(57)【要約】【課題】  社員の評価情報と、社員の適性検査の判定結果（得点）などの客観的なデータとを数学的に結びつけることにより、成功者でないと評価された人材が、成功モデルにその時点で部分的にでも適合している割合を算出し、さらに成功モデルに完全に適合するために必要な条件まで導き出す。【解決手段】  分析対象となる集団の構成員のそれぞれを成功者、非成功者、及び又は中間者のいずれかに分類する評価情報と、これら構成員が行なった適性検査の判定結果情報とを用いて、統計的分析手法である決定木分析により成功モデルを導き出す決定木分析ステップと、その成功者への各人の適合の割合を算出する適合度算出ステップと、を有することを特徴とする、構成員を成功に導くための条件を提示する方法。【選択図】    図２
2005149034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測定対象について、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示する方法において、
各測定対象について複数の説明変量の値を取得するステップと、
各測定対象について基準変量の値を取得するステップと、
前記説明変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとに測定対象を分類するステップと、
前記第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出するステップと、
前記適合度に基づいて、最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択するステップと、
前記第２のグループに属する測定対象について、その最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づき、その測定対象がその最適第１グループに移行するための移行条件を決定するステップと
を有することを特徴とする、方法。
【請求項２】
分析対象となる集団の構成員のそれぞれを成功者、非成功者、及び又は中間者のいずれかに分類する評価情報と、これら構成員が行なった適性検査の判定結果情報とを用いて、統計的分析手法である決定木分析により成功モデルを導き出す成功モデル抽出ステップと、
その成功者への各人の適合の割合を算出する成功モデル適合度算出ステップと、
を有することを特徴とする、構成員を成功に導くための条件を提示する方法。
【請求項３】
複数の測定対象について、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示するための装置において、
各測定対象について複数の説明変量の値を格納する説明変量値格納手段と、
各測定対象について基準変量の値を格納する基準変量値格納手段と、
前記説明変量値格納手段および基準変量値格納手段に格納された値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとに測定対象をグループ分けし、グループ分けの結果及びグループ分けに用いた説明変量を出力する決定木分析手段と、
前記決定木分析手段の出力を受け取り、前記第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出する適合度算出手段と、
前記適合度算出手段から第１のグループそれぞれに対する適合度を受け取り、この適合度に基づいて最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択する最適グループ選択手段と、
前記最適グループ選択手段により選択された最適第１グループおよびその最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づいて、前記第２のグループに属する測定対象について、その測定対象が最適第１グループに移行するための移行条件を決定する移行条件決定手段と
を有することを特徴とする、装置。
【請求項４】
コンピュータに請求項１又は２に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【請求項５】
コンピュータを請求項３に記載の装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構成員を成功に導くための条件を提示する方法、そのための装置、並びにプログラムに関し、より詳しくは、例えば社員などの測定対象について、所望の状態である成功者になるための移行条件を提示することが可能な、構成員を成功に導くための条件を提示する方法、そのための装置、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の経済のグローバル化などに伴い、企業などにおいて人材の有効活用により競争力を高めようとする要求が高まっている。
【０００３】
かかる人材の有効活用を図るために、それぞれの企業において、経営者、人事部門、上長等が、成功者と評価されている人材を観察し、それらの人材に必要と思われる条件を、経験や勘により、あるいはコンサルティング会社等があらかじめ用意した様々な条件から、主観的にいくつか選び出して、これらを基にその企業の成功者像としていた。またその成功者像をもとに、成功者でない人材に対する研修方法等をこれも経験的に作成していた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記した従来の技術では、その企業において成功者となるための条件はある程度主観的に導き出せるが、それは客観的なデータに基づいて導き出した結果ではなく、誤りが含まれるケースも少なくない。また成功者でない人材が成功者になるための具体的な方法も、誰かの経験に頼ったものであって、客観的なデータから直接導き出すことは出来ない。従って、人材の有効活用は勘や経験に依存する不確実な情報によらざるを得ないという問題点があった。
【０００５】
この発明は、上記問題点を解決することを目的とし、例えば、企業が一般的に社員に対して行っている適性検査（試験）の結果を利用する。すなわち、ある人材の売り上げ成績等の数字による実績データであれ、上長等の評価者によって付与された主観的な判断データであれ、社員の評価情報と、社員の適性検査の判定結果（得点）などの客観的なデータとを数学的に結びつけることにより、成功者でないと評価された人材が、成功モデルにその時点で部分的にでも適合している割合を算出し、さらに成功モデルに完全に適合するために必要な条件まで導き出すことにより上記目的の達成を図るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための手段として、本発明は、以下のような特徴を有する。
【０００７】
本発明の第１の態様は、複数の測定対象（例えば、社員、商品など）について、所望の基準変量の値（例えば、成功者、売れ筋商品など）を得るための移行条件を提示する方法として提案される。
【０００８】
この方法は、各測定対象について複数の説明変量の値（例えば、「社外で認められること」という項目と「強、中、弱」などの評価）を取得するステップと、各測定対象について基準変量の値（例えば、「成功者、非成功者、中間者」などの評価）を取得するステップと、説明変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値（例えば、「成功者」という評価）を有する１又は複数の第１のグループ（例えば、「成功者グループ」）と、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループ（たとえば「非成功者グループ」、「中間者グループ」）とに測定対象を分類するステップと、第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出するステップと、最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択するステップと、第２のグループに属する測定対象について、その最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づき、その測定対象がその最適第１グループに移行するための移行条件を決定するステップとを有することを特徴としている。
【０００９】
本発明の第２の態様は、構成員を成功に導くための条件を提示する方法として提案される。  
この方法は、分析対象となる集団の構成員のそれぞれを成功者、非成功者、及び又は中間者のいずれかに分類する評価情報と、これら構成員が行なった適性検査の判定結果情報とを用いて、統計的分析手法である決定木分析により成功モデルを導き出す成功モデル抽出ステップと、その成功者への各人の適合の割合を算出する成功モデル適合度算出ステップとを有することを特徴としている。
【００１０】
本発明の第３の態様は、複数の測定対象について、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示するための装置として提案される。
【００１１】
この装置は、各測定対象について複数の説明変量の値を格納する説明変量値格納手段と、各測定対象について基準変量の値を格納する基準変量値格納手段と、説明変量値格納手段および基準変量値格納手段に格納された値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとに測定対象をグループ分けし、グループ分けの結果及びグループ分けに用いた説明変量を出力する決定木分析手段と、決定木分析手段の出力を受け取り、第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出する適合度算出手段と、適合度算出手段から第１のグループそれぞれに対する適合度を受け取り、この適合度に基づいて最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択する最適グループ選択手段と、最適グループ選択手段により選択された最適第１グループおよびその最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づいて、第２のグループに属する測定対象について、その測定対象が最適第１グループに移行するための移行条件を決定する移行条件決定手段とを有することを特徴としている。
【００１２】
また、本発明はコンピュータに上記いずれかの方法を実行させるためのプログラムとしても成立する。さらに本発明は、コンピュータを上記装置として機能させるためのプログラムとしても成立する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、売り上げ成績等の客観的データ、上長等の評価者によって付与された評価などの主観的データの如何に関わらず、測定対象の評価情報と、測定対象の適性検査の判定結果（得点）などの客観的なデータとを数学的に結びつけることにより、勘や経験によらずに所望の属性・特性・特徴を有する測定対象に完全に適合するために必要な移行条件を導き出すことを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。  
［装置の構成］  
図１は、複数の測定対象について、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示するための装置（以下、「移行条件提示装置」と呼ぶ）の構成例を示す機能ブロック図である。
【００１５】
移行条件提示装置１０は、たとえばコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要に応じてハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置で構成されている。前記ＲＯＭ、もしくは外部記憶装置などに情報処理装置を移行条件提示装置１０として機能させるためのプログラム、もしくは複数の測定対象について、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示する方法（「移行条件提示方法」と呼ぶ）をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されており、該プログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することにより移行条件提示装置１０が実現され、また移行条件提示方法が実行される。また、上記プログラムは必ずしも情報処理装置内の記憶装置に記憶されていなくともよく、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Video Disc）などのコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体や、外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダ）のサーバなど）から提供され、これを主メモリに乗せる構成であっても良い。
【００１６】
移行条件提示装置１０は、各測定対象について複数の説明変量の値を格納する説明変量値格納手段１０１と、各測定対象について基準変量の値を格納する基準変量値格納手段１０２と、説明変量値格納手段１０１および基準変量値格納手段１０２に格納された値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとに測定対象をグループ分けし、グループ分けの結果及びグループ分けに用いた説明変量を出力する決定木分析手段１０３と、決定木分析手段１０３の出力を受け取り、第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出する適合度算出手段１０４と、適合度算出手段１０４から第１のグループそれぞれに対する適合度を受け取り、この適合度に基づいて最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択する最適グループ選択手段１０５と、最適グループ選択手段１０５により選択された最適第１グループおよびその最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づいて、第２のグループに属する測定対象について、その測定対象が最適第１グループに移行するための移行条件を決定する移行条件決定手段１０６と、決定したい好条件などを表示又は印字などによりユーザに提示する出力手段１０７とを有している。
【００１７】
移行条件提示装置１０が扱う測定対象（個体、サンプルともいう）は、評価可能な対象であればどのようなものでもよく、人に限られない。また、人である場合も、個人に限られず、集団（例えば、学校のクラス、企業の、支社、部、課など）を測定対象とすることも可能である。
【００１８】
各測定対象は説明変量の値を測定されている必要がある。「説明変量」は測定対象を分類するための説明変量であって、例えば測定対象が社員であれば、「社交性」「積極性」などの本来数値として把握することが困難な心理的要素、「数的処理能力」「売上高」などの数値で表示可能な要素のいずれであっても説明変量として使用可能である。
【００１９】
また、各測定対象は基準変量の値を測定されている必要がある。「基準変量」は測定対象をある評価基準に照らして評価した結果を示す情報であって、例えばある企業における成功者、非成功者、中間者（成功者、非成功者のいずれにも分類されない者）という評価や、販売員の売上額などである。
【００２０】
移行条件提示装置１０は、所望の基準変量の値を得るための移行条件を提示することを目的とする。「所望の基準変量の値を得るための移行条件」とは、ある測定対象が所望の基準変量の値（例えば、成功者）を有していない場合に、どのような条件を備えればその測定対象がその所望の基準変量の値を有することができる（若しくは有することができると推定される）ようになるかを示す情報である。なお、「所望の基準変量の値」は必ずしも積極的・肯定的・ポジティブな価値を有する必要はなく、消極的・否定的・ネガティブな価値を有するもの、例えば失敗者、売れない商品であってもかまわない。
【００２１】
［装置の動作（移行条件提示方法）］  
次に、移行条件提示装置１０の動作例について説明する。移行条件提示装置１０は動作することにより、図２に示す移行条件提示方法を実行する。
【００２２】
まず、移行条件提示方法を実行するために移行条件提示装置１０は、各測定対象について複数の説明変量の値を取得する（ステップＳ２０１）。これは例えば測定対象の適性試験の結果データのコンピュータへの入力として行われる。
【００２３】
また、移行条件提示装置１０は、各測定対象について基準変量の値を取得する（ステップＳ２０２）。これは例えば測定対象の上長の評価データのコンピュータへの入力として行われる。
【００２４】
移行条件提示装置１０は、説明変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとに測定対象を分類する（ステップＳ２０３）。
【００２５】
次に、移行条件提示装置１０は、第２のグループに属する測定対象について、第１のグループそれぞれに対する適合度を算出する（ステップＳ２０４）。
【００２６】
次に、移行条件提示装置１０は、ステップＳ２０４において求めた適合度に基づいて、最も高い適合度を有する第１のグループをその測定対象の最適第１グループとして選択する（ステップＳ２０５）。
【００２７】
次に、移行条件提示装置１０は、第２のグループに属する測定対象について、その最適第１グループの分類に用いられた説明変量に基づき、その測定対象がその最適第１グループに移行するための移行条件を決定する（ステップＳ２０６）。
【００２８】
最後に、移行条件提示装置１０は、決定した移行条件を測定対象ごとに出力する（ステップＳ２０７）。このとき、移行条件とともに、第１グループごとの適合度の表示、最適第１グループの表示などを一緒に行うようにしてもかまわない。
【実施例】
【００２９】
本発明の実施例について図３，図４を参照しながら説明する。  
ここで説明する実施例は、例えば、それぞれの企業において、成功者と評価されている人材、すなわち売り上げ成績等数字的に高い業績を上げている、あるいは上長等の評価者から営業力やマネジメント力が優れていると主観的に評価されている人材が、持っている、その企業に特有の成功者の条件（成功モデル）を導き出し、さらに成功者でないと評価された人材が、その企業の成功モデルにその時点で部分的にでも適合している割合を算出し、さらに成功モデルに完全に適合するために必要な条件を導き出す方法、及びそのような条件を導き出すための移行条件提示装置、移行条件提示方法として提案されている。
【００３０】
ある企業において、測定対象である社員のデータから、統計数学的手法に基づいて、第１のグループに相当する成功モデルを抽出し、各社員の成功モデル適合度を算出するロジックを例示して説明する。
【００３１】
この場合、第１グループごとの適合度に相当する成功モデル適合度を算出したい社員全員に対しては、一般に市販されている所定の適性検査（試験）を行なっておき、各社員について説明変量の値に相当する試験結果データを取得しておく。また個々の社員に関しては、基準変量の値に相当するその企業において成功者に求められる要求尺度となる事項を振り分けておく。この実施例では要求尺度を、その企業の現時点における成功者とそうでない非成功者、及びそれらの中間に属する中間者としてあり、いずれかに振り分けておくものとする。従って、測定対象である社員は、基準変量の値として「成功者／非成功者／中間者」のいずれかを与えられていることとなる。
【００３２】
［決定木分析処理］
まず、決定木分析ステップに相当する成功モデル抽出工程について説明する。
【００３３】
上述のように、基準変量の値に相当する、社員の成功者／非成功者／中間者の振り分け情報、及び、説明変量の値である個々の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の得点を用いて、決定木分析と呼ばれる統計数学的な分析手法を用いる。
【００３４】
決定木分析にはＣＡＲＴ、Ｃ４．５、ＣＨＡＩＤなど様々な手法があるが、本実施例では、例えばＳＰＳＳ社のプログラム製品であるＡｎｓｗｅｒＴｒｅｅに含まれるＣＨＡＩＤ（チェイド）分析と呼ばれる手法を用いる。但し、ＣＨＡＩＤ（チェイド）分析以外の他の決定木分析手法を用いても本発明は成立するのであって、本発明がＣＨＡＩＤ（チェイド）分析に限定される趣旨ではない。
【００３５】
ＣＨＡＩＤ分析の内部アルゴリズムでは、カイ二乗検定と呼ばれる広く普及した統計数学的な手法により、サンプル社員の成功者／非成功者／中間者の振り分け情報と、個々の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の得点との間の関連性が詳細に分析される。
【００３６】
すなわちＣＨＡＩＤ分析等の決定木分析のプログラムに対して、サンプル社員の成功者／非成功者／中間者の振り分け情報を基準変量、個々の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の得点を説明変量として入力することによって、その企業の成功モデルが出力される。
【００３７】
このとき説明変量の値である診断項目要素の得点は、通常偏差値（偏差値でなければ偏差値に変換することもできる）として与えられるが、以下のように３種類の値に変換する。すなわち、偏差値54.31より大きい値を「強」、偏差値45.69以上54.31以下の値を「中」、偏差値45.69未満の値を「弱」と３分類しておく。ここで、偏差値「45.69」及び「54.31」は、サンプルが正規分布に従う場合に３等分割に対応する偏差値である。またオプションによってこれら分割の条件値を変えるようにしてもよい。
【００３８】
ＣＨＡＩＤ分析等の決定木分析のプログラムから出力された成功モデルは、その企業に特有の成功者の条件であって、説明変量である適性検査の診断項目要素の組み合わせを示している。その組み合わせを成功パターンと呼び、通常１通り、または複数通り出力される。なお、成功パターンの集合を成功モデルとよぶ。
【００３９】
図３に示す図は決定木分析ステップに相当するＣＨＡＩＤ分析の出力の一例を示す図である。測定対象である社員の集合を示すノード（Ｎ０〜Ｎ１３）と、上位階層のノードを複数のノードに分類する際に採用された説明変量（適性検査の結果に示される評価項目；Ｃ１〜Ｃ５）が表示されている。また、各ノードＮ０〜Ｎ１３を示すボックス内には、そのノードに属する社員の基準変量（成功者／非成功者／中間者の振り分け情報）が示されている。この例では、そのノードに含まれる成功者の割合が所定値以上である場合は、そのノードは成功パターンであると判定されるようになっている。
【００４０】
この図に示す例では、母集団であるノードＮ０から分岐したノードＮ１からノード１３の内、成功パターンＡ（ノードＮ６）、Ｂ（ノードＮ１３）、Ｃ（ノードＮ１１）、Ｄ（ノードＮ４）の４つの成功パターンが出力されている。例えば成功パターンＡは、最上段のノード０と書かれたボックスからノード２（Ｎ２）、ノード６（Ｎ６）と順に分岐して、その分岐条件の組み合わせは、「困難に立ち向かっていく力」（Ｃ１）の偏差値が「中または強」であり、かつ、「ビジュアル的発想力」（Ｃ３）の偏差値が「強」である。この分岐条件に基づいて、所望の基準変量の値を有する第１のグループの一つに相当する成功パターンＡへの移行条件が生成されることとなる。
【００４１】
なお、他の成功パターンＢ，Ｃ，Ｄも同様に分岐条件の組み合わせが出力されている。
【００４２】
また、ノードと呼ばれる各箱内に書かれた情報は、その中に成功者／非成功者／中間者に振り分けられた社員が何人及び全体の何パーセントいるかを示していて、４つの成功パターンに対応するノードでは、成功者の人数が中間者、非成功者の人数よりも多くなっている。
【００４３】
またこの図の他に、個々の社員がどの番号のノードに入るかという情報も別途出力されるようにしてもよい。
【００４４】
［適合度算出ステップ］
次に、適合度算出ステップに相当する、ある社員の成功モデル適合度算出工程の例を説明する。
【００４５】
ある成功パターンＰが、ｎ個の診断項目要素（説明変量に相当する）の組み合わせ、すなわちｎ個の分岐条件の組み合わせからなるとして、その条件が、
（１）  診断項目要素Ｘ1の偏差値がＹ1、かつ、  
（２）  診断項目要素Ｘ2の偏差値がＹ2、かつ、  
・・・・
（ｎ）  診断項目要素Ｘnの偏差値がＹn
であったとする。
【００４６】
ここで偏差値Ｙ1、Ｙ2、・・・、Ｙnは、「強」「中」「弱」「弱または中」「中または強」のいずれかであって、数値的には先に記したように、偏差値54.31より大きい値を「強」、偏差値45.69以上54.31以下の値を「中」、偏差値45.69未満の値を「弱」とする。
【００４７】
これに対して、ある社員の適性検査の判定結果に示された診断項目要素Ｘ1、Ｘ2、・・・、Ｘnの偏差値（説明変量の値に相当する）がそれぞれ、Ｚ1、Ｚ2、・・・、Ｚnであったとする。
【００４８】
いま診断項目要素Ｘ1の偏差値Ｚ1の値がＹ1の偏差値範囲に合致している場合は、診断項目要素Ｘ1の適合度Ｗ1は100％であるとする。しかしＺ1の値がＹ1の偏差値範囲に合致していない場合は、以下の計算式によりＷ1を算出する。
【００４９】
Ｙ1が「弱」ならば、Ｗ1＝(120-Ｚ1)÷(120-45.69) × 100 (％)
Ｙ1が「弱または中」ならば、Ｗ1＝(120-Ｚ1)÷(120-54.31) × 100 (％)
Ｙ1が「中」で、かつ、Ｚ1が54.31より大きければ、Ｗ1＝(120-Ｚ1)÷(120-54.31) × 100 (％)
Ｙ1が「中」で、かつ、Ｚ1が45.69未満ならば、Ｗ1＝(Ｚ1-(-20))÷(45.69-(-20)) × 100 (％)
Ｙ1が「中または強」ならば、Ｗ1＝(Ｚ1-(-20))÷(45.69-(-20)) × 100 (％)
Ｙ1が「強」ならば、Ｗ1＝(Ｚ1-(-20))÷(54.31-(-20)) × 100 (％)
上記計算式において、「120」及び「-20」は、サンプルが正規分布に従う場合に、適合度が０％であると十分みなせる偏差値である。同様にしてそれぞれの診断項目要素Ｘ2、・・・、Ｘnの適合度Ｗ2、・・・、Ｗnを上記式を用いて算出する。
【００５０】
そしてその社員の成功パターンＰへの総合的な適合度ＷPは以下の式
ＷP ＝ Ｗ1÷100 × Ｗ2÷100 × ・・・ × Ｗn÷100 × 100 (％)
によって算出される。
【００５１】
以上で、適合度算出ステップが終了する。
【００５２】
［最適グループ選択ステップ］
上記適合度算出ステップが終了すると、この適合度に基づいて最適第１グループに相当する最適な成功パターンの選択を行う。
【００５３】
上述の例において、その企業の成功モデルが成功パターンＰ以外にも成功パターンを持っている場合は、その社員のそれら全ての成功パターンへの適合度を算出したのち、それらの中から最も値の大きな適合度を有する成功パターンを選ぶことによって、その社員に最適な成功パターンとそれに対応する適合度を得ることが出来る。
【００５４】
［移行条件決定ステップ］
最後に、ある社員の最適成功パターンへの移行条件の導出方法を示す。
【００５５】
上記の例において、ある社員の成功パターンＰへの総合的な適合度ＷPが100％であったならば、その社員は既に成功パターンに適合している者として識別される。またＷPが100％未満であった場合は、その社員の最適な成功パターンへの移行条件を示すことが、次のロジックにより可能である。
【００５６】
それにはその社員に最適とされた成功パターンにおいて、その成功パターンに至る分岐条件である診断項目要素Ｘ1、Ｘ2、・・・、Ｘnの条件Ｙ1、Ｙ2、・・・、Ｙnと、その社員の偏差値Ｚ1、Ｚ2、・・・、Ｚn、その社員の適合度Ｗ1、Ｗ2、・・・、Ｗnを用いる。
【００５７】
まずＹ1、Ｙ2、・・・、Ｙnと同じ偏差値基準で、Ｚ1、Ｚ2、・・・、Ｚnを「強」「中」「弱」に分類する。
【００５８】
そして、例えばその社員の診断項目要素Ｘ1への適合度Ｗ1が100％であったならば、その診断要素項目の移行条件は「Ｚ1→そのまま」である。Ｗ1が100％未満である場合は、以下の方法により移行条件を決定する。
【００５９】
（１）  Ｙ1が「弱」ならば、移行条件は「Ｚ１→弱」とする。  
（２）  Ｙ1が「弱または中」「中」「中または強」のいずれかならば、移行条件は「Ｚ1→中」とする。  
（３）  Ｙ1が「強」ならば、移行条件は「Ｚ1→強」とする。  
同様に診断要素項目Ｘ2、・・・、Ｘnの移行条件も示すことが出来る。
【００６０】
図４に示す表は個々の社員の最適な成功パターンへの適合度と移行条件の一覧であって、最適成功パターンに対応する適合度と、非成功者の最適成功パターンへの移行条件を表示している。
【００６１】
この表は、それぞれの社員について一つのレコード４００を有している。各レコードは、個人を特定するための社員ＩＤを格納する個人ＩＤフィールド４０１、成功パターンごとの適合度の値を格納する成功パターン別適合度フィールド４０２、最適成功パターンを特定する情報を格納する最適成功パターンフィールド４０３、そのレコードの社員についての移行条件を示す移行条件フィールド４０４とを有している。なお、この例では成功者に該当する社員については、移行条件は示されない。
【００６２】
［利点］
本実施例は、以下のような利点を有している。
【００６３】
（１）  上記した社員の成功者／非成功者／中間者の振り分け、及び個々の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、その企業において成功者に必要な診断項目要素を炙り出すことが可能となる。すなわち、企業毎に異なる成功者に求められる要求尺度を、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、その企業独自の成功者としての条件を得ることが可能となる。しかも、このような条件は、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。
【００６４】
（２）  本実施形態では、上記した手法に関し、以下のような統計数学的手法及び算出ロジックを用いることで、人材成功モデル及びそれへの各社員の適合度の算出基準をより高精度化している。
【００６５】
（３）  測定対象を新入社員とした場合は、その新入社員の成功の可能性を算出することが可能となる。
【００６６】
（４）  測定対象を既存社員とした場合は、目指すべき成功のモデルの提示、克服すべき課題の提示を行い、指導を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】移行条件提示装置の構成例を示す機能ブロック図
【図２】移行条件提示方法の処理例を示すフローチャート
【図３】本発明で用いる決定木分析の結果の例を示す図
【図４】移行条件提示装置又は移行条件提示方法の結果出力の例を示す図
【符号の説明】
【００６８】
１０  …  移行条件提示装置
１０１  …  説明変量値格納手段
１０２  …  基準変量値格納手段
１０３  …  決定木分析手段
１０４  …  適合度算出手段
１０５  …  最適グループ選択手段
１０６  …  移行条件決定手段
１０７  …  出力手段
Ｎ０〜Ｎ１３  …  ノード
Ｃ１〜Ｃ５  …  分岐条件（説明変量）
【図１】
2005149034.tif 000003
【図２】
2005149034.tif 000004
【図３】
2005149034.tif 000005
【図４】
2005149034.tif 000006