2012-24
短期大学生採用における能力識別に関する一考察
柳田明子

村上英樹

短期大学生採用における能力識別に関する一考察
柳田 明子 1
東北工業株式会社 1

村上 英樹 2神戸大学大学院経営学研究科 2

本稿は，中小企業である A 社の就職説明会を想定した模擬就職採用筆記試験の回答分析事例研究である．まず定量的分析においては，A 社が短期大学卒業生に求める資質を変数化し，採用/不採用を決定する要因をロジットモデルによって推定した．また定性的語彙分析では学生の回答に対し，A 社の職員３名を含む５名の採点者のコメントを分析した結果，定量的分析と一貫した結果が得られた．

キーワード 短期大学生就職 才能識別 ARCS モデル ２項ロジットモデル

１．背景と目的

３．課題と評価

本稿の先行研究である柳田・村上（2012）ⅰは，インストラクショナルデザインの ARCS モデルを用いて，４年制大学の学生の企業説明会を想定した，模擬就職採用筆記試験に関する実践事例分析を行った研究であった．その知見の１つとして，実践に協力した K 大学の学生は中小企業である A 社の求める社員像と乖離している事が挙げられた．本実践は，データ収集を O 大学短期大学部経営会計学科の学生（以後短大生と表記する）に更新することで，より A 社の求める社員像に近い分析を行なった．

学生への課題は次の 3 点である．
１，A 社の説明を聞いてご自分が志望する職種の業界との違いを挙げてください．
２，あなたにとって「これだけは誰にも負けない」といえるエピソードを教えて下さい．
３，事務職を遂行するのに必要なものは何だと思いますか，あなたの考えを述べてください．
そして回答の評価項目は次の 3 点である．
1．就職先のことを含め，自己分析ができているか．
2．情報活用能力，能動的に情報活用をしているか．
3．独創的・客観的な意見が述べられているか．

２．実践内容本稿はまずデータ収集の機会として製造業A 社の模擬企業説明会を実施した．実施日は 2012 年 6 月 1 日で，企業側の説明時間は 20 分であった．学生の回答時間は 30 分とし，その場で回答用紙を提出して貰った．回答者は 1 回生 13 名，2 回生 19 名であった．
A 社の企業説明内容は，事業内容，社史，組織， 生産実績推移などである．次に，企業説明で鈴木(2002)ⅱを参考に ARCS モデルを使用した手順を示す．
「注意」および「関連性」としては， 本実践に協力した学生が主に希望する職種と想定されるA社の一般事務職員が自己紹介を兼ねて就職活動および一般事務職員の仕事内容の話をした．
その後同社の企業説明を行った．次に，同社で製造されている商品は最寄品であるという事を，例をとりあげて紹介した．さらに，企業の規模に左右されない，組織に共通する部分の説明を長く実施した．
なお本記述式実践で得られる，「自信」および「満足感」は実際の企業人の視点から確証を得たものである事，および，提出された課題は分析され，世の中の役に立つ事という動機づけを実施教員に強調してもらった．

４．定量的分析と結果の解釈以上の３点を評価基準として，A 社職員３名を含む５名の採点者に回答結果を１（非常に悪い）から７（非常に良い）までの７ポイントで評価を依頼した．この５名の評価者は柳田・村上(2012)と同じ構成である．すなわち A 社の管理職２人，一般事務職員１，それと外部評価者２名である．
以下では，上記３つの要因が，学生の採用にどの程度影響を及ぼすかについてシミュレーションを行う．被説明変数 は採用の場合１，不採用の場合０となるダミー変数である．ダミー変数の導入方法は以下のとおりである．
まず，採点者全員の合計点を算出の上，高得点順にソートし，変数 は上位１割（３名）につき１，他は０，変数 は２割（６名），は３割（10 人）につき同様の入力を行った．ちなみに総合点の高さは各項目の点数の高さとは必ずしも相関しない．
この
1，2，3 を被説明変数とした学生採用決定関数は以下のとおりである．

1

ここで自己分析能力の評価については，企業の管理職と外部評価者（会計専門職）との間で評価平均点が 10％水準で統計的に有意に異なる．これは柳田・村上(2012)ⅰの結果と整合的であり，「社内採用ルール」のようなものが暗黙裡に形成されている可能性があるように見える．しかし，一方で企業内部（網掛けの部分）においても生産管理係長（以下係長）と他の２者との間では相違があり，管理職間，あるいは管理職と一般事務職との間で一貫した見解存在しないことを示唆する．

1…4
は評価項目の１，即ち「自己分析能力」変数で，以下， はそれぞれ評価項目２及び３に対応する変数である．
は評価者の属性を表すダミー変数で，ベンチマークである一般事務職員を除いた４人それぞれにつき１，他は０となる．εは誤差項である．
まず，基本統計量を表１に示す．

表４ 問３に関する評価者間の相違
問３（独創性・客観性）について
生産管理 生産管理
工場長
事務係長
生産管理事務生産管理係長工場長外部（会計職）
外部（研究職）*******表１ 説明変数の基本統計量
自己分析力

情報活用力 独創・客観性

平均
3.608
4.302
4.023
中央値4.0004.000
4.000
最頻値
4.000
4.000
4.000
標準偏差
1.904
1.424
1.366
分散
3.623
2.028
1.866
尖度-0.961-0.303-0.286
歪度
0.257
0.259
0.490
Jarque-Berra normality test：
7.915
2.395
6.957
自由度２のカイ２乗統計量
棄却されず 棄却されず 棄却されず

表５ 上位３割に入るための決定要因

係数
漸近ｔ値 検定結果
自己分析能力
0.451
2.442
**
情報活用能力
1.991
4.675
***
独創性・客観性
0.949
2.969
***
生産管理担当係長
0.430
0.358
工場長
3.136
2.560
***
部外者（会計専門職）
1.919
1.640
*
部外者（研究職）
2.515
2.023
**
定数
-17.681-4.969******：１％、**：５％、*：10％水準で有意
最尤推定量＝-99.734, LR test: Chi-suqare=121.576***
MCFADDEN R-SQUARE=0.612, N=160

表２ 問１に関する評価者間の相違
生産管理
工場長
係長

外部
外部
（会計職） （研究職）

***
*
*

*

これを見ると 32 人中上位 10 名の採用決定因の中では評価項目２の「情報活用能力」が最も重視されている．次いで「独創性・客観性」である．この推定式より，自己分析能力が突出し（７ポイント），他の項目の評価ポイントが平均点（４点）である学生の採用：不採用比を計算すると 0.466：1，情報活用能力に突出した学生の場合は 47.276：1，並びに独創性・客観性に突出した能力を持つ学生の場合は 2.075：1 であり，情報活用能力が非常に大きな決定因となっている．
採点者の内，定数項ダミー変数の値から，工場長及び研究職が３つの評価項目内容をより強く求めていることがわかる．この理由は恐らくそれぞれの経験年数の長さから，相対的にキーとなる要因を学んできているからであると考える．

*

表３ 問２に関する評価者間の相違
問２（情報収集力）について
生産管理 生産管理
工場長
事務係長
生産管理事務生産管理係長工場長**外部（会計職）
外部（研究職）**

表３の，学生の情報活用能力に関する評価は，企業内部では工場長が係長よりも厳しく採点していることがわかる．それ以外は採点者間でほぼ変わらない．また表４の独創性・客観性項目に関しては，外部評価者（研究職）のみ５％水準で統計的に有意に異なる見解を示している．これは研究職という観点から，厳格な評価を行ったことに起因すると思われる．
次に，上記学生採用決定関数の推定結果を表５に示す．推定には被説明変数がベルヌーイ分布に従うと仮定した２項ロジットモデルを採用している．

これによると，３つの説明変数共に中央値と最頻値が４であり，７段階評価の中央でグローバル・マキシマムポイントがあることがわかる．さらに尖度と歪度により Jarque-Bera 正規性テストを行った結果，１％水準で正規分布であるという帰無仮説を棄却できないことが判明した．このことを確認の上で採点者の属性をダミー変数回帰分析により概観する．この方法の手順は，まずデータセットにおける一般事務職員をベンチマークとし，他の４人それぞれにつき１を取るダミー変数を作成する．そして５人分統合された採点結果を４つのダミー変数に回帰し，パラメータの値を推定する．このパラメータ推定値はベンチマークの値（定数項の値，すなわち一般事務職員の採点した平均値）に対する各評価者の平均値の乖離を表す．結果に関しては表２，３，並びに４を参照されたい．帰無仮説は表中の評価者２者間の値はそれぞれ等しいというものであり，各表中***は１％，**は５％，*は10％水準で有意に帰無仮説が棄却されることを示す．

問１（自己分析能力）について
生産管理事務
生産管理事務生産管理係長*工場長外部（会計専門）
外部（研究職）

外部外部（会計職） （研究職）

外部外部（会計職） （研究職）

2

た．超上位層の場合は「自己分析能力」と「独創性・客観表現力」が採用にとってほぼ等しく重要な要因となっている．
また，採点者間の属性の相違に関しては，工場長と係長 との間に５％水準で有意な差があるけれども，その他の評価者間では統計的に有意な差は認められない．工場長のみ，一般事務職員に対してより強い自己分析能力と独創性・客観性能力を求めていることがわかる．
以下の定性的分析では，学生の回答の語彙分析から得られた結果と，定量的分析から得られた，企業が学生に求める能力との間の関連性を分析する．もしも関連性がある場合には，恐らく調査対象となった短期大学からの就職は比較的スムーズに進むと考えられるのに対し，関連性がない場合には短期大学での教育課程を通じてこれらの能力を培う指導が必要となろう．

次にアンケート全提出者上位 2 割（６名）の採用決定因を考察する．表６を参照されたい．
表６ 上位２割に入るための決定要因

係数
漸近ｔ値 検定結果
自己分析能力1.039
3.976***情報活用能力0.785
2.459**
独創性・客観性
0.885
3.132
***
生産管理担当係長-0.832-0.725
工場長
2.706
2.225
**
部外者（会計専門職）
1.351
1.250
部外者（研究職）
1.802
1.522
定数-17.681-4.969******：１％、**：５％、*：10％水準で有意
最尤推定量＝-77.212, LR test: Chi-suqare=90.632***
MCFADDEN R-SQUARE=0.587, N=160

５．定性的分析と結果の解釈

上位２割になると，相対的に「自己分析能力」が 0.451 から1.039 へと重視されてきている．それと同時に，「情報活用能力」はこの段階に残る被験者の間で大きな差が無くなっていることが原因で，採用における重要度が 1.991 から 0.785 にまで減少している．
表５の講評の場合と同様，学生の採用：不採用比を計算すると，自己分析能力に突出した学生の採用：不採用比率は 3.666：1，情報活用能力に突出した学生の場合は 1.711：1，並びに独創性・客観性に突出した能力を持つ学生の場合は 2.309：1 であり，表５の場合とは異なり著しく突出した要因は存在しない．その中で，「自己分析能力」の役割が増加している．
次に上位１割（３名）に学生が入るための決定要因を表７で検討する．

図1 は，提出された学生の全てのコメントを KH Coder 共起ネットワークで表示した結果である．KH Coder はフリーのテキストマイニングソフトで， Windows 版は環境設定が不要であり，かつ 既存研究においても広く使用されているソフトウエアである．詳細に関してはhttp://khc.sourceforge.net/index.html を参照せよ．分析手順
はまず抽出語リストを出力し，出現回数の条件を２ 回以上とした．次に図１，２，及び３の共起ネットワークを作成し た．共起ネッ
トワークは出現回数が多い語を大きく，結びつきが 強い語を太い線で表示するように設定した．

表７ 上位１割に入るための決定要因

係数
漸近ｔ値 検定結果
自己分析能力
1.157
3.151
***
情報活用能力0.319
0.771
独創性・客観性
1.092
2.778
***
生産管理担当係長-1.179-0.891
工場長
2.263
1.587
部外者（会計専門職）
1.007
0.741
部外者（研究職）
0.977
0.724
定数-15.970-4.263******：１％、**：５％、*：10％水準で有意
最尤推定量＝-49.781, LR test: Chi-suqare=56.410***MCFADDEN R-SQUARE=0.567, N=160
これを見ると，上位３割を採用する場合とは異なり，表６同様最も重要視される項目は「自己分析能力」である．また，「情報活用能力」はこの超上位層ではすでに能力が完全に絞り込まれており，もはや重要な要因ではなくなっていることがわかる．表５・表６の講評の場合と同様，学生の採用：不採用比を計算すると，「自己分析能力」に突出した学生の採用：不採用比率は 5.212：1，「情報活用能力」に突出した学生の場合は 0.422：1，並びに「独創性・客観性」に突出した能力を持つ学生の場合は 4.289：1 であっ

図 1 提出された学生の全てのコメント
採点者のうち企業 2 名，ならびに部外者 1 名には採点結果に対するコメントを付記してもらった．図2 は，全学生の回答に対する評価者のコメントを KH Coder で表した．表示方法は図 1 と同様である．評価者のコメントは「違い」「述べる」および「理由」「挙3表８は，このコメントの内容を分析した結果である．コメントの内容は「具体的な理由を書いて欲しかった」といった「要望」，「回答が不十分である」といった「否定」，ならびに，「課題についてよく述べられています」といった賞賛を含めた「肯定」の３つのグループにわけられた．上位２割の回答者に対するコメントには「否定」は見当たらなかった．つまり上位者の回答で述べられている事は採点者にとって満足できた内容であったといえ，定量分析の結果と一致する．またコメント全体では，「要望」が多かった．

げる」が多い事がわかった．また，「もう少し」や「ひと頑張り」といった語彙がある事がわかる．

表８

学生の回答に対する採点者側のコメント分類
上位２割とした場合上位３割とした場合
コメント全体

図２

肯定
27
4375

要望
1525
115

否定
0233

更なる分析として，上位６名に対し５名の，評価者のうちの会計専門職員および一般事務職員が，学生の回答の何がよいと評価したのか，ということについて，３つの質問につき両名のコメントの文章を分析した．まず，「自己分析能力」については，「よく分析されている」，「自分の意見がある」，「客観的である」，「目標がある」，「違いが記述されている」という記述があった．次に，「情報活用能力」については，「具体例がある」，「自分らしいエピソードである」，「客観的である」という記述があった．そして「，独創的・客観的表現能力」については，「理由があるからよい」，「違いが纏められている」，と，いう記述があった．今回の場合採点の際の評価項目が明確なのでこのような結果になったのかも知れない．
次に，上位１０名の「要望」コメントの文章を調査した．その結果，「自己分析能力」については，「違いが挙げられること」，「理由が述べられること」，「説明があること」が評価者の要望であった．次に「情報活用能力」については，「エピソードを入れること」，「人との比較ができていること」が評価者の要望であった．最後に，「独創的・客観的表現能力」については，「理由が書かれていること」，「見解があること」が評価者の要望であった．

評価者の全てのコメント

これらの結果から，「与えられた問題に対して出題者の意図がわかるか」という事が採点の良し悪しに影響されるという事がいえよう．このことは，採用試験 にあたっては，他の受験者と比較して何が自分はより優れているかを客観的にアピールしなければならない，という事とも関係 しているのではないだろうか．
最後に，以前の短大生と近年の短大生との間で学生の質が変化したかの議論について触れておく．採点者の一人である会計専門職員の今回の採点の感想は，「世代が違う」，「自分の意見や夢が無い」，「真実味が無い」，「理由が無い」であった．
これらの言葉だけ読めば今回調査対象とした短期大学生の質に関しては必ずしも高い評価が得られていない．しかし，果たして短大生の質は低下したのだろうか．政府統計の総合窓口総括，表 4，進学率ⅲによると短大への進学率は 1994 年の 13.2％をピークに 2011
年は 5.7％である．時代によって学生が変化した研究事例として，性格検査では，吉村（2005）ⅳがあり，また自己教育力に

図 3 上位６名に対する評価者コメント
図 ３は定量的分析の結果上位２割（６名）に対する評価者のコ メ
ントを KH Coder で表示したものである．図 ２との大きな違いは，
「違い」
「述べる」
「理由」「挙げる」の各語彙が結びついている事
および，少ない語彙の中にも「優秀」「素晴らしい」「良い」という 語彙がある事である．語彙の結びつきとしては，「具体」と「例」，ならびに「分析」「意見」「良い」の各語彙が特に強い．

4

『京都市立看護短期大学紀要』 35，pp197-211
ⅶ
二村英幸 ， 村井智恵子( 1999)，「 採用選考における作文評
価」，『 経営行動科学学会年次大会 : 発表論文集 』(2)，
pp.56-62ⅷ
鷺坂由紀子 ， 二村 英幸 ， 山岸 建太郎(2001)採用選考における作文評価 : 達成動機測定の試み，経営行動科学 14(3)，pp. 153-159.
ⅸ
小山治 ( 2008)，「 大卒就職に関する質問紙調査における採用重視・評価項目の再検討--事務系総合職採用の能力評価のあり方に着目して」 『，東京大学大学院教育学研究科紀要』 48，
pp .69-79ⅹ
古田貴久(2008)，「 受験参考書に見る小論文試験の目的と評定構造の関係」， 『日本教育工学会論文誌』 32(2)，pp.231-239.

関しては，長谷部（2010）ⅴがある．いずれも学生の質的変化が見られるという点で一致している．しかし柳川・矢吹（2009）
Ⅵには，学内の人間関係は「先輩・後輩の縦の関係が薄れ，教員とは親密になっていることがうかがわれる」勉学では「コツコツと粘り強く学んでいく学生の姿が映し出された」と記述がある．今回の実践研究において，我々は企業側からみて採用したい質の高い学生がいることを明らかにした．この結果は，短大進学率がピークであった 20 年前と変わりないという柳川・矢吹（2009）の研究成果をサポートするものであるといえる．

６．結語
以上，本稿は短期大学の学生が中小企業の採用試験を受験する状況を想定し，アンケートの回答に基づいて採用の決定因を定量的並びに定性的方法により分析した．
この論文の着眼に関する貢献は，以下の２点である．すなわち，従来の研究が二村・村井(1999) ， 鷺坂ほか (2001)，小山(2008)あるいは古田（2008）ように特に企業規模に関しては記述がなかったのに対し，本稿はデータが得難い中小企業を対象とした研究であり，しかも諸般の事情で実際には新卒者を採用する余裕のない企業の，いわば「模擬採用意向調査」を行った点が評価されうる．また，上記の先行研究が全て４年制大学卒業者を対象とした分析であったのに対し，本稿は短期大学在学生に対す調査である点が先行研究とは異なる点である．実際に中小企業の社員のみならず，中立的な外部有識者を評価者としてアンケート講評をもとに分析した点は，二村・村井(1999)と同様であり，先行研究の知見を活用している．
統計的実証分析においては，上位３割の枠に学生が入るためには情報活用力が圧倒的に重要な要因であった．しかし，上位２割，１割と枠を狭めるにつれて，「自己分析力」が重要な要因となる．上位２割（６名）の採択決定において，「自己分析力」が重要視されることは，定性的語彙分析によっても確認された．定量・定性両方の分析結果が一致したことで，この結果がロバストなものであることが示唆される．

謝辞：本稿執筆に際しアンケート調査にご協力下さった調査対象の短期大学教員，毛海千佳子先生ならびに長澤直子先生に対し，記して感謝の意を表します．ありうべき誤謬はすべて筆者に帰します．

Empirical analyses of the determinants of local firm’s personnel
selection of junior college students: Approaches from statisticaland lexical methods
Abstract
In this paper we analyzed a case of personnel selection of juniorcollege students under the assumption that they attended a recruit
seminar and answered interviews by a recruiter of a local
enterprise. In our quantitative analysis we tried to find thedeterminants for students to be accepted by a local firm bycarrying out binomial logit analysis. In our qualitative analyses wecarried out lexical analyses of students’ answers and found thatthe results of qualitative methods were consistent with those ofquantitative methods.
[2012.7.2 1091]

参考文献ⅰ

柳田明子・村上英樹（2012），「大卒生採用における能力識別に関する一考察」，『教育システム情報学会研究報告』，Vol.26，
No.6， pp.93-98，ⅱ
鈴木克明(2002)，『教材設計マニュアル独学を支援するために』，北大路書房，pp.178-179.
ⅲ
政府統計の総合窓口総括，表 4，進学率，
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?bid=000001015843&cy
code=0，参照日 2012 年 6 月 27 日．
ⅳ
吉村典子(2005)，「性格検査にみる学生の変化 YG・MPI を用いて」， 帯広大谷短期大学紀要 42，pp.63-69.
ⅴ
長谷部比呂美(2010)，「 短期大学生の自己教育力に関する検討(2):保育学生の自己教育力の推移」，『 淑徳短期大学研究紀要』 49，pp.111-121.
Ⅵ
柳川育子・矢吹明子(2010)，「 現代の看護学生の生活および気質の特徴(第 1 報)2009 年と 2000 年及び 1987 年との比較」，

5