コロナ下の今こそ、積極的に採用活動するべき理由とは？
てんこです。コロナ影響で企業によっては採用の見送りをしている所も多いと思います。倒産寸前の所は仕方ないとして、会社に少しでも余裕があるなら、むしろ全力で採用活動するべきだと思います。理由は単純で、一時的に買い手市場になるから。ここしばらく売り手市場が続いていたので、なかなか良い人材がゲットできずに苦しんでいる中小企業も多いことでしょう。おそらく、コロナが落ち着いたら再び売り手市場に戻り、少子化と団塊世代の退職により、下手したらずーーーっとその状態が続きます。人材は宝ですが、ゴミが混じっているのも事実です。そしてこの世界は弱者に甘いので、一度雇ったが最後、辞めさせることは難しいです。中小企業でババを引き続けたら近い未来潰れます。そうならないためにも、一時の買い手市場である今がチャンスなのです。より多くからじっくり吟味して、できるだけ有能な社員をゲットしましょう。
と言うことで、私の経験上、仕事が出来ない社員の特徴をつらつら挙げていきますので、採用の参考にしてください。
【採用の仕方についての一般事項】
仕事が出来ない社員の特徴の前に、採用活動をしていく上で気を付けたいポイントをいくつか挙げます。
①大学名に拘らない
➡私の会社はそこそこの規模なので、いわゆる「京大卒」の人もいます。ただし、一般的に彼らに期待されるような超有能な人間は見たことないです。なんなら無能よりの人の方が多いくらいです。理由は簡単です。超有能な京大卒はマジの大企業に行くか、自分で起業するからです。自然、下の方の京大卒しか来ません。一流大学の下よりも、二流大学の上の子の方が絶対有能です。っていうか、高校受験程度の勉強が多少できた所で、何の役にも立ちません。現実に応用できるのは大学に入った後の学問で、それを実際に使いこなせるのは上位の人間だけです。大体ですね、多くの企業では京大生の頭が必要な仕事なんてないでしょう。研究部署があるならまだしも。
大学名に縛られるよりも、とにかく手を広げて多くの中から人選すべきです。
②できれば理系を取る
➡理系の人は文系の仕事もできますからね。なんならExcel出来る分、仕事が早いです。同じ給料払うのだから、より多くの事ができる方を採用するべきでしょう。ちなみに、事務におすすめなのは、情報処理系の専門卒です。PCが分かる人が一人いると違いますからね。単純作業もどんどん自動化してくれることでしょう。
③面談は必須
➡面接くらいなら、いくらでも嘘を並べられますからね。やっぱり最後は腰を据えて話すべきです。居酒屋でフランクに行きましょう。明らかな地雷を回避できるし、面接では聞けないことも確認できます。これを面倒臭がったり、ケチったりする企業は永遠に有能な社員をゲットできません。まともに評価すらできませんからね。
④総合職に女の子を取らない
➡まぁ、めっちゃ批判されそうですが。女の子って結婚したら辞める子、多いんですよ。そしたら、それまで教えた時間とか掛かったお金とか全てパーです。単純にリスクが大きいので取るべきではないです。そんなことは、余裕のある大企業でやってください。っていうか、実際、管理職になりたい女の人ってどのくらいいるんでしょうね。一部の、意識高い系の人が男女平等だとか騒いでるだけでは？女の人って、男に比べるとストレス耐性低い感じしますが、本当に管理職、耐えられるんですか？キツくなったら、会社が悪いって騒ぐんですか？向き不向きの話をしています。古臭いかも知れませんが、女性の多くは家を守る方が得意なんじゃないかと思います。自然の流れには逆らわない方が上手くいきます。
【無能な人間の見分け方】
次に、個人の特徴について述べます。必ずしも有能である必要はないですが、無能なやつは駄目です。給料以上の仕事が出来ない人は、会社には要りません。大事なのは有能をゲットすることよりも、無能を取らないことです。
①異性と付き合ったことがない
➡最重要ポイント。そして、面接だけでは絶対聞けない。自分の会社で、40過ぎて一回も結婚したことがない人を思い浮かべて下さい。なにかしら問題ありませんか？問題あるから結婚できないのです。そしてそれを、入社前に見分ける方法が上記なのです。勿論、例外はいるので有能な人だって中にはいるでしょうが、分の悪い掛けをする必要はないでしょう。基本的に、異性経験がない人って仕事に対しての意欲が低いんですよね。プライベート優先みたいな。
②太っている
➡怠け者の可能性が高い。めっちゃ高い。長期的に見て、不健康になるリスクが高く、よってパフォーマンスにも期待できない。
③喫煙者
➡めっちゃサボる。適度な休憩は必要だとは思いますが、社内に一人でも怠け者の喫煙者がいると、つられて喫煙室から出てこなくなる。地雷回避という意味では、採用しない方が安牌。不健康によるパフォーマンス低下もある。
④良い大学出身だけど、大学内での成績が悪い
➡高校時代の塾講師が有能だっただけの可能性が高い。二流大学の上位者の方が無難。
⑤運動しない
➡これも、長期的に見たとき、不健康によるパフォーマンス低下を引き起こす可能性が高い。健康第一です。
⑥片親、あるいは両親が不仲
➡そんなの本人にはどうしようもない事ですが、会社の利益のみを考えるなら、弾いた方が安牌です。親の愛が足りないと、どこか捻れてしまうものです。普通の人生を歩まなければ、普通の人間にはなれません。
【終わりに】
はい。と言うことで、人事採用のおすすめでした。私は技術系なので採用人事には間接的にしか関わりませんが、機会があればメインでやっても良いと思っています。長期的な視点で見たとき、採用は物凄い重要だからです。決して、ノルマ達成のために数だけ揃えるみたいな、軽い気持ちでする仕事ではありません。採用人事こそ、有能な人間に任せないと会社が傾くよ、という話でした。それではまた。
プログラミングだけで、数学確率統計、大体いける
てんこです。Excelのプログラミング講座です。その①では、ExcelのVBA機能を有効にして、とりあえずマクロの記録機能を使ってみました。通常なら、次は別のエクセルファイルを開いて、そこから値を取得するような方法の紹介をすることでしょう。しかし、それらはちょっと調べれば分かることなので（希望があればもちろん解説しますが）、今日はプログラミングで学ぶ正規分布と行きましょう。
【プログラミングは力業】
ところで、大抵の文系の人って、おそらく高校数学の微分積分辺りで躓くのかなと思います。意味不明な記号がいっぱい出てきて、小難しく説明されるから嫌になりますよね。数学って、計算のショートカットのために存在します。例えば掛け算で、9 x 4 = 36ってすぐ計算できますよね。これは九九を覚えているからですが、別に、9 + 9 + 9 + 9 = 36でも良いし、もっと言えば、1 + 1 + 1 + 1 + 1 + ・・・ = 36でも良いわけです。時間がかかるから、それを短縮しようとします。プログラミングの場合、「時間がかかるから」の部分は全てパソコンさんがやってくれるので、最低限のルールさえ知っていれば、難しい定理や公式なんか知らなくても何だって計算できるようになります。まぁ、公式を知ってた方が計算時間が短くて済むから、無駄って訳ではないんですけどね。
ちなみに、数学で出てくるような問題は「解けることが分かっている問題」だけです。ほんの少し形を変えただけで、殆どの問題は解けなくなります。プログラミングなら、ゴリ押しで全ての問題が解けます。したがって、仕事で生じる現実の問題を解こうとした場合、プログラミングに軍配が上がると思います。後は、複雑すぎる問題の場合は計算時間がネックになります。スーパーコンピューターとか、量子コンピューターが注目されるのはそのためです。
【正規分布ってなんであんな形してるの？】
プログラミングで色々理解してみよう、と言うことで、「正規分布」の解説をしてみます。確率統計で一番大事な関数で、自然のバラツキは殆どこの形に落ち着きます。当然、正規分布の確率密度関数の導出手順があるわけですが、難しすぎて意味不明です。
ですが、プログラミングを駆使すれば、この形になる理由が理解できます。
例えば、パスタ1束の長さのバラツキについて考えてみます。工場見学行った事ないですが、当然自動で切断されていると思います。そうすると、切断プロセスはざっくり以下になります。
①運ばれてくる麺の先端をセンサーで検知する。
②先端検知後、ある時間が経ったら、切断機に信号を送る。
③信号を受けた切断機が起動する。
少し専門的な話をすると、上記にはいずれも「スキャンタイム」や「サンプリング周期」といった時間が存在します。①で麺の先端を検知するわけですが、センサーは麺の先端を検知した「ジャスト」の瞬間に信号を送っている訳ではありません。スペックにもよりますが、大体0.01秒毎でしか信号を遅れません。つまり、この時点で0～0.01秒の完全ランダムなバラツキが発生します。②と③にも同じように完全ランダムな0～0.01秒のバラツキが発生します。結局のところ、これら3つのバラツキを足したものが、パスタの長さのバラツキとして発生します。
上記をプログラミングで計算して、グラフに起こすと下のようになります。
①だけだと0～0.01秒の間で全て同じ確率になるので直線になります。それに②を重ねるとピラミッド型になります。ここで言う「重ねる」という処理は、例えば②を重ねるときには、①の1番左の1点に対して、完全ランダムな0～0.01秒のバラツキが乗ると言うことです。それを10点全てに対して計算して足し合わせます。①+②の誤差の範囲が①のみの2倍になっているのは、①の1番右、最大の誤差の0.01秒に、さらに②の最大の誤差の0.01秒が乗るためです。
更に③を重ねると正規分布っぽい形になります。重ねれば重ねるほど、正規分布に近づきます。すなわち、正規分布という形は、「完全ランダムな３つ以上のバラツキの重ね合わせ」の結果になります。逆に言えば、現実で発生する事象は、様々な要因の組み合わせによって成り立っていると言うことです。まぁ、そりゃそうでしょうね、って感じです。
【終わりに】
どうでしょうか。私は別に統計の専門でもなければプログラマーですらないですが、プログラミングの基礎を理解しているだけで、後は簡単なルールを積み上げれば、数学でやろうとしたら鬼のように難しい事も簡単に理解できます。下のオマケで参考にコードを載せてます。プログラミング的には、基礎中の基礎しか使っていません。初心者でも理解できると思います。あえて言うなら、頭の中身をコードにするためには理論思考が必要ですが、これもプログラミングをしていく内に勝手に身に付きます。とにかく、試してみること、トライ&エラーが大事です。
と言うことで、プログラミング講座その②でした。それではまた。
【オマケ】
Excel VBAの標準モジュールに以下のプログラムをコピペして走らせれば、グラフの形になる数列が作れます。気になった人は確認してみてね。
Sub Macro1()
Dim i As Long
Dim ii As Long
Dim j As Long
Dim n As Long
i = 1
j = 1
n = 1
'①を最初に作る
Do
Cells(i, j) = 1
i = i + 1
Loop While i < 11
ii = i
i = 1
n = 1
j = j + 1
'①に②と③を重ね合わせてみる
Do
Do
Do
Cells(n, j) = Cells(n, j) + Cells(i, j - 1)
n = n + 1
Loop While n < i + 10
i = i + 1
n = i
Loop While i < ii
ii = Cells(i, j).End(xlDown).Row + 1
i = 1
n = 1
j = j + 1
If j = 4 Then Exit Do
Loop
End Sub
