｢部屋に入ってきた第一印象で決めてはいけない｣→勘や経験に頼らない"グーグル流"面接の構造化

これら一連の情報を基に、採用委員会のメンバーはその候補者が合格者にふさわしいか否かをレビューします。なお、このプロセスにおいて、採用委員会のメンバーが候補者と直接会うことはいっさいありません。

この第三者機関の採用委員会がセカンドオピニオンの視点を加えることで、面接官の主観的なバイアスをさらに排除し、公正な判断を担保することができます。

加えて、なかなか良い候補者が現れず採用活動が長期化した場合、「ある程度妥協してもいいから早くポジションをクローズしたい」という誘惑が生まれます。ただ、そのように慌てて採用しても、中長期的には組織に良い結果をもたらしません。そこで、誘惑に負けずにふさわしい候補者を見つけ、採用するサポートを、第三者機関である採用委員会が担っているのです。

「今までのやり方で本当に正しいのだろうか？」と問う

これらのグーグルの構造化面接の仕組みは長い年月をかけて確立したもので、面接での質問項目もその評価基準もトライ＆エラーを繰り返しながら改良を重ねて、一定の精度が期待できるシステムとして運用されています。

それでも、ビジネス環境や優先課題の変化に応じて求める人材の定義は刻々と変化します。そのため、構造化面接は「欲しい人材」の定義や、ピープル・アナリティクスチームが行っている「入社後のパフォーマンスとの関連」の分析結果などを踏まえて、PDCAサイクルを回しながら恒常的にメンテナンスを行っています。

「今までのやり方で本当に正しいのだろうか？」

「正しくないとしたら、どんなやり方が最適なのだろうか？」

グーグルの「効果」の担当チームはそのように問い続けながら、常に面接における推奨質問や評価基準を見直し、改良しています。まさにその過程で“過去の遺産”となったのが、前記事でお話しした「とんち問題」であり「学歴採用」です。

「欲しい人材」を適切に見極める「効果」のある手法に徹底的にこだわる一方で、「効果」が見られない、ROI（投資対効果）が低いと判断した手法に対しては、即時に廃止の決断を行う。その「変える」決断ができるのは、やはり客観的なデータの裏付けがあるからにほかなりません。その意味で、グーグルという会社のカルチャーには、データに対してとても素直で、間違いを素直に認める潔さがあるのです。

著者フォローすると、小川高子さんの最新記事をメールでお知らせします。