算定方法

転職偏差値は、その企業または採用区分への中途入社難易度を表す独自指標です。

転職偏差値は会社の良し悪しではなく、中途入社の難しさを示す独自指標です。合否確率を保証するものではありません。

年収・福利厚生・会社の将来性・働きやすさはメイン偏差値へ混ぜていません。 これらは参考情報として別枠で表示します。

企業または採用区分ごとに、次の4要素から raw score を算出します。

各要素には根拠文を必ず添えています。出典リンク・確認日・編集者については、 確認できたものから順に紐づけていく方針です（立ち上げ時点では未登録のものが大半で、 その場合は「信頼度D・未検証」と表示しています）。

ユーザー投票は客観スコアを置き換えません。投票数に応じて最大20%までの補正にとどめます。

• 有効票30件未満：補正0%（参考表示のみ）
• 30〜199件：最大10%まで段階的に増やす
• 200〜999件：10〜20%まで段階的に増やす
• 1,000件以上：最大20%

匿名票とログイン済みユーザー票は重みを分けます。自己申告の選考経験は「確認済み」と表示しません。

2社比較は Elo に近い方法で潜在順位を算出します。企業規模が極端に違うペアを無作為に出さないよう、 同業種・近い偏差値帯・同じ採用区分レベルを優先して出題します。

公開対象となる基準企業群の最終スコアを順位化し、パーセンタイルを偏差値へ変換します。

finalRaw = objectiveRaw * (1 - communityWeight) + communityRaw * communityWeight
deviation = 50 + 10 * inverseNormalCDF(percentile)

• 0または1を避けるため、順位補正 (rank - 0.5) / n を入れる
• 公開値は35〜80へ丸める
• 内部では小数1桁を保持し、一覧では整数表示
• 比較対象の母数が少ない立ち上げ期は、運営者が入力した暫定偏差値を優先する

Tierは入社難易度を表し、企業価値の優劣として表現しません。

次の条件をすべて満たす場合のみ、区分別の偏差値を表示します。

• 企業が公式に採用区分または部門を分けている
• 応募要件・選考方法・採用枠に明確な差がある
• 一時的な求人ではなく継続的な採用単位である
• 公開情報または一定量の選考経験データがある
• 運営者が公開を承認している

1社につき最大5区分まで表示します。区分間の最大差が5ポイント以上なら「区分差あり」バッジを表示します。

「営業」「企画」「IT」などの一般職種は企業ごとに意味が異なるため、 検索タグとして扱い、全企業へ機械的な職種別偏差値は付けません。

• A：新しい出典が3件以上あり、有効票も十分で、根拠が明確です。
• B：出典が2件以上あり、1年以内に更新されています。
• C：出典が1件、または暫定評価です。
• D：出典による検証が済んでいない暫定値です。

偏差値はリアルタイム更新しません。投票を1か月ためて、まとめて反映します。

1. 「もっと上／妥当／もっと下」の投票を収集（1端末1票）
2. 毎月1日に自動で再計算
3. 前回の反映以降に入った票だけを集計（同じ票を何度も数えない）
4. 有効票が30件未満の企業は据え置き
5. 1回の見直しで動く幅は最大 ±3ポイント
6. 変更理由つきで revision を作成し、更新履歴ページへ反映

運営者が明らかな誤りを見つけた場合は、管理画面から個別に修正することもあります。 その場合も同じように更新履歴へ理由を残します。

過去値は上書きせず、必ず履歴を残します。更新履歴から確認できます。

修正依頼窓口から、根拠を添えて修正を提案できます。