Big5性格適性検査 Decider

経営学がえらんだ性格分析に特化。採用からトップマネジメントまで、使い方ひろがる

レポート内容の基礎

ビッグファイブは科学研究で広く受け入れられた共通言語です。
その最大のメリットは、じっさいの仕事シーンをビッグファイブから推測できることです。

性格パラメータが同じ人がいたとすると、別人であっても仕事の挙動が酷似します。 たとえば、新規獲得営業で電話をかけ続ける仕事に元気が低い(低外向性)人をアサインしたとき、コール数は相対的に減り、説得力の押しも弱くなります。

この推定は、感覚的には広く行われています。正しく予測できるために性格を客観的にプロファイルできることが核なのです。

ビッグファイブの簡潔な定義
特性 説明
1信頼性Conscientiousness あらかじめ決められたルールに忠実な度合い
2情緒安定性Emotional Stability ネガティブな情動に関する強さ・持続性の度合い
3開放性Openness 連想や行動が表現する複雑さ・幅広さ・深さ・他者との違いの量
4外向性Extraversion 社会や物質的な外界に対して、エネルギッシュに働きかける度合い
5協調性Agreeableness 他の人との距離感について、集団性/孤立性の度合い

管理画面のレポートでは、開放性を知覚スタイル、外向性を活動スタイル、協調性を対人スタイルと表示しています。

スコアについてのよくある誤解
ビッグファイブは性格を数値に引き写したものです。このスコアそのものへの誤解があります。

それは、スコアが「大きな数ほど良い」という先入観です。自己分析によるスコアリングは自己認識がズレているケースも含めて誤差がありますが、全体を見渡したとき高い方向に体系的にスライドする傾向があります。

他のスコア例として、温度を計測する場合を想像してみてください。一般的な環境で、水蒸気は100℃を超え、氷の温度は0℃よりも小さくなります。
そうすると、氷は悪いものなのでしょうか?

水の温度のように数値を使って現実世界を客観描写することは、初等教育の理科・社会でかなり時間をかけて習っているはずです。
現実には、この基礎的な数値感覚が欠けている大人はかなり多いと言えます。

Deciderの分析結果として表示されるビッグファイブは、かなり素朴な事実を表現しています。

Deciderが導入するのは未知の分析ではなく、これまでフィーリングに頼っていた仕事のフィットを客観化するものです。
性格がフィットしない場合、会社も成果を得られませんし、個々の働く人のキャリアも希薄化します。

Deciderはビッグファイブにもとづく相互評価機能を世界で初めて実用化しました。
人物一貫性の検証を飛躍的に拡張することにより、従来の採用適性検査の枠にとどまらない総合フレームワークを実現しています。
※ 当社調べ。2023年7月時点
累計受検者数 63,000人超 の実績

かんたん選考フロー

いつもの選考案内メールに専用アドレスを追記して送るだけです。受検完了しだい結果が集まってくるため手間がかかりません。詳細な手順はつぎの4+1ステップです。

採用選考時の利用手順
0専用アドレス取得 (初回準備)クラウド型なので、複雑なセットアップなどはありません。管理画面にログインのうえ、組織トップ画面から自社専用のURL文字列を取得できます。
1アドレスを受検者に案内 1.のURLを受検者に案内します。 選考案内などのメールであわせて案内すると、メールに記載されたアドレスから直接受検でき、便利です。
2受検者が検査受検 手持ちのスマートフォン・PCなどでアンケート形式の回答。開始画面には組織名が表示されます。
※ アドレスの文字列が途中で途切れてしまった場合、受検完了したのに管理画面に表示されないことが稀にあります。この動作は不具合ではなくセキュリティ上の仕様です。
3管理画面で結果を確認 管理画面にログインすると、受検完了したレポートデータがリスト表示されています。すべてリアルタイムに集計しているため、追加の事務作業や集計期間が発生しません。
4面接で実人物と対照 ビッグファイブはコミュニケーションをとるだけで誰でも評価できるため、分析レポートと見比べることで矛盾に気づきやすくなります。

性格適性検査が採用の主役に

2022年に採用の前提が大きく書き換わった

採用選考に関する科学的な裏付けは、大きく書き換わりました。

合理的な採用の重要な前提変化
1998年〜 職務パフォーマンスをもっとも良く予測するのは、GMA(知能・学力を測る能力テスト)である。GMAをベースに他の手法を組み合わせることで予測の妥当性を強化できる(※1)
2022年〜 職務パフォーマンスを予測するには、具体的な仕事内容に近い観察、文脈化された人物特性の妥当性が優位。幅広いケースに妥当しやすいのは、面接のうち構造化された手法である(※2)

2022年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。

機械的な選考手法には妥当性がない

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。

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。

ポジションごとの適材へ

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。

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。

参考文献
[1] Sackett, P.R. Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2023). Revisiting the design of selection systems in light of new findings regarding the validity of widely used predictors

性能の伝統。 第8世代Deciderエンジン

  • Oct 2023 / v.8, データストアの分散処理アーキクチャ移行
  • Jun 2023 / v.7, 世界初、Observer-ratings分析の商用提供
  • Sep 2022 / v.6, レンダリング方式刷新。高負荷時のレスポンス向上
  • Jul 2022 / v.5, 処理マルチスレッド化。iPhoneなど高機能端末の高速化
  • Jun 2021 / v.4, PWA技術・インテリジェントキャッシュ移行による操作ラグ圧縮
  • Oct 2020 / v.3, Rust移行による異次元の性能up。CO2排出削減・完全定額の確立
  • Feb 2020 / v.2, WebAssembly導入によるスコアリング速度のブースト
  • Jan 2017 / v.1, Big5に特化したデータモデル再設計による拡張性確保
  • Mar 2016 / v.0, Ruby on Railsによる初期エンジン実装
psychology
ビッグ5計測
traffic
着目ポイントの表示
query_stats
社外分布との客観比較
groups
既存メンバーとの比較
sort
指標別ランキング・ソート
precision_manufacturing
適職インデックス・スコア
folder_shared
レポート分類&共有制御
download
CSVエクスポート
devices
マルチデバイス対応

導入事例

上場企業からスタートアップまで豊富な実績
株式会社アイモバイル
須藤麻里様
「面接選考において客観的データを取り入れた多面評価」と「面接官同士の共通言語化」を目的に適性検査を探していました。
UTグループ株式会社
近藤邦洋様
一番大きいのは、時間が短縮された事。年々採用数が増えている当社にとってはすごく大事。
株式会社ファインドスター
津田智史様
人物評価の基準をさだめているものの「面接官によって認識の違いが起きてしまっていないか?」という点に課題意識を感じていました。

クリアな料金

スモールスタートでもフル機能をつかえる。用途を広げると、費用対効果がどんどん上がる
経営学がえらんだ性格分析に特化。採用からトップマネジメントまで、使い方ひろがる
50,000ビッグファイブ円/月(税別)
初期費用
0円
初回ご契約時のみ適用。再契約などの場合、10万円(税別)
決済手段
VISA対応 mastercard対応 amex対応 JCB対応 diners対応
領収証は、購入時に登録したメールアドレス宛てに送信されます
受検回数
制限なし
社内受検/採用候補者を問わず定額利用可能
アカウント数
制限なし
セキュリティ上、社外の利用者へのアカウント発行は禁止しています
お支払いの詳細は、FAQに掲載しています。
海外支社向けに、英語受検のみ対応版(月額22,000円)もあります。

ご利用開始の流れ

最短で即日スタート可能※1
トライアル
デモデータと説明ドキュメントでレポート分析をひと通り体験※2
購入
ネットショップ型のクレジット決済※3。5分でスタート
利用開始
自社データの蓄積が進むほどレベルアップ。本当のスタートはここから。
1: お申し込み後、当社にて審査のうえ法人アカウント発行。承認完了しだい、システムメールにて通知
2: トライアルは無料。一部の機能にロックあり
3: 承認アカウントから購入可能。初回15万円(初期費+月額費用・税別)
まずはウェイティングリストに登録。
ドキュメント・資料ダウンロードも

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