オンライン採用面接における志願者の発話からみる人事評価
髙木幸子1・伊藤1非会員

2非会員

常磐大学教授博晃2・安田孝3・渡邊

伸行4・森一将5

人間科学部（〒310-8585 茨城県水戸市見和1-430-1）
E-mail:takagi@tokiwa.ac.jp

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
3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
4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
5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

本研究では，オンライン採用面接において志願者（被面接者）が表出するさまざまな情報のうち，発話内容に着目して分析を行い，人事評価と関連づけて解釈することを目的とした．具体的には，模擬的なオンライン採用面接を実施し，評価の良し悪しに差がある2名の志願者の発話内容（言語情報）を抽出した．
抽出された言語情報に対して，KH Coder3.02を用いてテキストマイニングを実施し，頻出語・語同士のつながり（共起ネットワーク）・各志願者を特徴づける語彙（対応分析）の3側面について分析した．結果として，評価の低い被面接者の方が，発話内容そのものと話し方（フィラーの頻度と種類）によって受け応えの抽象性が高かったことが示唆された．

Key Words : Online Job interviews, Speech contents, Speech features, Text mining

1. 背景
日本の人事採用場面において非常に重視される採用面抜というプロセスが主流であり，①と②が事前準備，③が予備選考，④が本選考に相当する [1]．

接は，近年，その形式が多様化している．従来は対面形

このプロセスで際立つのは，④における面接回数の多式が当然であり，個人面接，集団面接，集団討議面接の3手法が主であった．しかしながら，コロナ禍を経て，さである．日本では評価における採用面接の比重は非常遠隔形式のオンライン面接や録画面接が導入されるようになった．これに伴い，人事採用面接における評価にもわけではないことは明らかになっており，さまざまな課題をはらんでいることが指摘されている [2]．妥当性の新たな視点が生じる可能性がある．そこで本研究ではオ低下を招く要因としては，面接場面では言語／非言語情

ンライン採用面接に焦点を当て，被面接者が表出した発報を同時に評価する必要があるが，非言語情報は対人距

話のどのような特徴が評価を分けるのかについて検討し離や表情，パラ言語情報など多岐に渡り，同時に複数のた．

情報を処理して適切な評価につなげることが困難である
ことが指摘されている [3]．加えて，対面形式のみなら(1) 日本の採用面接の特徴ず遠隔形式が導入されるなど，近年では面接手法そのもに高いが，他の手法と比較して採用面接の妥当性は高い

日本では，大学を新規に卒業する学生をいちどきに大のが多様化していることも評価基準の確立を困難にして量に採用する新卒一括採用が一般的である．このケースいるであろう．

は①就職活動支援ウェブサイトへの登録，②資料請求および会社説明会への参加，③エントリーシートの提出，(2) 採用面接研究の動向④筆記試験および2～4回にわたる面接による選抜，⑤選

上述のように多くの課題を持つ採用面接については，
1これまで評価妥当性に関する研究 [4-6] や，面接中に表出される笑顔に着目した研究が実施されてきた [7-9]．被け，表情豊かに対応することが望まれることを示唆していた．

面接者による笑顔の表出は，人事評価におおむね肯定的な影響を及ぼすことが明らかになっている [7, 8]．しかし(3) 本研究の目的ながら，職種を考慮した検討では，特定の条件では笑顔本研究では，髙木ら [11] と同様の被面接者を対象とし，の頻度の高さは低い評価につながり，むしろ少ない方がオンライン面接中にそれぞれの被面接者が表出した発話適切な評価につながるという相反する知見が得られてい内容の特徴について比較検討を行う．これによって，面る．

接評価の高低と発話内容の特徴を対応付けて分析的に捉

森・澤田・大江・橋本・渋井 [10] は，評価妥当性と表えることを目指す．

情の双方に焦点を当てた検討を行っている．具体的には，録画型採用面接における面接評価の一致度と妥当性，お2. 方法

よび被面接者の表情が評価に与える影響を検討した．録(1) 実験参加者

画された採用面接の内容は，被面接者が任意の場所からZoom ミーティング（Zoom Video Communications）にアク

実験には私立工業大学に所属する学生7名（平均年齢21.14歳，SD = 0.39）が参加した．このうち，評価の低かセスし，「（志望する企業に対する）志望動機」と「自った被面接者A（男性；評価得点28点）と被面接者B己PR」を1分程度でスピーチしているものであった．録（女性；評価得点33点）を対象に，発話内容を分析した．

画されたスピーチは，企業の人事部マネージャーと人事これら2名の被面接者は，髙木ら[11]が表情解析の対象とスタッフ，上場企業に内定済みの大学4年生によって評した被面接者と同一であった．

価された．評価項目は，志望動機・自己PR・総合評価(2) 装置の3点であり，それぞれ5段階での評価であった．また，オンライン形式での模擬面接実施には，Zoomミーテ
録画されたスピーチは，感情認識AI（Affedex; Affectiva社） ィング（Zoom Video Communications）を使用した．被面が搭載された表情解析ツール心Sensor（株式会社シーエーシー社）によって被面接者ごとの表情が計量され，解接者がオンライン面接に接続するための装置としては，デスクトップPC（mouse computer LITTLEGEAR i310SA7-

析された．評価の一致度と妥当性は，企業人事担当者間KZ），19インチ液晶ディスプレイ（DELL P190Sb）, Web

では非常に高かったが，内定済み学生間では低かった．

カメラ（Logicool HD1080p），スピーカー（DELL AX210）

表情解析の結果は，有意傾向にとどまったものの，表情を用いた．の豊かさが志望動機および自己PRの評価を高める傾向(3) 手続きにあった．
髙木・伊藤・安田・渡邊 [11] は，採用面接場面で表出オンライン面接は，半構造化形式で実施された．
Zoom上で被面接者が面接者に促されて自己紹介をしたされる発話内容（言語情報）とパラ言語情報および表情

後，面接者が被面接者に質問を重ねるという流れであっ（非言語情報）それぞれが評価に及ぼす影響を統合する

た．質問内容は大学での学び・大学志望動機・印象に残ことを念頭においたうえで，表情特性が採用評価に及ぼす影響について検討した．髙木ら [11] の研究では，評価った授業・性格・アルバイトとした．面接が終了するとの高低が異なる男女2名の被面接者を対象に，オンライさ・表情の明るさ・マナー・率直さ・フレッシュさ・意ン採用面接中の表情をの表情解析ツール心Sensorで解析

欲の8項目についてそれぞれ5段階で評価した（40点満し，それぞれの表情特性を比較した．比較に用いられた点）．

面接者は被面接者について，第一印象・話す態度・真剣指標は混乱・表情の豊かさ・感情価であった.また，表3. 結果

情ごとの計量データは怒り・軽蔑・嫌悪・畏れ・喜び・悲しみ・驚き・ニュートラルについての値が比較された．

対象とした2名の被面接者それぞれの発話内容を，表結果として，高い評価を受けた被面接者の方が表情が豊記の揺れに十分に注意しながら文字起こしし，データとかで，混乱の表情表出が少なかった．表情に関する詳細して使用した．テキストマイニングの実施には，KH
Coder 3.02を用いた．

な比較では，高い評価を受けた被面接者では怒り・嫌悪・喜び・驚きの表情が多く表出されていた一方で，軽蔑・悲しみ・ニュートラルの表出は少なかった．これら(1) 被面接者ごとの頻出語の特徴のことは，被面接者の表情と面接評価を関連づけて解釈

被面接者それぞれの発話データに対してテキストマイ

すると，話題に応じて肯定的表情と否定的表情を使い分ニングを実施し，頻出度が高い語を抽出した．出現回数2

が3回以上の語をリスト化して表1に示す．まず，出現回被面接者ごとの頻出語の共通点と相違点についてより数3回以上の語は，被面接者Aでは22語，被面接者Bでは39語であった．2桁以上の出現回数となった語は，被面詳細に検討するため，語の最小出現頻度を3以上に設定

接者Aでは「そうですね（17回）」「はい（12回）」

図1では原点の付近に「あ」「思う」「人」が配置され「まあ（11回）」「思う（11回）」であり，被面接者Bており，これらの語は被面接者Aと被面接者Bに共通ししたうえで，対応分析を実施した．結果を図1に示す．

では「はい（19回）」「思う（11回）」であった．また， て表出が多かったことが示された．被面接者Aの特徴と品詞に着目すれば，被面接者Aでは感動詞（7回），名して「まあ」「まぁ」「そうですね」といった感動詞や詞（5回），動詞（3回）が，被面接者Bでは名詞（10「結構」という副詞が多く，被面接者Bの特徴として回），動詞（10回）が多かった．

「アルバイト」や「ワークショップ」といった名詞，「学べる」「見つける」「考える」といった動詞が多かった．

表-1 被面接者の評価の高低ごとの頻出語リスト．
被面接者A（評価低）
抽出語

品詞

そうですね 感動詞

被面接者B（評価高）

出現回数

抽出語

品詞

出現回数

17

はい感動詞

19

はい感動詞

12

思う

動詞

11

まあ感動詞

11

えー

感動詞

6

思う

動詞

11

アルバイト サ変名詞

6

人名詞C

8

一番

副詞可能

6

結構副詞

7

自分名詞

6持つ

動詞

6

人名詞C

6

まぁ感動詞

5

楽しい形容詞

5

あ感動詞

4

笑顔名詞

5

ま感動詞

4

心理名詞

5

興味名詞

4

設計サ変名詞5

研究サ変名詞

4

大学名詞

5

入る

動詞

4

良い形容詞

5

えっ感動詞

3

あ感動詞

4

学科

名詞

3

あと副詞可能

4名詞

4

ヒューマン
基本名詞

3

インターフェース

広告

サ変名詞

3

今

副詞可能

4

深入り

サ変名詞

3

授業

サ変名詞

4

大学

名詞

3

小売

サ変名詞

4

中古名詞

3

融通

サ変名詞

4

販売

サ変名詞

3立つ動詞

4

普段

副詞可能

3

力名詞C

4

そうですね

感動詞

3

ない

否定助動詞

図-1 KH Coderによる対応分析(2) 共起ネットワークに基づく語のつながり
被面接者の発話データにおいて，各語のつながりを可3視化して比較するために，面接者からの質問内容に相当やすい形容詞（非自立） 3する変数と，抽出された出現頻度の高い語（描画数60，ワーク

名詞

3

最小出現数2，最小文書数1）から，被面接者ごとの共起学ぶ

動詞

3

ネットワーク図を作成した．被面接者Aの共起ネットワ

ショップ
学べる

動詞

3ークを図2に，被面接者Bの共起ネットワークを図3に示

見つける

動詞

3

した．

考える動詞3作る

動詞

3周り

名詞

3

ように被面接者Bと比較して語が少なく，よって共起す小学生

名詞

3る語も少なかった．複数の質問にまたがって共起する語

先生名詞

3側名詞C

3のバターンがあったとしても「そうですね」「思う」続ける

動詞

3「人」といった抽象的な語にとどまっていた．具体的に被面接者Aの場合，頻出語リストからも明らかである

立場

名詞

3

は，アルバイト・性格・印象に残った授業で共起してい話しかける

動詞

3

た代表的な語は「はい」「そうですね」「人」であり，話す

動詞

3いずれも単独では意味が抽象的な語ばかりであった．
3

被面接者Bの場合，たとえば性格・自己紹介・大学で述べる．の学びなど複数の質問にまたがって語が共起しているパ(1) 受け応えの抽象性ターンがみられた．具体的には，性格と自己紹介の質問

テキストマイニングの結果は，評価が高かった被面接にまたがって「ワークショップ」「小学生」の語が共起者Bと比較して，評価が低かった被面接者Aの受け応えしており，自己紹介と大学での学びにまたがって「ヒュは抽象性が高いことを示唆していた．このことは特に，ーマン」「インターフェース」の語が共起していた．ま感動詞の多さと，名詞の抽象性にあらわれていた．まず，た，抽象的な語よりも具体性のある動詞や名詞が多い点

被面接者Aの方が全体的に語数が少ないうえ，複数回繰が特徴的であった．アルバイトに関する質問への応対でり返される語は感動詞（「そうですね」「はい」「まは，他の質問にまたがって語は共起していなかったものあ」）が多数を占めていた一方，被面接者Bでは動詞との，「単位」「融通」「実感」「予定」といった抽象名名詞が多数を占めていた．こうした傾向は，対応分析の詞以外の名詞が多かった．

結果および共起ネットワーク図でも示されていた．
被面接者の発話内容において，動詞あるいは名詞が少ないことは，面接における自己呈示の内容に具体性が欠けているという印象を与えかねない．岩脇 [12] は，面接場面中の非言語情報を言語による情報以外のすべてとしたうえで，言語情報は「コンテンツ」と「メタ情報」の2側面に分類されるとした．「コンテンツ」は発信の内容，「メタ情報」は言葉遣いや応答の的確さ，論旨の明確さといった言語の運用そのものを指し，すなわち，コンテンツ以外のすべての要素である．岩脇[12]の調査によれば，分析対象企業30社のうち25社を超える企業で，非言語情報および言語情報の2側面を人事基礎評価の根拠として用いており，特に「コンテンツ」が重視されていた．この「コンテンツ」によって評価されるのは“課図-2 被面接者A（評価低）の共起ネットワーク図

題達成に必須な能力”“価値観”“知識・技術”といった人材の優秀さと，“志望度の高さ”“キャリアビジョンの明確さ”など，企業とのマッチングであるとされる．
今回の場合では大学志望動機に関する応答を例にあげれば，被面接者Aの応答は語が少なくかつ抽象的であり，明確さを欠いている印象につながるだろう．他の質問に対する応答も同様に解釈でき，この点が評価の差に対応していると考えられる．
(2) フィラーの頻度と種類
テキストマイニングの結果は，評価が低かった被面接者Aでは，フィラーとしての感動詞の使用頻度が高いことを示していた．具体的には「そうですね」「まぁ」といった種類が使用されていた．岩脇 [12] の知見をふまえ

図-3 被面接者B（評価高）の共起ネットワーク図

ると，フィラーは「コンテンツ」と「メタ情報」両方に

4. 考察

かかわる語と捉えられ，多用することによって評価が下

本研究の目的は，面接評価と発話内容の特徴を対応づがると考えられる．双方の被面接者がフィラーとして機けて分析的に捉えるため，評価に差がある被面接者のオ能する感動詞を多用していたが，評価が高かった被面接

ンライン採用面接中の発話内容の特徴をテキストマイニ

者Bは「はい」が多く，評価が低かった被面接者Aングによって比較検討することであった．テキストマイは「そうですね」と「まあ」「まぁ」「ま」が多いといニングの結果は，受け応えの抽象性およびフィラーの頻うように，その種類は異なっていた．髙木・伊藤・安田・渡邊 [13] によれば，面接において「まあ」や「まぁ」度と種類が評価に影響することを示した．以下に，順に4

[2] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行 (2021). 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“応答保留系”の“言い澱み類”に分類されるため，の予備的検討. 電子情報通信学会技術研究報告, 21(37),「メタ情報」の側面で良い印象を与えない可能性がある．
61-64.
「まあ」や「まぁ」は相手に対して押しつけがましい印[3] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行 (2021). オン
ライン採用面接における発話内容と人事評価に関する象を与えないことが指摘されているが，自分そのものやテキストマイニングを用いた検討. 電子情報通信学会
これまでの経験を具体的に伝えることが求められる面接
技術研究報告, 122(23), 1-6.
場面では適切ではなく，「コンテンツ」の側面でも良い[4] Wiesner, W. H., & Cronshaw, S. F. (1988). A meta-analytic印象を与えないだろう．また，「そうですね」の多用は，investigation of the impact of interview format and degreeof structure on the validity of the employment interview.
応答が肯定／否定のどちらに相当するのかをわかりにく
Journal of Occupational Psychology, 61, 275-290.
くする [13]．それゆえ，発話内容の明瞭性が低下し，[5] McDaniel, M. A., Whetzel, D. L., Schmidt, F. L., &「そうですね」の多用も「メタ情報」と「コンテンツ」Maurer, S. D. (1994). The Validity of Employment Interの両側面の評価を下げるだろう．
views: A Comprehensive Review and Meta- Analysis. Journal of Applied Psychology, 79, 4,599-616.
[6] Gorman, C., Robinson, J., & Gamble, J. S. (2018). An in5. 結論
vestigation into the validity of asynchronous web本研究では，オンライン採用面接に焦点を当て，被面basedvideo employment-interview ratings. Consulting Psy接者の発話内容には評価の差に応じた特徴があるのかを
chology Journal Practice and Research, 70, 2, 129-146.
[7] 山口一美 (2002). 自己宣伝におけるスマイル,アイコン検討した．結果として，評価の低い被面接者の方が，発タクトとパーソナリティ要因が就労面接評価に及ぼす話内容そのものと話し方（フィラーの頻度と種類）によ影響. 実験社会心理学研究, 42, 55-65.って受け応えの抽象性が高かったことが示唆された．本[8] Imada, A.S., & Hakel, M.D. (1977). Influence of nonverbal
研究における被面接者2名については，すでに表情につcommunication and rater proximity on impressions and decisions in simulated employment interviews. Journal of Apいても解析が済んでおり，評価が低かった被面接者の方
plied Psychology, 62, 295-300.
が表情が乏しく，混乱の表情を浮かべがちであるという[9] Ruben, M. A., Hall, J. A., & Mast, M. S. (2015). Smiling in
特徴があった．それゆえ，当該の2名の被面接者についa Job Interview: When Less Is More. Journal of Social Psyての評価の差は表情という非言語情報と対応づけられる
chology, 155, 107-126.
[10] 森一将・澤田奈々実・大江朋子・橋本貴充・渋井進
だけではなく，発話内容という言語情報とも対応づけら(2023). 録画型採用面接に対する妥当性評価と影響要因れることが明らかになった．今後は，非言語情報に含まの分析. 経営論集, 9(6), 1-8.
れるパラ言語情報の影響も検討し，被面接者から表出さ[11] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行 (2023). オン
れる情報と評価の関係性について統合的に分析する予定
ライン採用面接における表情特性が採用評価に与える影響. 電子情報通信学会技術研究報告, HCG シンポジである．
ウム 2023, P-1-5.
[12] 岩脇千裕 (2007). 大学新卒者採用における面接評価の謝辞：本研究はJSPS科研費 JP24K06265の助成を受けまし構造. 日本労働研究雑誌，567，49-59.
た．
[13] 髙木幸子・伊藤博晃・安田孝・渡邊伸行 (2022). オン
ライン採用面接における発話内容と人事評価に関するテキストマイニングを用いた検討. 電子情報通信学会
参考文献
技術研究報告, 122(2), 1-6.
[1] 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 (2024). 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.

を多用することは，これらが日本語のフィラーにおいて

HUMAN RESOURCE EVALUATION BASED ON CANDIDATES’ SPEECH
IN ONLINE RECRUITMENT INTERVIEWS
Sachiko TAKAGI, Hiroaki ITOH, Takashi YASUDA, Nobuyuki WATANABE andKazumasa MORI

5

This study aims to analyze various pieces of information expressed by candidates during online recruitment interviews, with a specific focus on their spoken content and its relationship to human resource evaluation. A simulated online recruitment interview was conducted, and the verbal content of two candidates,
who received different evaluation scores, was extracted. Using KH Coder 3.02, text mining was applied tothe extracted verbal information, analyzing three aspects: frequently occurring words, connections between
words (co-occurrence network), and distinctive vocabulary for each candidate (correspondence analysis).
The results indicate that candidates with lower evaluations exhibited greater abstractness in both theirspeech content and their speaking style, including the frequency and types of fillers used.

6