2020 PC Conferece

学生と就職先のアソシエーション分析‐RDB による異分野データの結合‐
小野田哲弥*1
Email: onoda@mi.sanno.ac.jp*1: 産業能率大学 情報マネジメント学部 現代マネジメント学科◎Key Words

1.

就職活動，関係データベース，ジェネリックスキル，従業員満足度

はじめに方法

本稿に用いるデータの概要は，図 1 の ER 図(EntityRelationship Diagram)として表すことができる。

2.1 学生データ
学生サンプルは，2015 年 4 月入学し 2019 年 3 月に卒業した，首都圏私立大学経営系学部の学生 346 名である。

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図 1 本研究の関係データベース(RDB)概要
表 1 PROG の構成要素
⼤分類

コンピテンシースキル

2.

学生のデータは「学籍番号」を連結キーとし，「ジェネリックスキルデータ」と「就職先データ」とに二分される。
ジェネリックスキルは，その測定を目的としたPROG(Progress Report On Generic Skills)試験(11)の結果を用いる。PROG は 2012 年 4 月より運用が開始され，2018
年 7 月末現在で全国 418 校の大学・短大で実施され，受験者の延べ人数は約 66 万人に上る(12)。PROG が定義する
ジェネリックスキルは，表 1 のように，「リテラシースキル」と「コンピテンシースキル」に大別される。通常の「学力」に相当するのが前者であり，学力を補完する実践的能力が後者になる(13)。

リテラシースキル現代は 2011 年の東日本大震災，本年の COVID-19 の感染拡大をはじめ，前例が通用しない VUCA(Volatile，Uncertain，Complex，Ambiguous)な時代に突入している。
かような時代に求められる人材像は，問題解決をマニュアル通りに迅速かつ正確に行う「プロブレムソルバー」（そのような業務はAI に取って代わられるとも言われている）以上に，自ら課題を発見し自由な発想で未知の価値を創造する「アジェンダシェイパー」だとされる(1)。
上記パラダイムシフトを受け，近年，「就職基礎能力(2)」(3)(厚生労働省)，「社会人基礎力 」(経済産業省)，「就業力(4)」(文部科学省)などが提唱されている。それらは表現こそ違うが通底するものは同義であり，その背景には，若者の過半数が大学進学者(5)となっているにも関わらず，ほとんどの大学が依然としてアカデミズム偏重の「研究者モデル」の教育(6)に固執しているため，企業や社会が必要とする「ジェネリックスキル」が十分に養成されていないというミスマッチ問題(7)がある。
上記行政指導の甲斐もあって，現在では多くの教育機関が当該スキルの養成を目指したアクティブラーニング(8)を実施するとともに，大学から就職へのトランジションの円滑化が意識されるようになってきた(9)。
だが，実際にジェネリックスキルの向上が就職活動の成功に繋がる保証がない限り，その理想は絵にかいた餅である。既存研究として，学生のジェネリックスキルの経年変化を分析した研究(10)はあるものの，どのような成長を遂げた学生が，いかなるタイプの企業に就職したかを定量的にトレースした研究はない。その理由として挙げられるのが，無数に存在する企業を客観的に評価する術がない点である。そこで本研究では，企業情報は外部のデータベースから引用し，学内で保持する就職先情報と，当該企業情報とを関係データベース(RDB: RelationalDataBase)によって結合させることで，両者の関連性を分析する。それにより，ジェネリックスキルの成長が就職活動成功の要件であるか否かを検証するとともに，大学におけるキャリア育成上の課題を明らかにしたい。

問題解決⼒

定義 ※筆者要約
情報収集⼒，情報分析⼒，課題発⾒⼒，構想⼒の4 要素から構成される

⾔語処理⼒

⽇本語の運⽤に関する基礎的な能⼒

⾮⾔語処理⼒

数的処理などの⾔語以外の基礎的能⼒

対⼈基礎⼒

対⾃⼰基礎⼒

対課題基礎⼒中分類は，「親和⼒」「協働⼒」「統率⼒」の3 要素によって構成される
中分類は，「感情抑制⼒」「⾃信創出⼒」「統率⼒」の3 要素によって構成される
中分類は，「課題発⾒⼒」「計画⽴案⼒」「実践⼒」の3 要素によって構成される学生は当該 PROG データを用いて類型化(クラスタリング)を行う。入力成分は先行研究(10)の集計方法に倣い，リテラシースキルは一元化された総合指標の「リテラシー

2020 PC Conferece
総合」，コンピテンシースキルは大分類の「対人基礎力」「対自己基礎力」「対課題基礎力」の 3 つとする。ただし，それぞれ「入学時点の初期値」と「学部時代の成長度」の2 つを用いるため，入力変数の合計数は 8 となる。後者について，今日の就職活動は大学 3 年次の 6 月頃に募集が始まる「夏のインターン」が起点とされる(14)ことから，就職をアウトカムと考える本研究では，成長度は「入学時点」と「大学 3 年次前期」との差分を用いることにした。
表 2 は，学生サンプルの 1 年次 4 月時点と 3 年次 4 月時限の PROG の平均点を，それぞれ全国平均と比較した表である。なお，4 指標とも最低が 1，最大が 7 の 7 段階尺度である。学生サンプルの入学時点の特徴は，リテラシー
総合，対自己基礎力，対課題基礎力は全国平均よりやや劣り，対人基礎力ではやや勝る点である。その後 2 年を経た 3 年次には，リテラシー総合が大きく成長し，対人基礎力と対自己基礎力も全国平均以上の伸びを示すが，対課題基礎力は入学時点よりも悪化している。

一般企業の最適クラスター数は 4 であった。最終的には両クラスター間のクロス集計を行うため，前者も細分化しすぎては安定的な解釈が難しいことから，適合度が次点の 4 クラスターの場合を採用した。
それぞれのクラスターID は，学生クラスタリングはStudent の頭文字を取って S1，S2，S3，S4 とし，企業のクラスタリングは Company の頭文字を取って C1，C2，C3，C4 とした。なお，学生サンプルの就職先企業は，まず一般企業の SOM によってモデルを生成し，そのモデルに再帰させる形でクラスターを該当させた。

表 2 ジェネリックスキルの平均値 (1 年次→ 3 年次)項⽬

サンプル平均

全国平均

リテラシー総合3.73→ 4.27 (+0.54)

3.82→ 3.97 (+0.15)

対⼈基礎⼒

3.51→ 3.58 (+0.07)

3.47→ 3.47 (±0.00)

対⾃⼰基礎⼒3.35→ 3.59 (+0.24)

3.38→ 3.47 (+0.09)

対課題基礎⼒3.45→ 3.32 (-0.13)

3.53→ 3.57 (+0.04)

2.2 企業データ
続いて「就職先データ」の説明に移る。本研究ではサンプルの就職先だけでなく，「一般企業」のデータも用いる。
その理由は，前節の PROG 同様，一般と特殊の相互比較があってはじめて，正確な解釈が可能だからである。
企業の情報は，「働き方」が多様化し，就職活動における学生の志向性も多様化していることから(15)，オープンワーク株式会社が運営する『OpenWork(16)』のデータを引用する。OpenWork は，実際に働いた経験に基づく「社員・元社員の声」を共有する，就職や転職のためのジョブマーケット・プラットフォームである。入力成分とする具体的変数は，前掲図 1 に太字で示した 10 項目とした。なお，「総合評価」は「待遇面の満足度」～「人事評価の適正感」の合成変数であるため解析には用いず，「回答者数」はデータの信頼性の担保する閾値としてのみ用いる。
一般企業の元々のリストは，『企業価値検索サービス
Ullet(17)』から引用した全上場企業に『就職四季報(18)』の掲載企業を加えた 4,229 社である。データの安定性を考慮して，OpenWork の回答数 10 以上を分析対象とすると，2,361 社に絞られる。他方，学生サンプルの就職先企業リストは，同じ企業に就職する学生もいるため 269 社であった。一般企業同様に OpenWork の回答数 10 を閾値とすると，分析対象となる就職先企業数は150 社に絞られる。
2.3 分析手法
クラスタリングには，先行研究(19)においても用いられた自己組織化マップ（SOM : Self-Organizing Maps）を用いる。利用したアプリケーションソフトは Viscovery
SOMine 7.1 である。PROG の 8 変数を入力成分として行った学生クラスタリングの最適クラスター数は 11 であり，-42-

図 2 学生 4 クラスターの特徴グラフ

3. 結果と考察
3.1 学生のクラスタリング結果
図 2 は，8 成分の平均値を学生クラスターごとにグラフ化したものである。それぞれのネーミング理由および教育上の課題認識は，下記の通りである。
S1 は，入学時点では 4 スキルとも全国平均を下回っていたが，リテラシーだけは大きく成長し(+1.24)，3 年次

2020 PC Confereceには全4 クラスター中最高値(4.42)となる学生群のため，「低学力克服学生」と名づけた。ただし，入学時点でも劣っていた対人基礎力がさらに低下(2.80→2.55)してしまった点は解決すべき課題である。
S2 は，入学時点から対人基礎力が極めて高かった学生群であるため「高コミュ力学生」と名づけた。3 年次においてコンピテンシーの各スキル値が若干低下しているものの，それは自己主張の抑制とも解釈できる。入学時点では不振だったリテラシー(3.07)も1.01 ポイント上昇して全国平均(3.97)を上回っており，ジェネリックスキルの総合力が高い理想的なクラスターの一つである。
S3 は，入学時点でのリテラシーが突出して高く，対課題基礎力にも優れていた(全国平均 3.53 に対して 3.80)学生群である。しかし，長所であった両スキルとも 3 年次までに低下し，対人基礎力と対自己基礎力の成長も低次元に留まっており，最も残念なクラスターといえる。受験勉強に励んだものの志望校に合格できず，入学後も目的が見つからず伸び悩んだ学生群と考えられるため，「不本意引きずり学生」と名づけた。
S4 は，入学時点の各スキルは凡庸であった(リテラシーのみ全国平均程度)が，3 年次までにコンピテンシーの 3スキルが如実に向上した学生群であるため，「才能開花学生」と名づけた。サンプル大学のカリキュラムが最もフィットした理想的な学生クラスターである。

C4(優良成長企業)の魅力が就活生に十分に浸透しておらず，安定型に優秀な人材が流れている実態である。

3.2 企業のクラスタリング結果
図 3 は，企業クラスターごとに 8 項目の平均値をレーダーチャートにし，残業時間と有給消化率の平均値も併記したグラフである。4 つの企業クラスターは，レーダーチャートの形状から大きく 2 系統に分かれる。それは「法令順守意識」に特化した C1・C2 と，「20 代成長環境」に特化した C3・C4 の 2 つである。
「残業時間」も対称的であり，前者は短く，後者は長い傾向にある。両者の対立を表現するに適切なワードは，C1・C2 は「安定」，C3・C4 は「成長」だと考えられる。
加えて，同系統内ではレーダーチャートの面積によって明らかな優劣が存在している点である。それは，C1 よりも C2 が優れ，C3 よりも C4 が優れている点である。したがって，C1 は「安定企業」，C2 は「優良安定企業」，C3は「成長企業」，C4 は「優良成長企業」と命名した。
3.3 学生・企業クラスターのクロス分析
最後に，図 4 をもとに，学生サンプルの 4 クラスターと就職先の 4 クラスターとのクロス分析を行いたい。
前節の文脈から，C2 と C4 を理想的な就職先クラスターと考えると，C2(優良安定企業)の比率が最も高い学生クラスターは S4(才能開花学生)であり，C4(優良成長企業)の比率が最も高い学生クラスターは S1(低学力克服学生)だといえる。しかし，前者 S4(才能開花学生)は保守的な志向性が否めない。開花した才能を活かし，入社後も果敢なチャレンジを続けられる C4(優良成長企業)比率も増えることも望まれよう。後者 S1(低学力克服学生)に関しては，地道な努力を続ける姿勢が評価されたと考えられるが，絶対数として最も多い就職先は C1(安定企業)である
ため，退屈なルーティンワークに従事させられる可能性の高さも否定できない。両者を踏まえて指摘できるのは，-43-

図 3 企業 4 クラスターの特徴グラフ

図 4 学生クラスター別就職先傾向2020 PC Conferece
残る 2 つの学生クラスターについては，まず S2(高コミュ力学生)は，C2(優良安定企業)と C4(優良成長企業)のバランスに優れる。これは営業向きの親和力を評価されてのことであろう。しかし，非優良型の C3(成長企業)の構成比も高いため，進路決定を早計に行わず，内定先企業を熟考して見極めることが肝要だといえる。最後に S3(不本意引きずり学生)は，安定志向が強いこともあり，「安定」系である C1 と C2 の合計は 4 クラスター中最大である。
その影響から C2(優良安定企業)の比率も比較的高い。だが，非優良型の C1 と C3 が，いずれも 4 クラスター中最大の構成率を示しており，優良型への就職する確率が最も低いクラスターとなっている。

謝辞
本研究の一部は，2019 年度学内共同研究「就職内定者の就活実態の把握とキャリア設計科目の成果に関する調査」の助成によるものである。研究を進めるにあたり協力いただいた，株式会社
KEI アドバンスの白岩加奈子氏，株式会社リアセックの松村直樹氏，そしてオープンワーク株式会社の黒田亮平氏に深く感謝の意を申し上げる。

4.

(3)

おわりに

本研究では，PROG データをもとに学生を，OpenWork データをもとに企業を，それぞれ SOM を用いてクラスタリングし，両者のクロス分析を行った。学生と企業，それぞれのクラスタリング事例は存在するが，独立した異分野のデータを RDB によって結合し，両者を関連づけて解釈した点に本研究の新規性がある。そして上記分析を通して，大学入学後のジェネリックスキルの成長と，就職活動の結果である就職先との間に，一定の法則性が確かめられた。
学生および企業は，それぞれ特徴的な 4 クラスターに分類された。S4(才能開花学生)は多くの大学に共通する理想形であり，他の 3 クラスターも，S1(低学力克服学生)はリメディアル教育の対象者を，S2(高コミュ力学生)はAO 入試の合格者を，S3(不本意引きずり学生)は筆記試験の滑り止め合格者をそれぞれ表象しており，汎用性の高いクラスター抽出に成功できたといえよう。企業に関しても，レーダーチャートの形状から「安定⇔成長」,両タイプの総量の格差から「高満足⇔低満足」の 2 軸を抽出し 4 象限に分割できた。前者の対称性は「老舗大企業⇔新興ベンチャー企業」に通じており，一般的な 2,361 社を対象とした解析結果のため，信頼度の高いモデルが抽出できたといえる。
ただし，閾値の設定により，クロス集計の対象となった
学生サンプルは 346 名中 193 名，就職先企業数も 269 社
中 150 社と，ともに 55.8%に留まった点は大きな課題である。複数の学年・学部，さらには大学間連携によって対象範囲を広げ，結果の一般化を図らなければならない。また，
PROG の指標について，本研究では「大分類」以上しか用いていないが，実際には「中分類」，さらには「小分類」まで細かく区分されている。さらに先行研究の中には，「性差」や大学入学前の「高校時代の過ごし方(20)」に注目したものもある。それらも参考に，変数も拡充して，より精緻な解析および解釈を達成したい。
だが真っ先に着手しなければならないのは，手元にある学内データの有効活用であると考える。学生クラスタ
ーごとに履修科目の傾向を分析すれば，伸び悩む学生，成長する学生，それぞれの要因を究明できるに違いない。その結果をもとに，前者のボトルネックを解消し，後者の要素を他科目にも応用していくことができれば，シラバス改善，ひいては全学的なカリキュラム改革へと繋がるからである。社会に出て，真に輝ける人材の育成を目指し，今後もデータ分析と教育実践を両輪で進めていきたい。

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参考文献
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