採用ノウハウ

優秀なデータサイエンティストを採用するためにウォールマートの採用手法

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各社が次々とビッグデータの活用に乗り出すにつれ、皮肉なことに情報を分析できるデータサイエンティストが不足しています。どんなに細かくデータを収集しても、それをビジネスに活かせるように分析し、誰にでもわかるよう出力できる優秀なデータサイエンティストがいなければ、データは役に立ちません。ビッグデータの活用と聞くと、データベースソフトウェアが何でもしてくれるような印象がありますが、その効果を決めるのはデータサイエンティストなのです。

世界最大のスーパーマーケットチェーン、ウォールマートは、画期的な方法で優秀なデータサイエンティストを採用しています。その戦略をご紹介しましょう。

ゲームでデータ分析の能力を知る

2014年からウォールマートは、Kaggleの利用を始めました。Kaggleとは、企業や研究機関がデータ分析に関する例題を出し、世界中のデータサイエンティストたちがそれに対して最適な答えを出し合う予測モデリングプラットフォームのこと。ここで最も優秀な答えを見つけた人は、金銭や中途採用のオファーという形で報酬を受け取ることができるのです。

参加者は、在庫一掃セールや値下げセールなどのデータと、ウォールマートのある店舗の過去の売上データを使い、セールなどの販売イベントが各売り場の売上高にどのような影響を与えるかを分析し、その結果を提示します。このコンペによって、ウォールマートは参加者のなかからデータサイエンティストを採用。2015年にも同様のコンペが開催され、参加者は天候がいろいろな商品の売上にどのように影響するかを予測するという例題に取り組みました。

ウォールマートのテクノロジー部門で採用担当をするマンダー・サクア氏は、この方法により、履歴書を元にした面接では見落としていたと思われる人材を獲得することができたといいます。
例えば、ある採用者は非常に強い物理学のバックグラウンドを持っていましたが、それまでデータ分析の仕事をしたことがない人でした。しかしKaggleの例題を通して、その人にデータ分析の才能があることを発見できたのです。

オンラインコミュニティから優秀な人材を探す

Kaggleを通じ、データ分析に興味を持つ人たちに生のデータを提供することで、ウォールマートは現場が必要としているデータ分析の内容や、データの活用方法を紹介することにも成功しています。参加者は、例題に取り組みながら、ウォールマートのテクノロジー部門が行っている仕事に興味を持つことでしょう。そして、そのなかから優秀な人材を見つけ出すことができるのです。

サクア氏によれば、優秀なデータサイエンティストを採用するには、もうひとつ欠かせない方法があります。それは現在働いている人に、候補者を紹介してもらうというもの。
データ分析に興味を持つ人(研究者、企業に勤める人、学生など)の多くは、ほかのテクノロジー系の人たちと同じように、オンラインコミュニティやソーシャルネットワークサイトのコミュニティで活発な活動をしています。そのため、採用者が満足できる仕事を提供することによって、その人がコミュニティ内によい口コミを広めてくれるのです。

このように、テクノロジー系職種の募集では、ソーシャルネットワークサイトを使った採用活動が欠かせません。ウォールマートではKaggleでの採用活動以外にも、Twitterで採用キャンペーンを実施しています。「#lovedata」というハッシュタグを使い、オンライン上のデータサイエンスコミュニティにアプローチしているのです。

真の採用の決め手はコミュニケーションスキル

データサイエンティストに求められるものは、分析能力だけではありません。サクア氏は、データ分析に没頭できる性質を持っていることは必要だが、最終的に採用の決め手になるのはデータ分析の技能に加えて、コミュニケーションスキルとプレゼンテーションスキルであるといいます。

いいかえれば、データからどんなにすばらしい洞察ができる人でも、ビジネススーツを着た経営陣の前で説明することができなければこの仕事はできません。サクア氏は、データ分析の技術とコミュニケーションスキルの両方を兼ね備えた人材は、データサイエンティストとして、すぐに出世することができると説明しています。そして、ウォールマートが探しているのも、まさにそのような人材なのです。

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