JILPT 資料シリーズ No.73
2010 年 6 月

若年求職者の適性評価－キャリア・インサイトの利用記録を用いて－独立行政法人

労働政策研究・研修機構

The Japan Institute for Labour Policy and Training

ま

え

が

き

就職活動を目前にして、自分がどんな仕事に向いているかわからないという若者が少なくない。そのような若者のために、職業相談機関や大学等の就職部は、個別相談や集団でのガ
イダンスの場で職業適性検査等を実施している。
職業適性検査にはいろいろなタイプの検査があるが、一般的なペーパーテストとは異なるものとして、コンピュータによるキャリア・ガイダンスシステムの研究と開発が近年になって進められてきた。これは、CACGs（Computer Assisted Careers Guidance System）と呼ばれ、欧米を中心に 1970 年代から実用的なシステムが開発され、職業相談や教育機関で広く活用されている。日本においても、欧米の諸システムに関する調査研究を経て、2001 年に本格的な
CACGs として「In ★ Sites 2000」が、2004 年にその改訂版のシステムである「キャリア・
インサイト」が開発された。このシステムは、ハローワークや若年者向けの相談機関、大学、短大、専門学校等の教育機関に導入され、若年者の職業選択に向けた自己理解や職業理解のためのツールとして活用されている。
CACGs の利用の効果を高めるためには、使い方や結果の解釈に関する専門の相談担当者の適切な支援が不可欠である。その前提として、相談の中でシステムを使う担当者が、システムの提供する資料の内容、特徴および平均的な適性の傾向について十分に理解しておくことが必要となる。
そこで、本書では、「キャリア・インサイト」に組み込まれている尺度の考え方を説明した上で、実際にシステムを利用した若者のデータを分析することによって、職業適性からみた近年の若者の特徴を検討する。本資料シリーズは、「キャリア・インサイト」を相談の中で使う担当者に資する資料としてまとめているとともに、「キャリア・インサイト」の利用に関わらず、若者の職業相談に携わる一般の方々にも参考となる資料を提供するものとしてとりまとめた。若者の個性を理解するための一つの資料として活用していただければ幸いである。

2010 年 6 月
独立行政法人 労働政策研究･研修機構
理事長

稲

上

毅

執
氏
むろやま

室山

名
はる み

晴美

筆

担
所

当

者
属

労働政策研究・研修機構

主任研究員

目

次

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1.............................................................

3...............................................................................

3........................................................................................

3....................................................

4.....................................................................

5..............................................................

6.....................................................................................

6.........................

8........................................................

8........................................................................................

8...........................................................................

9..................................................................................

10.............................................................................................

13..........................................................................

15........................................................

15

第Ⅰ部

本書のねらいとデータの概要

第１章

システム開発の背景と本書の目的

1-1

仕事の選択と個性理解

1-2

個性理解の方法

1-3

コンピュータを利用したシステムの導入

1-4

キャリア・インサイトの開発

1-5

キャリア・インサイト D 版の開発

1-6

本書の目的と構成

第２章

キャリア・インサイトの構造と本書で扱うデータについて

2-1

キャリア・インサイトの機能とねらい

2-2システムの構造2-3

S 版と D 版の機能の違い

2-4

本研究で扱うデータ

第Ⅱ部

利用の概況

第３章

利用者数と利用者の属性

3-1「操作ログ」と「回答ログ」について

3-2

利用者記録の総数.....................................................................................

15

3-3

施設毎の利用者数.....................................................................................

16

3-4

利用者の属性............................................................................................

17

3-5

希望する職種............................................................................................

19

3-6

まとめ

.....................................................................................................

20................................................................................................

21...........................................................................

21........................................................................................

22..............................................................

23.....................................................................................................

25

第４章

利用方法

4-1

「回答ログ」の集計結果4-2利用された機能

4-3

全体の利用時間と利用レコード数

4-4

まとめ

.......................................................................................

27.............................................................................................

29

能力評価の内容........................................................................................

29

5-2

８つの能力の特徴.....................................................................................

30

5-3

能力における平均値の比較........................................................................

32

5-4

まとめ

.....................................................................................................

36

第Ⅲ部

適性評価の分析

第５章

能力の特徴

5-1

第６章

職業興味の特徴.......................................................................................

38

6-1

興味評価の内容........................................................................................

38

6-2

６つの興味領域の特徴...............................................................................

40

6-3

興味における平均値の比較........................................................................

41

6-4

まとめ

.....................................................................................................

43..........................................................................................

44.....................................................................................

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47.....................................................................

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69....................................

69...........................................

72.................................

77.....................................................................................................

83

第７章

価値観の特徴7-1

価値観評価の内容

7-2

価値観項目の３つの因子

7-3

価値観における平均値の比較

7-4

個別項目に対する重視度

7-5

まとめ

第８章

行動特性の特徴

8-1

行動特性評価の内容

8-2

行動特性評価の 6 つの基準

8-3

行動特性における平均値の比較

8-4

まとめ

第Ⅳ部

関連変数を用いた検討

第９章

希望する職種と能力面での特性との関連

9-1

本章の目的

9-2

「回答ログ」における希望する職種に関する再集計

9-3

男女別にみた能力評価と希望する職種との関連

9-4

現在の状況別にみた能力評価と希望する職種との関連

9-5

まとめ

第 10 章.................................................

85.............................................................................................

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85...............................

89....................................................................................................

95..........

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96................................................................

97.........................................

99

希望する職種と職業興味の特徴との関連

10-1

本章の目的

10-2

男女別にみた職業興味と希望する職種との関連

10-3

現在の状況別にみた職業興味と希望する職種との関連

10-4

まとめ

第 11 章「希望する職業タイプ」、「望ましい働き方」と価値観評価との関連

11-1

本章の目的

11-2

「希望する職業タイプ」の選択結果

11-3「望ましい働き方」の選択結果

11-4「希望する職業タイプ」と価値観評価との関連

11-5「望ましい働き方」と価値観評価との関連

11-6

まとめ

総括

.................................................................................................... 104

得られた知見と今後の課題

引用文献................................................ 101.......................................................................... 106............................................................................................................. 109

第Ⅰ部 本書のねらいとデータの概要－1－

第１章 システム開発の背景と本書の目的
1-1

仕事の選択と個性理解

仕事を選ぶ時に、誰しも自分のできること、好きなことは何か、ということを考える。もちろん、会社の規模や知名度、賃金などの雇用条件も含めて検討する材料はたくさんあるが、
たとえそれらの条件が合致していたとしても、自分ができない仕事、あるいは興味を全く感じない仕事をあえて選ぶということはしないであろう。
特に若者にとっては、就職した後、うまくやっていけるかどうか、という点は、仕事を選択するときの重要なポイントになると思われる。
アメリカの研究者、Holland,J.L（1992）は、「特定の職業環境にいる人には、類似したパー
ソナリティ特性とパーソナリティ形成史を示す者が多い」という経験法則にたち、以下のよ
うな 4 つの仮定を職業選択理論の理論的枠組とした。
①我々の文化では、多くの人々は、現実的、研究的、芸術的、社会的、企業的、慣習的の6 つのタイプのいずれかに分類できる。
②（職場）環境にも、現実的、研究的、芸術的、社会的、企業的、慣習的の 6 つのモデルとなるタイプがある。
③人々は、スキルや能力が生かされる環境、態度や価値観を表現できる環境、自分にとって納得できる課題や役割を担うことができる環境を求める。
④行動は、パーソナリティと環境との交互作用によって決定される。
Holland の理論に立つならば、就職後、満足して働いていける可能性が高い仕事とは、自分のパーソナリティのタイプに合致した環境を提供する職場あるいは仕事であるといえよう。
そして、そのような仕事を探すためには、まず、自分自身の個性を知る必要がある。

1-2

個性理解の方法

それでは、職業に関連して検討しなくてはならない個性とはいったいどのようなもので、個性理解のためにはどのような方法があるのだろうか。
Super は、職業への適合性（いわゆる職業適性）は、能力とパーソナリティの 2 つの面から捉える必要があるとした。能力は、職務遂行に関連する個性であり、潜在的な能力（適性）と後天的に獲得される能力（技量：学力、技能）の 2 つで構成される。他方、パーソナリティには、適応、価値観、興味、態度といった、個人の志向や行動に関連する特徴が含まれる（Super & Bohn,1970）。
前述の Holland は、個人のパーソナリティと仕事との関係をそれぞれ 6 つのタイプで関連づけ、この理論に基づいて VPI（Vocational Preference Inventory）や SDS（Self-Directed Search）－3－

という検査が開発され、世の中に広く提供されることとなった。Super の定義にあてはめると、VPI や SDS はパーソナリティの側面の中の、主に職業興味を測定する検査として位置づけることができる。
この他にも、職業に関する個性を測定する道具として、従来、様々な心理検査が開発されている。公共職業安定所などの安定行政において古くから活用されてきた検査には、厚生労働省編一般職業適性検査（GATB:General Aptitude Test Battery） 1や職業レディネス・テスト（VRT:Vocational Readiness Test）2がある。前者は職業に関連する能力を測定する検査であり、後者は、職業への準備度を把握するための検査である。また、アメリカで開発された Hollandの VPI の日本語版も開発され（VPI 職業興味検査）3、我が国における若者の職業興味の測定に活用されている。
職業に関する個性は、こういった心理検査を使うことによって、測定することが可能である。ただ、心理検査の実施や採点には時間や手間がかかる、テスターに正確に実施し解釈できる技量と経験が求められるという心理検査の実施者側に関する問題があるのが実情である。

1-3

コンピュータを利用したシステムの導入

アメリカでは、1960 年代から 1970 年代にかけて、適性評価、職業情報の提供、適性と職業との照合、キャリアプランニング等がコンピュータを使って提供されるようなシステムの研究が始まった。この研究は、やがて CACGs（Computer Assisted Careers Guidance System）の開発として結実し、利用者自身がコンピュータと対話しながら、職業選択に向けた基本的なステップを経験できるシステムが広く活用されるようになった。当時開発された著名なシステムには、アメリカの DISCOVER、SIGI-PLUS、カナダの CHOICES などがあり、1980 年
代の終わりには、イギリスで、高等教育課程在籍者のためのキャリア・ガイダンスシステム
である PROSPECT（HE: for Higher Education）が開発されている（Harris,1974；Harris-Bowlsbey,
1991；松本・松本,1991；松本,1992；室山,1998；柳井・前川・室山,1991；Watts,1978,1993）。
アメリカの著名なシステムである SIGI-PLUS を開発した Katz（1988）は、CACGs の特徴として利用者がシステムを利用することで自らの力で自己理解を深めることができる、自己決定するスキルを養うことができる、という 2 つの点をあげている。CACGs を使うと、利用者は適性評価や職業情報の検索など、職業選択に必要な基本的な一連のプロセスを経験できるので、自分自身の個性や個性に合致した職業の情報をカウンセラーの支援を受けなくても1

厚生労働省編一般職業適性検査（GATB）:職業に関連する９つの適性能を測定する検査。進路指導・職業相談用と事業所用がある。1952 年に公表、最新版は 1995 年版。
2
職業レディネス・テスト（VRT）：主に中学生、高校生の職業興味、職務遂行の自信度、基礎的志向性を測定する検査。1972 年に公表、最新版は 2006 年に公表された第 3 版。
3
VPI 職業興味検査（VPI）：大学生以上を対象とする職業興味検査。1985 年に公表、最新版は 2004 年公表の第 3版。

－4－

入手することができる。また、CACGs が提供する素材に対して、自分で回答し、結果を読み、解釈し、探索していくというプロセスを経験するため、職業選択に必要な、自らの意思による職業選択というスキルが培われるという側面もあるだろう。さらに、CACGs を使うことによって、カウンセラーや相談担当者は検査を実施したり採点したりする時間をとらなくてもすむので、その時間をクライエントと話し合う時間に使うことができる。このようなことから、従来、実施に時間を要した適性検査を、コンピュータという情報機器を使って効率的になおかつ気軽に実施できることを可能とした点で、職業相談場面における CACGs 導入の意
義は大きい。

1-4

キャリア・インサイトの開発

欧米に遅れて、日本で本格的な CACGs が開発されたのは 2001 年である。最初のシステム
は「In★Sites2000｣4という名称で発表され、ハローワークや利用を希望する若年者向けの相談施設に CD-ROM が配布された。その後、2004 年に改訂を行い公表されたシステムが「キャリア・インサイト（若年版）」である。2004 年の公表後、このシステムは、当時、いわゆ
るフリーターやニートとよばれる若者の増加に対する支援策として全国に設置されたジョブ・カフェを中心に導入され、現在では、ジョブ・カフェ等の若者向けの相談機関をはじめとして、ハローワークや大学、短大、専門学校等の教育機関でも活用されるようになった。
キャリア・インサイトの開発にあたっては、欧米で開発された様々な CACGs についての基礎研究を参考とし、システムの構成要素や内容を検討した。あわせて、当時、開発されていた CD-ROM 版の「職業ハンドブック」を使って、あらかじめ自分の適性評価の結果を知ることが職業情報の検索の効率性や職業情報の理解度にどのような影響を及ぼすか、という点についての実験的な検討を行ったり（室山,1997a,1997b）、プロトタイプ版を用いて大学生に使ってもらい、使い方や利用後の評価を調べた（室山,2002）。また、若者向けの職業相談機関やハローワークなどにもヒアリングに行き、CACGs が開発された場合に活用される可能性があるのか、また、活用の有効性はどうかという点を検討した。
開発の際に一番懸念されたことは、自分の能力や適性を職務と照らして仕事を選ぶという欧米の感覚に比べて、日本においては適性を考えて就職先を考えるというよりは、業種や企業名、あるいは雇用条件で仕事を選ぶ若者が多く、職業相談において職業適性を測定することの意味がニーズとしてあるか、という点であった。しかし、開発過程でのヒアリングや実
験を通して、相談機関を訪れる多くの若者が、自分が何に向いているのかわからないという不安感をもっていることや、そういった若者たちに対しては職業適性を調べて情報として提供することが有効であること、また、システムを使って自分の適性を調べ、また、それに関4(独)労働政策研究・研修機構の前身組織である日本労働研究機構が開発した。

－5－

連した職業についての情報を検索することで自己理解が深まり、自分の中の考えが整理されるということがわかった。そこで、日本においても CACGs を開発することによって、何に向いているかわからないという若者の自己理解を助ける上では有効に活用できるのではないかと考えられた。
現在、システムが公表され世の中に普及を始めてから 6 年が経ち、ハローワークやジョブ・
カフェなどの相談機関や大学などの教育機関でシステムの具体的な活用例も多くなった。施設での運用については様々であるが、多くのところは予約制でシステムを使ってもらい、利用後に印刷された適性評価等の資料を使いながら相談担当者が利用者と話をするという使い方が多いようである。様々な特性に関する適性評価が簡単にできるというメリットも大きいが、システムを使い、適性評価という具体的な素材を共有しながら話を進めることができるということで、相談担当者と求職者の話し合いが円滑にいくという効果もあるようだ。

1-5

キャリア・インサイト D 版の開発

キャリア・インサイトは適性評価を中心として開発されたシステムであり、システムの中には職業適性を測定するための 4 つの尺度が組み込まれている。この尺度はパソコンで実施するという条件を考慮し、問題数をできる限り押さえながらも心理検査としての質を下げな
いよう一定以上の信頼性を確保するように開発されている。ただ、心理検査一般にいえることであるが、年数が経つとともに心理尺度には信頼性の検証が必要になる。そこで、2004 年に公表されたシステムとは別に、システムに組み込まれている尺度の信頼性を必要な時に確認できるしくみとして、インターネットでデータを一つのサーバに集めることができるキャ
リア・インサイトのデータコレクション版（D 版）を開発した。このシステムはデータ収集のための導入に協力してもらえる施設にのみ設置を依頼し、運用を行っている。

1-6

本書の目的と構成

D 版は 2004 年の 10 月から運用し、これまでの間に協力施設の入れ替わりなどもあったが、現在では全国 10 カ所の施設での運用を行っている。その間に、キャリア・インサイトのデー
タを集約するサーバには、施設を訪れた利用者の記録が蓄積され続けてきた。施設には、公的な相談機関が多く含まれ、一般に開かれた施設での利用者ということから、場合によってはキャリア・インサイトが想定していない年齢の利用者のデータが含まれていることがある。
また、何よりもキャリア・インサイトのデータ収集に協力してもらっている施設（公共職業安定所、若年向けの公的な職業相談施設等）であることから、現在、無業の者や、アルバイ
トをしながら求職活動をしている若者の割合が非常に多くなっている。ただ、キャリア・イ
ンサイトという共通のシステムを使って、数千人の規模で集められたデータであることから、－6－このデータを使い、利用者の能力や興味等の適性についての特徴を明らかにすることは有用であると考えた。また、分析結果を明らかにすることによって、システムを使っている相談担当者に対して参考となる資料を提供することもできる。そこで、本書では、キャリア・イ
ンサイト D 版によって集められたデータのうち、特に適性評価に関連して得られたデータについて分析し、キャリア・インサイトの対象者である若者の適性について検討することを目的とする。
なお、CACGs に用意されている機能がどのように使われているかなど、利用の仕方に関するデータは欧米においてもみられない。それは、CACGs 自体に使い方の利用記録を残す機能が装備されていないことが理由であると考えられるが、キャリア・インサイト D 版には利用者の操作に関するデータも残されていることから、利用時間や操作回数、利用された機能に関する分析も可能である。そこで、最初に利用者がシステムをどのように使っているかということを示す利用状況に関する変数の検討も行った。
上記を踏まえ、本書においては、第Ⅰ部の第 1 章、第 2 章で本書のねらい、キャリア・イ
ンサイトのシステムの内容、本研究で扱うデータの特徴について紹介した後、第Ⅱ部の第 3章、第 4 章において、システムの利用概況をまとめる。その後、第Ⅲ部の第 5 章から第 8 章
で、適性評価の 4 つの尺度に関して利用者の回答記録から得られた結果を使い、システムの利用者の適性に関する特徴を調べる。なお、第Ⅲ部では、性別や現在の状況を独立変数として、適性評価の変数に関する違いをみることに重点を置いた。第Ⅳ部の関連変数を用いた検討では、第 9 章から第 11 章において、利用者の希望する職種と能力、興味との関連を検討したり、価値観に関する働き方の希望についての変数と価値観得点との関連をみるなどの分析を行う。
本書で取り上げている変数の他に、キャリア・インサイトでは、参照された職業が何かというデータやシステムに対する満足度の評価など様々な変数が集められており、本書で行っている分析以外にも様々な観点からの分析が可能である。ただ、今回はキャリア・インサイ
ト D 版のデータを使った資料を提供するという意味で、適性評価という点に中心を置いて基本的な集計とその説明にとどめている。現在もデータの収集は継続しているので、特定の問題に絞った形でのデータの分析などについては、今後の課題としたい。

－7－

第２章 キャリア・インサイトの構造と本書で扱うデータについて
2-1

キャリア・インサイトの機能とねらい

キャリア・インサイトは、コンピュータを使って、利用者自身が職業選択に向けた基本的なステップを経験できるように作られた CACGs（ Computer Assisted Careers Guidance System）
である。システムの主機能としては、適性評価、職業情報の提供、適性と職業との関連づけ、
キャリアプランニングという 4 つの機能が装備されている。
システムのねらいは、利用者が自らの職業適性に関する様々な情報を入手し、自己理解を深めた上で、総合的な視点から職業選択ができるように支援することにある。そのため、職業適性については、能力、興味、価値観、行動特性という 4 つの視点からの評価を得ることができるし、能力や興味を組み合わせて総合的に自らの特性を捉えたりすることもできる。
また、能力や興味の特徴と一致する職業にはどのようなものがあるのかを調べたり、自分の希望する職業が必要とする特徴はどのようなものなのかを参照したりすることもできる。過去から将来を含むキャリアプランを考えてもらうような機能も用意されている。

2-2

システムの構造

システム全体の構成は図表 2-1 の通りである。
「適性診断コーナー」、「総合評価コーナー」、「職業情報コーナー」、「キャリアプランニングコーナー」という 4 つの機能で構成されている。使い方に決まりはなく、利用者はユーザー登録後、メインメニューの画面から使う機能を自由に選択し、利用することができる。

利用ガイド

オープニング終了

ユーザー登録運用管理者補助機能

メインメニュー

適性診断コーナー

総合評価コーナー

職業情報コーナー

図表 2-１ キャリア・インサイトの構成－8－

キャリアプランニ
ングコーナーメインメニュー画面を図表 2-2 に示す。システムを構成する主な機能は、「適性診断コーナー」、「総合評価
コーナー」、「 職業情報コーナー」、「キャリア・プランニングコーナー」の4 つである。
「適性診断コーナー」には、能力、興味、価値観、行動特性の 4 つの適性把握のためのテストが用意されている。「総合評価コーナー」では、能力と興味の両方の検査
結果を総合して、適職リストが作成

図表 2-2 メインメニュー画面される。「職業情報コーナー」では417 個の職業情報の検索ができる。「キャリアプランニングコーナー」は、「短期キャリアプ
ラン」と「長期キャリアプラン」に分かれている。
「短期キャリアプラン」には、自分の希望する職業のリストを作り、その職業と能力、興味の評価を照合する「希望する職業との相性診断」と、就職への準備度を「自己理解」、「職業理解」、「具体的準備」、「意思決定」という4 つの点からチェックするための「就職準備度チェックリスト」が含まれている。
「長期キャリアプラン」には、長期的な時間の流れの中で将来の仕事生活、家庭生活、個人生活をどのように考えるかを具体的にイメージさせるような機能が用意されている。
この主要な機能の他、システムを使う前にシステムの概要が参照できる「見学ガイド」、
一定の順序で自動的にプログラムが提供される「おすすめ利用法」、システム利用の最後に使った機能や内容について振り返って評価してもらう「ユーザープロファイリング」という機能が付加されている。

2-3

S 版と D 版の機能の違い

キャリア・インサイトには、S 版（スタンドアロン）版、と D 版（データコレクション版）の 2 種類のシステムがある。この 2 つのシステム
は、利用記録の残し方において異なっている。
キャリア・インサイトには、たくさんの機能があり、すべての機能を
図表 2-3 利用者登録画面

使うと 1 時間半～2 時間程度の時間－9－が必要となる。そのために、途中で止めても、引き続き、自分の回答の続きを実施できるための機能が用意されている。
記録を残すかどうかの選択は、「受付・登録」の際に行う。オープニング画面から「スタート」ボタンを選ぶと、「受付・登録」の画面が表示される。ここで利用者は氏名（ニックネーム可）、性別、生年月日、属性（学生、有職者、その他）、希望する職種（事務、営業、専門、技術、製造・現場）を入力する。その後、次の画面に進むと、記録を残すか、残さないかをたずねる画面が表示される（図表 2-3）。利用の記録を残したい場合には、「YES」を選び、半角で 10 文字以内のパスワードをいれる。この場合、再度、システムを使うときに、氏名、生年月日、パスワードを入力することで前回の自分の記録を画面上に呼び出すことができる。
他方、記録を残さない場合には、「NO」を選択する。この場合、回答の記録はシステムを終了した段階で、すべて消失する。
S 版では、「記録を残す」に同意すると、利用記録は使っているパソコンのハードディスク
内に残される。D 版では、利用記録はインターネットを通して、システム開発者（労働政策研究・研修機構）が管理するサーバ上に保存される。したがって、S 版では、再度自分の記録を呼び出してシステムを利用しようと思う場合、前に使ったのと同じパソコンを使う必要があるが、D 版では、キャリア・インサイト D 版がインストールされているパソコンであれ
ば、施設内外を問わず、どのパソコンからも自分の前回の記録を呼び戻して再び使うことができる。S 版と D 版の機能のイメージを示すと図表 2-4 のようになる。
なお、S 版も D 版も記録されるデータには、利用者の個人名は記載されていない（数字と記号で暗号化される）ので、個人を特定するような個人情報は持っていない。しかし、D 版に関しては、インターネットを通じて検査情報を集約するため、送信される情報が暗号化される仕組み（SSL）を導入し、データ保全をはかった。また、D 版を導入するには、インタ
ーネット回線にパソコンを接続しなければならないため、回線の確保とウイルス対策をとれることが施設の環境上の条件として必要である。

2-4

本研究で扱うデータ

キャリア・インサイトの D 版の最初のバージョンは 2004 年に開発され、同年 10 月から 2005
年 3 月にかけて、若年者を対象とした職業相談施設の 2 カ所と一般向けの相談施設 2 カ所に試験的に導入した。2005 年 4 月以降も上述の 4 施設については継続して運用を行い、同年 8月に若年向けの施設を更に 5 箇所追加、2006 年 5 月には都内の大学のキャリア・センター1
箇所を追加して、計 10 カ所での運用を行った。2005 年 4 月から 2006 年 8 月までの協力施設
での運用状況と回答者の回答傾向の分析はすでに報告されている（松本、室山,2008）。その後、データの記録方式等についての改修を行ったり、協力施設の入れ替えなどもあり、現在に至っている。本研究では、改修後の版を導入した 2007 年 9 月から 2009 年 10 月までに収集－10－されたデータについて分析を行う。
このように本研究で扱っているデータは、上述の通り、D 版が導入されている施設での利用者であるため、若者一般の適性に関する資料ではなく、相談機関を訪れている若者の適性を分析した結果であるという条件を考慮しておく必要がある。

S版
施設 A

施設 A 支所

施設 B

施設管理者

PC1

PC2

施設管理者

PC3

PC４

PC1

PC2

PC3

D版
上位管理者

施設 A

JILPT サーバ

施設 B

施設管理者

インターネット

施設管理者

PC1

PC2

施設 A 支所

PC3

PC1

PC４

図表 2-4 Ｓ版とＤ版の違い

－11－

PC2

PC3

第Ⅱ部 利用の概況－13－

第３章 利用者数と利用者の属性
3-1「操作ログ」と「回答ログ」について

D 版では、2 種類のデータ・ファイルが作成される。一つは、「操作ログ」、もう一つは「回答ログ」である。
「操作ログ」とは、ユーザー登録をした利用者が使った機能と時間との記録データである。
ユーザー登録時には、氏名（ニックネーム可）、性別、生年月日、現在の状況（学生、有職者、その他）、希望する職種（事務、技術、営業、専門、製造・現場）の入力が必須である。「操作ログ」には、ユーザー登録時の「氏名」の情報を除き、利用者の年齢、性別、現在の状況、希望する職種が記録されている。あわせて、システムを使った施設名、利用した機能とそれを使った日時も「操作ログ」に残される。
一方、適性評価の各項目への回答など、個人の回答の情報は「回答ログ」に記録される。
「回答ログ」は、自分の回答結果を残すことを選んだ利用者のデータのみが記録されるファイルである。そこで、登録時に、利用記録を残さないという選択をした利用者については、「回答ログ」にデータは残らない。
「操作ログ」に関しては、個人の回答を残す、残さないに関わらず、すべての利用者の利用記録が蓄積されるので、「操作ログ」のデータを使うと、システム利用者の総数と利用者の属性が集計できる。そこで、「操作ログ」のデータに基づき、改修後の D 版を継続的に運用している 2007 年 9 月から 2009 年 10 月までの利用者数を算出した。

3-2

利用者記録の総数「操作ログ」にはログインについての情報が記録されている。新規利用者としてキャリア・
インサイトにユーザー登録した場合には、「ログイン（新規）」、前にシステムを使ったことがある利用者がパスワード等を入力して前のデータを呼び出して利用した場合には「ログイン（再利用）」と記録される。この他、再利用画面からログインして利用しようとしたが、照合データが見つからず、新規にログインしたという記録が「ログイン（記録無し）」である。これには、新規利用にも関わらず再利用画面から使おうとしたケースと、再利用しようとしたが、情報の入力を間違えて再利用できなかったというケースの両方が含まれると考えられる。
さらに、前に使ったパスワードを変更したいとしてログインしたケースは「ログイン（パスワード変更）」、自分で登録した情報を変更したり削除したい場合にログインした「ログイン（利用者情報の変更削除）」がある。
操作ログに残されたログインの記録の総数をログインの内容と年齢段階別に集計した結果が図表 3-1 である。総計は 7,678 名分となった。全体の利用者のうち、新規利用者は、3,869－15－

名で 50.4％、再利用者は 1,284 名で 16.7％、記録なしが 2,475 名で 32.2％を占める。
なお、総計に関して、2007 年にまとめた D 版の利用状況に関するレポートでは、ログインの記録から分析データを絞っているため、本章で扱うデータもそれに準ずることとした。すなわち、記録されているデータのうち、ログインしてログアウトがない者、施設の担当者やシステム導入の作業にあたっている業者が試行として使っていると判断される記録、再利用の記録は集計対象からはずした。また、キャリア・インサイトの対象年齢は 18 歳から 34 歳
であるが、施設によっては中学生や 35 歳以上の求職者の利用もあった。そこで、利用者の人
数は 13 歳から 65 歳にしぼり、それ以外の年齢が書き込まれている利用者のデータは集計から除いた。その結果、総計は 6,212 名となった。本章の利用記録は、このデータに基づいて分析を行う。

図表 3-1 操作ログ記録の内訳

ログイン（新規）ログイン（再利用）
ログイン（記録無し）
ログイン（パスワード変更）
ログイン（利用者情報の変更削除）
総計

66歳
12歳
総計
13-17 18-20 21-24 25-29 30-34 35-65
以上
以下
18
40
171 1227 1466
749
194
4 3869
3
6
45
389
565
233
43
1284
99
173
123
492
716
522
342
8 2475
1
1
3
5
1
10
25
8
1
45
120
220
340 2119 2775 1512
580
12 7678

図表 3-2 年齢、ログイン方法で選別した記録の内訳
ログイン（新規）ログイン（記録無し）
総計

3-3

13-17 18-20 21-24 25-29 30-34 35-65 総計
40
171 1227 1465
748
193 3844
173
123
492
716
522
342 2368213
294 1719 2182 1271
536 6212

施設毎の利用者数「操作ログ」の記録をもとに、新規にシステムを使った利用者数を施設、期間別に集計したものが図表 3-3 である。表のうち、「大学」は都内の四年制大学、「～所」は、ハローワー
ク、各都道府県の若年者向けの職業相談機関を含む。
2007 年の 9-12 月の利用者数は 1,603 名、2008 年 1-12 月の利用者は 2,974 名、2009 年 1-10
月の利用者は 1,635 名、計 6,212 名となった。F 所、G 所は毎年利用者が多い施設であったが、組織の都合で 2008 年の途中で閉鎖となったため D 版が撤去された。そのため、2008 年の利用者が減少しているとともに、2009 年の利用者はゼロとなっている。施設によって導入しているパソコンの台数にも違いがあるが、利用者の多い施設と少ない施設でばらつきがある。
また、導入の時期にばらつきがあり、J 所以下 M 大学までは 2008 年以降の記録、N 大学は2009 年以降の記録となっている。
－16－

図表 3-3 施設別にみた利用者数
施設
A大学
B所
C所
D所
E所
F所
G所
H所
I所
J所
K所
L所
M大学
N大学
総計

3-4

2007
9-12月
8
151
28
483
258
356
273
1
45
0
0
0
0
0
1,603

2008
1-12月
45
372
132
1368
362
141
190
0
277
45
14
21
7
0
2,974

2009
1-10月
1
189
32
737
227
0
0
0
311
24
0
3
56
55
1,635

計
54
712
192
2,588
847
497
463
1
633
69
14
24
63
55
6,212

利用者の属性施設ごとに、利用者の性別、現在の状況別の内訳を示した表が図表 3-4 である。現在の状況として、大学では「学生」がほとんどであるが、それ以外の施設では、「その他」が多い。
大学以外の施設は、ハローワークを除き、若年者向けの職業相談機関である。そこで、来所者の多くがアルバイトなどの非正規の仕事に従事しているか、学校を卒業して無職で求職中の者であることが考えられる。そこで、キャリア・インサイトの利用者にも「その他」の層が多くなっている。
さらに、施設毎に年齢階級別の利用者の内訳を算出した結果が図表 3-5 である。全体としては、25-29 歳が 2,181 名で最も多い。次に 21-24 歳が 1,719 名である。この 2 つの年齢階級を合わせると 3,900 名で、全体の 62.8％を占める。また、30-34 歳も 1,270 名（20.4％）で多くなっている。3 つの年齢階級（21-34 歳）の利用者を合わせると 83.2％で、全体の約 8 割を占める。その他の年齢階級は本来のシステムの対象年齢からはずれているため、それぞれ数パーセント台となっている。施設別に特徴的な部分をみると、D 所は全体の利用者数が多
くなおかつ他の施設に比べて利用者の年齢の幅が広い。また、E 所は同様に利用者数が多い
が、年齢層としては若い世代より 35-65 歳の年齢がやや高めの層の利用者が高くなっている。
なお、施設をこみにして、男女別、現在の状況別の内訳を算出したところ、図表 3-6 のよ
うになり、「男性」が 3,369 名、「女性」が 2,843 名と男性の方が多かった。現在の状況別では、「学生」が 599 名、「有職者」が 1,192 名、「その他」が 4,421 名で、「その他」の割合が全体の約 7 割を占めている。
「学生」の男女比はそれほど違わないが、「有職者」と「その他」
で男性が女性よりも 4％程度多くなっている。

－17－

図表 3-4 施設毎の利用者の性別、現在の状況
学生
男
施設
A大学
B所
C所
D所
E所
F所
G所
H所
I所
J所
K所
L所
M大学
N大学
総計

有職者
女

男

その他
女

男

女

人数 割合 人数 割合 人数 割合 人数 割合 人数 割合 人数 割合
25 (44.3)
29 (55.7)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
15
(2.1)
2
(0.3)
72
(9.8)
39
(5.5)
271 (38.4)
313 (43.8)
7
(3.7)
16
(8.4)
39 (20.7)18(9.4)
60 (31.1)
52 (26.7)
110
(4.2)
139
(5.4)
342 (13.1)
199(7.7) 1,088 (41.8)
710 (27.8)
9
(1.2)
7
(0.8)
58
(7.0)
85 (10.0)284 (33.9)404 (47.1)
17
(3.4)
26
(5.3)
66 (12.9)
51 (10.3)
216 (43.5)
121 (24.6)
28
(6.0)
23
(5.1)
51 (10.9)36(7.8)
155 (33.8)
170 (36.4)
0
(0.0)
0
(0.0)
1 (100.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
11
(1.7)
14
(2.3)
66 (10.4)42(6.6)
233 (37.2)
267 (41.8)
6
(9.1)
1
(1.3)
13 (19.3)
5(7.3)
17 (24.4)
27 (38.6)
0
(0.0)
0
(0.0)
4 (28.9)0(0.0)
5 (35.3)
5 (35.8)
0
(0.0)
0
(0.0)
1
(4.1)
0
(0.0)
16 (66.7)
7 (29.2)
35 (55.5)
27 (43.0)
1
(1.5)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
44 (80.0)
8 (14.6)
3
(5.4)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
307
(5.2)
292
(4.8)
717 (11.4)
475(7.6) 2,345 (37.6) 2,076 (33.4)

計
54
712
192
2,588
847
497
463
1
633
69
14
24
63
55
6,212

図表 3-5 施設毎の年齢階級別にみた利用者数
13～17歳18～20歳21～24歳25～29歳30～34歳
施設
A大学
0
(0.0)
15 (27.8)
37 (68.5)
1
(1.9)
0
(0.0)
B所
10
(1.4)
28
(3.9)
168 (23.6)
257 (36.1)
150 (21.1)
C所
2
(1.0)
11
(5.7)
75 (39.1)
57 (29.7)
44 (22.9)
D所
162
(6.3)
137
(5.3)
783 (30.3) 1036 (40.0)
418 (16.2)
E所
6
(0.7)
33
(3.9)
168 (19.8)
209 (24.7)
195 (23.0)
F所
3
(0.6)
9
(1.8)
177 (35.6)
185 (37.2)
113 (22.7)
G所
28
(6.0)
12
(2.6)
112 (24.2)
186 (40.2)
116 (25.1)
H所
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
0
(0.0)
I所
1
(0.2)
22
(3.5)
96 (15.2)
214 (33.8)215 (34.0)
J所
0
(0.0)
4
(5.8)
15 (21.7)
23 (33.3)
13 (18.8)
K所
1
(7.1)
0
(0.0)
2 (14.3)0(0.0)
4 (28.6)
L所
0
(0.0)
1
(4.2)
1
(4.2)
10 (41.7)
1
(4.2)
M大学
0
(0.0)
12 (19.0)
46 (73.0)
3
(4.8)
0
(0.0)
N大学
0
(0.0)
10 (18.2)
39 (70.9)
0
(0.0)
1
(1.8)
計
213 (3.4)
294 (4.7) 1,719 (27.7) 2,181 (35.1) 1,270 (20.4)※（ ）内は各施設の利用者計に対する各年齢層の人数の割合（％）

35～65歳計1(1.9)
5499 (13.9)
712
3
(1.6)
192
52
(2.0) 2,588
236 (27.9)
847
10
(2.0)
497
9
(1.9)
463
1 (100.0)1
85 (13.4)
633
14 (20.3)
69
7 (50.0)
14
11 (45.8)
24
2
(3.2)
63
5
(9.1)
55
535 (8.6) 6,212

図表 3-6 男女別、現在の状況別の内訳
男
女
属性
学生
307
(5.2%)
292(4.8%)
有職者
717 (11.4%)
475(7.6%)
その他
2,345 (37.6%)
2,076 (33.4%)
計3,369 (54.2%)
2,843 (45.8%)※（ ）内は全体に対する各セルの割合（％）を示す。

－18－

計
599
(9.9%)
1,192(19.0%)
4,421(71.1%)
6,212 (100.0%)

3-5

希望する職種ユーザー登録時に希望する職種の選択を行うが、選択肢としては、事務系、技術系、営業系、専門系、製造・現場系という 5 つが用意されている。現在の状況別、男女別に、どのような職種が選ばれたのかを図表 3-7 に示した。また、違いをわかりやすくするために、グラ
フとして示したものが図表 3-8 である。
現在の状況、男女を込みにしたとき、事務系の選択率が一番高く 44.1％、第 2 位が専門系（19.5％）、第 3 位が営業系（16.5％）、第 4 位が技術系（12.0％）、第 5 位が製造・現場系（8.0％）となった。選択率をみると事務系が圧倒的に他よりも高い。
選択率を属性別にみると、男性の場合には、希望する職種として事務系がやや多めとなっているものの、他の職種の選択率も平均しており、偏りはそれほど大きくない。それに対して、女性の場合には、事務系の選択に偏りがある。その傾向は、「学生」よりも「有職者」や「その他」で強くなり、女性の場合、「学生」は事務系の希望が 43.8％であるのに対し、「有図表 3-7 現在の状況別、男女別にみた希望する職種の選択者数と割合
学生

職種

男

有職者
女

男

その他
女

事務系
85 (27.7) 128 (43.8) 226 (31.5)
技術系
65 (21.2)
13(4.5) 124 (17.3)
営業系
76 (24.8)
66 (22.6) 146 (20.4)
専門系
56 (18.2)
72 (24.7) 145 (20.2)
製造・現場系
25
(8.1)
13
(4.5)
76 (10.6)
計
307 (100.0) 292 (100.0) 717 (100.0)※（ ）内は職種計に対する各セル希望者の人数の割合（％）

男

計

女

284 (59.8) 712 (30.4) 1,304 (62.8)
26(5.5) 370 (15.8) 145(7.0)
42(8.8) 525 (22.4) 170(8.2)
108 (22.7) 458 (19.5) 372 (17.9)
15(3.2) 280 (11.9)85(4.1)
475 (100.0) 2,345 (100.0) 2,076 (100.0)

2,739 (44.1)
743 (12.0)
1,025 (16.5)
1,211 (19.5)
494
(8.0)
6,212 (100.0)

70.0
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0

事務系
技術系

0.0
学生

有職者 その他

学生

男

有職者 その他
女

営業系
専門系
製造・現場系

図表 3-8 男女別、現在の状況別にみた希望する職種の割合（％）

－19－

職者」、
「その他」では、各 59.8％、62.8％となっている。また、営業系は「学生」に比べて、「有職者」、「その他」の選択率が低い。
他方、男性では、技術系の選択率は「学生」では 2 割あるのに対して、「有職者」、「その他」ではやや少なくなっている。反対に製造・現場系では、「学生」が 8.1％と 1 割未満であるのに対して、「有職者」と「その他」では 1 割を超えている。
このように、男女、あるいは現在の状況によって、希望する職種の選択率には違いがみられた。この結果は、2005 年 4 月から 2006 年 8 月までにキャリア・インサイト D 版を用いて集められた 8,055 名のデータとも一致している（松本、室山,2008）。
男性に比べて女性での事務職の選択率が高いこと、製造・現場系の仕事の選択率に関して女性の方が男性よりも低いことは傾向として予想できるが、学生、有職者、その他という現在の状況でみたときに、選択率に違いがみられた点は興味深い。現在の状況別の職種ごとの選択率を他の変数と関連づけて分析することで、現在の状況によって希望する職種に違いが生じる理由が明らかになるかもしれない。今後の分析の過程で検討してみる一つの観点であると思われる。

3-6

まとめ

本章では、
「操作ログ」に残っているデータを 13-65 歳までの年齢層に絞り、その後、ログインしてログアウトがない者、施設の担当者やシステム導入の作業にあたっている業者が試行として使っていると判断される記録、再利用の記録は集計対象からはずした結果として、
6,212 名のデータを扱った。
利用者の属性を見ると、施設をまとめた場合には、データの内訳としては男性が 54.2％、女性が 45.8％で男性の利用者が多く、現在の状況別にみると、割合が高いのは、「その他」（71.1％）、「有職者」（19.0％）、「学生」（9.9％）の順となった。キャリア・インサイト D 版の設置協力施設のうち、大学は 3 校で、残りは若年系の相談機関かハローワークということがシステムの利用者の属性にも反映されている。
ユーザー登録の際に 5 つの職種のうち希望する職種を選んでもらうが、利用者がどのような職種を選んでいるかを集計したところ、男女によって違いがみられた。男性では、事務系の職種の希望者が多いものの、他の職種についても比較的まんべんなく選択されている。他
方、女性は、事務系の職種の希望者が圧倒的に多く、次いで専門系の選択率が 2 割程度みられ、その次が営業系となっている。技術系と製造・現場系は選択者が 1 割未満で極端に少ない。また、女性の場合には、現在の状況との関連からみて、営業系は、「学生」では 2 割程度が選択しているが、「有職者」と「その他」では選択する者は 1 割未満となる。また、事務系
は、「学生」よりも「有職者」、「その他」で多くなっており、「学生」に比べて、「有職者」、「その他」では、希望する職種の選択の幅が狭くなっていることが示された。
－20－

第４章 利用方法
4-1「回答ログ」の集計結果

第 3 章 3-1 において、「操作ログ」と「回答ログ」について説明したが、「回答ログ」には、回答記録を残すことに同意した利用者のデータのみが蓄積される。利用者の中には、記録を残さないという選択をする者もいるので、「操作ログ」に比べて、「回答ログ」に記録されているデータ数は少なくなる。
「回答ログ」に残された記録を年齢階級別、現在の状況別、男女別に集計した結果を図表
4-1 に示す。全体として記録を残した者の総数は 3,879 名となった。25-29 歳が一番多く、
1,485 名、次に 21-24 歳が 1,218 名となった。キャリア・インサイトのシステムの正式な対象者は 18-34 歳であるので、その年齢層のデータを合計すると 3,645 名で全体の約 94％を占める。現在の状況別にみると、「その他」が一番多く、男女合わせて 2,764 名（71.2％）となった。また、現在の状況を込みにして男女の内訳をみると、男性が 2,270 名（58.5％）、女性が1,609 名（41.5％）で、男性のデータの方がやや多かった。
また、記録を残した者を現在の状況と男女別の属性で分けて、それぞれの属性における利用者総数に占める記録を残した者の割合を算出した結果が図表 4-2 である。全般に「学生」、「有職者」、「その他」のいずれでも男性の方が記録を残していた。記録を最も残していたのは、「有職者」で 71.1％となった。なお、前回のデータ分析（松本・室山,2008）では、記録を残した者は「学生」に多かったが、今回では「有職者」と「その他」が多くなっている。

図表 4-1 利用記録を残した者の属性別、年齢別内訳（人）属性

13～17歳 18～20歳
21～24歳25～29歳30～34歳
14 (36.54) 32 (15.13) 104 (8.99) 16 (1.08)
1 (0.12)学生
10 (26.08) 40 (18.39) 73 (6.18)
3 (0.19)
1 (0.13)3 (8.27) 16 (7.46) 110 (8.78) 232 (15.34) 120 (16.44)
有職者
0 (0.00) 15 (6.88) 118 (9.55) 113 (7.75) 43 (5.84)
6 (16.56) 64 (28.46) 464 (37.77) 648 (43.59) 328 (45.80)
その他
5 (12.55) 52 (23.69) 349 (28.73) 473 (32.05) 230 (31.67)
計
38
219
1,218
1,485
723
※（ ）内は属性計に対する各年齢層の人数の割合（％）
男
女
男
女
男
女

35～39歳2 (1.68)
0 (0.00)
17 (13.96)
10 (8.01)
47 (38.30)
47 (38.06)
123

図表 4-2 全利用者に占める記録を残した者の割合（％）
属性
学生
有職者
その他

男
女
男
女
男
女

全利用者 記録を残し
（人）
た者（人）
307
172
292
127
717
510
475
306
2,345
1,588
2,076
1,176

－21－

割合
56.03
43.49
71.13
64.42
67.72
56.65

40歳以上
計
3 (4.14)172 (4.61)
0 (0.00)
127 (3.34)
12 (16.96)
510 (12.96)
7 (8.57)306 (7.85)
31 (42.93) 1,588 (40.86)
20 (27.40) 1,176 (30.37)
73
3,879

4-2

利用された機能利用された機能の分析にあたっては、システムの正式な利用対象者である、18-34 歳の者の記録に限定したところ、3,645 名となった（図表 4-3）。このうち、男性は 2,135 名、女性
は 1,510 名で男性の割合が高い。現在の状況別では、「学生」が 270 名（7.4％）、「有職者」
が 767 名（21.0％）、「その他」が 2,068 名（71.6％）となった。

図表 4-3 18-34 歳の対象者の属性別内訳（人）
学生
有職者
その他
計

男性
女性
計
153(4.2%)
117(3.2%)
270(7.4%)
478(13.1%)289(7.9%) 767(21.0%)1504(41.3%) 1104(30.3%) 2068(71.6%)2135(58.6%) 1510(41.4%) 3645(100%)

図表 4-4 各機能の完全実施者数（人）と割合（％）

利用された機能の内容

A. 能力評価
B. 興味評価
C. 価値観評価
D. 行動特性評価
E. 総合評価
F. 希望する職業との相性診断
G. 就職準備度チェックリスト
H. 長期キャリアプラン
I. ユーザープロファイリング

上記の機能該当機能完 に追加して該当機能完
全実施者割 下段の機能
全実施者数
合
を実施した
者の数
3,352
3,278
2,861
2,771
2,565
1,638
1,376
888
809

92.0%
89.9%
78.5%
76.0%
70.4%
44.9%
37.8%
24.4%
22.2%

3,223
2,810
2,667
2,268
1,280
928
239
156

上記の機能
に下段の機
能を追加し
て実施した
者の割合

実施機能内訳

88.4% A＋B
77.1% A＋B＋C
73.2% A＋B＋C＋D
62.2% A＋B＋C＋D＋E
35.1% A＋B＋C＋D＋E＋F
25.5% A＋B＋C＋D＋E＋F＋G
6.6% A＋B＋C＋D＋E＋F＋G＋H
4.3% A＋B＋C＋D＋E＋F＋G＋H＋I

3,645 名のうち、システムの各機能別に、すべての項目に回答し、完全にその機能を使った者の人数を機能別に集計した（図表 4-4）。「該当機能完全実施者数」は、該当する機能を最初から最後まで使った人の人数を示す。さらに、「該当機能完全実施者割合」は、この人数が全体の何％にあたるかを示す。例えば、「A.能力評価」であれば、適性診断コーナーの能力評価を最後まで使った人は 3,352 名で、これは 3,645 人中の 92.0％に相当することを意味する。
「上記の機能に追加して下段の機能を実施した者の数」及び「割合」は、例えば、能力と興味の 2 つを完全に実施した者とその割合である。内訳は一番右の欄に示してある。この使い方の整理では、上段の機能に追加して下段の機能を使った者という分類での集計であるため、例えば、能力と価値観を使って興味を使わなかった者の割合などは入っていない。
キャリア・インサイトは適性評価を中心に構築されているシステムであるため、適性診断
コーナーの 4 つの機能の利用率は高い。特に能力と興味に関しては、それぞれ約 9 割の利用

－22－があり、両方とも実施した場合でも 88.4％の利用率がある。また、価値観、行動特性を含めた 4 つの機能の完全実施率も 73.2％と 7 割以上の者が 4 つのコーナーを実施していることがわかった。さらに総合評価まで含めた場合には 62.2％の利用者があった。F：希望する職業との相性診断と G：就職準備度チェックリスト、H：長期プランは、キャリアプランニング
コーナーに用意されている機能である。F 以下になるとそれぞれ利用率は半数以下になり、Fまでが 35.1％、G までが 25.5％、H までが 6.6％と徐々に少なくなる。そして、最後のユー
ザープロファイリングも含めて、システムを全部使った者の割合は 4.3％であった。

4-3

全体の利用時間と利用レコード数（１）利用時間システムの正式な利用対象者である、18-34 歳の者の記録に限定して、システム全体の利用時間を算出した。平均利用時間と最大利用時間をまとめたものが図表 4-5 である。

図表 4-5 システム全体の平均利用時間、最大利用時間の平均値（mean）と標準偏差（SD）（単位:分）

全体
男女別
現在の状況別

男

女

最大利用
時間
SD
mean
(24.07)223.73(24.65)223.73(23.37)201.45(19.14)116.15(23.30)139.2(24.44)223.73(21.03)116.15(24.02)139.2(24.86)223.73(16.96)87.17(22.18)114.92(23.97)201.45平均利用時間

利用者の属性全体計(n=6212)
男性(n=3369)
女性(n=2843)
学生(n=599)
有職者(n=1192)
その他(n=4421)
学生(n=307)
有職者(n=717)
その他(n=2345)
学生(n=292)
有職者(n=475)
その他(n=2076)

mean
38.53
38.56
38.49
27.08
37.66
40.31
26.67
38.02
40.28
27.52
37.12
40.34

全体の利用者の平均利用時間は、38.53 分となった。また、最大利用時間は 223.73 分（約3.7 時間）となった。この最大利用時間については、システムを使っている途中で席を立った場合などが含まれているのではないか、という疑問が生じるかもしれないが、キャリア・
インサイトのシステムでは、強制終了の仕組みをもっている。すなわち、ログインしている間は一定時間（10 分間）操作をしないと自動的にプログラムが終了される。そこで、最大利
用時間は利用者が何らかの形でシステムを操作している真の利用時間であるといえる。
利用時間を男女別にみると、男性が 38.56 分、女性が 38.49 分で、ほぼ同じとなった。現在の状況別にみると、利用時間が短い順に、「学生（27.08 分）」、「有職者（37.66 分）」、「そ－23－

の他（40.31 分）」となった。
また、男女と現在の状況をクロスさせて集計した結果で利用時間をみると、平均利用時間は短い順に、「学生・男性」、「学生・女性」、「有職者・女性」、「有職者・男性」、「その他・女性」、「その他・男性」となった。最大利用時間は、短い順に、「学生・女性」、「有職者・女性」、「学生・男性」、「学生・有職者」、「その他・女性」、「その他・男性」となった。
利用時間に関しては、性別よりも現在の状況という要因の方が影響しており、現状として「学生」に比べて「有職者」や「その他」の方が、利用時間が長いという結果がみられた。

（２）利用レコード数
キャリア・インサイトの操作ログには、利用者がシステムの操作中に新しい画面を開く度にどの画面を開いたかという情報が 1 行につき 1 つずつ記録されるようになっている。そこ
で、操作情報に関する行数をレコード数として、一人あたりの平均レコード数および最大レ
コード数の平均値を算出した（図表 4-6）。
レコード数が多いほど、その利用者がシステムの利用時に、多くの画面を参照するなどいろいろな操作を行ったことを意味する。逆にレコード数が少ない場合には、例えば、一つの機能だけを使って後は使わずに利用を終了したなど多くの操作が行われていないことを意味する。利用時間とレコード数の違いとしては、利用時間に関しては、限られた画面をじっくり読んでいることによっても数値は大きくなるが、レコード数は、多くの画面を開いて使っていることによって数値が大きくなるという点があげられる。
図表 4-6 レコード数の平均値（mean）と標準偏差（SD）と最大レコード数

利用者の属性全体
男女別
現在の状況別男女

全体計(n=6212)
男性(n=3369)
女性(n=2843)
学生(n=599)
有職者(n=1192)
その他(n=4421)
学生(n=307)
有職者(n=717)
その他(n=2345)
学生(n=292)
有職者(n=475)
その他(n=2076)

平均レコード数 最大レコー
mean
SD ド数
64.60 (38.74)
353
65.22 (40.26)
353
63.87 (36.84)
350
54.82 (35.05)
247
64.59 (39.32)
353
65.93 (38.87)
350
52.92 (37.61)
213
64.28 (40.28)
353
67.12 (40.32)
274
56.82 (32.09)
247
65.05 (37.87)
241
64.59 (37.13)350

図表 4-6 をみると、全体としての平均レコード数は 64.60 行となった。また、最大では約353 レコード数となった。男性と女性では、男性の方が女性に比べてわずかに多くなっていた。現在の状況別にみると、レコード数が短い順に、「学生（54.82 行）」、「有職者（64.59 行）」、
「その他（65.93 行）」となった。この傾向は利用時間の傾向と一致している。
－24－

男女と現在の状況をクロスさせて集計した結果でレコード数をみると、「男性・学生」が最も少なく、次に「女性・学生」の順で、どちらも 50 行台で、学生のレコード数が少なかった。
その次が「男性・有職者」、「女性・その他」、「女性・有職者」、「男性・その他」となった。
これらのレコード数はすべて 60 行以上となっている。
利用時間とレコード数の両方を考慮すると、男女差よりも現在の状況による利用時間や操作の差が現れており、「学生」は他の 2 つよりも少ないようであった。この傾向を明らかにするために、利用時間をレコード総数で割り、平均を算出した。それをグラフとしたものが図
表 4-7 である。
現在の状況でみたとき、「学生」は、他の属性の者と比べて、1 レコードあたりの利用時間が少なくなっている。
「学生」は、他と比べてシステムの画面の参照数も少ないし、それぞれの利用時間も短いことが示されている。それに対して、「その他」は、1 レコードあたりの利
用時間が多い。また、いろいろな画面を参照し、さらに、内容に関しても利用時間をとって参照していることがわかった。

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

全体

0.60

男
女

0.59
0.60

学生
有職者
その他

0.49

男(学生）
男（有職者）
男(その他）

0.50

女(学生）
女(有職者）女(その他）

0.48

0.58
0.61

0.59
0.60

0.57
0.62

時間／レコード数

図表 4-7 属性別にみた１レコードあたりの利用時間（分）

4-4

まとめ

前章では、システムの利用者の属性と利用頻度を中心にデータを分析したが、本章では、利用者たちが、具体的にシステムをどのように使っているのかを明らかにするために、利用された機能、利用時間、操作の回数を示すレコード数の分析を行った。
－25－

まず、利用された機能が記録されている「回答ログ」に基づいて、利用者の属性別に、システムのどのような機能が使われているのかを調べたところ、適性診断の 4 つの評価に関しては全体の約 7 割が 1 回の利用時に使っていることが示され、キャリア・インサイトが適性評価を中心に活用されていることが明らかとなった。
さらに、操作ログに基づいて、利用者の属性別に利用時間を検討したところ、一人あたりの平均利用時間は、約 39 分となった。システム開発の実験の段階で 4 つの適性診断の機能をすべて実施すると約 40-45 分程度の時間がかかることがわかっているが、この数値はそれと一致している。利用時間に関しては、男女差はほとんどなく、現在の状況により違いがみられた。「学生」が最も短く、続いて「有職者」、「その他」の順に長くなった。
レコード数の記録に関しては、全体の平均レコード数が約 65 行であった。これについて
も男女差はほとんどなく、現在の状況で差があり、利用時間と同じ傾向がみられた。すなわ
ち、「学生」が最も少なく、「その他」が最も多い。利用時間をレコード数で除した値を算出し、1 レコードあたりの参照時間を便宜的に算出した結果でも、現在の状況に関して、同じ傾向がみられた。

－26－

第Ⅲ部 適性評価の分析－27－

第５章 能力の特徴
5-1

能力評価の内容

キャリア・インサイトにおける能力評価では、能力の 8 つの側面に関する自信の程度によってプロフィールが作成される。図表 5-1 は、能力評価の最初に表示されるガイド画面である。ガイド画面で「次へ」という右下のボタンをクリックすると、質問表示画面に移動する（図表 5-2）。能力評価では、何らかの活動や作業を記述する 54 個の項目に対して、それをうまくできるかどうかという点から「自信がある」、「まあ自信がある」、「どちらともいえな
い」、「あまり自信がない」、「自信がない」の 5 段階のうちいずれかを選択することで回答する。

図表 5-1 能力評価のガイド画面

図表 5-2 能力評価の質問画面－29－

54 項目への入力が終了すると、8 つの能力の側面に関する自信の程度がプロフィールで示される（図表 5-3）。能力評価のプロフィールはパーセンタイル値で表示される。これは、能力評価の尺度を開発した際に収集した基準データと比較して、個人の得点のレベルを示すものである。キャリア・インサイトの能力評価では、8 つの能力に関して基準データから男女別、属性別の平均値を算出しており、利用者の属性に応じて照合するデータを分けている。
したがって、男性と女性では能力の質問項目に対して同じように回答したとしても表示されるプロフィールは異なるし、学生と有職者でも表示されるプロフィールは異なるものとなる。
プロフィール画面の次には、「職業マッチング」の画面が用意されており、能力評価において自信が高かった能力に合致する職業の例がキャリア・インサイトに用意されている 417 職
業の中から選択されて表示される。

図表 5-3 能力評価プロフィール画面

5-2

8 つの能力の特徴

キャリア・インサイトの能力評価尺度は、欧米で開発されてきた様々な CACGs で取り上げられている能力の因子や、従来から用いられている心理検査である GATB（厚生労働省編
一般職業適性検査）が測定する適性能を考慮した上で開発された。従来型の能力検査で測定される数字を扱う活動や情報を扱うような活動の他に、対人系の活動、創造的な活動、企画・実行などの活動に関して、個人のもっている能力のレベルを測定することをめざして開発された尺度である（室山,1999）。能力の 8 つの側面の名称と内容を図表 5-4 に示す。
なお、GATB で測定される能力が実際の作業や課題に対する回答の正確さと速さで測定されるのに対し、キャリア・インサイトで測定する能力は、本人の自信の有無という自己評定である点が大きく異なる。実際にはそれほどできなくても、本人ができると思っていれば評価が高くなる一方、実際にはできるのに、本人が自信をもっていない場合には評価が低くな－30－

る可能性もある。そこで、キャリア・インサイトの能力プロフィール解釈の際には、そういった点も含めて考慮することが必要であるとしている。
自己評価で示される結果が実際のパフォーマンスで測定した能力とどの程度一致するのかという点については、開発の過程で、GATB との関連から検討された。GATB とキャリア・
インサイトの尺度はすべて同じ能力を測っているわけではないが、関連性が考えられる尺度
間には、正の相関があることが確認されている。例えば、キャリア・インサイトの「リサーチ＆アナライズ」と GATB の知的能力、言語能力とには 1％水準で有意な正の相関がある。
また、キャリア・インサイトの「コンピュート＆アカウント」と GATB の数的処理能力には、1％水準で有意な正の相関が得られている。つまり、自分が実際にできないことには自己評価は低くなり、実際に得意なことには自己評価も高くなる傾向がいくつかの因子において確認されている。

図表 5-4 能力の８側面の特徴
能力評価を構成する８つの側面

各側面の示す特徴①リーダーシップ（PE）

交渉指導力・対人的コミュニーケーション能力。

②ボランティア＆サポート（SO）

人を世話したり、養護、教育、援助する能力。共感能力。

③プランニング（EN）

計画・実行する企画・行動力。てきぱきと処理する能力。

④スポーツ＆エクササイズ （AT）

身体作業の能力。敏捷性・持続性・力仕事の得意さ。

⑤リサーチ＆アナライズ（VO）

情報・データの集約、処理や分析力。

⑥コンピュート＆アカウント（DA）

計算、帳簿つけなど数字を扱う能力。

⑦ハンドメイキング（TH）

機械、道具、物を扱ったり操作する能力。手工技能系の能力。

⑧アート＆クリエイト（CR）

文学、音楽、美術、デザインなど創造的な活動を行う能力。

なお、各項目について「自信がある」から「自信がない」までの 5 段階に対して、自信が高い方から順に 5 点から 1 点として得点化を行ったのち、8 つの側面それぞれの平均値を求め、相互に相関を求めた結果を図表 5-5 に示す。

図表 5-5 能力の 8 側面間の相関係数

リーダーシップ（PE)
ボランティア＆サポート（SO)プランニング(EN)
スポーツ＆エクササイズ(AT)
リサーチ＆アナライズ(VO)コンピュート＆アカウント(DA)ハンドメイキング（TH)アート＆クリエイト（CR)

PE
1.00
0.47
0.50
0.37
0.40
0.25
0.17
0.19

SO

EN

AT

VO

DA

TH

CR

1.00
0.39
0.37
0.32
0.18
0.15
0.13

1.00
0.31
0.39
0.26
0.17
0.20

1.00
0.13
0.24
0.25
0.02ns

1.00
0.27
1.00
0.18
0.27 1.00
0.34 -0.01ns 0.26

1.00

※数字はPearsonの相関係数.ns（有意差なし）と書いてある以外の数値は１％水準で有意。

－31－

サンプル数が多いために、ほとんどの数字において統計的に有意な関連がみられるが、特に値の大きいものを上げてみると、「リーダーシップ」に関しては、「プランニング」、「ボランティア＆サポート」、「スポーツ＆エクササイズ」となった。
「ボランティア＆サポート」に関しては、「リーダーシップ」との相関が最も高く、「プランニング」、「スポーツ＆エクササ
イズ」となった。「プランニング」に関しては、「リーダーシップ」、「ボランティア＆サポー
ト」、「リサーチ＆アナライズ」との関連が高めとなった。
「リーダーシップ」、「ボランティア
＆サポート」、「プランニング」は相互に関連の高い能力であるといえる。
「スポーツ＆エクサ
サイズ」に関しては、相関係数は「リーダーシップ」および「ボランティア＆サポート」において他よりも高くなった。
「リサーチ＆アナライズ」では、「リーダーシップ」との相関が最も高くなった。また、「プ
ランニング」、「アート＆クリエイト」との相関も高めだった。
「コンピュート＆アカウント」に関しては、「リサーチ＆アナライズ」および「ハンドメ
イキング」との相関が最も高めだった。「ハンドメイキング」に関しては、「コンピュート＆アカウント」との相関が最も高く、次が「アート＆クリエイト」との相関となった。
「アート＆クリエイト」においては、「リサーチ＆アナライズ」、「ハンドメイキング」との相関が高くなった。
以上の関係をみると、「リーダーシップ」、「ボランティア＆サポート」、「プランニング」、「スポーツ＆エクササイズ」は一つのグループとして相互の関連が高めである。対人的なスキルが求められる要素であるとも考えられる。他方、「コンピュート＆アカウント」、「ハンド
メイキング」、「アート＆クリエイト」も相互に関連の高い能力のグループである。これは、理系の関心や物づくりといった観点でまとまりがあるといえそうだ。なお、「リサーチ＆アナ
ライズ」はどちらのグループとも関連があり、両方の要素をあわせもった側面であるということが示されている。

5-3

能力における平均値の比較

能力評価の平均値の算出には、回答結果が記録されている「回答ログ」のデータを用いた。
第 4 章で示したように、適性診断コーナーに用意されている 4 つの尺度の中でも、能力評価の利用者は一番多く、完全回答実施者の割合は、キャリア・インサイトの利用時に利用記録を残した者のうちの 92％（3,352 名）を占めている。
平均値の算出の際には、各項目について「自信がある」から「自信がない」までの 5 段階に対して、自信が高い方から順に 5 点から 1 点として得点化した。

（１）全体および男女別にみた平均値の比較
男女をあわせた全体および男女別に能力評価の 8 側面について平均値（mean）と標準偏差－32－

（SD）を算出した結果を図表 5-6 に示す。また、平均値を男女別にグラフにしたものが図表5-7 である。
男女あわせた平均値全般で見ると、能力の 8 つの側面の中では、「ボランティア＆サポー
ト」は男女ともに高く、人との関わりに関しては、平均以上（5 段階評価で 3 以上）の自信度が示されている。また、「リサーチ＆アナライズ」、「スポーツ＆エクササイズ」、「プランニング」も男女ともに平均より高い。
「ハンドメイキング」は男性では平均以上であるが女性は平均以下となっている。平均以下の側面としては「リーダーシップ」、「コンピュート＆アカ
ウント」、「アート＆クリエイト」がみられた。これらの側面に関しては、他の側面と比べて、全般に自信が低くなっていることがわかる。
次に、男女別に平均値をみる。図表 5-6 には、男女別の平均値の他に、側面ごとに男女の平均値に関する統計的な有意差を調べた結果（t 検定）もあわせて示した。この検定では、男性の平均値から女性の平均値を引いた値を用いている。そこで t 値がプラスの場合は、男性の平均値の方が女性に比べて有意に大きいことを示し、マイナスの場合は、男性の平均値の方が女性に比べて有意に小さいことを示している。
検定の結果、8 つの能力のうち、データの収集や管理、分析をともなう活動を含む「リサーチ＆アナライズ」を除く 7 つの側面で男女差がみられた。
男性の方が女性に比べて平均値が高かった側面としては、「リーダーシップ」、「スポーツ＆
エクササイズ」、「コンピュート＆アカウント」、「ハンドメイキング」が該当した。指導力を発揮する活動、身体を動かす活動、数的処理に関する活動、手工技能系の活動に関しては、女性に比べて男性の方が自信を持っていることが示されている。
反対に、女性の方が男性よりも平均値が高かった側面としては、「ボランティア＆サポー
ト」、「プランニング」、「アート＆クリエイト」があった。人の世話や支援を含む活動、ものごとの企画や実行、創造的な活動に関しては、女性の方が男性に比べて自信をもっていることが示された。

図表 5-6 能力評価の全体、男女別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.0.01；ns…有意差なし

全体(n=3352)
mean
（SD）
2.91
(0.79)
3.77(0.72)
3.19(0.85)
3.37(0.81)
3.42(0.75)
2.84(0.91)
2.97(0.96)
2.60(0.94)

男 (n=1946)
mean
（SD）
2.97
(0.81)
3.74(0.73)
3.09(0.85)
3.43(0.83)
3.41(0.76)
2.95(0.89)
3.12(0.95)
2.45(0.91)－33－

女 (n=1406)
mean
（SD)
2.83
(0.77)
3.82(0.69)
3.33(0.83)
3.29(0.78)
3.44(0.75)
2.69(0.91)
2.76(0.93)
2.81(0.93)

t値
5.31**-3.11**-7.97**
5.04**
ns
8.16**
10.96**-11.40**

4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

男
女

図表 5-7 能力の 8 側面に関する男女間平均値の比較

男女別の平均値の比較の結果、男性と女性それぞれにおいて自信をもっている能力の側面には違いがあることがわかったが、男性が自信をもっている能力、女性が自信を持っている能力がそれぞれどういう側面であるかは、これまでに職業適性のもう一つの側面である職業
興味における性差と一致する傾向があるようだ。例えば、アメリカの Holland の職業興味の理論（Holland,1992）に基づいて開発されている VPI 職業興味検査を用いて日本の大学生 3,088
名を対象とした職業興味のデータが集められているが（室山、折谷、松本、宮崎,2001）、その結果によれば、6 つの職業興味領域において、男性は女性に比べて、手工技能系の活動や身体を使った作業（現実的領域）に関心が高く、これは、「ハンドメイキング」や「スポーツ＆エクササイズ」の活動と関連する。また、女性は男性に比べて対人接触を多く含む活動、
創造的な活動への興味が高いが、これは、「ボランティア＆サポート」や「アート＆クリエイト」と関連するものである。
能力尺度で取り上げられている 8 側面がすべて職業興味の 6 領域と対応するわけではないが、いくつかの側面に関しては、男女ともに自信を持っている能力の側面は、活動内容で関連する興味領域と一貫性が高いことが示唆されている。また、男女ということではなく個人レベルにおいて、ある活動に関する自信と能力は相関が高いという傾向も職業レディネス・
テストをもちいた中学生、高校生のデータで確認されている（労働政策研究・研修機構，2007）。
キャリア・インサイトのデータに関しては、能力と職業興味の両方を実施したサンプルも3,223 名集められているため、能力と興味の関連については改めて検討したい。

（２）現在の状況別にみた平均値の比較
次に、現在の状況（「学生」、「有職者」、「その他」）に関して、各能力の側面の自信度にどのような違いがみられるのかを検討するため、状況別に平均値（mean）と標準偏差（SD）を－34－算出した（図表 5-8）。また、現在の状況別の平均値をグラフにしたものが図表 5-9 である。
なお、このデータでは、「学生」が 221 名、「有職者」が 706 名、「その他」が 2425 名と各グ
ループのサンプル数が大きく異なっているので、厳密な意味で 3 つの平均値を比較するためには、有職者とその他からサンプルを抽出して学生とほぼ同程度にする必要があるが、今回は、集められたキャリア・インサイトの利用者全体の傾向を示すという目的に照らして、サンプリングを行っていない。
平均値でみると、全般に、「有職者」、「その他」に比べて「学生」の値が高くなっている。
図表 5-8 の F 値は、3 つのグループの平均値を分散分析によって検定した結果であるが、「ハ
ンドメイキング」と「アート＆クリエイト」を除いて、「学生」が残りの 2 つのグループよりも高い値を示していることがわかった。
「有職者」と「その他」の平均値は、ほぼ同じようなレベルである。

図表 5-8

能力評価の現在の状況別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

A：学生(n=221)
mean
（SD）
リーダーシップ
3.12(0.85)
ボランティア＆サポート
3.95(0.72)
プランニング
3.29(0.88)
スポーツ＆エクササイズ
3.53(0.81)
リサーチ＆アナライズ
3.51(0.73)
コンピュート＆アカウント
2.98(0.96)
ハンドメイキング
3.04(1.02)
アート＆クリエイト
2.60(0.92)**…p<.01；*…p<.05；†…p<.10；ns…有意差なし

B：有職者(n=706)
mean
（SD）
2.89
(0.77)
3.75(0.70)
3.24(0.83)
3.41(0.78)
3.37(0.75)
2.83(0.90)
3.01(0.97)
2.59(0.97)

C：その他(n=2425)
F値
mean
（SD）
2.90
(0.79) 7.96** A>B、C
3.76(0.72) 7.56** A>B、C
3.17(0.85)
3.55* A>C
3.35
(0.82) 6.33** A>B、C
3.43(0.76)
2.98† A>B
2.83
(0.90)
2.74† A>B、C
2.95(0.95)
ns
2.60(0.93)
ns

4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

学生
有職者
その他

図表 5-9 能力評価の現在の状況別平均値の比較－35－前述の通り、キャリア・インサイトの能力評価は、各項目の内容について、自信があるかどうかを自己評価で回答するものである。そこで、一人の個人に関して、自信がある側面とない側面を比較することは可能であるが、他の集団との比較に関しては、回答の基準が異なっている可能性を考慮する必要がある。今回のデータにおいて、「学生」が「有職者」、「その他」より平均値が高い傾向がみられたが、これは、「学生」が他のグループよりも自信をもっていることを意味しているのであり、実際にその作業に関する能力が優れているかどうかは保証されていない。例えば、「有職者」においては、実際に仕事をした経験があるからこそ、自分の能力が他の人と比べてどうかということを客観的に判断することができ、その結果、相対的には自信度が低くなるということも考えられる。
なお、「ハンドメイキング」と「アート＆クリエイト」においては，「学生」の得点の高さ
は他のグループと比べて統計的に有意ではなかった。この 2 つはモノづくりや機械いじり、
創造的な活動であり、学生生活ではこれに関連した専門的なコースに在籍する者以外、あまりなじみのない活動であると思われる。それに対し、他の 6 つの側面は学生生活において経験する機会が比較的多い活動である。学生にとって、普段からよく経験している活動である
ため、自信が高くなっている可能性もある。
さらに、「有職者」と「その他」であるが、キャリア・インサイトが導入されている施設でこのシステムを使っているという状況から考えて、転職先を探しているか、就職先を探している求職者である可能性が高い。現在の仕事に対して問題を感じている者も多いであろう事を考えると、いろいろな活動に自信をもてない状態になっていることも考えられる。そこで、平均値が全般的に低くなってしまうこともあるだろう。
本章では、能力に関する各側面の平均値の傾向を示すため、現在の状況という変数についても取り上げてみたが、その数値の背景には様々な可能性があることを考慮にいれておく必
要がある。

5-4

まとめ

本章では、能力評価の 54 項目を用いて、全体、男女別、現在の状況別に平均値を算出し、能力の 8 つの側面に関する傾向を調べた。
全体としては、平均値が高い順に、「ボランティア＆サポート」、「リサーチ＆アナライズ」、「スポーツ＆エクササイズ」、「プランニング」、「ハンドメイキング」、「リーダーシップ」、「コ
ンピュート＆アカウント」、「アート＆クリエイト」となった。このうち、「プランニング」までは 5 段階評価の平均値である 3 以上の水準となった。
男女別に見たところ、全般的に、男性が自信をもっている側面と女性が自信をもっている側面には違いがみられた。「リサーチ＆アナライズ」のみにおいて性差がみられなかった。
男性の方が女性に比べて平均値が高かった側面としては、「リーダーシップ」、「スポーツ－36－

＆エクササイズ」、「コンピュート＆アカウント」、「ハンドメイキング」が該当した。反対に、女性の方が男性よりも平均値が高かった側面としては、「ボランティア＆サポート」、「プラン
ニング」、「アート＆クリエイト」があった。この結果は、内容が類似する職業興味の領域に対する関心の傾向と一致するため、能力と興味との回答の一貫性についても検討する必要性があることが示唆された。
「学生」、「有職者」、「その他」という現在の状況別での検討に関しては、各グループのサ
ンプル数が大きく異なるため、傾向としてみられた点についての記述にとどまるが、全般に「学生」が他のグループよりも、様々な側面に関して自信度が高かった。
「ハンドメイキング」と「アート＆クリエイト」に関しては有意な差はみられなかった。
「学生」が他のグループよりも高かった傾向はみられたが、その背景には、①学生は仕事の経験がないため自信があると回答できる、②学生は、自分がよく知っている活動には自信をもっていると回答している、③学生以外のグループでは失業中や求職活動中ということの影響を受け、本来よりも低くなっている可能性がある、などの理由が考えられる。

－37－

第６章 職業興味の特徴
6-1

興味評価の内容

職業適性を把握するためには、能力の他に、職業興味を調べることが非常に重要である。
これまでに欧米で開発されてきた CACGs にも適性評価の尺度として、能力評価と興味評価は必ず用意されている。そこで、キャリア・インサイトの職業適性コーナーにおいても、能力評価の他に、職業興味評価を用意し、この 2 つを実施することで他の様々な機能との関連が測られるような構造としている。キャリア・インサイトにおいては、能力と職業興味は適性診断の中心機能であるといえる。
図表 6-1 は、職業興味評価のガイド画面である。ここに示されているように、職業興味評
価には 2 つの形式のテストが含まれている。一つめのテストは、様々な活動や作業の具体的な内容が書かれた文章を読み、それに対する興味の有無を、「やりたい」、「どちらともいえな
い」、「やりたくない」の 3 段階で回答する検査である（図表 6-2）。この項目は、主に中学生や高校生を対象とした心理検査である「職業レディネス・テスト」の職業志向性に関する 54
項目から 25 項目を抽出して尺度を構成している。二つめのテストは、職業名の一対比較の形式をとる。二つの職業名が対になっており、利用者はそのうちの関心のある方を選択する。
これは 32 項目用意されている（図表 6-3）。二つのテストを両方とも実施すると、「採点」ボ
タンがあり、それをクリックすることによって興味のプロフィールが表示される。能力と同様に、興味に関しても基準データとの比較によるパーセンタイル表示である（図表 6-4）。プ
ロフィールは、ホランドの職業興味の 6 領域の枠組みで整理されている。プロフィール中の上位 3 領域に関しては、コメントが表示されるとともに、キャリア・インサイトの職業情報
データベースとの照合が行われ、興味に合致する職業のリストが参照できるようになっている。

図表 6-1 興味評価のガイド画面－38－

図表 6-2 興味評価の質問画面（テスト１）

図表 6-3 興味評価の質問画面（テスト２）

図表 6-4 興味評価のプロフィール画面

－39－

6-2

6 つの興味領域の特徴

キャリア・インサイトの職業興味評価では、Holland の職業興味の 6 領域の枠組みを使って尺度を構成している。その内容は図表 6-5 の通りである。

図表 6-5 Holland による職業興味の 6 領域の内容
興味領域

興味、関心の内容①現実的興味領域（Ｒ領域）

機械や装置の操作、物作り、動植物の世話などの具体的、実際的な仕事や活動への興味。

②研究的興味領域（Ｉ領域）

研究・調査など、物事を論理的に考え、探求していくような仕事や活動に対する興味。

③芸術的興味領域（Ａ領域）

音楽、美術、文学など、創造的で芸術的な仕事や活動に対する興味。

④社会的興味領域（Ｓ領域）

人の世話、援助、サービス、販売など、人と接するような仕事や活動に対する興味。

⑤企業的興味領域（Ｅ領域）

新しい事業や計画の企画、組織運営や経営などに関わる活動に対する興味。

⑥慣習的興味領域（Ｃ領域）

一定の決まった方式で正確にきちんと物事を処理していくような仕事や活動に対する興味。

興味評価のテスト 1 の各項目について「やりたい」を 3 点、「どちらともいえない」を 2
点、「やりたくない」を 1 点として得点化した後、領域毎に平均値を算出し、領域間で相関係数を求めた。結果を図表 6-6 に示す。

図表 6-6 興味の６領域間の相関係数

R
R(現実的）
I(研究的）A(芸術的）
S（社会的）
E(企業的）
C(慣習的）

1
0.31
0.14
0.16
0.11
-0.01ns

I

A

S

E

1
0.17
0.13
0.16
0.16

1
0.14
0.42
-0.08

1
0.26
0.21

1
0.01nsC

1※数字はPearsonの相関係数.ns（有意差なし）と書いてある以外の数値は１％水準で有意。

能力と同様に、サンプル数が多いために、数字が小さくても統計的には 1％水準で有意となっている。特に 0.20 以上の数値が得られている組み合わせをみると、R（現実的）領域とI（研究的）領域間の相関（r=.31）、A（芸術的）領域と E（企業的）領域との相関（r=.42）、
S（社会的）領域と E（企業的）領域との相関（r=.26）、S（社会的）領域と C（慣習的）領域との相関（r=.21）があげられる。

－40－

6-3

興味における平均値の比較

興味評価の平均値の算出には、回答結果が記録されている「回答ログ」のデータを用いた。
興味評価については、適性診断コーナーに用意されている 4 つの尺度の中でも、能力評価に続いて利用者数は多く、完全回答実施者の割合は、キャリア・インサイトの利用時に利用記録を残した者のうちの 89.9％（3,278 名）を占めている。
平均値の算出の際には、興味評価のテスト 1 の各項目について「やりたい」を 3 点、
「どち
らともいえない」を 2 点、「やりたくない」を 1 点として得点化した。

（１）全体および男女別にみた平均値の比較
男女をあわせた全体および男女別に興味評価の 6 領域について平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した結果を図表 6-7 に示す。また、平均値を男女別にグラフにしたものが図表6-8 である。

図表 6-7 興味評価の全体、男女別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

R(現実的）
I（研究的）A（芸術的）
S（社会的）
E（企業的）
C（慣習的）全体(n=3278)
mean
（SD）
1.52
(0.55)
1.88(0.63)
1.99(0.62)
2.02(0.49)
2.15(0.57)
1.98(0.58)

男(n=1911)
mean
（SD）
1.62
(0.57)
1.98(0.62)
1.90(0.61)
2.01(0.50)
2.18(0.57)
1.94(0.57)

女(n=1367)
mean
（SD)
1.39
(0.49)
1.73(0.63)
2.11(0.61)
2.04(0.49)
2.12(0.56)
2.03(0.58)

t値
12.01**
11.13**-9.48**
ns
3.14**-4.26**

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

男
女

0.0

図表 6-8 興味の６領域に関する男女間平均値の比較－41－

全体の平均値をみると、興味の高い順に、E 領域、S 領域、A 領域、C 領域、I 領域、R 領域となっている。また、男女別にみると、男性では、E→S→I→C→A→R の順となっているのに対して、女性では、E→A→S→C→I→R となっている。A 領域は女性の方で高い順位に表れており、I 領域は男性の方で順位が高い。その他はほぼ同順位である。
また、男性と女性の平均値を統計的に検定した結果を図表 6-7 に示したが、S 領域以外で有意な差がみられている。R、I、E 領域に関しては、男性の方が女性よりも得点が高く、A
領域と C 領域に関しては、女性の方が男性よりも得点が高い。VPI 職業興味検査を大学生に実施した結果においても（室山、折谷、松本、宮崎,2001）、R、I、E は男性の方が高く、A、C 領域は女性の方が高い。これは本研究のデータと一致している。ただ、VPI のデータでは、
S 領域は女性の方が男性に比べてはっきりと高くなっているが、本研究のデータでは、女性の方がわずかに平均点は高いが、男女間での明確な差は検出されなかった。

（２）現在の状況別にみた平均値の比較
次に、現在の状況（「学生」、「有職者」、「その他」）に関して、職業興味の 6 つの領域にどのような違いがみられるのかを検討するため、状況別に平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した（図表 6-9）。また、現在の状況別の平均値をグラフにしたものが図表 6-10 である。
「学生」、「有職者」、「その他」という 3 つのグループの平均値をみたところ、どの領域においてもそれほど大きな差はみられなかった。ただ、E 領域において「学生」が他よりもわずかに高く、C 領域において、「学生」よりも「有職者」、「その他」の順に平均値が高くなっている傾向がみられたため、分散分析により 3 つのグループの平均値を比較したが、有意な差の検出には至らなかった。能力評価においては、現在の状況に関して、「学生」が他よりも高い、という結果が得られたが、興味評価に関しては、そのような差はなく、3 つのグループの平均値はほとんど同じであった。
なお、前述の大学生を対象として VPI 職業興味検査を実施したデータでは、高い順に、A
領域、E 領域、S 領域、I 領域、C 領域、R 領域となっている。キャリア・インサイトの利用
者の学生のデータでは、高い順に、E 領域、S 領域、A 領域、C 領域、I 領域、R 領域となっており、VPI の大学生のデータと比べると A 領域が低くなっている。また、I 領域も順位が一つ低くなり、かわりに C 領域が高くなっている。

図表 6-9 興味評価の現在の状況別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

R(現実的）
I（研究的）A（芸術的）
S（社会的）
E（企業的）
C（慣習的）

A：学生(n=218)
mean
（SD）
1.54
(0.58)
1.82(0.64)
1.96(0.61)
2.02(0.51)
2.21(0.59)
1.92(0.61)

B：有職者(n=684)
mean
（SD）
1.54
(0.56)
1.87(0.62)
1.99(0.63)
2.00(0.50)
2.16(0.56)
1.96(0.57)－42－

C：その他(n=2376)
mean
（SD）
1.52
(0.54)
1.88(0.63)
1.99(0.62)
2.03(0.49)
2.14(0.57)
1.99(0.57)

2.5
2.0
1.5
1.0
学生
0.5

有職者
その他

0.0

図表 6-10 興味評価の現在の状況別平均値の比較

6-4

まとめ

本章では、キャリア・インサイトの興味評価を完全に実施した者 3278 名のデータについて、全体、男女別および現在の状況別の平均値を算出した。
全体の傾向としては、興味の高い順に、E 領域、S 領域、A 領域、C 領域、I 領域、R 領域となった。E 領域、S 領域など対人系の領域に関する興味が高くなっている。それに対して、
I 領域や R 領域など研究・技術系の領域に対する興味は低い。
男女別の平均値を比較した結果では、S 領域以外で、男女差がみられた。R、I、E 領域に関しては、男性の方が女性よりも得点が高く、A 領域と C 領域に関しては、女性の方が男性よ
りも得点が高かった。
現在の状況別の平均値に関しては、「学生」、「有職者」、「その他」に関して平均値を算出したところ、差が見られず、現在の状況別に関しては、興味の評価に違いはみられないことが確認された。

－43－

第７章 価値観の特徴
7-1

価値観評価の内容

価値観評価は、職業を選択するときに、利用者がどのような条件を重視しているのかを調べるために用いられる尺度である。能力と興味が職業の職務要件に直結した評価の視点であるのに対し、価値観評価は、職場や就職先に対する個人の選択の基準を調べるための尺度であるといえよう。すなわち、ある職業に関して個人の能力や興味のような適性が一致していたとしても、個人が仕事を選ぶときに賃金や会社の規模などを重視しているとすれば、適性に関する特徴の一致は、個人の選択にとってそれほど大きな意味がない。現実の就職支援の場面においては、能力や興味の特徴を知るとともに、求職者がどのような基準で仕事を選ぼうとしているのかという情報も欠かすことができない非常に重要な要素である。そこで、キャリア・インサイトでは、適性評価コーナーの中に、価値観評価尺度を組み込んでいる。
価値観評価のガイド画面を図表 7-1 に示す。価値観評価では、まず、職業を選択するときに考える必要がある 21 項目が表示される。それぞれに対して、「非常に重視する」から「全く重視しない」まで 5 段階で評価させる（図表 7-2）。全部の項目に対する評価が終了すると、重視度が高かった項目だけが表示され、その中から重視する順に 1 位から 3 位までの順位を付けさせる（図表 7-3）。
各条件についての重視度の確認が終わったところで、将来就きたいと思う職業のタイプと望ましい働き方についての選択肢が表示され、利用者はそれぞれから各一つを選択する（図表 7-4）。

図表 7-1 価値観評価のガイド画面－44－

図表 7-2 価値観評価の質問項目画面

図表 7-3 重視する項目の中での順位付け

図表 7-4 職業タイプと働き方の選択－45－

「職業タイプ」と「働き方」の選択が終了した時点で、画面右下の「採点する」ボタンをクリックすると、価値観のプロフィール画面が表示される（図表 7-5）。画面上の棒グラフは利用者自身が各条件についてどの程度の重視度を回答したかを示すものである。また、赤の折れ線グラフは、利用者と同じ「職業タイプ」を選んだ者、青の折れ線グラフは利用者と同じ「働き方」を選んだ者の各項目に対する重視度の平均的な数値レベルを示す。このグラフの数値は、キャリア・インサイトの価値観に関する基準データによって作成されている。
また、「プロフィール比較」というタブをクリックすると、グラフの横の表示が変わり、他の「職業タイプ」および「働き方」を選んだ者の平均値を参照することができる（図表 7-6）。
利用者が選んだ「職業タイプ」には、それぞれ赤と青の★印が付けられている。これ以外の選択肢のボタンをクリックすると、それに伴って折れ線の形が変化するので、自分の選択したタイプがどのタイプの平均値に近いのかをみることができる。

図表 7-5 価値観プロフィール画面

図表 7-6 職業タイプと働き方の参照画面

－46－

7-2

価値観項目の 3 つの因子

キャリア・インサイトの価値観プロフィールの画面では、21 項目は「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」という 3 つの因子ごとにまとめて表示されている。これによっても示されている通り、価値観項目に使われている 21 項目は、上記の 3 つの因子のいずれかに関連づけられる項目として作られている。各項目がどの因子に関連が高いかをまとめたものが図表7-7 である。
「仕事重視」の因子には、仕事のやりがいや職務内容に対するこだわりが反映されるような項目がまとまっている。
「会社重視」は、企業名や規模、賃金、将来性、安定性など会社や事業所の属性に関連した項目で構成される。
「環境重視」には、職場での福利厚生や働く場所の環境面に関する諸条件が集まっている。
本章ではまず、利用者の価値観の特徴をつかむために、利用者が 3 つの因子のどれを重視する傾向があるのかを調べる。そこで、この 3 つの因子別に項目をまとめて各因子の平均値を算出し、利用者の属性間で比較することとした。
図表 7-7 価値観評価の３つの因子と該当項目
因子

仕事重視

会社重視

環境重視

7-3

番号
1
2
3
10
13
15
9
12
14
16
18
20
21
17
4
5
6
7
8
11
19

内容
達成感
仕事の内容
社会への奉仕や貢献取り扱いや処遇の公平さ
学問と仕事の関連性
仕事の継続性（キャリアの一貫性）
仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
免許や資格取得の必要性・可能性
独立や自営の可能性
企業ブランド賃金
企業の将来性
雇用の安定性
企業規模
勤務地の限定昼間勤務かつ交替制のない勤務
休日や休暇のとりやすさ
育児休業や介護休暇の制度化
職場の物理的化学的環境
職場の対人関係
福利厚生等の充実

価値観における平均値の比較

価値観評価の平均値の算出には、回答結果が記録されている「回答ログ」のデータを用いた。価値観評価については、完全回答実施者の割合は、キャリア・インサイトの利用時に利－47－

用記録を残した者のうちの 78.5％（2,861 名）を占めている。
各項目について「非常に重視する」～「全く重視しない」までの 5 段階評価について 5 点～1 点として得点化した。そして、各因子に含まれる項目の合計得点を算出した後、項目数で除して各因子の得点を算出した。

（１）全体および男女別にみた平均値の比較
男女をあわせた全体および男女別に価値観評価の 3 因子について平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した結果を図表 7-8 に示す。また、平均値を男女別にグラフにしたものが図
表 7-9 である。
全体の数値をみると、平均値が一番高かったのは、環境重視の因子で、2 番目が会社重視、
3 番目が仕事重視となった。環境要因が最も重視されていて、仕事の要因は一番重視度が低いことが示されている。男女別に平均値を比較してみると、仕事重視に関しては、男女ともに差がみられず、同程度であった。会社重視の因子では、男性の方が女性に比べて平均値が高く、男性の方が会社に関する属性を重視していることがわかった。また、環境重視の因子
では、女性の方が男性よりも平均値が高く、女性は男性に比べて環境重視であることが示された。女性の方が環境重視である傾向は予想できたが、男性においても仕事よりは環境の要因が重視されている点は興味深い。

図表 7-8 価値観評価の全体、男女別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

仕事重視
会社重視
環境重視

全体(n=2861)
mean
（SD）
3.54
(0.46)
3.66(0.57)
3.93(0.55)

男(n=1681)
mean
（SD）
3.54
(0.46)
3.69(0.58)
3.86(0.56)

女(n=1180)
mean
（SD)
3.53
(0.45)
3.62(0.55)
4.02(0.53)

t値
ns
3.05**-7.82**

4.1
4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5
3.4
男

3.3

女

3.2
仕事重視

会社重視

環境重視

図表 7-9 価値観の３因子に関する男女間平均値の比較－48－

（２）現在の状況別にみた平均値の比較
次に、現在の状況（「学生」、「有職者」、「その他」）に関して、価値観の 3 つの因子に対する平均値にどのような違いがみられるのかを検討するため、状況別に平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した（図表 7-10）。また、現在の状況別の平均値をグラフにしたものが図
表 7-11 である。

図表 7-10

仕事重視
会社重視
環境重視

価値観評価の現在の状況別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

A：学生(n=181)
mean
（SD）
3.61
(0.50)
3.79(0.56)
3.91(0.58)

B：有職者(n=598)
mean
（SD）
3.54
(0.43)
3.72(0.55)
3.93(0.55)

C：その他(n=2082)
mean
（SD）
3.53
(0.46)
3.63(0.57)
3.93(0.55)

F値
2.40† A>B,C
9.38** A,B>C
ns

4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5

学生

3.4

有職者

3.3

その他
仕事重視

会社重視

環境重視

図表 7-11 価値観評価の現在の状況別平均値の比較「学生」、「有職者」、「その他」のいずれにおいても環境重視の因子の平均値が最も高く、次に会社重視で、仕事重視の因子の平均値は最も低い。次に、仕事重視に関して現在の状況
によって平均値に違いがあるかどうかを分散分析により調べたところ、「学生」の平均値が最も高く、「有職者」、「その他」に比べて有意な差の傾向があった。仕事重視の因子の得点は 3つの因子で最も低いものの、利用者の現在の状況間で比較してみると、「学生」は他の状況の者に比べて仕事重視の傾向がある。会社重視については、「学生」が最も高く、次に「有職者」、最後が「その他」となった。統計的な検定の結果では、「学生」と「有職者」が「その他」に比べて有意に高いという結果となった。
「その他」には無職の者や非正規の仕事をしながら就職活動をしている者が含まれるが、「学生」や「有職者」に比べて会社に関する条件の重視度は低くなっている。環境重視の因子に関しては、現在の状況で差はみられず、同程度に高くなっていた。

－49－

7-4

個別項目に対する重視度

前節において 3 つの因子毎に平均値を算出した結果では、「環境重視」の因子の平均値が一番高く、次いで「会社重視」、「仕事重視」因子の順となったが、具体的にどのような項目への重視度が高いのかを調べるために、21 項目それぞれについて重視度別の選択率を算出した。

（１）男女別にみた個別項目への重視度「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」の各項目に対して、重視度 5（非常に重視する）
から重視度 1（全く重視しない）までの選択率を男性に関して算出した結果を図表 7-12 にまとめた。なお、重視度 5（非常に重視する）の回答のうち、30％以上の選択率があったものについては網掛けで表示している。

図表 7-12 価値観 21 項目の重視度別選択率（％）:男性データ
重視度５ 重視度４ 重視度３ 重視度２ 重視度１
1 達成感
35.99
54.73
6.54
2.32
0.42
2 仕事の内容
42.24
45.21
9.93
2.14
0.48
3 社会への奉仕や貢献
12.37
35.81
37.00
10.71
4.10
仕
10 取り扱いや処遇の公平さ
19.10
45.81
27.42
5.89
1.78
事
13 学問と仕事の関連性
4.82
13.74
38.85
27.78
14.81
重
16.54
44.32
31.11
6.96
1.07
視 15 仕事の継続性（キャリアの一貫性）
9 仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
12.02
34.32
39.62
11.60
2.44
12 免許や資格取得の必要性・可能性
12.91
37.00
35.40
11.12
3.57
14 独立や自営の可能性
8.21
24.27
38.13
20.52
8.86
16 企業ブランド
6.07
19.57
35.10
25.28
13.98
会
男性
18 賃金
15.53
45.15
31.17
6.54
1.61
社
20 企業の将来性
20.05
50.15
23.97
4.58
1.25
重
21
雇用の安定性
35.51
48.54
13.50
1.73
0.71
視
17 企業規模
4.46
16.95
38.67
26.95
12.97
4 勤務地の限定
31.47
35.75
18.56
9.76
4.46
5 昼間勤務かつ交替制のない勤務
27.01
39.98
20.23
8.39
4.40
環
6 休日や休暇のとりやすさ
36.17
42.71
14.04
4.94
2.14
境
7 育児休業や介護休暇の制度化
12.85
33.97
35.16
11.48
6.54
重
8
職場の物理的化学的環境
14.22
46.52
26.06
11.18
2.02
視
11 職場の対人関係
48.42
43.19
7.32
0.83
0.24
19 福利厚生等の充実
28.85
51.34
16.66
2.38
0.77
※重視度 5「非常に重視する」の選択率が 30％以上のものに網掛け①男性データ：男性では、「仕事重視」の因子において、重視度 5 の選択率が最も高かったのは「仕事の内容」（42.24％）であった。次に選択率が高かった項目は「達成感」で 35.99％となった。次に、「会社重視」の因子においては重視度 5 の選択率が高かった項目は、「雇用の安定性」（35.51％）となった。続いて「企業の将来性」が 2 番目で、重視度 5 の選択
率が 20.05％となった。
「環境重視」では、最も高かったのは「職場の対人関係」で 48.42％－50－

となった。次に「休日や休暇のとりやすさ」が 36.17％、「勤務地の限定」が 31.47％となった。
男性の回答について、重視度 5（非常に重視する）と重視度 4（重視する）の選択率を合わせて 21 項目を選択率の大きさの順に並べ替えてグラフとしたものが図表 7-13 である。
選択率の合計が 80％以上のものをあげると、「職場の対人関係」が最も選択率が高く、次いで、「達成感」、「仕事の内容」、「雇用の安定性」、「福利厚生等の充実」となった。前節で検討した 3 つの因子のうち「仕事重視」項目に該当する「達成感」と「仕事の内容」の選択率は高いが、全体として、上位には「環境重視」の条件が多く含まれている。反対に、ランキングの下位には「仕事重視」に関連する項目が多く含まれていた。「会社重視」は平均値では 3 つの因子の中で 2 番目の高さであったが、「企業ブランド」や「企業規模」
は重視度が低く、「雇用の安定性」や「企業の将来性」という点での評価の高さが反映しているようであった。

職場の対人関係（C)91.61

達成感（A)

90.72

仕事の内容（A)87.45

雇用の安定性（B)84.05

福利厚生等の充実（C)80.19

休日や休暇のとりやすさ（C)78.88

企業の将来性（B)70.2

勤務地の限定（C)67.22

昼間勤務かつ交替制のない勤務（C)66.99

取り扱いや処遇の公平さ（A)64.91

仕事の継続性（キャリアの一貫性）（A)60.86

職場の物理的化学的環境（C)

60.74

賃金（B)

60.68

免許や資格取得の必要性・可能性（A)49.91

社会への奉仕や貢献（A)48.18

育児休業や介護休暇の制度化（C)46.82

仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方（A)46.34

独立や自営の可能性（A)企業ブランド（B)

32.48
25.64

企業規模（B)

21.41

学問と仕事の関連性（A)18.56※項目内容の後ろの（A）は「仕事重視」、（B）は「会社重視」、（C）は「環境重視」に対応。
数字は重視度 5 と重視度 4 の選択率の合計（％）
図表 7-13 重視度５と重視度４の選択率の合計による 21 項目のランキング（男性）－51－②女性データ：次に、女性に関してまとめた図表を 7-14 に示す。「重視度 5」が 30％以上となった項目をみると、「仕事重視」では、「仕事の内容」が最も高く 44.07％、「達成感」が34.41％となった。
「会社重視」では、「雇用の安定性」のみが 30.17％であった。
「環境重視」
では、「 職場の対人関係」が最も多く 53.31％、続いて「休日や休暇のとりやすさ」が 40.76％、「勤務地の限定」が 35.08％、「昼間勤務かつ交代制のない勤務」が 30.85％となった。女性の場合には、「環境重視」の因子に関連した条件の選択率が高くなっている。

図表 7-14 価値観 21 項目の重視度別選択率（％）:女性データ
重視度５ 重視度４ 重視度３ 重視度２ 重視度１
1 達成感
34.41
55.42
8.56
1.61
0.00
2 仕事の内容
44.07
45.08
9.41
1.44
0.00
3 社会への奉仕や貢献
11.27
35.68
41.02
10.08
1.95
仕
10 取り扱いや処遇の公平さ
17.54
48.31
28.73
4.66
0.76
事
13 学問と仕事の関連性
5.42
16.61
42.63
27.03
8.31
重
11.53
42.54
36.78
7.88
1.27
視 15 仕事の継続性（キャリアの一貫性）
9 仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
8.39
35.93
45.34
8.73
1.61
12 免許や資格取得の必要性・可能性
11.19
38.31
37.37
11.86
1.27
14 独立や自営の可能性
5.51
16.86
38.22
27.63
11.78
16 企業ブランド
3.90
19.83
36.27
27.46
12.54
会
女性
18 賃金
13.47
46.95
32.37
6.36
0.85
社
20 企業の将来性
12.54
47.29
31.78
7.37
1.02
重
21
雇用の安定性
30.17
51.19
15.85
2.46
0.34
視
17 企業規模
3.14
15.93
37.12
29.83
13.98
4 勤務地の限定
35.08
37.97
16.69
6.19
4.07
5 昼間勤務かつ交替制のない勤務
30.85
34.58
22.97
8.56
3.05
環
6 休日や休暇のとりやすさ
40.76
41.10
12.54
4.24
1.36
境
7 育児休業や介護休暇の制度化
26.10
42.20
23.90
6.36
1.44
重
8
職場の物理的化学的環境
18.81
51.53
22.12
6.61
0.93
視
11 職場の対人関係
53.31
41.10
5.08
0.51
0.00
19 福利厚生等の充実
28.14
56.19
13.14
2.37
0.17
※重視度 5「非常に重視する」の選択率が 30％以上のものに網掛け

次に、女性のデータについて、重視度 5 と重視度 4 の選択率の合計の高い順で 21 項目を並べ替えた図を示す（図表 7-15）。
21 項目中、選択率が最も高くなったのは、「職場の対人関係」で 94.41％となった。続いて、選択率が 80％以上の項目をあげると、「達成感」、「仕事の内容」、「福利厚生等の充実」、「休日や休暇の取りやすさ」、「雇用の安定性」となった。上位の項目は男性におけるランキングと同様のものがあがっているが、男性では「雇用の安定性」が女性に比べて選択率が高く、女性では、「休日や休暇の取りやすさ」が男性に比べて高くなっていた。また、全体をみてみると、女性の場合は、「環境重視」に関連する項目が上位を占め、「仕事重視」に関連する項
目は「達成感」と「仕事の内容」以外、全般に低くなっている。
「職場の対人関係」は男女とも非常に高く、仕事を選ぶときの大きな条件の一つとなっていることがわかった。

－52－

職場の対人関係（C)94.41

達成感（A)

89.83

仕事の内容（A)89.15

福利厚生等の充実（C)84.33

休日や休暇のとりやすさ（C)81.86

雇用の安定性（B)81.36

勤務地の限定（C)73.05

職場の物理的化学的環境（C)70.34

育児休業や介護休暇の制度化（C)68.3

取り扱いや処遇の公平さ（A)65.85

昼間勤務かつ交替制のない勤務（C)

65.43

賃金（B)

60.42

企業の将来性（B)59.83

仕事の継続性（キャリアの一貫性）（A)54.07

免許や資格取得の必要性・可能性（A)49.5

社会への奉仕や貢献（A)46.95

仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方（A)44.32

企業ブランド（B)23.73

独立や自営の可能性（A)22.37

学問と仕事の関連性（A)22.03

企業規模（B)

19.07※項目内容の後ろの（A）は「仕事重視」、（B）は「会社重視」、（C）は「環境重視」に対応。
数字は重視度 5 と重視度 4 の選択率の合計（％）

図表 7-15 重視度５と重視度４の選択率の合計による 21 項目のランキング（女性）（２）利用者の現在の状況別にみた個別項目への重視度
次に、利用者の現在の状況別（「学生」、「有職者」、「その他」）に、「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」の各項目に対して、重視度 5（非常に重視する）から重視度 1（全く重視しない）までの選択率を算出した。
①「学生」のグループ：「学生」に関して算出した結果を図表 7-16 にまとめた。重視度 5（非常に重視する）について 30％以上の選択率があった項目としては、「仕事重視」に関して
は、「仕事の内容」（56.35％）と「達成感」（45.86％）があげられた。「会社重視」については、「雇用の安定性」（39.23％）の 1 項目のみだった。
「環境重視」については、「職場の対人関係」（56.35％）と「休日や休暇の取りやすさ」（40.88％）が該当した。
重視度 5 と重視度 4 の選択率の合計で 21 項目を順番に並べ替えた図表を 7-17 に示す。
前節における男女別のランキングでは、「職場の対人関係」が一番高かったが、「学生」の場合には、「職場の対人関係」よりも「達成感」の選択率の方が高くなっていた。
「達成感」に続く 80％以上の項目をあげると、「職場の対人関係」、「仕事の内容」、「雇用の安定性」、－53－

図表 7-16 21 項目に対する現在の状況別にみた各重視度の選択率（％）：「学生」データ
重視度５ 重視度４ 重視度３ 重視度２ 重視度１

仕
事
重
視

学 会
生 社

重
視

環
境
重
視

1
2
3
10
13
15
9
12
14
16
18
20
21
17
4
5
6
7
8
11
19

達成感
仕事の内容
社会への奉仕や貢献取り扱いや処遇の公平さ
学問と仕事の関連性
仕事の継続性（キャリアの一貫性）
仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
免許や資格取得の必要性・可能性
独立や自営の可能性
企業ブランド賃金
企業の将来性
雇用の安定性
企業規模
勤務地の限定昼間勤務かつ交替制のない勤務
休日や休暇のとりやすさ
育児休業や介護休暇の制度化
職場の物理的化学的環境
職場の対人関係
福利厚生等の充実

達成感 (A)
職場の対人関係 （C)
仕事の内容 (A)
雇用の安定性 (B)
福利厚生等の充実 （C)
休日や休暇のとりやすさ （C)
企業の将来性 (B)取り扱いや処遇の公平さ (A)
育児休業や介護休暇の制度化 （C)
職場の物理的化学的環境 （C)
賃金 (B)
昼間勤務かつ交替制のない勤務 （C)
勤務地の限定 （C)
免許や資格取得の必要性・可能性 (A)
仕事の継続性（キャリアの一貫性） (A)
社会への奉仕や貢献 (A)仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方 (A)企業ブランド (B)
学問と仕事の関連性 (A)
企業規模 (B)
独立や自営の可能性 (A)

45.86
56.35
14.92
25.97
11.60
14.92
15.47
11.05
10.50
12.15
14.36
23.76
39.23
6.08
24.86
25.41
40.88
28.73
20.44
56.35
28.73

49.72
34.25
34.25
47.51
23.76
35.36
29.83
40.88
17.13
24.31
51.93
53.59
48.62
27.62
32.04
34.81
40.33
39.23
46.41
36.46
53.59

2.76
5.52
34.25
20.99
31.49
40.33
41.44
29.83
35.36
29.28
28.18
18.23
11.05
30.39
20.44
24.86
10.50
22.10
24.31
5.52
13.81

1.10
3.31
14.36
3.31
22.65
7.73
10.50
13.26
23.76
20.99
4.97
3.31
1.10
21.55
11.60
10.50
5.52
5.52
8.29
1.10
3.87

95.58
92.81
90.6
87.85
82.32
81.21
77.35
73.48
67.96
66.85
66.29
60.22
56.9
51.93
50.28
49.17
45.3
36.46
35.36
33.7
27.63

図表 7-17 重視度５と重視度４の選択率の合計による 21 項目のランキング（学生）

－54－

0.55
0.55
2.21
2.21
10.50
1.66
2.76
4.97
13.26
13.26
0.55
1.10
0.00
14.36
11.05
4.42
2.76
4.42
0.55
0.55
0.00

「福利厚生等の充実」、「休日や休暇のとりやすさ」という順番となった。上位にあがっている項目は、男女別にみたときの上記の項目と一致しており、順位に若干変動があるという違いであった。
②「有職者」のグループ：「有職者」については、「仕事重視」で 30％以上の選択率があったのは、「仕事の内容」（46.15％）と「達成感」（37.29％）であった。「会社重視」では、「雇用の安定性」（37.96％）のみだった。
「環境重視」では、「職場の対人関係」（51.51％）、「休
日や休暇のとりやすさ」（38.63％）、「勤務地の限定」（32.78％）となった。
「学生」と比べて「勤務地の限定」の重視度が高い傾向にある。

図表 7-18 21 項目に対する現在の状況別にみた各重視度の選択率（％）：「有職者」データ
重視度５ 重視度４ 重視度３ 重視度２ 重視度１

仕
事
重
視

有
会
職
者 社

重
視

環
境
重
視

1
2
3
10
13
15
9
12
14
16
18
20
21
17
4
5
6
7
8
11
19

達成感
仕事の内容
社会への奉仕や貢献取り扱いや処遇の公平さ
学問と仕事の関連性
仕事の継続性（キャリアの一貫性）
仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
免許や資格取得の必要性・可能性
独立や自営の可能性
企業ブランド賃金
企業の将来性
雇用の安定性
企業規模
勤務地の限定昼間勤務かつ交替制のない勤務
休日や休暇のとりやすさ
育児休業や介護休暇の制度化
職場の物理的化学的環境
職場の対人関係
福利厚生等の充実

37.29
46.15
11.04
17.06
3.85
16.22
9.53
14.88
6.69
4.52
19.23
17.73
37.96
3.51
32.78
27.76
38.63
17.39
14.72
51.51
29.10

52.68
42.14
34.95
47.66
11.71
46.15
37.46
38.63
18.73
21.91
45.82
49.83
49.33
18.90
39.13
38.46
40.97
38.46
46.32
40.30
55.52

7.36
10.03
37.79
28.09
42.98
30.10
40.47
34.45
43.14
35.79
26.92
25.08
10.87
36.79
16.72
19.57
14.88
28.76
26.76
7.36
13.55

2.34
1.34
12.37
5.85
26.92
6.69
10.54
10.03
20.40
24.41
6.19
6.35
1.34
27.59
9.03
10.03
4.35
11.87
9.87
0.84
1.51

0.33
0.33
3.85
1.34
14.55
0.84
2.01
2.01
11.04
13.38
1.84
1.00
0.50
13.21
2.34
4.18
1.17
3.51
2.34
0.00
0.33

「有職者」に関して、重視度 5 と重視度 4 の選択率の合計で 21 項目を並べ替えたもの
が図表 7-19 である。
「職場の対人関係」が最も高く、91.81％となった。80％以上の項目としては、「達成感」、「仕事の内容」、「雇用の安定性」、「福利厚生等の充実」となった。上位にあがっている項
目は他のグループと変わらない。ただ、「学生」に比べて上位の項目に「環境重視」に関連する項目が多くなっている。「勤務地の限定」は「有職者」では 71.91％であるのに対して、「学生」では、56.90％となっている。また、「学生」では、「仕事重視」に関連する「取り扱いや処遇の公平さ」が 73.48％であるのに対して「有職者」では 64.72％となっている。
「学生」は 3 つのグループの中で最も「仕事重視」が高いグループであったが、この点は、個別項目への回答からも確認することができる。
－55－

職場の対人関係 （C)
達成感 (A)
仕事の内容 (A)
雇用の安定性 (B)
福利厚生等の充実 （C)
休日や休暇のとりやすさ （C)
勤務地の限定 （C)
企業の将来性 (B)
昼間勤務かつ交替制のない勤務（C)
賃金 (B)
取り扱いや処遇の公平さ (A)
仕事の継続性（キャリアの一貫性） (A)
職場の物理的化学的環境 （C)
育児休業や介護休暇の制度化 （C)
免許や資格取得の必要性・可能性 (A)
仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方 (A)
社会への奉仕や貢献 (A)企業ブランド (B)
独立や自営の可能性 (A)
企業規模 (B)
学問と仕事の関連性 (A)

91.81
89.97
88.29
87.29
84.62
79.6
71.91
67.56
66.22
65.05
64.72
62.37
61.04
55.85
53.51
46.99
45.99
26.43
25.42
22.41
15.56

図表 7-19 重視度５と重視度４の選択率の合計による 21 項目のランキング（有職者）③「その他」のグループ：現在の状況が「その他」となっているグループについて、重視度
別に選択率を算出した結果を図表 7-20 に示す。重視度 5 の選択率が 30％以上の項目をみていくと、「仕事重視」に関しては、「仕事の内容」（40.92％）、「達成感」（33.86％）の順となった。
「会社重視」に関しては、「雇用の安定性」のみで 31.46％となった。
「環境重視」の項目では、「職場の対人関係」（49.62％）、「休日や休暇の取りやすさ」（37.66％）、「勤務地の限定」（33.72％）となった。
次に、重視度 5 と重視度 4 を合わせた選択率の合計値を算出した（図表 7-21）。80％以上の項目としては、「職場の対人関係」、「達成感」、「仕事の内容」、「雇用の安定性」、「福利厚生等の充実」、「休日や休暇のとりやすさ」があがっていた。その後、9 位までは「環境重視」の項目が続き、上位には、「環境重視」の項目が多く、反対に、下位には「仕事重視」と「会社重視」の項目が並んでいる。
「その他」のグループの回答傾向としては、「学生」よりも「有職者」の回答に近いものとなっていた。

－56－

図表 7-20 21 項目に対する現在の状況別にみた各重視度の選択率（％）：「その他」データ
重視度５ 重視度４ 重視度３ 重視度２ 重視度１

仕
事
重
視

そ
の 会
他 社

重
視

環
境
重
視

1
2
3
10
13
15
9
12
14
16
18
20
21
17
4
5
6
7
8
11
19

達成感
仕事の内容
社会への奉仕や貢献取り扱いや処遇の公平さ
学問と仕事の関連性
仕事の継続性（キャリアの一貫性）
仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方
免許や資格取得の必要性・可能性
独立や自営の可能性
企業ブランド賃金
企業の将来性
雇用の安定性
企業規模
勤務地の限定昼間勤務かつ交替制のない勤務
休日や休暇のとりやすさ
育児休業や介護休暇の制度化
職場の物理的化学的環境
職場の対人関係
福利厚生等の充実

職場の対人関係 （C)
達成感 (A)
仕事の内容 (A)
雇用の安定性 (B)
福利厚生等の充実 （C)
休日や休暇のとりやすさ （C)
勤務地の限定 （C)
昼間勤務かつ交替制のない勤務 （C)職場の物理的化学的環境 （C)取り扱いや処遇の公平さ (A)
企業の将来性 (B)
賃金 (B)
仕事の継続性（キャリアの一貫性） (A)
育児休業や介護休暇の制度化 （C)
免許や資格取得の必要性・可能性 (A)
社会への奉仕や貢献 (A)仕事の成果や実績を反映した処遇の決め方 (A)
独立や自営の可能性 (A)企業ブランド (B)
学問と仕事の関連性 (A)
企業規模 (B)

33.86
40.92
11.91
18.20
4.85
13.93
10.37
11.53
6.92
4.76
13.40
16.14
31.46
3.84
33.72
29.11
37.66
17.68
16.14
49.62
28.39

56.15
46.97
36.12
46.54
15.08
43.56
34.73
36.94
22.29
18.64
45.39
48.32
49.81
14.89
36.36
37.80
42.51
36.89
49.42
43.42
52.69

7.78
9.99
39.29
28.53
40.44
33.81
42.46
37.27
36.98
36.07
33.33
28.58
15.80
39.05
17.87
21.57
13.26
31.75
23.78
6.20
15.80

2.02
1.87
9.56
5.43
28.05
7.49
10.37
11.67
24.30
27.14
6.68
5.76
2.31
28.87
7.78
7.83
4.66
8.98
9.22
0.62
2.50

93.04
90.01
87.89
81.27
81.08
80.17
70.08
66.91
65.56
64.74
64.46
58.79
57.49
54.57
48.47
48.03
45.1
29.21
23.4
19.93
18.73

図表 7-21 重視度５と重視度４の選択率の合計による 21 項目のランキング（その他）

－57－

0.19
0.24
3.12
1.30
11.58
1.20
2.07
2.59
9.51
13.40
1.20
1.20
0.62
13.35
4.27
3.70
1.92
4.71
1.44
0.14
0.62

7-5

まとめ

21 個の項目を「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」という 3 つの因子に分けて平均値を比較した結果では、男女別、現在の状況別に関して、どのグループにおいても、「環境重視」
が最も高く、「仕事重視」が最も低いという結果となった。ただ、個別項目でみていくと、「仕事重視」が低いとはいえ、「仕事の内容」や「達成感」という項目は選択率が高かった。「会社重視」に関しては、もともと関連する項目は 5 項目と少ないが、「企業ブランド」や「企業規模」は 21 項目の中でも重視度はそれほど高くなく、「雇用の安定性」や「企業の将来性」という項目の重視度が高かった。
「 環境重視」に関しては、多くの項目が上位に入っていたが、とりわけ「職場の対人関係」の選択率がどのグループにおいても高くなっていた。仕事を選
ぶ時に、「職場の対人関係」は非常に重要な条件として考えられていることがわかった。

－58－

第８章 行動特性の特徴
8-1

行動特性評価の内容

行動特性評価は、就職後の職業生活で遭遇する様々な出来事に対して、個人が行う選択や行動パターンの特徴を調べるための尺度である。これを調べることによって職業生活に関連した個人のパーソナリティの側面を評価することが目的である。
図表 8-1 は、行動特性評価のガイド画面である。ここに示されている通り、評価の方法は、民間企業に入社後 4 年が経過した会社員になったつもりで、仕事上、遭遇するいろいろな場
面に対して自分がとると考えられる行動に最も近いものを 3 つの選択肢の中から選ぶことである。

図表 8-1 行動特性評価のガイド画面

質問は 11 ページにわたり、全部で 30 項目が用意されている（図表 8-2）。場面としては、
大きく分けて次の 6 つの設定がある。すなわち、「配置転換があり新しい部署に」、「新製品開発のためのプロジェクトが開始」、「プロジェクト進行に伴いトラブルが発生」、「新製品の完成間近」、「業績を認められ、新しいプロジェクトから誘いが」、「異動の時期を迎え、希望をどうするか」というものである。各設定において、仕事に対する取り組み方、会社の中での人間関係の築き方、組織への関与度、キャリアの方向性についての考え方等に関わる質問項
目が提示される。
すべての質問に回答すると、最終的には、6 つの基準においてどのような特徴がみられる
かがプロフィールとして提示される（図表 8-3）。6 つの基準とは、「個人プレー：チームプレー」、「保守：改革」、「自由人：組織人」、「フォロアー：リーダー」、「スペシャリスト：ジェ
ネラリスト」、「マイペース：負けず嫌い」である。
－59－

図表 8-2 行動特性評価の質問画面

図表 8-3 行動特性評価のプロフィール画面

プロフィール画面では、6 つの基準それぞれにおいて左と右に対となる表現が書かれている（個人プレー、チームプレーなど）。左側の特徴が赤、右側の特徴が青となっており、棒グ
ラフの中で赤と青の境界がどの位置にあるかによってその個人の特徴が示される。例えば、赤と青の境界が中心付近にある場合には、左右の特徴はほぼ同じくらいであると捉えられ、右に寄っていれば赤の方が長くなるので、左側の特徴が強いと解釈される。
プロフィール画面の次には、5 つの職群（事務系、技術系、営業系、専門家、製造・現場
系）と行動特性の結果の照合画面が表示される（図表 8-4）。行動特性評価を実施した結果によって、パターンとしての類似性が高い順に 5 つの職群がランキングされる。この 5 つの職群のうち、★印がついているのは、ユーザー登録の際に、利用者自身が希望するとした職群である。図表 8-5 では、「事務系」という職群が希望されているが、利用者の行動特性として－60－

は「専門系」の行動特性とのあてはまり度が高く、「事務系」は第 4 位という結果となっている。

図表 8-4 ５つの職群との照合

8-2

行動特性評価の 6 つの基準

行動特性評価に使われている 6 つの基準の内容を図表 8-5 に示す。行動特性尺度の特徴は、一つの基準が対となる 2 つの言葉で表現されている点である。プロフィール画面での解説においても、一対となる表現のどちらのタイプに近いのかという観点からのコメントが書かれている。

図表 8-5 行動特性の６つの基準の内容
６つの基準の名称
個人プレー：チームプレー
保守:改革
自由人：組織人
フォロアー：リーダー
スペシャリスト：ジェネラリスト
マイペース:負けず嫌い

8-3

特徴
単独での活動を好むか、集団やグループでの活動を好むか
現状維持を好むか、新規の考え方、方針の導入を好むか
個人としての行動を優先するか、組織の考え方を優先するか
人の指示で動くことを好むか、人に指示を与えることを好むか
専門職を志向するか、管理職を志向するか
他者との比較を意識しないか、他者との比較を意識するか

行動特性における平均値の比較

行動特性評価の平均値の算出には、回答結果が記録されている「回答ログ」のデータを用いた。行動特性評価については、完全回答実施者の割合は、キャリア・インサイトの利用時に利用記録を残した者のうちの 76.0％（2,771 名）を占めている。
行動特性評価の項目では、一つの記述に対して 3 つの行動パターンが用意されている。通－61－

常の評定尺度では一つの項目に対して、「あてはまる」～「あてはまらない」という回答を選ぶのに対し、行動特性評価では、選択肢の 3 つの行動パターンがそれぞれ 3 段階のレベルのいずれかに対応するように作られている。そのため、選んだ選択肢に応じて 3 点から 1 点が与えられる。各項目の採点化にあたっては、図表 8-5 の右の特徴に近いほど得点が高くなるようにした。したがって、「個人プレー：チームプレー」の軸であれば、選択肢の中からチームプレーの行動の特徴を表す項目は 3 点、個人プレーの特徴を表す項目は 1 点として採点している。

（１）6 つの基準間の関連について各項目を 3 点から 1 点として、それぞれの基準毎に該当項目をまとめ、平均値を算出した。
その後、基準間で相関（Pearson の相関係数）を計算した結果を図表 8-6 に示す。サンプル数が多いので、数値がそれほど大きくなくてもすべて 1％水準で有意となっている。ただ、関連が高いものは 1 に近い数字となっているのでみていくと、「 チームプレー」に関しては「ジェネラリスト」、「リーダー」との関連が高かった。「改革」に関しては、「リーダー」との関連が強くみられた。また、「ジェネラリスト」との関連も高い。「組織人」に関しては、どの基準とも 0.20 以下の相関でそれほど関連がみられなかった。
「 リーダー」に関しては、「 改革」、「ジェネラリスト」との関連が高かった。「ジェネラリスト」に関しては、「リーダー」、「改革」との関連が高かった。
「負けず嫌い」に関しては、それほど大きな関連のものはみられな
いが、「ジェネラリスト」が.25 で最も高く、その次が「改革」、「リーダー」となった。

図表 8-6 ６つの基準間の関連について
チームプレー
改革
組織人
リーダー
ジェネラリスト
負けず嫌い

チームプレー

改革

組織人

リーダー

ジェネラリスト負けず嫌い

1
0.18**
0.18**
0.24**
0.25**
0.16**

1
0.14**
0.59**
0.30**
0.21**

1
0.15**
0.18**
0.16**

1
0.35**
0.21**

1
0.25**

1**…p<.0.01（２）全体および男女別にみた平均値の比較
6 つの基準それぞれに該当する項目をまとめて、男女をあわせた全体および男女別に平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した結果を図表 8-7 に示す。平均値を男女別にグラフにしたものが図表 8-8 である。上述のように 1 点から 3 点までの得点化を行っているので、中間の場合（平均点）は 2 点、得点が高いほど右側の特徴の傾向が強いことが示される。
男女をあわせた全体をみると、「個人プレー：チームプレー」では、「チームプレー」傾向が強く、「保守：改革」では「保守」傾向が強い。また、「自由人：組織人」では「組織人」、－62－

「フォロアー：リーダー」はほぼ中間、「スペシャリスト：ジェネラリスト」では「スペシャリスト」、「マイペース：負けず嫌い」では「マイペース」という傾向がみられる。
男女別にみると、「個人プレー：チームプレー」、「自由人：組織人」、「マイペース：負けず嫌い」では統計的な有意差はみられなかった。
「保守：改革」では、男性の方が「改革」の傾向がある。
「フォロアー：リーダー」では、男性の方が「リーダー」の傾向を示している。
「ス
ペシャリスト：ジェネラリスト」では、男性の方が「ジェネラリスト」という結果が得られた。このうち、特に男女差が大きかったのは、「スペシャリスト：ジェネラリスト」で、女性の方が男性に比べて、明確に「スペシャリスト」を志向することが示されている。
なお、行動特性評価に関しては、キャリア・インサイトの開発段階で収集されたデータ（男748 名：女 336 名）に関する平均値と比べてみると、男性の方が「改革」と「ジェネラリス
ト」の得点が高いという点で共通の結果が得られている（室山,2006）。ただ、今回は男性では女性よりも「リーダー」の傾向が高いという点で有意差がみられたが、以前の結果では、男性の方が得点は高いものの、有意差は検出されていない。

図表 8-7 行動特性評価の全体、男女別の平均値（mean）と標準偏差（SD）

個人プレー：チームプレー
保守：改革
自由人：組織人
フォロアー：リーダー
スペシャリスト：ジェネラリスト
マイペース：負けず嫌い

全体(n=2771)
mean
SD
2.10
(0.42)
1.86(0.33)
2.08(0.47)
2.01(0.43)
1.88(0.56)
1.90(0.47)

男 (n=1,633）
mean
SD
2.11
(0.42)
1.88(0.34)
2.08(0.48)
2.04(0.43)
1.94(0.57)
1.89(0.47)

女 (n=1,138）
mean
SD
2.09
(0.42)
1.84(0.30)
2.09(0.47)
1.98(0.43)
1.80(0.53)
1.90(0.47)

2.15
2.10
2.05
2.00
1.95
1.90
1.85
1.80
1.75
1.70
1.65
1.60

ｔ値
0.85
3.39 **-0.80
3.25 **
6.96 **-0.38

男女

図表 8-8 行動特性の６つの基準に関する男女間平均値の比較－63－

（２）現在の状況別にみた平均値の比較
次に、現在の状況（「学生」、「有職者」、「その他」）に関して、行動特性評価の 6 つの基準に対する平均値にどのような違いがみられるのかを検討するため、状況別に平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した（図表 8-9）。また、現在の状況別の平均値をグラフにしたもの
が図表 8-10 である。

図表 8-9 行動特性評価の６つの基準に関する現在の状況別平均値（mean）と標準偏差（SD）

個人プレー：チームプレー
保守：改革
自由人：組織人
フォロアー：リーダー
スペシャリスト：ジェネラリスト
マイペース：負けず嫌い

A：学生(n=161)
mean
（SD）

B：有職者(n=579)
mean
（SD）

C：その他(n=2031)
mean
（SD）

F値

2.14
1.93
2.16
2.10
1.97
1.96

2.10
1.86
2.09
2.01
1.89
1.88

2.10
1.86
2.07
2.01
1.88
1.89

ns
3.47*
2.86†
3.61*
ns
ns

(0.42)(0.33)(0.45)(0.41)(0.60)(0.48)(0.42)(0.33)(0.47)(0.42)(0.57)(0.48)

2.20
2.15
2.10
2.05
2.00
1.95
1.90
1.85
1.80
1.75
1.70

(0.42)(0.32)(0.47)(0.44)(0.55)(0.46)

A>B,C
A>C
A>B,C

学生
有職者
その他

図表 8-10 行動特性評価の６つの基準に関する現在の状況別平均値の比較

男女別の平均値と同様に、現在の状況別の平均値においても、数字が 2 より大きく 3 に近くなるほど表の右側の特徴の傾向が強いことが示されている。逆に 2 より小さく 1 に近づく
ほど、左側の特徴の傾向が強いことが示される。
全体としてみた場合に、2 点以上となっているのは、「チームプレー」、「組織人」、「リーダー」で、残りの基準は 2 点より低く、傾向としては、「保守」、「スペシャリスト」、「マイペース」という特徴に傾いていることが示されている。
3 つのグループを比較すると、全般に、「学生」は「有職者」と「その他」に比べて、得点が高くなっている。これは相対的にみて、「学生」が他の 2 つのグループよりも「チームプレー」、「改革」、「組織人」、「リーダー」、「ジェネラリスト」、「負けず嫌い」という特徴を示す－64－

ことを意味している。統計的に検証した結果では、「保守：改革」、「自由人：組織人」、「フォ
ロアー：リーダー」の基準で、有意差がみられた。「改革」と「ジェネラリスト」では、「学生」は他の 2 グループよりも得点が高かった。「組織人」では、「学生」と「有職者」、「有職者」と「その他」の間には差が見られず、「学生」が「その他」よりも高いという結果となった。
このデータに関しても、以前のデータで現在の状況別の平均値が算出されている。前回のデータでは、「学生」が 286 名、「有職者」が 122 名、「その他」が 674 名であった。状況別のグループで有意差がみられたのは、今回のデータと同様に、「改革」、「組織人」、「リーダー」の部分で、「学生」の平均値が高い傾向がみられている（室山,2006）。

8-4

まとめ

本章では、キャリア・インサイトの行動特性評価を実施した 2771 名のデータを対象として、男女別および現在の状況別に、6 つの基準値における得点の傾向について検討した。
全体としてみると、「個人プレー：チームプレー」では、「チームプレー」、「保守：改革」
では「改革」、「自由人：組織人」では「自由人」、「フォロアー：リーダー」では中間、「スペ
シャリスト：ジェネラリスト」では「スペシャリスト」、「マイペース：負けず嫌い」では、「マイペース」という特徴に近いことが示された。
平均値を男女別に比較してみると、男性は女性に比べて、「改革」、「リーダー」、「ジェネラリスト」という特徴があることがわかった。その他の特徴に関する男女差はみられなかった。
現在の状況別に比較してみると、「学生」は他のグループに比べて、特に「改革」、「組織人」、「リーダー」であるという特徴を示すことがわかった。統計的にみた有意差は上記の 3
つの基準のみにみられたが、他の基準に関しても、「学生」の得点は他のグループと異なる傾向を示し、相対的にみると、「チームプレー」、「ジェネラリスト」、「負けず嫌い」という特徴が示されていた。

－65－

第Ⅳ部 関連変数を用いた検討－67－

第９章 希望する職種と能力面での特性との関連
9-1

本章の目的

キャリア・インサイトではユーザー登録を行う際に、利用者は事務系、営業系、技術系、専門系、製造・現場系という 5 つの選択肢の中から希望する職種を 1 つ選択する。第 3 章で既に見たように、利用者全体の記録を集計してみると、男女別、現在の状況別に見て、「事務系」の希望者が他の職種に比べてとても多いという結果が示された。
職種の希望について 5 つの選択肢の中から 1 つを選択するとき、キャリア・インサイトの利用者はどのような観点から希望する職種を選んでいるのだろうか。キャリア・インサイトが設置されている施設にはハローワークや若者向けの相談機関の他、大学なども含まれ、様々な利用者がシステムを使っていることが考えられるが、現在の状況として「その他」という層が多いことから、仕事の経験があったり、就職活動を行っている利用者も多く含まれるだろう。そういった中で、多くの者が「事務職」を選んでいるわけであるが、「事務職」が好き
とか「事務職」なら自分の適性が生かせるという理由で「事務職」が選ばれているのか、それとも何か別の基準で選ばれているのか、その点は不明である。また、「事務職」以外の他の職種を選んでいる者に関しても、選択の理由についてはシステムに残される入力項目からは直接的に知ることができない。
そこで、「利用記録」に残されている利用者の「適性」に関する回答結果を調べて、利用者が選んでいる職種との関連を検討することとした。もしもその職種に対して得意とか興味があるという観点から選んでいるとすれば、適性で示される特性と希望する職種間に何らかの関連がみられるはずである。本章では、職種の特徴と関連づけがしやすい適性として、能力との関連をとりあげ、回答者が選択している職種と測定された能力との間にどのような関連がみられるかを調べることとする。

9-2「回答ログ」における希望する職種に関する再集計

前述の通り、キャリア・インサイトではユーザー登録の際に、事務系、営業系、技術系、専門系、製造・現場系という 5 つの選択肢の中から希望する職種を 1 つだけ選択させるが、この回答結果は「利用記録を残す」という事に同意しなくても、「操作ログ」として蓄積される情報となっている。そこで、第 3 章の利用者の属性においては、「操作ログ」のデータを用いて、利用者全体で希望する職種の状況がどのようになっているかを集計した結果を示した。
他方、本章では、利用者の希望している職種と本人の適性との関連を調べることが目的であるため、「能力」などの適性のデータと希望する職種との関連を検討するためには、希望する職種と適性に関する回答の両方のデータが必要となる。そこで、本章では適性に関するデ－69－

ータを含む「回答ログ」のデータを使い、分析を行った。分析に際しては、「回答ログ」に残された記録のうち、キャリア・インサイトの正式な対象者である 18-34 歳のデータに絞り、3645 名のデータを対象とした。

（１）全体、男女別にみた希望する職種の選択者
まず、全体、男女別に 5 つの希望する職種の選択結果を集計したものを図表 9-1 に示す。
全体としては、事務系が多くなっており、次に専門系、営業系、技術系、製造・現場系となっている。男性では、事務系が最も多く、営業系、専門系、技術系、製造・現場系となる。
他方、女性では、事務系、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となる。男性も女性も選択率の高さの順位は同じであるが、男性においては事務系、営業系、専門系にそれほど大きな差がないのに対して、女性では、事務系が圧倒的に多く約 6 割を占め、専門系が約 2 割で、その他はそれぞれ 1 割に満たない。男性に比べて女性は希望する職種が大きく偏っている。

図表 9-1 全体、男女別に見た希望する職種の人数と割合

事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系
合計

全体（n=3,645)
人数
（％）
1,568
(43.02)428(11.74)645(17.70)741(20.33)263(7.22)
3,645(100)

男（n=2,135）
人数
（％）
661
(30.96)331(15.50)500(23.42)440(20.61)203(9.51)
2,135(100)

女（n=1,510）
人数
（％）
907
(60.07)97(6.42)
145(9.60)
301(19.93)60(3.97)
1,510(100)（２）現在の状況別にみた希望する職種の選択者
次に、現在の状況別に、希望する職種の人数と割合を算出した（図表 9-2）。
「学生」では、事務系が最も多く、営業系、専門系、技術系、製造・現場系となっている。「有職者」では、事務系が多く、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となっている。
「その他」では、事務系が多く、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となっている。

図表 9-2 現在の状況別にみた希望する職種の人数と割合

事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系
合計

学生（n=270）
人数
（％）
110
(40.74)37(13.70)59(21.85)52(19.26)12(4.44)
270(100)

有職者（n=767）
人数
（％）
311
(40.55)108(14.08)131(17.08)164(21.38)53(6.91)
767
(100)

－70－

その他（n=2,608）
人数
（％）
1147
(43.98)283(10.85)455(17.45)525(20.13)
198(7.59)
2,608(100)

どのグループにおいても、事務系を希望する者が 4 割以上となり、最も多くなっている。
ただ、「有職者」と「その他」において、専門系が 2 割を占め、2 位となっているのに対し、「学生」では、営業系が専門系よりも多く 2 位となっている。また、「学生」においては、製造・現場系が他のグループよりも少ない。

（３）現在の状況別、男女別にみた希望する職種の選択者「学生」、「有職者」、「その他」という現在の状況それぞれにおいて男女別に希望する職種の選択者の人数と割合を算出した結果を図表 9-3 に示す。
「学生」では、男女ともに事務系の選択者が多いが、男性では、営業系、技術系、専門系、製造・現場系となる。女性では、2 位以下は、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となる。
「有職者」では、事務系の割合が高いが、男性では、営業系、専門系、技術系、製造・現
場系となっている。女性では、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となる。
「その他」では、事務系の割合が最も高く、男性では、営業系、専門系、技術系、製造・現場系の順になり、女性では、専門系、営業系、技術系、製造・現場系となっている。

図表 9-3 現在の状況、男女別にみた希望する職種の人数と割合

事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系合計

学生
男（n=153)女（n=117）
人数 （％）
人数 （％）
47 (30.72)
63 (53.85)
30 (19.61)
7(5.98)
41 (26.80)
18 (15.38)
28 (18.30)
24 (20.51)
7(4.58)
5(4.27)
153
(100)
117
(100)

有職者
男（n=478)女（n=289）
人数 （％）
人数 （％）
145 (30.33)
166 (57.44)
91 (19.04)
17(5.88)
102 (21.34)
29 (10.03)
98 (20.50)
66 (22.84)
42(8.79)
11(3.81)
478
(100)
289
(100)

その他
男（n=1,504)
女（n=1,104）
人数 （％）
人数 （％）
469 (31.18)
678 (61.41)
210 (13.96)
73(6.61)
357 (23.74)
98(8.88)
314 (20.88)
211 (19.11)
154 (10.24)
44(3.99)
1,504(100) 1,104(100)

次に、男女別に、現在の状況別のグループ間での選択率を比較した（図表 9-4）。男性に関しては、事務系の選択者はどのグループでも 3 割で最も多く、2 位が営業系であることは共通している。男女をあわせると、「学生」では 2 位が営業系であるのに対して、「有職者」と「その他」の 2 位は専門系となったが、これは女性の選択率の影響があるために違う結果となったと考えられる。男性に限ってみると、どのグループでも 2 位は営業系であった。続いて「学生」の 3 位は技術系、4 位は専門系である。それに対して、「有職者」と「その他」は
3 位が専門系で 4 位が技術系である。ただし、「学生」と「有職者」に関して、3 位と 4 位の選択率の差は小さい。
「その他」に関しては、4 位の技術系の割合は他のグループと比較するとやや低くなっている。5 位が製造・現場系という点はどのグループでも共通である。ただ、「その他」における製造・現場系の選択率は男性の場合、1 割以上となっていて「学生」、「有職者」よりも高い割合である。「学生」は製造・現場系の選択率が特に低い。
女性に関しては、事務系の選択率がどのグループでも高く、「学生」と「有職者」で約 5－71－

割、「その他」では 6 割を占める。順位は、2 位が専門系、3 位が営業系、4 位が技術系、5位が製造・現場系でどのグループも同じとなった。女性の場合、「学生」と「有職者」は事務職の希望が多いものの、営業系や専門系にも希望者がある程度みられるが、「その他」のグループでは、事務系が圧倒的に多く、次に専門系が 2 割程度、その他の職種の希望が 1 割未満で偏った選択をしている。

70
60
50
40
事務系

30

技術系

20

営業系

10

専門系

0

製造・現場系
学生

有職者

その他

学生

有職者

男

その他

女

図表 9-4 男女別、現在の状況別にみた希望する職種の割合（％）

9-3

男女別にみた能力評価と希望する職種との関連

能力評価と希望する職種との関連を検討するために、能力評価を完全に実施している者を対象として、現在の状況別、男女別に各職種の選択者数を調べた（図表 9-5）。その結果、「学生」では、サンプル全体が少ないために、製造・現場系の選択者数が 10 人未満となり、「有職者」の女性でも製造・現場系の選択者数が 10 人未満となった。このように現在の状況別、男女別、職種別の各セルのサンプルサイズが大きく異なることから、細分化したグループに関して能力の平均値を算出しても正しい解釈ができない。そこで、5 つの職種別について希図表 9-5 能力評価完全実施者における現在の状況、男女別にみた各希望職種の人数
学生
男
事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系
計(n=3352)

有職者
女

34
25
32
25
6
122

男

56
6
14
18
5
99

133
82
90
90
39
434

－72－

その他
女

155
17
28
63
9
272

男

女

416
195
335
300
144
1390

639
63
95
197
41
1035

望者のグループを作り、能力の 8 尺度に関する平均値を男女別、現在の状況別で比較することとした。初めに男女別にみた能力評価と希望する職種との関連を示す。

（１）男性における能力評価と希望する職種との関連
男性において、希望する職種毎に能力の 8 つの側面の平均値と標準偏差を算出した結果を
図表 9-6 に示す。また、能力のそれぞれの側面について、5 つの職種間の平均値に差があるかどうかを分散分析によって検定した結果を F 値の欄に示している。すべての能力に関して、5 つの職種間での平均値は統計的に有意な差があることが示されている。

図表 9-6 男性における希望する職種毎の能力評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
男性
事務系 (n=583) 技術系 (n=302) 営業系 (n=457) 専門系 (n=415)
リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.01

mean
2.88
3.76
3.11
3.28
3.53
3.10
2.99
2.35

SD
(0.78)(0.70)(0.84)(0.81)(0.71)(0.89)(0.94)(0.88)

mean
2.84
3.65
3.01
3.40
3.37
3.00
3.54
2.52

SD
(0.74)(0.75)(0.81)(0.84)(0.71)(0.87)(0.90)(0.89)

mean
3.33
3.93
3.29
3.69
3.43
2.97
2.98
2.37

SD
(0.70)(0.66)(0.81)(0.77)(0.74)(0.89)(0.90)(0.88)

mean
2.98
3.68
3.05
3.36
3.37
2.79
3.14
2.72

SD
(0.82)(0.76)(0.85)(0.85)(0.82)(0.84)(0.95)(0.96)

製造・(n=189)
現場系
mean
SD
F値
2.61 (0.88) 39.05**
3.51 (0.79) 14.44**
2.77 (0.90) 14.35**
3.51 (0.83) 18.13**
3.13 (0.79) 11.06**
2.68 (0.89) 12.44**
3.12 (0.97) 20.81**
2.20 (0.88) 16.29**

職種間での平均値の違いをわかりやすくするために、図表 9-6 の平均値をグラフにしたものが図表 9-7 である。図表 9-7 をみながら能力評価の 8 つの側面の平均値を順に検討する。
「リーダーシップ」は、営業系がもっとも高い。この値は統計的にも他の職種を希望した者より有意に高いことが示されている。それに続いて、専門系、事務系、技術系、製造・現
場系という順になっている。専門系、事務系には差が無く、事務系、技術系には差がないが、専門系は、技術系よりも高いという統計的な有意差がある。また、最後の製造・現場系は、他のどれよりも低いということが統計的に有意である。
「ボランティア＆サポート」は営業系で最も高い。これは、他の職種を選んだ者よりも統計的に有意に高いという結果となっている。続いて、事務系、専門系、技術系となり、この
3 つの間には差がない。最後が製造・現場系で、この職種を選んだ者の「ボランティア＆サポート」の得点は統計的にみて、他の職種を選択した者よりも有意に低い。
「リーダーシップ」と同じく「ボランティア＆サポート」も対人系の能力である。選んだ職種毎の平均値の関係は同じ傾向を示している。
「プランニング」についても、営業系が他の職種を選んでいる者よりも高くなっている。
続いて、事務系、専門系、技術系となり、この 3 つに関しては有意な差はみられない。最後の製造・現場系は他の職種を選んだ者よりも平均値が低くなっている。
－73－

4.5

4.0

3.5
リーダーシップ
ボランティア＆サポート

3.0

プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ

2.5

コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

製造・
現 場系

専門系

営業系

技術系

事務系

2.0

男性

図表 9-7 男性における希望する職種と能力評価の関連「スポーツ＆エクササイズ」においては、営業系が最も高く、他の職種を選んだ者よりも有意に高い。続いて、製造・現場系、技術系となり、この 2 つの間には差がない。さらに専門系、事務系と続く。技術系、専門系、事務系の間にも差がないので、製造・現場系は事務系よりも有意に高いという結果となる。
「リサーチ＆アナライズ」に関しては、事務系、営業系、専門系、技術系、製造・現場系となる。事務系と営業系には統計的な差がない。また、営業系、専門系、技術系の間には差がないので、事務系は専門系、技術系よりも高いという点で有意差があるということになる。
最後は製造・現場系で、これはどの職種を選んだ者よりも有意に低い値となっている。
「コンピュート＆アカウント」は、事務系、技術系、営業系の順に高く、この 3 つは、専門系、製造・現場系よりも高いという結果になっている。専門系、製造・現場系の間には統計的な差はない。
「ハンドメイキング」は、技術系が他よりも高いという結果において、有意差がみられる。
2 位以下は、専門系、製造・現場系、事務系、営業系となっている。2 位以下における差はみられない。
「アート＆クリエイト」では、専門系が他よりも有意に高い。2 番目は技術系でこれは、3位の営業系よりも高くなっている。営業系と 4 位の事務系との間には差はない。5 位は製造・－74－

現場系でこれは他のどれよりも低くなっている。専門系の職種を希望する者には、いろいろな職種が含まれると思うが、「アート＆クリエイト」が高いという特徴をみると、研究・開発
といった専門的な仕事よりは、創造的な仕事の分野を考えてこれを選んでいるものが多いことがわかる。

（２）女性における能力評価と希望する職種との関連
次に、女性に関して、希望する職種と能力の各側面の平均値と標準偏差をまとめたものが
図表 9-8 であり、平均値に関してわかりやすくするためにグラフにしたものが図表 9-9 である。図表 9-9 をみながら、希望する職種と能力評価の平均値との関連を検討する。

図表 9-8 女性における希望する職種毎の能力評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
女性
事務系 (n=850) 技術系 (n=86) 営業系 (n=137) 専門系 (n=278)
リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.01；*…p<.05

mean
2.76
3.82
3.30
3.25
3.41
2.74
2.64
2.71

SD
(0.75)(0.66)(0.83)(0.75)(0.72)(0.90)(0.91)(0.91)

mean
2.74
3.67
3.32
3.37
3.47
2.80
3.33
3.02

SD
(0.78)(0.75)(0.84)(0.79)(0.77)(0.97)(0.72)(0.94)

mean
3.18
4.05
3.48
3.47
3.51
2.59
2.69
2.84

SD
(0.77)(0.59)(0.80)(0.81)(0.81)(0.90)(0.98)(0.92)

mean
2.93
3.82
3.40
3.33
3.52
2.62
2.92
3.03

SD
(0.75)(0.76)(0.78)(0.82)(0.78)(0.94)(0.95)(0.95)

製造・(n=55)
現場系
mean
SD
F値
2.56 (0.81) 12.03**
3.47 (0.78)
8.42**
2.92 (0.89)
5.38**
3.17 (0.83)
3.06*
3.16 (0.72)
3.38**
2.40 (0.82)
3.17*
3.00 (0.93) 15.25**
3.01 (0.88)
8.30**「リーダーシップ」に関しては、営業系を選んだ者の平均値が他の職種を選んだ者よりも有意に高くなっている。2 番目以下は、専門系、事務系、技術系、製造・現場系となっている。これは男性における傾向と一致している。専門系、事務系、技術系との間に有意差はな
く、事務系、技術系、製造・現場系との間にも統計的な有意差はない。そこで、2 位の専門
系と最後の製造・現場系の間にのみ、統計的な有意差があるといえる。
「ボランティア＆サポート」に関しては、「リーダーシップ」と同じく、営業系が他よりも高い。2 位以下は専門系、事務系、技術系となるがこの間には有意差はない。最後の製造・現場系のみ他よりも低いという統計的な有意差が得られている。これは男性における傾向と一致している。
「プランニング」については、営業系、専門系、技術系、事務系、製造・現場系となっている。上位の 4 つの職種間では有意な差がなく、最後の製造・現場系を選んでいる人のみ、他の職種を選んでいる人よりも「プランニング」の平均値が低いという結果が得られている。
「スポーツ＆エクササイズ」においては、営業系、技術系、専門系、事務系、製造・現場系の順になっている。男性では、営業系、製造・現場系、技術系、専門系、事務系の順となっていたので、傾向に違いがみられる。統計的には、1 位と 5 位との間にのみ有意差がみら
－75－

4.5

4.0

3.5

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニング3.0

スポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント

2.5

ハンドメイキング
アート＆クリエイト

製造・
現 場系

専門系

営業系

技術系

事務系

2.0

女性

図表 9-9 女性における希望する職種と能力評価の関連れた。女性の場合には、製造・現場系を選んでいるからといって、必ずしも身体を動かす作業が得意ということではないことが示されている。
「リサーチ＆アナライズ」では、専門系、営業系、技術系、事務系、製造・現場系となっている。上位 4 つの間には有意差がなく、製造・現場系を選んでいる者だけが他よりも平均値が低いという結果となっている。男性では、事務系、営業系、専門系、技術系、製造・現
場系という順位であったので、違う傾向が示されている。女性が希望する専門系の仕事は男性の場合と職種が異なる可能性があるといえる。
「コンピュート＆アカウント」では、技術系、事務系、専門系、営業系、製造・現場系となった。上位 4 つには差がみられない。また、専門系、営業系、製造・現場系にも差がみられない。そこで、統計的な有意差は、技術系、事務系が製造・現場系よりも高いという点にみられるといえる。男性では、事務系、技術系、営業系、専門系、製造・現場系の順になっている。女性では、専門系が男性よりも高くなっており、ここでも女性の考える専門系の仕事が男性とは異なることが伺える。
「ハンドメイキング」では、技術系、製造・現場系、専門系、営業系、事務系の順となった。技術系は、他の職種を選んだ者よりも統計的な有意差を示した。製造・現場系と専門系の間には差がない。また、専門系と営業系との間、営業系と事務系との間にも差はみられな－76－かった。そこで、製造・現場系が事務系よりも高いという点で有意差があったといえる。男性に比べて営業系よりも事務系の順位が低い点が異なっている。
「アート＆クリエイト」に関しては、専門系、技術系、製造・現場系、営業系、事務系の順となった。専門系、技術系、製造・現場系の間には差がみられなかった。また、営業系、事務系との間にも差がみられなかった。また、営業系と製造・現場系との間にも差がみられなかった。そこで、専門系、技術系は、営業系、事務系よりも有意に高いという結果になるといえる。なお、男性の場合は、専門系、技術系、営業系、事務系、製造・現場系の順である。女性と比較すると 3 位以下の職種で違いがみられる。
なお、上記については、男性、女性それぞれにおいて能力の側面を中心として、職種間の平均値の比較を行ったが、職種を中心として、能力の側面に順位をつけたものが図表 9-10である。職種毎に能力の 1 位と 2 位は濃い網掛け、3 位と 4 位には薄い網掛けをしてある。
男女ともに「ボランティア＆サポート」、「リサーチ＆アナライズ」、「スポーツ＆エクササイ
ズ」はどの職種でも上位にあることがわかる。事務系では、これに加えて「プランニング」
が男女ともに 4 位以内となった。技術系は、男性で「ハンドメイキング」が高く、女性では「コンピュート＆アカウント」が 4 位以内に入った。営業系では、男性で「リーダーシップ」
が 4 位以内に入った。女性は「プランニング」が入った。専門系では、男性は「ハンドメイ
キング」が入ったが、女性では「プランニング」が 4 位以内となった。製造・現場系では、
男性は「ハンドメイキング」が、女性では「アート＆クリエイト」が 4 位以内に入った。

図表 9-10 職種別にみたときの男女別の能力の 8 側面のランキング（数字は順位）

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

9-4

事務系
男性 女性
7
5
1
1
4
3
3
4
2
2
5
6
6
8
8
7

技術系
男性 女性
7
8
1
1
5
5
3
3
4
2
6
4
2
7
8
6

営業系
男性 女性
4
5
1
1
5
3
2
4
3
2
7
8
6
7
8
6

専門系
男性 女性
6
6
1
1
5
3
3
4
2
2
7
8
4
7
8
5

製造・現場系
男性 女性
7
7
1
1
5
6
1
2
3
3
6
8
4
5
8
4

現在の状況別にみた能力評価と希望する職種との関連（１）「学生」における能力評価と希望する職種との関連「学生」において、希望する職種毎に能力の 8 つの側面の平均値と標準偏差を算出した結果を図表 9-11 に示す。また、能力のそれぞれの側面について、5 つの職種間の平均値に差があるかどうかを分散分析によって検定した結果を F 値の欄に示している。8 つのうち、4 つの能力の側面に関しては 5 つの職種間で有意な差がみられたが、残りの 4 つに関しては統計－77－

的な有意差はなかった。
「リーダーシップ」に関する平均値は、営業系、製造・現場系、専門系、技術系、事務系の順となった。営業系に関しては他の職種を選んだ者より高めの平均値となっているが、4位の技術系までの間に有意な差はなかった。1 位の営業系と 5 位の事務系との間に統計的な有意差がみられた。男女別での平均値の検討においては、リーダーシップの平均値は男女ともに製造・現場系で一番低かったが、「学生」に限定してみると結果は異なり、営業系に続いて 2 番目に高い数値となった点が特徴である。

図表 9-11 「学生」における希望する職種毎の能力評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
学生
事務系(n=90)

mean
2.92
3.85
3.21
3.36
3.48
2.93
2.87
2.66

SD
(0.86)(0.74)(0.82)(0.77)(0.65)(0.95)(0.96)(0.95)

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.01；*…p<.05

技術系 (n=31)
mean
3.14
3.85
3.17
3.60
3.48
3.38
3.74
2.60

営業系 (n=46)SD(0.86)(0.60)(0.92)(0.76)(0.65)(0.88)(0.90)(0.89)

mean
3.40
4.30
3.47
3.89
3.55
2.86
2.75
2.40

SD
(0.73)(0.54)(0.89)(0.82)(0.79)(0.99)(1.04)(0.86)

専門系 (n=43)
mean
3.20
3.83
3.43
3.50
3.49
2.92
3.15
2.65

SD
(0.86)(0.83)(0.98)(0.81)(0.87)(0.99)(1.02)(0.98)

製造・(n=11)現場系
mean
SD
3.22 (0.85)
4.13 (0.55)
3.08 (0.63)
3.40 (0.94)
3.69 (0.71)
2.96 (0.95)
3.26 (1.02)
2.75 (0.89)

4.5

4.0

3.5

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニング3.0

スポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ

2.5

コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

製造・
現 場系

専門系

営業系

技術系

事 務系

2.0

学生

図表 9-12 「学生」における希望する職種と能力評価の関連

－78－

F値
2.76*
3.90**
ns
3.52**
ns
ns
5.86**ns

「ボランティア＆サポート」では、1 位が営業系、2 位が製造・現場系、3 位が同じ平均値
で技術系と事務系となり、最後が専門系となった。グラフで見ると営業系と製造・現場系が他よりもやや高めであることがわかる。有意差は、営業系と技術系、事務系、専門系との間にみられた。営業系と製造・現場系との間には差はなかった。製造・現場系と 3 位以下との間にも有意差はなかった。
「プランニング」での平均値は、営業系、専門系、事務系、技術系、製造・現場系の順となった。グラフを見ると営業系と専門系が他よりもやや高めであるが、統計的な有意差は得られなかった。
「スポーツ＆エクササイズ」では、営業系、技術系、専門系、製造・現場系、事務系の順に平均値が高かった。1 位の営業系と技術系との間には差が無かったが、営業系の平均値が 3位以下の専門系、製造・現場系、事務系よりも高いという点で有意差がみられた。
「リサーチ＆アナライズ」の平均値は、製造・現場系、営業系、専門系、事務系、技術系の順となった。製造・現場系の値が他よりもやや高めになっているが、平均値間で有意差はみられなかった。なお、この傾向は、「リサーチ＆アナライズ」に関する男女別に集計した結果と大きく異なっている。
「コンピュート＆アカウント」では、技術系、製造・現場系、事務系、専門系、営業系となった。技術系の平均値が他よりも高めであるが、有意差はなかった。
「ハンドメイキング」では、技術系、製造・現場系、専門系、事務系、営業系となった。
上位 3 位間と 2 位から 5 位間では統計的な差がなかった。そこで、1 位の技術系が事務系、営業系よりも高いという点での有意差が検出されたといえる。
「アート＆クリエイト」では、製造・現場系、事務系、専門系、技術系、営業系となった。
グラフにおいては営業系が他の 4 つに比べて低めとなっているが有意差はみられなかった。

（２）「有職者」における能力評価と希望する職種との関連「有職者」に関して、希望する職種毎に能力の 8 つの側面の平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した結果を図表 9-13 に示す。また、平均値をグラフにしたものが図表 9-14 である。
「リーダーシップ」では、営業系、専門系、製造・現場系、事務系、技術系の順で平均値が高かった。営業系の平均値が他の 4 つの職種に比べて有意に高かった。
「ボランティア＆サポート」では、営業系、事務系、技術系、専門系、製造・現場系の順に平均値が高かった。上位の 4 つに関しては統計的に見て平均値に差がなかったが、製造・現場系が他よりも低いという点で有意差がみられた。
「プランニング」については、営業系、事務系、専門系、技術系、製造・現場系の順となった。上位 3 つおよび 2 位から 4 位、また、4 位と 5 位の間では差がみられなかった。この
結果、営業系は技術系、製造・現場系よりも高いということがわかった。
「スポーツ＆エクササイズ」の平均値は、営業系、製造・現場系、技術系、専門系、事務－79－

図表 9-13 「有職者」における希望する職種毎の能力評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
有職者
事務系 (n=288)
mean
2.77
3.82
3.29
3.30
3.47
2.95
2.87
2.55

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.01；*…p<.05

SD(0.73)(0.68)(0.83)(0.73)(0.70)(0.90)(0.94)(0.91)

技術系 (n=99)
mean
2.76
3.73
3.03
3.43
3.38
2.77
3.40
2.57

営業系 (n=118) 専門系 (n=153)

SD(0.76)(0.72)(0.79)(0.79)(0.74)(0.87)(0.87)(0.98)

mean
3.26
3.85
3.41
3.66
3.37
2.90
2.87
2.44

SD
(0.69)(0.69)(0.75)(0.75)(0.74)(0.83)(0.98)(0.93)

mean
2.93
3.65
3.23
3.41
3.30
2.64
3.05
2.80

SD
(0.79)(0.72)(0.83)(0.82)(0.83)(0.94)(1.04)(1.06)

製造・(n=48)
現場系
mean
SD
2.80 (0.86)
3.45 (0.66)
2.93 (0.89)
3.44 (0.78)
3.07 (0.73)
2.65 (0.83)
3.32 (0.80)
2.51 (1.04)

F値
10.13**
4.34**
4.96**
4.57**
3.51**
3.85**
7.49**
2.73*

4.0

3.5
リーダーシップ
ボランティア＆サポート

3.0

プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ

2.5

コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

製造・
現 場系

専門系

営業系

技術系

事務系

2.0

有職者

図表 9-14 「有職者」における希望する職種と能力評価の関連系の順となった。営業系が事務系よりも高いという点で有意差がみられた。
「リサーチ＆アナライズ」に関しては、事務系、技術系、営業系、専門系、製造・現場系の順となった。製造・現場系を選んだ者の平均値が他の職種を希望する者に比べて低く、統計的な有意差がみられた。
「コンピュート＆アカウント」では、事務系、営業系、技術系、製造・現場系、専門系の順となった。事務系、営業系が他よりもやや高くなっているが統計的な差はみられなかった。
「ハンドメイキング」では、技術系、製造・現場系、専門系、営業系、事務系の順となっ－80－た。技術系、製造・現場系が他の職種よりも高く、有意差がみられた。上位 2 位に関しては差がなかった。下位の 3 位間では差がなかった。
「アート＆クリエイト」では、専門系、技術系、事務系、製造・現場系、営業系の順となった。グラフをみると専門系が他に比べてやや高く、技術系、事務系製造・現場系にはあまり差がなく、営業系がやや低くなっている。専門系の平均値が営業系に比べて有意に高いという結果となった。

（３）「その他」における能力評価と希望する職種との関連「その他」に関して、希望する職種毎に能力の 8 つの側面の平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した結果を図表 9-15 に示す。また、平均値をグラフにしたものが図表 9-16 である。

図表 9-15 「その他」における希望する職種毎の能力評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
その他
事務系 (n=1,055) 技術系 (n=258) 営業系 (n=430) 専門系 (n=497)
リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト**…p<.01

mean
2.82
3.79
3.21
3.24
3.46
2.87
2.75
2.56

SD
(0.77)(0.67)(0.84)(0.79)(0.73)(0.91)(0.93)(0.91)

mean
2.80
3.60
3.09
3.35
3.39
2.97
3.50
2.66

SD
(0.73)(0.77)(0.83)(0.85)(0.73)(0.90)(0.85)(0.91)

mean
3.29
3.95
3.30
3.61
3.46
2.88
2.95
2.50

SD
(0.72)(0.63)(0.82)(0.78)(0.76)(0.91)(0.90)(0.91)

mean
2.94
3.75
3.16
3.31
3.47
2.73
3.04
2.87

SD
(0.79)(0.77)(0.83)(0.84)(0.79)(0.86)(0.92)(0.93)

製造・(n=185)現場系
mean
SD
2.51 (0.85)
3.48 (0.81)
2.75 (0.92)
3.44 (0.85)
3.12 (0.78)
2.59 (0.89)
3.03 (1.00)
2.33 (0.91)

F値
45.36**
18.31**
15.20**
16.28**
8.77**
7.17**
37.18**
17.39**「リーダーシップ」の平均値は、営業系、専門系、事務系、技術系、製造・現場系の順に高かった。営業系が専門系以下よりも高いという点で有意となった。また、専門系も 3 位以下より高くなった。事務系、技術系間には差が無く、製造・現場系は上記 4 つよりも有意に低くなった。
「ボランティア＆サポート」では、営業系、事務系、専門系、技術系、製造・現場系の順になった。統計的な検定の結果として、営業系は 2 位以下の職種に比べて平均値が高かった。
事務系、専門系間には差がなかった。この 2 つは技術系、製造・現場系よりも高かった。また、製造・現場系は、他の 4 つに比べて有意に低くなった。
「プランニング」については、営業系、事務系、専門系、技術系、製造・現場系の順となった。これは、「ボランティア＆サポート」での順位と一致している。営業系、事務系、専門系の間に有意差はなかった。ただ、この 3 つは技術系、製造・現場系よりも有意に高くなっている。製造・現場系は他の 4 つに比べて平均値が有意に低くなった。
「スポーツ＆エクササイズ」では、営業系が他の 4 つよりも有意に高かった。続いて、製造・現場系、技術系、専門系、事務系という順位である。2 位の製造・現場系と 5 位の事務
－81－

系との間に有意差がみられた。
「リサーチ＆アナライズ」では、専門系、営業系、事務系、技術系、製造・現場系の順となった。上位 4 つの平均値はそれほど違わず、最後の製造・現場系のみ、他より低くなった。
「コンピュート＆アカウント」では、あまり大きな違いはなかったが、順位で見ると技術系、営業系、事務系、専門系、製造・現場系の順となった。技術系と専門系以下に有意な差がみられた。製造・現場系は他よりも有意に低くなった。
「ハンドメイキング」では、技術系が他よりも有意に高かった。続いて、専門系、製造・現場系、営業系、事務系の順となった。5 位の事務系は他よりも有意に低くなった。
「アート＆クリエイト」では、専門系が他に比べて有意に高かった。2 位以下は、技術系、事務系、営業系、製造・現場系となった。2 位から 4 位までの間には差がみられなかった。
最後の製造・現場系は他よりも平均値が低くなった。

4.5

4.0

3.5

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニング3.0

スポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ

2.5

コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

製造・
現場系

専門系

営業系

技術系

事 務系

2.0

その他

図表 9-16 「その他」における希望する職種と能力評価の関連

最後に、職種毎に、能力の 8 つの側面に関して平均値の高い順に順位をつけたものが図表
9-17 である。1 位と 2 位は濃い網掛け、3 位と 4 位は薄い網掛けにした。
全体を見てみると、事務系、営業系、専門系は、「学生」、「有職者」、「その他」のいずれに関しても上位 4 位が、「ボランティア＆サポート」、「プランニング」、「スポーツ＆エクササイ
ズ」、「リサーチ＆アナライズ」で一致している。この 3 つの職種を選ぶ者は、「自信がある」－82－

とする能力の側面が似ていることがわかる。他方、「技術系」、「製造・現場系」では、「ボランティア＆サポート」、「スポーツ＆エクササイズ」、「リサーチ＆アナライズ」、「ハンドメイ
キング」が上位 4 位に入っている点で一致していた。事務系、営業系、専門系と比べると、「プランニング」が入らず、その代わりに「ハンドメイキング」が含まれる点が特徴となっている。

図表 9-17 職種別にみたときの状況別の能力の 8 側面のランキング（数字は順位）

リーダーシップ
ボランティア＆サポート
プランニングスポーツ＆エクササイズ
リサーチ＆アナライズ
コンピュート＆アカウント
ハンドメイキング
アート＆クリエイト

9-5

事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系
学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他
6
7
6
7
7
7
5
5
5
5
6
8
5
6
7
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
4
4
4
6
5
5
4
3
4
4
4
4
6
5
5
3
3
3
3
2
4
2
2
2
2
2
3
3
2
2
2
2
2
4
4
3
3
4
3
3
3
2
2
4
3
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
8
7
7
7
6
7
6
7
2
3
2
7
7
6
6
5
5
4
3
4
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
7
6
8
8
8

まとめ

本章では、ユーザー登録の際に利用者に必ず選択される 5 つの職種（事務系、技術系、営業系、専門系、製造・現場系）と適性診断コーナーにおける能力評価の得点の関係を検討した。男女別、現在の状況別それぞれについて、職種毎に能力の 8 側面の平均値を算出した。
その結果、希望する職種を問わず、「ボランティア＆サポート」が最も高く、「アート＆ク
リエイト」は男女、現在の状況のどのグループで分けても低くなるという傾向は一貫していた。また、男女別でも現在の状況別でも、事務系、営業系、専門系は、自信の高い能力に関して類似する傾向がみられた。
「ボランティア＆サポート」、「リサーチ＆アナライズ」、「スポーツ＆エクササイズ」の 3 つは男女別でも現在の状況別でも上位 4 位以内に入り、これは、希望する職種にかかわらず、多くの人が比較的自信をもっている能力であるといえる。
希望する職種による違いは、大別して事務系、営業系、専門系というグループと技術系、製造・現場系というグループでの違いとしてみられるようであった。事務系、営業系、専門系のグループでは、上記の 3 つの能力に加えて、「 プランニング」が上位に入る結果となった。
それに対して、技術系、製造・現場系では、「ハンドメイキング」が多く含まれたが、その他、「コンピュート＆アカウント」（技術系、女性）や「アート＆クリエイト」（製造・現場系、女性）も上位に含まれていた。
また、それぞれの能力に関する平均値の高さを 5 つの職種に関してランキングした結果では、その能力と関連の高い職種で順位が高くなっている傾向がみられた。例えば、「リーダーシップ」や「ボランティア＆サポート」は対人系の能力であるが、営業系を希望する者が他の職種を希望する者よりも高く、どちらかというと対人系の要素が低い技術系や製造・現場－83－

系の職種を選択する者は順位が低くなっていた。また、「ハンドメイキング」はもの作りに関わる能力であるが、技術系や製造・現場系を選ぶ者の得点が高くなっていることが示された。
このことから、希望する職種と実際に測定されている能力の側面の得点には解釈可能な関連があると思われる。全体としては事務職の希望者が非常に多くなっていたが、それ以外の技術系、営業系、専門系、製造・現場系を選んでいる者に関しては、それぞれ自分が自信をもっている能力を生かすことができる、あるいは自分が自信をもっている能力を考えて希望する職種を選んでいることが示唆されているといえよう。

－84－

第 10 章 希望する職種と職業興味の特徴との関連
10-1

本章の目的

第 9 章において、希望する職種と能力評価との関連について検討し、利用者は自信をもっている能力を考慮して、希望する職種を選んでいる可能性があることが示唆された。そこで、第 10 章においては、能力と同時に利用者の個性を特徴付けるもう一つの重要な要素である職業興味と希望する職種との関連を検討する。
なお、データ分析にあたっては、希望する職種への回答と職業興味への回答が両方記録されている「回答ログ」のデータを参照し、「回答ログ」に記録が残っている者のうち、18-34
歳の対象者に絞った上で、適性診断コーナーの職業興味の尺度に完全に回答している者 3,278
名分のデータを用いた。

10-2

男女別にみた職業興味と希望する職種との関連（１）男性における職業興味と希望する職種との関連
男性において、希望する職種毎に職業興味の 6 領域（R 領域、I 領域、A 領域、S 領域、E
領域、C 領域）の平均値と標準偏差を算出した結果を図表 10-1 に示す。また、興味のそれぞれの側面について、5 つの職種間の平均値に差があるかどうかを分散分析によって検定した結果を F 値の欄に示している。すべての興味領域に関して、5 つの職種間での平均値は統計的に有意な差があることが示されている。

図表 10-1 男性における希望する職種毎の職業興味評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
男性
事務系 (n=582) 技術系 (n=297) 営業系 (n=445) 専門系 (n=407)
mean
R
1.52
I
2.05
A
1.82
S
2.01
E
2.10
C
2.24
**…p<.01

SD(0.53)(0.61)(0.62)(0.48)(0.55)(0.51)

mean
1.78
2.15
1.97
1.91
2.12
1.88

SD
(0.63)(0.60)(0.61)(0.50)(0.55)(0.53)

mean
1.54
1.81
1.90
2.13
2.43
1.88

SD
(0.54)(0.57)(0.57)(0.47)(0.50)(0.52)

mean
1.64
1.98
2.07
2.00
2.17
1.69

SD
(0.55)(0.64)(0.60)(0.51)(0.56)(0.55)

製造・(n=180)現場系
mean
SD
1.81 (0.59)
1.87 (0.62)
1.72 (0.58)
1.90 (0.52)
1.91 (0.63)
1.79 (0.53)

F値
18.21**
17.51**
15.75**
11.98**
37.5**
76.35**

また、職種間での平均値の違いをわかりやすくするために、図表 10-1 の平均値をグラフにしたものが図表 10-2 である。図表 10-2 をみながら職業興味の 6 領域の平均値が職種間でどのように違うかについて順に検討する。

－85－

2.60
2.40
2.20
2.00
R

1.80

I
1.60

A
S

1.40

E

1.20
製造・
現場系

専門系

営業系

技術系

事 務系

1.00

C

男性

図表 10-2 男性における希望する職種と職業興味との関連

R 領域では、全体の平均値は職種に関わらず低めとなっているが、製造・現場系で最も高くなっている。2 位は技術系で、製造・現場系と技術系は、3 位以下の専門系よりも統計的に高くなっている。4 位は営業系、5 位は事務系である。3 位の専門系は 4 位と 5 位よりも統計的にみて有意な差がある。4 位と 5 位の間には差はみられなかった。
I 領域については、技術系が最も高く、4 位以下に比べて有意に高い。続いて、事務系、専門系は、4 位以下の製造・現場系、営業系よりも高くなっている。
A 領域については、専門系が最も高く、統計的にみて他の職種よりも平均値が高い。2 位
以下は、技術系、営業系、事務系、製造・現場系となっている。2 位の技術系は事務系、製造・現場系よりも高くなっている。製造・現場系は平均値が最も低く、他のどの職種よりも統計的にみても有意に低くなっている。
S 領域については、営業系が最も高く、統計的に見て 2 位以下よりも有意に高い。営業系に続いて、事務系、専門系、技術系、製造・現場系となっている。事務系と専門系は、技術
系、製造・現場系よりも平均値が有意に高くなっている。
E 領域では営業系が最も高かった。2 位から 5 位の専門系、技術系、事務系の 3 つについては差がなくほぼ同じくらいの値となった。最後の製造・現場系に関しては、他の職種の平均値に比べて有意に低くなった。
C 領域については、事務系が最も高く有意差がみられた。続いて、技術系、営業系、製造・－86－

現場系、専門系の順となった。技術系、営業系の間には差がみられなかったが、営業系とその次の製造・現場系との間には有意な差がみられた。また、最後の専門系は、製造・現場系
よりも統計的にみて低い数値となった。

（２）女性における職業興味と希望する職種との関連
次に、女性に関して、職種毎に興味の 6 領域の平均値を算出した結果を図表 10-3 に示す。
男性と同じく、分散分析によって職種間の平均値の差を検討した結果を F 値の欄に示している。すべての領域に関して職種間で有意な差がみられた。また、平均値のみを職種別にグラフにしたものが図表 10-4 である。

図表 10-3 女性における希望する職種毎の職業興味評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
女性
事務系 (n=823) 技術系 (n=87) 営業系 (n=136) 専門系 (n=271)
mean
SD
R
1.34 (0.45)
I
1.71 (0.61)
A
2.03 (0.61)
S
2.04 (0.48)
E
2.07 (0.57)
C
2.22 (0.54)**…p<.01；*…p<.05

mean
1.62
1.91
2.22
1.88
2.08
1.77

SD
(0.58)(0.67)(0.59)(0.44)(0.48)(0.54)

mean
1.43
1.65
2.15
2.16
2.38
1.71

SD
(0.54)(0.61)(0.61)(0.50)(0.53)(0.48)

mean
1.41
1.79
2.27
2.02
2.17
1.74

SD
(0.51)(0.65)(0.60)(0.51)(0.53)(0.56)

製造・(n=50)
現場系
mean
SD
1.65 (0.65)
1.73 (0.65)
2.23 (0.62)
1.90 (0.48)
1.98 (0.54)
1.80 (0.51)

F値
11.02**
2.91*
9.17**
5.51**
11.14**
6..55**

R 領域に関しては、高い順に、製造・現場系、技術系、営業系、専門系、事務系となった。
製造・現場系と技術系との間に差はなかった。ただ、この 2 つは、3 位以下のすべての職種よりも平均値が有意に高くなった。3 位以下の職種間では統計的な平均値の差はみられなかった。物作りの仕事への興味と関連する R 領域について、製造・現場系や技術系の職種を希望する者の平均値が高いことは傾向として一致するといえる。
I 領域に関しては、技術系が最も高く、続いて、専門系、製造・現場系、事務系、営業系となった。技術系が他の職種の平均値に比べて高めで、残りはそれほど大きな違いがない。
統計的には、技術系が営業系よりも高いという点のみが有意となった。
A 領域では、専門系、製造・現場系、技術系、営業系、事務系となった。職種間の平均値には、それほど大きな差がみられず、専門系が事務系よりも高いという点で有意差がみられた。A 領域は創造的な活動であり、興味領域としては事務系の仕事に関連する C 領域とは相関が最も低い領域であるとされている。事務系の職種を希望する者の A 領域の平均値が最も低かったことは、これまでの知見と一致するものである。
S 領域では、営業系、事務系、専門系、製造・現場系、技術系となった。統計的にみると、上位 3 つの職種間では差がなく、また、2 位から 5 位までの職種間でも差がみられなかった。

－87－したがって、営業系が、製造・現場系と技術系よりも高いという点で有意差があったといえる。S 領域は対人系の活動に関連する職業興味であり、最も対人系の興味が必要な営業系で高かったことは、興味の特性と一致するものである。
E 領域は、営業系、専門系、技術系、事務系、製造・現場系の順となった。営業系は他のどの職種よりも平均値が有意に高かった。E 領域はまさに販売、営業活動に関連する興味領域であるので、営業系を選んだ者の得点が特に高かった点は興味と希望する職種が一致している結果であるといえる。2 位から 4 位には差がなく、3 位から 5 位にも差はなかった。そこで、2 位の専門系が 5 位の製造・現場系よりも高いという差のみ有意であるといえる。
C 領域は、事務的な活動に関連する職業興味であるが、事務系の仕事を選んだ者が他に比べて統計的に有意に高かった。2 位以下は、製造・現場系、技術系、専門系、営業系となった。2 位以下 5 位までの間には差がなかった。

2.60
2.40
2.20
2.00
R

1.80

I

1.60

A

1.40

S
E

1.20

C
製造・
現場系

専門系

営業系

技術系

事務系

1.00

女性

図表 10-4 女性における希望する職種と職業興味との関連

次に、職種毎に、6 つの領域の平均値の高さについてランキングしたものが図表 10-5 である。1 位の領域に濃い網掛け、2 位の領域にやや濃い網掛け、3 位の領域に薄い網掛けをした。
事務系では、男女ともに 1 位と 2 位は、共通に C 領域と E 領域であった。3 位に関しては男
性では I 領域、女性は S 領域となった。
技術系では、男性は I 領域が 1 位、女性は A 領域が 1 位となった。2 位は、男女とも E 領－88－

域であった。3 位は、男性では A 領域、女性では I 領域となった。上位 3 領域に関して順位は若干異なるものの、男女ともに、I 領域、A 領域、E 領域が高くなった。
営業系では、男女ともに 1 位が E 領域、2 位が S 領域、3 位が A 領域となった。4 位以下の順位も男女で一致していた。営業系を希望する者に関しては、職業興味の傾向が非常に明確なようである。
専門系では、男性は E 領域が 1 位で 2 位が A 領域、3 位が S 領域となった。女性の場合は、1 位が A 領域、2 位が E 領域、3 位が S 領域となった。順位は異なるが、専門系においても、
男女で、上位 3 領域は共通であった。
製造・現場系では、男性は E 領域が最も高く、2 位が S 領域、3 位が I 領域となった。女性
では、A 領域が 1 位、E 領域が 2 位、S 領域が 3 位となった。
職種に関わらず、E 領域への興味は非常に高い。また、S 領域や A 領域の順位も高かった。

図表 10-5 職種別にみたときの男女別の興味の６領域のランキング（数字は順位）

R
I
A
S
E
C

10-3

事務系
男性
女性
6
6
3
5
5
4
4
3
2
2
1
1

技術系
男性
女性
6
6
1
3
3
1
4
4
2
2
5
5

営業系
男性
女性
6
6
5
5
3
3
2
2
1
1
4
4

専門系
男性
女性
6
6
4
4
2
1
3
3
1
2
5
5

製造・現場系
男性
女性
4
6
3
5
6
1
2
3
1
2
5
4

現在の状況別にみた職業興味と希望する職種との関連（１）「学生」における職業興味と希望する職種との関連
次に、現在の状況別（「学生」、「有職者」、「その他」）に職業興味と希望する職種との関連を検討した。
「学生」の場合はサンプル数が少なく、さらに希望する職種によっては、例えば「製造・現場系」のように 9 名しか該当しないというグループもある。そこで、集計は行ったが、統計的な検定に関しては信頼性を保証するには十分なデータであるとはいえないので、解釈の点で注意が必要である。
まず、「学生」に関して希望する職種毎に興味の 6 領域の平均値と標準偏差を算出した結果を図表 10-6 に示す。また、職種別の各領域の平均値をグラフにしたものを図表 10-7 に示す。
R 領域については、製造・現場系が最も高く、続いて、技術系、専門系、事務系、営業系となった。ただ、どの職種に関しても平均値は低めであり、職種間で有意な差はみられなか
った。

－89－

図表 10-6 「学生」における希望する職種毎の職業興味評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
学生
事務系 (n=89) 技術系 (n=29) 営業系 (n=46) 専門系 (n=45)
mean
SD
R
1.50 (0.54)
I
1.81 (0.63)
A
1.97 (0.62)
S
2.01 (0.49)
E
2.10 (0.59)
C
2.16 (0.54)**…p<.01；*…p<.05

mean
1.71
2.23
2.02
1.88
2.28
1.77

SD
(0.60)(0.65)(0.69)(0.49)(0.60)(0.67)

mean
1.49
1.53
1.95
2.13
2.53
1.84

SD
(0.59)(0.49)(0.56)(0.47)(0.49)(0.54)

mean
1.54
1.92
1.97
2.01
2.08
1.63

SD
(0.62)(0.67)(0.62)(0.60)(0.60)(0.63)

製造・
現場系
mean
1.78
1.53
1.75
2.17
2.06
1.92

(n=9)

F値

SD
(0.76)(0.49)(0.47)(0.47)(0.46)(0.67)

ns
6.78**
ns
ns
5.31**
7.14**

2.80
2.60
2.40
2.20
2.00

R

1.80

I

1.60

A
S

1.40

E

1.20
製造・
現 場系

専門系

営業系

技術系

事 務系

1.00

C

学生

図表 10-7 「学生」における希望する職種と職業興味との関連

I 領域については、技術系、専門系、事務系の順となり、続く製造・現場系、営業系は同じ値となった。技術系と専門系の間には差はみられなかった。また、2 位以下の職種の平均値にも差はみられなかった。そこで、技術系は、3 位の事務系以下の職種に比べて平均値が高い、という点で有意であるといえる。
A 領域の平均値は、技術系が高く、専門系と事務系は同値、次に営業系、製造・現場系の順となった。グラフでは製造・現場系の平均値は他に比べて低めに見えるが、統計的な有意差はなかった。

－90－

S 領域では、製造・現場系、営業系、専門系、事務系、技術系となった。S 領域は対人系の興味であるため、もの作りと関連する製造・現場系の得点が最も高いという点については違和感がある。製造・現場系に関してはサンプル数が 9 名であるため、その影響が現れている可能性もあろう。統計的な検定では、職種間の平均値に有意差はみられなかった。
E 領域では、営業系、技術系、事務系、専門系、製造・現場系となった。営業系、技術系の平均値が事務系、専門系、製造・現場系よりも高いという点が有意であった。E 領域に関しては、特徴として最も関連が強いと思われる営業系が高くでており、傾向としては一貫性がある。
C 領域では、事務系が最も高くなった。その後、製造・現場系、営業系、技術系、専門系となる。2 位に製造・現場系が入っている点が予想と異なる。事務系と専門系との間に有意な差がみられた。後の領域間では有意差はみられなかった。
（２）「有職者」における職業興味と希望する職種との関連
次に、「有職者」に関して希望する職種毎に興味の 6 領域の平均値と標準偏差を算出した
結果を図表 10-8 に示す。また、職種別の各領域の平均値をグラフにしたものを図表 10-9 に示す。学生と比べてサンプル数が多いためか、すべての領域に関して、職種間での統計的な有意差が検出されている。
表 10-8 「有職者」における希望する職種毎の職業興味評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
有職者
事務系 (n=277) 技術系 (n=99) 営業系 (n=113) 専門系 (n=149)
mean
SD
R
1.42 (0.51)
I
1.86 (0.63)
A
1.97 (0.61)
S
2.03 (0.48)
E
2.14 (0.55)
C
2.26 (0.51)**…p<.01；*…p<.05

mean
1.68
2.04
1.98
1.87
2.05
1.89

SD
(0.60)(0.58)(0.66)(0.48)(0.51)(0.50)

mean
1.51
1.72
1.92
2.11
2.40
1.82

SD
(0.56)(0.52)(0.62)(0.47)(0.52)(0.47)

mean
1.60
1.86
2.13
2.02
2.18
1.66

SD
(0.59)(0.70)(0.64)(0.52)(0.55)(0.55)

製造・(n=46)
現場系
mean
SD
1.80 (0.55)
1.96 (0.59)
1.83 (0.59)
1.82 (0.53)
1.92 (0.62)
1.69 (0.54)

F値
7.66**
3.69**
2.93*
4.82**
8.98**
41.54**

R 領域については、全般に低くなっており、製造・現場系以外の職種では最も低い得点となっている。平均値を職種間で比較すると、製造・現場系が最も高く、技術系、専門系、営業系、事務系の順となった。製造・現場系と技術系の間には有意差はなかった。また、2 位
から 4 位、3 位から 5 位の間にも有意差はみられなかった。そこで、製造・現場系の平均値
は専門系、営業系、事務系よりも高いという点で有意であるといえる。また、技術系は事務系の平均値よりも高いという点で有意となった。
I 領域については、技術系、製造・現場系、事務系と専門系（同値）、営業系の順となった。
1 位の技術系が 5 位の営業系の平均値よりも高いという点で有意差がみられた。
－91－

2.60
2.40
2.20
2.00
R

1.80

I
1.60

A
S

1.40

E

1.20
製造・
現場系

専門系

営業系

技術系

事務系

1.00

C

有職者

図表 10-9 「有職者」における希望する職種と職業興味との関連

A 領域については、専門系、技術系、事務系、営業系、製造・現場系の順となった。専門
系と製造・現場系との間に有意差がみられた。専門系の平均値は他よりもやや高めであるが、残りの職種に関してはそれほど違いがみられなかった。
S 領域に関しては、営業系、事務系、専門系、技術系、製造・現場系の順となった。1 位
から 3 位までに有意な差はない。また、2 位から 4 位、4 位と 5 位の間にも有意差がみられなかった。そこで、営業系は、技術系、製造・現場系よりも高いという点で有意差があるといえる。また、事務系、専門系は、製造・現場系よりも有意に高いという結果となった。S 領
域は対人系の領域であるため、営業系が高く、技術系や製造・現場系が高いという結果は、
これまでの職業興味領域の知見とも一致するものである。
E 領域では、営業系が他の職種よりも高いという点で有意な結果となった。続いて、専門系、事務系、技術系、製造・現場系となった。2 位から 4 位の間には差がなく、また、4 位と5 位との間にも差がなかった。そこで、有意差は、2 位の専門系、3 位の事務系と 5 位の製造・現場系との間に検出されている。
C 領域は、事務系が他の職種の平均値に比べて有意に高くなった。C 領域は正確さを求められる定型的な作業への関心を示すので、事務系において C 領域が高いことは納得できる結果である。続いて、技術系、営業系、製造・現場系、専門系の順となった。2 位と 3 位の間には有意差はない。また、3 位から 5 位の間にも差はみられなかった。そこで、技術系が製－92－

造・現場系、専門系よりも高いという点での有意差がみられたといえる。

（３）「その他」における職業興味と希望する職種との関連
最後に「その他」に関して希望する職種毎に興味の 6 領域の平均値と標準偏差を算出した
結果を図表 10-10 に示す。また、職種別の各領域の平均値をグラフにしたものを図表 10-11に示す。
「その他」は「学生」や「有職者」と比べてサンプル数が多い。すべての領域に関して、職種間での統計的な有意差が検出されている。

図表 10-10 「その他」における希望する職種毎の職業興味評価の平均値（mean）と標準偏差（SD）
その他
事務系 (n=1,039) 技術系 (n=256) 営業系 (n=422) 専門系 (n=484)
mean
R
1.40
I
1.85
A
1.94
S
2.03
E
2.06
C
2.22
**…p<.01

SD(0.48)(0.64)(0.62)(0.48)(0.56)(0.53)

mean
1.77
2.10
2.05
1.92
2.12
1.86

SD
(0.63)(0.64)(0.59)(0.49)(0.54)(0.54)

mean
1.52
1.82
1.97
2.15
2.41
1.85

SD
(0.53)(0.60)(0.59)(0.48)(0.51)(0.52)

mean
1.53
1.92
2.17
2.00
2.18
1.73

SD
(0.52)(0.63)(0.60)(0.50)(0.54)(0.54)

製造・(n=175)現場系
mean
SD
1.77 (0.62)
1.82 (0.64)
1.83 (0.64)
1.91 (0.50)
1.92 (0.61)
1.81 (0.51)

2.60
2.40
2.20
2.00
R

1.80

I
1.60

A
S

1.40

E

1.20
製造・
現場系

専門系

営業系

技術系

事 務系

1.00

C

その他

図表 10-11 「その他」における希望する職種と職業興味との関連

－93－

F値
36.96**
10.35**
16.24**
12.37**
38.37**
94.99**

R 領域に関しては、どの職種においても一番平均値が低くなっている。順位をみると、技術系と製造・現場系（同値）、専門系、営業系、事務系となっている。技術系と製造・現場系には差がないが、その次の専門系以下とは有意差がある。また、専門系と営業系には差がな
いが、事務系とは差があり、事務系はどの職種を希望する人よりも R 領域の得点が低いことがわかった。
I 領域に関しては、技術系、専門系、事務系、製造・現場系と営業系（同値）となった。
グラフを見ると技術系が高く、その他にはあまり差がみられない。統計的な検定でも技術系が他の職種を希望する者に比べて平均値が有意に高かった。
A 領域では、専門系、技術系、営業系、事務系、製造・現場系の順になった。専門系は、他の職種に比べて有意に平均値が高かった。また、製造・現場系は他の職種に比べて平均値が有意に低かった。2 位と 3 位には差がなく、3 位と 4 位間にも差がみられなかった。その結果、技術系と事務系との間に有意差があるといえる。
S 領域では、営業系の平均値が他の職種よりも高く、統計的にも有意となった。また、事務系、専門系の平均値は、技術系、製造・現場系よりも高かった。
E 領域では、営業系の平均値が他の職種に比べて有意に高かった。続いて、専門系、技術系、事務系、製造・現場系となった。製造・現場系の平均値は、他の職種に比べて有意に低かった。専門系は事務系に比べて有意に平均値が高いことがわかった。
C 領域では、事務系が他の職種に比べて統計的にも有意な高い値を示した。続いて、技術系、営業系、製造・現場系、専門系となった。2 位から 4 位間には差がなかった。また、4位と 5 位の間にも差がなかった。そこで、技術系、営業系は、専門系よりも値が高いという点で有意であるといえる。
さらに、現在の状況に関して、職種毎に 6 つの領域の平均値の高さについてランキングしたものが図表 10-12 である。1 位の領域に濃い網掛け、2 位の領域にやや濃い網掛け、3 位の領域に薄い網掛けをした。
図表 10-12 職種別にみたときの状況別の興味の６領域のランキング（数字は順位）

R
I
A
S
E
C

事務系
技術系
営業系
専門系
製造・現場系
学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他 学生 有職者 その他
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
4
5
6
5
5
5
2
2
2
5
5
5
4
4
4
6
1
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
2
2
5
3
3
3
3
3
4
5
4
2
2
2
2
3
3
1
4
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
1
5
4
5
4
4
4
5
5
5
3
6
5

事務系に関しては、「学生」、「有職者」、「その他」とも C 領域が 1 位、E 領域が 2 位、S 領
域が 3 位と一致していた。また、その他の領域に関しても順位が一貫していた。
技術系に関しては、「学生」、「有職者」、「その他」で違いがなく、1 位が E 領域、2 位が I
－94－

領域、3 位が A 領域となった。事務系と比べて I 領域や A 領域が入っており、S 領域や C 領
域が入っていない。
営業系では、「学生」、「有職者」、「その他」とも、1 位が E 領域、2 位が S 領域、3 位が A
領域で同じだった。
専門系では、1 位はどの属性でも E 領域であった。「学生」では 2 位が S 領域となったが、「有職者」と「その他」では 2 位は A 領域だった。3 位は、「学生」では A 領域、「有職者」、「その他」では、S 領域であった。
「学生」とその他の 2 つで、順位は異なるが上位 3 領域の組み合わせは一致していた。
製造・現場系では、人数がそれぞれ少なかったためか、一貫した傾向が得られなかった。
「学生」では、1 位が S 領域、2 位が E 領域、3 位が C 領域となった。「有職者」では、1 位
が I 領域、2 位が E 領域、3 位が A 領域となった。「その他」では、1 位が E 領域、2 位が S
領域、3 位が A 領域となった。
全体として、E 領域はどの職種においても順位が高くなった。平均値においてすべての職種において高かった点が反映されている。また、R 領域は、製造・現場系の職種を選んだ者以外ではすべて第 6 位となった。C 領域に関しても、事務系を選んだ者以外では、低めの順位となった。

10-4

まとめ

本章では、希望する職種と職業興味に表れた特徴との関連を検討した。その結果、男女別でも現在の状況別でも希望する職種と興味との間には納得のいく関連がみられたように思われる。
例えば R 領域は物作りや機械や道具を扱うことへの興味を示すが、製造・現場系を選ぶ人、技術系の職種を選ぶ人が他よりもこの領域への関心が高かった。また、I 領域や A 領域では専門系の仕事、技術系の仕事を選ぶ人の得点が高かった。さらに対人系の S 領域や E 領域に関しては、人との積極的な関わりが求められる営業系の仕事を希望する人の得点が他に比べて高くなっていた。また、C 領域はいわゆるホワイトカラー事務系のような定型的な仕事に対する興味、関心を示すが、事務系の仕事を希望する人の得点が他に比べて高くなっていた。
一部、「学生」ではサンプル数が少ないため、説明が難しい結果が得られていたが、上記のような傾向をみると、希望する職種は、その個人の興味の特性と一貫した傾向を示していることがわかった。
第 9 章の能力との関連についてみても同様の傾向がみられたことから、職種の希望を回答する場合には、利用者は自らの能力や興味を考慮して決めていることが示唆された。

－95－

第 11 章 「希望する職業タイプ」、「望ましい働き方」と価値観評価との関連
11-1

本章の目的

価値観評価においては、「希望する職業タイプ」として「民間企業（大手）」、「民間企業（中小）」、「公務員・教員」、「自営等その他」という 4 つのタイプを用意して、自分が希望している職業のタイプを 1 つだけ選択される。また、「望ましい働き方」としては、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」、「状況に応じて転職するなど、複数の会社を経験したい」、「自営するか独立したい」、「働く必要がなくなったら仕事を辞めたい」、「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」という 5 つの選択肢を用意し、利用者は 1 つを選ぶ。
本章では、「希望する職業タイプ」と「望ましい働き方」に関して、価値観評価の利用者がどのような回答をしているのかという点を分析するとともに、価値観評価における「就職するときに重視する 21 個の条件」に関する回答結果との関連を検討することを目的とする。扱っているデータは、価値観評価を完全に実施した 18-34 歳までの 2,861 名のデータを使った。

11-2「希望する職業タイプ」の選択結果

価値観評価については、性別や現在の状況による回答傾向の違いが大きいため、男女別、
現在の状況別に集計を行った。
「希望する職業タイプ」に関する選択者の人数と割合を示した
者が図表 11-1 である。また、回答傾向をわかりやすく示すため、選択率を男女別、現在の状況別にグラフとした結果を図表 11-2 に示す。

図表 11-1 「希望する職業タイプ」に関する選択傾向
男性データ
項目
民間（大手）
民間（中小）
公務員・教員
自営等その他

学生(n=98)
有職者(n=372) その他(n=1211)
人数 （％）
人数 （％）
人数 （％）
35 (35.71) 124 (33.33) 323 (26.67)
29 (29.59) 132 (35.48) 506 (41.78)
20 (20.41)
56 (15.05) 137 (11.31)
14 (14.29)
60 (16.13) 245 (20.23)

女性データ
項目
民間（大手）
民間（中小）
公務員・教員
自営等その他

学生(n=83)
有職者(n=226) その他(n=871)
人数 （％）
人数 （％）
人数 （％）
29 (34.94)
74 (32.74) 230 (26.41)
28 (33.73) 102 (45.13) 425 (48.79)
17 (20.48)
16 (7.08)
65 (7.46)
9 (10.84)
34 (15.04) 151 (17.34)

－96－

女性

男性
(50.00)(60.00)(40.00)(50.00)(40.00)(30.00)(30.00)

自営等その他

その他

公務員・
教員

有職者

(0.00)

民間（
中小 ）(10.00)

その他

民間（
大手 ）

有職者

(0.00)

自営等その他

学生

公務員 ・
教員

(20.00)(10.00)

民間（
中 小）

学生

民間（
大 手）

(20.00)

図表 11-2 男女別、現在の状況別に見た「希望する職業のタイプ」の選択率（％）

全体として、男性も女性も「民間（中小）」の選択率が高く、その次が「民間（大手）」となっている。
「自営等その他」と「公務員・教員」にはあまり違いがないが、特に女性に関しては、「自営等その他」の方が「公務員・教員」よりも選択率が高い。
男性と女性を比較すると、「民間（大手）」の希望者は男女ともに「学生」、「有職者」、「その他」とも傾向に差がない。「学生」が最も多く、次に「有職者」、最後が「その他」となっている。
「民間（中小）」に関しても男性、女性ともに「その他」が最も高く、「有職者」が次で「学生」が最も低い。ただ、割合をみると、男性に比べて女性の方がどのグループにおいても「民間（中小）」を選択している者が多くなっている。「公務員・教員」については、男女ともに「学生」では約 2 割で同程度である。
「有職者」と「その他」については、男性では15-10％程度が希望しているが、女性では 10％未満で少なくなっている。
「自営等その他」では、男女ともに傾向は同じであり、「その他」が最も高く、「有職者」がその次で、「学生」が最も低い。男性の方が女性よりもどのグループに関しても選択率が高くなっており、「自営等その他」の希望は男性の方が多いことが示されている。

11-3「望ましい働き方」の選択結果「望ましい働き方」として用意した 5 つの選択肢に関して、男女別、現在の状況別にグループとして分けたとき、各グループでどのような選択がなされたのかを集計した結果を図表
11-3 にまとめた。また、選択率を男女別、現在の状況別にグラフとして表示した結果を図表
11-4 に示した。
全体としてみると、「望ましい働き方」の 5 つの選択肢のうち、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という回答者が男女ともに最も多くなっている。残りの 4 つの選択肢についてはほぼ同じような選択の状況となっていた。

－97－

図表 11-3 「望ましい働き方」に関する選択傾向
男性データ
項目
一つの会社でできるだけ長く働きたい
状況に応じて転職するなど、複数の会社を経験したい
自営するか独立したい
働く必要がなくなったら仕事を辞めたい
就職しないでアルバイトやパートで働きたい
女性データ
項目
一つの会社でできるだけ長く働きたい
状況に応じて転職するなど、複数の会社を経験したい
自営するか独立したい
働く必要がなくなったら仕事を辞めたい
就職しないでアルバイトやパートで働きたい

学生(n=98)
有職者(n=372) その他(n=1211)
人数 （％）
人数 （％）
人数 （％）
61 (62.24)
258 (69.35)
724 (59.79)
14 (14.29)
49 (13.17)
189 (15.61)
16 (16.33)
43 (11.56)
185 (15.28)
7 (7.14)21 (5.65)
102 (8.42)
0 (0.00)
1 (0.27)
11 (0.91)
学生(n=83)
有職者(n=226) その他(n=871)
人数 （％）
人数 （％）
人数 （％）
56 (67.47)
146 (64.60)
528 (60.62)
12 (14.46)
29 (12.83)
145 (16.65)
7 (8.43)
26 (11.50)
87 (9.99)
8 (9.64)
18 (7.96)
88 (10.10)
0 (0.00)
7 (3.10)23 (2.64)

男性

女性(80.00)(80.00)(70.00)(70.00)(60.00)(60.00)(50.00)(50.00)(40.00)(40.00)(30.00)(20.00)(10.00)(0.00)(30.00)

学生
有職者
その他

(20.00)(10.00)(0.00)

学生
有職者
その他

図表 11-4 男女別、現在の状況別に見た「望ましい働き方」の選択率（％）

「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という項目では、男性データでは、「有職者」、「学生」、「その他」の順で高かったが、女性では「学生」、「有職者」、「その他」の順となった。それぞれのグループの 6 割が「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という項目を選んでいた。
「状況に応じて転職するなど、複数の会社を経験したい」では、男性も女性も「その他」、「学生」、「有職者」の順となった。
「自営するか独立したい」という項目では、男性の方が女性よりも選択率が高くなっていた。男性では、「学生」、「その他」、「有職者」という順となった。女性では、「有職者」、「その他」、「学生」となった。「働く必要がなくなったら仕事を辞－98－

めたい」という項目では、男性に比べて女性の選択率が高くなっていた。選択の割合の順位
は男女ともに同じで、「その他」、「学生」、「有職者」の順となっていた。「就職しないでアル
バイトやパートで働きたい」という選択肢を選んだ者はほとんどいなかったが、女性の方が男性に比べてやや多かった。男女ともに「その他」が多く、次が「有職者」で「学生」では一人もいなかった。

11-4「希望する職業タイプ」と価値観評価との関連

価値観評価では、仕事を選択する時に考える必要のある 21 個の条件を提示し、それについての重視度を 5 段階で評価させているが、21 個の条件は、「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」の 3 つの因子に分けることができる（第 7 章参照）。
ここでは、男女別に「希望する職業タイプ」として、選択したタイプ別に 3 つの因子の平均値（mean）と標準偏差（SD）を算出した。男性データに関して計算した結果を図表 11-5に示す。また平均値に関して見やすくするためにグラフにしたものが図表 11-6 である。
「民間（大手）」を選んでいる人は、「会社重視」と「環境重視」の平均値がほぼ同じくら
いに高く、「仕事重視」の平均値が低い。
「民間（中小）」を選んでいる人は、「環境重視」の平均値が最も高い。次が「会社重視」
で「仕事重視」は最も低い。
「公務員・教員」を選んでいる人は、「環境重視」の平均値が最も高い。次が「会社重視」
で「仕事重視」が最も低い。
「自営等その他」を選んでいる人は、「環境重視」の平均値が最も高く、次が「仕事重視」
で最も低いのが「会社重視」である。
この結果をみると「民間（大手）」を選んでいる人は、「環境」と「会社」という 2 つの要素のどちらも重視しているが、4 つのタイプの中では最も「会社重視」の傾向が強い。それに対して、「自営等その他」を選んでいる人は、「環境重視」の得点が高いものの、4 つのタ
イプの中では「環境重視」の重視度が低く、反対に最も「仕事重視」であるといえる。
「環境重視」の傾向が強いのは「公務員・教員」であり、「会社」についても重視しているが、「仕事重視」の得点は 4 つのタイプの中で最も低い。
「民間（中小）」を希望する人たちは、「環境重視」が最も高く、「仕事重視」が低いという点では「公務員・教員」と同様であるが、「会社重視」の項目が「公務員・教員」よりも低くなっている。このように 4 つのタイプと「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」との関連をみると、選んでいる職業タイプと価値観との間にある関連性には納得できる部分があり、希望する職業タイプによって職業選択の時に重視している条件がその職業タイプの持っている特徴に対応しているようである。

－99－

図表 11-5 「希望する職業タイプ」別の価値観評価に関する平均値と標準偏差（男性）
男性データ
仕事重視
会社重視
環境重視

民間（大手）(n=482) 民間（中小）(n=667) 公務員・教員(n=213) 自営等その他(n=319)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
3.59
(0.46)
3.48(0.44)
3.47(0.48)
3.67(0.46)
3.98(0.52)
3.57(0.53)
3.72(0.54)
3.47(0.59)
3.97(0.53)
3.82(0.57)
3.91(0.51)
3.74(0.61)

4.1
4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5

仕事重視

3.4

会社重視

3.3

環境重視

3.2
民間(大手)

民間(中小)

公務員・教員 自営等その他

図表 11-6 「希望する職業タイプ」別にみた価値観の 3 因子の平均値（男性）

次に、女性のデータに関して同様に平均値と標準偏差を求めた。計算結果を図表 11-7 にグラフを図表 11-8 に示す。
女性の場合は、男性に比べてどのタイプにおいても「環境重視」の平均値が高くなっている。4 つのタイプで見ると、「民間（大手）」が最も高く、「民間（中小）」と「公務員・教員」は同程度、最も低いのが「自営等その他」であった。
「会社重視」に関しては、「民間（大手）」が最も高く、次に「公務員・教員」、「民間（中小）」となり、「自営等その他」は最も低くなった。この傾向は男性と一致している。
「仕事重視」では、「自営等その他」が最も高く、「民間（大手）」、「公務員・教員」、「民間（中小）」となっている。
「公務員・教員」と「民間（中小）」との間にはほとんど差がなく、男性と同じような傾向である。
職業タイプ別に見ていくと、「民間（大手）」では、「環境重視」が最も高く、「会社重視」、「仕事重視」となった。男性では、「環境重視」と「会社重視」がほぼ同じくらい高いのに対して、女性では「環境重視」の方がはっきりと高くなっている。
「民間（中小）」では、「環境重視」、「会社重視」、「仕事重視」となった。男性に比べて「環境重視」が高くなっていることがわかる。
「公務員・教員」では、「環境重視」が最も高く、「会社重視」、「仕事重視」となった。得点の傾向は「民間（中小）」の選択者と同程度である。男性と比べて、「会社重視」の平均値－100－

が低めとなっている。
「自営等その他」では、「環境重視」が高く、次が「仕事重視」で、最後が「会社重視」となっている。この傾向は男性と一致している。ただ「環境重視」の得点が男性よりも高めとなっている。

図表 11-7 「希望する職業タイプ」別の価値観評価に関する平均値と標準偏差（女性）
女性データ
仕事重視
会社重視
環境重視

民間（大手）(n=333) 民間（中小）(n=555) 公務員・教員(n=98) 自営等その他(n=194)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
3.58
(0.45)
3.48(0.43)
3.49(0.48)
3.64(0.43)
3.9(0.54)
3.53(0.48)
3.59(0.51)
3.42(0.62)
4.13(0.50)
4.02(0.51)
4.01(0.60)
3.85(0.52)

4.2
4.1
4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5

仕事重視

3.4

会社重視

3.3

環境重視

3.2
民間(大手)

民間(中小)

公務員・教員 自営等その他

図表 11-8 「希望する職業タイプ」別にみた価値観の 3 因子の平均値（女性）以上、男女別に「希望する職業タイプ」と価値観の 3 因子の得点との関係をみたが、選択している「職業タイプ」と因子の得点間の関係は男性も女性も同じような傾向がみられた。
ただ、男性に比べて女性では「環境重視」の得点が全般に高くなっていた。

11-5「望ましい働き方」と価値観評価との関連

次に、「望ましい働き方」についても男女別に価値観の 3 つの因子ごとに平均値と標準偏差を計算した。男性に関するデータを図表 11-9、グラフを図表 11-10 に示す。
全体の傾向として「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という選択肢を選んだ人が男性の場合 1043 名おり、他方、「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」を選んだ者が12 名ということで、各グループのサンプル数が大きく異なっている。そこで、平均値に関しても偏りがある可能性を考慮にいれながらも、各グループの平均値をみていきたい。
－101－

図表 11-9 「望ましい働き方」別の価値観評価に関する平均値と標準偏差（男性）
一つの会社でで 状況に応じて転 自営するか独立 働く必要がなくきるだけ長く働き 職するなど、複 したい(n=244)
なったら仕事をたい(n=1043)
数の会社を経験
辞めたい
したい(n=252)(n=130)
男性データ mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
仕事重視
3.52
(0.46) 3.61
(0.44) 3.71
(0.44) 3.34
(0.49)
会社重視
3.77(0.55) 3.60
(0.59) 3.51
(0.60) 3.56
(0.62)
環境重視
3.91(0.55) 3.75
(0.62) 3.74
(0.55) 3.89
(0.55)

4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5
3.4
3.3
3.2
3.1
3.0

就職しないでアルバイトやパート
で働きたい(n=12)
mean
（SD)

3.50
3.42
3.86

(0.35)(0.49)(0.37)

仕事重視
会社重視
環境重視

図表 11-10 「望ましい働き方」別にみた価値観の 3 因子の平均値（男性）「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という場合には、「環境重視」が最も高く、続いて、「会社重視」、「仕事重視」となった。このグループでは、他と比べて「会社重視」の得点が最も高くなっている点が特徴である。
「状況に応じて転職するなど、複数の会社を経験したい」を選択したグループでは、「環境重視」が最も高く、「仕事重視」、「会社重視」は同程度となっている。
「仕事重視」の得点は、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」よりも高くなっていて、より仕事志向であることが示されている。
「自営するか独立したい」を選んだ者は、「環境重視」、「仕事重視」で、この 2 つはほぼ同
じくらい重視されている。最も得点が低くなったのが「会社重視」の因子である。このグループは、5 つの中で最も「仕事重視」の得点が高い。
「働く必要がなくなったら仕事を辞めたい」を選んだ者は、「環境重視」の得点が「一つの会社でできるだけ長く働きたい」に次いで、高くなっている。次に高かったのは「会社重視」、最後が「仕事重視」で、「仕事重視」の得点は、他のどのグループよりも最も低くなっている。
－102－

「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」を選んだ者は、「環境重視」の得点が一番高くなっている。その次に「仕事重視」であり、「会社重視」が最後となっている。非正規の仕事を志向しているので、他のグループと比べて「会社重視」の因子の得点が最も低くなっている。
次に女性に関して、「望ましい働き方」で選択された働き方別に価値観の 3 因子に関する平均値と標準偏差を算出した（図表 11-11）。また、平均値に関してグラフにしたものが図表
11-12 である。

図表 11-11 「望ましい働き方」別の価値観評価に関する平均値と標準偏差（女性）
一つの会社でで 状況に応じて転 自営するか独立 働く必要がなくきるだけ長く働き 職するなど、複 したい(n=120)
なったら仕事をたい(n=730)数の会社を経験
辞めたい
したい(n=186)(n=114)
女性データ mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
mean
（SD)
仕事重視
3.52
(0.44) 3.54
(0.40) 3.75
(0.42) 3.41
(0.50)
会社重視
3.69(0.53) 3.52
(0.53) 3.48
(0.60) 3.57
(0.60)
環境重視
4.06(0.50) 3.89
(0.52) 3.82
(0.55) 4.15
(0.54)

4.1
4.0
3.9
3.8
3.7
3.6
3.5
3.4
3.3
3.2
3.1
3.0

就職しないでアルバイトやパート
で働きたい(n=30)
mean
（SD)

3.35
3.35
4.02

(0.60)(0.59)(0.66)

仕事重視
会社重視
環境重視

図表 11-12 「望ましい働き方」別にみた価値観の 3 因子の平均値（女性）女性の場合にも「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という者が多く、730 名がこの選択肢を選んでいる。他方、最も少なかったのは「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」という者で 30 名であった。
3 つの因子の平均値をみていくと、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」という選択肢を選んだ者については、「環境重視」が高く、続いて「会社重視」、「仕事重視」となった。
「環
－103－

境重視」の平均値は他のグループと比べても高めであり、「 働く必要がなくなったら辞めたい」という回答を選んでいるグループに次いで 2 番目の高さとなっている。
「状況に応じて転職するなど複数の会社を経験したい」という選択肢を選んだ者は、「環境重視」が高くなっているが、「仕事重視」と「会社重視」がほぼ同程度である。「環境重視」の得点は 5 つのグループでは下から 2 番目で、女性としては重視度が低いようである。他方、「仕事重視」は 5 グループ内では上から 2 番目に高くなっている。
「自営するか独立したい」という選択肢を選んだ者は、「環境重視」が高いが、それと同程度に「仕事重視」の得点が高く、5 つのグループの中で最も「仕事重視」である。また、「環境重視」は 5 つのグループの中で最も低い。
「会社重視」は 5 つのグループの中で「アルバイトやパートで働きたい」というグループに次いで下から 2 番目に低くなっている。
「働く必要がなくなったら仕事を辞めたい」という選択肢を選んだ者は、「環境重視」の得点が最も高い。これは他のグループと比較しても一番高くなっている。続いて「会社重視」の因子の得点が高く、これは 5 つのグループの中で、「 一つの会社でできるだけ長く働きたい」という項目を選んだ者に続いて 2 番目に高い。また、「仕事重視」は他のグループと比較して下から 2 番目となり、低めになっている。
「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」という選択肢を選んだ者は、「環境重視」
が一番高く、「仕事重視」と「会社重視」が低くなっている。「仕事重視」と「会社重視」の
得点は、5 つのグループの中でどちらも一番低い値となっている。
以上、男女別に「望ましい働き方」と価値観の 3 因子の得点との関係をみたが、男性に比べて女性の方がどの「働き方」でも「環境重視」の得点が高くなっているとはいえ、選択している「働き方」と因子の得点間の関係に関しては男性、女性に関わらず同様の傾向がみられた。すなわち、「仕事重視」の傾向が強いのは、「自営するか独立したい」というグループ
で、その次には「複数の会社を経験したい」というグループとなる。また、「会社重視」の傾向が強いのは、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」というグループであった。「環境重視」については、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」、「働く必要がなくなったら仕事を辞めたい」、「就職しないでアルバイトやパートで働きたい」というグループは、「自営するか独立したい」、「複数の会社を経験したい」というグループよりもその傾向が強くなっている
ことがわかった。
「望ましい働き方」に関しては、特に男性において、グループ間のサンプル数が偏っていたため、妥当な結果が得られるかどうかが懸念されたが、選ばれている選択肢と価値観の 3因子のそれぞれの特徴との関連には解釈可能な関係があるように思われた。

11-6

まとめ

本章では、価値観評価に関連して回答があった「希望する職業タイプ」と「望ましい働き－104－

方」についての選択傾向と価値観評価に関して得られた 3 つの因子間の関連について検討した。
その結果、「希望する職業タイプ」に関しても、「望ましい働き方」に関しても価値観に関する 3 つの因子のもつ特徴と説明可能な関連がみられた。女性の方が男性に比べてどの選択肢を選んでいても「環境重視」の得点が高いという結果とはなったが、他の因子との関係については、男女とも同様の傾向がみられた。
「希望する職業タイプ」に関しては、どのグループでも「環境重視」の因子に関する重視
度は高かったが、4 つのグループ間で比較してみると、「仕事重視」の特徴が高いのは、「自営等その他」の職業タイプを選んでいるグループであること、「会社重視」に関しては、「民間（大手）」を選んでいるグループであること、「環境重視」に関しては、「公務員や教員」を選んでいるグループの重視度が高いことが明らかになった。
他方、「望ましい働き方」に関しては、働き方に関する 5 つのグループのどれにおいても「環境重視」の得点は高くなっていたが、グループ間で比較してみると、「仕事重視」の傾向が強いのは「自営するか独立したい」という回答を選んでいるグループ、「会社重視」の得点が高いのは「一つの会社でできるだけ長く働きたい」を選んでいるグループ、「環境重視」に関しては、「自営するか独立したい」や「複数の会社を経験したい」というグループよりも、「働く必要がなくなったら仕事を辞めたい」、「 就職しないでアルバイトやパートで働きたい」、「一つの会社でできるだけ長く働きたい」というグループの方で得点が高いことが示された。

－105－

総括

得られた知見と今後の課題

本書は、キャリア・インサイト D 版が設置されている施設を通して収集された 2007 年 9月から 2009 年 10 月までのデータを使って、システムの利用状況および利用者の適性評価に関する特徴について分析した結果をまとめたものである。

１．第Ⅰ部のまとめ

第Ⅰ部では、どのような人がシステムを使っているのかという利用者の属性に関する検討を行うとともに、システムの利用方法等について検討した。その結果、この期間におけるシステムの総利用者の数は 7,678 名で、全体の利用者のうち、新規利用者数が 3,869 名で 50.4％、
再利用者数は 1,284 名で 16.7％、記録なしの者は 2,475 名で 32.2％を占めることがわかった。
総利用者のうち、操作ログにおいてログインしてログアウトの記録がない者、施設の担当者やシステム導入の作業にあたっている業者が試行として使っていると判断される記録、再利用の記録は集計対象からはずした。また、キャリア・インサイトの対象年齢は 18 歳から34 歳であるが、施設によっては中学生や 35 歳以上の求職者の利用もあった。そこで、利用者の人数は 13 歳から 65 歳にしぼり、それ以外の年齢が書き込まれている利用者のデータは集計から除いた。その結果、総計は 6,212 名となった。
分析対象となった 6,212 名のうち利用者の属性をみると、システムが設置されている機関には若年者向けの相談施設が多いことを反映し、年代としては、25-29 歳が 2,181 名で最も多く、次に 21-24 歳が 1,719 名で、この 2 つの年齢階級を合わせると 3,900 名となり全体の62.8％を占めていた。性別では、「男性」が 3,369 名、「女性」が 2,843 名と男性の方が多かった。現在の状況別では、「学生」が 599 名、「有職者」が 1,192 名、「その他」が 4,421 名で、「その他」の割合が全体の 71.2％を占めていることがわかった。
利用方法に関しては、回答記録を残した者のうち、18-34 歳のデータに絞って分析したと
ころ、3,645 名のデータが対象となった。適性評価に関しては、能力、興味、価値観、行動
特性という 4 つのテストをすべて実施した者の割合は 73.2％で、約 7 割以上が適性診断コー
ナーにある 4 つのテストを 1 回の利用時に使っていることがわかった。一人あたりの平均利
用時間は 38.53 分であった。

２．第Ⅱ部のまとめ

第Ⅱ部においては、適性診断コーナーに用意されている能力、興味、価値観、行動特性の4 つの検査に関して、利用者の男女別と現在の状況別で各尺度を構成しているそれぞれの因子に関して平均値を求めた。適性評価に関するこれまでの研究においては、能力や興味に関－106－

しては性差が大きく検出されるところであるが、本書で扱っているキャリア・インサイトのデータに関しても能力や興味に関してみられた性差は、従来、得られている研究の知見と一致するものであった。また、現在の状況としては「学生」、「有職者」、「その他」という 3 つの状況のいずれかに該当するかを利用者が選ぶことになるが、「学生」は「有職者」および「その他」と回答傾向がやや異なるようであった。
「学生」のデータは特に「その他」に比べてサンプル数が少なかったので、その影響が生じている可能性もある。

３．第Ⅲ部のまとめ

第Ⅲ部では、利用者がユーザー登録の際に選択している 5 つの職種「事務系」、「技術系」、「営業系」、「専門系」、「製造・現場系」という職種の選択と能力、興味に関する回答結果との関連を検討した。それぞれの職種には、必要とされる能力や特に関連する興味の領域がある。利用者自身が自分についての適性面での特徴を考慮して、最初に希望する職種を選んでいるのかということを検討したいと考えた。
利用者全体では「事務系」の職種を選択している者が非常に多かった。また、男性が比較的様々な職種を希望しているのに対し、女性では、希望する職種に偏りがみられた。ただ、能力や興味についての利用者自身の回答結果と希望する職種との関連をみた結果においては、利用者は適性を全く考慮せず職種を選んでいるということではなく、自分の能力や興味の特徴を生かせる職種を選択しているという傾向が示唆されていた。
また、価値観に関しては、利用者は価値観評価において「希望する職業のタイプ」を 4 つの選択肢の中から 1 つ選び、あわせて「望ましい働き方」を 5 つの選択肢の中から 1 つ選ぶ。
そこで、それぞれ利用者が選んでいる職業のタイプと望ましい働き方に関して、価値観項目の 3 つの因子である「仕事重視」、「会社重視」、「環境重視」という変数との関連を検討した。
その結果、男性も女性も「環境重視」という因子への重視度は高いものの、「希望する職業のタイプ」や「望ましい働き方」との関連をみると、選択されている職業のタイプや働き方に関して、それぞれがもつ特徴と関連の高い因子の得点が高くなっている傾向が確認された。
上記のような結果を踏まえると、キャリア・インサイトでは適性評価に関する様々な変数が測定されているが、利用者の回答には、従来の適性研究で得られている知見と一致する傾向がみられ、また、複数の変数間での回答の整合性もあることがわかった。これは、利用者が各検査に対して誠実に回答していることを裏付けるとともに、利用者自身がシステムを使って実際に適性評価を受ける前の段階においても、自分の得意なことや好きなことを考えて仕事を選び、また、自らの価値観にそった働き方等を希望していることを示していると思われる。
キャリア・インサイトは利用者自身がパソコンで自ら使うシステムであり、施設によってはどんな来所者でも自由に利用できるような環境において用いられている場合も含まれるた－107－

め、利用者の回答の信頼性がどの程度まで保証されているのかという点についての懸念があった。しかしながら、今回分析した結果においては、適性評価に関する利用者の回答は非常に明確であり、信頼できるものであるという結論を導くことができると考えられる。
なお、相談担当者にとっては、本データで示されたような希望する職種と能力や興味との一般的な関連について知識をもっておくことは、希望する職種とは全く異なるタイプの適性を示すような利用者に対して相談を行う際に有用である。希望する職種と本人の適性が異なっている場合に、適性の傾向とより一致するのはどのような職種なのかということを考えた
り、本人の意向を確認したりすることができるからである。

４．今後の課題

本書の冒頭でも述べたように、キャリア・インサイトには、適性評価という心理検査の部
分が機能として組み込まれているため、年数が経つとともに信頼性が保証されているかを検証する必要がある。D 版は尺度の信頼性を検証するために必要な基礎データを経常的に収集できるという大きなメリットをもつシステムである。そこで、今後、システムの見直しを行う必要が起こったときには、D 版で収集されたデータを活用して尺度の精度を確認していきたい。
また、D 版では、同じ尺度を使って同じような属性をもつデータを長期間収集することができるため、今回分析したデータを数年後に収集されるデータと比較するようなことも可能である。年月とともに社会の中での雇用環境が変化するとともに、若年者の適性の傾向が変化するのかという点についても検討することができるだろう。
本書の執筆にあたっては適性評価を中心として限られた変数を扱い、分析も基礎的な集計に留めたが、キャリア・インサイト D 版にはここに取り上げた以外にも様々な変数が組み込まれている。今後、そういった他の変数についても分析を行い、若年求職者の適性を中心とした個性、価値観、職業選択への考え方をいろいろな角度から検討していくことが今後の課
題である。

－108－

引

用

文

献

Harris,J. 1974 The computer: Guidance tool of the future. Journal of Counseling Psychology, 21, 4,
331-339.
Harris-Bowlsbey,J.A.

1991

The respective roles of the counselor and the computer in the careerdevelopment process. (室山晴美訳 1992
ンピュータの役割」
Holland,J.L. 1992

「キャリア発達過程におけるカウンセラーとコ

進路指導研究, 13, 35-40.)

Making Vocational Choices. 2nd,ed. A theory of vocational personalities andwork environments. Psychological Assessment Resources, Inc.
Katz,M.R.

1988

Computerized guidance and the structure of occupational information.

晴美・柳井晴夫・仙崎武

共訳

(室山

「コンピュータ利用のガイダンスと進路指導」，進路指導研究, 1990, 11, 46-52.)
松本真作

1992

米国のキャリア・ガイダンスのためのコンピュータシステムータによるキャリア・ガイダンス・システムの現状と展望」「コンピュ

日本労働研究機構資料シ

リーズ, No.19, 3-19.
松本真作・松本純平
現状―

1991

CHOICES：カナダ雇用移民省の適職探索システム－その機能と日本労働研究機構研究紀要, NO.1, 73-88.

松本純平・室山晴美

2008

CACGs の運用と利用方法の検討

版」の利用記録の分析を通して－労働政策研究・研修機構
室山晴美

1997a

構研究紀要
室山晴美
効果
室山晴美

1997b

―「キャリア・インサイト D
ディスカッションペーパー

自己の職業興味の理解が職業情報の検索に及ぼす効果

日本労働研究機

No.13, 1-15.
自己の職業興味の理解と進路に対する準備度が職業情報の検索に及ぼす

進路指導研究No.18, 1, 17-26.

1998「コンピュータと進路指導」

日本労働研究機構資料シリーズ, No.76,

1999

若年者のための職業能力評価尺度の作成

44-57.
室山晴美

日本労働研究機構研究紀要,

No.17, 105-114.
室山晴美・折谷妙子・松本純平・宮崎利行

2001

VPI 職業興味検査の改訂に関する研究

日本労働研究機構研究紀要, No.22,1-25.
室山晴美

2002

コンピュータによる職業適性診断システムの利用と評価

教育心理学研究50, 311-322.
室山晴美

2006

キャリア・インサイトによる個性理解

労働政策研究・研修機構

2007

雇用問題研究会「中学生、高校生の職業レディネスの発達―職業レディネ

ス・テスト標準化調査の分析を通して－」

労働政策研究報告書

Super,D.E. & Bohn,M.J.Jr. 1970 “Occupational Psychology”,－109－

No.87.

Wadsworth Pub. Co.

柳井晴夫・前川眞一・室山晴美
ダンスシステムについて
Watts,A.G.

1978

1991

アメリカにおけるコンピュータ利用のキャリアガイ

月刊進路ジャーナル, No.352, 14-17.

実務教育出版

Using computers in careers guidance in schools. Journal of Occupational

Psychology, 51, 29-40.
Watts,A.G.

1993

The politics and economics of Computer-Aided Careers Guidance Systems.

British Journal of Guidance & Counseling, 21, 2, 175-188.

－110－

JILPT

資料シリーズNo.73

若年求職者の適性評価−キャリア・インサイトの利用記録を用いて−

発行年月日

2010 年 6 月 25 日

編集・発行

独立行政法人 労働政策研究・研修機構〒177-8502

（照会先）

印刷・製本
C2010

東京都練馬区上石神井 4-8-23

研究調整部研究調整課

有限会社

TEL: 03-5991-5104

太平印刷

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＊ 資料シリーズ全文はホームページで提供しております。（URL:http://www.jil.go.jp/）