SUZAKUは、
人事領域のこんな問題を
改善します
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離職防止
離職率の高さが企業の課題となっています。特に若年層の早期退職は企業の成長にも悪影響を与えるため、その防止は重要な課題といえます。離職理由の多くを占める「人間関係」等をSUZAKUで改善します。
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採用コストがかかる
人手不足により売り手市場となっている労働市場において、優秀な人材の獲得が困難な状況となっています。SUZAKUでは応募者の中から、自社に定着し活躍できる可能性のある人材をピックアップ、ランク付けし、早期アプローチによるスクリーニングを効率化し、採用コストの圧縮を支援します。
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採用ミスマッチが起こる
既存社員の人事評価データ等をインプットしAIが学習することで、適合度を向上します。それにより、自社に合わない人材を採用するリスクを低減します。
SUZAKUの革新を
可能にする
「HQ Profile®」
数字に裏付けされた、
確かなアセスメント評価
HQ Profileとは、当社が設立当初より産学連携のもと、人間力指数を定義し、独自開発を行ってきたヒューマンスキルを定量的に測定するアセスメントツールです。SUZAKUでは、HQ Profileをベースにヒューマンスキルを36の詳細項目で可視化します。
一人ひとりの特性や資質の可視化と同時に、15年にわたり蓄積した約3,000社、6万人のデータベースをもとに、様々な角度から組織と人を分析することが可能なものとなります。
HQ Profile®を活用し、
SUZAKUは偏り・ぶれのない
アセスメント結果を提供します
HQ Profile®の信頼性・妥当性
HQ Profileは組織心理学の専門家である慶應義塾大学経営管理研究科 渡辺直登名誉教授、中部大学経営情報学部経営総合学科西田豊昭准教授と開発しています。
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HQProfileは産業・組織心理学における傾性的アプローチ(dispositional approach)とコンピテンシー・モデリング(competencymodeling) の考え方に基づき、10年余の基礎研究と応用研究を経て開発されました。
その信頼性、妥当性の高さには学術的に十分確認されています。 -
人材の多様化が求められる現在、「仕事によって活躍する人材は異なる」とする多因子説が主流となりつつあります。
この多因子説へ対応した人材力強化の支援ツールとして開発されたのがHQProfileです。様々な企業・職種等で活躍する人材の傾向と、自組織または個々人とを比較・分析し、採用・育成にご活用いただけます。
SUZAKUの機能
採用支援ツール
学習し精度を高める
「SUZAKU」のAIモデル
従業員の方と応募者のHQ Profile受診結果を「SUZAKU」のAIモデルが解析し、自社の成長に貢献が期待できる人材をランキングで提案します。
採用結果と人事評価をインプットすることで学習し、より高い精度での提案が可能となります。
採用支援ツールのポイント
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POINT 01
企業ごとにマッチングAIモデルを作成
サービス利用開始時に、従業員の方にHQ Profileを受診していただきます。当社でこれまでに蓄積したデータと合わせることで、各社独自のマッチングAIモデルを作成します。次年度以降は採用した人材の人物評価をもとに、さらに自社に特化したAIモデルを作成し、採用精度の向上を図ります。
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POINT 02
HQ Profile®受診は無制限
企業はSUZAKUで無制限にHQ Profileを利用することができ、受診結果をもとに、人材の育成にご活用いただけます。
また、マッチングAIモデル作成時に、より多くの受診結果を提供いただくことにより、自社の特性が反映されたモデルを作成することが可能となります。
分析ツール
データをあらゆる
角度から分析
より強固な組織を構築するためには既存社員との適合度の高い人材を迎えるだけではなく、社内に不足してるタイプを採用し育成していくことも重要です。
SUZAKUにはHQ Profileのデータをあらゆる角度から分析する機能を搭載。従業員の方と応募者をプロットし、戦略的人材採用を提案します。
分析ツールのポイント
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POINT 01
応募者分析
応募者のHQ Profile受診結果を「学校別」「採用媒体別」等で集計・分析することで、それぞれの特性を把握することが可能となります。
採用活動における様々な意思決定に貢献します。 -
POINT 02
組織分析
従業員の方のHQ Profile受診結果を「部署別」「職種別」等で集計・分析することにより、組織の特性を把握することが可能となります。組織力強化のための人材育成、採用活動における様々な意思決定に貢献します。
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POINT 03
偏差値算出
HQ Profile受診結果は過去15年に渡り蓄積した約3,000社、6万人のデータベースから偏差値としてアウトプットします。偏りや特性を客観的にとらえることが可能となります。