現在セプテーニグループの中途採用活動では，KPIを応募者の活躍と定着に置き，人事データマネジメントおよび統計技術を活用した「科学採用」を行っております．高業績者とのパーソナリティ類似度や環境との相性を定量的に算出し，応募者の入社後の業績を予測，応募者のより高い成果（業績）に繋がる環境を提供する採用活動を目指しています．

～検証～

過去の研究レポートで，中途採用活動のKPIを応募者の活躍と定着に置き，人事データマネジメントおよび統計技術を活用した「科学採用」を運用していることについて記載しました． 2015年度から中途採用において実際に運用を開始し検証を実施すると，データを基にアセスメントした判定と入社後の評価に一定の相関関係が確認できました．

セプテーニグループ（以下当社）では採用活動において，AIが応募者の目利き(選考)を行うアセスメントを運用しています．過去の研究レポート( )では AI評価の精度を検証し，有用性を実証しました．そこで18卒の新卒採用活動では本格的にAIを導入し，従来よりも活躍確度の高い人材供給を可能にするため，採用構造の変革を行いました．AIと人が協働した採用構造へ変革することによって，採用活動全体の成果向上が期待できると考えています．

～検証～

セプテーニホールディングス（以下当社）は採用活動において，AIが応募者の目利き(選考)を行うアセスメントを運用しており，その有用性の検証を経て，選考に本格的にAIを導入する採用構造の変革を行いました．まずは初期のステップとして，18卒の新卒採用活動において、地方学生向けに全面的に新たな採用構造を導入しました．本稿では，変革後の採用構造から得られた18卒の新卒採用活動の成果を報告します．

昨今,人事・組織領域においても,AIを用いたデータマネジメントの仕組みを企業に導入するケースが増えている.しかしAIがどのように業務を改善しうるのか,また社員に対して影響を与えるのかについてはまだ実証的なデータや研究が少なく,その影響がポジティブ・ネガティブどちらであるかについてすら未知数である.そこで本レポートではセプテーニ・ホールディングスにおけるAIを用いた採用・人材育成システムの影響を定量的に検討し,AIシステム（HaKaSe）の有効性を検証した.

本稿では，仕事で成果を出すためのアプローチの違い，「ワークスタイル」について論じています．今回，各４職種で稼働している個性の異なる人材へ詳細な聞き取り調査を行いました．調査の結果，「同一職種でも『ワークスタイル』は複数存在する」ことを確認し，「『個性』と『仕事』の相性判定モデル」を構築することができました．この相性判定モデルを用いることで，従来とは異なる新しいアプローチでの人材育成が可能となります．

～検証～

現在計画中の新人育成プログラムをトライアル対象者４名に実施し，その４名の１年間の成長の様子を観察しました．成長の度合いは対象者により差がありましたが，結果を細分化し分析することで，新人時代の育成方法について新たな知見を得ることができました．本稿では, １年間のトライアルにおける定量化したワークスタイルを活用した「適応プラン」の効果について考察します.

現在計画中の新人育成プログラムをトライアル対象者４名に実施し，その４名の１年間の成長の様子を適応サーベイで観察しました．成長の度合いは対象者により差がありましたが，結果を細分化し分析することで，新人時代の育成方法について新たな知見を得ることができました．本稿では, １年間のトライアルにおける「適応サーベイ」に関する新しい取り組みとその可能性に関して考察します．

～検証～

本稿では，適応サーベイの実施による戦力化への影響度について検証を行いました．適応サーベイを行ったグループとそうでないグループとの間では，戦力化の割合が異なることを確認しました．その要因の分析と考察を行います．

人事施策の１つである「人事異動」に焦点を当てます．株式会社ヒューマンロジック研究所と共同開発した独自の相性ロジックを用いて，定量的で効率的な人材配置を実現し，人材の活性化に繋げることを目指しています．調査の結果，異動により社員が退職に追い込まれたり、逆に大きくパフォーマンスが向上したりする事例が見つかってきました．それらの事例を相性の観点から分析し，考察に結びつけます.

～検証～

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本稿では、多くの企業が課題に抱える従業員の退職問題に焦点を当てます.人的資産研究所は人事データマネジメントと統計技術という新しい切り口から，この問題の研究を進めました.また現在までの退職者の傾向を分析し,在籍者の退職確率を予測するモデルも構築しました.本研究の結果を活かして,人材の流出を未然に防ぎ,活性化に繋げることを目指しています.

～検証～

人的資産研究所は人事データマネジメントと統計技術を用い，従業員のリテンションマネジメントに取り組んでいます．過去の退職者の傾向から在籍者の退職確率を予測するモデルを構築し，リテンション施策に活かすことで，人材の流出を未然に防ぎ，人材の活性化に繋げることを目指しています．そこで本稿では，過去構築した潜在退職者の予測モデルの精度を検証した結果をご報告します．また直近の退職者を実データから分析することで，近年の組織構造の変化を窺わせる興味深い傾向が見られました．

本レポートでは, 職場の人間関係が社員の活躍や勤務継続・離職に及ぼす影響について検討を試みた. 検討手法としては, セプテーニ・ホールディングスで行われている「社員同士が感謝のメッセージを送りあう」イベントのコミュニケーション・データを用いてネットワーク分析を行い, 活躍や離職の指標との相関関係を分析している. 分析の結果, 幅広い人間関係を構築できる社員, 特に重要な人物とのつながりを持つ社員ほど活躍しやすいこと, そして良質なコミュニケーションが密にとられている職場ほど離職が抑制されることが実証された. この結果をもとに, どのような人事施策が人材の活躍や離職防止に必要か, またどのような研究展望があるかについて考察を進めた.

～検証～

本レポートでは, 前回レポートで活躍・定着と定量的に関係していた人間関係上の特徴（ネットワーク指標）を用いて, どのような人が, あるいはどのような職場が, 良好な人間関係を築くことができているのかについて研究を行った. 1.社員の個性, 2.職場の特徴, 3.両者の相性, という3つの観点から分析を行った結果, 次の結果が得られた. まず1.について, FFSの受容性や拡散性が高い人が人間関係を広げる傾向にあり, 弁別性が高い人は人間関係が限られる傾向がみられた. 続いて2.については, 保全性が高い人が同じ職場に集まった場合や, 弁別性が低い人が一定数職場にいる場合に, 良好な人間関係が構築しやすい傾向がみられた. 最後に3.に関して, FFSの特徴によって規模の大きい職場と, 小さい職場のどちらの方が, 人間関係構築の観点では向いているのかに違いが見られた. 以上の結果をもとに, どのような個性の人に支援が必要か, またどのような個性の人・環境を組み合わせることが人間関係上有意義かについて考察を行った.