新卒採用で実施される筆記試験は、すでに多くの企業が標準的に導入している選考プロセスです。しかし実際に入社後の成果を振り返ると、「筆記試験で高得点を取っていたのに思うようなパフォーマンスが出せない」「あまり振るわなかったはずなのに大活躍している」というケースは決して珍しくありません。さらに、早期離職率の高さに頭を悩ませ、「筆記試験が本当に入社後の活躍と相関しているのか」と疑問を抱いている企業も少なくないでしょう。
そこで本稿では、「筆記試験は本当に入社後の成果に結びついているのか？」を切り口に、まず現状の課題やギャップを整理します。そのうえで、Excelなどの身近なツールを活用した具体的な分析手法を紹介し、最後に得られた結果をもとにどのように試験そのものを改善すれば優秀人材を取りこぼさず、ミスマッチ採用を防げるか、そのステップを詳しく解説していきます。
目次
1. 筆記試験は本当に入社後の活躍と相関があるのか？
1.1 既存の筆記試験と実際の成果とのズレ
新卒採用で多くの企業が行う基礎力テスト（論理的思考や数的処理、言語能力など）や適性検査は、大量の応募者を短時間で評価する上では有用な手段です。しかし、入社後の業務評価やチームでの活躍度合いを見てみると、「筆記試験で高得点だったのに伸び悩む」「そこまで高得点ではなかったのに成果を上げる」という現象がしばしば起こります。
総合職採用では配属先が入社時に確定していないことが多いので、実務内容や企業カルチャーとの相性が筆記試験だけでは十分には測れず、予想外のギャップにつながる要因になりがちです。
1.2 早期離職や成果不振とのギャップ
筆記試験と入社後のパフォーマンスが結びつかない問題は、早期離職率の高さや評価の低迷といった形で表面化します。基礎スコアが優秀でも本人の志向や組織との相性が合わなければ、数か月～1年ほどで退職してしまうケースも考えられます。こうした事態を最小限に抑えるには、筆記試験が「本当に見極めたい力」を測れているかどうかを検証し、足りない部分を補う改善が不可欠です。
2. 採用すべきではなかった層を見極めるための検証
2.1 早期離職者や実績不振者のスコアを振り返る
まずは、自社で期待していた成果を出せなかった社員の筆記試験結果を振り返り、「どの段階でギャップが生じているか」を定量的・定性的に洗い出します。
- 基礎テスト（論理・数的・言語）の得点
- 適性検査の回答傾向や得点分布
- 入社後の評価（1年目・2年目・3年目など）
- 離職の有無とそのタイミング
早期離職のタイミングや評価ランクの推移を確認することで、「特定のスコアや回答傾向を持つ人材が定着しにくいのでは」という仮説が生まれるかもしれません。
ただし、この段階では「なぜ」定着しなかったかまでは分からない点に注意が必要です。単純にスコアではなく、企業の風土や育成制度、勤務地・職種の希望度合いなどが離職に影響している可能性も考慮しましょう。
2.2 企業文化との不一致を拾う仕組み
総合職として入社した場合、配属は本人の希望通りになるとは限りません。いくら基礎能力が高くても、企業のカルチャーと合わなければ離職しやすいという問題もあります。ここを補うには、適性検査やケーススタディ形式の問題で自社のバリューや文化、仕事観に対する考え方をもう少し深く確認できる項目を加えるなど、試験設計を見直す必要があります。
3. 優秀人材を取りこぼさないためのポイント
3.1 活躍している社員のスコアを再検証
早期離職者や評価不振者だけでなく、入社後に高い成果を出している社員の筆記試験スコアを改めて分析することも大切です。
- 基礎テストではそこまで高得点ではなかったが、適性検査の特定項目が突出している人が多くないか
- 論理スコアや数的スコアが高いと、評価・成果に直結している傾向はあるか
こうした分析を通じて、「活躍と相関の強い項目」を洗い出せれば、次年度以降の筆記試験で配点や難易度を見直すなど、優秀人材を取りこぼさない施策が考えられます。
ただし、ここでも「相関＝因果」ではない点に留意しましょう。たとえば高スコアの人に成果が集まりやすい部門配属が多かった、という可能性もあるからです。
3.2 ケーススタディ形式の導入
論理や数的処理をチェックするだけでなく、業務を想定したシナリオ問題やチームでのディスカッションなどにより、「コミュニケーション力」「課題解決力」を評価する方法も有効です。
ただし、新卒学生が回答可能なレベルに落とし込みつつ、解答プロセスまで評価できるように設計するには工夫が必要です。採点基準や運用のノウハウが求められますが、うまく機能すれば筆記試験単体よりも多面的な適性を把握できるでしょう。
4. データ分析で新卒筆記試験と成果の相関を高める方法
ここでは、「どのように筆記試験と入社後の成果を関連づけて分析すればいいか」を具体的に解説します。Excelなどの導入ハードルが低いツールを例にしますが、最終的には統計ソフトやBIツールの活用も視野に入れると、より幅広い分析が可能になります。
4.1 データ収集と整形の基本
入社時と入社後評価のデータを一元管理できる形にしましょう。Excelでも構いませんが、個人IDによる管理と列（カラム）ごとの項目設定を意識することが重要です。
| 個人ID | 論理スコア | 数的スコア | 言語スコア | 特性A | 特性B | 1年目評価 | 2年目評価 | 3年目評価 | 離職有無 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0001 | 80 | 75 | 85 | 高 | 中 | B | A | A | 在職 |
| 0002 | 65 | 70 | 72 | 低 | 高 | C | B | – | 2年目退職 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
- 目的変数: 入社後の評価（人事考課点数、業績、離職有無 など）
- 説明変数: 筆記試験の各スコア、適性検査の特性項目 など
4.2 相関係数の計算
Excelの「CORREL関数」を使うと、論理スコアと1年目評価の相関係数を簡単に算出できます。
- 相関係数が1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど無相関
- 例:
=CORREL(A2:A101, B2:B101)
ただし、単純相関が高いからといって直接の因果関係があるとは限りません。また、もともと筆記試験が不合格だった層は入社していないため、範囲制限（分析対象が高スコア寄りに偏る）が起こることにも留意しましょう。
4.3 相関を可視化する
散布図を作成すると、スコアと評価のばらつきや、例外的な「高得点×低評価」「低得点×高評価」のパターンが一目で分かります。これらの層に着目することで、単純な数値だけでは見えづらい要因を掘り下げるきっかけを得られます。
4.4 重回帰分析で複数要因を同時に検証
複数要素が絡む場合は、Excelの「データ分析ツール」などを使った重回帰分析を検討しましょう。
- 目的変数: 入社後の評価（Y）
- 説明変数: 論理スコア、数的スコア、適性検査特性A・Bなど複数（X1, X2, …）
結果を見る際には、多重共線性（例: 論理スコアと数的スコアが高く相関）による影響やサンプルサイズの十分性に注意が必要です。回帰係数やp値、決定係数(R^2)などを確認し、どの項目がどの程度評価に寄与しているかを探ります。
4.5 さらなる分析ツールの活用
- ロジスティック回帰: 離職有無（0/1）を目的変数に、どの要素が離職リスクを高めるかをモデル化
- BIツールやR/Python: 大規模データの可視化やダッシュボード化が可能
サンプルサイズが多ければその分分析精度も上がりますが、データ管理やクリーニングの工数も増すため、段階的にツールや手法を拡張していくとよいでしょう。
5. 入社後のデータとの連動とフィードバックサイクル
5.1 1～3年目の評価データとの関連づけ
新卒社員は1～2年目、2～3年目で大きく成長するケースが多い反面、最初は好調でも失速する場合もあります。このため、複数年にわたる評価や離職タイミングを追跡し、筆記試験スコアとの相関や回帰分析の結果を総合的に見ることが重要です。
また、1年未満の早期離職者も対象に含めることで、「スコアや回答パターンに特徴がなかったか」を検証し、次年度以降の改善に活かせます。
5.2 次年度以降の試験設計への反映
分析結果を基に筆記試験の構成を見直し、翌年以降に再び同様の分析を行うことで、試験自体が企業のニーズやカルチャーに合った形へとアップデートされます。
- 「早期離職と関連のある回答パターン」を測る問題を追加
- 「活躍人材と関連が深い項目」の配点や問題数を増やす
- ケーススタディの定期刷新で実務に近い形での評価を強化
こうした取り組みを積み重ねれば、「試験結果と入社後成果が乖離しにくい選考プロセス」に近づくでしょう。
6. 筆記試験をどう改善するか
6.1 分析結果に基づいた配点調整と内容見直し
重回帰分析や相関検証の結果、「数的処理が活躍に影響が大きい」などの傾向が見られれば、配点バランスの変更や問題の更新を検討しましょう。適性検査でも重要な特性が明らかになった場合は、その特性をより深く測定できる設問を追加するなど、企業が求める能力・カルチャーフィットに合わせて調整を行うのがポイントです。
6.2 ケーススタディでの応用
部署配属によって求められるスキルが異なる総合職では、幅広い思考力やコミュニケーション力を重視する企業が多いものです。そこで、実務に近いシナリオを新卒レベルにアレンジし、複数の解決策や意思決定プロセスを問うケーススタディを導入すると、筆記試験単体とは違った視点で能力を評価できます。
ただし、採点基準の明確化や工数管理が課題となるため、少しずつ改善しながら定着を図ることが大切です。
6.3 継続的なモニタリングが肝
分析や改善は一度行って終わりではありません。次年度以降に入社する新卒社員のデータを再度収集・検証し、新しい知見を踏まえて試験や配点を微調整する。こうしたサイクルを続けることで、筆記試験の精度が長期的に高まっていきます。企業戦略や人材育成方針の変化に伴い、求める人材像も変わる可能性があるため、常にアップデートを意識することが重要です。
7. まとめ：ミスマッチを防ぎ、優秀人材を取りこぼさないために
新卒採用における筆記試験は、大量の応募者を効率的に評価する手段として広く活用されていますが、入社後の活躍との間にギャップが生じることもあります。こうしたギャップを埋めるには、まずExcelなど身近なツールを使ってデータを収集・分析し、筆記試験スコア・適性検査結果・入社後評価・離職などの関連を可視化することが欠かせません。
- 相関係数や散布図、重回帰分析でおおまかな傾向を把握
- 結果が出たら、「活躍人材に共通する要素を強化」「早期離職者の特徴を把握」などの具体策を検討
- ケーススタディ形式など、多面的に測る仕組みの導入も有力
このように、相関と因果関係を混同しない注意や範囲制限への配慮など、基本的な統計リテラシーを踏まえながら、複数年にわたる検証を通して筆記試験そのものをアップデートし続けることが、ミスマッチ採用の低減と優秀人材の取りこぼし防止につながります。最終的には、自社に適した採用試験を継続的に調整していくことで、組織の採用力と人材力を総合的に高めていくことができるでしょう。