CORE 総合適性検査

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CORE 総合適性検査

科学的な土台

CORE は、どの研究をもとに作られているか

CORE 総合適性検査は、公開されている研究を土台に設計しています。
このページでは、検査のパートごとに、次の4つを書きます。

  1. 何を測ろうとしているか
  2. 土台にした研究（だれが、いつ、どこに発表したか）
  3. その研究から言えること・言えないこと
  4. CORE での使い方と、まだ確かめられていないこと

このページで使う言葉

  • 相関: 2つのものが一緒に変わる傾向を表す数字です。−1 から 1 の範囲で、正負は変わる向き、絶対値は関係の強さを表します。的中率ではありません。
  • 尺度: ある特徴を測るための、質問と採点の組み合わせです。
  • 理論値: 実際の受検データではなく、計算上の考え方から決めた値です。
  • 試算値: 仮の条件を置いて計算した値です。
  • 転移: 教わったことを、別の場面に当てはめることです。

1. ひと目で分かる対応表

CORE の部品 土台の考え方 代表の研究 根拠の強さ
性格・行動アンケート 性格の5因子（ビッグファイブ） オレゴン研究所の Goldberg の研究（1992）[1] 考え方は確立。CORE の日本語の設問の検証はこれから
設問の一部の出どころ 公開の質問項目集 IPIP オレゴン研究所の Goldberg らの研究（2006）[2] 出どころは公開。訳文の検証はこれから
第1〜3部 業務推理 考える力と仕事の成績の関係 アイオワ大学の Schmidt らの研究（1998）[13]、ミネソタ大学の Sackett らの研究（2022）[14] 研究は多い。関係は「中くらい」
出題のしかた 段階式テスト Hendrickson の解説（2007）[18] 方式は確立。CORE の切り替えの線は理論値
第4部 学習と転移 教えたあとの伸びを見る検査 Grigorenko と Sternberg の研究（1998）[20] 参考。採用場面の根拠は薄い
第5部 切り替え 実行機能（考えや行動を調整する働き） コロラド大学ボルダー校の Miyake らの研究（2000）[21] 参考。仕事の成績との関係の研究は見つかっていない
処理の速さ 単純な確認を速く正確にこなす力 Whetzel らの研究（2011）[25] 事務的な仕事で関係が報告されている
回答の確かさ 不注意な回答の見つけ方 ノースカロライナ州立大学の Meade と Craig の研究（2012）[39] 方法は標準的。CORE の線引きは独自で未検証
よく見せる傾向 望ましく答える傾向の研究 ブリティッシュコロンビア大学の Paulhus の研究（1984）[43] 傾向があることは確立。見分けには限界
自社の社員との近さ 人と職場の相性 アイオワ大学の Kristof-Brown らの研究（2005）[46] 満足度・定着との関係。成績との関係は小さい
点数の幅 測定誤差を示す作法 AERA・APA・NCME の『Standards』（2014）[49] 作法は国際基準。CORE の幅は試算値

2. パートごとの説明

2-1. 性格・行動アンケート（8つの面）

何を測ろうとしているか

ふだんの行動の傾向です。CORE では、次の8つの面に分けています。
自分から動く度合い／目標へ向かう強さ／衝突の避け方／相手の立場への配慮／原因の置き場所／平常時の気分の安定／人と関わる量／手順・期限の守り方。

土台にした研究

  • オレゴン研究所の Goldberg の研究（1992年・Psychological Assessment）[1]。性格を5つの基本因子で整理する「ビッグファイブ」の、標準的な指標を作った研究です。
  • オレゴン研究所の Goldberg らの研究（2006年・Journal of Research in Personality）[2]。だれでも無料で使える公開の質問項目集「IPIP」についての論文です。IPIP はオレゴン研究所が運営し、3,000 項目以上を公開しています[3]。
  • アイオワ大学の Barrick と Mount の研究（1991年・Personnel Psychology）[9]。性格の5因子と仕事の成績の関係を、多くの研究をまとめて調べた研究（メタ分析＝たくさんの研究結果を合わせて分析する方法）です。
  • トロント大学スカボロ校の Wilmot とミネソタ大学の Ones の研究（2019年・PNAS）[11]。まじめさ（誠実性）と仕事の関係について、約100年分の研究をまとめています。
  • ほかに Soto と John の研究（2017）[8]、Barrick らの研究（2001）[10]。

この研究から言えること

  • 性格を少数の基本因子で整理する考え方は、数十年の研究で確立しています。
  • まじめさ（誠実性）にあたる特性は、幅広い職種で、仕事の成績と小さい〜中くらいの関係があります（相関でおよそ .2）。

言えないこと

  • 「性格で活躍が分かる」とは言えません。関係は小さい〜中くらいです。
  • CORE の8つの面は、5因子を採用の現場向けに分け直した当社独自の区分です。この区分そのものを確かめた研究はありません。
  • 研究では、「職場での自分」に限って聞くほうが、仕事の成績との関係が強く出ると報告されています（Shaffer と Postlethwaite の研究・2012）[12]。CORE は日常の場面で聞く設問が多く、この点では不利な設計です。

CORE での使い方と、まだ確かめられていないこと

  • 8つの面の設問は 80 問です。そのうち 31 問は、公開の項目集 IPIP の項目を当社で日本語にしたものです。残りの 49 問は当社で作りました。8つの面への分け方と項目の組み合わせは当社独自です。日本語版の信頼性・妥当性は未確認です。
  • 当社で作った設問は、下書きに AI を補助として使い、人が確認して仕上げています。
  • IPIP の公式サイトは、訳文の正確さを IPIP 側では確かめていないと書いています。日本語にした時点で、元の尺度の数字（信頼性など）は引き継げません。
  • 日本語の設問で8つの面がきちんと分かれるか、点数が安定するかは、受検データがたまってから確かめます。

2-2. 第1〜3部 業務推理

何を測ろうとしているか

文書や表を読み、決まりにそって考える力です。題材は、仕事で出会うような文書と表です。

土台にした研究

  • アイオワ大学の Schmidt らの研究（1998年・Psychological Bulletin）[13]。採用で使われるいろいろな方法が、仕事の成績とどれくらい関係するかを、85年分の研究からまとめました。
  • ミネソタ大学の Sackett らの研究（2022年・Journal of Applied Psychology）[14]と、その続報（2023年）[15]。上の研究の計算のしかたを見直しました。
  • 日本のデータでは、高橋と西田の研究（1994年・産業・組織心理学研究）[16]。

この研究から言えること

  • 考える力（知的能力）は、仕事の成績との関係が最も多く研究されてきた要素の一つです。
  • 1998年の研究では、関係の強さは .51 とされていました。2022年の見直しで、.31 に下方修正されました。 いまの理解では、関係は「中くらい」です。

言えないこと

  • 「最も当たる検査」「活躍を予測できる」とは言えません。
  • 「仕事の題材で測ると、よく当たるようになる」という研究は見つかっていません。あるのは、「仕事に関係がありそうに見える検査ほど、受検者が公正だと感じやすい」という研究です（Hausknecht らの研究・2004）[17]。

CORE での使い方と、まだ確かめられていないこと

  • 面接だけでは見えにくい部分を補う材料として使います。これだけで合否を決める使い方は想定していません。
  • 点数のものさしは、いまは理論から決めた仮の値です。実際の受検データでの調整はこれからです。
  • 第1〜3部の得点は、正誤だけで決めます。1問ごとの回答時間による加点・減点はありません。ただし、各部には制限時間があります。

2-3. 出題のしかた（段階式）

何をしているか

第1部の出来に合わせて、第2部・第3部の問題の難しさを切り替えます。

土台にした研究

  • Hendrickson の解説（2007年・Educational Measurement: Issues and Practice）[18]。
  • Yan・von Davier・Lewis 編の専門書（2014年）[19]。

言えること

  • 段階式は、出来に応じて問題の難しさを切り替える方式です。問題の組み合わせを事前に点検できます。

言えないこと

  • 海外の大きな試験と「同じ方式」とは言えません。CORE の切り替えの線は理論から決めた値で、実際のデータで調整する前の段階です。

まだ確かめられていないこと

CORE で、全員に同じ問題を出す方式より短い時間で精度を保てるかは、まだ確かめていません。

2-4. 第4部 学習と転移 ― 参考として扱っています

参考

何を測ろうとしているか

新しいやり方を教わったあと、少し違う場面に当てはめられるかどうかです。

土台にした研究

Grigorenko と Sternberg の研究（1998年・Psychological Bulletin）[20]。教えたあとの伸びを見る検査（動的テスト）の研究をまとめたものです。

言えること

  • 決まった手順で教え、別の場面に当てはめられるかを見る、という測り方には、研究上の型があります。

言えないこと

  • 「学ぶ力が分かる」「入社後の成長を予測できる」とは言えません。研究の多くは子どもや学校が対象です。採用の場面での根拠は薄いです。

CORE での使い方

問題の数が少ないため、結果は参考として扱います。今後、データで確かめます。

2-5. 第5部 切り替え ― 参考として扱っています

参考

何を測ろうとしているか

途中でルールが変わったとき、新しいルールに切り替えて答えられるかどうかです。

土台にした研究

  • コロラド大学ボルダー校の Miyake らの研究（2000年・Cognitive Psychology）[21]。考えや行動を調整する働き（実行機能）を、切り替え・更新・抑制の3つに整理した研究です。
  • Friedman と Miyake の研究（2017）[22]、Monsell の解説（2003）[23]。

言えること

  • ルールの切り替えは、心理学で独立した働きとして確立しています。

言えないこと

  • 「臨機応変さが分かる」「マルチタスクの力が分かる」とは言えません。研究では、複数の課題を組み合わせて測ります。1つの課題の点数で個人を語る形ではありません。仕事の成績との関係を調べた研究は、見つかっていません。

CORE での使い方

第4部と同じく、結果は参考として扱います。今後、データで確かめます。

2-6. 処理の速さ

何を測ろうとしているか

単純な見比べや確認を、速く正確にこなす力です。CORE では、2桁の計算の正誤、左右の記号列の照合、2つの数の大小の3つの形式を混ぜて出します。

土台にした研究

  • Whetzel らの研究（2011年・International Journal of Selection and Assessment）[25]。事務の仕事の成績と関係する要素を、多くの研究からまとめました。
  • Salthouse の研究（1996年・Psychological Review）[24]。処理の速さが年齢とともに下がることを示した研究です。
  • 記号列の照合の形は、Salthouse と Babcock の研究（1991年・Developmental Psychology）[26]の文字列の比較課題と同じ型です。信頼性の報告は Salthouse の研究（2019年・Assessment）[27]、数字や名前の照合を画面でも紙と同じように測れることは Ackerman と Beier の研究（2007年・Journal of Experimental Psychology: Applied）[28]によります。知覚の速さがいくつかの面に分かれることは Ackerman と Cianciolo の研究（2000年・同誌）[29]、因子ごとの標準的な課題の型は ETS の検査キット（1976年）[30]を参照しました。
  • 計算の正誤の形は、Ashcraft と Battaglia の研究（1978年・Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory）[31]と Zbrodoff と Logan の研究（1990年・Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition）[32]で使われた「式と答えを見て正誤を判定する」課題と同じ型です。
  • 数の大小の形は、Moyer と Landauer の研究（1967年・Nature）[33]以来の課題です。分数の大小比較は小数や整数より大きく遅れ、計算に頼ることを DeWolf らの研究（2014年・Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance）[34]が示したので、CORE では分数を使わず、小数・百分率・整数だけを比べます。
  • 単純な確認の速さと正確さが、一般的な知的能力とは別に仕事の成績と関係することは、Mount らの研究（2008年・Personnel Psychology）[35]で倉庫の作業員について報告されています。

言えること

  • 単純な確認を速く正確にこなす力は、事務的な仕事の成績との関係が報告されています。
  • 3つの形式は、それぞれ研究で使われてきた課題と同じ型です。問題は受検ごとに自動で作り、どの研究の問題も使っていません。

言えないこと

  • 「仕事が速い人が分かる」「どの職種でも役に立つ」とは言えません。この力は年齢とともに下がります。この結果だけで人を判断しないでください。
  • 見比べと計算の判断には、異なる面を扱う研究があります。数の大小も含む3つの形式をまとめた CORE の得点が1つの力を表すかは、受検データがたまってから確かめます。

2-7. 困難への対処や続ける傾向（タフネス）― 参考として扱っています

参考

何を測ろうとしているか

困難への対処、怒りやすさ・平静、物事を続ける傾向、やり方を変える早さに関する自己回答を、参考として整理します。回復にかかる時間や、負荷の高い場面での実際の行動を直接確かめる検査ではありません。

設問の出どころ

4つの面を扱う 32 問のうち、困難への対処・怒りやすさ・物事の継続の計 16 問は、公開の質問項目集 IPIP[3] の項目を当社で日本語にしたものです。困難への対処は IPIP-NEO の N6 Vulnerability の反対側を読む 3 問と AB5C の Stability の 2 問[4][5]、怒りやすさ・平静は 6FPQ の Calmness の 5 問[6]、物事の継続は IPIP-VIA の Persistence の 5 問[7]と IPIP の HEXACO Diligence の 1 問です。残りの 16 問は当社で作りました。

考え方の出どころ

立ち直る力（レジリエンス）や粘り強さの研究です。Smith らの研究（2008）[36]、Connor と Davidson の研究（2003）[37]、Duckworth らの研究（2007）[38]。

言えること

  • 採用した IPIP の項目の原文とキー方向は、公開された尺度キーで、だれでも確かめられます。項目の選び方と組み合わせ、日本語訳は当社によるものです。

言えないこと

  • 原尺度から一部を選び、困難への対処では複数の尺度を組み合わせています。原尺度で報告された信頼性の数値は、CORE の得点の根拠には使えません。 日本語版の信頼性・妥当性、3つの面が別の面として分かれること、性格の面と区別できることは未確認です。
  • BRS、CD-RISC、Grit の設問は使っていません。「ストレス耐性を測定」「レジリエンスを測定」「グリットを測定」とは表示しません。参考にしたのは、考え方の出どころまでです。

CORE での使い方と、まだ確かめられていないこと

  • 結果は参考として扱い、点数だけで人物を判断しないでください。
  • 日本語の設問で3つの面がきちんと分かれるか、平常時の気分の安定（性格の面）と区別できるかは、受検データがたまってから確かめます。

2-8. 場面を読んで選ぶ問い ― 参考として扱っています

参考

アンケートの中に、場面を読んで行動を選ぶ問いが 8 問あります。設問は当社で作りました。この形の問いについて、CORE 自身の検証データはまだありません。参考として扱い、今後データで確かめます。

2-9. 自社の社員との近さ

何をしているか

比べる相手は、世間の平均ではなく、その会社でいま活躍している社員です。似ている点と違う点を、面ごとに並べて示します。

土台にした研究

  • アイオワ大学の Kristof-Brown らの研究（2005年・Personnel Psychology）[46]。人と職場の相性についての多くの研究をまとめました。
  • Cronbach と Gleser の研究（1953）[47]、Edwards の研究（1993）[48]。「似ている度合い」を1つの数字にまとめることの問題点を指摘した研究です。

言えること

  • 人と職場の相性は、仕事への満足や、辞めずに続けることとの関係が、多くの研究で示されています。

言えないこと

  • 「似ている人は活躍する」とは言えません。 相性と仕事の成績の関係は、研究では小さいと報告されています。

CORE での使い方

近さは、面接で確かめる点を決めるための参考情報です。近さだけで採用を決めないでください。

3. 回答の確かさの確認

アンケート型の検査は、急いで答えたり、よく見せようとしたりすると、結果がゆがみます。
CORE は、結果を読む前に「この回答はどれくらい当てになるか」を確かめ、レポートに高・中・低で示します。

見ているもの

  • 答えるのが速すぎないか（回答にかかった時間）
  • 同じ答えが長く続いていないか、機械的な並びになっていないか
  • 言い方を変えた質問への答えが、食い違っていないか
  • 良く見せる方向に、答えが寄りすぎていないか

土台にした研究

  • ノースカロライナ州立大学の Meade と Craig の研究（2012年・Psychological Methods）[39]。不注意な回答を見つける方法を比べ、複数の方法を組み合わせることをすすめた研究です。
  • Huang らの研究（2012）[40]、Curran の研究（2016）[41]、Ward と Meade の研究（2023）[42]。
  • ブリティッシュコロンビア大学の Paulhus の研究（1984年・Journal of Personality and Social Psychology）[43]。望ましく答える傾向を2つの成分に分けた研究です。ほかに Crowne と Marlowe の研究（1960）[44]、Birkeland らの研究（2006）[45]。

言えること

  • 回答の速さ・並び方・言いかえへの一致から、結果がどれくらい当てになるかを確かめる方法は、調査研究で広く使われています。採用の場面では、答えが良い方向に寄りやすいことも知られています。

言えないこと

  • 「うそを見抜く」ことはできません。望ましい答えが多い人の中には、本当にまじめな人もいます。

CORE での使い方と、まだ確かめられていないこと

  • 「何秒より速いと速すぎるか」などの線引きは、研究の目安を参考に当社で決めた値です。実際の受検データでは、まだ確かめていません。
  • 回答時間だけで人物を判断しないでください。

確かさが低いと出たときは、点数を読む前に、面接で具体的な出来事を聞いて確かめてください。

4. 採点の方針

  • 採点に AI を使いません。 点数は、あらかじめ決めた計算だけで出します。
  • 同じデータなら、同じ結果になります。 回答・回答時間などの採点に使うデータ、採点ルール、比較基準が同じなら、何度計算しても同じです。なぜその点数になったかを、あとから確かめられます。
  • 採点のプログラムに AI や外部サービスの呼び出しが入っていないことを、更新のたびに機械で検査しています。
  • 回答を外部の AI サービスへ送ることもありません。
  • レポートの文章は、点数に応じてあらかじめ用意した文を組み合わせて作ります。その場で AI が書くものではありません。
  • AI を使っているのは、採点の外側です。設問や文章の下書き、点検の補助に使い、人が確認しています。採点結果を AI が変えることはありません。
  • 採点ルールには版の番号を付け、変更の履歴を残しています。

なぜこの方針か

私たちは、人の採用にかかわる点数だからこそ、同じデータ・採点ルール・比較基準なら同じ結果になり、あとから説明できる方法を選びました。

5. 点数の幅（測定誤差）

  • どんな検査の点数にも、誤差があります。同じ人が別の日に受ければ、点数は少し変わります。
  • CORE のレポートは、点数に「幅」を付けて表示します。幅が重なる2人の点数の差は、意味のある差とは言い切れません。
  • 点数に幅を付けて示すことは、国際的なテスト基準『Standards』（2014）[49]が求める作法です。
  • ただし、いまの幅は、元になった研究の数字から試算した値です。CORE の実際のデータから出した値ではありません。 実際の幅は、もう少し広い可能性があります。受検データがたまったら、実測の値に置きかえます。
  • レポートの1面目に「この結果の読み方と注意」を置いています。検査だけで合否を決める使い方は、想定していません。

6. 個人情報の考え方

  • 候補者の氏名は預かりません。扱うのは、受検コードと回答のほか、1問ごとの回答時間、各部の所要時間、端末・ブラウザの情報、同意した日時・接続元の情報です。氏名とコードの対応は、受検を依頼した会社の中で管理していただきます。
  • ただし、氏名が無くても、会社の側では本人と結び付けられます。ですから「個人情報ではない」とは考えていません。個人情報として、ていねいに扱います。
  • 受検の前に、目的・預かる項目・保存する期間・だれが結果を見るかを説明し、同意をいただいてから始めます。
  • 社員の方の受検は任意です。受けないことで不利益な扱いをしないこと、人事評価に使わないことを、受検画面でお伝えしています。
  • 回答を第三者に提供しません。
  • 保存する期間など、くわしい決まりは、プライバシーポリシーと利用規約をご覧ください。

7. 国際基準に照らした自己点検

よい検査とは何かを決めた基準が、世界にいくつかあります[49][50][51][52][53][55]。
私たちは、これらの基準を参考に、説明・検証・運用に関する20項目を当社で整理し、自己点検しました。まだ満たしていない項目も、そのまま載せます。

凡例: ◯ 満たしている ／ △ 途中 ／ × まだ

# 基準が求めること 現状 説明
1 何を測るか、どの理論にもとづくかの説明 ◯ このページで公開
2 できないこと・限界の明示 ◯ このページと、レポートの1面目
3 技術資料（開発・採点・信頼性・妥当性をまとめた1冊）の公開 × まだありません。このページがその第一歩です
4 点数の安定性（信頼性）の数字の報告 × 実測なし。受検データがたまったら公開します
5 測定誤差を点数と一緒に示す △ 表示しています。ただし幅は試算値です
6 比べる相手（基準集団）の説明 × いまは理論から決めた仮の基準です
7 設計どおりに面が分かれるかの確認 × 未実施
8 入社後の評価や定着との関係の確認 × 未実施。入社後アンケートで、データを集める仕組みは用意しています
9 公平性の分析（性別・年代・端末などで不利が出ないか） × 未実施。注意書きはあります
10 受検者への事前の説明と同意 ◯ 同意画面。同意文の版を管理
11 受検者本人への結果の開示 △ 本人向けレポートの形はあります。案内は整備中です
12 結果の読み方の注意。検査だけで合否を決めない ◯ レポートと案内で一貫して明記
13 採点の正確さ・再現性 ◯ 決まった計算のみ。自動の検査で確認
14 Web 受検への対応（本人確認・不正対策・端末の差） △ 回答の確かさの確認、濫用の検知はあります。本人確認と監督はありません
15 問題と個人データの保護 △ 氏名を預からない設計。会社ごとのデータの分離。第三者のセキュリティ診断はまだです
16 受検上の配慮（障害・読みの困難など） × 受検時間は全員同じです。JIS X 8341-3 の試験は未実施です[56]
17 翻訳の手続き △ 翻訳と、独立した訳し戻しを実施。日本語版としての検証はこれから
18 定期的な見直しと版の管理 ◯ 採点・同意文の版と、変更履歴を管理
19 依頼する会社と提供者の責任分担 △ 利用規約で定めています。ISO 10667 の本文との突き合わせは未実施
20 第三者による評価 × ありません

集計: ◯ 6 ／ △ 6 ／ × 8
◯ は「説明する・手続きを守る」側に集まっています。× は「データで示す」側に集まっています。受検データがまだ少ないためです。

8. これから公開していくデータ

受検データがたまるごとに、次の数字を出します。数字が小さくても、都合が悪くても、公開します。

たまる量の目安 公開するもの
受検 30〜100 人 回答時間の分布。回答の確かさの線引きの見直し
受検 150〜200 人 面ごとの信頼性の数字。面がきちんと分かれるか。端末別・年代別の平均の差
もう一度受けた人 50 人 時間をおいて受けたときの、結果の安定性
受検 300〜400 人 実際のデータにもとづく比較の基準
入社後の評価 100〜200 件 検査の結果と、入社後の評価との関係

目安の人数は、欧州心理学者協会連合（EFPA）のテスト評価モデル[53]などを参考にしました。目標にしているという意味で、基準を満たしたという意味ではありません。

9. 参考文献

書き方は、心理学で標準の APA 形式（第7版）です。DOI は、論文を一意に示す番号です。リンクから出版社のページを開けます。
各文献の下に、何の研究かを1行で添えました。発表時の所属は、確認できたものだけを書いています。

参考文献 56 点

性格

  1. [1]

    Goldberg, L. R. (1992). The development of markers for the Big-Five factor structure. Psychological Assessment, 4(1), 26–42. https://doi.org/10.1037/1040-3590.4.1.26

    性格の5因子の標準的な指標を作った研究。

    発表時の所属：オレゴン研究所

  2. [2]

    Goldberg, L. R., Johnson, J. A., Eber, H. W., Hogan, R., Ashton, M. C., Cloninger, C. R., & Gough, H. G. (2006). The international personality item pool and the future of public-domain personality measures. Journal of Research in Personality, 40(1), 84–96. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2005.08.007

    だれでも使える公開の質問項目集 IPIP を紹介した論文。

    発表時の所属：第1著者はオレゴン研究所

  3. [3]

    International Personality Item Pool: A scientific collaboratory for the development of advanced measures of personality traits and other individual differences. （2026年9月21日閲覧） https://ipip.ori.org/

    IPIP の公式サイト。オレゴン研究所が運営。

タフネス

  1. [4]

    International Personality Item Pool. IPIP-NEO 尺度キー（IPIP-NEO domains and facets）. （2026年9月24日閲覧） https://ipip.ori.org/newNEOKey.htm

    N6 Vulnerability の項目とキー方向。

  2. [5]

    International Personality Item Pool. AB5C 尺度キー（Abridged Big Five Circumplex scales）. （2026年9月24日閲覧） https://ipip.ori.org/newAB5CKey.htm

    IV+/IV+ Stability の項目とキー方向。

  3. [6]

    International Personality Item Pool. 6FPQ 尺度キー（Six Factor Personality Questionnaire scales）. （2026年9月24日閲覧） https://ipip.ori.org/new6FPQKey.htm

    AG2 Calmness の項目とキー方向。

  4. [7]

    International Personality Item Pool. VIA 尺度キー（Values in Action scales）. （2026年9月24日閲覧） https://ipip.ori.org/newVIAKey.htm

    Ind Industry/Perseverance/Persistence の項目とキー方向。

性格

  1. [8]

    Soto, C. J., & John, O. P. (2017). The next Big Five Inventory (BFI-2): Developing and assessing a hierarchical model with 15 facets to enhance bandwidth, fidelity, and predictive power. Journal of Personality and Social Psychology, 113(1), 117–143. https://doi.org/10.1037/pspp0000096

    5因子をさらに15の側面に分けた新しい質問紙の研究。

    発表時の所属：コルビー大学、カリフォルニア大学バークレー校

  2. [9]

    Barrick, M. R., & Mount, M. K. (1991). The Big Five personality dimensions and job performance: A meta-analysis. Personnel Psychology, 44(1), 1–26. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1991.tb00688.x

    性格の5因子と仕事の成績の関係をまとめた研究。

    発表時の所属：アイオワ大学

  3. [10]

    Barrick, M. R., Mount, M. K., & Judge, T. A. (2001). Personality and performance at the beginning of the new millennium: What do we know and where do we go next? International Journal of Selection and Assessment, 9(1–2), 9–30. https://doi.org/10.1111/1468-2389.00160

    上の研究のあとの10年分をまとめ直した研究。

  4. [11]

    Wilmot, M. P., & Ones, D. S. (2019). A century of research on conscientiousness at work. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(46), 23004–23010. https://doi.org/10.1073/pnas.1908430116

    まじめさ（誠実性）と仕事の関係の、約100年分の研究のまとめ。

    発表時の所属：トロント大学スカボロ校、ミネソタ大学

  5. [12]

    Shaffer, J. A., & Postlethwaite, B. E. (2012). A matter of context: A meta-analytic investigation of the relative validity of contextualized and noncontextualized personality measures. Personnel Psychology, 65(3), 445–494. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2012.01250.x

    「職場での自分」に限って聞くほうが、仕事の成績との関係が強いと報告した研究。

考える力と仕事の成績

  1. [13]

    Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124(2), 262–274. https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.2.262

    採用で使われる方法と仕事の成績の関係を、85年分まとめた研究。

    発表時の所属：第1著者はアイオワ大学

  2. [14]

    Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection: Addressing systematic overcorrection for restriction of range. Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040–2068. https://doi.org/10.1037/apl0000994

    上の研究の計算を見直し、考える力と仕事の成績の関係を、より控えめな値に直した研究。

    発表時の所属：第1・第2著者はミネソタ大学

  3. [15]

    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. Industrial and Organizational Psychology, 16(3), 283–300. https://doi.org/10.1017/iop.2023.24

    [14] の続き。見直した数字をもとに、選考の組み立て方を考え直した論文。

    発表時の所属：ミネソタ大学、インディアナ大学、シンガポール経営大学

  4. [16]

    高橋 潔・西田 直史 (1994). 知的能力検査に関する妥当性一般化―メタ分析による結果―. 産業・組織心理学研究, 8(1), 3–12. https://doi.org/10.32222/jaiop.8.1_3

    日本のデータで、知的能力の検査と仕事の成績の関係をまとめた研究。

  5. [17]

    Hausknecht, J. P., Day, D. V., & Thomas, S. C. (2004). Applicant reactions to selection procedures: An updated model and meta-analysis. Personnel Psychology, 57(3), 639–683. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2004.00003.x

    受検者が、選考の方法をどう受けとめるかをまとめた研究。

出題のしかた

  1. [18]

    Hendrickson, A. (2007). An NCME instructional module on multistage testing. Educational Measurement: Issues and Practice, 26(2), 44–52. https://doi.org/10.1111/j.1745-3992.2007.00093.x

    段階式テストのしくみの解説。

  2. [19]

    Yan, D., von Davier, A. A., & Lewis, C. (Eds.). (2014). Computerized multistage testing: Theory and applications. Chapman & Hall/CRC. https://www.routledge.com/Computerized-Multistage-Testing-Theory-and-Applications/Yan-von-Davier-Lewis/p/book/9781466505773

    段階式テストの専門書。

第4部・第5部・処理の速さ

  1. [20]

    Grigorenko, E. L., & Sternberg, R. J. (1998). Dynamic testing. Psychological Bulletin, 124(1), 75–111. https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.1.75

    教えたあとの伸びを見る検査の研究のまとめ。

  2. [21]

    Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., Howerter, A., & Wager, T. D. (2000). The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex "frontal lobe" tasks: A latent variable analysis. Cognitive Psychology, 41(1), 49–100. https://doi.org/10.1006/cogp.1999.0734

    実行機能を、切り替え・更新・抑制の3つに整理した研究。

    発表時の所属：コロラド大学ボルダー校ほか

  3. [22]

    Friedman, N. P., & Miyake, A. (2017). Unity and diversity of executive functions: Individual differences as a window on cognitive structure. Cortex, 86, 186–204. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2016.04.023

    [21] のあとの研究のまとめ。

    発表時の所属：コロラド大学ボルダー校

  4. [23]

    Monsell, S. (2003). Task switching. Trends in Cognitive Sciences, 7(3), 134–140. https://doi.org/10.1016/S1364-6613(03)00028-7

    課題の切り替えの研究の解説。

    発表時の所属：エクセター大学

  5. [24]

    Salthouse, T. A. (1996). The processing-speed theory of adult age differences in cognition. Psychological Review, 103(3), 403–428. https://doi.org/10.1037/0033-295X.103.3.403

    処理の速さと年齢の関係の理論。

    発表時の所属：ジョージア工科大学

  6. [25]

    Whetzel, D. L., McCloy, R. A., Hooper, A., Russell, T. L., Waters, S. D., Campbell, W. J., & Ramos, R. A. (2011). Meta-analysis of clerical performance predictors: Still stable after all these years. International Journal of Selection and Assessment, 19(1), 41–50. https://doi.org/10.1111/j.1468-2389.2010.00533.x

    事務の仕事の成績と関係する要素をまとめた研究。

  7. [26]

    Salthouse, T. A., & Babcock, R. L. (1991). Decomposing adult age differences in working memory. Developmental Psychology, 27(5), 763–776. https://doi.org/10.1037/0012-1649.27.5.763

    文字列や図形の対を同じか違うかで判定する、単純な比較の速さの課題を使った研究。

  8. [27]

    Salthouse, T. A. (2019). Comparable consistency, coherence, and commonality of measures of cognitive functioning across adulthood. Assessment, 26(4), 726–736. https://doi.org/10.1177/1073191117721742

    比較課題を含む認知の指標の一貫性と信頼性をまとめた研究。

    発表時の所属：バージニア大学

  9. [28]

    Ackerman, P. L., & Beier, M. E. (2007). Further explorations of perceptual speed abilities in the context of assessment methods, cognitive abilities, and individual differences during skill acquisition. Journal of Experimental Psychology: Applied, 13(4), 249–272. https://doi.org/10.1037/1076-898X.13.4.249

    数字や名前の照合、簡単な算術判断などの知覚の速さの課題を、紙とパソコンの両方で調べた研究。

    発表時の所属：ジョージア工科大学

  10. [29]

    Ackerman, P. L., & Cianciolo, A. T. (2000). Cognitive, perceptual-speed, and psychomotor determinants of individual differences during skill acquisition. Journal of Experimental Psychology: Applied, 6(4), 259–290. https://doi.org/10.1037/1076-898X.6.4.259

    知覚の速さがいくつかの面に分かれることを示した研究。

    発表時の所属：ジョージア工科大学

  11. [30]

    Ekstrom, R. B., French, J. W., Harman, H. H., & Dermen, D. (1976). Manual for Kit of Factor-Referenced Cognitive Tests. Educational Testing Service. https://www.ets.org/content/dam/static-resources/Media/Research/pdf/FRCT-KIT-76.pdf

    認知能力の因子ごとに標準的な課題の型をまとめた検査キットの手引き。研究用で、選考には使わない条件で公開されています。CORE はその問題を使っていません。

  12. [31]

    Ashcraft, M. H., & Battaglia, J. (1978). Cognitive arithmetic: Evidence for retrieval and decision processes in mental addition. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(5), 527–538. https://doi.org/10.1037/0278-7393.4.5.527

    式と答えを見て正誤を判定する課題で、暗算の仕組みを調べた研究。

  13. [32]

    Zbrodoff, N. J., & Logan, G. D. (1990). On the relation between production and verification tasks in the psychology of simple arithmetic. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 16(1), 83–97. https://doi.org/10.1037/0278-7393.16.1.83

    答えを出す課題と、正誤を判定する課題の違いを調べた研究。

  14. [33]

    Moyer, R. S., & Landauer, T. K. (1967). Time required for judgements of numerical inequality. Nature, 215, 1519–1520. https://doi.org/10.1038/2151519a0

    2つの数のどちらが大きいかの判定は、差が小さいほど時間がかかることを示した研究。

  15. [34]

    DeWolf, M., Grounds, M. A., Bassok, M., & Holyoak, K. J. (2014). Magnitude comparison with different types of rational numbers. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 40(1), 71–82. https://doi.org/10.1037/a0032916

    分数の大小比較は小数や整数より大きく遅れ、計算に頼ることを示した研究。

    発表時の所属：カリフォルニア大学ロサンゼルス校

  16. [35]

    Mount, M. K., Oh, I.-S., & Burns, M. (2008). Incremental validity of perceptual speed and accuracy over general mental ability. Personnel Psychology, 61(1), 113–139. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2008.00107.x

    単純な確認の速さと正確さが、一般的な知的能力とは別に仕事の成績と関係することを、倉庫の作業員で調べた研究。

    発表時の所属：アイオワ大学

負荷がかかったときの傾向（考え方の出どころ）

  1. [36]

    Smith, B. W., Dalen, J., Wiggins, K., Tooley, E., Christopher, P., & Bernard, J. (2008). The brief resilience scale: Assessing the ability to bounce back. International Journal of Behavioral Medicine, 15(3), 194–200. https://doi.org/10.1080/10705500802222972

    落ち込みから立ち直る力を測る短い質問紙の研究。

  2. [37]

    Connor, K. M., & Davidson, J. R. T. (2003). Development of a new resilience scale: The Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC). Depression and Anxiety, 18(2), 76–82. https://doi.org/10.1002/da.10113

    立ち直る力を測る質問紙 CD-RISC を開発した研究。

  3. [38]

    Duckworth, A. L., Peterson, C., Matthews, M. D., & Kelly, D. R. (2007). Grit: Perseverance and passion for long-term goals. Journal of Personality and Social Psychology, 92(6), 1087–1101. https://doi.org/10.1037/0022-3514.92.6.1087

    [36]〜[38] は、立ち直る力・粘り強さの研究。CORE はこれらの尺度の質問を使っていません。

回答の確かさ

  1. [39]

    Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological Methods, 17(3), 437–455. https://doi.org/10.1037/a0028085

    不注意な回答を見つける方法を比べた研究。

    発表時の所属：ノースカロライナ州立大学

  2. [40]

    Huang, J. L., Curran, P. G., Keeney, J., Poposki, E. M., & DeShon, R. P. (2012). Detecting and deterring insufficient effort responding to surveys. Journal of Business and Psychology, 27(1), 99–114. https://doi.org/10.1007/s10869-011-9231-8

    十分に注意を払わない回答の見つけ方と防ぎ方の研究。

  3. [41]

    Curran, P. G. (2016). Methods for the detection of carelessly invalid responses in survey data. Journal of Experimental Social Psychology, 66, 4–19. https://doi.org/10.1016/j.jesp.2015.07.006

    不注意な回答を見つける方法の解説。

  4. [42]

    Ward, M. K., & Meade, A. W. (2023). Dealing with careless responding in survey data: Prevention, identification, and recommended best practices. Annual Review of Psychology, 74, 577–596. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-040422-045007

    [40]〜[42] は、手を抜いた回答の見つけ方と防ぎ方の研究。

  5. [43]

    Paulhus, D. L. (1984). Two-component models of socially desirable responding. Journal of Personality and Social Psychology, 46(3), 598–609. https://doi.org/10.1037/0022-3514.46.3.598

    望ましく答える傾向を2つの成分に分けた研究。

    発表時の所属：ブリティッシュコロンビア大学

  6. [44]

    Crowne, D. P., & Marlowe, D. (1960). A new scale of social desirability independent of psychopathology. Journal of Consulting Psychology, 24(4), 349–354. https://doi.org/10.1037/h0047358

    社会的に望ましい答えに寄る傾向を測る質問紙の研究。

  7. [45]

    Birkeland, S. A., Manson, T. M., Kisamore, J. L., Brannick, M. T., & Smith, M. A. (2006). A meta-analytic investigation of job applicant faking on personality measures. International Journal of Selection and Assessment, 14(4), 317–335. https://doi.org/10.1111/j.1468-2389.2006.00354.x

    採用の場面で、答えが良い方向に寄ることをまとめた研究。

人と職場の相性

  1. [46]

    Kristof-Brown, A. L., Zimmerman, R. D., & Johnson, E. C. (2005). Consequences of individuals' fit at work: A meta-analysis of person–job, person–organization, person–group, and person–supervisor fit. Personnel Psychology, 58(2), 281–342. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2005.00672.x

    人と職場の相性と、満足・定着・成績の関係をまとめた研究。

    発表時の所属：アイオワ大学

  2. [47]

    Cronbach, L. J., & Gleser, G. C. (1953). Assessing similarity between profiles. Psychological Bulletin, 50(6), 456–473. https://doi.org/10.1037/h0057173

    複数の特徴をまとめたプロフィールどうしの、似ている度合いの測り方の研究。

  3. [48]

    Edwards, J. R. (1993). Problems with the use of profile similarity indices in the study of congruence in organizational research. Personnel Psychology, 46(3), 641–665. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1993.tb00889.x

    [47][48] は、「似ている度合い」を1つの数字にすることの問題を指摘した研究。

基準・ガイドライン・法令

  1. [49]

    American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education. (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association. https://www.testingstandards.net/open-access-files.html

    教育・心理検査を作り、評価し、使うときの基準。

  2. [50]

    Society for Industrial and Organizational Psychology. (2018). Principles for the validation and use of personnel selection procedures (5th ed.). Industrial and Organizational Psychology, 11(S1), 1–97. https://doi.org/10.1017/iop.2018.195

    採用選考の方法を検証し、使うときの原則。

  3. [51]

    International Test Commission. (2006). International guidelines on computer-based and internet-delivered testing. International Journal of Testing, 6(2), 143–171. https://doi.org/10.1207/s15327574ijt0602_4

    コンピューターやインターネットを使った検査の指針。

  4. [52]

    International Organization for Standardization. (2020). Assessment service delivery — Procedures and methods to assess people in work and organizational settings (ISO 10667-1:2020, ISO 10667-2:2020). https://www.iso.org/standard/74716.html

    職場で人を評価するサービスの手順と方法に関する規格。

  5. [53]

    European Federation of Psychologists' Associations. (2025). Model for the review, description and evaluation of psychological and educational tests (Test Review Model) (Version 5.0). https://www.efpa.eu/wp-content/uploads/2025/08/efpa_test_review_model_v2025_5-1.pdf

    心理・教育検査の内容と品質を点検するための評価モデル。

  6. [54]

    Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Annex III, point 4. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng

    人工知能について共通の規則を定める EU の法令。

  7. [55]

    日本テスト学会 (編) (2007). テスト・スタンダード―日本のテストの将来に向けて―. 金子書房. https://www.jartest.jp/test_standard.html

    日本のテストを作り、使うときの考え方をまとめた基準。

  8. [56]

    日本産業規格 JIS X 8341-3:2016. 高齢者・障害者等配慮設計指針―情報通信における機器，ソフトウェア及びサービス―第3部：ウェブコンテンツ. https://waic.jp/docs/jis2016/understanding/201604/

    高齢者や障害のある人を含め、ウェブの情報を利用しやすくするための規格。

10. 断り書き・更新履歴

断り書き

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設問の本文、正答、配点、線引きの具体的な値は載せていません。検査を公平に保つためです。

更新履歴

  • 2026年9月24日 初版。

最終確認日：

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