Decider 採用適性検査

採用選考に関する科学的な裏付けは、従来広く依拠されていたメタ分析が2022年の修正によって大きく書き換わりました。

この修正は統計計算の補正処理が大きかった影響から来ており、古い研究の主張の骨格に補正データが含まれている点を個別に評価し直すことで読み方が変わったものです。

Decider®(ディサイダー)は、改めて確認された「文脈化された人物特性」の分析を支える基礎ツールを提供します。

いま仕事のパフォーマンスと採用手法については、一見地味な次のような関係が言えます。

• 具体的なタスクを想定したインタビューや類似タスクを実際に行うワークサンプルを評価すると、採用後にそのタスクを遂行できる可能性をよく見積もれる
• 具体的な職務を想定して性格特性を評価すると、採用後に実際の職務でどう行動するかを現実に近く確認できる

最大のポイントは、「知能が高ければ、未経験職種でもフィットでき、ハイパフォーマーの母集団としても優れているだろう」という暗黙の仮定が支持されなくなったことです。

ここから見える実務上の含意は、機械的フィルタの限界です。
能力テスト・書類・性格テスト・自由記述・公開データ解析のような処理しやすい情報だけで候補者を絞り込むアプローチには、強い根拠がありません。

そして、仕事と関連づけた性格特性が採用・人事選考の中心テーマとして浮上しました。

GMA以外の指標も含めて「このシグナルがあれば万能で何でもできる」というものは存在せず、業種・職種ごとのモザイクを読み解く必要があることを示唆しています。

採用のセオリーは次の2点です。

• 採用プロセスに、配属部門のマネージャーが参加していることの重要性が高い
• 面接の質問項目セットが選考開始前に決まっている必要がある。質問項目は改訂すべき

基本線は、性格特性をもとにした実務イメージの判断です。さらに中途採用の専門職であれば、近い仕事のスキル評価を加えることで即戦力評価を精度アップできます。

Deciderは人格・性格を過不足なく表現できるビッグファイブでスコアリングします。

言うまでもなく企業は人の集合です。性格パラメータの集合として記述することは組織分析の第一歩です。
データを集める前に想像できることは何もないのです。

採用シーンの性格記述

採用活動向けにDeciderが提供するBigFiveの観測手法は、医療の臨床診断と似ています。

面接だけの場合、受け応えから面接官が人物像を描き切る必要があります。 ここに自己評価データが加わることで、面接は検証に変わる。

これは医療診断で、問診に検査データを組み合わせる手法と同じです。
分析対象にデータを加えて更新することで、あり得る可能性が絞られ情報量が増える、というベイズ推定の性質を活用できます。

曖昧な情報源であっても、より精度の高い判断を引き出せるのです。医師は単一の情報源にすべてを依拠することはありません。

ビッグファイブの「誰もがもっとも知覚しやすい」という実証済の性質が大前提であることは言うまでもありません。これは緻密な因子分析がもたらした長足の進歩であり、他の指標では替えが効かないポイントです。
その視点で、前掲の表をもう一度確認してみてください。

採用基準の精度アップ

採用基準は、おそらくは永遠に仮説であり続けます。 万能指標が存在しないことは解明されており、またビジネス環境の変化の影響を強く受ける部分があります。

変わりゆく採用基準を追跡するための基礎ツールは、ハイパフォーマーを中心とする社内の性格分析です。

社内の分析には、多面評価による性格推定を利用します。この方式は、科学研究でも採用されている基礎ツールです。日常的に顔を合わせている上司・同僚・部下の評価を総合することで、精度の高い測定が可能です。ビッグファイブは人がもっとも知覚している性格セットであるため、誰でも評価できます。

活動に応じてデータを蓄積し、継続的な仮説検証により採用の精度が上がります。