2012-26
大卒生採用における能力識別に関する定性的・定量的考察
柳田

明子

村上

英樹

大卒生採用における能力識別に関する定性的・定量的考察
柳田 明子* 村上 英樹**
東北工業株式会社* 神戸大学大学院経営学研究科**
要旨
本稿は,模擬企業採用試験において,学生が執筆したエントリーシートの小論文をもとに,学生が上位に採択されるための決定要因を定量的・定性的方法で分析した実践論文である.※ 学生の小論文を採点した点数をもとに,受験者上位３割に採択されるための重要な要因を定量的に分析したところ,企業 A が学生に求める資質である①経営学の能力,②情報活用力,
並びに③独創的・客観的表現能力は,③,①,②の順番で重要であることが判明した.さらに上位２割,１割と絞られていくにつれて③及び①のみが大きく重視されることが判明した.一方定性的語彙分析においても,評価者が経営学の学習に関する語
彙の結びつき,並びに独創的なアイデアを客観的に述べていることを示す語彙群を高く評価していること,並びに上位に絞り込まれるほどこの傾向が強くなることが確認され,定量的分析と定性的分析の結果の一貫性が確認された.

Key Words：大学生就職,才能識別,２項ロジットモデル,語彙分析

1. 背景と目的

足説明を記入した.

本稿の先行研究である柳田・村上（2012）は，インストラク
ショナルデザインのARCSモデルを用いて企業説明会を想3. 課題と評価定した就職採用筆記試験に関する実践事例分析を行った

3.1 課題i研究であった． その知見の一つとして，採用に際しては,

対象１および２の学生に「今まで学んできた経営学の知

企業の中に暗黙の査証用ルールのようなものが管理職の識で A 社の改善提案」とその理由を 400 字程度で作文の上,間でシェアされていることが明らかとなった.その一方で,サン講義者にメールで提出してもらった.回答期限は講義または

プル数が少ないことが指摘され,結果のロバスト性に関する資料配布後 1 週間後で.課題提出者は 22 名であった.サンプ

問題点も課題の一つとして挙げられた.今回の実践は,サン

ル数はこれに前年度 M ゼミ３回生 11 名を加えた 33 名であ

プル数を増や分析の精度を高めるとともに,学生が上位にる.
採点者 5 名は,A 社からは工場長,係長,一般社員の職位採択されるための決定要因を分析した.

の違う同部門 3 名が行なった.大学側はゼミの指導教員 1

2. 講義実践内容

名,客観的立場として会計専門職 1 名にも採点を依頼した.

A 社の企業説明内容は，事業内容，社史，組織， 生産
実績推移などである．本稿の先行研究である柳田・村上

3.2 課題評価方法の採点基準（2012）との違いは,被災地の情報がなかったこと,並びに A

課題の評価方法は採点基準表１の通り３つの基準である.

社の企業活動データが半年追加されたことである.

この基準の詳細については柳田・村上（2012）ⅰを参照され

対象１

たい.

K 大学経営学部 M ゼミ生には実施日 2012 年 6 月 1 日ゼ
ミにて 20 分講義形式で説明を実施した.

表 1 課題評価項目および配点

対象２

採点項目

配点

1.経営学の知識が活かされているか10

2.情報活用能力,能動的に情報収集をしているか

10

3.独創的・客観的な意見が述べられているか

10

K 大学経営学部 H ゼミ生には,ゼミ教員を通し A 社説明資料のみを配布して実施した.
ただし,対象１では口頭で説明した部分は配布資料に補

1

4.結果
表 2 基本統計量

4.1 統計的実証モデルとデータ

経営学の
能力

情報活用力

平均値

6.897

6.881

7.170

標準偏差

2.094

1.958

2.027

尖度

-0.926-0.855-0.739歪度-0.229-0.041-0.305

最小

2.000

3.000

2.000

最大

10.00010.00010.000

まず,採点者全員の合計点を算出の上,高得点順にソート

J-B
test※

7.116

4.915

6.127

し,変数 は上位１割（３名）につき１,他は０,変数 は２割（７注：※Jarque-Bera 正規性テスト.

はじめに本節では A 社社員３名並びに外部評価者２名により,上位に採択される学生の決定因を推定する.決定因は表１のとおりである．これらはすべて A 社が学生に求める資質であり，A 社一般職員が設定した変数である．これら表１の評価項目を説明変数として,被説明変数 Y をこれら３つの変数に回帰する.Y は採用の場合１,不採用の場合０となるダミー変数である.ダミー変数の導入方法は以下のとおりであ
る.

独創性・
客観性

名）, は３割（10 名）につき同様の入力を行った.ちなみに総合点の高さは各項目の点数の高さとは必ずしも相関しない.

得 点 の 分 布 は や や 満 点 の 10 点 側 に シ フ ト し て い

1,2,3 を被説明変数とした学生採用決定関数

る.Jarque-Bera（表 2 の最下段の J-B test）正規性テストにこのおける自由度２のχ2 統計量は,すべての項目で 5％水準では以下のとおりである.

棄却される.この点には留意する必要がある.
次に,各採点者の採点結果の傾向を把握しておく.まず表
3 を参照されたい.
1…4
ここでは評価項目の１,即ち能力変数で,以下

れぞれ評価項目２及び３に対応する変数である.

,

表 3 採点者別・設問別平均点と標準偏差

はそ

は評価

情報活用力

独創性・
客観性

7.172 (2.096)

7.192 (2.184)

8.202(1.508)8.727(1.406)6.626(1.820)6.424(1.987)6.879(1.953)

6.162(1.837)5.596(2.136)6.535(1.557)6.071(1.648)6.778(1.533)6.273(1.883)

経営学の能力者の属性を表すダミー変数で,ベンチマークである一般職員

は就職活動中である一方,ほかの２つのデータセットの学年

一般職員
平均(SD)
工場長
平均(SD)
生産管理
係長平均
(SD)
研究職
平均(SD)
会計職
平均(SD)

は就職活動前の調査なので,

注：カッコ内 SD は標準偏差を表す.

を除いた４人それぞれにつき１,他は０となる..

は前年度 2011 年 調査の学生,は４回生ダミー変数（H ゼミ生につき１,他に関しては０）である.前年度の調査
は 11 月で約半年間の時間差があるため,これを調整するダミー変数としてを導入している.また後者については,調査の時点では被験者は自らの就職活動を終えているかもしくはいわば「就活慣れ」という

7.747(1.937)8.354(1.075)

属性差をコントロールする変数である.なお,εは誤差項である.

先程も述べたように,全般的に満点側に平均がシフトして統計的推定を行う前に,３つの変数の基本統計量を表 2いる.特に工場長の平均点が高く,標準偏差が小さくなっていで考察する.サンプル数は 33 人の学生回答者の小論文を５る.一方で外部評価者の平均点は,A 社社員の採点結果より人で採点するので,トータルで 165 となる.

もやや厳しいものになっている.
この結果を統計的手法によって更に具体的に確認しておこう.以下,表 4 は経営学の能力に関する項目の評価者間の相違,表 5 は情報活用能力の,また表 6 は独創性・客観的表
現力の平均差の検定結果である.表中***は１％で「平均値2は等しい」という帰無仮説が棄却されることを示し,以下**は4.2 実証分析結果

５％,*は 10％水準でそれぞれ帰無仮説が棄却されることを以上のデータ特性を踏まえた上で,前節の採用決定関数

示す.

の推定を行う.方法は被説明変数 Y がベルヌーイ分布に従うと仮定した２項ロジットモデルによる.

表 4 経営学能力に関する評価者間の採点結果の相違
一般職員

工場長

生産管理
係長

Y に関しては３種類を用意した.１つは回答者中総合店の

外部（研
究職）

上位３割（10 番以内）とし,これらの学生に１を,他には０を入

一般
事務職員

力したものである.以下上位２割（７番以内）並びに上位１割（３番以内）に入るための要因分析を行った.実際の企業面

工場長
生産管理
係長
外部
（研究職）
外部
（会計職）

＊

＊＊＊

＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

接における第１選抜から第３選抜に受験者を絞り込んでいくときに,果たしてどのような要因が重要であるかという問いに答える分析となっている.
まず表 7 において上位３割に選ばれた学生の採用決定因を明らかにした.表 4～6 の場合と同様,以下表 7～10 に至る

これによると,項目１の経営学の能力に関しては工場長・まで,***は１％,**は５％,*は 10％水準でそれぞれ帰無仮説

一般職員の両名のグループは,他の３は一般職員以外のグが棄却されることを示す.

ループよりも有意に平均点が高い.この傾向は表 5 の項目２の情報活用能力についても当てはまる表 7 受験者上位３割に入るための決定因

表 5 情報活用能力に関する評価者間の採点結果の相違
一般職員

工場長

生産管理
係長

外部（研
究職）

一般
事務職員
工場長
生産管理
係長
外部
（研究職）
外部
（会計職）

漸近
ｔ値

係数

検定
結果

経営学の学力

0.464

2.307

**

情報活用能力

0.421

2.034

**

独創的・客観的表現力

0.595

2.729

***

工場長ダミー-0.630-0.912＊＊＊

生産管理係長ダミー

1.452

1.757

*

＊＊

＊＊

外部（研究職）ダミー

1.848

2.266

**

＊＊

＊＊＊

外部（会計職）ダミー

2.611

2.799

***

2011 年調査ダミー

0.124

0.208

４回生ダミー

0.382

0.650

次に項目３の独創的・客観的表現能力について表 6 をみてみると,これに関しては A 社の３名と外部の２名との間に定数-13.237-5.718***

明確な差があることがわかる.この項目の結果は,柳田・村

最尤推定量=-101.210, MCFADDEN R -=0.390

上(2012)で指摘された「社内の暗黙ルール」のようなものが定数項を除く全説明変数の係数＝０の尤度比検定：

存在していることを示唆している.

χ2=78.931*** (自由度９）2

表 6 独創客観能力に関する評価者間の採点結果の相違
一般職
員

工場長

生産管理
係長

これを見ると,まずマクファーデンの R2 の値と,全説明変数

外部
研究職の係数値が全てゼロであるという帰無仮説を検定した尤度

一般
事務職員

比検定結果が１％水準で有意であるという結果から判断し工場長て,この計量モデルの係数自体には意味があると考える.こ

生産管理
係長
外部
（研究職）
外部
（会計職）

のことに関しては以下の表 8 並びに表 9 においても同様で
＊＊

＊

＊＊

＊

ある.次に３つの項目の係数をそれぞれ見てみると,これらは全て統計的に正で有意である.つまりいずれの項目も上位３3割に採択されるには重要な役割を果たしていることがわかり強くなっている.この理由は昨年度のほうがより被災地にる.それらの中でも,特に独創的・客観的表現能力が重要な関してより多くの情報を提供していたから,それが学生の独要因であることがわかる.また被験者の属性として,前年度学

創性の表現力を中心とした各項目の能力を向上させたから

生並びに４回生の結果は,ベンチマークである本年度の３回であると考えられる.

生のそれと比較して統計的にみて有意な差はないことがわ

最後に,被験者の上位１割（３名）に採択されるための要因

かる.

を表 9 において分析・評価してみよう.

次に採点者間の採点結果の相違を表す属性ダミー変数
表 9 受験者上位１割に入るための決定因の係数を考察すると以下のようになる.すなわち,この係数のベンチマークは一般職員の定数項であるので,表 4～6 と同係数

様工場長との間に有意な差はない.その一方で,外部評価者との間に有意な差があることも表 4～6 の結果と同様である.
次に,被験者 33 名中の上位２割（小数点以下四捨五入で７名）に採用者を絞り込んだ場合を考察する.表 8 を参照されたい.

表 8 受験者上位２割に入るための決定因
係数

漸近
ｔ値

検定
結果
*

漸近
ｔ値

検定
結果
**

経営学の学力

1.147

2.379

情報活用能力

0.023

0.059

独創的・客観的表現力

1.222

2.145

工場長ダミー

0.491

0.445

生産管理係長ダミー

1.319

1.070

外部（研究職）ダミー

3.107

2.233

**

外部（会計職）ダミー

2.915

2.256

**

2011 年調査ダミー

0.577

0.696

-24.615-3.970**

経営学の学力

0.432

1.654

情報活用能力

0.390

1.552

独創的・客観的表現力

1.081

3.498

工場長ダミー-0.162-0.190

生産管理係長ダミー

1.816

1.668

*

外部（研究職）ダミー

2.133

2.043

**

この結果からわかるように,上位１割,すなわち実際の就職

外部（会計職）ダミー

2.707

2.329

**

活動において採用されるであろう学生グループに顕著な能2011 年調査ダミー

1.787

2.407

**

力は,専門分野である経営学をどれだけ学んで表現できた

４回生ダミー-0.298-0.355

定数-18.591-5.068定数***2

最尤推定量=-50.265, MCFADDEN R =0.475***

定数項を除く全説明変数の係数＝０の尤度比検定：
χ2=47.7453*** (自由度８）

かということ,ならびに自らの独創的発想をいかに客観的に***表現できるかということである.表 7～9 の結果から総合的に最尤推定量=-85.264, MCFADDEN R2=0.520

判断すると,独創的・客観的表現能力は,例えば採用試験の定数項を除く全説明変数の係数＝０の尤度比検定：

第１段階面接から最終面接における採用決定に至るいずχ2=88.618*** (自由度９）れのステージにおいても常に重要な要因であることがわかる.そしてその次が専門分野の習熟度である.

上位２割に絞り込んだ場合には経営学の能力と情報活

一方,上位３割に採択される場合には統計的に有意な要用能力の影響力の大きさはさほど変化しないものの,標準因であった情報活用能力に関しては,上位に絞られるにつ偏差が大きくなっている.それだけ評価者の見解にばらつき

れ影響力を失い,上位１割の場合は統計的に有意ではない.

が生じているものと思われる.それらと比較して,独創的・客これを解釈すると,この「超上位」の学生の間ではすでに情観的表現力の影響力はほぼ倍増している.しかも係数は安

報活用能力において差がないことを示唆する.

定的であるから,評価者の見解もほぼ一致しているといえる.

この原因は,上位３人ともなると学生個人の資質の差が当上位に絞り込まれるとより個性が重視される傾向があると落線付近ではほとんどなくなっているからであると考えられ示唆される.このような各項目の傾向は,昨年度の学生による.資質の差が無くなっていることに関しては,学生が優秀で4あるからこの結果がもたらされたと単純に解釈するのも１つ

図２は,上位 10 名の学生の語彙を表示した.A 社からの企の方法ではある.しかし一方で A 社にはインターネット上の業情報発信が少ないにもかかわらず,学生は A 社の業界に自社のウェブページがない上に,学生が企業のパンフレット

ついて詳しく調査しようとしていることがわかる.また,情報のなどにもアクセスできなかったため,学生の情報収集活動に少なさがかえって「グループ」「事業」などの同一の用語の上限が存在していたからであるとも考えられる.すなわち,限反復につながっていると考えられる（図 2 左下）.

られた範囲で,できる限り情報を収集しつくした結果,比較的多上位の学生（たとえば上位２割と３割の間付近から上の学生）の間で情報収集能力に差が表れにくくなっていたとも解釈できよう.より A 社が情報を発信すれば,情報活用能力
変数が統計的に有意に採択に影響を与えうるかもしれない.
なお表 9 において,４回生ダミー変数が除かれている理由
は,この学生グループ群から上位１割に残った学生がいないためである.

4.3 語彙の分析と定量的分析による補足
学 生 か ら 提 出 さ れ た 改 善 提 案 の 語 彙 の 表 示 は KH
Coder の共起ネットワークを用いた.ii まず昨年度実践分を含めた全体の抽出結果を図１に示す.これを見ると A 社の改善提案は,提示されたデータが限定的であったにもかかわら
図 2 上位 10 名の学生の語彙ず,物流に関する提案,営業戦略に関する提案,社内コスト削減に関する提案ならびに会計手法に関する提案と実に様々な切り口が存在した.また,近視眼的になりがちな中小

また,左中ほど（時計の９時付近）には「価格」「競争」な企業に対して,視野が広く,長期的な視点での提案が多かっ

ど,経営学部において学んだ事柄がグループをなす一方で,た.

左下の方は「グループ」「事業」など情報活用に関するグループと「商品」「戦略」,「需要」「開発」といった提案に関する言葉が場密接に連携していることが読み取れる.経営学部で学んだ知識の語群と,提案にかかわる語群は「商品」という語をつないだ１本の経路のみでしかつながっておらず,これら２つの用語が相互に独立して使用されていることが伺える.
次に図３を見てみよう.これは企業側２名が学生のアンケートを講評する際に書き留めたメモの語彙を分析したものである.

図１ 提出された学生の語彙分析

5

図3

図４ 上位 10 名に対する企業側 2 名のコメント語彙

企業側 2 名のコメント語彙

図 4 では語彙の結び付きの強い部分,すなわち語彙のこれをみると,「売上」「着眼」,「明確」「意見」「活かす」とい「ハブ」となるものに注目した.

った語彙は「良い」と結びついている.また「明確」「意見」「活かす」は「素晴らしい」と結びついていることがわかる.これら

図４の中ほどから下半分にかけて,「分析」という言葉を明は学生が経営学的な分析を行っている文脈にみられる言

らかにハブとし,それが「触れる」「発想」「思う」という言葉の葉であり,経営学の能力が評価者から高評価を得ていること

介在を通して「素晴らしい」という評価者の判定に結び付いを裏付けるものである.

ていることが確認できる.また,「コスト」「削減」という言葉もさらに,学生が A 社に対して行った提案に関しても,「コスト」 「素晴らしい」に結び付いている.これらはいずれも経営学の学習と結び付く語彙である.

「削減」,「弱点」「改善」,「参考」「勉強」,「着目」「触れる」という語彙群が結び付いている.これらも学生が経営学の学習

もう１つの流れとして,「業界」「研究」「具体」という言葉がから得た言葉であり,それらを評価者が高く評価していると「提案」と結び付き,「発想」「思う」を介在して「素晴らしい」と考えられる.

いう評価に結び付いている.すなわち,データが少ないながらも業界調査を行い,独創的提案を行おうとする流れを読み取

一方,「事業」「業務」「受注」「踏まえる」,「分析」「次に」「発ることができよう.

展」ならびに「既存」「対策」と言った語彙もある.このことは,A社の現状を踏まえた上での独創的な提案を表す語群であり,この語群を見たとき,情報活用能力に結び付く語群,例え

これが評価者に受け入れられたことを示しているのではな

ば「業界」「参考」という言葉は,「提案」さらに「思う」を通じて,いだろうか.

間接的に「素晴らしい」という肯定的評価と結びついている.

次に,成績上位３割（10 名）に対するコメントの語彙分析結

その一方で,「コスト」「削減」など経営学の学習に関する語

果を図 4 に示す.定量的分析の結果から判断すると,経営学群は,図 2 の語群と同様「提案」にかかわる語群とは独立しの学力並びに独創的な提案を客観的に述べる傾向がよりた経路で評価者の高評価に結び付いている.このことを勘案

一層強くなることが予想される.

すると,4.2 における定量的分析を若干修正する必要があろう.そこで図 4 の語彙分析の結果に基づき,以下の図５のようなモデルを考える.

6経営学の能力
上位採択

独創性・客観性2011 年調査ダミー-0.070-0.124

４回生ダミー

0.408

0.722

-12.794-5.801

定数

情報活用力

***

2

最尤推定量=-101.210, MCFADDEN R -=0.348

図 5 上位採択への変数の因果関係

定数項を除く全説明変数の係数＝０の尤度比検定：
χ2=70.478（自由度８）
独創性・客観性＝1.698＋0.795*情報活用力(4.570***)(15.240***)

すなわち,推定式の被説明変数 Y は経営学の能力と独創的・客観的表現能力の２つの変数の関数とし,そのうちの後＝0.587者は情報活用により形成されるというものデルである.これを推定するには,まず第１段階で独創性・客観性変数を情報

表 10 の最下段によると,情報活用力の係数は 0.795（平均

活用能力変数に回帰し,独創性・客観性変数の推定値を得値における弾力性は 0.763）であり,明らかに独創的・客観的て,次に第２段階で上位採択／不採択変数 Y を経営学能力

表現能力の形成にプラスの影響を与えることがわかる.また変数と独創性・客観性変数の推定値に回帰するという操作

表 11 から計算すると,上位３割に採択される場合の各変数変数法を用いる必要がある.ただし,回帰分析を行った場合の影響力は経営学の学力が 0.613,（平均値における弾力性の誤差項の分散が均一であるか,並びに誤差項が正規分

は 3.431）,独創的・客観的表現力が 0.829（同 4.822）,情報活布に従うかといえば,表 2 の結果から極めてこれら２点は疑用力が 0.659（同 0.763*4.822＝3.679）となり,この関係は図 4

わしい.そこで,独創性・客観性変数を情報活用能力変数ににおける語彙群のつながりを定量的に示すものである.

回帰した時の誤差項の分散は均一であるという帰無仮説を

このように,定量的・定性的分析共に,経営学の能力と独創

LM（Lagrange Multiplier）テストで検証した.その結果,χ 2 ＝的・客観的表現力が A 社の評価者の高評価を得ていること

5.462 となり,帰無仮説は５％水準で棄却された.しかし誤差が判明した.また定性的語彙分析により,情報活用能力は独項の分布の正規性を判断する J-B テストの結果,「誤差項は創的・客観的表現能力の形成に影響を及ぼし,間接的に評正規分布に従う」という帰無仮説は 10％水準でも棄却され価者から高評価を得る要因となっていることが,4.2 の定量的ない（χ2＝2.226,自由度２）.したがって,誤差項の分散は不分析結果を補足する形で判明した.

均一であるけれども分布は正規分布に従うという状況では,最後に実証分析の評価に関して３点,避けがたい評価の

分散不均一頑健標準誤差を用いた OLS 推定を行えば理論バイアスが存在したかもしれないことを述べておく.

的に推定結果には問題がないことになる.

まず,今回の実践において学生に課されたテーマは「A 社

以上の点を勘案し,図 5 のモデルの推定を行った結果をの改善提案」であった.学生の出身地が主に西日本である K

表 10 に示す.

大学の学生は,Ａ社を受験対象として選ばない可能性が高い.そうなると一部の学生は出題者の意図を必ずしも理解で

表 10 操作変数法による受験者上位３割に入るための決きずに回答したかもしれない.一方で A 社としては普段接点定因のない K 大学の学生からの忌憚のない意見に興味があっ係数

経営学の学力

漸近
ｔ値

検定
結果

た.そのような背景から推察すると,あたり障りない模範解答のような回答に対しては A 社の評価者は必ずしも高い得点

0.613

3.301

***

0.829

3.532

***

工場長ダミー-0.365-0.554

生産管理係長ダミー

1.437

1.814

*

外部（研究職）ダミー

1.762

2.282

**

外部（会計職）ダミー

2.420

2.810

***

独創的・客観的表現力
推定値を与えなかったと思われる.
また定量的分析の通り,企業側から直接学生へ企業情報の説明があった対象１の M ゼミ生と資料の配布のみの対象
２の H ゼミ生に評価の差はなかった.また,柳田・村上（2012）と異なる点として,今回の実践では被災地の情報を伝えなかった.しかし,提出された課題に対して定量的評価で優位な差はなかった.このことに.ついては,以下の２つの補足説明が7

践研究を行っていきたい.

可能である.まず,東日本大震災からある程度時間が経過した時点でのアンケート実施であったので,配布資料を活用す
るまでもなく,学生が被災地の情報を十分に入手していたと参考文献

いうことが１点目である.もう１点は,先の事例とは真逆のケ

柳田明子・村上英樹（2012）,「大卒生採用における能力識別に関する一考
察」,教育システム情報学会研究報告 Vol.26, No.6, pp.93-98.
Ramanathan, R.(1993), Statistical Methods, in Econometrics, Academic
Press, Chapter 9 and 11.

ースで,被災地の大まかな情報は氾濫しているものの,企業レベルの細かな情報に関しての知識がほとんどない,あるい※

本論文は 2012 年３月に大阪工業大学において報告した柳田・村上（2012）の発展的考察である.データの追加による再検証について御助言をいただいた報告会座長・大阪成蹊大学工
藤英男先生に記して謝意を表します.またデータ調査に協力してくれた K 大学経営学部 H ゼミ指導教員並びに学生の方々,Mゼミの学生の方々にも深く謝意を表します.ありうべき誤謬は著者に帰します.
i ARCS モデル：ジョン・M・ケラーが提唱「注意 Attention・
関連性 Relevance・自信 Confidence・満足感 Satisfaction」の頭文字をとった教材の魅力を高めるためのモデル.
ii
KH Coder については下記の URL を参照されたい.
http://khc.sourceforge.net/参照日 2012 年 7 月 9 日.

は後述するように配布資料のデータの不足や見難さから,追加的な情報提供が必ずしも体系だった分析として小論文に反映されなかったという解釈である.
さらに３点目として,企業外部の評価者に対して,企業内部者の評価が一部統計的に有意に緩かったことが挙げられる.評価者は当然のことながら企業内部の現状を知り,問題点を発見して日々対応に苦慮している.そのような状況で,少ない資料にもかかわらず,上位層の学生が問題を深く掘り下げて提案を行ったことに対し,評価者が賞賛の意を込めて評価したことから導かれた結果ではないかと思われる.

英文タイトル
Statistical and lexical analysis of personnel
selection of talented undergrads toward
recruitment[2012.7.11 1093]

5．結語
本論文の貢献は,中小企業 A 社の模擬採用試験において,学生が企業から高く評価されるための要因とそれらの重要度を定量的・定性的に分析し,ほぼ一貫した結論を見出したという点であろう.実際の中小企業では大学新卒採用は実際には行われていない場合がある.そのような中小企業が将来的に新卒者を採用するにあたり,本稿における分析結果の内容が受験生の一助となることが期待される.
本研究における今後の課題の一部である評価バイアス
については既に前節の末尾で一部述べている.ここではさらに研究の展望を付記しておく.
今回の実践を踏まえて,Ｋ大学学生が実際にターゲットとしている企業を取り上げて実践分析を行うことが必要であると考えられる.同様にＡ社を受験対象として選択する可能性の高い大学の学生ついても同様の実践研究を行ない,結果の比較検討を行うことを課題としたい.
さらに,資料のみ配布して実践に協力してくれた対象２の学生の中には,先に述べたように配布資料のデータの不足や見難さを挙げている学生が数人存在した.これらの率直な意見により配布資料のみで行った場合の問題点が浮き彫りとなった.今回の分析結果では,３種類の学生のグループ間に統計的に有意な差は認められなかったけれども,今後はこの事を踏まえて,できる限り統一的な調査を行った上で実8