Siena が散在する人事業務を Deelで構造化されたタレントマネジメントに置き換えた方法

Siena はコマースブランド向けの顧客対応を行う AIエージェント を構築しています。約50名が17か国に散らばり、複数の雇用形態が混在しているため、パフォーマンスとエンゲージメントを非公式のプロセスで管理することはもはやできなくなっていました。

エンゲージメント調査は SurveyMonkey と Google Forms を使って実施していました。各調査後、People Operations マネージャーである Inga Aksamit は生データをエクスポートしてスプレッドシートに落とし込み、リーダーシップに提示するためだけにグラフを手作業で作成していました。パフォーマンスレビューには構造化されたプロセスがまったくありませんでした。チームが小さい間はそれで何とか機能していましたが、トレンドの追跡、コホートの比較、あるいは再現可能なサイクルを回す必要が出てきた瞬間に、その方法は破綻しました。

「皆が同じ部屋にいてチームの“温度感”を直接感じられるときは非公式な方法でも機能します。しかしそれができなくなった瞬間に機能しなくなります。新入社員の最初の週が混乱していて誰もそのプロセスの担当者がいない、そして誰かが不満を持っていたことをその人が辞めた後に知る—それがプロセスを正式化するツールが必要だというサインです」 — Inga Aksamit、 人事オペレーションマネージャー、Siena

Inga Aksamit は、最も差し迫った2つのギャップであるエンゲージメント調査とパフォーマンスレビューから始めました。どちらも経営陣にとって明確なビジネス上の理由があり、Deel HRのEngageモジュール上でそれらを正常に機能させることで、他の機能を追加する前にプラットフォームへの信頼が築かれました。HRIS を基盤にすることで、17か国にわたる労働力データが1か所で可視化されるようになりました：従業員数、休暇、離職率、退職者などがダッシュボードで確認でき、手動でのエクスポートは不要になりました。

オンボーディングとオフボーディングは次に整備され、単なるコンテンツライブラリではなく自動化されたワークフローとして構築されました。Siena は現在、新入社員の初日から記念日、休暇承認、エンゲージメント調査のリマインダー、退職まで、従業員ライフサイクル全体をカバーする20以上のワークフローを運用しています。問題はドキュメントの欠如ではなく責任の所在でした。自動化により、その責任を追加の負担なく担保できるようになりました。

採用の意思決定もより厳密になりました。EOR、契約者管理、PEO が同一プラットフォーム上で稼働することで、Aksamit はどの市場でも雇用コストをモデル化でき、チームの拡大に伴っても運用モデルを一貫して維持できます。

「EOR、契約者管理、PEO が Engage と並んで Deel 上で動作することで、Siena がスケールする際の運用負荷は抑えられます—チームが成長するたびに複雑さが増すことはありません」 — Inga Aksamit、 人事オペレーションマネージャー、Siena

Engage の導入には4〜5週間かかりました。最も大きな変化はレビューや調査そのものではなく、その後に起きたことでした。以前は Aksamit がスプレッドシートでグラフを作るのに何時間も費やしていましたが、今は分析セクションを開くだけでデータが既にセグメント化され、可視化され、すぐにアクションに移せる状態になっています。AI によって生成される調査の洞察が、ドライバーや動機付け要因を即座に浮かび上がらせます。定期的な調査結果は時間を通じて比較できるように積み重なります。レビューのテンプレートは前回サイクルから引き継がれ、ゼロから作り直すのではなく洗練されています。

そのスピード感によって、人事が経営層に貢献できる内容が変わります。Aksamit の言葉を借りれば「直感を信じてほしいとリーダーに頼るのをやめ、代わりにパターンを示し始めたときに、テーブルでの発言権が得られる」のです。

導入の浸透は自然に進みました。Siena のチームは、誰かに行動を変えるよう求める前にその価値が見えたため、Deel を受け入れました。