう志望動機かもしれないですし、働き方の中でも、例えばそれが時間軸の話なのか、人間関係的な話なのか、
場所なのか。
場所なのか、それはもう本当それぞれなので、そこに対してこの人の会話の中から、どこに関心が高いんだろうかっていうところは、潜在的な言葉の節を取って、おそらくこういうところに関心があるであろうと表示してくれると。で、それに対する質問だったりアプローチっていうのが、こういう形がいいんではなかろうかという形で、アシストがどんどん出てくるっていうような形になります。
わ、すごい。だって受ける側って、リモートワークできんのかなとかって思って、口に出せない部分あるじゃないですか。で、そういう会話の節を読み取って、先にこっちから「ちなみにうちはフルリモート可能です」とかみたいなことも言えるみたいなことですよね。
そう。逆に働き方みたいな形で示唆が出てる場合、「どんな働き方がいいですか」みたいな。
なるほど。なるほど。
合わせることができるんであれば、全然合わせられますよってお伝えした方が承諾率は高くなりますし、それぞれの会社さんの強みっていうのがあると思うので、合わせた強みっていうのをご案内してもらうことができる。
で、それがニーズ分析で、こういう風にグラフになるんですか?
そうですね。グラフっていう形で出てきます。例えばこの図だと、成長・キャリア機会ってのをすごく強く求めてる求職者だったってのが読み取れたってことですか? 読み取れたっていうことです。
なのでこの人に対しては、会社の状況にもよるとは思うんですけど、早期で成長した先輩社員がいますよ、若手の裁量がこれぐらいありますよみたいなことをお話していくと、アトラクト訴求の提示としてはもうばっちりっていう形になっていくので。
なるほど。
その他ライブアシストの部分としては、専門用語とかも意外とめちゃくちゃ使います。例えばうちであったケースで言うと、エンジニアの面接でReactみたいな発言が出た時に、これがただ何なのかだけではなく、ライブアシストなので、こういう業界で主に使われてた言語ですよとかっていうのも出てくるので、その人の背景みたいなものだったり、そういうものも見えてくるので、そういったものを使っていただきます。
なるほど。
あともう1つ、矛盾の検知ですね。
矛盾の検知。
はい。めちゃくちゃ言ってしまうと、嘘に近いものなんですけど。
まあ、盛る人多いですもんね、話をね。
そうですね。盛っているっていう状態であったり、その場面に合わせて喋っちゃってるよねみたいなことも実はあったりするので、その会社さんに好かれたいから言っている、合わせた内容みたいなものも矛盾として検知できたりするので、この人っていうのが、ある意味どれぐらい信用できるのかみたいなことに対しても示唆が出てくるっていう形になります。
なるほど。聞き漏れもあるんですね。
聞き漏れもあります。これもPoCの段階であった話なんですけど、広報担当者さんの面接をしていましたと。で、採用した結果、その広報担当者さん、仕事はすごいできるんですけど、顔出しNGですと。
はい。広報で。ああ、ちょっと厳しいですね。
まあ、でもできなくはないけど、聞いてなかったなみたいな。確かに面接で聞いときゃよかったな。で、履歴書にそんなことを書く欄ないので。
ないですね。確かに。
これしてほしいなっていうような重要なところとかっていうのは、事前に聞き漏れっていう形で仕込んでおけるので、聞き漏らさないようにライブアシストが入ってくる。
候補者の緊張って、どういうことですか?
緊張は、もうシンプルに緊張してそうだったり、答えに困っている様子みたいなのが見えると、「話題変えましょう」みたいな形で、もしかしたら言いたくないこともあるかもしれないので、そういったところの配慮ができるように検知して、次の話題に行くみたいなことが可能になってます。
雑談とかって結構意外に大事じゃないですか?
めちゃくちゃ大事です。
でもこれだと、なんか直接聞かなきゃいけないことばっかり出てきて、あんまりその雑談から見える部分が出なさそうな感じするんですけど。
はい。僕も最初そう思ってたんですけど、これを使って喋っていくと、その人の興味がありそうなポイントみたいなものであったり、その人のいい場所みたいなところを深掘っていったりするので、むしろ盛り上がります。へえ。そうなんですね。
なぜなら、こう聞いて欲しいポイントを聞いてくれるので、
あ、話しやすい環境を作れるってことですか?
そうですね。自分の知識がある場所を聞いてくれるので、どんどん自分の知識を喋りたくなるっていう形で、話者比率みたいなものはむしろ上がります。
へえ。ただ、ここまで聞いてると、すごいいいこと多いなとは思うんですけど、面接中にこのパソコンを置いて、相手がいるのにチラチラと結構見ること多くなってくると、「あれ、私の話聞いてんのかな」とか思われちゃうんじゃないかなって思うんですけど、その辺どうですか?
そうですね。できるだけ一目でいけるように、ワードみたいなのは我々もどんどん厳選していってます。
え、そこはデザインやっぱり考えてるんですね。
めちゃくちゃ考えてます。1番最初は、もう質問の形、もう本当文章で「何々、何々ですか」みたいな形で出してたんですけど、初めて面接やりますってなると本当に読んじゃうので、
確かに。
実にぎこちない面接になってしまいます。で、あるいは本当に面接のプロみたいな人っていうのは、頭の中で常に動かしながら喋ってるので、逆に邪魔だみたいなことをフィードバックいただいて。
あ、何度も何度も変えてきて、修正してきたんですね。
どんどん改善していって、その人が喋りやすい形に、そこもアジャストしていきます。なので、今日この後、実はデモをご準備してるんですけど、そのデモも僕用のカスタマイズっていう形で、僕が喋りやすいようなワードチョイスをしてきますし、それぐらいの分量で出してくるので、チラって見るだけで、「あ、そこね」っていうのがやりやすくなってくるっていうことです。
じゃあ、ちょっとデモに行く前に、最後、レポートイメージ。こちらは面接後のものですか?
はい。そうですね。これは面接後のものになるんですけど、よくあるケースだと面接ごとのレポートが出てくるんですけど、そうではなく、総合レポートっていう形で、面接を貫通させた形でレポートが出てきますと。
なるほど。
今までの課題感で言いますと、1次面接は人事がやります、2次面接は現場の上長がやりますっていう形で別の人がやるので、「1次でも聞いたと思うんですけど」みたいな質問から、
あるあるですね。
スタートするような会話っていうのがあるんですけど、全部で例えば3次面接までやりましたってなった時に、それぞれの時間を使って3時間のデータがあるはずなんですけど、重複してしまうとそこのデータ量っていうのも減ってしまうので、そこ3時間フルフルでデータを吸い込めるようにして、そこに対してそれをギュっとレポーティングしているので、貫通したデータとして、候補者さんのプロファイルデータとしてご活用いただけるようなデータになってくるっていうようなイメージです。
あとは、履歴書との整合性であったり、職歴書との整合性、時系列にしっかり並び直すっていうところも特徴としてはあります。
前職でこういう仕事をしてる時にこんな気持ちでした、こんなスキルを身につけましたってなると、やっぱりこれと連動させた形で、この時にこう、この時にこうみたいな形で、面接の内容をリフレクションの中にどんどん入れ込んでいくみたいなイメージでレポートが出てくるっていうような仕様になってます。僕も面接やったんですけど、終わった後にこの人についての報告をくださいと言われて、どんな書き方でもいいって言われてて、これ後で見る人大変だろうなってずっと思ってたんですよ。でもそれがこれだと、一貫して誰がどんな人を面接しても同じように出てくるってことですもんね。
基本的に同じように出てきます。
ああ。で、しかもそれが年々蓄積されてくってのは、なんかすごくいいですね、これ。
そうですね。
じゃあ実際にどんなライブアシスト機能があるのかと。今回はですね、PIVOTを私が受験するという想定で面接をしますと。で、面接官をやっていただくと。
はい。そうですね。恐れ多いんですけど、PIVOTの面接をやらせていただきます。
事前に私の履歴書と職務経歴書はお送りしてます。
そうですね。簡単な内容は読み込ませていただいた上で、事前質問を5つ作らせていただいてます。
では、面接よろしくお願いいたします。
はい。じゃあ録音を開始させていただいて。代表的な質問なんですけど、西川さん、今回、PIVOTを志望する理由だけお聞かせいただいていいですか?
はい。私、前職がNHKのアナウンサーで、オリンピックやワールドカップに携わってたんですけれど、やっぱりテレビってすごく影響力は大きい一方で、スピード感っていうものがやっぱりそんなに早くないので、ネットメディアの方が早いなって思ったので、テレビじゃないっていうところを私探しましたと。で、その中でPIVOTは、2030年までに日本を代表するビジネスメディアになるっていう明確な目標を掲げていたので、すごく成長スピードが早いなって思ったところが惹かれた部分でしたし、何よりもPIVOTの企業理念の中に、プロスポーツチームのような環境で専門性を生かせるっていうところが書いてありました。で、そこが私自分の中で、NHK時代のスポーツ実況アナウンサーが、自分のスキルを磨き続けて専門性を高めて、職人のようにして生きていきながら社会に貢献するっていうところが、自分のNHK時代の働き方と似てるなと思ったので、PIVOTを志望した理由になります。あとはやっぱり、自分がオリンピック、ワールドカップに行く中で、自分自身もいつかメディアを作ってみたいなっていう風に思ったので、そういうことがいつかできるんじゃないかなと思って、やっぱりやりたいなと思ったのが理由になります。
ありがとうございます。
今これ、矛盾っていう形で捉えたんですけど。
やばい、矛盾されました。今、矛盾がされました。どこか矛盾ありましたよ。僕
経歴書を読み込ませていただいた中で、西川さんはアナウンサーですっていう形で書かれているものに対して、今発言としてメディア作りっていう形の部分が、やりたい仕事っていう形ではあるんですけど、持っているスキルに対してPIVOTを志望している理由に矛盾が発生していると。矛盾ってすごく悪い響きかもしれないんですけど、実はこういう矛盾に対して質問をしていかなければいけない。
で、こういう風に出てくるんですね。
出てきます。で、この質問の内容として、担いたい範囲であったり、現状スキル、挑戦領域を確認してくださいっていうような、要は面接官に対する、僕に対する指示っていう形で出てくるって形です。
いや、確かにこれ大きくて、右にポンって何が違うかだけ書かれると、いちいちずっと画面の下の方を見なくて済みますね。
そうですね。これも僕用の質問事項っていう形になってるんですけど、これめちゃくちゃ新人の方だったら、こういう形で聞いてねみたいな形で文章にすることもできます。
うん。なるほど。
じゃあこれで、また面接のちょっと続きをしましょう。
そうです。せっかく深掘り質問が出てきたので。はい。もう一度スタートさせていただいて。担いたい範囲として、今メディア作りっていう風におっしゃったんですけど、メディア作りって言うと、企画であったりあらゆる工程が存在すると思うんですけど、そのどの範囲を担いたいと思われてるんですか?
NHKのアナウンサーって、実は取材から企画から全て自分でやるんですよ。なので、一般的にアナウンサーって聞くと、読むだけとか画面に出るだけって思うんですけど、NHK時代12年2ヶ月、これ全部自分で本当に1000本近くずっと放送を出してきて。PIVOTでは、スポーツに限らずビジネスの領域において、取材から企画からMCまで全部やりたいと思ってます。で、さらにそれを学んだ後に、将来いつか自分がオリンピックのような、ああいうスポーツの大会を企画して配信をするっていうところまでを考えたいと思ってます。
ありがとうございます。これまた止めさせていただいて、ニーズの深さが改めて出てるんですけど、アトラクト支援のためのニーズをもっと引いた方がいいよっていうような質問です。
PIVOT側がってことですね。
そうです。PIVOT側が、この人のニーズがどれぐらい深いものなのかっていうのをもっと聞いた方が支援しやすいよ、採用しやすいよっていう形のアシストが出てるっていう形になります。これ裏側で動いているのを見ていただいたら、めちゃくちゃいいデータ、実は出てます。取れてます。
そうなんです。はい。よくあるケースだと、今「何で入りたいですか」っていう質問を1番最初にさせていただきました。で、こういう理由で入りたいですっていう形で、お持ちのスキルみたいなところを語っていただきましたと。その中で、どれがPIVOTでも使える技術で、そこからPIVOTで新たにやりたいことっていう形の分割が、データ上で今なされましたと。
てなると、これ何が起きるかっていうと、実際じゃあ入社して、その後何からスタートしていきますかってなった時に、どの業務ができて、どの業務が挑戦的なことなのかっていうのは、実際面接側って採用して入社ってなったら、もうそのデータっていうのが「どこだったっけ」っていう形になるので。でも、この範囲を担いたいんだよねっていう形で、得意不得意関わらず最初の仕事っていうのがそこがずれてしまうって形になると、これがミスマッチのスタートになる部分でして、面接で聞いた内容がしっかり継承された形で動けないといけない部分なので、そのためのデータが今逆に言うと取れたっていう形になります。これは逆に言うと、この部分が全くない業務を与えてしまうと、思ってたのと違うってやっぱりなってしまうので、今すぐじゃなくても目指せる環境っていうところに配属してあげるっていうことは、非常に重要な点になってくるので。
面接の中で、入った後のミスマッチのところを防げるってことですね。
そうですね。そこに対してどういうデータを取っていくかって、プロの面接官でも、入社後どんな風にこのデータが使われていくかって考えながら質問を繰り出すって、めちゃくちゃ難しいんですよね。ただ今の出てきた質問に対して、僕、割とカずみに読んだだけっていう形になるんですけど、このデータの取り方ができると、次の育成に対してアプローチしていくことができる。
裏でニーズ分析がずっと行われてるということですね。
そうですね。で、ちなみにそのニーズの部分も見ていただくと、これ今この会話の分量なので、まだ少ないですし。
結構少ないですね。
そうですね。ただ、これバランスではあるので、じゃあ成長キャリアが10になってるのがいいのかって言われると、別にそうではないです。バランス感っていうのを見ていただくといいのかなと思ってまして。
すごい、成長・キャリア機会4もありますよ。
そうですね。
でも報酬・条件0。確かに一言も「これぐらい給料欲しい」なんて言ってないですもんね。
そうですね。
今まだ報酬であったり、条件、どういった役職で迎えられるかみたいな話はしていないので、働き方の話もしていないので、条件のところはまだ聞けてないっていう形になります。
面白い。なるほど。これじゃあ、やりながらずっと更新されてくんですか?
やりながら、これ更新されてます。はい。
例えばPIVOTだったら、自分で企画をオリジナルで自由に作れるから、西川さんがやりたいスポーツとかを自由に企画することができますよ、みたいなことを言えばいいですよってことですね。
でも実際、企業ごとに重視するポイントって、採用の段階で結構違うじゃないですか。それはこれ、どうなんですか? カスタマイズとか色々できるんですか?
はい。すでに今日動かさせてもらったこのデモの中でも、我々の意思決定に基づくデータっていうのはすでに入ってる状態になってます。なので、Scene Liveが聞きたいことが結構出るようになっちゃってます。
あとは僕用のカスタマイズも入れてるので、僕がしたい質問だったり、僕の話の流れが大体こうなるよねっていうところを予想して出してきてます。
なるほど。
会社さんごとによって、例えば求職者情報であったり、自社の情報をバーって打ち込んでもらって、事前にデータとして入れていただくこともできますし。今日これ1回動きましたってなった時に、この1回分のデータはこの会社の情報として蓄積されるんですか?
必要な部分だけを蓄積していきます。この会社さんが大事にしているポイント、この質問よく採用されたなとかっていうデータっていうのは取られていくので。なるほど。へえ。
この質問多いよ、みたいなのが分かるってことですね。
そうですね。割合の傾向とかっていうところも出てくるので、その会社さんが何を大事にしているかっていうところが裏側に回って、次の質問がどんどんクリティカルになってくっていうような形になってます。
こうなると、どんな企業にも一応向いてるっていう話にはなりますよね。
そうですね。中途であったり新卒っていうのはあまり問わず、業種業界もそこまで問いません。面接をされている企業さんには価値を発揮できるかなって考えてます。
導入いただいているところで言うと、人材系の会社さんであったり、そういった方ってめちゃくちゃ面接しますし、面接官自体もすごくたくさんいらっしゃるので、そこのブレに対して平準化を図るためにご導入いただいていたり、あるいは事業会社さん、例えばポリシーが強いだったり、パーパスに対してすごく意識が高い会社さんとかだと、それにいかにカルチャーマッチするかみたいなところに重きを置いている会社さんにも、たくさん導入いただいてるっていうような形になります。
確かに1人当たり見る件数が多かったりすると、導入した方が絶対楽にはなりますよね。
はい。そうですね。後々まとめるのもシンプルに楽になりますし、飛ばしちゃったり、聞き忘れたりとかっていうところも実際あったりするので、そういったところの平準化にも使っていただけます。個人情報みたいなところっていうのも厳密に管理させていただいてますので、上場企業さんの基準でも使っていただけるような形になってます。
なんか聞いてて思ったのが、本当単なる採用じゃなくて、採用した後にどういう風にこの人を生かすのかっていうところにつなげられそうなので、そこの人事戦略をちゃんと考えてる企業は特に必要かもしれないですね。
めちゃくちゃそこは、今ご導入いただいてる企業さんからも、そこのエントリーマネージメントであったり、後の育成についてこのデータめちゃくちゃ使えるっていう形で、すごいお声をいただいてますので、そこが逆にうまくいってない会社さんとかは、是非これからどんどん使っていただけたらなと思ってますね。
ちょっと聞きにくいんですけど、これお値段高いんじゃないですか?
はい。お値段で言いますと、1番ミニマムで言うと5万円、月額5万円からスタート。
5万円でできるんですか?
そうですね。
へえ。手が届く価格感ではありますね。
そうですね。採用率であったり承諾率を考えていただけると、そこが数%上がるだけでも、この分っていうのはペイされるぐらいかなと思います。
分かりました。では最後のキーワードに行きたいと思います。Scene Liveとしてこれから実現していきたいこと。これは何ですか?
はい。我々はですね、コミュニケーションデータっていうものの存在に、まずは気づいていただきたいなと思っていまして。
はい。コミュニケーションデータって言うと、いわゆる議事録であったり、文字化されたデータっていう形で考えられる方が多いんですけど、シチュエーション別にしっかり構築していく必要がありますし、データを作りに行くっていうことが非常に大事なんですね。
要は、どのデータの状態で置かれているかによって活用のレベルっていうのはどんどん変わっていくので、今やるべきってところで言うと、このコミュニケーションデータ自体の質をどれだけ高められるかっていうのが、実は非常に重要だと我々は考えてますと。
ああ。
で、それをシーン別にしっかりアシストすることで、コミュニケーションデータの質を上げていくっていうところが、我々のミッションだなと思っていまして。実は言いますと、次のシリーズとして、BQミーティングみたいなものも。
あ、上がりましたね。ミーティングになったんですか?
BQミーティングに、リクルートからミーティングになりまして、会議の質をより高めましょうっていうようなコンセプトで、ライブアシストをしていきますと。例えば共通認識の可視化みたいなものも、ライブアシストでしていきますと。
今までだと議事録を取って、後でレポーティングするっていう形だったんですけど、もうミーティングであれこれしている中で、この人とこの人の意見が対立していますよみたいな形でもう出てくるので、解消するのかそのままにするのかっていうのは、その中でも取捨選択しながら、共通認識を作りながら会議を進めていくことができるみたいな形で、そういうものを作らせていただいてます。
そうなると、今までこれ採用領域だったのが会議っていう風になると、例えば大きな企業の中で事業部が何個も分かれてたりすると、全然見てるものが違う。でもこれを社内で導入すると、経営レベルでこれが役に立つっていうことですね。
そうですね。コミュニケーションデータ自体が経営判断であったり、このミーティングもいらないよねだったり、ここで滞り起きてるよねだったり、この報告が流れていってしまってるだったり。実を言うと、もうこの辺、上の方に来てからしかアイデアが足されていないであったり、そういうものが見える化していくので。コミュニケーションデータを見ることによって、この会社がより何ができるのか、あるいはどういう人を入れるべきなのかみたいなものまで見えてくると、まさに資産化っていうような状況が作れる。
ええ、すごいですね。だって採用から始まって、でライブのこのアシスト機能で配置できますよね。で、その次何になるんですか? これは。
ミーティングでこの人の成長を見守れます。
ああ、育成ですか。
で、そこからさらに今度は、セールスがありますし、サーベイみたいなものも考えてます。
あ、で、活躍していって、経営につながってみたいな。で、これがずっと一周回ってくわけですか?
そうですね。ミーティングをして、そこからこの人っていうのが活躍したかどうかっていうようなコミュニケーションデータも取れていくっていう形になるので、じゃあこの会社にとって実はこういう人が活躍するんだみたいなデータが取れていくって形になるので、今まで気づいてなかった活躍の素質みたいなものを、次はまた面接に戻ってきて見極めることができるっていう形になるので。
実際、人を雇ってからこの人が本当に活躍するかなんて、5年10年見ないと分からないですもんね。そうなった時に初めて、採用段階からその将来の、なんですか、社長候補とか、どこどこのポストの候補みたいな人から見極めができて、全部つなげられてくってことですもんね。
そうですね。まさに人的資本経営のデータの一部になっていくようなデータになると考えてますね。
そうです。
分かりました。最後の質問です。BQと言った、この、なんですか? はい。最初の2文字、気になった。ありがとうございます。何ですか?
これはですね、もう我々が作った言葉なんですけど、ビジネスクオシェントっていう。
クオシェント。
クオシェントっていうのがですね、指数みたいなものなんですけど、いわゆるIQっていうのがインテリジェンスクオシェント、EQっていうのがエモーショナルクオシェントって形で、感情指数と知能指数っていう形でよく用いられると思うんですけど。うん。はい。
それのビジネス版作りたいなっていう風に思ってまして。
なるほど。
ビジネスの指数、どれぐらい仕事ができるんだろうかとかっていうところを、どうやったら測っていけるのかっていうのをコンセプトにして、この名前を付けさせていただきました。
そうですか。
今事業展望も一旦がっつりはちょっとお伺いしましたけれども、改めて今その採用でこのbq-Recruit、これいいなと思ってる方に是非メッセージをいただけますか?
会社さんで今このデータ化っていうのはどんどん進んでると思うんですけど、今データをどんどん貯めていくってところに質をしっかり高めて貯めていかないと無駄なデータになってしまってることが多くて、実際これはもう私自身がコールセンターの事業を様々ご支援させていただいてる中で膨大な録音データみたいなのが貯まってるんですね。ただこれが資産価値があるかというと実はほとんどない状態になってしまっていたんですね。
なのでそこを形をしっかり綺麗に整えて次に使えるデータっていうところをいかに貯めていけるかっていうところで、やっぱり営業会社さんの伸びって非常に変わったっていうところも実体験としてあるので、特に採用であったり成長育成みたいなところに対してはこのデータが次の時代を作る人たちを作るデータになるので、まさにそこお悩みの方は是非ご相談いただけたら、どういったデータの質を高めていけるのか一緒に考えられればなと思ってますので、是非お問い合わせいただけるとありがたいなと思ってます。
はい、わかりました。bq-Recruitについても詳しく知りたい方は概要欄にあるURLからチェックしてみてください。磯村さん、今日は貴重な話ありがとうございました。
ありがとうございました。
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