採用基準作成や適材配置を目的として、全社員のパーソナリティデータを収集しました。統計分析による採用基準作成や結果のフィードバックによる育成での活用はできましたが、適材配置への活用が難しくて悩んでいます。社員データを適材配置に活用している事例を教えてください。
パーソナリティデータは万能ではありません。しかし、本人の希望だけで配属を決めたり、単なる人数合わせで配置したりするよりも、高い精度でパフォーマンスを引き出せる配属を実現できる可能性があります。
そのためには、配属先側の基準を明確にしておくことも重要です。
印象に残っている事例の一つに、事業部の統廃合によって既存部門がなくなり、社員をテクニカル営業とソフトウェア系エンジニアに分けて再配置する必要が生じたケースがあります。本人の希望だけでなく適性も考慮して配属を決定したことで、異動は比較的円滑に進み、その後の成果にもつながりました。
別の事例では、同業界の企業同士の合併に伴い、類似する部署を統合して再配置を行う必要がありました。従来の配置を前提にせず、配属基準を改めて設計したうえでゼロベースで配置を実施しました。
結果として当初想定されていたような大きな混乱はほとんど発生せず、退職者もほぼ出ない形で組織統合を進めることができました。
このコラムの担当者
三條 正樹
日本エス・エイチ・エル株式会社 取締役