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SkillCort

9 min · 8 stepsテスト作成のチュートリアル

ワークサンプルのテストを作る

ワークサンプルのテストは、仕事について答えてもらうのではなく、仕事の現実味のある一片をやってもらいます。誰かを採る前に集められる、最も仕事に近い証拠であり、SkillCort はそれを軸に作られています。このチュートリアルでは、カスタマーサポートの問い合わせの課題を通しの例にして、問題バンクから公開されたアセスメントまでの流れをすべてたどります。

What you'll need

  • SkillCort のワークスペース(またはデモ)
  • その職務が実際にしている仕事の例 — 本物の問い合わせ、依頼、作業
  • その課題で見たい能力が二つか三つ
  • 現実味を確かめてもらう、いまその仕事をしている人

Step 1: 実際の仕事の一片を選ぶ

テストからではなく、仕事から始めてください。その職務がふつうの一週間に生み出すものを並べ、そのなかから、よく起き、大切で、20 分から 40 分で観察できる課題を一つ選びます。サポートの職務なら、それはほとんどの場合、問い合わせです。いらだった顧客、規定のすぐ外にある一部返金の求め、そして書かなければならない返信。

同じ肩書きの人のあいだで出来ばえが分かれる課題を選んでください。決まりきったパスワードの再設定への返信では、誰も分かれません。規定の損得を伴う、怒っている顧客への返信は、強い採用と平均的な採用とを分けます。その差こそが、あなたが対価を払っている手がかりです。

最後に、入ったばかりの人には知りようのないもの — 社内の言い回し、製品の細かな知識、半年その席に座って初めて意味の分かる近道 — を取り除いてください。本当に必要な文脈は課題そのものの中に入れます。テストが測るべきなのはスキルであって、あなたの会社での在籍年数ではありません。

  • よく起きる: 年に一度ではなく、毎週していること
  • 大切: 誤ると実際の損失があること
  • 時間が区切れる: 公平な取り組みが 20〜40 分に収まること
  • それ自体で完結する: 内輪の知識を必要としないこと

Step 2: 問題バンクにフォルダを用意する

問題バンクを開き、その職務のためのフォルダ — たとえば「サポート担当」 — を作ります。フォルダは職務ごとの課題を一か所にまとめますし、フォルダはそれぞれ自分のタグを持つので、能力(語り口、規定の判断、原因の切り分け)や難しさで設問に印を付け、あとでそれを手がかりに絞り込めます。

これは何かを書く前にしてください。アセスメントを組み立てるとき、フォルダ、タグ、種類で絞り込める選択画面から設問を引き込みます。いま数分かけて整えておけば、その手順は一瞬で済みますし、次の職務のアセスメントも早く作れます。

Step 3: 課題の設問を作り、合う設問の種類を選ぶ

設問を手で作り、回答の形をそのスキルに合わせてください。サポートの返信はリッチテキストの回答の設問に、表計算の課題は表の入力に、話すスキルは音声か映像の録音に、デザインの仕事はファイル提出に向きます。原則はこうです。候補者が作るのは、その仕事が生むのと同じ成果物であるべきです。

問い合わせの課題では、左右に並べた画面を使ってください。お客さまのメッセージ、注文の詳細、関係する規定の抜粋を片側に、その隣に返信の編集画面です。候補者は一つの画面で事案を読み、書きます。問い合わせ管理の画面でするのと同じです。

お客さまのメッセージは、考え出すのではなく、実際の(匿名化した)問い合わせから書いてください。実際の問い合わせには、判断を目に見えるものにする散らかった細部 — 半分しか関係のない苦情、はっきりしない経緯 — があります。実際の問い合わせを根拠の文書として読み込ませ、AI で変化形を作ってから、下書きを手で直すこともできます。

Step 4: 誰かが答える前に評価ルーブリックを結び付ける

自由記述の仕事には、書かれた基準が必要で、それは回答を一つも見る前に定められていなければなりません。水準で刻んだマトリクスの評価ルーブリックを作ってください。行に基準(語り口、正確さ、規定の判断、次の一歩の明快さ)、列に水準、そしてどのマスにも具体的な行いの記述 — 強い返信、許せる返信、弱い返信が実際にどう見えるか — を置きます。

基準の重みは、その職務が報いるものに合わせてください。文法より鎮静が大切なら、それは評価者の頭の中ではなく重みで示してください。評価ルーブリックは候補者に見えるようにもできます。それは誠実なやり方であり、焦点の定まった回答につながる傾向があります。

評価ルーブリックを結び付けると、SkillCort はその内容を固定します。あとで評価ルーブリックのバンクを直しても、動いているアセスメントが変わることはありません。ですから、その回のすべての候補者はまったく同じ基準で採点されます。最初の応募者も 40 人目も同一のものさしで測られ、それがスコアを比べられるものにしています。

Step 5: ビルダーでアセスメントを組み立てる

アセスメントを作り、セクション、ページ、ブロックとして配置します。素朴なワークサンプルのテストなら、二つのセクションでよいでしょう。短い助走(判断を問う多肢選択をいくつか、貼り付けでバンクに取り込んだもの)と、問い合わせの課題そのものです。設問はフォルダとタグで絞り込み、まとめて選んで選択画面から取り込みます。

時間は意図をもって決めてください。全体の制限時間が体験を見通しの利くものにし、問い合わせのページのページごとの制限が、一つの課題が受験全体を食べてしまうのを防ぎます。ワークサンプルには余裕を与えてください。急かされた返信が測るのは、判断ではなく打鍵の速さです。

ワークサンプルが決定を担うよう、セクションの採点の重みを決めてください。たとえば助走を 1 倍とし、問い合わせのセクションを 3 倍にします。その重みは、あとで Decision Board の職務適合度に流れ込みます。最後に候補者への案内の欄を書き上げてください。何をする課題なのか、どれくらいかかるのか、どう採点されるのか。

Step 6: 候補者として下見し、公開のチェックリストを片づける

ビルダーの見出しから候補者と同じ画面の下見を開き、端から端まで自分でテストを受けてください。問い合わせを前もって知らずに読みます。曖昧なところはありませんか。時間の感覚は公平ですか。画面にあるものだけで、しっかりした返信を書けますか。つまずいたところはすべて直してください。時間に追われる候補者には、尋ねる機会がありません。

そのうえで公開のチェックリストを進めます。必要な設定 — 採点の結び付け、時間の設定、案内の記述 — が済むまで公開は止められるので、途中までしか整っていないテストが本当の候補者に届くことはありません。残っている項目は形式ではなく、本当の抜けとして扱ってください。

Step 7: 公開して配信を設定する

公開したら配信を作ります。名前を付け、候補者が始められる期間を決め、守りの切り替えを選びます。不正防止は重要度に見合った形に保ってください。ふつうのサポートの採用なら、複写と貼り付けの遮断と、ほどよい違反の上限を伴う全画面の Lockdown でたいてい十分です。カメラや画面の録画は、重みの大きい回のためのものであり、どこにでも既定で置くものではありません。

候補者は始める前に同意と事前確認の画面を通るので、有効にした手立てはすべて先に伝えられ、環境も時計が動き出す前に確かめられます。裏で黙って動くものは何もありません。それが候補者の信頼と、あなたの手続きの説明しやすさの両方を守ります。招待はメールで送り、決めた期間のうちに受験が届くのを待ちます。

Step 8: 評価ルーブリックで評価し、証拠で決める

受験が届いたら、評価者は共有の評価ルーブリックに照らして返信ごとに採点します。マトリクスの採点では、その回答に合う水準のカードを選びます。AI は要約と基準ごとのスコアの案を下書きでき、モデルと版は記録されますが、一つひとつのスコアを確かめるか上書きするのは記名された人です。AI は読むことを支えます。判断を下すことはありません。

採点が終わったら Decision Board を開き、重みづけされた職務適合度で候補者を比べ、それぞれの数値の背後にある実際の返信まで降りていきます。決定は候補者が実際にしたことに基づき、証拠はひと押し先にあります。それがワークサンプルのテストの狙いのすべてです。

Pro tips

  • 優れた課題が一つあれば、平凡な課題五つに勝ります。求めるのは雑学の幅ではなく、手がかりの深さです。
  • 評価ルーブリックは、回答を一つも集める前に書いてください。あとからではありません。
  • いまの社員でテストを試してください。その人のスコアが、課題と評価ルーブリックの両方の妥当さを確かめてくれます。
  • これは現実味のあるワークサンプルだと候補者に伝えてください。正直な枠組みは、最後まで終える人の割合を高めます。
  • フォルダを使い回してください。タグの付いた設問があれば、次の職務のアセスメントは午後一つ分の仕事になります。

よくあるご質問

ワークサンプルのテストは、どれくらいの長さにすべきですか。
たいていの職務では合計 30 分から 45 分で、ワークサンプルそのものは 20 分から 40 分です。これより長いテストは、スキルではなく空いている時間を選り分け、最後まで終える人の割合も下げます。もっと手がかりが欲しいなら、最初のテストを伸ばすのではなく、最終候補に向けた短い二段目を足してください。
課題を AI に書かせてもよいですか。
かまいません。問題バンクは AI で設問を生成でき、実際の問い合わせや依頼を根拠の文書として読み込ませれば、下書きは実際の仕事につながれたままになります。出てきたものは必ず手で直してください。ワークサンプルを役に立つものにしている現実味は、本物の細部から来ます。
自由記述の回答を、どうすれば一貫して採点できますか。
誰かが答える前に、具体的な行いの手がかりを持つ、水準で刻んだマトリクスの評価ルーブリックを結び付けてください。評価者は基準ごとに、その回答に合う水準を選びます。固定された評価ルーブリックが、その回のすべての候補者が同一の基準で測られることを支えます。
AI が候補者を採点するのですか。
いいえ。AI は確認を速めるために要約と基準ごとのスコアの案を下書きでき、モデルと版は記録されますが、一つひとつのスコアを確かめるか上書きするのは記名された評価者です。決定は常に人のものです。
実際の課題に、秘密にあたる顧客のデータが含まれる場合はどうしますか。
匿名化してください。名前、注文番号、個人が分かる情報は入れ替え、実際の問い合わせの構造と散らかり具合はそのまま残します。役に立つのは問題の形であって、その私的な中身ではありません。

For hiring teams

ワークサンプルのテストを、その場で組み立てるところをご覧ください

30 分のデモで、あなたの実際の職務の一つに向けたワークサンプルの課題を、設問、評価ルーブリック、配信まで組み立てます。証拠の質はご自身で確かめてください。

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