オンライン採用面接における面接者評価と志願者発話内容の関係

安田

孝1・髙木

幸子2・伊藤 博晃3・森 一将4・澤田
渋井 進6・渡邊 伸行7

奈々実5・

1非会員

城西国際大学准教授 福祉総合学部（〒283-0002 千葉県東金市求名1）
E-mail:t-yasuda@jiu.ac.jp
2非会員 常磐大学教授 人間科学部（〒310-8585 茨城県水戸市見和1-430-1）
E-mail:takagi@tokiwa.ac.jp
3非会員 神奈川大学非常勤助手 人間科学部（〒221-8686 神奈川県横浜市神奈川区六角橋3-27-1）
E-mail:pt121543vc@jindai.jp
4正会員 千葉大学准教授 国際未来教育基幹（〒263-8522 千葉県千葉市稲毛区弥生町 1-33）
E-mail: mori@faculty.gs.chiba-u.jp
5非会員 大学改革支援・学位授与機構研究補佐員／早稲田大学博士課程（〒187-8587 東京都小平市学園西町1-29-1）
E-mail: sawada@niad.ac.jp
6正会員 大学改革支援・学位授与機構教授（〒187-8587 東京都小平市学園西町1-29-1）
E-mail: shibui@niad.ac.jp
7非会員 金沢工業大学教授 情報フロンティア学部（〒921-8501 石川県野々市市扇が丘7-1）
E-mail: n-watanabe@neptune.kanazawa-it.ac.jp

本邦では、大学卒業生の大量一括採用が一般的であり、採用面接が重要な役割を果たしている。近年、新型コロナウイルスの影響でオンラインや録画型の面接が普及し、形式が多様化した。しかし，オンライン面接における評価と内容の関係について，明確な関連性は明らかではない。そこで本研究では、録画型採用面接の発話内容をテキストマイニングで解析し、評価者の評価との関連を検討した。具体的には、28名の学生による自己PRや志望理由の録画を対象に、KH Coderを用いて頻出語、語同士の共起ネットワーク、評価者の評価を分析した。その結果、発話内容がより外交的であるほど高い評価を得られる傾向が認められた。人事評価の新たな視点を提供し、志願者が面接でより効果的に自己表現を行う方法の開発可能性について考察した。

Key Words : online recruitment interview, evaluation, speech content, text mining

1. はじめに

COVID-19によるコロナ禍に対面形式の面接は減少したが，それに代わる形でオンライン型や録画型の採用面本邦においては，大学を新規に卒業する学生を一括で接が登場し，近年一般化した。ここでオンライン型の採大量に採用するという採用形式が一般的である。採用を用面接とは，ビデオ通話等を用いた同時双方向型の面接行う過程において，複数回の面接を行うことが一般的で形式をいう。いわば従来の対面形式の面接を，画面越しある。髙木ら（2021）によれば，面接形式による人物評におこなう形式である。これに対し録画型採用面接とは，価はさまざまな課題があり，他の手法と比較しても決し与えられた課題についてパソコンやスマートフォンを用て妥当性が高くないことが示されているものの，人事採いてスピーチを録画し，その動画を面接者が評定する方用において採用面接はもっとも重視されるといえる[1]。 式である。本研究では，この録画型採用面接に焦点を当1てる。

それらを外し，顔全体がきちんと見えるように整えるよ高木ら（2024）は，録画型採用面接の発話内容についう伝えた。撮影準備が終了したのち，模擬面接を受けるてテキストマイニングによる解析を行っている[2]。録志願者として，想定される面接場面とスピーチ課題に関画した動画とそれに対する評価結果について，１～４年する教示を行った。の学年を外部変数とした対応分析を行い，就職活動のト模擬面接について，まず想定場面について説明した。

レーニングの効果といった観点から分析を行っている。

場面は第1志望の会社の最終面接という設定であった。

その結果は，2年生と4年生では自身の経験に基づく具体もし参加者の中で志望する会社が決まっている場合には，的なエピソードに関連する語が多く，1年生と3年生ではその会社に向けてスピーチを行うことを求めた。また具一般的で抽象的と捉えられるエピソードに関連する語が体的な会社が決まっていないが志望する業界は決定して多い傾向が示されていた。学年と発話内容に単純な対応いるのであれば，その業界の会社に向けてスピーチする関係が見いだせないというこの結果は，学生の発言だけことを求めた。さらに，志望の会社と業界のどちらも未に焦点を当てても，そこから就職活動場面において適切定の場合は，仮想の志望先としてABC商事株式会社を想な，すなわち面接者に高くまたは低く評価されるスピー定し，スピーチを行うよう求めた。ABC商事株式会社のチ内容を明らかにするのは困難であることを示唆してい概要として，主に事務機（コピー機やPC，プリンタ，るといえよう。

事務机等）を販売する東京都にある中堅商社で，営業職したがって，採用面接場面においてどのような発話内の募集をしているというカバーストーリーを与えた。

容が面接者から高い評価を得られるか，また評価が高い想定場面の説明に続き，模擬面接のスピーチで話す内発話内容が存在するかを検討するためには，評価者の評価結果と照らし合わせた分析が必要となる。発話内容と容を説明した。模擬面接では，会社の志望動機と自己PRの2つの課題について，大学時代の体験を含めてそれ評価の関係が明らかになることは，人事評価における判ぞれ3分程度で話すことを求めた。また，2つの課題内容断基準に新たな観点をもたらすとともに，志願者にとっはスピーチ中も前方ディスプレイに表示されているので，てもより適切に面接で自己表現を行うための手法開発に忘れたらディスプレイを見るよう伝えた。課題に正解はつながることも期待される。

なく，制限時間内ならばどんなことを話しても良いこと

そこで本研究では，大学生を対象とし録画型採用面接を伝えたうえで，5分後に模擬面接を開始することを教を行い，そこで録画された動画を第３者である面接者が示した。なお教示の内容と2つの課題は，参加者の前方評価し，志願者の発言内容と面接者の評価の関連性を検にあるディスプレイに投影するとともに，機械音声でも証することで，発話内容と評価の関連性を明らかにする参加者に呈示した。

ことを目的とした。

b) 面接者による第3者評価録画された27名分スピーチ動画に対し，2名の人事研究者がこれを視聴し評価を行った。評価の観点は志望動機，2。 手続き

自己PR，そして総合評価の3項目であり，評価は5段階評価（1:悪い～5:良い）とアドバイスコメントで構成さ(1) 参加者れた。なおコメントは今回の分析対象としなかった。

面接を受ける志願者として，茨城県内の私立大学に所属する大学生29名（1年生2名，2年生9名，3年生10名，43. 結果年生8名；女性19名，男性10名）が参加した。
また面接者評価を行う者として，企業において採用面接経験を持つ者2名が参加した。

(1)

志願者の発話内容の分析録画された採用面接における発話について文字起こし(2) 方法を行い，データとして使用した。データの一部が抽出不a) 採用面接の録画可能だった参加者2名分（いずれも3年生，女性）を除外

採用面接の録画は2023年11月30日と12月日の2日間でしたため，最終的に27名分のデータを分析対象とした。

実施した。撮影用カメラ（Insta360）を設置し，参加者はカメラから約1m離れた椅子に着席した。着席後，カ(2)

発話内容の分析

メラに表情が映るように参加者自身で椅子の位置を調節

発話内容を対象とし，KH Coder Ver. 3.01[3]を用いて計するよう求めた。撮影位置の調整後に参加者に対して，量テキスト分析をおこなった。まず，表記ゆれ等を修正実験においては参加者の発言とともに表情を録画するこするスクリーニングを実施したのち，形態素解析をおこと，録画に際してマスクや帽子を着用していた場合にはなった。この際，志望動機と自己PRの２つの課題に対2

1516171819202122232425

する発話内容を，合わせて１名分のデータとした。次に，抽出された語の出現頻度の分析を行い，出現頻度が高いが自由記述の内容とは直接関係のない語，ならびに「人名」「地名」「固有名詞」を今後の分析対象から除外することとした。
以上の発話データに対し，計量テキスト分析をおこな
い共起ネットワークを描くことで，発話データにおける語の共起頻度の分析を行った。さらに，語が共起す傾向が面接者による総合評価との関係を検討するため，評価と共起パターンの関係をあわせた共起ネットワークを描画した。最後に，面接者による総合評価の得点と語の出(4)

現傾向を別の観点から検討することを目的として，発話

2523232322222221212020

共起ネットワーク共起する頻度の高い語同士を結んだ共起ネットワーク

データに対する面接者の総合評価得点を外部変数とするを作成し，図-1に示した。大きなネットワークとして，対応分析をおこなった。分析結果の解釈に際しては，発緑色で示した「自分」「人」などと共起するグループが話内容元のテキストも参照しながらおこなった。
(3)

学籍
え学ぶ
仕事
えーと
アルバイト
経験
動機
聞く
会社
自身認められた。さらに比較的大きな共起ネットワークとして，薄紫色で示した「観光」を中心とした「一緒」「活単語の出現頻度動」「方々」を含むネットワーク，また黄色で示した単語の出現頻度上位25位（出現回数20回以上の語）の「御社」「志望」「アルバイト」など，働くことに関す結果を表-1に示した。「自分」（第2位），「大学」る語を含む共起ネットワークが認められた。これに対し（第5位），「御社」（第8位）など，面接場面に頻出すて紫色で示した「大学」「時代」「サークル」のネットると考えられる語が上位を占める結果となった。

ワークや，朱色で示した「興味」「広告」「行動」を含また，出現頻度第１位の「えー」をはじめ，発話時のむネットワーク，そして桃色で示した「コミュニケーシ

フィラーと呼ばれる感動詞が1位，16位，19位に位置しョン」「能力」「学ぶ」などは，比較的少数の語とだけた。これらの感動詞を以後の分析に含める必要があるか共起する傾向が認められた。

を検討することを目的とし，頻度１位の「えー」をとりあげ，これと面接者が評価を行った3つの観点それぞれの得点との相関係数を算出した。その結果，志望動機への評価（r = .13），自己PRへの評価（r = .13），そして総目標

行動持つ

使う

興味合評価（r = .14）のいずれにおいても，高い相関係数は認められなかった。そのため，以後の分析からは，分析多い

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研究

見る感じる好き

学ぶ

Subgraph:
時間

力

コミュニケーション

をおこなった。

作る
魅力

取り組む

能力

前にすでに除外した語に加え，感動詞も取り除いて分析

思う

周り

高校
自分

楽しい

表-1 スピーチの発話データにおける単語の修験頻度上位25位

御社

動機

抽出語
えー
自分
思う
考える
大学
志望
人
御社
PR
感じる
コミュニケーション
時代
自己
番号

出現回数
270
78
72
59
52
50
50
47
29
28
26
26
26
26

人

サークル

さまざま

聞く

接客

言う

実際
仕事

一緒

方々

10

05

11

20

話

企業

他

09

04

40
関わる

授業

アルバイト

大学

機会

会社
お客

08

03

Frequency:

少し
地域

07

02

時代

所属

志望

01

06

理由
考える

順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

商品
お客様

デザイン

行く

家族

60

友人

営業
観光
一つ

あと活動

来る

図-1 発話データの共起ネットワーク(5)

共起ネットワークにおける共起パターンの変化

共起ネットワークについて，面接者がおこなった総合評価との関係から検討をおこなったのが図2である。図2
では，総合評価の得点が高いほど赤色で，低いほど水色で表現されている。「人」を含む大きな共起ネットワー
クにおいては，「関わる」を介して評価が高いスピーチ
3

に含まれたことを示す暖色傾向が含まれているのに対し，
観光「自分」は低評価のスピーチと共起するパターンが認め

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行動 周り 見る友人られる。また，「観光」とネットワークを結ぶ語につい

企業

力持つ
研究

1て，「活動」「来る」といった語は評価が高い学生が使

接客
アルバイト
お客様 来る

人

4 活動
使う 実際
商品 御社
少し用するのに対し，「一緒」などの語は，評価が低い学生で特徴的であることが示唆された。また同様に「大学」という語に対しても「サークル」といった語と共起する
傾向は評価が高い学生で認められるのに対し，「時代」，「高校」といった語は評価が低い学生で使用されていることが示唆された。

成分2 (0.1984, 30.04%)

0学ぶ

相手
仕事-1自身行う

サークル

取り組む

大学
関わる さまざま 地域
3
会社

あと

短所

高校

一緒

営業

言う

文化

2
興味

聞く

志望

経験 お客

目標

好き

入る

デザイン

コミュニケーショ
ン
作る

能力
授業

時代
家族
行く

-2
目標

行動

持つ

方々
使う

興味

1

他

商品
お客様

デザイン

多い

広告

研究

作る
魅力

取り組む

能力

感じる
好き

学ぶ

-3

写真

0.1

見る

力

コミュニケーション

スキル

Correlation:
時間
思う

0.0

周り

高校

-0.1

時代

Frequency:-101
成分1 (0.2975, 45.04%)

2

3

自分
理由

所属
楽しい

少し
20

考える
御社

地域

志望

人

動機

サークル

機会

会社
お客

授業

さまざま

一緒

方々

60

言う

実際
仕事聞く
話

企業

他

図-3 対応分析
40

関わる

接客
アルバイト

大学

行く

家族

4. 考察

友人

営業
観光
一つ

あと

活動

来る

本研究は，オンライン採用面接における面接者評価と志願者の発話内容の関係について検討することを目的とした。録画型面接場面を設定し，実際に学生が志望理由

図-2 共起パターンの変化を含めた共起ネットワークと自己PRを行った発話データと，録画した映像を面接
(5)

対応分析

者に評価させたものを合わせて計量テキスト分析を行う

面接者評価とスピーチ内容の関係をより直接的に検討ことで，両者の関係を視覚的に明らかにした。面接者のするため，面接者の総合評価を外部変数として発話デー

評価の高低と，志願者の発言で共起頻度が高い語に関連タの対応分析を行った（図-3）。なお面接者評価は１か性があることが示唆された。以下，この結果をもとに考ら5の5段階であったが5が存在しなかったため，すべて察する。の評価は１から４の範囲となった。分析の結果を図3に示す。図では破線の交点ほど，どの外部変数でも共通し(1)同一の話題に対する評価て出現する傾向が強い語であることを示す。これに対し，

図-1からは，全体のうち多くを占める共起語が主に3破線の交点から面接者評価を示す赤色の数字に向かってつのネットワークいずれかに存在していた。このことは，離れるほど，その数字の評価を受けたスピーチに特徴的志願者が選択する話題や，その際に使用される語彙に極な語であったことを示す。

端な差異がない可能性を示唆する。ただし図-2で評価に評価が3と4の領域に，「サークル」「大学」「御社」よる共起パターンを検討したところ，同じ話題であって「アルバイト」などの単語が多く認められた。これに対も，評価が高い時に共起する語と低い時に共起する語で，し評価が1の結果には「写真」「スキル」「家族」「コ傾向が異なることが示された。例えば「観光」という語ミュニケーション」などの単語が認められた。また評価が使用された発話内容を確認すると，高い評価がなされが2で特徴的な単語として「デザイン」「広告」「研究」 た「活動」という単語は，授業内で観光事業に関わったなどが認められた。

活動に従事したエピソードを述べたものであった。一方で「一緒」「行く」という単語は，文字通り他者と一緒に特定の場所に行ったことが述べられた際に多く使用される傾向が認められた。同じ「観光」に関する話題であっても，その活動内容を主体的に述べたか，単に事実を述べるにとどまったのか，という観点の違いが評価に影4

響した可能性が高い。つまり，より具体性のある経験をれた。面接を行う際に，面接者側にこうした内容を高く述べたほうを高く評価する傾向が認められたと解釈でき評価する傾向が自覚的であるか，それとも意図しない潜る。

在的なものであるかに着目することは，オンライン面接を行う際の重要な観点であることを示唆したと言える。

(2)

異なる話題に対する評価

最後に本論文の限界として，次の２つが挙げられる。

図-2と図-3から，評価により共起する語が大きく異なひとつめは，外部評価のデータを１名によるものしか使る場合があることが示された。高評価である3と4の領域用していない点である。通常の面接場面では，それがオには，「サークル」「大学」「御社」「アルバイト」なンライン形式であれ，複数の評価者によって様々な観点どの単語が多く認められた。これは，他者との関りが端から志願者を評価することが通常であろう。そのため，的に示される話題であると考えられ，こうした内容に対本研究の結果が特定の評価者の観点を反映したものであして評価が高い傾向が認められたと言えよう。

る可能性は否定できない。より多くの外部評価と面接内

これに対し，低評価で出現した語として「写真」「ス容の関連性を併せて検討することが，本論文の知見をよキル」「家族」「コミュニケーション」などが認められり一般化し，採用をはじめとした企業の面接場面におけた。また評価が2で特徴的な単語として「デザイン」

るより妥当性が高い評価指標の確立のためには不可欠で「広告」「研究」などが認められた。「スキル」は「コあろう。

ミュニケーションスキル」「さまざまなスキル」といっふたつめは，オンライン面接の形態として録画形式をた発言で用いられていた。「写真」は，撮影や画像処理使用したことがあげられる。この形式は採用面接であれのスキルを特にアピールした文脈で，また「デザイン」

ば一次面接や二次面接で使用されることが想定されため，「広告」は志望する業界について述べる文脈で使用され現実的な場面を取り上げたと考える。しかし同時双方向ていた。これらの特徴として，具体的な活動や内容を伴型のオンライン面接も使用されており，こちらはお互いわない発言で使用されていることが指摘できる。

がやり取りを行う中で，録画型とは異なる様相を示すこ

以上より，発話内容と面接者の評価の関係を検討するとも考えられる。オンライン型の面接において，どこまと，他者との関りが伺える内容や，具体的な体験を含むで本研究の結果を適用できるかは，対面形式も含めた他活動が含まれていた場合，より高い評価を与える可能性の方式との比較検討をさらに蓄積する必要があると考えが高いといえる。一方で，低い評価を与える可能性が高る。

いのは，使用される単語にネガティブなイメージはないものの使用が抽象的である，また話題が個人の活動に偏参考文献

りすぎている場合は，高い評価を与えない傾向を持つ可[1] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行.『オンライン採用面接における自己像が志願者に及ぼす影響の予備的検討. 電子情報通信学会技術研究報告』121(37), 6164, 2021.
[2] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行・澤田奈々
美・渋井進・森一将 『録画型採用面接における発話特徴に関する検討』電子情報通信学会技術研究報告，
124(19), 153-157, 2024.
[3] 樋口耕一. 『社会調査のための計量テキスト分析 —内容分析の継承と発展を目指して』. ナカニシヤ出版,2014.

能性があると考えられる。

5. 結論
本研究の目的は，オンライン採用面接として録画型面接場面をとりあげ，面接者評価と志願者の発話内容に関係があるかを検討することであった。計量テキスト分析
により志願者の発話内容と面接者の評価を分析した結果，面接者の評価が高かった志願者の発話内容として，他者との係わりや具体的な活動経験に関わるものが見いださ

THE RELATIONSHIP BETWEEN INTERVIEWER EVALUATIONS ANDAPPLICANT SPEECH CONTENT IN ONLINE RECRUITMENT INTERVIEWS
Takashi YASUDA, Sachiko TAKAGI, Hiroaki ITOH, Kazumasa MORI, Nanami
SAWADA, Susumu SHIBUI and Nobuyuki WATANABE

5In Japan, mass recruitment of new university graduates is a common practice, and job interviews play asignificant role in this process. Recently, due to the impact of COVID-19, online and video-based interviews have become more widespread, leading to a diversification in interview formats. However, the clear
relationship between evaluation outcomes and the content of online interviews has not yet been established.
Therefore, this study aims to analyze the speech content of video-based recruitment interviews using text
mining to explore its relationship with evaluators' assessments. Specifically, the study focused on the recordings of 28 students discussing their self-introductions and reasons for applying, using KH Coder toanalyze frequently occurring words, co-occurrence networks, and evaluators' ratings as external variables.
The findings revealed that the more extroverted the speech content, the higher the evaluation tended to be.
These results provide a new perspective on personnel evaluation and suggest the potential for developing
methods to help applicants express themselves more effectively in interviews.

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