(57)【要約】【課題】通常行なわれている適性検査の判定結果を利用して、企業毎に最適な人材を判定することを可能にする人材判定方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明の人材判定方法は、多数の人材から構成される第１の母集団において、各人に対して要求尺度となる事項につき振り分けられたプラス人、マイナス人情報と、これら各人が行なった適性検査に関する判定結果から、前記第１の母集団の内、プラス人が有するプラス診断項目要素の群と、マイナス人が有するマイナス診断項目要素の群とを得るプラスマイナス診断項目要素取得工程と、新たに前記適性検査を受ける多数の人材を構成する第２の母集団において、前記プラス診断項目要素、及び／又は前記マイナス診断項目要素に関し、適性検査を受けた各人毎に、前記第２の母集団内における相対評価を生成する評価情報生成工程と、を有することを特徴とする。【選択図】    なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の人材から構成される第１の母集団において、各人に対して要求尺度となる事項につき振り分けられたプラス人、マイナス人情報と、これら各人が行なった適性検査に関する判定結果から、前記第１の母集団の内、プラス人が有するプラス診断項目要素の群と、マイナス人が有するマイナス診断項目要素の群とを得るプラスマイナス診断項目要素取得工程と、
新たに前記適性検査を受ける多数の人材を構成する第２の母集団において、前記プラス診断項目要素、及び／又は前記マイナス診断項目要素に関し、適性検査を受けた各人毎に、前記第２の母集団内における相対評価を生成する評価情報生成工程と、
を有することを特徴とする人材判定方法。
【請求項２】
前記プラスマイナス診断項目要素取得工程において、診断項目要素毎に、前記第１の母集団を構成する各人の偏差値又はパーセンタイルを導き出し、この導き出した偏差値又はパーセンタイルを用いて、診断項目要素毎に相関係数を得ることを特徴とする請求項１に記載の人材判定方法。
【請求項３】
前記評価情報生成工程において、前記プラス診断項目要素、及び前記マイナス診断項目要素のそれぞれに関して、前記第２の母集団における平均偏差値又はパーセンタイルを導出し、
この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定めることを特徴とする請求項２に記載の人材判定方法。
【請求項４】
前記評価情報生成工程によって得られた結果、及び前記診断項目毎に得られた相関係数を用いて、前記第２の母集団を構成する各人のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を導出することを特徴とする請求項３に記載の人材判定方法。
【請求項５】
前記プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を２次元マップ上での基準軸（Ｘ0，Ｙ0）とし、
この基準軸による２次元マップ上に、前記第２の母集団を構成する各人毎のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を表示することを特徴とする請求項４に記載の人材判定方法。
【請求項６】
前記評価情報生成工程において、前記プラス診断項目要素、及び前記マイナス診断項目要素のそれぞれに関して、前記第１の母集団における平均偏差値又はパーセンタイルを導出し、
この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定めることを特徴とする請求項２に記載の人材判定方法。
【請求項７】
前記プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を２次元マップ上での基準軸（Ｘ0，Ｙ0）とし、
この基準軸による２次元マップ上に、前記第２の母集団を構成する各人毎のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を表示することを特徴とする請求項６に記載の人材判定方法。
【請求項８】
前記プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定めるにあたり、診断項目要素毎に得られた相関係数の内、絶対値が所定値以上ある診断項目要素のみを採用することを特徴とする請求項３又は６に記載の人材判定方法。
【請求項９】
同一の適性検査を受けた多数の人材から、必要な人材を判別するために、コンピュータを、
多数の人材から構成される第１の母集団において、各人に対して要求尺度となる事項につき、プラス人、マイナス人情報の入力を促がす手段、
これら各人が行なった適性検査に関する判定結果から、診断項目要素毎に、前記第１の母集団を構成する各人の偏差値又はパーセンタイルを導き出すと共に、この導き出した偏差値又はパーセンタイルを用いて、診断項目要素毎に相関係数を得る手段、
新たに前記適性検査を受ける多数の人材を構成する第２の母集団において、前記相関係数がプラスとなった診断項目要素、及び前記相関係数がマイナスとなった診断項目要素について、それぞれ平均偏差値又はパーセンタイルを導出する手段、
この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定める手段、
前記診断項目毎に得られた相関係数を用いて、前記第２の母集団を構成する各人のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を導出する手段、
として機能させるための人材判定プログラム。
【請求項１０】
同一の適性検査を受けた多数の人材から、必要な人材を判別するために、コンピュータを、
多数の人材から構成される第１の母集団において、各人に対して要求尺度となる事項につき、プラス人、マイナス人情報の入力を促がす手段、
これら各人が行なった適性検査に関する判定結果から、診断項目要素毎に、前記第１の母集団を構成する各人の偏差値又はパーセンタイルを導き出すと共に、この導き出した偏差値又はパーセンタイルを用いて、診断項目要素毎に相関係数を得る手段、
前記第１の母集団において、前記相関係数がプラスとなった診断項目要素、及び前記相関係数がマイナスとなった診断項目要素について、それぞれ平均偏差値又はパーセンタイルを導出する手段、
この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定める手段、
新たに前記適性検査を受ける多数の人材を構成する第２の母集団において、前記相関係数がプラスとなった診断項目要素、及び前記相関係数がマイナスとなった診断項目要素に関し、前記診断項目毎に得られた相関係数を用いて、前記第２の母集団を構成する各人のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を導出する手段、
として機能させるための人材判定プログラム。
【請求項１１】
請求項９又は１０の人材判定プログラムは、さらに、
前記プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を２次元マップ上での基準軸（Ｘ0，Ｙ0）で表示させると共に、この基準軸による２次元マップ上に、前記第２の母集団を構成する各人毎に、プラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を表示する手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、企業において、人材を採用したり、人材を配置転換したり、或いは、その企業の営業力やマネジメント力等を強化するに際し、人材に関する評価情報を得るのに適した人材判定方法、及びそのような人材判定方法を実行するのに用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、企業において、例えば人材を採用するに際しては、就職希望者に対して適性検査（試験）を行なうことが一般化されており、このような試験には、各社から様々なものが提案されている。通常、このような試験は、所定の設問事項に対する回答結果から、ある判定ロジックに基づいて、その人物の特性、例えば基本特性（積極性、外向性、柔軟性等に関するもの）や職種適性（総合職適性度、専門職適性度等に関するもの）、或いは入社後の接し方、教育方法に関する指針情報等を得るものであり、企業は、その試験を作成している会社から、試験問題を入手して適性検査を実施すると共に、就職希望者毎に試験結果（判定結果）を入手して、採用、不採用の判断基準としている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記した適性試験によって得られる判定結果は一義的かつ普遍的なものであり、必ずしも試験を実施した会社にとって有意義な情報をもたらすとは限らない。すなわち、会社毎に社風、適性人材、要求レベル、及び優秀度を計る尺度等が異なることから、画一的な判定ロジックから得られる試験結果のみを頼りにすると、その会社にとって真に必要となる人材、或いは将来にとって必要となるであろう人材を確保する機会を損失してしまう可能性がある。
【０００４】
また、人的資源の資質の向上を図るべく、そのような試験の判定結果に基づいて、社内の人材の配置転換や、人材育成、研修等を行なうに際しても、上記した一義的かつ普遍的な判定結果のみを頼りにすると、同様な理由から狙い通りの効果が得られない可能性もある。
【０００５】
この発明は、上記した問題に着目して成されたものであり、通常行なわれている適性検査の判定結果を利用して、企業毎に最適な人材を判定することを可能にする人材判定方法、及びそのような人材判定方法を実行するためのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記した課題を解決するために、本発明に係る人材判定方法は、多数の人材から構成される第１の母集団において、各人に対して要求尺度となる事項につき振り分けられたプラス人、マイナス人情報と、これら各人が行なった適性検査に関する判定結果から、前記第１の母集団の内、プラス人が有するプラス診断項目要素の群と、マイナス人が有するマイナス診断項目要素の群とを得るプラスマイナス診断項目要素取得工程と、新たに前記適性検査を受ける多数の人材を構成する第２の母集団において、前記プラス診断項目要素、及び／又は前記マイナス診断項目要素に関し、適性検査を受けた各人毎に、前記第２の母集団内における相対評価を生成する評価情報生成工程と、を有することを特徴とする。
【０００７】
上記した手法において、第１の母集団は、人材を判定する上での判定基準を作成するための基礎資料となるサンプル（社員）であり、サンプル（社員）には、人材を判定する際に実施される適性検査と同じ適性検査を実施すると共に、各人に対して、要求尺度となる事項に関し振り分けを行なっておく。この場合、要求尺度には、別の第２の母集団内の人材を判定する上で、その人材に要求される資質に関するものが該当し、例えば、優秀／非優秀のように、プラス側（プラス人と称する）とマイナス側（マイナス人と称する）に振り分けられるものである。すなわち、サンプル（社員）の各人には、プラス人情報、マイナス人情報が振り分けられており、これにより、第１の母集団の各人が行なった適性検査に関する判定結果から、プラス人が有するプラス診断項目要素の群と、マイナス人が有するマイナス診断項目要素の群を取得することが可能となる。
【０００８】
従って、第２の母集団の各人に実施された適性検査の判定結果から、プラス診断項目要素、及び／又はマイナス診断項目要素に関して、適性検査を受けた各人毎に、第２の母集団内における相対評価を生成することで、人材判定を行なうに際して、有力な判断基準を得ることが可能になる。例えば、プラス診断項目要素に関して、その偏差値が高い判定結果が得られれば、その人材は、第１の母集団におけるプラス人と同様な資質を持っていることが予測でき、また、マイナス診断項目要素に関して、その偏差値が低い判定結果が得られれば、その人材は、第１の母集団におけるマイナス人が持つようなマイナス的な特徴を有していない等を予測でき、第１の母集団の成功事例に基づいた人材の判定を行なうことができる。
【０００９】
上記したような手法では、プラスマイナス診断項目要素取得工程において、診断項目要素毎に、第１の母集団を構成する各人の偏差値又はパーセンタイルを導き出し、この導き出した偏差値又はパーセンタイルを用いて、診断項目要素毎に相関係数を得ることが好ましい。このように、診断項目要素毎に、相関係数（影響係数）を取得することで、診断項目要素間の重要度が明確になり、重要度の高い診断項目要素のみを判断対象にすることが可能となる。なお、ここでの相関係数としては、例えば、ピアソンの積率相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数、クラメールの連関係数、相関比イータ等を適用することが可能である。
【００１０】
また、上記した評価情報生成工程において、前記プラス診断項目要素、及び前記マイナス診断項目要素のそれぞれに関して、第２の母集団における平均偏差値又は平均パーセンタイルを導出し、この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定めることが好ましい。このような基準値を取得することで、第２の母集団における人材判定の際の判断基準が明確化される。
【００１１】
そして、前記評価情報生成工程によって得られた結果、及び前記診断項目毎に得られた相関係数を用いて、第２の母集団を構成する各人のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を導出することにより、第２の母集団の各人の、前記基準値に対する実際のポジションが明確化され、容易に人材判定することが可能となる。この場合、上記した診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を２次元マップ上での基準軸（Ｘ0，Ｙ0）とし、この基準軸による２次元マップ上に、前記第２の母集団を構成する各人毎のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を表示することにより、第２の母集団の各人のポジションをランキングすることが容易に行なえるようになる。
【００１２】
なお、上記した評価情報生成工程において、前記プラス診断項目要素、及び前記マイナス診断項目要素のそれぞれに関して、第１の母集団における平均偏差値又は平均パーセンタイルを導出し、この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定めても良い。このような基準値は、第１の母集団に基づいて定められるため、第２の母集団の各人の判定結果を、第１の母集団の基準値と比較することができ、より高質な人材判定を行なうことが可能となる。
【００１３】
そして、上述した人材判定方法は、プログラム化しておくことで、コンピュータ等の情報処理装置を用いて実行することが可能である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の人材判定方法、及びそのような人材判定を実行するプログラムによれば、通常行なわれている適性検査の回答結果を利用することで、最適な人材判定が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について具体的に説明する。  
なお、本実施形態では、ある企業において人材を採用するにあたり、多数の応募者の中から、以下の判定ロジックに基づいて人材判定を行なう手法を例示して説明する。
【００１６】
この場合、応募者に対しては、一般に市販されている所定の適性検査（試験）を行なうと共に、その企業内において、ある程度の人数のサンプル社員を抽出しておき（その抽出人数をｎ人とする）、応募者に対して行なう試験と同一の試験を行なっていることが前提条件となる。また、個々のサンプル社員に関しては、その企業における人材採用にあたり、要求尺度となる事項を振り分けておく。この実施形態では、要求尺度を、その企業の現時点における優秀社員（優秀；プラス人と定義する）と、そうでない非優秀社員（非優秀；マイナス人と定義する）としてあり、いずれかに振り分けておくものとする。
【００１７】
上記したサンプル社員の優秀／非優秀の振り分け、及びサンプル社員が行なった適性検査の判定結果に示された診断項目要素を検討することで、その会社において、優秀に牽引する診断項目要素、及び非優秀に牽引する診断項目要素を炙り出すことが可能となる。従って、優秀に牽引する診断項目要素の群と、非優秀に牽引する診断項目要素の群を分類しておき、かつ応募者が行なった適正検査の判定結果について、個々の応募者の判定結果における各診断項目要素の偏差値又はパーセンタイルを得ることで、成功パターンとなっている優秀社員と同様な資質を持つ応募者を採用したり、或いは、非成功パターンとなっている非優秀社員と同様な資質を持つ応募者を排除することが可能となる。
【００１８】
すなわち、企業毎に異なる要求尺度を、その企業内に存在するサンプル社員の適性検査の判定結果と関連付けしておくことで、新たに人材を確保する上で、その企業独自の採用／非採用の判断基準を得ることが可能となる。しかも、このような判断基準は、一般的な適性検査の判定結果を用いることで取得することが可能であり、特に、新たな判断基準のための企業毎に異なる試験問題を作成する等の手間を必ずしも要することもない。
【００１９】
本実施形態では、上記した手法に関し、以下のような判定ロジックを用いることで、人材判定の判断基準をより高精度化している。
【００２０】
まず、適性検査を受けたｎ人のサンプル社員の診断結果における各診断項目について、偏差値（又はパーセンタイル）を求める。この場合、各診断項目の偏差値を、ｘi（ｉ＝１，２，３…ｎ）で定義する。また、各サンプル社員に振り分けられる要求尺度（優秀／非優秀）に関し、これをHigh/Lowパフォーマー区分データとして、ｙi＝２（優秀），１（非優秀）で定義する（優秀＝１，非優秀＝０としても良い）。
【００２１】
そして、上記した定義に基づき、各診断項目それぞれがどの程度の影響度を有しているか数値化すべく、各診断項目について相関係数（影響係数）を求める。この場合、本実施形態では、相関係数ｒを以下の数式によって求めることとする（ピアソンの積率相関係数）。
【００２２】
【数１】
2004334834.tif 000002
上記した数式によって得られる相関係数ｒにおいて、ｒ≧０であれば、それは優秀度を正に牽引する診断項目であり、ｒ＜０であれば、それは優秀度を負に牽引する診断項目である。図１及び図２に示す表は、ある適性検査によって得られる判定結果の各診断項目について算出された相関係数の一例を示しており、優秀度を正に牽引する診断項目の群と、優秀度を負に牽引する診断項目の群を、それぞれ相関係数が大きい順に分類したものである。なお、表において、診断結果項目名は、適性検査の判定結果に記載のものをそのまま援用したものであり、寄与率は、その診断結果項目が全体の項目に対してどの程度影響を及ぼすかの割合を示したものである。
【００２３】
このようにして得られた相関係数に関し、優秀度を正に牽引する診断項目の各影響係数ｒを、Ｒ1，Ｒ2，Ｒ3…Ｒmとし、優秀度を負に牽引する診断項目の各影響係数ｒを、Ｒ1´，Ｒ2´，Ｒ3´…Ｒl´で定義する。この場合、相関係数の絶対値が大きい診断項目ほど、判断基準に大きい影響を与えることから、以下の手順においては、０付近にある診断項目（影響度が小さい診断項目）については、判定対象から除外しても良い。図１及び図２に示した表では、相関係数の絶対値が０．１以上ある診断項目のみを判断対象としている。
【００２４】
次に、その企業の応募者Ｎ人に対して、同じ適性検査を受けてもらい、各人の判定結果から、上記した相関係数が算出された各診断項目につき、偏差値（又はパーセンタイル）を計算する。ここで、優秀度を正に牽引する各診断項目の偏差値（又はパーセンタイル）を、Ａi1，Ａi2，Ａi3…Ａim(ｉ＝１，２，３…Ｎ)とし、優秀度を負に牽引する診断項目の偏差値（又はパーセンタイル）を、Ｂi1，Ｂi2，Ｂi3…Ｂil(ｉ＝１，２，３…Ｎ)で定義する。
【００２５】
これによって、応募者の各診断項目について、平均偏差値（又は平均パーセンタイル）を算出することが可能となる。この場合、各診断項目の平均偏差値（又は平均パーセンタイル）は、以下の数式によって求められる。
【００２６】
【数２】
2004334834.tif 000003
すなわち、優秀度を正に牽引する各診断項目、優秀度を負に牽引する各診断項目に関し、応募者の平均偏差値（又は平均パーセンタイル）が得られる。この平均偏差値（又は平均パーセンタイル）に関しては、場合によっては、上述したサンプル社員のものを取得しておいても良い。
【００２７】
上記した平均偏差値、及び各診断項目の相関係数から、優秀度を正に牽引する診断項目の基準値、及び優秀度を負に牽引する診断項目の基準値を得ることが可能となる。ここでは、応募者の位置情報が視覚的に容易に把握できるように、それぞれの基準値を２次元マップ上で２軸（Ｘ軸、Ｙ軸）表現することとし、正に牽引する診断項目の基準値をＹ軸（Ｙ0）、負に牽引する診断項目の基準値をＸ軸（Ｘ0）とする。各基準値は、以下の数式によって求められる。
【００２８】
【数３】
2004334834.tif 000004
図３は、上記した基準値を２次元マップ上に示したものであり、Ｙ軸におけるＹ0、及びＸ軸におけるＸ0は、それぞれ上記した数式によって求められた各軸の平均値である。上記した表示方法によれば、２次元マップを図に示すように４つの領域Ａ〜Ｄに分類することができる。Ａランクは、応募者が受けた適性検査に関し、優秀度が多く（プラス診断項目要素の平均値が高い）、かつ非優秀度が少ない（マイナス診断項目要素の平均値が低く、マイナス要素を多く持たない）結果を有する人が該当する領域、Ｂランクは、優秀度は多いが、非優秀度も多い結果を有する人が該当する領域、Ｃランクは、優秀度は少ないが、非優秀度が少ない結果を有する人が該当する領域、そして、Ｄランクは、優秀度が少なく、非優秀度が多い結果を有する人が該当する領域である。
【００２９】
すなわち、適性検査を行った応募者全体を相対評価すると、Ａランク部分に該当する人材が、その企業における要求尺度を多く満たし、かつＤランク部分に該当する人材が、その企業における要求尺度を満たさないことから、人材を採用するにあたっては、Ａランクに該当する応募者を積極的に採用し、また、Ｄランクに該当する応募者を積極的に除外する等、一般的に実施される適性検査の判定結果を基にして、企業毎にカスタマイズされた明確な判断基準を得ることが可能になる。
【００３０】
この場合、各応募者に関しては、以下の数式を適用することで、図３に示すマップ上の位置を特定することができ、応募者各人毎に、どのランクのどの位置にいるかを明確に表示させることができる。  
【００３１】
【数４】
2004334834.tif 000005
上述したサンプル社員のHigh/Lowパフォーマー区分に際しては、各企業にとって最も適切な要求尺度を適用することができる。例えば、その企業にとって、将来あるべき資質を有するか有しないか、或いは、営業力があるかないか、或いは、サービス精神があるかないか等、その企業に存在する人的資源を効果的に活用して、その企業における成功パターンを有する人材と同様な資質を有する人材を多数の応募者の中から容易に判断することが可能になる。
【００３２】
また、上記した実施形態では、図３に示した２次元マップ上に示された基準値は、応募者が受けた適性検査に基づいて得られたものであるが、この基準値を、サンプル社員の適性検査に基づいて得られた平均値で特定しても良い。基準値を、サンプル社員の適性検査の平均値とすることで、応募者に対し、その企業内の成功事例を有する社員との比較判定が容易に行えるようになる。
【００３３】
また、各診断項目について、平均偏差値（又は平均パーセンタイル）を算出し、これに基づいて優秀度を正に牽引する診断項目の基準値、及び優秀度を負に牽引する診断項目の基準値を得るに際しては、図１及び図２に示した表において、相関係数の絶対値が所定値以上のものを用いることが好ましい（０付近のものは、影響度が小さい診断項目のため計算対象としない）。これは、相関係数が小さいものまで計算対象に含めると、Highパフォーマーとした優秀者についてマップ上の座標計算をすると、例えば、図４の優秀者判定結果分析表に示すように、優秀者がＤランクの範疇に入ることが有り得ると共に、Lowパフォーマーとした非優秀者がＡランクの範疇に入ることが有り得、判定の精度が低下する可能性があるからである。
【００３４】
このため、優秀度を正に牽引する診断項目の基準値、及び優秀度を負に牽引する診断項目の基準値を得るに際しては、例えば、Highパフォーマーとした優秀者の判定結果分析がＤランクの範疇に入ることがなく、また、Lowパフォーマーとした非優秀者の判定結果分析がＡランクの範疇に入ることのないように、相関係数の絶対値が高い診断項目要素のみを判断対象にする等、相関係数の絶対値が所定値以上ある診断項目要素のみを採用することが好ましい。すなわち、Ａランクに優秀者の比率が多くなり、Ｄランクに非優秀者の比率が多くなるように、相関係数の大きい診断項目要素を選択することが好ましい。
【００３５】
また、実際に、応募者を採用するに際しては、４つのランクのみでは、各ランクの範疇に含まれる人数が多過ぎてしまい、更に、詳細に判定を行なう必要性が生じることもある。例えば、図５に示すように、上述した手順による１次判定によって、Ａランクに該当する応募者を採用対象とし、Ｂ、Ｄランクに該当する応募者を不採用対象とし、かつＣランクに該当する応募者の中から、何人かを採用対象として判定したい場合、別途、２次判定として、Ｃランク内で上記した手法と同様な手法を用いて、Ｃランク内で再び基準値を求めれば良い。
【００３６】
具体的には、図４に示したように、サンプル社員の判定基準を分析すると、Ｃランク内においても、優秀者と非優秀者が混在した状態になっている。ここで、上記した手順と同様な手順で、Ｃランク内において、各診断項目の相関係数を求め（図６は、Ｃランク内で上述した数式１を用いて得られた相関係数の結果を示す）、その相関係数の大きいものを用いて、同ランク内において、再び、正に牽引する診断項目の基準値（Ｙ0´）、負に牽引する診断項目の基準値（Ｘ0´）を求めれば良い。
【００３７】
この新たな基準軸は、Ｃランクの象限内で定められ、これにより、Ｃランク内で新たにａランク（Ｃａランク）、ｂランク（Ｃｂランク）、ｃランク（Ｃｃランク）、ｄランク（Ｃｄランク）が形成される。従って、Ｃランクに該当する応募者の中から、例えば、Ｃａランクに該当する応募者を優先的に採用対象にする等、さらに、細分化した判断基準を設けることが可能となる。これは、最初の基準値によって得られる４分割を更に４分割して１６分割したものであり、サンプル社員が多く、かつ応募者も多いような場合には、同様な手法を用いて、６４分割…する等、適宜変形することが可能である。
【００３８】
上記したような方法によれば、応募者各人が、その企業の要求尺度に対して、どのポジションに該当するかを容易に把握することができ、人材判定する上で、適性検査の一義的かつ普遍的な判定結果によらず、その企業独自の判断基準が明確化され、従来の適性検査の判定結果では、本来、その企業にとって有意義な人材であるにもかかわらず不採用の対象となってしまうような人材であっても顕在化させることが可能となる。
【００３９】
また、上述したような人材判定手法は、コンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置を用いて実行することが可能であり、上記した手法を情報処理装置のＣＰＵで実行するためのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納したり、あるいは通信回線を利用して配信することが可能である。この場合、プログラムは、上記した処理手順が実行できるように構成されていれば良い。
【００４０】
例えば、ある企業において、ある程度の人数のサンプル社員を抽出しておき、このサンプル社員が受けた適性検査の判定結果を取得して、診断項目要素毎に偏差値（又はパーセンタイル）を導き出しておくと共に、サンプル社員の各人に対して、要求尺度となる事項（上記した優秀／非優秀等）につき、プラス人、マイナス人情報の入力を促がして、所定の計算式に従って診断項目要素毎に相関係数を取得する（図１及び図２参照）。そして、新たに同じ適性検査を受ける応募者において、前記相関係数がプラスとなった診断項目要素、及び前記相関係数がマイナスとなった診断項目要素について、それぞれ平均偏差値（又は平均パーセンタイル）を導出し、この導出結果、及び前記診断項目要素毎に得られた相関係数を用いて、プラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値を定める（図３参照）。一方、前記診断項目毎に得られた相関係数を用いて、応募者各人のプラス診断項目要素の平均値、及びマイナス診断項目要素の平均値を導出することで、この応募者が、得られた基準値に対して、どのポジションに該当しているかを図３で示す２次元マップ上に表示させるようにする。
【００４１】
あるいは、上記したプラス診断項目要素の基準値、及びマイナス診断項目要素の基準値は、サンプル社員が受けた適性検査の診断項目要素から導き出すようにしても良い。このように構成することで、サンプル社員が、基準値に対して、どのポジションに該当しているかを容易に判別することが可能になると共に、判定の基礎となる診断項目要素を絞り込むことが容易に行なえるようになる。
【００４２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、企業が人材を採用する際の判断基準を作成するに限られず、例えば、企業内での人事異動をする際の基礎資料や、研修する際の基礎資料として適用することが可能である。
【００４３】
また、サンプル社員のHigh/Lowパフォーマー区分を判定する社内判定者（アセッサー）を複数にすることで、図１及び図２に示す表の診断項目要素にバラツキが生じることもあるが、複数のアセッサーの診断項目要素群の結果を対比することで、アセッサーとしての適否を判断したり、或いは、その企業における主要な評価軸を明確化、標準化することが可能になる。
【００４４】
この場合、各アセッサーについて診断項目要素毎に得られた相関係数を対象として、例えば、ＳＰＳＳ社のプログラム製品であるＳＰＳＳに含まれるコレスポンデンス分析、或いはこれと同等な統計分析を行なうことで、アセッサー間の類似性、及び診断項目間の類似性、並びにアセッサーと診断項目の相対的な関連性の強さを求めることが可能である。
【００４５】
具体的には、例えばアセッサーと診断項目要素の組み合わせについて得られた前記相関係数の分割表にコレスポンデンス分析を適用する。このとき、相関係数を非負の重み係数として使用するために、定数（多くの場合は１が適切である）を適宜加える。図７に示したように、分析結果の任意の２次元について、アセッサー及び診断項目要素の得点を２次元マップ上に示すことで、相互の関係性をマップ上の距離に置換えて明確に表示することができる。図において、２人のアセッサー間の距離が近いことは、両者が類似した診断項目群で人材評価していることを示し、２つの診断項目要素間の距離が近いことは、両者がアセッサーから類似要素として捉えられていることを示している。また、アセッサーと診断項目要素の距離が近いことは、当該アセッサーが他者よりも当該診断項目を相対的に重視していることを示している。そして、マップ上で他のアセッサーと比較し、その位置が相対的に見て著しく離れていると判断されたアセッサーが存在した場合、そのアセッサーは、アセッサーとしての適正に関して見直す、又は検討する余地があるものとして炙り出すことも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】ある適性検査によって得られた判定結果の診断項目について算出される相関係数の一例を示し、優秀度を正に牽引する診断項目群の表。
【図２】ある適性検査によって得られた判定結果の診断項目について算出される相関係数の一例を示し、優秀度を負に牽引する診断項目群の表。
【図３】優秀度を正に牽引する診断項目の基準値、及び優秀度を負に牽引する診断項目の基準値を２次元マップに示した図。
【図４】サンプル社員の優秀者、非優秀者の判定結果分析表。
【図５】２次元マップ上での採用、非採用の一例を示す図。
【図６】Ｃランク内において得られる判定結果の診断項目について算出される相関係数の一例を示す表。
【図７】アセッサー及び診断項目要素の関連性を２次元マップに示した図。
【図１】
2004334834.tif 000006
【図２】
2004334834.tif 000007
【図３】
2004334834.tif 000008
【図４】
2004334834.tif 000009
【図５】
2004334834.tif 000010
【図６】
2004334834.tif 000011
【図７】
2004334834.tif 000012