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。
— ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年7月14日
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。
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。
— ある外資マーケ人の告白 (@markesaiyo) 2018年7月14日
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。
ある大学が面接試験で300人とる際に
— チンプさんの論文 (@pecoEnjZUYsEpTt) 2018年7月15日
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。
たぶん多くの企業では採用って絶対NG以外は全部採用して順にダメならクビにしてく方が結果いい。大概の人は何か適正があってそれをマッチングするにはある程度時間的に試行錯誤すればわかる。給与を合意可変できる仕組みさえできれば上手くいくだろうけど。と思う今日この頃。
— じーえす (@gstypenov) 2018年7月15日
でもさ。
— 筋トレ中男子 神戸 大阪 (@kurumakorogasi) 2018年7月15日
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
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 (@CmDUhk271kqE6KF) 2018年7月15日
千三つの新規ビジネスの可能性空間のフィルタリング方法と限定して使えば良いだけで、一時言われた様にフェルミ推定が地頭の良さ、ひいてはビジネスマンとしてのオールマイティな能力指標でないことだけは、自明なのでは。
— 佐藤友厚 (@tomoatsu_sato) 2018年7月15日
どんなメリットがあるんだ