Google「従来新卒採用で行なっていたフェルミ推定の成績は、入社後のパフォーマンスと関係なかった」
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数年前、Googleが「従来新卒採用で行なっていたフェルミ推定の成績は、入社後のパフォーマンスと関係なかった」と発表してHR業界に激震が走りました。ここから分かるのは、データ最先進企業でも新卒採用という領域は科学できておらず、ほとんどの企業は経験則から手探りでやっているということ。? ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年07月14日
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@markesaiyo 初めまして。日本人のビジネス界での世界観に興味があっていつも拝見しています。新卒採用は日本の特殊文化の一つで、このような統計の基準が気になってます。出典はお有りでしょうか？? 静海(シズミ)＝リー (@LeeTwen) 2018年07月14日
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@LeeTwen 各社統計は出してないですね。もちろんGoogleも。Googleの発言の出展は、こちらですので興味あればご確認ください！https://t.co/u0nKIdxr9y? ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年07月14日
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@markesaiyo ご返信ありがとうございます。G.P.A.’s are worthless as a criteria for hiringですね。そして現状big dataの有用性は予測ではなく、過去データを参考して「bad managerにならない」方向に調整する事だと。興味深い記事でした。? 静海(シズミ)＝リー (@LeeTwen) 2018年07月14日
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Googleの場合は「バスの中にゴルフボールは何個入るか」みたいな問題を出していて、球体の細密構造まで理解してたら加点とかまでやっていたので、そのレベルの知識は業務に必要なかったんでしょうね。コンサルのようにvolume forecastが業務になる場合には、いまだにベターな選考手法だと思います。? ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年07月15日
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@markesaiyo 採用後のパフォーマンスをキチンと計測して採用方法を改めるというプロセスが科学的なのであって、新たに試してみる方法が経験則とか思いつきかとかは科学的かどうかと関係ないと思います? ochiyan (@ochiyan5) 2018年07月15日
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@ochiyan5 「科学できていない」は「科学的アプローチできていない」ではなく「科学的アプローチが確立されていない」ですね。? ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年07月15日
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@markesaiyo 「入社後のパフォーマンス」をどう定義するかにも大きく左右される問題ですね。この問題のほぼ全ての構成要素が動的ですので、そもそも静的なパラメータでは判断できない事柄かもしれません。そもそも何を成功とすべきか、どのような時間軸で判断すべきかさえ定かではないですから。? Tsuney (@Tsuney) 2018年07月15日
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@markesaiyo でもさ。そんなん普通考えてるやつ少ないやろ？議題与えられて、時間ありゃ別やけどさ? デットリフト (@kurumakorogasi) 2018年07月15日
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@markesaiyo @itoi_shigesato ある大学が面接試験で300人とる際に上から150人下から150人とってみたら両者の入学後のパフォーマンスに全く差がなかったことがわかったこともあります。? チンプさんの論文 (@pecoEnjZUYsEpTt) 2018年07月15日
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@markesaiyo @itoi_shigesato ベストがあるとしたら常に得られた教訓を活かし改善をし続けるその姿勢そのものなんだろうな? だいず豆 (@DDaizumame) 2018年07月15日
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@markesaiyo @ogwtkyk78 関係ありませんが、最近のHRがらみの激震といえば、資生堂が育児社員への配慮を辞めた「資生堂ショック」を思い出します。? 小林 敬明 (@takobaya391076) 2018年07月15日
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@markesaiyo 「フェルミ推定で高い成績を上げた人はサイコパスの傾向がある」みたいな追加の結果でないかなw更なるデータ集積と解析を求む！ほんまあんな狂ったテストやめろ。あれ平然と回答しているやつまじで信用出来ない。エビデンスのないことを平然と喋れてしまうサイコ野郎だわ。? モリッシーモリ夫@医療系サラリーマン (@untarataa336699) 2018年07月15日
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