企業の採用では戦略立案、選考なども担当。就活生と出会った著者が、学歴フィルターの問題について一石を投じたものである。学歴フィルターを使っている企業を感情的にバッシングしているわけではないところに、この書籍の面白さがある。各種のデータや実体験を元に、学歴フィルターの合理性、問題点の両面を社会全体から考えるとともに、これから就職活動を行う学生がどのように学歴フィルターを乗り越えるべきか、社会がどう変わっていくかを論じた一冊である。面接などで優秀と感じられる学生の出現率は、高偏差値の大学に多いということが言えると思います。企業の立場でいえば、これまでの実績データからフィルターをかけるということは、効率的な採用を行うためには「合理的な選択」と言えます。学歴が就職に少なからず影響を与えるとするならば、経済格差が学歴格差につながるといわれている環境下では不公平な気がしますね。文科省の学力テストをもとにした「保護者に対する調査の結果と学力等との関係の専門的な分析に関する調査研究」2018年(お茶の水女子大)によると、下図のような結果が出ています。これはあくまでも家庭の経済状況と子供のテストの点数の関係のみを示した、表面的なデータですが、少なからず、裕福な家庭の子供ほど、高得点を取っているという指標にはなると思います。学歴フィルターのような定量的な指標で効率の良い採用を行うのはある程度仕方がないかもしれませんが、それによって貧困の再生産が行われることは、社会全体の今後の課題としてあげられると思います。データによると、2011年時点での日本の大学数はアメリカの2,629校に次ぐ778校で世界第2位です。この数字は、第3位の韓国(407校)を大きく上回っています。確かに日本の大学数は多いと思います。これについては興味深いデータがあります。意外かもしれませんが、大学進学率が上がっているにも関わらず、大卒者の給与と高卒者の給与の差は年々広がっています。このことから、大卒者の数が増えても、その生産性は落ちないということが言えると思います。大卒者は納税額が多く、社会保障受給率も低いため、国家の利益を考えると、大学の数を減らし、大学進学率を下げるという選択は取りにくいかもしれません。面接までたどり着けないということになると、低偏差値の大学の学生にはチャンスはないのでしょうか。詳細な説明は書籍に譲りますが、一つ例をあげるとするならば、筆記テスト対策です。ーション能力などの定性的な評価がなされるわけですが、倍率の高い企業においては、この作業に時間がかかります。それを効率化するために定量的な指標である学歴フィルターや筆記テストが存在するわけです。学歴はどうしようもありませんが、筆記テストであれば、就職活動を始めてからでも対策が可能です。この筆記テストは基本的な学力を問うものであるため、努力でカバーできる部分も大きいです。高偏差値大学の学生に対抗するには、並々ならぬ努力が必要です。企業も炎上リスクは避けたいので、筆記テストで高得点を取った学生を学歴フィルターで落とすということは、滅多に行われないと思います。効率的な採用として学歴が用いられるのには、ある程度の合理性があることはわかりました。経済的なデータというのはセンシティブなものですので、家庭の経済状況を報告させ、データを分析するというのは難しいでしょう。当面は現場での対応がメインになってくると思います。低偏差値の大学の学生にも、意欲があり、専門性もあり、行動力もあるにも関わらず、経済的な理由で進学を諦めてしまう学生もいます。このような学生にもチャンスを与える、という意味では、社会全体として見たときに、機会の公平性を欠いた今の就職活動のシステムは、改善していかなければならないと思います。まとめ学歴フィルターは合理的としながらも、社会全体として考えたときに、「学歴のみで判断する」システムを改革しなければならないということに関しては、一考の余地があると感じました。排除した「偏相関」を指標とすることや、就活のシステムを変えるなど、具体的な施策が実施されるよう、教育従事者として、私も行動していかなければならないと気づかされたインタビューでした。英)この記事を読んだあなたにオススメの記事データから読む解く就活トレンド:インターンや海外経験は就職活動において重要か?教育系産業に身を投じていると、昨今の就職活動の事情にも敏感になってきます。近年は、インターンや海外経験というワードが、10年前よりも学生の間で流行っているように感じます。今回は、私が就職活動の時期だった時期とのデータを比較し、別の側面から現在の就職事情を見ていきたいと思います。陥りがちなデータ分析のワナデータというものは分析方法を誤ると、関連性のない二つのデータが関連しているように見えたり、またはその逆であったり、一見正しいように見えても実は正しいとは言えない分析結果が出る場合があります。今回の記事では、エクセルなどを利用して簡単なデータ分析を行う際に、陥りがちな誤りについて書いてみようと思います。統計の罠はギャンブラーズファラシーだけではない。Fallacy)という言葉があります。これはギャンブラーが陥りがちな確率と統計に関する誤りのことです。「ギャンブラーの誤謬」と訳されることもある行動経済学の言葉です。人の心を動かすディープフェイクが、あなたのすぐそばにも。@datanojikan人気のカテゴリ人気No.1データ活用データ活用の実例の紹介から、BIツールの使い方、最近のデータ活用トレンドやデータ活用における注意点などのお役立ちコンテンツが満載です!人気No.2テクノロジーテクノロジーによって変わる私たちの暮らしや仕事、そして進化を続けるテクノロジーに関する最新ニュースやトレンドをお届けします。社会とデータの関わり、そしてデータによる社会の取り組み、税金やキャッシュレス、オープンデータや高齢化社会など、データの視点で社会を読み取るコンテンツをお届けします。SaaS、PaaS、IaaSってどういう意味?そしてその違いとは?ぜひ押さえておきたい、将来の移動に革命をもたらすMaaS(モビリティ・アズ・ア・サービス)とは?人の心を動かすディープフェイクが、あなたのすぐそばにも。分散処理フレームワークを基礎からわかりやすく解説!クラウドよ、さようなら。Empowermentは、「働くひとのパフォーマンスを最大化するもの」とわれわれは考えています。時間を節約し効率化する、クリエイティビティの求められる業務にフォーカスするための力になるからです。Empowermentは、働くひとのパフォーマンスを最大化するもの」とわれわれは考えています。時間を節約し効率化する、クリエイティビティの求められる業務にフォーカスするための力になるからです。Empowermentについてさらに詳しくイノベーションは過去の延長から脱却したときに生まれます。新しい価値を見出せるデータ活用を武器にヒト自身が、ビジネスを、世の中をアップデートし、“次代”をつくる。WAF2019では、そんな未来へのワクワクを感じるセッションや展示をお届けします。