Sienaが分散していた人事業務をDeelで構造化されたタレント管理に置き換えた方法

Siena はコマースブランド向けの顧客対応を担うAIエージェントを構築しています。約50名が17カ国に分散し、複数の雇用形態が混在しているため、チームはもはや非公式なプロセスに頼ってパフォーマンスやエンゲージメントを管理することが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で実施されていました。各調査の後、チームの人事運用マネージャーであるInga Aksamitさんが生データをエクスポートし、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のチャート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全く構造化されたプロセスがありませんでした。チームが小さいうちはそれで機能しましたが、Aksamitさんが傾向を追跡したり、コホートを比較したり、再現可能なサイクルを回したりする必要が出てきた瞬間に、それは崩壊しました。

「非公式なやり方は、全員が同じ部屋にいてチームの“温度感”を肌で感じられるときには機能します。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。新入社員の最初の一週間が誰も担当しないために混乱し、退職して初めて誰かが不満だったことが分かる――それがプロセスを形式化するツールが必要だというサインです。」 — Inga Aksamit、人事運用マネージャー、Siena

Inga Aksamitは、まず緊急度の高い2つのギャップであるエンゲージメントサーベイとパフォーマンスレビューに着手しました。どちらもリーダー層に明確なビジネスケースがあり、Deel HRのEngageモジュールをHRISの上に導入して機能させたことで、プラットフォームへの信頼が最初に築かれました。HRISを基盤にすることで、17か国にわたる人員データ（従業員数、休暇、離職率、退職者など）が一か所で可視化され、ダッシュボードで確認できるようになりました。手作業でのデータ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、自動化ワークフローとして構築され、単なるコンテンツライブラリではなく運用の自動化として稼働しています。Sienaは現在、新入社員の初日から記念日、休暇承認、エンゲージメントサーベイのリマインダー、退職まで、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不足ではなく説明責任でした。自動化によりそれが解決され、オーバーヘッドを増やすことなく運用が可能になりました。

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Engageと同じDeel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、チームが成長し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Deel上でEngageと並行して動いていることで、Sienaは拡大する際も運用負荷を管理可能なままにできます。成長のたびに複雑さが増すことはありません。」— Inga Aksamit、人事運用マネージャー、Siena

Engageの導入には4〜5週間かかりました。最大の変化はレビューやサーベイそのものではなく、その後に起きたことでした。以前Aksamitがスプレッドシートで数時間かけて作成していたグラフは、今で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・可視化され、すぐにアクションに移せます。AI生成のサーベイ洞察により、ドライバーやモチベーターが即座に浮かび上がります。繰り返し行われるサーベイ結果は時間を重ねて比較できます。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、最初から作り直すのではなく改善されています。

そのスピードにより、人事運用がリーダーシップに対して貢献できる内容が変わります。Aksamitの言葉を借りれば：「直感を頼りにリーダーに信頼を求めるのではなく、パターンを示し始めたときに席が得られるのです。」

採用は自然に進みました。Sienaチームは、行動の変更を求められる前から価値が見えることでDeelを受け入れました。