ト 特徴 職種 評価 客観的評価の 注 すべき資質 を確認できます 1 強み弱みと職種適性抜粋 5 客観的評価上位 5 位 2 職種適性上位 5 位 6 客観的評価下位 5 位 3 評価上位 5 位 7 評価と客観的評価の平均値上位 5 位 4 評価下位 5 位 8 評価と客観的評価の平均値下位 5

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1 自己分析診断テスト ポテクト 分析結果シートの確認方法 ( 自己分析版 ) ポテンシャライズ

2 ト 特徴 職種 評価 客観的評価の 注 すべき資質 を確認できます 1 強み弱みと職種適性抜粋 5 客観的評価上位 5 位 2 職種適性上位 5 位 6 客観的評価下位 5 位 3 評価上位 5 位 7 評価と客観的評価の平均値上位 5 位 4 評価下位 5 位 8 評価と客観的評価の平均値下位 5 位 分析値 ( 数値 ) の読み取り は 資料後半の 参考 1 参考 2 ページを参照にしてください 2

3 2 1 強み弱みと職種適性抜粋 1 評価と分析結果の合計値が 番 い 他共に認める強み 評価と分析結果の合計値が 番低い 他共に認める弱み 職種適性の分析結果が 番 い 職種タイプ が表 されます ここでは まず 分の際 った特徴を知ります 2 職種適性上位 5 位 26 種類の職業タイプから職種適性の上位 5 位を表 します 注意 上位には適性があり 下位には適性がないという受け取り ではなく 適性の い傾向の順番と考えてください 分析版は分析値を平均化 ( 参考 2 ページ参照 ) しているため 下位は必ず 50 以下の値となっていますが 平均化前は下位でも 50 以上の い分析値となるケースもあります 例 ) 営業職の でデスクワーカーが上位となった場合 営業に必要な資料準備や契約 続きなどでミスが無く お客様の信頼を得られやすいと肯定的に捉えることもできます 結果が下位でも 適性がないとは考えない 6 種類の職種タイプ 3

4 6 3 3 評価上位 5 位 4 評価下位 5 位 345 種類の資質から 評価の上位 5 位を表 します 445 種類の資質から 評価の下位 5 位を表 します 4 評価は 実施いただいた 分析アンケート (45 問 ) の 結果から算出しています 5 客観的評価上位 5 位 6 客観的評価下位 5 位 種類の資質から客観的評価の上位 5 位を表 します 645 種類の資質から客観的評価の下位 5 位を表 します 6 客観的評価は 実施いただいた 傾向分析アンケート (155 問 ) の 結果から これまでに蓄積した統計データに当てはめて算出しています 評価の低い部分 弱み = 悪い とは捉えず 裏側の強み部分にも意識を向けてください ( 例 ) 弱み : 慎重 強み : 果敢 4

5 8 7 評価と客観的評価の平均値上位 5 位 7 評価と客観的評価の合計値の上位 5 位を表 します 算出 法の例 ( 評価 63+ 客観的評価 55) 2= 合計値 59 8 評価と客観的評価の平均値下位 5 位 8 評価と客観的評価の合計値の下位 5 位を表 します 算出 法の例 ( 評価 42+ 客観的評価 36) 2= 合計値 39 分と客観的を合わせた ( 他共に認める ) 評価になるため この分析項 は確信できる強み 弱みと考えることができます 5

6 ト 分類で 4 系統に分けた場合の強み傾向と その内訳を確認できます 1 系統別強み傾向とランキング 3 系統別資質チャート 2 平均との 較 評価の結果チャート橙 客観的な分析結果チャート緑 6

7 2 1 系統別強み傾向とランキング 2 平均との 較 1 1 資質を きく 4 系統に分けた場合の強み傾向と適性ランキングを表 します 注意 職種適性同様 上位には適性があり 下位には適性がないという受け取り ではなく 適性の い傾向の順番と考えてください 分析版は分析値を平均化 ( 参考 2 ページ参照 ) しているため 下位は必ず 50 以下の値となっていますが 平均化前は下位でも 50 以上の い分析値となるケースもあります 例 ) 精神系が平均よりも低いのでメンタル的に弱いと考えず 精神系よりも他の 3 系統の が強い傾向が出ていると考えることができます 2 24 系統の分析値を平均値 (50) と べて表 します 結果が平均以下の系統が 弱み = 悪い とは考えない 頭脳系 頭を使い情報を整理 構築し アウトプットする場 で を発揮できる傾向があります 4 種類の系統 動系 対 系 精神系 体を使い表現 動し 精 的に活動する場 で を発揮できる傾向があります と向き合い対話 交流し 相 と関係を深める場 で を発揮できる傾向があります 強い で 分をコントロールし 忍耐強く遂 する場 で を発揮できる傾向があります 7

8 3 3 系統別資質チャート 34 系統に含まれる資質の分析結果内訳を表 します 橙 の線が 評価 緑 の線が客観的評価となります 系統内で どの資質が強く どの資質が弱く出ているのかを確認します 頭脳系 動系対 系精神系 速解 瞬解 習得 分解 求明 着想 発想 先像 像写 構築 均衡性柔軟性排駄性向上 前向性主体性開拓性情熱勇気競争 発散 現 体現 社交性同調性利他性信頼性統率 求 周応 近感性外感性世関性根性平静 制 戒 責任感慎重 物事の特性を 較的短時間で正しく意味づけて判断できる 物事の特性を瞬間 ( 反射 ) 的に正しく意味づけて判断できる 学問や技芸を短期間でものにできる 物事を様々な視点で理由付けしていく 原因を追求して明確にすることができる 物事を解決するためのアイデアを出す 周りが驚くような斬新なアイデアを出す 先のことを頭でイメージできる 頭でイメージした映像を現実のものに写し出す 物事を順序 てて考えることができる 物事や 活のバランスを取ることを重視する性格 1つの考えに固執せずに柔軟に切り替えられる性格無駄なことを排除したい性格より優れたものにしようとする性格考え を良い 向に進めようとする性格 主的に 動しようとする態度新しい分野に積極的に挑戦しようとする性格物事に熱 に取り組む姿勢困難や危険を恐れない姿勢無意識に競争を好む性格ストレスを解消できる 葉で表現して伝える 体で表現して伝える との交流を好み 上 に付き合う性格他 が向けてきた感情に 分の感情を重ね合わせられる性格他 が幸せになるように差し向ける性格他 を信頼し 他 に信頼される性格多くの 々をまとめて率いる 他 を引きつけ 々の中 となる 周囲から向けられた暗黙の期待や要求に適切な 動で応える 般の と近い感性を持つ性格無意識に外界の刺激を感じ取ろうとする性格世間の出来事に関 がある性格継続的に簡単に屈しない強い精神 常な事態でも平静を失うことがない 周りに流されそうな感情や欲望を抑える 分を戒め 気持ちを奮い たせる 果たすべき務めを遂 しようとする感情注意深く 軽々しく判断しない姿勢 8

9 ト 全ての資質の分析結果と 評価と客観的評価の適合度を確認できます 4 全資質のグラフ 1 職種適性の 較 2 全資質のチャート 各項 の説明 評価の結果チャート橙 客観的な分析結果チャート緑 評価の結果グラフ橙 3 評価と客観的評価の適合度 客観的な分析結果グラフ緑 9

10 3 1 職種適性の 較 2 全資質のチャート 3 評価と客観的評価の適合度 1 1 全 6 種類の職種適性を表 します 2 全 45 種類の資質を 評価 ( 橙 ) と客観的分析結果 ( 緑 ) のレーダーチャートで表 します ( 前項の 4 は 3 を同様に棒グラフで表 しています ) 下位の要素 上位の要素 強く出ている部分 弱く出ている部分 また 分が考えている 分 ( 評価 ) と客観的に た 分 ( 客観的な分析結果 ) のずれている部分に注 して確認してください 2 注意 特に強くも弱くも出ていない微 な強みや弱みに注 して その微 な結果を過剰に捉えてしまわないように気をつけてください 上位の要素 例 ) 平均よりも少しだけ低い結果を 分の弱み ( 弱点 ) と考え その資質が必要な仕事を 分が苦 なことと考えて消極的になってしまうことは ら可能性を狭めてしまうことになります 下位の要素 微 な強み 弱みは平均的な結果と捉える 3 3 評価 ( 橙 ) と客観的な分析結果評価 ( 緑 ) の適合度を表 します 適合度が い は 分の評価と他 の評価が 致しやすい ( 分かりやすい である ) 傾向があります 適合度 ほぼ 致 90% 以上 おおよそ 致 85 90% まずまず 致 80 85% 少しずれがある 75 80% 部ずれが気になる 70 75% ずれが気になる 70% 以下 10

11 ト ジョハリの窓で 評価と客観的評価を 較して確認できます 確信できる資質 3 控えめな資質 - 2 気づかれにくい資質 4 眠っている資質 ジョハリの窓とは... 分が知っている 分 他 が知っている 分を 4 つの窓 ( カテゴリ ) に分類して理解することで 他 とのコミュニケーションを円滑にする 理学ではよく使われているモデル ( 法 ) です 11

12 4 1 確信できる資質 2 気づかれにくい資質 3 控えめな資質 4 眠っている資質 1 他共に認める 確信できる資質 ( 強み ) の上位 7 位を主観 ( 評価 ) と客観 ( 客観的な分析結果 ) の分析値とあわせて表 します 1 確信できる資質 評価と客観的評価の合計値が い順にランキングしています 評価も客観的な分析結果も強みと判断している資質になるため ここに表 される資質はほぼ間違いない強みと考えることができます 算出 法の例 評価 58+ 客観的評価 62=120 2 分が思っているよりも 他 が認めていない資質の上位 7 位を主観 ( 評価 ) と客観 ( 客観的な分析結果 ) の分析値とあわせて表 します 2 気づかれにくい資質 3 控えめな資質 評価から客観的評価を引いた差が きい順にランキングしています 分は強みと考えているが 客観的評価はそれほど強みと分析していない資質になるため その原因 理由を考えてみてください 算出 法の例 評価 60- 客観的評価 38=22 3 分が思っているよりも 他 が認めている資質の上位 7 位を主観 ( 評価 ) と客観 ( 客観的な分析結果 ) の分析値とあわせて表 します 客観的評価から 評価を引いた差が きい順にランキングしています 分は弱みと捕らえているが 客観的評価はそれほど弱みとは分析していない資質になるため その原因 理由を考えてみてください 算出 法の例 客観的評価 59 ー 評価 34=25 4 他共に認める 眠っている資質 ( 弱み ) の上位 7 位を主観 ( 評価 ) と客観 ( 客観的な分析結果 ) の分析値とあわせて表 します 評価と客観的評価の合計値が低い順にランキングしています 評価も客観的な分析結果も弱みと判断している資質になるため ここに表 される資質はほぼ間違いない弱みと考えることができます 算出 法の例 評価 32+ 客観的評価 35=67 注意 眠っている資質 ( 弱み ) が悪いわけではありません 弱みには必ず裏側の強みがあります 4 眠っている資質 23 の差が出ている部分に注 して そのずれを 分で認識することが今後の 成 に繋がります 分と他 との評価の差を知り ギャップを埋めることで対 関係も円滑になります 12

13 ト ジョハリの窓で分類した各資質に対し その資質を持つ の 強み傾向 その裏側の 弱み傾向 を確認できます 1 確信できる資質の傾向 2 眠っている資質の傾向 3 控えめな資質の傾向 4 気づかれにくい資質の傾向 13

14 4 1 確信できる資質の傾向 2 眠っている資質の傾向 3 控えめな資質の傾向 4 気づかれにくい資質の傾向 1 確信できる 5 つの資質に対し この資質が確信できる に られる強み傾向 この資質が確信できる に られる弱み傾向を表 します 1 確信できる資質の傾向 2 眠っている 5 つの資質に対し この資質が眠っている に られる強み傾向 この資質が眠っている に られる弱み傾向を表 します 3 控えめな 5 つの資質に対し この資質が控えめな に られる強み傾向 この資質が控えめな に られる弱み傾向を表 します 2 眠っている資質の傾向 4 気づかれにくい 5 つの資質に対し この資質が気づかれにくい に られる強み傾向 この資質が気づかれにくい に られる弱み傾向を表 します 注意 傾向は 他 に当てはめたときに多く られる傾向であり によっては当てはまらないケースもあるため 真に受ける必要はありません こんな傾向があるかもしれませんがどうですか? という 問 答をうながすためのアドバイスと捉えてください 3 控えめな資質の傾向 4 気づかれにくい資質の傾向 強みにも裏返した弱み部分 弱みにも裏返した強み部分があります 両 を理解することで 分の資質をより深く理解してください 34 の差が出ている部分に対し 傾向アドバイスから思い当たることに気づくことで 評価の捉え が変化し それが今後の 成 に繋がります 14

15 偏差値表 50 を基準として 分の資質の強み弱みを判断する 分析結果は偏差値表 となります そのため 50 が全体の平均 50 以上が全体平均よりも い 50 以下が全体平均よりも低いと判断できます 分析結果を表す数値は 50 を平均として考える 分析値の分布率 分析値 傾向 65 以上 かなり強い傾向 強い傾向 38% 平均的な傾向 弱い傾向 7% 24% 24% 7% 35 以下かなり弱い傾向 ( 分析値 )

16 徴 結果の平均化 他 と 較した良し悪しではなく 分の中での強み 弱みを知る 分析版は 採 版と違い 分の強み 弱みを把握して成 に繋げることが 的であり 他 との優劣を測定することではないと考えています そのため 全体的に低い結果となって落ち込むこと また い結果に慢 することがないように 結果を個 の結果内で平均化して表 しています 採 版 ( 分析結果絶対値表 ) 分析版 ( 分析結果平均化表 ) 平均 ( グレー ) は これまでに蓄積した全体データの平均値 分析結果 ( 緑 ) の平均 本例の平均値 :36.2 分析結果 ( 緑 ) の平均 本例の平均値 : 分析結果 ( 緑 ) を平均化しても 50 にならない 分析結果 ( 緑 ) を平均化すると 50 になる 分析結果 ( 緑 ) の平均 50 分析結果 ( 緑 ) の平均 = 50 16

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