攻めの姿勢で採用が難しかった関東/関西圏の学生の採用に成功しました。

株式会社デンソー

従業員数
10万名以上
業種
メーカー(その他)

自動車技術、システム、製品を世界の主要なカーメーカーに提供している自動車部品メーカーのデンソー。地球環境に優しく、人々が安全・安心に暮らせる車社会の実現。利便性が高く快適なクルマの実現を目指し技術の研究を行っている。 近年は車分野で培った技術を活かし、住宅のエネルギーマネジメントや健康・医療、農業など、人々の生活に役立つ分野を積極的に開拓している。

課題

関東圏に住む情報系の学生へのアプローチ手法がなかった。

導入の決め手

理系に特化した母集団 ・ユニークな学生の存在

効果

群を抜く選考通過率 ・内定率約30%

日本一の自動車部品メーカー「デンソー」がLabBaseを導入したわけとは?

日本で一番有名な自動車部品メーカと言われれば誰もが口を揃えて「デンソー」と答えるだろう。中部地方では就活生に人気の有名企業。知名度は抜群にもかかわらずなぜ逆求人サービスを利用しようと考えたのか。その背景にある「関東、関西圏での知名度問題」と実際にどのような成果が出たのか、採用担当の手操さんにお話を伺った

中部地方以外の地域にもアプローチするためにLabBaseを導入した

新たな採用施策を導入することになった背景について教えていただいてもよろしいでしょうか?

関東、関西圏の学生にアプローチをするために導入を決めました。 デンソーは中部圏においてはある程度の知名度もあり、毎年一定の学生を採用することはできていました。しかし、近年の技術的なトレンドもあり、特に情報系は中部圏だけでは優秀な学生を採用することができなくなってきていたのでアプローチできる学生の幅を広げる意味でも何か新しいツールを導入しなければいけないと考えたときに出会ったのがLabBaseでした。

中部地方以外へのアプローチということで、LabBase意外にも検討したツールや施策、その中でなぜLabBaseを導入するに至ったのかを教えていただいてよろしいでしょうか?

LabBaseさんと同じような逆求人系の採用ツールは検討の土台に上がっていました。そちらの方が登録人数は多かったのですが、質的な部分ではLabBaseさんの方が勝っていると感じたので導入を決定しました。

質的な部分と言いますと、プロフィールの充実度のようなところでしょうか?

そうですね。我々の場合、導入するツールで採りたい人物像が「理系」に決まっていたので母数の大きさは関係なく、ターゲットがどれだけいるのかが大切でした。 特にプロフィールに関してはたとえ理系の人材が登録されていたとしても何を研究していたのか、その学生がどのような経験をしてきたのかがオファーを出す際に重要になってくるのでそういった部分に違いは感じましたね。

ターゲットは必ずしも旧帝大の学生ではない

LabBaseでターゲットとなる分野について教えていただけますでしょうか?

AI、データサイエンス、自動制御といった分野を研究している学生さんがLabBaseで採用対象となっています。AIでは画像認識や機械学習の分野をとりわけ重点的に採用しています。それ以外の部分で言うと、AR(拡張現実)、UI/UXの分野も採用したいなと考えていました。

続いて、ターゲット層について教えていただいてもよろしいでしょうか?

関東圏、関西圏とも旧帝大クラスの学生さんにアプローチしたいと考えていました。 ところが、採用活動を通じて旧帝大以外の大学にもすごく優秀な学生さんは沢山いらっしゃることも分かってきました。 例えば、阪大の入試に失敗して大阪府立大学に行きましたという学生もいるんですけど、そういった方の中には受験での挫折経験を糧に大学でたくさん勉強して研究して、課外活動も積極的に行っている、非常に魅力的な学生もいます。このような学歴だけじゃなく、自分の意思を持って研究をしている学生も一つのターゲットになっていますね。

学生の解像度を高めてあげる手助けをする

ここからは、実際の運用のお話に移っていきたいと思います! 地方の企業様から、「関東圏の学生を地方に引っ張ってくるのは難しい」という声を聞くケースが非常に多いのですが、魅力付けはどのようにされていますか?

デンソーで働くイメージ、もっと大きく言えば中部圏で働くことへの解像度を高められるような情報を提供するようにしています。 関東圏で生まれ育ってきた学生にとって中部圏で働くことへのイメージが湧きづらいと思うんですよね。だからこそ会社はどこにあるのか、中心部からのアクセスはいいのか、おいしい食べ物はあるのかといったローカルな情報であったり、デンソーが持つ優れた技術の部分も納得してもらえるまで学生にお話しします。 基本的に学生は自分の研究と実際のビジネスで応用される技術がどのように繋がりがあるのか理解していない人も多いので、なぜオファーを出したのか、研究してきた技術が会社だとこんなことに活かせるよ、とイメージをさせてあげることが非常に大切なのではないでしょうか。

オファー後は二つの選択肢を持っている

オファー文面や、オファー後のフローで工夫されていることはありますか?

オファー後のフローとして、面談に進んでいただく人と説明会やイベントなどに進んでいただく人に分けています。なのでオファーも「あなたのここが会社に合うと思ったので是非、面談に来ていただけませんか」といった文章であったり、「こういったイベントがあるので興味があったら是非参加、エントリーしてください」といった文言を使ったり、候補者によって文言を変え、フローを分けるようにしています。

なぜフローを分けているのか教えていただけますか?

LabBaseからエントリーがあった学生は私が一人で面談を行っているのでリソースの問題もありますが一番はマッチングですね。 デンソーとマッチしそうで、就活のタイミングも合致していれば入社をしてくれる可能性が高くなるので面談を設定しています。反対にマッチングのレベルが測れなかったり、就活に対する温度がそれほど高くなかったりする場合はイベントなどへ集客をします。そうすることで私としても入社可能性の高い候補者に時間をかけて魅力を伝えることができますし、面談より敷居が低いイベントに呼ぶことで候補者を一人増やせることにもなるのでこういったフローを用意しています。

インターンは社会貢献。割り切りこそが大切である。

デンソーさんでは長期のインターンも行っていると聞いたのですが、そういったものは制度として整えているのでしょうか?

本当に優秀な方がいらっしゃって、弊社側も受け入れ態勢が万全の状態であれば長期インターン(1~3か月)として受け入れているのが現状ですね。 というのも、長期インターンに来てもらうということは是非とも入社してほしいレベルの人材なので態勢が万全でない状態で受け入れてしまうと「こんなものか」と思われてしまい、興味を持っていただいたにもかかわらず、他社に行ってしまう可能性があるので受け入れ部署と「何をやってもらうのか、いつ加わっていただくのか」といったことを話し合いながらインターンを受け入れています。

そこまでしっかりとしたインターンを設計しても、他社に入社してしまう可能性があると思うのですが、どのようなスタンスでインターンを受け入れているのでしょうか?

入社してほしい!という下心はもちろんあります。しかしそれ以上にデンソーとしてその人のキャリアに貢献することを考えています。学生に「デンソーでインターンをしていて良かった」そう思ってもらい、ファンになってもらえれば将来の転職先になったり、取引先になったりする可能性もあります。 インターンは一種の社会貢献であり、「全員が入社をしてくれるなんて都合のいいことはない」そんな割り切りが大切なのだと思います。

返信率、内定率33%。他社ツールと比較しても高い合格率

続いて実績について伺いたいのですが、20卒はどのような成果が出たのでしょうか?

11名の学生を採用することができました。 さらに詳しく言及すると、240名ほどにアプローチ、約80名から返信を頂き、30名と面談することができて最終的に11名採用が一連の数値になります。 ナビサイトなどより母数は少ないものの、各フェーズごとに30%ほどで推移しているので合格率であったり、次の段階に進むことができる学生の数は圧倒的に他のツールよりも多いですね。かなり優秀な学生にアプローチできている証拠だと考えています。

LabBaseは面談の作戦が立てやすい

LabBaseと他のツールの違いについて何かあれば教えていただけますでしょうか?

会う前に、研究や課外活動を頑張ってきたのかわかるのが一番の違いだと考えています。 イベントの場合先に学生と話すことはできますがこれまでの成果の部分はプロフィールや研究内容を見ないとわからないので候補者選定に時間がかかってしまいます。 その点LabBaseでは研究内容を見てからアプローチできるので本当に会いたい学生とだけ合うことができます。 事前にプロフィールが分かっているので作戦を立てて面談、面接を迎えられるのも採用に有効ですね。逆求人系のサービスは相手を知ることも大切ですが学生を口説くことが最も大事になってくるので事前にツボを抑えておくことが非常に大事な作業だと思います

AI人材はそこまで不足していない!?

LabBaseを使用してみて感じたトレンドなどはありましたか?

世間ではAIの人材不足が騒がれているが実はそこまで心配していないんですよね(笑) というのも、不足しているのは研究職や最先端の技術を扱えるトップ層。そこが競争の激化している部分だと思います。 AIの実装やプログラミングはある程度の知識があれば入社後も教えることができるはずです。そこを勘違いしてトレンドだから優秀なAIエンジニアを採用しなければと考えると採用は厳しいかもしれません。 実際この一年LabBaseを運用していてもAI人材は増えている印象を受けました。

優秀なエンジニアを採用したい場合、どこで見極めることが大切だと考えていますか?

根本的なモチベーションがどこにあるのかを見極めることですね。 教授に言われたから、トレンドで就活に有利だと思ったからといったきっかけから始めた方は知識の習得に限界が来る可能性が高いかもしれません。一方、自分の経験などの内発的な動機がきっかけの場合は優秀なエンジニアになる可能性が高いと思います。 もちろん、これらの情報はプロフィールでは見分けることができないので面談が非常に重要な意味を持つと思います。

LabBaseはユニークな学生が集まる場所であってほしい

最後にLabBaseに期待することを教えて頂いてもよろしいでしょうか。

LabBaseで沢山の候補者に会いたいとは考えていません。優秀な人はもちろん、旧帝大以外のユニークな学生に出会えるチャネルであってほしいなと思っています。この一年、会津大学や奈良先端大学などの学生とお話しする機会があったのですが、非常に面白いんです!技術に対する探求心やオタク気質なところ、LabBaseはそういった学生と企業をマッチングさせるサービスであってほしいなと思います。

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