東大医学部が開発したエゴグラム診断を人材採用で活用する方法

From 山極毅 丸の内のオフィスより

 

 

今日は、エゴグラムという自我診断を、採用活動にどのように活用するか?

ということについてお話しします。

 

エゴグラムは、カナダ出身の精神科医エリック・バーン (Eric Berne) が提唱した、

交流分析の要素理論の一つです。

 

弟子であるジョン・M・デュセイ (John M. Dusay) が考案した手法をベースに、

九州大学医学部や東京大学医学部の先生方が、人の心を5つに分類して把握する

アンケート式調査方法を1976年ごろ開発されました。

 

現在では、様々な派生型の診断が開発されています。

 

 

代表的なものとして、TEG(東大式エゴグラム)があります。

 

(TEGの解説は、以下のURLをご覧ください。)

 

https://cocoromi-cl.jp/knowledge/other/psychological-test/teg/

 

弊社が提供している採用ツール「インタビュー・オンデマンド」では、

東大式エゴグラムのルーツである岩井・石川式質問票(全50問)を採用しております。

 

候補者は、オンライン面接の最初のステップで、

このエゴグラム診断を受験するように設計されています。

 

もし、あなたが、自分のエゴグラムデータを見たことが無いのであれば、

この機会にぜひ試してみてください。

 

以下のURLから無料で診断できます。

 

https://strategic-membership-program.jp/system/smp/index.php/regist/

 

ログインしたら、エゴグラムを使って自己分析をする(初回エゴグラム診断)を

クリックしてください。

 

時間は8分くらいかかります。

 

受験が完了すると、マイページで自分のエゴグラムを確認できるようになります。

 

就職を希望する求職者のエゴグラ分析結果も、選定された面接官のアカウントと

人事部のアカウントから確認することが出来ます。

 

 

分析結果を見ると、その候補者が持っている強みや弱みを事前に知ることが出来ます。

 

例えば、定まったプロセスをコツコツと繰り返し実行していくような仕事では、

AC(従順な子供)の数値が高い人が成果を出しやすい傾向にあります。

 

反対に、現状を打破して新しいプロセスを開発したり、新商品のアイディアを

発想したりしていくような仕事の場合は、

FC(自由な子供)の数値が高い人が成果を出しやすい傾向にあります。

 

また、エンジニアや経理担当者のように、数値を扱う業務の場合は、

A(合理的な大人)の数値が高い人が安定して成果を残す傾向があります。

 

ご自身の診断結果を見てみると、なるほどと思われることがあるのではないかと思います。

 

 

この手法を採用に使うのがポイントなのです。

 

仕事をする時の動き方や考え方を知るための最も良い方法は、

今一緒に働いている身近な人たちのデータを取得することです。

 

例えば、Aさんと同じような考え方をする人を採用したい時には、

Aさんのエゴグラム波形と同じような候補者を優先的に検討する、

というような使い方があります。

 

また、仕事の性質と求職者の性格の一致度を検討する、という方法も有効です。

 

自分の意見をはっきりと述べる必要がある仕事であれば、CP(厳格な親)が高い人。

 

顧客の声をよく聞きながら寄り添っていくような営業スタイルが求められる場合には、

NP(養育的な親)が高い人。

 

というような手法も使えます。

 

 

エゴグラムが他の個性診断よりも扱いやすい点は、

求職者の思考行動特性を5つの心のバランス数値で表現できることです。

 

そのため、採用活動だけでなく、入社後の配属や人材育成にも応用できる点が強みです。

 

活躍人材のパターンを数学的に把握することで、自社の採用基準を定量的かつ継続的に

磨いていくことができるので、あなたの会社の採用能力は継続的に向上していくことでしょう。

 

 

面接では、超優秀な人材を見極めることよりも大事なことがあります。

 

それは、募集しているポジションに求められる能力を、自然に発揮できる個性を持っている、

あるいは自らの努力で身につけていくことが出来る人を見極めることです。

 

エゴグラムは、社会人基礎力の傾向を分析することができる、

非常に貴重な人材分析ツールなのです。

 

採用ツールにご興味ある方は、こちらの90分無料コンサルからお問い合わせください。

 

https://smp.keieijinji.co.jp/topics/578/

 

 

山極毅

 

P.S.

今日も最後まで読んでいただきありがとうございます ^ ^

 

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