データを扱うスキル｜人事の副業で要るデータの力は、分析の手法ではなく「依頼側の記録から工程ごとの数字を取り、以前と比べ、止まっている場所を見つけ、一つの数字で依頼側に語る」までの一連。表計算の集計で足り、データを依頼側の外に出さないことが前提

「データを見て採用を改善してほしい」と依頼側に言われた。データの分析は専門ではなく、統計の手法も知らない。何をどう見ればよいのか、自分にできることなのかが分からない。結論を先に書くと、人事の副業で要るデータの力は、分析の手法や統計の知識ではなく、「依頼側の記録から工程ごとの数字を取る」「以前と比べる」「止まっている場所を見つける」「一つの数字で依頼側に語る」までの一連です。表計算の集計と絞り込みで足り、専門の手法は要りません。前提は、データを依頼側の仕組みの外に出さないことで、依頼側の記録を自分のツールやAIのサービスに写して分析することは、情報の線を越えます。依頼側のATSや媒体の管理画面の中で数字を取り、自分の側には集計の結果（依頼側が特定できない形）だけを持ちます。数字の語り方は数字で語るに、課題の構造化は課題を構造化するに、KPIの設計はKPIを設計するにまとめています。

副業で要るデータの力の範囲

「データを扱う」と聞くと広く感じますが、副業の担当者に要る範囲は限られています。

範囲の要点は、「要るのは、記録を見て、比べて、語る力で、分析の専門性ではない」ことです。依頼側の担当者が求めているのは、「うちの採用はどこで止まっていて、何が変わったか」を数字で示すことで、統計の手法で導いた結論ではありません。表計算の集計と絞り込みで、工程ごとの数を月ごとに並べられれば、その問いには答えられます。分析の専門性が要る場面は、副業の範囲では、ほぼ来ません。

扱うデータの種類と出どころ

副業の担当者が扱うデータは、種類が限られ、出どころは依頼側の記録です。

種類の要点は、「出どころが依頼側の記録であるデータは、依頼側の仕組みの中で見る」ことです。ATSと媒体の管理画面の集計の機能で、工程ごとの数は出せます。それを自分の側に写す場合は、集計の結果（月ごとの数字の表）だけにし、候補者ごとの一覧は写しません。工程ごとの出口の考え方はKPIを設計するに、記録が無い場合の整え方は稼働ログの付け方に書いています。

エラベルの見解

相談で最も多い思い込みは、「データを扱えるようになるには、分析の勉強が要る」というものです。実際には、依頼側から「数字で示してくれて助かる」と評価されている担当者の多くは、分析の手法を知りません。やっているのは、毎月、ATSと媒体の管理画面から工程ごとの数を取り、表計算に月ごとに並べ、先月と比べ、落ち幅が大きい工程を見つけ、一つの数字を比較で語ることです。統計の知識は使っていません。

見ていて差がつくのは、「毎月、同じ項目を取っているか」です。同じ項目を毎月取っていれば、数か月で比較ができ、変化が見え、止まっている場所が分かります。取る項目が月ごとに違ったり、取ったり取らなかったりする人は、データがあっても比べられず、「数字はあるが何も分からない」状態になります。エラベルでは、担当者の稼働報告に、依頼側の記録から取った同じ項目の数字を毎月書く形をお願いしていますが、それはデータを扱う力の最も簡単な形です。データの力は、手法ではなく、同じものを毎月見る習慣です。

四つの手順

データを扱う一連を、四つの手順にします。月に一度、稼働報告と同じ日に回します。

四つの要点は、「一」で同じ項目を取り続けることが、他の三つの土台になることです。項目が揃っていれば、比べる、見つける、語るは、表計算の簡単な操作と一文で済みます。項目が揃っていないと、比べられず、見つけられず、語れません。起点の作り方は現状把握のしかたに、止まっている場所の見つけ方は課題を構造化するに整理しています。

データを依頼側の外に出さない線

データを扱うとき、情報の線があります。分析のために、線を越えやすい場面があります。

線の要点は、「候補者の一覧を写さず、集計の結果だけを持つ」ことです。分析のために候補者の一覧を自分の表に写したくなりますが、それは候補者の情報を依頼側の外に出すことです。ATSの集計の機能で工程ごとの数を出し、その数だけを自分の表に並べれば、分析はでき、情報は出ません。情報の分け方は案件ごとの情報の分け方に、守秘の線は守秘の線を越えるに書いています。

小さい数字の扱い

副業の案件の数字は、小さいことが多いです。小さい数字の扱いを間違えると、偶然を効果と取り違えます。

小さい数字の要点は、「断定しない」ことです。小さい数字で「効いた」と断定し、翌月に戻ると、依頼側は「前の報告は何だったのか」となります。「傾向として」「数か月見て判断する」と添えれば、翌月に戻っても、報告の信頼は保てます。断定を避ける書き方は数字で語るに、改善の効果の見方は改善を回すに整理しています。

データで失敗する場面

データを扱う中で、副業の担当者が起こしやすい失敗です。

失敗の要点は、「項目が月ごとに違う」が最初に起きやすく、他の全部の土台を崩すことです。項目が揃っていなければ、比べられず、見つけられず、語れず、改善もできません。最初に項目を決めて、変えない。それだけで、データを扱う力の半分はできます。

身につける順番

データを扱う力を、副業の中で身につける順番です。勉強からではなく、案件の中で身につけます。

順番の要点は、「一」の自分の稼働ログから始めることです。稼働ログは、同じ項目を毎日取り、月末に集計する、というデータを扱う力の基本の形で、依頼側の情報を含まないので、練習に最も適しています。稼働ログが習慣になれば、依頼側の記録を取ることも、比べることも、同じ形でできます。ログの付け方は稼働ログの付け方に、KPIの一枚はKPIを設計するに書いています。

エラベルの見解

担当する側から見ると、「データで示してくれる」と依頼側に評価されている人は、分析の勉強をした人ではなく、自分の稼働ログを毎日付け、依頼側の記録から同じ項目を毎月取り、先月と比べて一文で語り、落ち幅を見て一つ変えている人です。全部が表計算の集計と絞り込みでできていて、統計の手法は使っていません。分析の勉強から入った人は、手法は知っていても、毎月同じ項目を取る習慣が無く、比べられるデータを持っていません。

順番として、自分の稼働ログから始めて同じ項目を毎日取る習慣を作り、依頼側の記録から自分の範囲の出口を毎月取り、先月と比べて一文で語り、落ち幅で止まっている場所を見つけ、一つ変えて翌月に比べ、全体の工程をKPIの一枚にする。この順番で、データを扱う力は、勉強ではなく案件の中で身につきます。エラベルでは、担当者の稼働報告に依頼側の記録から取った同じ項目の数字を毎月書く形をお願いしていますが、それはデータを扱う力を、報告の副産物として身につける仕組みでもあります。データの力は、手法ではなく、同じものを毎月見て語る習慣です。

まとめ

• 副業で要るデータの力は記録から取る・以前と比べる・止まっている場所を見つける・一つの数字で語るの一連。分析の手法は要らない
• 扱うデータの出どころは依頼側の記録（ATS・媒体の管理画面）と自分の稼働ログ。依頼側の仕組みの中で見る
• 四つの手順の土台は同じ項目を毎月取ること。項目を変えない
• 候補者の一覧を自分の表に写さず、集計の結果だけを持つ。AIに記録を貼らない。他の依頼側と比べない
• 小さい数字は断定しない。数か月で見て、割合と実数を一緒に、他の要因を記録する
• 失敗は項目が違う・一覧を写す・語らない・因果を断定・依頼側の範囲を自分の成果に・グラフに時間・悪い数字を隠す・見て何もしない
• 身につける順番は稼働ログ→自分の範囲の出口→比べて一文→落ち幅→一つ変えて比べる→KPIの一枚

よくある質問

依頼側から「もっと高度な分析をしてほしい」と言われました

「高度な分析」が何を指すかを確かめます。多くの場合、依頼側が求めているのは、統計の手法ではなく、「工程ごとの数字を、職種ごと・媒体ごとに分けて見たい」「どこで止まっているかを知りたい」のような、集計の切り口の追加です。それは表計算の絞り込みでできます。本当に統計の手法が要る分析を求められたら、自分の範囲の外であることを伝え、依頼側の社内の分析の担当者か、専門の外部に頼む形を提案します。範囲の外の依頼の伝え方は無理なときの伝え方に整理しています。

依頼側のATSの集計の機能が弱く、工程ごとの数字が出せません

ATSの集計で出ないなら、ATSの一覧を画面で見ながら、工程ごとの数を手で数えて、自分の表に数だけを書きます。一覧を自分の表に写すのではなく、数えた結果の数だけを書く形です。数える手間はかかりますが、月に一度、数十件から数百件なら、副業の枠に入ります。数える項目を最初から絞れば、時間は短くて済みます。記録が無い工程は、記録を始めることから。整え方はKPIを設計するに書いています。

数字に強くないので、データの報告に自信がありません

数字に強い必要はなく、同じ項目を毎月取って、先月と比べて、増えたか減ったかを一文で言えれば足ります。「先月の〇件から今月は△件で、増えています」は、数字に強くなくても言えます。落ち幅も、前の工程の出口の数と次の出口の数を並べれば、どこで大きく減っているかは見れば分かります。自信が無いなら、自分の稼働ログから始めて、集計と比較の習慣を作れば、依頼側の記録でも同じことができるようになります。語り方の型は数字で語るに整理しています。