JP2002149921A - 面接の候補者を選出する方法及び装置 - Google Patents

面接の候補者を選出する方法及び装置

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JP2002149921A
JP2002149921A JP2001313361A JP2001313361A JP2002149921A JP 2002149921 A JP2002149921 A JP 2002149921A JP 2001313361 A JP2001313361 A JP 2001313361A JP 2001313361 A JP2001313361 A JP 2001313361A JP 2002149921 A JP2002149921 A JP 2002149921A
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Robert Patrick Tameo
ロバート・パトリック・タメオ
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Kevin John Brown
ケビン・ジョン・ブラウン
Bridget Buzdon Davis
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 共通の独立評価変数を使用し、所望の特質と
対比させることで、提出された多数の履歴書のデータ駆
動型の候補者選出を行なう候補者選出システムを提供す
る。 【解決手段】候補者選出プログラムを実行するプロセッ
サ（１２）は、あるポジションに対する理想的な候補者
が所有すべき所望の特質の一覧を含むように事前にプロ
グラムされる。各提出された履歴書が評価され、履歴書
からのデータ入力が正規化されて（９０）、特定の候補
者固有の、求められる所望の従属的特質という観点から
の加重得点を表す値が生成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般的に、雇用プ
ロセスに関し、特に、候補者選出システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】特定の職のための面接を行なう個人を多
数の履歴書から選出することは、人事部長にとって、非
常に困難な仕事である。人事部長は、多数の履歴書をふ
るいにかけて、その特定の職に合せて容易に転職できる
資格又は技能を識別すると同時に、社内で望まれている
技能と種々の雇用基準内規に反する考察とのバランスを
取るようにする必要がある。これらの所望の特質は、個
人の分析能力、自信、独創力及び対人能力を含むことが
多い。更に、各潜在的な職は、多くの場合、その特定の
職に固有であり、且つ人事部長により考慮されなければ
ならない複数の要因を含む。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】その結果、人事部長
は、労働集約的な選別方法を使用して、その職のための
面接を行なう候補者を選出することが多い。あるポジシ
ョンに対する理想的な候補者を識別するだけでも、多大
な努力を必要とするかもしれない。
【０００４】
【課題を解決するための手段】例示した実施例におい
て、候補者選出プログラムの制御下の処理システムは、
所望の特質に対して正規化された共通の独立評価変数を
使用しながら、提出された多数の履歴書からデータ駆動
型の候補者選出を行なう。候補者選出プログラムは、理
想的な候補者が所有すべき重み付けされた所望の特質を
提供する。各提出された履歴書は評価され、候補者がそ
の特徴を所有することを示すか否かにより、各所望の特
質に対する重み係数が入力される。
【０００５】候補者選出プログラムの実行中、候補者の
特徴が入力され、種々の事前に設定した所望の特質にリ
ンクされる。履歴書からのデータ入力は正規化され、求
められる所望の従属的特質という観点からの独立候補者
特徴の加重得点を表す値を生成する。正規化プロセスの
結果、候補者は直接比較され、どの候補者を人事部長が
より詳細に検討すべきかが判定される。
【０００６】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施例による
処理システム１０のブロック図である。処理システム１
０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１２と、ランダムアクセ
スメモリ（ＲＡＭ）１４と、モニタなどの出力装置１６
と、大容量記憶装置１８と、キーボードなどの入力装置
２０とを含む。処理システム１０は、マイクロコンピュ
ータなどの単一ユーザシステムであっても、不図示のサ
ーバ及びこのサーバに接続された不図示の複数の装置を
含むマルチユーザシステムであっても良い。一実施例で
は、処理システム１０は、構内通信網（ＬＡＮ）及び広
域網（ＷＡＮ）などのネットワークを介したインタフェ
ースや、ダイアルイン接続、ケーブルモデム及び特別な
高速ＩＳＤＮ線を介したインタフェースなどを含む多数
のインタフェースによりインターネットを介してアクセ
スすることができる。更に、システム１０は、複数の入
力装置２０、すなわち、キーボード、マウス、又は不図
示の光学スキャナなどの種々の自動データ入力装置を含
んでも良い。候補者選出システムプログラム３０は、大
容量記憶装置１８に記憶され、データ処理システム１０
により実行される。
【０００７】図２は、プログラム３０の制御下で処理シ
ステム１０が実行する処理ステップを説明する情報の流
れ図の一例である。図３は、候補者選出システムプログ
ラム３０で使用される独立変数評価マトリックスであ
る。まず、候補者選出システムプログラムのために情報
が収集される（４４）。すなわち、所望の候補者特質に
関する情報が各候補者が提出した履歴書を評価すること
により収集される（４４）。一実施例では、収集された
（４４）情報が、分析能力、自信、独創力、変化への適
応力、対人能力の５つの所望の候補者特質に関する。所
望の候補者特質は、変更可能であり、その特定の職の雇
用基準に基づいて予め選択される。
【０００８】候補者選出プログラム３０は、経験及び顕
在能力などの独立した候補者変数を含み、この変数は、
前述の所望の候補者特質などの求められる従属的な特質
と相互に関連する傾向にある。例えば、有意義な家庭教
師経験のある候補者は、優れた分析能力、自信及び対人
能力を発揮する可能性があり、一方、候補者の「母国」
外での広範囲の教育や職務経験は、変化への優れた適応
力を示す可能性がある。
【０００９】収集された（４４）情報は、図３に示すマ
トリックス４２に入力される（４６）。すなわち、候補
者選出プログラム３０がアクセスされると、不図示のマ
クロが自動的にユーザを一連の入力選出４８へと導く。
マクロは、アクセスされている特定の候補者の資格を表
す複数の候補者の経歴カテゴリ５０の項目内に１又は０
を入力するようにユーザを促す。すなわち、ユーザは、
カテゴリ５０が候補者に該当する場合には１を入力し、
該当しない場合は０を入力する。
【００１０】本実施例では、マトリックス４２は、学業
平均値が４．０より小さく３．５より大きいことを表す
カテゴリー５２（ＧＰＡは、Grade Point Average：学
業平均値の略）と、専攻又は副専攻が複数の学位である
ことを表すカテゴリー５４と、学業成績認定委員会会員
を表すカテゴリー５６と、ソサエティー・オフィス・ホ
ールダ又はチームキャプテンを表すカテゴリー５８と、
兵役を表すカテゴリー６０と、有意義な旅行経験を表す
カテゴリー６２と、「国外」での教育を表すカテゴリー
６４とを含む。更に、本実施例では、マトリックス４２
は、社会奉仕活動への参加を表すカテゴリー６６と、家
庭教師経験を表すカテゴリー６８と、論文、特許及び会
議を含む技術的刊行物を表すカテゴリー７０と、奨学
金、学術的活動での賞及び地域社会での賞を含む賞を表
すカテゴリー７２と、特別な職歴を表すカテゴリー７４
と、課外活動を表すカテゴリー７６とを含む。
【００１１】図３に示すように、独立変数評価マトリッ
クス４２を完成させるために実行されるマクロは、候補
者が通った大学８０と、候補者が取得した学位８２及び
履修した専攻８４と、候補者に割当てられた番号８６を
入力する（４６）ようにユーザを促す。選出が考慮され
ている各候補者ごとに個別のマトリックス４２が作成さ
れる。一実施例では、図３に示すように表出力形式で表
示可能である。
【００１２】選出が考慮されている各候補者ごとの個別
のマトリックス４２の作成が完了すると、入力された
（４６）情報が正規化される（９０）。データ入力（４
６）が正規化される（９０）ので、候補者選出システム
プログラム３０は、各候補者に対して入力された（４
６）カテゴリ５０を評価し、各候補者の経歴を前述の所
望の特質と対比させて量的な評価を行ない（９２）、あ
らゆる候補者を相互に比較する。
【００１３】具体的には、データを正規化する（９０）
ために、各カテゴリ５０は合計され（９４）、マトリッ
クス４２に入力された（４６）全ての識別された独立の
資格に対する合計が得られる。次に、各合計は、所望の
候補者特質ごとに合計最高点を表す値で割られる（９
８）。所望の候補者特質ごとの合計最高点を表す値は、
最初に選択されてプロセッサに入力される所望の特質に
割当てられた重み係数によって変更することができる。
本実施例では、各所望の特質は、１に等しい重み係数を
割当てられる。結果は、求められる従属的な特質を考慮
して入力された（４６）独立候補者変数の加重得点を表
す。すなわち、分析能力を評価するには、カテゴリ５
２、５４、５６、６８、７０及び７２に入力された（４
６）情報が合計され（９４）、合計最高値である６で割
られる（９８）。自信を評価するには、カテゴリ５４、
５８、６０、６２、６４、６８及び７４に入力された
（４６）情報が合計され（９４）、合計最高値である７
で割られる（９８）。独創力を評価するには、カテゴリ
５２、５４、５８、６６、７０、７２及び７６に入力さ
れた（４６）情報が合計され（９４）、合計最高値であ
る７で割られる（９８）。変化への適応力を評価するに
は、カテゴリ６０、６２及び６４に入力された（４６）
情報が合計され（９４）、合計最高値である３で割られ
る（９８）。対人能力を評価するには、カテゴリ５８、
６４、６６及び６８に入力された（４６）情報が合計さ
れ（９４）、合計最高値である４で割られる（９８）。
【００１４】次に、この評価が表示される（１００）。
一実施例では、評価は、表出力形式（図２及び図３では
不図示）で表示される（１００）。別の実施例では、グ
ラフ出力形式（図２及び図３では不図示）で表示される
（１００）。評価は、候補者ごとに作成され、候補者ご
とに個別に表示される（１００）。
【００１５】各候補者に対して評価が作成されると、候
補者選出プログラム３０は、選出が考慮される候補者全
員を含む表出力形式（図２及び図３では不図示）で評価
を表示する（１１０）。一実施例では、表出力形式は、
各候補者の各所望の特質における加重値、合計値及び平
均得点と、各候補者の大学、専攻及び学位とを表す列
（図２及び図３では不図示）を含む。別の実施例では、
各候補者の合計得点及び平均得点のいずれかをグラフで
表すグラフ出力形式が表示される（１１０）。
【００１６】面接対象の候補者は、実行される候補者選
出システムプログラム３０の最終結果として、直接選出
される訳ではない。候補者選出システムプログラム３０
が実行された後で、データがユーザに提供され、更に詳
細な検討に値する特定の候補者が選出される（１２
０）。結果として、提出された多数の履歴書に対して、
共通の独立評価変数を使用し、所望の特質と対比させる
ことで、データ駆動型の候補者選出を行なうことができ
る。
【００１７】図４から図６は、データ処理システム１０
（図１に示す）を用いて候補者選出システムプログラム
３０（図１に示す）及び図２に示す処理ステップを実行
させた結果得られた出力例を示す。すなわち、図４は、
個々の候補者に対する評価値を示すグラフ出力形式１３
０の一例である。すなわち、グラフ出力形式１３０は、
特定の候補者に対して入力されたデータが、図２に示す
ように正規化された（９０）後、図２に示すように表示
される（１００）。
【００１８】グラフ出力形式１３０は、候補者ごと且つ
所望の従属的な特質ごとに図２に示すように入力された
（４６）独立変数の合計得点パーセンテージを示す。本
実施例では、分析能力のために評価される図３に示す６
つのカテゴリ５２、５４、５６、６８、７０及び７２の
うちの４つ、自信のために評価される図３に示す７つの
カテゴリ５４、５８、６０、６２、６４、６８及び７４
のうちの５つ、独創力のために評価される図３に示す７
つのカテゴリ５２、５４、５８、６６、７０、７２及び
７６のうちの５つ、変化への適応力のために評価される
図３に示す３つのカテゴリ６０、６２及び６４のうちの
１つ、及び、対人能力のために評価される図３に示す４
つのカテゴリ５８、６４、６６及び６８の全ての項目に
おいて、候補者は入力を受け取る。結果として、図２に
示す正規化（９０）の後、候補者は、要約表１３２及び
グラフ出力形式１３０で表される合計得点パーセンテー
ジを受け取る。
【００１９】図５は、２３人の候補者に対する評価値を
示す表出力形式１４０の一例である。表出力形式１４０
は、各候補者の各所望の特質における加重値を示す列１
４２と、各候補者の合計値を示す列１４４と、各候補者
の平均得点を示す列１４６とを含む。更に、列１５０、
１５２及び１５４は、それぞれ、各候補者の大学、専攻
及び学位を示す。
【００２０】図６は、候補者ごとの合計得点をパーセン
テージで示すグラフ出力形式１６０である。すなわち、
グラフ出力形式１６０は、図５に示す候補者の合計得点
をグラフで示す。別の実施例では、グラフ出力形式１６
０は、図５に示すその他の列１４２、１４４及び１４６
をグラフで示す。
【００２１】上述の候補者選出のための選出プロセス
は、更に詳細な検討に値する特定の候補者を識別するた
めのデータをユーザに提供する。すなわち、候補者選出
プログラムの結果として、多数の履歴書が共通の独立評
価変数を使用し、所望の特質と対比させることで評価さ
れても良い。候補者選出プログラム内で実行されるプロ
セスは、信頼性が高く、他の雇用基準にも容易に適用す
ることが可能な費用効果の高い方法で、履歴書を評価す
る方法を提供する。
【００２２】本発明は、種々の特定の実施例の観点から
説明してきたが、特許請求の範囲の趣旨内での変更を行
なって実施することができることは、当業者には明らか
であろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 システムのブロック図。
【図２】 候補者選出システムの情報の流れ図の一例を
示す図。
【図３】 図２に示す候補者選出システムで使用される
独立変数評価マトリックスを示す図。
【図４】 図２に示すシステムを使用して表示される候
補者の能力を表す例示的なグラフ。
【図５】 図２に示すシステムを使用して表示される例
示的な表出力。
【図６】 図５に示すデータのグラフ出力。
【符号の説明】
１２…プロセッサ、１４…メモリ、３０…候補者選出シ
ステム
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロバート・パトリック・タメオ アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、サ ウス・ピーボディ、マードック・ドライ ブ、25番 (72)発明者 ブライアン・エドワード・ディックス アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、イ プスウィッチ、ファースト・ストリート、 ７番 (72)発明者 ケビン・ジョン・ブラウン アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、ピ ーボディ、オルセン・ロード、６番 (72)発明者 ブリジット・バズドン・デービス アメリカ合衆国、マサチューセッツ州、ウ ェンハム、ピューリタン・ロード、13番

Claims (18)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 面接する候補者を判定する方法におい
    て、 各個人に対して少なくとも１つの特徴を含むデータベー
    スを作成する過程と、 前記特徴を正規化する過程（９０）と、 前記正規化された特徴に基づいて各個人に対する結果を
    表示する過程（１００）と、 少なくとも１人の面接する候補者を選出する過程（１２
    ０）とから成る方法。
  2. 【請求項２】 前記データベースは、分析能力、自信、
    独創力、変化への適応力及び対人能力のうちの少なくと
    も１つを含み、前記方法は、前記データベースのための
    情報を収集する過程（４４）を更に含む請求項１記載の
    方法。
  3. 【請求項３】 前記特徴を正規化する前記過程（９０）
    は、 各特徴と関連する所定且つ所望の特質を取得する過程
    と、 各特徴と関連する前記所定且つ所望の特質を用いて各候
    補者の特徴を正規化する過程とを更に含む請求項１記載
    の方法。
  4. 【請求項４】 前記各個人の順位付けを行なう過程は、 各候補者の前記正規化された特徴を合計する過程（９
    ４）と、 前記正規化された特徴の前記合計を合計最大量を表す所
    定値で割る過程（９８）とを更に含む請求項１記載の方
    法。
  5. 【請求項５】 前記候補者の前記結果を表出力形式（１
    ４０）及びグラフ出力形式（１３０）の少なくとも一方
    で表示する過程（１００）を更に含む請求項１記載の方
    法。
  6. 【請求項６】 面接する候補者を判定する選出システム
    （３０）において、 各候補者に対して少なくとも１つの特徴を含むデータベ
    ースと、 前記特徴を正規化し（９０）、 前記正規化された特徴に基づいて各候補者に対する結果
    を表示する（１００）ようにプログラムされたプロセッ
    サ（１２）とを具備する選出システム。
  7. 【請求項７】 前記データベースは、分析能力、自信、
    独創力、変化への適応力及び対人能力のうちの少なくと
    も１つを含む請求項６記載の選出システム（３０）。
  8. 【請求項８】 前記特徴を正規化する（９０）ために、
    前記プロセッサ（１２）は、 各特徴と関連する所定且つ所望の特質を取得し、 各特徴と関連する前記所望且つ既知の特質に合わせて各
    候補者の特徴を正規化するようにプログラムされる請求
    項６記載の選出システム（３０）。
  9. 【請求項９】 前記プロセッサ（１２）は、 各候補者を正規化された特徴に基づいて順位付けし、 各候補者の前記正規化された特徴を合計する（９４）よ
    うにプログラムされる請求項６記載の選出システム（３
    ０）。
  10. 【請求項１０】 各候補者の順位付けを正規化された特
    徴に基づいて行なうために、前記プロセッサ（１２）
    は、全ての正規化された（９０）特徴の前記合計（９
    ４）を所定の合計最高点を表す量で割る（９８）ように
    更にプログラムされる請求項９記載の選出システム（３
    ０）。
  11. 【請求項１１】 各候補者の結果を表示する（１００）
    ために、前記プロセッサ（１２）は、結果を表出力形式
    （１４０）及びグラフ出力形式（１３０）の少なくとも
    一方で表示するように更にプログラムされる請求項６記
    載の選出システム（３０）。
  12. 【請求項１２】 面接する候補者を選別する装置におい
    て、 メモリ（１４）を有し、且つ、 各候補者に対して少なくとも１つの特徴を含むデータベ
    ースを作成し、 前記特徴を正規化し（９０）、 前記正規化された特徴に基づいて各候補者に対する結果
    を表示するようにプログラムされたプロセッサ（１２）
    を具備する装置。
  13. 【請求項１３】 前記データベースは、分析能力、自
    信、独創力、変化への適応力及び対人能力のうちの少な
    くとも１つを含む請求項１２記載の装置。
  14. 【請求項１４】 前記特徴を正規化する（９０）ため
    に、前記プロセッサ（１２）は、各特徴と関連する所定
    且つ所望の特質を伴って更にプログラムされる請求項１
    ２記載の装置。
  15. 【請求項１５】 前記特徴を正規化する（９０）ため
    に、前記プロセッサ（１２）は、各特徴と関連する既知
    の特質を伴って候補者の特徴を正規化するように更にプ
    ログラムされる請求項１２記載の装置。
  16. 【請求項１６】 各候補者の順位付けを行なうために、
    前記プロセッサ（１２）は、 各候補者の前記正規化された（９０）特徴を合計（９
    ４）し、 前記正規化された特徴の前記合計を所定の合計最高点を
    表す量で割る（９８）ように更にプログラムされる請求
    項１２記載の装置。
  17. 【請求項１７】 前記プロセッサ（１２）は、各候補者
    の結果を表出力形式（１４０）で表示する（１００）よ
    うに更にプログラムされる請求項１６記載の装置。
  18. 【請求項１８】 前記プロセッサ（１２）は、各候補者
    の結果をグラフ出力形式（１３０）で表示する（１０
    ０）ように更にプログラムされる請求項１６記載の装
    置。
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