GROW360

適性検査ツールとして、採用シーンにおける特徴

人材のモデル化で採用を強化

機械学習を活用することで、自社のハイパフォーマーの特徴を分析し、モデル化することが可能です。ハイパフォーマーの特徴をモデル化することで、採用プロセスにおいて適切な候補者を特定しやすくなります。さらに、組織分析の結果から、自社の弱みを把握し、必要な強みを持つ人材を特定することも可能です。

これにより、組織全体のパフォーマンスを向上させるための人材戦略を立案することができます。

採用の質を高められる

GROWを活用することで、採用基準を分析し、より効果的な基準を構築することが可能です。GROWでは、受検者の気質、コンピテンシー（成果を出す上で重要な行動特性）、スキル、バイアス（認識傾向）などのデータを収集し、AIによる分析を行います。自社に適切な人材像を可視化し、言語化することで、面接活用においてより適切な人材の選択を促進します。

GROWを活用することで、採用プロセス全体の質を高めることが実現できるでしょう。

意識的な回答の操作がしにくい

GROWは、従来の適性検査とは異なり、与えられた選択肢の中から適切な回答を選ぶのではなく、評価対象を左右どちらかのカテゴリに分類していく検査があります。自身を社会的に望ましい姿に近づけようとしても回答を意識的に選ぶことが難しいため、受検者のバイアスや偏りを客観的に評価することができます。

回答の操作がしにくい特性を持っているため、その人材が本来持っている気質を客観的に測定することができます。

適性検査ツールの活用法

機械学習を使って、自社のハイパフォーマーの特徴を調べ、モデル化します。これにより、適切な候補者を見つけ出すことができます。同時に、組織の課題や欠点を把握し、必要なスキルを持つ人材を採用することも可能です。

GROWを利用することで、採用基準を分析し、より効果的な基準を作ることができます。AIによるデータ分析を通じて人材像を把握し、適切な人材を選びや採用の質を高めることができるでしょう。

検査の項目や内容、所要時間など

気質、コンピテンシー、スキル、バイアスを検査します。
所要時間について、公式サイトに記載がありませんでした。

導入にかかる費用

• AIデータ管理料 年間 100,000円
• 受検料 1人あたり 4,000円（人数によりディスカウントあり）
• 受検サポート費 150,000円～

導入事例

プラスになる採用ができた

新卒選考を受けにきていたら、いつもなら不合格にしているだろうなと思う学生が、今回のGROWの結果で、将来良い管理職になるのではないかという目で見ることができ、弊社にとってはプラスだったと思います。

引用元：GROW360採用
https://www.grow-360.com/ja/find_potential

客観的なデータを用いて説明できるようになった

選考プロセスにおいて少しだけ工程が増えているのが正直なところですが、応募者の客観的なデータを集めることができ、手応えを感じています。現時点でも今まで感覚的に判断していた“野村らしさ”を、客観的なデータを用いて説明できるようになったことは大きな前進と考えています。

引用元：GROW360採用
https://www.grow-360.com/ja/find_potential

他社ツールで見逃していた人材を採用できた

応募する学生の自己評価だけではなく、他者評価に基づく客観的なデータを得られることです。併用している他社ツールで見逃していた、可能性のある学生を採用・入社までつなげることができました。

引用元：GROW360採用
https://www.grow-360.com/ja/case_study/event_report_20201209-0

編集チームからのまとめ

組織全体のパフォーマンスを向上させるために、自社の強みや弱みを正確に把握し、それに基づいた戦略的な人材配置を行いたい企業が活用できるツールです。また、意識的な回答の操作が難しい特性を持つため、客観的な評価を求める企業にも適しています。

GROWは採用基準をより効果的に構築し、適切な候補者を見極めたい企業におすすめといえるでしょう。

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