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就職について
j4501021: 大野治宣
1
自分の希望
仕事の内容に興味がある：興味
 給料がいい：収入
 休みが取りやすい：休暇
 通いやすい：利便性
 重要度が高くなる見込みがある：将来性

2
企業側の要望
仕事に必要な知識・技能が優れている
：専門知識・技能
 会社の都合に併せて仕事をこなす。
：従順
 専門以外の知識でも広く持っている
：応用性
 社会常識を持っている
：常識

3
職種の絞込み

機械設計
ロボットの設計、機械部品の設計、車両の設計

ＳＥ
工場のシステム設計、プログラム開発
4
自分が希望する職種の選択
因子
ウエイト
ロボットの設計
プログラム開発
評価対象システム設計
車両の設計
機械部品の設計

興味
10
9
8
6
5
3
収入
休暇
6
4
5
5
6
7
7
6
3
5
4
3
利便性将来性
3
3
5
8
8
4
7
6
5
6
4
5
評価値
195
167
164
147
120
Relevance Matrix法を使って自分の希望
に添って企業を比較して選択すると、ロ
ボットの設計が一番高い評価値となった。
5
Relevance Matrix法の結果の検討

直感による選択では、ロボットの設計の職につき
たいと思っている。
Relevance Matrix法の結果もロボットの設計が最も評価
値が高かった。
 Relevance Matrixで「興味」のウエイトが他の評価値のウ
エイトより大きく高かっため、「興味」の評価の順位が全
体の評価値の順位と同じになったと考えられる。
 「収入」の評価はウエイトが高いが全体の評価値と順位
が逆転していることから、収入はウエイトの大きさの割に
は全体に影響を与えてなかった。

6
企業の求める人間
ウエイト

因子
自己評価
ロボットの設計
機械部品の設計
システム設計
プログラム開発
車両の設計
技能
7
8
9
6
7
5
専門知識
7
8
7
7
6
6
応用性
常識
6
7
3
6
4
2
従順
4
5
4
7
5
3
3
4
6
5
4
6
評価値
186
183
180
161
127
上図のようにRelevance Matrixのウエイトを自
己評価に、評価値のところに各企業のウエイトを
書くとロボット設計が一番自分を高評価になった。
7
企業の要求
直感では機械部品の設計の方が高い評
価値を得ると思ったが、実際はロボット設
計が一番高い評価値だった。
 ロボット設計が自分を一番高く評価してく
れると読むことができる。
 企業のウエイトの高い「技能」「専門知識」
「応用性」を高めれば、より就職に有利なる
事がわかった。

8
感想
自分が企業を見るだけでなく、企業側の視
点から見ることで自分のどこを補えば就職
に有利かがわかった。
 ロボットは満遍なく要求してくるので、広く
深い知識を初め技能・常識が必要になると
感じた。

9

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