適性検査の数字を、直感でわかる地図に。「WebCAB バブルチャート」を内製

新卒採用では、候補者に適性検査（WebCAB）を受けてもらい、PM適性やPG適性、状況適応力、行動力といったスコアを見ています。ただ、結果が数字の羅列だと、候補者の強み・タイプが直感的に掴みづらい。「この人はどんな持ち味か」「自社で活躍している社員と近いのか」を、パッと見て話し合える形にしたい——。

そこでコーポレート・コミュニケーション室では、WebCABのスコアをバブルチャートで可視化する 「WebCAB バブルチャート」 を内製しました。このPLAIも私たちの部署で運営しています。

何が課題だったのか

• 適性・性格スコアが表形式で、候補者の全体像やタイプが直感的に見えない
• 候補者どうしの比較や、活躍している社員との相性の見立てがしづらい
• 新卒年次（25/26/27新卒）ごとに、同じ観点で見比べたい

必要だったのは新しい指標ではなく、手元のスコアを"見て話せる地図"に変えることでした。

つくったもの ── WebCAB バブルチャート

WebCABの各スコアを、2軸のバブルチャートに配置して可視化するツールです。

主な機能は次のとおりです。

• 年次タブ（25新卒／26新卒／27新卒）で対象の母集団を切り替え
• 4つの観点を同時表示 … PM適性×PG適性／状況適応力×友好性／オーガナイズ能力×面倒み／問題解決力×行動力
• 社員を重ねる … 既存社員のスコアをチャートに重ね、活躍人材と候補者を見比べられる
• 画像コピー／PNG保存 … 面談メモや選考会議の資料にそのまま貼れる

数字の一覧を「配置」に変えるだけで、"どんなタイプが集まっているか"がチームで一目で共有できるようになりました。

見て、話せるようになった

• 候補者の強み・タイプが座標上の位置で直感的にわかる
• 複数の観点を並べることで、バランス型／突出型などの傾向が見える
• 社員を重ねれば、「活躍している人と近い象限か」を共通の絵で議論できる

面接前の目線合わせや、選考会議での「なんとなく」の議論が、同じチャートを見ながらの会話に変わりました。

AIをどう使ったか

《要確認：この節はチームで具体を埋めてください》 本ツールは生成AIを活用して内製しました。以下の観点で、実際のエピソードに差し替えてください。

• 実装：スコアの読み込み〜バブルチャート描画（4象限・年次切替・社員重ね合わせ）をどうAIで実装したか
• 試行錯誤：軸の取り方や見せ方をどう探索したか
• 人間が担った部分：採用としての解釈・意思決定は人が持つ、という役割分担

成果

《要確認：導入前後の変化をチームで記入してください》

観点	導入前	導入後
スコアの把握	表の数字を目で追う	チャートで直感的に把握
選考会議の議論	感覚ベースになりがち	同じチャートを見て議論
資料づくり	（記入）	画像コピー/PNG保存で即資料化

これから

観点の追加や、年次をまたいだ比較など、"見て話せる"体験を広げていきます。適性検査のスコアを、選考のなかで候補者一人ひとりを理解するための共通言語にしていきたいと考えています。