Amazonのおすすめ商品を選んでもらうような感覚で、おすすめの企業を推薦するサービスをリクナビが始めているとのことだ。しかし、マクロなデータだけで自分に合う企業が見つかるとは思わない方が良い。

就活にもビッグデータが使われる時代に

確かに、星の数ほどある企業から、効率よく合う企業が見つけられることは企業にとっても就活生にとっても悪いことではない思っている。自分に合わない会社に沢山エントリーしたことでお祈りされ続けて心をおられてしまう学生も少なくない。一方で面接する側にしても、とりあえずで出されたエントリーシートを一応チェックしなければならないことに辟易としている担当も多いので、そういった Lose & Lose が減ることが期待できる。

しかしながら、データだけを見つめて企業選びをしてしまうことは危険であるようにも思える。確かに、ある一面から見た自分には合っているのかもしれないけれど、それが仕事内容や職場環境的に自分に合っているのかはまた別問題だったりする。なので、そういった面までビッグデータがサポートするようになったら良いと思う。しかし、現実的にはESを出す前に、しっかりと自分で直接企業を確かめるということも必要だろう。

就活に限ったことではないけど、データを見て大体のアタリを付けることは物事を効率よく進めるうえで役立つ。しかし、アタリを付けたうえで本当に当たる部分を見つけることは、マクロなデータだけでは難しい。そのために、最近ではサービスデザインなどで、エスノグラフィなどユーザを深く観察してミクロにデータを集める手法が注目を集めている。どちらに偏重するかは時代のトレンドもあるとは思うけれども、どちらか片方だけで上手くいくことは稀であることを認識しておいた方がよい。文章に起こせば当たり前のことなのだが、うっかり忘れてしまわないように気をつけたい。

以前の記事で、とりあえずエントリーするのは止めた方が良い理由について述べたが（就活ではとりあえずでエントリー数を増やさないこと ）、このような効率化の仕組みによって得られた貴重な時間を、ぜひ就活の質を向上させるために使って欲しいと願うばかりである。