JP2003030316A - System and method for supporting metier decision making - Google Patents

System and method for supporting metier decision making

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JP2003030316A
JP2003030316A JP2001218641A JP2001218641A JP2003030316A JP 2003030316 A JP2003030316 A JP 2003030316A JP 2001218641 A JP2001218641 A JP 2001218641A JP 2001218641 A JP2001218641 A JP 2001218641A JP 2003030316 A JP2003030316 A JP 2003030316A
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JP
Japan
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model
job
value
similarity
information
Prior art date
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JP2001218641A
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Japanese (ja)
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Sachiko Nakada
幸子 中田
Kenji Watanabe
建史 渡邊
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JINZAI HYPER RESOURCE KK
JINZAI HYPER-RESOURCE KK
Original Assignee
JINZAI HYPER RESOURCE KK
JINZAI HYPER-RESOURCE KK
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provided a system and a method for supporting metier decision making which adequately evaluate potentials or desires by individual examinees and totally decides and outputs optimum metiers. SOLUTION: In a metier decision support system in computer environment wherein an examinees terminal and a metier decision server are connected together through a network, the metier decision server has the stages of receiving inputted information from the examinees terminal; computing a mind value as an index for evaluating the individual attitude to an event; computing a character value as an index for evaluating the character that the individual has; computing a capability value as an index for evaluating the individual's potential; generating an individual's model to be contrasted with previously registered occupation type according to them; computing occupation type model similarity by contrasting it with the occupation type models; and selecting and transmitting the occupation type model having the highest occupation type model similarity to the examinees terminal.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、被験者により入力
された情報に基づいて、当該被験者の適職を判定・出力
する適職判定支援システム及び方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a suitable employment determination support system and method for determining and outputting suitable employment of a subject based on information input by the subject.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、日本国内における厳しい経営環境
を克服するべく、人材の活用は最も重要な課題となって
きている。そして、人材の活性化を図るべく、従来の終
身雇用を基本として固定給から、個人の実績・能力に応
じた能力給へと賃金形態が移行しつつあるのが現状であ
る。
2. Description of the Related Art In recent years, the utilization of human resources has become the most important issue in order to overcome the severe business environment in Japan. In order to revitalize human resources, the wage system is currently shifting from fixed wages based on conventional lifelong employment to ability wages according to individual performance and ability.

【0003】かかる環境下において、若年層について
は、環境変化への適応も十分であるのに対して、中高年
層においては、従来の賃金体系からのドラスティックな
転換が迫られており、中高年労働者におけるミスマッチ
の確率は非常に高くなっている。しかしながら、若年労
働者は持っていない豊富な経験に基づいたノウハウやス
キルは、企業にとっても貴重な無形財産であり、中高年
労働者をいかに活用するかが企業の命運を左右する重要
な要素の一つにもなりつつある。
In such an environment, young people are adequately adaptable to environmental changes, while middle-aged and older people are forced to drastically shift from the conventional wage system, and middle-aged and older workers are under pressure. The probability of mismatch in people is very high. However, know-how and skills based on a wealth of experience that young workers do not have are valuable intangible assets for companies, and how to utilize middle-aged and elderly workers is one of the important factors that determine the fate of a company. It is becoming one.

【0004】従来、かかる中高年労働者の職種転換を促
進するために、職能訓練制度等を活用した労働訓練によ
って労働者個々人の能力アップに努めているが、これら
各種訓練の選択はあくまでも労働者本人の希望に基づい
たものに過ぎず、労働者の適性を正確に評価し、それに
対応した訓練を選択したものとは言えない。したがっ
て、中高年労働者の職種転換に効果を上げているとは言
い難いのが現実である。
Conventionally, in order to promote such a change of occupation of middle-aged and elderly workers, efforts have been made to improve the ability of each worker by means of labor training utilizing a professional training system, etc. However, the choice of these various trainings is to the worker himself. It is only based on the wishes of the above, and it cannot be said that the training was selected to accurately evaluate the aptitude of workers. Therefore, it is difficult to say that it has been effective in changing the occupation of middle-aged and elderly workers.

【0005】そこで、被験者である労働者本人から様々
な情報を引き出すことによって、当該労働者にとって職
種転換可能な職種が何であるのかを指摘する判定サービ
スが、様々な形態で行われるようになってきている。
[0005] Therefore, various types of judgment services have come to be performed in which various types of information are drawn from the worker who is the subject to point out what kind of job the worker can convert to another job. ing.

【0006】かかるサービスにおいては、複数の質問を
用意し、被験者がそれに回答していくことで、被験者個
人の現状、すなわち獲得スキルや経験値等を数値化する
ことによって、職種転換可能な他の職種について判断す
るために必要な情報を提供するサービスが主体となって
いる。
[0006] In such a service, a plurality of questions are prepared, and the subject answers the questions, thereby digitizing the present condition of each subject, that is, the acquired skill, experience value, etc. The service mainly provides the information necessary to judge the type of job.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たような従来の職種判定システムにおいては、あくまで
も適性を表す各項目について、どの程度であるかを示す
のに止まっており、最終的にどの職種を選択するのか
は、あくまでも被験者本人責任となっていた。また、そ
の多くは現状の把握に主眼を置いており、被験者本人の
ポテンシャル等、被験者の潜在能力の評価部分が欠けて
いるという問題点があった。
However, in the conventional occupation determination system as described above, it is merely to show the degree of each item indicating the aptitude, and which occupation is finally determined. It was the responsibility of the subject to choose. In addition, most of them focus on understanding the current situation, and there is a problem that the evaluation part of the potential of the subject such as the potential of the subject himself is lacking.

【0008】また、情報の入力時において、被験者本人
の思いこみ等を排除することが困難であり、適職である
との判定結果自体の信頼性、あるいは客観性を担保する
ことが困難であるという問題点もあった。
[0008] Further, it is difficult to exclude the subject's feelings when inputting information, and it is difficult to secure the reliability or objectivity of the judgment result itself of being suitable for a job. There were also points.

【0009】一方、被験者本人の希望に基づいて、被験
者の希望職種への適合度を示すことも、ある面では有効
なサービスの一つであると考えられる。しかしながら、
従来の職種判定システムにおいては、当該職種に就業す
るためには何が本人にとって必要であるのかが不明であ
り、被験者本人にとって、今後のキャリアパスの方向性
を示すことすらできていないという問題点もあった。
On the other hand, showing the suitability of the subject to the desired job type based on the subject's wishes is considered to be one of the effective services in some respects. However,
In the conventional job classification system, it is unclear what the person needs to work in the job, and the subject himself cannot even indicate the direction of his future career path. There was also.

【0010】本発明は、上記問題点を解決するために、
被験者個人ごとの潜在能力あるいは希望を適切に評価
し、最適な職種を総合的に判定して出力することができ
る適職判定支援システム及び方法を提供することを目的
とする。
In order to solve the above problems, the present invention provides
It is an object of the present invention to provide a suitable employment determination support system and method capable of appropriately evaluating the potential or desire of each subject and comprehensively determining and outputting an optimal job type.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明にかかる適職判定支援システムは、自己に関す
る情報を入力して適職情報を取得する被験者が使用する
被験者端末と、適性情報に基づいて適職を判定する適職
判定サーバとを、ネットワークを介して接続した適職判
定支援システムであって、適職判定サーバが、被験者端
末から入力された情報を受信する入力データ受信部と、
入力された情報に基づいて、個人の事象に対する取り組
み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出するマイ
ンド値演算部と、入力された情報に基づいて、個人に形
成固着された気性を評価する指標であるキャラクタ値を
算出するキャラクタ値演算部と、入力された情報に基づ
いて、個人の潜在的な能力を評価する指標であるケイパ
ビリティ値を算出するケイパビリティ値演算部と、マイ
ンド値、キャラクタ値、及びケイパビリティ値に基づい
て、事前に登録されている職種モデルと対比するための
指標として個人モデルを生成する個人モデル生成部と、
個人モデルと職種モデルとを対比して、その類似度合を
示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算
部と、職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い
職種モデルを選定し、被験者端末へ送信する職種モデル
選定・送信部とを含むことを特徴とする。
In order to achieve the above object, a suitable employment determination support system according to the present invention is based on a subject terminal used by a subject who inputs information about himself and obtains suitable employment information, and an aptitude information based on the suitability information. A suitable employment determination server for determining a suitable employment by a network, a suitable employment determination support system, wherein the suitable employment determination server receives an input data from a subject terminal,
Based on the input information, a mind value calculation unit that calculates the mind value that is an index that evaluates the attitude of the individual to tackle the event, and an index that evaluates the temper that is fixed to the individual based on the input information A character value calculation unit for calculating a character value, and a capability value calculation unit for calculating a capability value, which is an index for evaluating an individual's potential ability, based on the input information, a mind value, a character value, And a personal model generation unit that generates a personal model as an index for comparison with a job model registered in advance, based on the capability value,
By comparing the personal model and the job model, the job model similarity calculator that calculates the job model similarity indicating the degree of similarity, and based on the job model similarity, select the job model with the highest similarity, It is characterized by including a job type model selection / transmission unit for transmitting to a subject terminal.

【0012】かかる構成により、被験者本人のポテンシ
ャル等を客観的に判断する指標であるマインド値、キャ
ラクタ値、及びケイパビリティ値を用いることで、被験
者の潜在的な外向度、気性、及び能力を適切に評価する
ことができ、客観性を担保しながら最適な職種モデルを
選定することが可能となる。
With such a configuration, by using the mind value, the character value, and the capability value, which are indexes for objectively judging the potential of the subject, the potential outwardness degree, temper, and ability of the subject can be appropriately determined. It is possible to evaluate, and it is possible to select the most suitable job model while ensuring objectivity.

【0013】また、本発明にかかる適職判定支援システ
ムは、職種モデル類似度演算部において、職種モデル類
似度を算出する前に、マインド値、キャラクタ値、及び
ケイパビリティ値に基づいて、類似度の算出対象となる
職種モデルの絞り込みを行うことが好ましい。類似度算
出において、事前に対比対象となる職種モデルを絞り込
むことにより、計算機資源の消費を最小限にすることが
できるからである。
Further, in the suitable job determination support system according to the present invention, the job type model similarity calculator calculates the similarity based on the mind value, the character value, and the capability value before calculating the job type model similarity. It is preferable to narrow down the target job model. This is because in the calculation of the degree of similarity, it is possible to minimize the consumption of computer resources by narrowing down the job model to be compared in advance.

【0014】また、本発明にかかる適職判定支援システ
ムは、職種モデル及び個人モデルが複数の項目について
数値化されたパラメタで示されており、職種モデル類似
度演算部において、同一項目のパラメタについて個人モ
デルのパラメタを職種モデルのパラメタで除算し、複数
の項目についての複数の除算結果の平均値を算出し、職
種モデル選定・送信部において、除算結果の平均値が1
に近いほど類似度が高いものと判断することが好まし
い。かかる職種モデルが、当該個人モデルに最もバラツ
キ度合が近いモデルだからである。
Further, in the suitable employment determination support system according to the present invention, the job type model and the individual model are shown by the numerical parameters of a plurality of items. The model parameter is divided by the job model parameter, the average value of the multiple division results for multiple items is calculated, and the average value of the division results is 1 in the job model selection / transmission unit.
It is preferable to determine that the closer the value is to, the higher the degree of similarity is. This is because the occupation model has the closest degree of variation to the individual model.

【0015】次に、上記目的を達成するために本発明に
かかる適職判定支援システムは、自己に関する情報を入
力して適職情報を取得する被験者が使用する被験者端末
と、適性情報に基づいて適職を判定する適職判定サーバ
とを、ネットワークを介して接続した適職判定支援シス
テムであって、適職判定サーバが、被験者端末から入力
された情報を受信する入力データ受信部と、入力された
情報に基づいて、個人が希望している職種を判定する指
標であるウォンツ値を算出するウォンツ値演算部と、ウ
ォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として希望サンプルモデルを生成
する希望サンプルモデル生成部と、希望サンプルモデル
と職種モデルとを対比して、その類似度合を示す職種モ
デル類似度を算出する職種モデル類似度演算部と、職種
モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデル
を選定し、被験者端末へ送信する職種モデル選定・送信
部とを含むことを特徴とする。
Next, in order to achieve the above-mentioned object, a suitable employment determination support system according to the present invention uses a subject terminal used by a subject who inputs information about himself and obtains suitable employment information, and a suitable employment based on the suitability information. A qualification determination support system that connects a qualification determination server for determination via a network, wherein the qualification determination server receives an input data from a subject terminal and an input data receiving unit based on the input information. , Wants value calculator that calculates the wants value, which is an index to judge the type of work that an individual desires, and a desired sample model as an index to compare with a previously registered type of work model based on the wants value. The desired sample model generation unit to be generated is compared with the desired sample model and the job model, and the job model similarity indicating the degree of similarity is calculated. What kind model similarity calculation unit that, based on the job model similarity, selects the most similar job model, characterized in that it comprises a job model selection and transmission unit for transmitting to the subject terminal.

【0016】かかる構成により、被験者本人の希望等を
客観的に判断する指標であるウォンツ値を用いること
で、被験者に求められる能力を適切に評価することがで
き、キャリアパスの方向性を容易に確立することが可能
となる。
With this configuration, by using the Wants value which is an index for objectively judging the wishes of the subject, the ability required of the subject can be appropriately evaluated, and the direction of the career path can be facilitated. It can be established.

【0017】また、本発明にかかる適職判定支援システ
ムは、職種モデル及び希望サンプルモデルが複数の項目
について数値化されたパラメタで示されており、職種モ
デル類似度演算部において、同一項目のパラメタについ
て希望サンプルモデルのパラメタを職種モデルのパラメ
タで除算し、複数の項目についての複数の除算結果の平
均値を算出し、職種モデル選定・送信部において、除算
結果の平均値が1に近いほど類似度が高いものと判断す
ることが好ましい。かかる職種モデルが、当該希望サン
プルモデルに最もバラツキ度合が近いモデルだからであ
る。
Further, in the suitable employment determination support system according to the present invention, the job type model and the desired sample model are shown by the numerical parameters for a plurality of items. The parameter of the desired sample model is divided by the parameter of the job category model, the average value of multiple division results for multiple items is calculated, and in the job category model selection / transmission unit, the closer the average value of the division results is to 1, the more the similarity is. Is preferably high. This is because such a job model has the closest degree of variation to the desired sample model.

【0018】また、本発明にかかる適職判定支援システ
ムは、自己に関する情報を入力して適職情報を取得する
被験者が使用する被験者端末と、適性情報に基づいて適
職を判定する適職判定サーバとを、ネットワークを介し
て接続した適職判定支援システムであって、被験者端末
が、自己に関する情報を入力する個人データ入力部と、
入力された自己に関する情報に基づいて、個人の事象に
対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を
算出するマインド値演算部と、入力された自己に関する
情報に基づいて、個人に形成固着された気性を評価する
指標であるキャラクタ値を算出するキャラクタ値演算部
と、入力された自己に関する情報に基づいて、個人の潜
在的な能力を評価する指標であるケイパビリティ値を算
出するケイパビリティ値演算部と、マインド値、キャラ
クタ値、及びケイパビリティ値に基づいて、事前に登録
されている職種モデルと対比するための指標として個人
モデルを生成する個人モデル生成部と、生成された個人
モデルを適職判定サーバへ送信する個人モデル送信部
と、適職判定サーバから、最適な職種モデルを受信する
最適職種モデル受信部とを含み、適職判定サーバが、個
人モデルと職種モデルとを対比して、その類似度合を示
す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部
と、職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、被験者端末へ送信する職種モデル選
定・送信部とを含むことを特徴とする。
Further, the suitable employment determination support system according to the present invention comprises a subject terminal used by a subject who inputs information about himself and obtains suitable employment information, and a suitable employment determination server which determines suitable employment based on the suitability information. In a suitable employment determination support system connected via a network, a subject terminal inputs a personal data input section for inputting information about self,
A mind value calculation unit that calculates a mind value, which is an index for evaluating the attitude of an individual to tackle an event based on the input information about the self, and a temper that is fixed and formed on the individual based on the input information about the self A character value calculation unit that calculates a character value that is an index for evaluating, and a capability value calculation unit that calculates a capability value that is an index for evaluating an individual's potential ability, based on the input information about the self, Based on the mind value, character value, and capability value, a personal model generation unit that generates a personal model as an index for comparison with a previously registered occupation model, and the generated personal model is sent to a suitable employment determination server Optimal occupation model reception that receives the optimal occupation model from the individual model transmission unit The job-appropriate determination server compares the individual model with the job-type model and calculates the job-model similarity indicating the degree of similarity, and a job-model similarity calculator based on the job-model similarity. It is characterized by including a job type model selection / transmission unit that selects a job type model with a high degree and transmits it to the subject terminal.

【0019】かかる構成により、被験者本人のポテンシ
ャル等を客観的に判断する指標であるマインド値、キャ
ラクタ値、及びケイパビリティ値を用いることで、被験
者の潜在的な外向度、気性、及び能力を適切に評価する
ことができ、客観性を担保しながら最適な職種モデルを
選定することが可能となる。
With such a configuration, by using the mind value, the character value, and the capability value, which are indicators for objectively judging the potential of the subject himself, the potential outwardness degree, temper, and ability of the subject are appropriately adjusted. It is possible to evaluate, and it is possible to select the most suitable job model while ensuring objectivity.

【0020】また、本発明にかかる適職判定支援システ
ムは、職種モデル類似度演算部において、職種モデル類
似度を算出する前に、マインド値、キャラクタ値、及び
ケイパビリティ値に基づいて、類似度の算出対象となる
職種モデルの絞り込みを行うことが好ましい。類似度算
出において、事前に対比対象となる職種モデルを絞り込
むことにより、計算機資源の消費を最小限にすることが
できるからである。
Further, in the suitable job determination support system according to the present invention, the job type model similarity calculator calculates the similarity based on the mind value, the character value, and the capability value before calculating the job type model similarity. It is preferable to narrow down the target job model. This is because in the calculation of the degree of similarity, it is possible to minimize the consumption of computer resources by narrowing down the job model to be compared in advance.

【0021】さらに、本発明にかかる適職判定支援シス
テムは、自己に関する情報を入力して適職情報を取得す
る被験者が使用する被験者端末と、適性情報に基づいて
適職を判定する適職判定サーバとを、ネットワークを介
して接続した適職判定支援システムであって、被験者端
末が、自己に関する情報を入力する個人データ入力部
と、入力された自己に関する情報に基づいて、個人が希
望している職種を判定する指標であるウォンツ値を算出
するウォンツ値演算部と、ウォンツ値に基づいて、事前
に登録されている職種モデルと対比するための指標とし
て希望サンプルモデルを生成する希望サンプルモデル生
成部と、生成された希望サンプルモデルを適職判定サー
バへ送信する希望サンプルモデル送信部と、適職判定サ
ーバから、最適な職種モデルを受信する最適職種モデル
受信部とを含み、適職判定サーバが、希望サンプルモデ
ルと職種モデルとを対比して、その類似度合を示す職種
モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部と、職
種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデ
ルを選定し、被験者端末へ送信する職種モデル選定・送
信部とを含むことを特徴とする。
Furthermore, the suitable employment determination support system according to the present invention includes a subject terminal used by a subject who inputs information about himself and obtains suitable employment information, and a suitable employment determination server which determines suitable employment based on the suitability information. A suitable employment determination support system connected via a network, in which a subject terminal determines a job type desired by an individual based on a personal data input unit for inputting information regarding the self and the input information regarding the self. A Wants value calculator that calculates the Wants value, which is an index, and a desired sample model generator that creates a desired sample model as an index to compare with the previously registered occupation model based on the Wants value. The desired sample model sending unit that sends the desired sample model to the job qualification server and the job qualification server An optimum job type model receiving unit for receiving a model, a suitable job determination server compares a desired sample model and a job type model, and calculates a job type model similarity indicating the degree of similarity, and a job type model similarity calculation unit, It is characterized by including a job type model selection / transmission unit that selects a job type model with the highest degree of similarity based on the job type model similarity and transmits it to the subject terminal.

【0022】かかる構成により、被験者本人の希望等を
客観的に判断する指標であるウォンツ値を用いること
で、被験者に求められる能力を適切に評価することがで
き、キャリアパスの方向性を容易に確立することが可能
となる。
With this configuration, by using the Wants value, which is an index for objectively judging the wishes of the subject, the ability required of the subject can be appropriately evaluated, and the direction of the career path can be facilitated. It can be established.

【0023】また、本発明は、上記のような適職判定支
援システムの機能をコンピュータの処理ステップとして
実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的
には、自己に関する情報を入力して適職情報を取得する
被験者が使用する被験者端末と、適性情報に基づいて適
職を判定する適職判定サーバとを、ネットワークを介し
て接続したコンピュータ環境における適職判定支援方法
であって、適職判定サーバが、被験者端末から入力され
た情報を受信する工程と、入力された情報に基づいて、
個人の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標である
マインド値を算出する工程と、入力された情報に基づい
て、個人に形成固着された気性を評価する指標であるキ
ャラクタ値を算出する工程と、入力された情報に基づい
て、個人の潜在的な能力を評価する指標であるケイパビ
リティ値を算出する工程と、マインド値、キャラクタ
値、及びケイパビリティ値に基づいて、事前に登録され
ている職種モデルと対比するための指標として個人モデ
ルを生成する工程と、個人モデルと職種モデルとを対比
して、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出する
工程と、職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高
い職種モデルを選定し、被験者端末へ送信する工程とを
含む適職判定支援方法並びにそのような工程を記録した
プログラムであることを特徴とする。
Further, the present invention is characterized by software for executing the functions of the above-mentioned suitable employment judgment support system as processing steps of a computer. Specifically, by inputting information regarding oneself, suitable employment information is obtained. A method for supporting a suitable job in a computer environment in which a subject terminal used by a subject who acquires a job and a suitable job determination server for determining a suitable job based on aptitude information are connected via a network, wherein the suitable job determination server is a subject terminal. Based on the process of receiving the information input from
Calculating a mind value, which is an index for evaluating an individual's attitude toward an event, and a step of calculating a character value, which is an index for evaluating the temper formed and fixed to an individual, based on the input information, Based on the information obtained, the process of calculating the capability value, which is an index for evaluating the individual's potential ability, is compared with the registered job model based on the mind value, character value, and capability value. Based on the job model model similarity, the process of generating an individual model as an index, the process of comparing the individual model and the job model, and calculating the job model similarity indicating the degree of similarity, Highly qualified occupation model is selected and transmitted to the subject terminal. The features.

【0024】かかる構成により、コンピュータ上へ当該
プログラムをロードさせ実行することで、被験者本人の
ポテンシャル等を客観的に判断する指標であるマインド
値、キャラクタ値、及びケイパビリティ値を用いること
で、被験者の潜在的な外向度、気性、及び能力を適切に
評価することができ、客観性を担保しながら最適な職種
モデルを選定することができる適職判定支援システムを
実現することが可能となる。
With such a configuration, by loading and executing the program on a computer, the mind value, the character value, and the capability value, which are indices for objectively determining the subject's potential etc., are used. It is possible to realize a suitable employment determination support system capable of appropriately evaluating the potential degree of outwardness, temperament, and ability, and selecting an optimal job type model while ensuring objectivity.

【0025】さらに、本発明は、上記のような適職判定
支援システムの機能をコンピュータの処理ステップとし
て実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体
的には、自己に関する情報を入力して適職情報を取得す
る被験者が使用する被験者端末と、適性情報に基づいて
適職を判定する適職判定サーバとを、ネットワークを介
して接続したコンピュータ環境における適職判定支援方
法であって、適職判定サーバが、被験者端末から入力さ
れた情報を受信する工程と、入力された情報に基づい
て、個人が希望している職種を判定する指標であるウォ
ンツ値を算出する工程と、ウォンツ値に基づいて、事前
に登録されている職種モデルと対比するための指標とし
て希望サンプルモデルを生成する工程と、希望サンプル
モデルと職種モデルとを対比して、その類似度合を示す
職種モデル類似度を算出する工程と、職種モデル類似度
に基づいて、最も類似度の高い職種モデルを選定し、被
験者端末へ送信する工程とを含む適職判定支援方法並び
にそのような工程を記録したプログラムであることを特
徴とする。
Furthermore, the present invention is characterized by software that executes the functions of the above-mentioned suitable job determination support system as processing steps of a computer. Specifically, by inputting information regarding oneself, the suitable job information is entered. A method for supporting a suitable job in a computer environment in which a subject terminal used by a subject who acquires a job and a suitable job determination server for determining a suitable job based on aptitude information are connected via a network, wherein the suitable job determination server is a subject terminal. The process of receiving the information input from, the process of calculating the wants value which is an index for judging the type of work desired by the individual based on the input information, and the pre-registered based on the wants value. Process of generating a desired sample model as an index to compare with the existing occupation model, and the desired sample model and occupation model Comparing each other, calculating a job model similarity indicating the degree of similarity, and selecting a job model with the highest similarity based on the job model similarity, and transmitting to the subject terminal The program is characterized by a support method and a program recording such steps.

【0026】かかる構成により、コンピュータ上へ当該
プログラムをロードさせ実行することで、被験者本人の
希望等を客観的に判断する指標であるウォンツ値を用い
ることで、被験者に求められる能力を適切に評価するこ
とができ、キャリアパスの方向性を容易に確立すること
ができる適職判定支援システムを実現することが可能と
なる。
With this configuration, by using the Wants value which is an index for objectively judging the subject's wishes by loading and executing the program on a computer, the ability required of the subject can be appropriately evaluated. Therefore, it is possible to realize a suitable employment determination support system that can easily establish the direction of a career path.

【0027】[0027]

【発明の実施の形態】(実施の形態1)以下、本発明の
実施の形態1にかかる適職判定支援システムについて、
図面を参照しながら説明する。図1は本発明の実施の形
態1にかかる適職判定支援システムの構成図である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION (Embodiment 1) Hereinafter, a suitable job determination support system according to Embodiment 1 of the present invention will be described.
A description will be given with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram of a suitable job determination support system according to a first exemplary embodiment of the present invention.

【0028】図1において、1は被験者端末であり、適
職を探索する被験者が自己に関する情報を入力し、結果
を表示する端末である。2は適職判定サーバであり、被
験者端末1から入力された個人別情報に基づいて、最適
であると判定された職種に関する情報を提供するもので
ある。また、3はインターネット等の通信手段であり、
被験者端末1と適職判定サーバ2を相互に接続するもの
である。
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a subject terminal, which is a terminal for a subject searching for a suitable job to input information about himself and displaying the result. Reference numeral 2 denotes an aptitude determination server, which provides information on the type of job determined to be optimal based on the individualized information input from the subject terminal 1. 3 is a communication means such as the Internet,
The subject terminal 1 and the suitable employment determination server 2 are mutually connected.

【0029】図2は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおける被験者端末の入力画面の例
示図である。図2に示すように、まず被験者のIDをI
D入力領域11に打鍵し、パスワードをパスワード入力
領域12に打鍵する。認証処理が正常に完了すると、質
問事項表示領域13に、順次質問事項が表示されてくる
ので、被験者はその一つ一つに対して回答番号入力領域
14を用いて回答し、確認ボタン15を押すことで、次
の質問へと移っていくことになる。
FIG. 2 is a view showing an example of the input screen of the subject terminal in the suitable employment determination support system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, first, the subject ID is I
The D input area 11 and the password are input to the password input area 12. When the authentication process is completed normally, the question items are sequentially displayed in the question item display area 13. Therefore, the test subject answers each by using the answer number input area 14 and clicks the confirmation button 15. Pressing will move to the next question.

【0030】なお、入力画面は特にこのような画面構成
に限定されるものではなく、必要な情報の入力が可能な
画面構成である限り、どのような画面構成であっても良
く、マルチウィンドウであろうと、シングルウィンドウ
であろうと、限定されるものではない。
It should be noted that the input screen is not particularly limited to such a screen configuration, and any screen configuration may be used as long as it is a screen configuration in which necessary information can be input, and a multi-window is used. It is not limited to single windows or single windows.

【0031】次に、本実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける適職判定サーバ2の機能について、
図面を参照しながら説明する。図3は、本発明の実施の
形態1にかかる適職判定支援システムにおける適職判定
サーバ2の構成図である。
Next, regarding the function of the suitable job determination server 2 in the suitable job determination support system according to the first embodiment,
A description will be given with reference to the drawings. FIG. 3 is a configuration diagram of the suitable job determination server 2 in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【0032】図3において、まず被験者端末1からユー
ザID及びパスワードが送信され、ユーザ認証部21に
おいて被験者であるか否かを確認する。被験者本人であ
ることが確認できたら、質問送信部22から質問格納部
23にあらかじめ保存されている質問を被験者端末1に
順次送信することになる。また、送信された当該質問に
対する回答が、後述するマインド値、キャラクタ値、及
びケイパビリティ値の演算にどのように作用するのか等
についても事前に取り決めておき、評価値演算情報格納
部24へ事前に保存しておくことになる。
In FIG. 3, first, the user ID and password are transmitted from the subject terminal 1, and the user authentication section 21 confirms whether or not the subject. When it is confirmed that the subject is the subject himself, the question transmitting section 22 sequentially transmits the questions stored in the question storing section 23 to the subject terminal 1. Further, how the answer to the transmitted question affects the calculation of the mind value, the character value, and the capability value, which will be described later, etc. is determined in advance, and the evaluation value calculation information storage unit 24 is stored in advance. I will save it.

【0033】具体的には、例えば質問が「過去にとらわ
れず、現在に従った考え方をする。」であった場合に
は、マインド値としては外向度を高く(内政度を低く)
評価するように作用し、キャラクタ値としては「ノリの
良さ」の項目値を高く評価するように作用する、といっ
た情報を数値化して、評価値演算情報格納部24へ保存
しておく。このように、各質問事項について、それぞれ
どのような作用を有しているかを数値データとして保存
することになる。
Specifically, for example, when the question is "not thinking in the past and thinking according to the present.", The mind value is a high degree of outwardness (a low degree of internal politics).
Information that acts as an evaluation and acts as a high evaluation of the item value of “good quality” as a character value is digitized and stored in the evaluation value calculation information storage unit 24. In this way, the action of each question item is stored as numerical data.

【0034】次に、被験者端末1における入力画面から
入力された情報は、入力データ受信部25で受信され
る。入力された情報は入力データ格納部26へ保存さ
れ、個人の潜在能力を判定する以下の指標の算出に用い
られる。なお、本実施の形態1では、入力された情報を
一旦保存してから処理することにしているが、特にこれ
に限定されるものではなく、入力データ格納部26を設
けずに逐次処理するものであっても良い。
Next, the information input from the input screen of the subject terminal 1 is received by the input data receiving section 25. The input information is stored in the input data storage unit 26 and is used for calculating the following index for judging the potential of an individual. In the first embodiment, the input information is once stored and then processed, but the present invention is not limited to this, and the input data storage unit 26 is not provided and the input information is sequentially processed. May be

【0035】まず、マインド値演算部27では、被験者
の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマイ
ンド値を算出する。すなわち、マインド値が高ければ高
いほど、被験者の外向度が高いことを示し、マインド値
が低ければ低いほど、被験者の内政度が高いことを意味
することになる。したがって、外向度が高ければ「営
業」等の職種に向いており、内政度が高ければ「研究開
発者」等の職種に向いているものと判断するための指標
となり得る。
First, the mind value calculation unit 27 calculates a mind value which is an index for evaluating the attitude of the subject with respect to the event. That is, the higher the mind value is, the higher the outward degree of the subject is, and the lower the mind value is, the higher the degree of internal affairs of the subject is. Therefore, it can be used as an index for determining that the higher the degree of outward tendency is, the more suitable for the job category such as “sales” and the higher the degree of internal affairs is, the more suitable for the job category such as “Research and development”.

【0036】具体的には、質問項目ごとに「外向」、
「内政」、「関係なし」の3つに区分分けしておき、
「外向」を‘1’、「内政」を‘−1’、「関係なし」
を‘0’とする。そして、各々の質問項目に対する入力
値と各々の係数値である‘1’、‘−1’、‘0’を乗
算した値の総和でもって被験者のマインド値として算出
する。
Specifically, "outgoing" for each question item,
It is divided into three categories, "domestic affairs" and "irrelevant",
"Extra" is "1", "Internal affairs" is "-1", "No relation"
Is set to '0'. Then, the sum of the input value for each question item and the coefficient values of “1”, “−1”, and “0” is calculated as the mind value of the subject.

【0037】なお、マインド値の算出方法はこれに限定
されるものではなく、他の方法であっても良い。また、
算出された被験者ごとのマインド値は、マインド値格納
部28に保存される。
The method of calculating the mind value is not limited to this, and other methods may be used. Also,
The calculated mind value for each subject is stored in the mind value storage unit 28.

【0038】図4は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおけるマインド値格納部28のデ
ータ構造の例示図である。図4に示すように、最小限ユ
ーザIDごとに算出したマインド値が保存されていれば
良い。ただし、詳細な分析を可能とするために、各質問
項目番号(図4においては○付きの数字で示してい
る。)とその回答をも保存しておくことが望ましい。
FIG. 4 is a view showing an example of the data structure of the mind value storage unit 28 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the mind value calculated for each minimum user ID may be stored. However, in order to enable detailed analysis, it is desirable to save each question item number (indicated by a number with a circle in FIG. 4) and its answer.

【0039】次に、キャラクタ値演算部29では、被験
者に形成固着されている気性を評価する指標であるキャ
ラクタ値を算出する。キャラクタ値は、複数の項目に分
割されており、各項目の絶対値の大小によって、被験者
に形成固着されている気性を評価することになる。
Next, the character value calculation unit 29 calculates a character value which is an index for evaluating the temper that is formed and fixed on the subject. The character value is divided into a plurality of items, and the tempers formed and fixed on the subject are evaluated based on the magnitude of the absolute value of each item.

【0040】具体的には、「やさしさ」や「意思の強
さ」等の気性を表す項目を複数用意しておき、各質問が
どの気性を表す項目に対して影響を与えるのかを決めて
おく。そして、質問に対する入力値をそれぞれ気性を表
す項目値として加算していき、個人ごとの項目値の総和
を‘100%’とした百分率によって表すことで、項目
ごとのキャラクタ値として求めることになる。
More specifically, a plurality of items indicating temperament such as "gentleness" and "strength of intention" are prepared, and it is determined which temperament item each question affects. . Then, the input values for the questions are added as item values indicating the temper, and the sum of the item values for each individual is expressed as a percentage of "100%" to obtain the character value for each item.

【0041】例えば、質問が「過去にとらわれず、現在
に従った考え方をする。」であった場合には、「ノリの
良さ」の項目に入力値を加算することで、項目「ノリの
良さ」が強調されることになる。なお、キャラクタ値の
算出方法は、これに限定されるものではない。項目ごと
に算出されたキャラクタ値は、キャラクタ値格納部30
に保存されることになる。
For example, if the question is "don't get caught in the past and think according to the present.", The input value is added to the item of "goodness of paste" to obtain the item "goodness of paste". Will be emphasized. The method for calculating the character value is not limited to this. The character value calculated for each item is stored in the character value storage unit 30.
Will be saved in.

【0042】図5は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおけるキャラクタ値格納部30の
データ構造の例示図である。図5に示すように、ユーザ
IDごとに各キャラクタ項目(図5では○付き数字で表
している。)ごとのキャラクタ値を、全項目の総和を
‘100%’とした百分率で表した数値として保存する
ことになる。
FIG. 5 is a view showing an example of the data structure of the character value storage unit 30 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the character value for each character item (represented by a number with a circle in FIG. 5) for each user ID is expressed as a percentage value with the sum of all items being “100%”. It will be saved.

【0043】さらに、ケイパビリティ値演算部31で
は、被験者の潜在的な能力を評価する指標であるケイパ
ビリティ値を算出する。ケイパビリティ値は、複数の項
目に分割されており、各項目の絶対値の大小によって、
被験者の潜在的な能力を評価することになる。
Further, the capability value calculation unit 31 calculates a capability value which is an index for evaluating the latent ability of the subject. The capability value is divided into multiple items, and depending on the magnitude of the absolute value of each item,
It will assess the potential abilities of the subject.

【0044】具体的には、「継続進歩性」や「知見応用
力」等の能力を表す項目を複数用意しておき、各質問が
どの能力を表す項目に対して影響を与えるのかを決めて
おく。そして、質問に対する入力値をそれぞれ能力を表
す項目値として加算していくことで、項目ごとのケイパ
ビリティ値が求まることになる。
More specifically, a plurality of items representing abilities such as "continuation inventive step" and "knowledge application ability" are prepared, and it is determined which item each proficiency represents. deep. Then, the input value for the question is added as the item value indicating the ability, and the capability value for each item is obtained.

【0045】例えば、質問が「市場や環境の変化・進歩
に対応するべく、仕事の手法や商品を買えていく努力を
していきたい。」であった場合には、「継続進歩性」の
項目に入力値を加算することで、項目「継続進歩性」が
強調されることになる。また、他の項目である「価値判
定力」、「柔軟対応力」等についても、入力値に対して
一定の減算係数を乗算してから加算する、いわゆる重み
付け加算を行うことも可能である。なお、ケイパビリテ
ィ値の算出方法は、これに限定されるものではない。項
目ごとに算出されたケイパビリティ値は、ケイパビリテ
ィ値格納部32に保存されることになる。
For example, if the question is "I would like to make an effort to buy work methods and products in order to respond to changes and progress in the market and the environment." By adding the input value to the item, the item “continuous inventive step” is emphasized. Further, with respect to the other items such as “value judgment power” and “flexibility correspondence power”, so-called weighted addition, in which the input value is multiplied by a certain subtraction coefficient and then added, can be performed. The method of calculating the capability value is not limited to this. The capability value calculated for each item is stored in the capability value storage unit 32.

【0046】図6は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおけるケイパビリティ値格納部3
2のデータ構造の例示図である。図6に示すように、ユ
ーザIDごとに各ケイパビリティ項目(図5では○付き
数字で表している。)ごとのケイパビリティ値を、各ケ
イパビリティ項目において満点を‘100’とした数値
を保存することになる。したがって、キャラクタ値とは
異なり、各項目の総和は被験者ごとに一致するものでは
ない。
FIG. 6 shows the capability value storage unit 3 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention.
It is an illustration figure of the data structure of 2. As shown in FIG. 6, the capability value for each capability item (indicated by a number with a circle in FIG. 5) for each user ID is stored as a numerical value with a perfect score of “100” in each capability item. Become. Therefore, unlike the character value, the total sum of the items does not match for each subject.

【0047】そして、個人モデル生成部33において、
マインド値格納部28に保存されたマインド値、キャラ
クタ値格納部30に保存されたキャラクタ値、及びケイ
パビリティ値格納部32に保存されたケイパビリティ値
に基づいて、個人モデルを生成する。
Then, in the individual model generating section 33,
The personal model is generated based on the mind value stored in the mind value storage unit 28, the character value stored in the character value storage unit 30, and the capability value stored in the capability value storage unit 32.

【0048】具体的には、個人モデル生成部33におい
て、マインド値格納部28に保存されたマインド値、キ
ャラクタ値格納部30に保存されたキャラクタ値、及び
ケイパビリティ値格納部32に保存されたケイパビリテ
ィ値そのものをパラメタとした個人モデルを生成するこ
とになる。本実施の形態1では、特に個人モデルを保存
する個人モデル格納部を設けていないが、これは各パラ
メタに対して特に処理を施していないからである。個人
モデルとして、何らかの処理を行って別のパラメタを生
成する場合には、別途個人モデル格納部を設けることが
好ましい。
Specifically, in the personal model generation unit 33, the mind value stored in the mind value storage unit 28, the character value stored in the character value storage unit 30, and the capability stored in the capability value storage unit 32. A personal model will be created with the value itself as a parameter. In the first embodiment, a personal model storage unit for storing the personal model is not provided, but this is because each parameter is not processed in particular. When the personal model is subjected to some processing to generate another parameter, it is preferable to separately provide a personal model storage unit.

【0049】そして、職種モデル類似度演算部34にお
いて、生成された個人モデルと、職種モデル格納部35
に事前に登録されている職種モデルとを対比して、類似
している度合を表す類似度を算出することになる。
Then, in the job type model similarity calculation unit 34, the generated personal model and the job type model storage unit 35
In comparison with the job type model registered in advance, the degree of similarity is calculated.

【0050】まず、類似度の算出方法について説明す
る。図7に、本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける職種モデル類似度演算部34の構成
図を示す。
First, a method of calculating the degree of similarity will be described. FIG. 7 shows a configuration diagram of the job type model similarity calculation unit 34 in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【0051】図7において、まずマインドベース絞り込
み処理部341において、個人モデルのマインド値に基
づいて比較対照とするべき職種モデルを絞り込む。すな
わち、絞り込むための条件をマインド条件格納部342
に保存しておき、マインド値格納部28から読み込んだ
マインド値と照合することで、条件に合致する職種モデ
ルを抽出することになる。
In FIG. 7, first, the mind-base narrowing-down processing unit 341 narrows down job models to be compared and contrasted based on the mind value of the individual model. That is, the conditions for narrowing down the conditions are stored in the mind condition storage unit 342.
The job type model that matches the condition is extracted by storing the result in the mind value storage unit 28 and collating it with the mind value read from the mind value storage unit 28.

【0052】図8は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおけるマインド条件格納部342
のデータ構造の例示図である。図8に示すように、マイ
ンド値の条件を定めるために、職種IDごとにマインド
値の基準値を設定することになる。そして、個人モデル
におけるマインド値が当該基準値を下回る職種IDにつ
いては類似度の算出を行わないようにすることが考えら
れる。
FIG. 8 is a mind condition storage unit 342 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention.
It is an illustration figure of the data structure of. As shown in FIG. 8, in order to determine the condition of the mind value, the reference value of the mind value is set for each job type ID. Then, it may be considered that the similarity is not calculated for the job type ID whose mind value in the individual model is lower than the reference value.

【0053】同様に、図8に示すようなマインド条件格
納部342のデータ構造において、個人モデルにおける
マインド値が当該基準値を下回る職種IDを排除するの
ではなく、個人モデルにおけるマインド値が当該基準値
を中心とした一定範囲内(例えば基準値を中心に−10
〜10の範囲内)にある職種IDを排除することも考え
られる。
Similarly, in the data structure of the mind condition storage unit 342 as shown in FIG. 8, the mind value in the individual model is not excluded, but the occupation value ID in which the mind value in the individual model is less than the reference value is not excluded. Within a certain range around the value (for example, -10 around the standard value)
It is also conceivable to exclude job IDs within the range of 10).

【0054】これらの条件に基づいて、明らかに類似度
を算出する必要性の乏しい職種IDを事前に排除してお
くことによって、類似度算出のための演算処理時間を短
縮化できると共に、無駄な計算機資源の消費を防止する
ことも可能となる。
Based on these conditions, it is possible to shorten the calculation processing time for calculating the degree of similarity and eliminate wasteful work IDs that do not need to calculate the degree of similarity in advance. It is also possible to prevent consumption of computer resources.

【0055】次に、キャラクタベース絞り込み処理部3
43において、個人モデルのキャラクタ値に基づいて比
較対照とするべき職種モデルを、さらに絞り込む。すな
わち、絞り込むための条件をキャラクタ条件格納部34
4に保存しておき、キャラクタ値格納部30から読み込
んだキャラクタ値と照合することで、条件に合致する職
種モデルのみを抽出することになる。
Next, the character base narrowing processing unit 3
At 43, the occupation model to be compared and contrasted is further narrowed down based on the character value of the individual model. That is, the conditions for narrowing down the conditions are stored in the character condition storage unit 34.
4 is stored and collated with the character value read from the character value storage unit 30, so that only the job type model that matches the condition is extracted.

【0056】図9は、本発明の実施の形態1にかかる適
職判定支援システムにおけるキャラクタ条件格納部34
4のデータ構造例示図である。図9に示すように、職種
IDごとに各キャラクタ項目(図9では○付き数字で表
している。)について必要とされる数値範囲を設定する
ことになる。したがって、各個人モデルについて、全キ
ャラクタ項目のうち一つでも設定された数値範囲外とな
っている職種IDについては類似度の算出を行わないこ
とになる。こうすることで、類似度算出のための演算処
理時間を短縮化できると共に、無駄な計算機資源の消費
を防止することも可能となる。
FIG. 9 shows the character condition storage unit 34 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention.
It is a data structure illustration of FIG. As shown in FIG. 9, a required numerical value range is set for each character item (represented by a number with a circle in FIG. 9) for each job type ID. Therefore, for each individual model, even for one of all character items, the similarity is not calculated for the job type ID that is out of the set numerical range. By doing so, it is possible to shorten the calculation processing time for calculating the degree of similarity and prevent wasteful consumption of computer resources.

【0057】次に、ケイパビリティベース絞り込み処理
部345において、個人モデルのケイパビリティ値に基
づいて比較対照とするべき職種モデルを、さらに絞り込
む。すなわち、絞り込むための条件をケイパビリティ条
件格納部346に保存しておき、ケイパビリティ値格納
部32から読み込んだケイパビリティ値と照合すること
で、条件に合致する職種モデルのみを抽出することにな
る。
Next, the capability base narrowing processing unit 345 further narrows down the job type models to be compared and contrasted based on the capability value of the individual model. That is, the conditions for narrowing down are stored in the capability condition storage unit 346, and by collating with the capability values read from the capability value storage unit 32, only the job type models that match the conditions are extracted.

【0058】具体的には、ケイパビリティ値格納部32
から読み込む際に、被験者個人ごとのケイパビリティ値
が高い項目5つ、及び低い項目5つを、各々のケイパビ
リティ値と共に抽出する。なお、被験者個人ごとのケイ
パビリティ値が高い項目及び低い項目を読み込む個数に
ついては特に‘5’に限定されるものではなく、少なく
とも‘3’以上であれば足りる。そして、ここまでに絞
り込まれた職種モデル各々について、必要ケイパビリテ
ィ項目及び不必要ケイパビリティ項目をケイパビリティ
条件格納部346から読み込む。
Specifically, the capability value storage unit 32
When reading from, 5 items with high capability values and 5 items with low capability values for each subject are extracted together with their respective capability values. The number of items with high capability values and low items with respect to each individual subject is not particularly limited to “5”, and it is sufficient if at least “3” or more. Then, the necessary capability items and the unnecessary capability items are read from the capability condition storage unit 346 for each job model narrowed down to this point.

【0059】図10は、本発明の実施の形態1にかかる
適職判定支援システムにおけるケイパビリティ条件格納
部346のデータ構造例示図である。図10に示すよう
に、ケイパビリティ条件格納部346には、職種IDご
とに各ケイパビリティ項目(図10では○付き数字で表
している。)のうち必要ケイパビリティ項目を5つ、不
必要ケイパビリティ項目を5つ登録している。必要ケイ
パビリティ項目及び不必要ケイパビリティ項目の個数は
特に‘5’に限定されるものではないが、少なくとも
‘3’以上であることが好ましい。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the data structure of the capability condition storage unit 346 in the suitable job determination support system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, the capability condition storage unit 346 stores five required capability items and five unnecessary capability items among the capability items (denoted by circles in FIG. 10) for each job type ID. One is registered. The number of necessary capability items and unnecessary capability items is not particularly limited to “5”, but it is preferably at least “3” or more.

【0060】そして、被験者個人ごとのケイパビリティ
値が高い項目5つと職種IDごとの必要ケイパビリティ
項目5つとを対比して、一致するケイパビリティ項目が
‘2’以下(半数に満たない)である職種IDを排除す
る。こうすることで、必要な能力をあまり有していない
にもかかわらず、適職であるものと判定されることを未
然に回避することができる。
Then, by comparing the five items with high capability values for each individual subject and the five required capability items for each job type ID, the job IDs with matching capability items of '2' or less (less than half) are selected. Exclude. By doing so, it is possible to prevent the person from being judged to be a suitable job even though he / she does not have much necessary ability.

【0061】次に、被験者個人ごとのケイパビリティ値
が低い項目5つと職種IDごとの不必要ケイパビリティ
項目5つとを対比して、一致するケイパビリティ項目が
‘2’以下(半数に満たない)である職種IDを排除す
る。こうすることで、不必要な能力を結構有しているに
もかかわらず、適職であるものと判定されることを未然
に回避することができる。
Next, by comparing five items with low capability values for each subject and five unnecessary capability items for each job type ID, job types with matching capability items of '2' or less (less than half) Remove the ID. By doing so, it is possible to avoid being judged to be a suitable job even though he or she has a considerable amount of unnecessary abilities.

【0062】なお、ケイパビリティベース絞り込み時の
判断基準(「半数に満たない」等)についても、特に上
述したような基準に限定されるものではなく、絞り込み
の程度に応じて自由に設定することが可能である。
The criteria for narrowing down the capability base (such as "less than half") are not limited to the above-mentioned criteria, and can be set freely according to the degree of narrowing down. It is possible.

【0063】そして、ここまで比較対照とするべき職種
モデルが絞り込まれた時点で、ケイパビリティ値偏差値
演算部347において、ケイパビリティ値格納部32か
ら読み込んだ個人モデルにおけるケイパビリティ値自体
のバラツキを表すべく、偏差値を各ケイパビリティ項目
ごとに算出する。具体的には、個人モデルにおけるケイ
パビリティ値から標準偏差を求め、各ケイパビリティ項
目について偏差値を算出することになる。
Then, at the time when the job models to be compared and contrasted are narrowed down, the capability value deviation value calculation unit 347 expresses the variation of the capability value itself in the individual model read from the capability value storage unit 32. The deviation value is calculated for each capability item. Specifically, the standard deviation is calculated from the capability value in the individual model, and the deviation value is calculated for each capability item.

【0064】その後、類似度演算部348において、職
種モデル格納部35に保存されている職種モデルと対比
することによって類似度を算出することになる。ここ
で、対比される職種モデルについて説明する。図11
は、本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援システ
ムにおける職種モデル格納部35に登録された職種モデ
ルの例示図である。
After that, the similarity calculation unit 348 calculates the similarity by comparing it with the job model stored in the job model storage unit 35. Here, the compared job models will be described. Figure 11
FIG. 3 is an exemplary diagram of a job type model registered in a job type model storage unit 35 in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【0065】図11に示すように、職種モデル格納部3
5においては、職種名及び職種IDごとにケイパビリテ
ィ項目(図11では○付き数字で表している。)ごとの
ケイパビリティ値を偏差値で表している。各職種モデル
については、過去の統計的な情報から最適と判断される
ケイパビリティ値が設定されている。
As shown in FIG. 11, the occupation type model storage unit 3
In FIG. 5, the capability value for each capability item (represented by a number with a circle in FIG. 11) for each job type and job ID is represented by a deviation value. Capability values that are judged to be optimal from past statistical information are set for each job model.

【0066】また、ケイパビリティ値を偏差値で表して
いるのは、ケイパビリティ項目のバラツキ具合を比較の
対象とするためであり、ケイパビリティ値の絶対値を比
較するものではないからである。
Further, the reason that the capability value is represented by the deviation value is because the degree of variation of the capability item is to be compared, and the absolute value of the capability value is not compared.

【0067】なお、職種によって、必要となるケイパビ
リティ値は相違するため、職種モデル格納部35に登録
する際には、不要なケイパビリティ項目については空欄
として登録することになる。
Since the required capability value differs depending on the job type, when registering in the job type model storage unit 35, unnecessary capability items are registered as blank fields.

【0068】次に、類似度の算出方法について説明す
る。まず、図12に示すように、各ケイパビリティ項目
について、個人モデルの偏差値(A、B、C、・・)
と、対比対象となる職種モデルの偏差値(a、b、c、
・・)とを対比し、その比(A/a、B/b、C/c、
・・)を項目別類似度として算出する。この場合、職種
モデルの偏差値が空欄であるケイパビリティ項目につい
ては項目別類似度は算出しない。
Next, a method of calculating the degree of similarity will be described. First, as shown in FIG. 12, for each capability item, the deviation value (A, B, C, ...) Of the individual model
And the deviation values (a, b, c,
・ ・) And compare the ratio (A / a, B / b, C / c,
・ ・) Is calculated as the similarity for each item. In this case, the item-by-item similarity is not calculated for capability items in which the deviation value of the job model is blank.

【0069】そして、項目別類似度が算出されているケ
イパビリティ項目の総数をn(nは自然数)とし、ケイ
パビリティ項目ごとの個人モデルの偏差値をσSi、ケイ
パビリティ項目ごとの職種モデルの偏差値をσmiとする
と(iは自然数)、求める類似度Pは(数1)で求める
ことができる。
Then, the total number of capability items for which item-wise similarity is calculated is n (n is a natural number), the deviation value of the individual model for each capability item is σ Si , and the deviation value of the job type model for each capability item is If σ mi is set (i is a natural number), the required similarity P can be calculated by (Equation 1).

【0070】[0070]

【数1】 したがって、類似度Pの値が‘1’に近ければ近いほ
ど、個人モデルが対比の対象となった職種モデルに類似
していることになる。
[Equation 1] Therefore, the closer the value of the degree of similarity P is to “1”, the more similar the individual model is to the job model that is the object of comparison.

【0071】最後に、職種モデル選定・送信部36にお
いて、類似度が最も高いと判断された職種モデルを、被
験者の適職であるものとして選定して、被験者端末1へ
結果として送信する。同時に、被験者のマインド値、キ
ャラクタ値、ケイパビリティ値についてもチャート化等
して送信することになる。
Finally, the job type model selection / transmission unit 36 selects the job type model determined to have the highest degree of similarity as a job suitable for the subject, and transmits it to the subject terminal 1 as a result. At the same time, the mind value, character value, and capability value of the subject are also charted and transmitted.

【0072】被験者が被験者端末1で受信できる出力結
果の例を図13から図16に示す。図13は被験者のマ
インド値をチャート化したグラフの一例を、図14はキ
ャラクタ値をチャート化したグラフの一例を、図15は
ケイパビリティ値をチャート化したグラフの一例を、そ
れぞれ示している。
Examples of output results that the subject can receive at the subject terminal 1 are shown in FIGS. 13 to 16. 13 shows an example of a graph charting the mind value of the subject, FIG. 14 shows an example graph charting the character value, and FIG. 15 shows an example graph charting the capability value.

【0073】また、図16は本発明の実施の形態1にか
かる適職判定支援システムにおける出力結果の画面表示
の例示図である。図16に示すように、職種内容表示領
域161において、類似度が最も高かった職種モデルに
ついて表示すると共に、その職種モデルにおける業務内
容や該当する業界、あるいは必要専門スキルや必要資格
等の情報についても同時に表示する。また、NEXTボ
タン162を押すことによって、次に高い類似度であっ
た職種モデルについても同様の表示を行うことができる
ものとする。
FIG. 16 is a view showing an example of a screen display of the output result in the suitable employment judgment support system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 16, in the job content display area 161, the job model with the highest degree of similarity is displayed, and the job content in the job model, the applicable industry, and information such as required specialized skills and required qualifications are also displayed. Display at the same time. Further, by pressing the NEXT button 162, similar display can be performed for the job model having the next highest degree of similarity.

【0074】また、マインドボタン163、キャラクタ
ボタン164、ケイパビリティボタン165を押すこと
で、それぞれ図13、図14、図15に示すようなグラ
フの表示を行うことも可能である。なお、結果出力画面
としては、特にこれらに限定されるものではなく、シン
グルウィンドウでもマルチウィンドウでも良い。
By pressing the mind button 163, the character button 164, and the capability button 165, it is possible to display graphs as shown in FIGS. 13, 14 and 15, respectively. The result output screen is not particularly limited to these, and a single window or a multi-window may be used.

【0075】以上のような機能を実現するために必要な
適職判定サーバ2におけるプログラム処理の流れについ
て図17を参照しながら説明する。図17は、本発明の
実施の形態1にかかる適職判定支援システムにおける適
職判定サーバ2での処理の流れ図である。図17では、
質問事項への回答が被験者端末1から送信されてからの
処理について記述しており、また最適な職種モデルを選
定する場合の処理についての記述である。
The flow of program processing in the aptitude determination server 2 necessary to realize the above functions will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a flow chart of processing in the suitable job determination server 2 in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention. In FIG. 17,
It describes the processing after the answers to the questions are sent from the subject terminal 1, and also describes the processing when selecting the optimum job category model.

【0076】図17において、まず被験者端末1からの
入力データを受信する(ステップS1701)。そし
て、入力データに基づいて、マインド値を算出し(ステ
ップS1702)、キャラクタ値を算出し(ステップS
1703)、ケイパビリティ値を算出する(ステップS
1704)。
In FIG. 17, first, the input data from the subject terminal 1 is received (step S1701). Then, the mind value is calculated based on the input data (step S1702), and the character value is calculated (step S170).
1703), and the capability value is calculated (step S
1704).

【0077】次に、個人モデルを生成してから(ステッ
プS1705)、マインド値、キャラクタ値及びケイパ
ビリティ値に基づいて対比の対象となる職種モデルを絞
り込む(ステップS1706)。そして、絞り込んだ職
種モデルの中から、最初に対比する職種モデルを任意に
選択する(ステップS1707)。
Next, after the individual model is generated (step S1705), the job type models to be compared are narrowed down based on the mind value, the character value and the capability value (step S1706). Then, a job model to be compared first is arbitrarily selected from the narrowed job models (step S1707).

【0078】そして、個人モデルと職種モデルの各々の
ケイパビリティ値に基づいて類似度を算出し(ステップ
S1708)、一時記憶領域に記憶されている類似度と
比較する(ステップS1709)。算出した類似度が、
一時記憶領域に記憶されている類似度よりも‘1’に近
い場合には(ステップS1709:Yes)、当該算出
された類似度と当該職種モデル名あるいは職種IDを一
時記憶領域に記憶する(ステップS1710)。
Then, the similarity is calculated based on the capability values of the individual model and the job type model (step S1708) and compared with the similarity stored in the temporary storage area (step S1709). The calculated similarity is
If the similarity is closer to “1” than the similarity stored in the temporary storage area (step S1709: YES), the calculated similarity and the job type model name or job ID are stored in the temporary storage area (step S1709). S1710).

【0079】以上の処理を職種モデルを順次選択しなが
ら繰り返し実行し(ステップS1712)、全ての職種
モデルについて類似度の算出が行われたら(ステップS
1711:Yes)、最適な職種モデルとして、一時記
憶領域に記憶されている職種モデル名あるいは職種ID
を被験者端末1に送信することになる(ステップS17
13)。
The above processing is repeatedly executed while sequentially selecting job models (step S1712), and the similarity is calculated for all job models (step S17).
1711: Yes), as the optimum job model, the job model name or job ID stored in the temporary storage area
Will be transmitted to the subject terminal 1 (step S17).
13).

【0080】以上のように本実施の形態1によれば、被
験者本人のポテンシャル等を客観的に判断する指標であ
るマインド値、キャラクタ値、及びケイパビリティ値を
用いることで、被験者の潜在的な外向度、気性、及び能
力を適切に評価することができ、客観性を担保しながら
最適な職種モデルを選定することが可能となる。
As described above, according to the first embodiment, by using the mind value, the character value, and the capability value, which are indexes for objectively judging the potential of the subject, the potential outward appearance of the subject The degree, temper, and ability can be appropriately evaluated, and it becomes possible to select the most suitable job model while ensuring objectivity.

【0081】なお、本実施の形態1においては、ASP
(Application Service Provider)サービス等を想定し
て、適職判定サーバ2に全機能を集中させている場合に
ついて説明しているが、とくにこれに限定されるもので
はなく、例えばJAVA(登録商標)スクリプト等を用
いて全機能を被験者端末1上で実行できるものであって
も良いし、個人モデルの生成までを被験者端末1で行
い、モデルの照合及び最適職種モデル選定の機能のみを
適職判定サーバ2で行うものであっても良い。
In the first embodiment, the ASP
(Application Service Provider) A case has been described in which all functions are concentrated on the job qualification server 2 assuming a service or the like, but the invention is not particularly limited to this, and for example, a JAVA (registered trademark) script or the like. All the functions may be executed on the subject terminal 1 by using the personal computer, or the individual model generation may be performed on the subject terminal 1, and only the functions of model matching and optimum job type model selection may be performed by the aptitude determination server 2. It may be done.

【0082】(実施の形態2)次に本発明の実施の形態
2にかかる適職判定支援システムついて、図面を参照し
ながら説明する。全体のシステム構成図は、実施の形態
1と同様、図1で表すことができる。実施の形態1と相
違しているのは、被験者端末から入力される情報が、被
験者個人の潜在的な情報ではなく、被験者の主観的な意
思に関する情報である点である。
(Second Embodiment) Next, a suitable employment determination support system according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The entire system configuration diagram can be represented by FIG. 1 as in the first embodiment. The difference from the first embodiment is that the information input from the subject terminal is not the potential information of the individual subject but the information about the subjective intention of the subject.

【0083】したがって、適職判定サーバ2の構成に若
干の違いがある。図18は、本発明の実施の形態2にか
かる適職判定支援システムにおける適職判定サーバ2の
構成図である。図3に示した適職判定サーバ2と同一の
構成要素については同一の番号を付することで、詳細な
説明は省略する。
Therefore, there is a slight difference in the configuration of the aptitude determination server 2. FIG. 18 is a configuration diagram of the suitable job determination server 2 in the suitable job determination support system according to the second exemplary embodiment of the present invention. The same components as those of the suitable job determination server 2 shown in FIG. 3 are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

【0084】図18において、まず被験者端末1におけ
る入力画面から入力された情報が、入力データ受信部2
5において受信される。入力された情報は入力データ格
納部26へ保存され、被験者個人の希望職種を判定する
指標であるウォンツ値の算出に用いられる。なお、本実
施の形態2では、入力された情報を一旦保存してから処
理することにしているが、特にこれに限定されるもので
はなく、入力データ格納部26を設けずに逐次処理する
ものであっても良い。
In FIG. 18, first, the information input from the input screen of the subject terminal 1 is the input data receiving unit 2
Received at 5. The input information is stored in the input data storage unit 26, and is used for calculating the Wants value which is an index for judging the desired job type of each subject. In the second embodiment, the input information is temporarily stored and then processed, but the present invention is not limited to this, and the input data storage unit 26 is not provided and the input information is sequentially processed. May be

【0085】ウォンツ値演算部181は、入力されたデ
ータに基づいて、被験者が希望している職種を判定する
ための指標であるウォンツ値を算出するものである。ウ
ォンツ値は、複数の項目に分割されており、各項目の絶
対値の大小によって、被験者の希望に必要な能力を評価
することになる。したがって、項目の内容としてはケイ
パビリティ値と合致する。
The wants value calculation unit 181 calculates a wants value, which is an index for determining the type of work desired by the subject, based on the input data. The wants value is divided into a plurality of items, and the ability required for the subject's wish is evaluated by the magnitude of the absolute value of each item. Therefore, the content of the item matches the capability value.

【0086】具体的には、「継続進歩性」や「知見応用
力」等の能力を表す項目を複数用意しておき、各質問が
どの能力を表す項目に対して影響を与えるのかを決めて
おく。そして、質問に対する入力値をそれぞれ能力を表
す項目値として加算していくことで、項目ごとのウォン
ツ値が求まることになる。
Specifically, a plurality of items representing abilities such as "continuation inventive step" and "knowledge application ability" are prepared, and it is decided which item each proficiency affects. deep. Then, the wants value for each item is obtained by adding the input value for the question as the item value indicating the ability.

【0087】例えば、質問が「市場や環境の変化・進歩
に対応するべく、仕事の手法や商品を買えていく努力を
していきたい。」であった場合には、「継続進歩性」の
項目に入力値を加算することで、項目「継続進歩性」が
強調されることになる。また、他の項目である「価値判
定力」、「柔軟対応力」等についても、入力値に対して
一定の減算係数を乗算してから加算する、いわゆる重み
付け加算を行うことも可能である。なお、ウォンツ値の
算出方法は、これに限定されるものではない。項目ごと
に算出されたウォンツ値は、ウォンツ値格納部182に
保存されることになる。
For example, if the question is "I would like to make an effort to buy work methods and products in order to respond to changes and progress in the market and environment," I would like to say "incremental continuity". By adding the input value to the item, the item “continuous inventive step” is emphasized. Further, with respect to the other items such as “value judgment power” and “flexibility correspondence power”, so-called weighted addition, in which the input value is multiplied by a certain subtraction coefficient and then added, can be performed. The method of calculating the wants value is not limited to this. The wants value calculated for each item is stored in the wants value storage unit 182.

【0088】図19に、本実施の形態2にかかる適職判
定支援システムにおけるウォンツ値格納部182のデー
タ構造例示図を示す。図19に示すように、ユーザID
ごとに各ウォンツ項目(図19では○付き数字で表して
いる。)ごとのウォンツ値を、各ウォンツ項目において
満点を‘100’とした数値として保存することにな
る。
FIG. 19 shows an example of the data structure of the wants value storage unit 182 in the suitable employment determination support system according to the second embodiment. As shown in FIG. 19, the user ID
The wants value for each wants item (denoted by a number with a circle in FIG. 19) is stored as a value with a perfect score of "100" for each wants item.

【0089】そして、希望サンプルモデル生成部183
において、ウォンツ値格納部182に保存されたウォン
ツ値に基づいて、希望サンプルモデルを生成する。希望
サンプルモデルは、実施の形態1における個人モデルと
同様であるが、ウォンツ値のみのよって構成されている
点のみにおいて相違している。また、本実施の形態2で
は、特に希望サンプルモデルを保存する希望サンプルモ
デル格納部を設けていないが、これはパラメタとしての
ウォンツ値に対して特に処理を施していないからであ
る。希望サンプルモデルとして、ウォンツ値に対して何
らかの処理を行い、別のパラメタを生成する場合には、
別途希望サンプルモデル格納部を設けることが好まし
い。
Then, the desired sample model generator 183
At, the desired sample model is generated based on the wants value stored in the wants value storage unit 182. The desired sample model is the same as the individual model in the first embodiment, but is different only in that it is constituted by only Wants values. In addition, in the second embodiment, the desired sample model storage unit for storing the desired sample model is not provided, because the Wants value as a parameter is not particularly processed. As a desired sample model, if you want to perform some processing on Wants value and generate another parameter,
It is preferable to provide a desired sample model storage unit separately.

【0090】そして、職種モデル類似度演算部34にお
いては、生成された希望サンプルモデルと、職種モデル
格納部35に事前に登録されている職種モデルとを対比
して、類似している度合を表す類似度を、実施の形態1
と同様に算出することになる。詳細については、実施の
形態1における説明の「個人モデル」を「希望サンプル
モデル」として扱うものとなることから、省略する。
Then, in the job model similarity calculating unit 34, the generated desired sample model is compared with the job model registered in advance in the job model storing unit 35 to show the degree of similarity. The degree of similarity is the first embodiment.
It will be calculated in the same manner as. Details are omitted because the “individual model” described in the first embodiment is treated as a “desired sample model”.

【0091】実施の形態1と異なるのは、比較対象とな
るべき職種モデルの絞り込み処理を行わない点にある。
すなわち、比較対照とするべき職種モデルを特に絞り込
むことなく、希望サンプルモデルにおけるウォンツ値自
体のバラツキを表すべく、偏差値を各ウォンツ項目ごと
に算出する。具体的には、希望サンプルモデルにおける
ウォンツ値から標準偏差を求め、各ウォンツ項目につい
て偏差値を算出することになる。
The difference from the first embodiment is that the job type models to be compared are not narrowed down.
That is, the deviation value is calculated for each wants item in order to represent the variation of the wants value itself in the desired sample model without particularly narrowing down the occupation model to be compared and contrasted. Specifically, the standard deviation is obtained from the wants value in the desired sample model, and the deviation value is calculated for each wants item.

【0092】その後、実施の形態1と同様に、職種モデ
ル格納部35に保存されている職種モデルと対比するこ
とによって類似度を算出することになる。類似度の算出
方法についても、実施の形態1と同様である。
Thereafter, similar to the first embodiment, the degree of similarity is calculated by comparing with the job model stored in the job model storage unit 35. The method of calculating the similarity is the same as that in the first embodiment.

【0093】最後に、職種モデル選定・送信部36にお
いて、類似度が最も高いと判断された職種モデルを、被
験者の希望職種であるものとして選定して、被験者端末
1へ結果として送信する。同時に、被験者のウォンツ値
についてもチャート化等して送信することになる。
Finally, the job type model selection / transmission unit 36 selects the job type model determined to have the highest degree of similarity as the job type desired by the subject, and transmits it to the subject terminal 1 as a result. At the same time, the wants value of the subject will be charted and sent.

【0094】被験者が被験者端末1で受信できる出力結
果の例を図20及び図21に示す。図20は被験者のウ
ォンツ値をチャート化したグラフの一例を示している。
また、図21は本発明の実施の形態2にかかる適職判定
支援システムにおける出力結果の画面表示の例示図であ
る。図21に示すように、職種内容表示領域211にお
いて、類似度が最も高かった職種モデルについて表示す
ると共に、その職種モデルにおける業務内容や該当する
業界、あるいは必要専門スキルや必要資格等の情報につ
いても同時に表示する。また、NEXTボタン212を
押すことによって、次に高い類似度であった職種モデル
についても同様の表示を行うことができるものとする。
20 and 21 show examples of output results that the subject can receive at the subject terminal 1. FIG. 20 shows an example of a graph in which the Wants value of the subject is charted.
Further, FIG. 21 is an exemplary diagram of a screen display of an output result in the suitable employment determination support system according to the second exemplary embodiment of the present invention. As shown in FIG. 21, in the job content display area 211, the job model with the highest degree of similarity is displayed, and the job content in the job model, the applicable industry, and information such as required specialized skills and required qualifications are also displayed. Display at the same time. Further, by pressing the NEXT button 212, the same display can be performed for the job type model having the next highest degree of similarity.

【0095】また、ウォンツボタン213を押すこと
で、図20に示すようなグラフの表示を行うことも可能
である。なお、結果出力画面としては、特にこれらに限
定されるものではなく、シングルウィンドウでもマルチ
ウィンドウでも良い。
By pressing the wants button 213, it is possible to display a graph as shown in FIG. The result output screen is not particularly limited to these, and a single window or a multi-window may be used.

【0096】以上のような機能を実現するために必要な
適職判定サーバ2におけるプログラム処理の流れについ
て図22を参照しながら説明する。図22は、本発明の
実施の形態2にかかる適職判定支援システムにおける適
職判定サーバ2での処理の流れ図である。図22では、
質問事項への回答が被験者端末1から送信されてからの
処理について記述しており、また最適な希望職種モデル
を選定する場合の処理についての記述である。
The flow of program processing in the suitable employment determination server 2 required to realize the above functions will be described with reference to FIG. FIG. 22 is a flow chart of processing in the suitable job determination server 2 in the suitable job determination support system according to the second exemplary embodiment of the present invention. In FIG. 22,
It describes the processing after the answers to the questions are transmitted from the subject terminal 1, and also describes the processing in the case of selecting the optimum desired job model.

【0097】図22において、まず被験者端末1からの
入力データを受信する(ステップS2201)。そし
て、入力データに基づいて、ウォンツ値を算出する(ス
テップS2202)。
In FIG. 22, first, the input data from the subject terminal 1 is received (step S2201). Then, the wants value is calculated based on the input data (step S2202).

【0098】次に、希望サンプルモデルを生成してから
(ステップS2203)、最初に対比する職種モデルを
任意に選択する(ステップS2204)。
Next, after the desired sample model is generated (step S2203), the job model to be compared first is arbitrarily selected (step S2204).

【0099】そして、希望サンプルモデルと職種モデル
の各々のウォンツ値(ケイパビリティ値)に基づいて類
似度を算出し(ステップS2205)、一時記憶領域に
記憶されている類似度と比較する(ステップS220
6)。算出した類似度が、一時記憶領域に記憶されてい
る類似度よりも‘1’に近い場合には(ステップS22
06:Yes)、当該算出された類似度と当該職種モデ
ル名あるいは職種IDを一時記憶領域に記憶する(ステ
ップS2207)。
Then, the similarity is calculated based on the wants value (capability value) of each of the desired sample model and the job type model (step S2205), and the similarity is compared with the similarity stored in the temporary storage area (step S220).
6). When the calculated similarity is closer to “1” than the similarity stored in the temporary storage area (step S22
06: Yes), and stores the calculated similarity and the job type model name or the job ID in the temporary storage area (step S2207).

【0100】以上の処理を職種モデルを順次選択しなが
ら繰り返し実行し(ステップS2209)、全ての職種
モデルについて類似度の算出が行われたら(ステップS
2208:Yes)、最適な希望職種モデルとして、一
時記憶領域に記憶されている職種モデル名あるいは職種
IDを被験者端末1に送信することになる(ステップS
2210)。
The above processing is repeatedly executed while sequentially selecting job models (step S2209), and when the similarity is calculated for all job models (step S2).
2208: Yes), as the optimum desired job model, the job model name or job ID stored in the temporary storage area is transmitted to the subject terminal 1 (step S).
2210).

【0101】以上のように本実施の形態2によれば、被
験者本人の希望等を客観的に判断する指標であるウォン
ツ値を用いることで、被験者に求められる能力を適切に
評価することができ、キャリアパスの方向性を容易に確
立することが可能となる。
As described above, according to the second embodiment, by using the Wants value which is an index for objectively judging the wishes of the subject, the ability required of the subject can be appropriately evaluated. Thus, it becomes possible to easily establish the direction of the carrier path.

【0102】なお、本発明の実施の形態にかかる適職判
定支援システムを実現するプログラムは、図23に示す
ように、CD−ROM232−1やフレキシブルディス
ク232−2等の可搬型記録媒体232だけでなく、通
信回線の先に備えられた他の記憶装置231や、コンピ
ュータ233のハードディスクやRAM等の記録媒体2
34のいずれに記憶されるものであっても良く、プログ
ラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メ
モリ上で実行される。
Note that, as shown in FIG. 23, the program for realizing the suitable employment determination support system according to the embodiment of the present invention only needs to be a portable recording medium 232 such as a CD-ROM 232-1 or a flexible disk 232-2. Instead, another storage device 231 provided at the end of the communication line, a recording medium 2 such as a hard disk or a RAM of the computer 233.
It may be stored in any of 34, and when the program is executed, the program is loaded and executed on the main memory.

【0103】また、本発明の実施の形態にかかる適職判
定支援システムにより生成されたマインド値、キャラク
タ値、ケイパビリティ値等についても、図23に示すよ
うに、CD−ROM232−1やフレキシブルディスク
232−2等の可搬型記録媒体232だけでなく、通信
回線の先に備えられた他の記憶装置231や、コンピュ
ータ233のハードディスクやRAM等の記録媒体23
4のいずれに記憶されているものであっても良く、例え
ば本発明にかかる適職判定支援システムを利用する際に
コンピュータ233により読み取られる。
As for the mind value, the character value, the capability value, etc. generated by the suitable employment judgment support system according to the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 23, the CD-ROM 232-1 and the flexible disk 232- 2 and other portable recording media 232, as well as another storage device 231 provided at the end of the communication line, a recording medium 23 such as a hard disk or RAM of the computer 233.
It may be stored in any one of No. 4 and read by the computer 233 when using the suitable employment determination support system according to the present invention.

【0104】[0104]

【発明の効果】以上のように本発明にかかる適職判定支
援システムによれば、被験者本人のポテンシャル等を客
観的に判断する指標であるマインド値、キャラクタ値、
及びケイパビリティ値を用いることで、被験者の潜在的
な外向度、気性、及び能力を適切に評価することがで
き、客観性を担保しながら最適な職種モデルを選定する
ことが可能となる。
As described above, according to the employment judgment support system of the present invention, the mind value, the character value, which is an index for objectively judging the potential of the subject,
By using the and capability values, it is possible to appropriately evaluate the subject's potential degree of outwardness, temper, and ability, and it is possible to select an optimal job model while ensuring objectivity.

【0105】また本発明にかかる適職判定支援システム
によれば、被験者本人の希望等を客観的に判断する指標
であるウォンツ値を用いることで、被験者に求められる
能力を適切に評価することができ、キャリアパスの方向
性を容易に確立することが可能となる。
Further, according to the suitable employment determination support system of the present invention, by using the Wants value which is an index for objectively judging the wishes of the subject, the ability required of the subject can be appropriately evaluated. Thus, it becomes possible to easily establish the direction of the carrier path.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムの構成図
FIG. 1 is a configuration diagram of a suitable job determination support system according to a first exemplary embodiment of the present invention.

【図2】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおける入力画面の例示図
FIG. 2 is an exemplary diagram of an input screen in the suitable employment determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図3】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおける適職判定サーバの構成図
FIG. 3 is a configuration diagram of a suitable job determination server in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図4】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおけるマインド値格納部のデータ構造例示図
FIG. 4 is an exemplary diagram of a data structure of a mind value storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図5】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおけるキャラクタ値格納部のデータ構造例示
FIG. 5 is an exemplary diagram of a data structure of a character value storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図6】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおけるケイパビリティ値格納部のデータ構造
例示図
FIG. 6 is a data structure example diagram of a capability value storage unit in the suitable employment determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図7】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおける職種モデル類似度演算部の構成図
FIG. 7 is a configuration diagram of a job type model similarity calculation unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図8】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおけるマインド条件格納部のデータ構造例示
FIG. 8 is an exemplary diagram of a data structure of a mind condition storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図9】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支援
システムにおけるキャラクタ条件格納部のデータ構造例
示図
FIG. 9 is an exemplary diagram of a data structure of a character condition storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図10】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおけるケイパビリティ条件格納部のデータ
構造例示図
FIG. 10 is an exemplary diagram of a data structure of a capability condition storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図11】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける職種モデル格納部のデータ構造例示
FIG. 11 is a data structure example diagram of a job type model storage unit in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図12】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける類似度算出方法の説明図
FIG. 12 is an explanatory diagram of a similarity calculation method in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図13】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおけるマインド値表示の例示図
FIG. 13 is a view showing an example of a mind value display in the suitable employment determination support system according to the first embodiment of the present invention.

【図14】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおけるキャラクタ値表示の例示図
FIG. 14 is a view showing an example of character value display in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図15】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおけるケイパビリティ値表示の例示図
FIG. 15 is a view showing an example of capability value display in the suitable job determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図16】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける出力画面の例示図
FIG. 16 is a view showing an example of an output screen in the suitable employment determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図17】 本発明の実施の形態1にかかる適職判定支
援システムにおける適職判定サーバの処理の流れ図
FIG. 17 is a flow chart of processing of a suitable employment determination server in the suitable employment determination support system according to the first exemplary embodiment of the present invention.

【図18】 本発明の実施の形態2にかかる適職判定支
援システムにおける適職判定サーバの構成図
FIG. 18 is a configuration diagram of a suitable job determination server in the suitable job determination support system according to the second exemplary embodiment of the present invention.

【図19】 本発明の実施の形態2にかかる適職判定支
援システムにおけるウォンツ値格納部のデータ構造例示
FIG. 19 is an exemplary diagram of a data structure of a wants value storage unit in the suitable employment determination support system according to the second embodiment of the present invention.

【図20】 本発明の実施の形態2にかかる適職判定支
援システムにおけるウォンツ値表示の例示図
FIG. 20 is a view showing an example of a wants value display in the suitable employment determination support system according to the second embodiment of the present invention.

【図21】 本発明の実施の形態2にかかる適職判定支
援システムにおける出力画面の例示図
FIG. 21 is a view showing an example of an output screen in the suitable employment determination support system according to the second embodiment of the present invention.

【図22】 本発明の実施の形態2にかかる適職判定支
援システムにおける適職判定サーバの処理の流れ図
FIG. 22 is a flow chart of processing of an aptitude determination server in the aptitude determination support system according to the second embodiment of the present invention.

【図23】 コンピュータ環境の例示図FIG. 23 is an exemplary diagram of a computer environment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 被験者端末 2 適職判定サーバ 3 インターネット 11 ID入力領域 12 パスワード入力領域 13 質問事項表示領域 14 回答ボタン入力領域 15 確認ボタン 21 ユーザ認証部 22 質問送信部 23 質問格納部 24 評価値演算情報格納部 25 入力データ受信部 26 入力データ格納部 27 マインド値演算部 28 マインド値格納部 29 キャラクタ値演算部 30 キャラクタ値格納部 31 ケイパビリティ値演算部 32 ケイパビリティ値格納部 33 個人モデル生成部 34 職種モデル類似度演算部 35 職種モデル格納部 36 職種モデル選定・送信部 161、211 職種内容表示領域 162、212 NEXTボタン 163 マインドボタン 164 キャラクタボタン 165 ケイパビリティボタン 181 ウォンツ値演算部 182 ウォンツ値格納部 183 希望サンプルモデル生成部 213 ウォンツボタン 231 回線先の記憶装置 232 CD−ROMやフレキシブルディスク等の可搬
型記録媒体 232−1 CD−ROM 232−2 フレキシブルディスク 233 コンピュータ 234 コンピュータ上のRAM/ハードディスク等の
記録媒体 341 マインドベース絞り込み処理部 342 マインド条件格納部 343 キャラクタベース絞り込み処理部 344 キャラクタ条件格納部 345 ケイパビリティ絞り込み処理部 346 ケイパビリティ条件格納部 347 個人モデルケイパビリティ値偏差値演算部 348 類似度演算部
1 Subject Terminal 2 Job Approval Server 3 Internet 11 ID Input Area 12 Password Input Area 13 Question Item Display Area 14 Answer Button Input Area 15 Confirm Button 21 User Authentication Section 22 Question Sending Section 23 Question Storage Section 24 Evaluation Value Calculation Information Storage Section 25 Input data reception unit 26 Input data storage unit 27 Mind value calculation unit 28 Mind value storage unit 29 Character value calculation unit 30 Character value storage unit 31 Capability value calculation unit 32 Capability value storage unit 33 Individual model generation unit 34 Job type model similarity calculation Part 35 Job Model Storage 36 Job Model Selection / Sending 161, 211 Job Content Display Area 162, 212 NEXT Button 163 Mind Button 164 Character Button 165 Capability Button 181 Wants Value Calculator 182 Wants Value Storage 1 83 Desired sample model generation unit 213 Wants button 231 Line destination storage device 232 Portable recording medium 232-1 CD-ROM, flexible disk or the like 232-1 CD-ROM 232-2 Flexible disk 233 Computer 234 Computer 234 such as RAM / hard disk Recording medium 341 Mind base narrowing processing unit 342 Mind condition storage unit 343 Character base narrowing processing unit 344 Character condition storage unit 345 Capability narrowing processing unit 346 Capability condition storage unit 347 Personal model capability value deviation value calculation unit 348 Similarity calculation unit

Claims (21)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 自己に関する情報を入力して適職情報を
取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情報
に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネット
ワークを介して接続した適職判定支援システムであっ
て、 前記適職判定サーバが、 前記被験者端末から入力された情報を受信する入力デー
タ受信部と、 前記入力された情報に基づいて、個人の事象に対する取
り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出する
マインド値演算部と、 前記入力された情報に基づいて、個人に形成固着された
気性を評価する指標であるキャラクタ値を算出するキャ
ラクタ値演算部と、 前記入力された情報に基づいて、個人の潜在的な能力を
評価する指標であるケイパビリティ値を算出するケイパ
ビリティ値演算部と、 前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として個人モデルを生成する個人
モデル生成部と、 前記個人モデルと前記職種モデルとを対比して、その類
似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類
似度演算部と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデ
ル選定・送信部とを含むことを特徴とする適職判定支援
システム。
1. A employment judgment support system in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself to obtain employment information and a employment judgment server for judging employment based on the aptitude information are connected via a network. In the system, the aptitude determination server is an input data receiving unit that receives information input from the subject terminal, and a mind that is an index for evaluating an attitude of an individual to tackle an event based on the input information. A mind value calculation unit that calculates a value, a character value calculation unit that calculates a character value that is an index for evaluating the temper formed and fixed to an individual based on the input information, and based on the input information A capability value calculation unit that calculates a capability value that is an index for evaluating an individual's potential ability, the mind value, the Character value, and based on the capability value, a personal model generation unit that generates an individual model as an index for comparing with a previously registered occupation model, comparing the individual model and the occupation model, A job model similarity calculator that calculates a job model similarity indicating the degree of similarity, and a job model selection that transmits the job model having the highest similarity to the subject terminal based on the job model similarity. A suitable employment determination support system including a transmission unit.
【請求項2】 前記職種モデル類似度演算部において、
前記職種モデル類似度を算出する前に、前記マインド
値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリティ値に基
づいて、前記類似度の算出対象となる前記職種モデルの
絞り込みを行う請求項1記載の適職判定支援システム。
2. The occupation model similarity calculator
The suitable job determination support according to claim 1, wherein, before calculating the job type model similarity, the job model for which the similarity is calculated is narrowed down based on the mind value, the character value, and the capability value. system.
【請求項3】 前記職種モデル及び前記個人モデルが複
数の項目について数値化されたパラメタで示されてお
り、 前記職種モデル類似度演算部において、同一項目のパラ
メタについて前記個人モデルのパラメタを前記職種モデ
ルのパラメタで除算し、複数の項目についての複数の除
算結果の平均値を算出し、 前記職種モデル選定・送信部において、前記除算結果の
平均値が1に近いほど前記類似度が高いものと判断する
請求項1又は2記載の適職判定支援システム。
3. The job model and the personal model are indicated by parameters quantified for a plurality of items, and the job model similarity calculator calculates the parameters of the individual model for the parameters of the same item by the job type. It divides by the parameter of the model, calculates the average value of a plurality of division results for a plurality of items, and in the job type model selection / transmission unit, the closer the average value of the division results is to 1, the higher the similarity is. The suitable employment judgment support system according to claim 1 or 2, which judges.
【請求項4】 自己に関する情報を入力して適職情報を
取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情報
に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネット
ワークを介して接続した適職判定支援システムであっ
て、 前記適職判定サーバが、 前記被験者端末から入力された情報を受信する入力デー
タ受信部と、 前記入力された情報に基づいて、個人が希望している職
種を判定する指標であるウォンツ値を算出するウォンツ
値演算部と、 前記ウォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種
モデルと対比するための指標として希望サンプルモデル
を生成する希望サンプルモデル生成部と、 前記希望サンプルモデルと前記職種モデルとを対比し
て、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職
種モデル類似度演算部と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデ
ル選定・送信部とを含むことを特徴とする適職判定支援
システム。
4. A suitable employment determination support system in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself / herself to obtain suitable employment information and a suitable employment determination server for determining suitable employment based on the aptitude information are connected via a network. In the system, the aptitude determination server is an index for determining an occupation type desired by an individual based on the input data receiving unit that receives information input from the subject terminal and the input information. A wants value calculator for calculating a wants value, a desired sample model generator for generating a desired sample model as an index for comparing with a previously registered occupation model based on the wants value, and the desired sample model And a job type model similarity calculation unit that calculates a job type model similarity indicating the degree of similarity between the job type model and the job type model; A job type model selection / transmission unit that selects a job model having the highest similarity based on the job model similarity and transmits the job model to the subject terminal.
【請求項5】 前記職種モデル及び前記希望サンプルモ
デルが複数の項目について数値化されたパラメタで示さ
れており、 前記職種モデル類似度演算部において、同一項目のパラ
メタについて前記希望サンプルモデルのパラメタを前記
職種モデルのパラメタで除算し、複数の項目についての
複数の除算結果の平均値を算出し、 前記職種モデル選定・送信部において、前記除算結果の
平均値が1に近いほど前記類似度が高いものと判断する
請求項4記載の適職判定支援システム。
5. The job model and the desired sample model are indicated by parameters quantified for a plurality of items, and the job model similarity calculator calculates the parameters of the desired sample model for the parameters of the same item. Divide by the parameter of the job model, calculate an average value of a plurality of division results for a plurality of items, and in the job model selection / transmission unit, the similarity is higher as the average value of the division results is closer to 1. The suitable employment determination support system according to claim 4, which is determined to be one.
【請求項6】 自己に関する情報を入力して適職情報を
取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情報
に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネット
ワークを介して接続した適職判定支援システムであっ
て、 前記被験者端末が、 自己に関する情報を入力する個人データ入力部と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人の事
象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド
値を算出するマインド値演算部と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人に形
成固着された気性を評価する指標であるキャラクタ値を
算出するキャラクタ値演算部と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人の潜
在的な能力を評価する指標であるケイパビリティ値を算
出するケイパビリティ値演算部と、 前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として個人モデルを生成する個人
モデル生成部と、 生成された前記個人モデルを前記適職判定サーバへ送信
する個人モデル送信部と、 前記適職判定サーバから、最適な職種モデルを受信する
最適職種モデル受信部とを含み、 前記適職判定サーバが、 前記個人モデルと前記職種モデルとを対比して、その類
似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類
似度演算部と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデ
ル選定・送信部とを含むことを特徴とする適職判定支援
システム。
6. A employment judgment support system in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself to obtain employment information and a employment judgment server for judging employment based on the aptitude information are connected via a network. In the system, the subject terminal calculates a mind value, which is an index for evaluating a person's attitude toward an event, based on a personal data input unit for inputting information about himself and the inputted information about himself. A mind value calculation unit, a character value calculation unit that calculates a character value that is an index for evaluating the temper formed and fixed to an individual based on the input information about the self, and based on the input information about the self A capability value calculation unit that calculates a capability value that is an index for evaluating an individual's potential ability, and An individual model generation unit that generates an individual model as an index for comparing with a previously registered occupation model based on the mind value, the character value, and the capability value, and the generated individual model as the suitable job. An individual model transmitting unit for transmitting to the determination server, and an optimal occupation model receiving unit for receiving an optimal occupation model from the appropriate occupation determination server, wherein the appropriate occupation determination server compares the individual model with the occupation type model. A job model similarity calculator that calculates the job model similarity indicating the similarity, and a job model that selects the job model with the highest similarity based on the job model similarity and transmits the job model to the subject terminal. A suitable employment determination support system including a selection / transmission unit.
【請求項7】 前記職種モデル類似度演算部において、
前記職種モデル類似度を算出する前に、前記マインド
値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリティ値に基
づいて、前記類似度の算出対象となる前記職種モデルの
絞り込みを行う請求項6記載の適職判定支援システム。
7. The occupation model similarity calculator
The suitable job determination support according to claim 6, wherein before calculating the job type model similarity, the job model for which the similarity is calculated is narrowed down based on the mind value, the character value, and the capability value. system.
【請求項8】 自己に関する情報を入力して適職情報を
取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情報
に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネット
ワークを介して接続した適職判定支援システムであっ
て、 前記被験者端末が、 自己に関する情報を入力する個人データ入力部と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人が希
望している職種を判定する指標であるウォンツ値を算出
するウォンツ値演算部と、 前記ウォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種
モデルと対比するための指標として希望サンプルモデル
を生成する希望サンプルモデル生成部と、 生成された前記希望サンプルモデルを前記適職判定サー
バへ送信する希望サンプルモデル送信部と、 前記適職判定サーバから、最適な職種モデルを受信する
最適職種モデル受信部とを含み、 前記適職判定サーバが、 前記希望サンプルモデルと前記職種モデルとを対比し
て、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職
種モデル類似度演算部と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデ
ル選定・送信部とを含むことを特徴とする適職判定支援
システム。
8. A employment judgment support system in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself / herself to obtain employment information and a employment determination server which determines employment based on the aptitude information are connected via a network. In the system, the subject terminal calculates a wants value, which is an index for determining a job type desired by an individual, based on a personal data input unit for inputting information about the self and the input information about the self. A wants value calculation unit, a desired sample model generation unit that generates a desired sample model as an index for comparing with a previously registered occupation model based on the wants value, and the generated desired sample model. A desired sample model transmission unit for transmitting to the suitable proficiency determination server, and an optimal job type model received from the suitable proficiency determination server An optimal job model receiving unit that performs, the suitable job determination server, the job model similarity calculation unit that calculates the job model similarity indicating the degree of similarity by comparing the desired sample model and the job model, A job type model selection / transmission unit that selects a job model having the highest degree of similarity based on the job model similarity and transmits the job model to the subject terminal.
【請求項9】 自己に関する情報を入力して適職情報を
取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情報
に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネット
ワークを介して接続したコンピュータ環境における適職
判定支援方法であって、 前記適職判定サーバが、 前記被験者端末から入力された情報を受信する工程と、 前記入力された情報に基づいて、個人の事象に対する取
り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出する
工程と、 前記入力された情報に基づいて、個人に形成固着された
気性を評価する指標であるキャラクタ値を算出する工程
と、 前記入力された情報に基づいて、個人の潜在的な能力を
評価する指標であるケイパビリティ値を算出する工程
と、 前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として個人モデルを生成する工程
と、 前記個人モデルと前記職種モデルとを対比して、その類
似度合を示す職種モデル類似度を算出する工程と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する工程とを
含むことを特徴とする適職判定支援方法。
9. A computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself / herself to obtain suitable employment information and a suitable employment judgment server for judging suitable employment based on the suitability information are connected via a network. A suitable employment determination support method, wherein the suitable proficiency determination server receives information input from the subject terminal, and a mind that is an index for evaluating an attitude of an individual to tackle an event based on the input information. A step of calculating a value, a step of calculating a character value, which is an index for evaluating the temper formed and fixed to an individual, based on the input information, and a potential of the individual based on the input information A capability value, which is an index for evaluating various abilities, the mind value, the character value, and the capability Based on the value, a step of generating an individual model as an index for comparing with a previously registered occupation model, comparing the individual model with the occupation model, and a occupation model similarity indicating the degree of similarity And a step of selecting a job model having the highest similarity based on the job model similarity and transmitting the job model to the subject terminal.
【請求項10】 前記職種モデル類似度を算出する工程
において、前記職種モデル類似度を算出する前に、前記
マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリテ
ィ値に基づいて、前記類似度の算出対象となる前記職種
モデルの絞り込みを行う請求項9記載の適職判定支援方
法。
10. In the step of calculating the job type model similarity, before calculating the job type model similarity, the similarity calculation target is calculated based on the mind value, the character value, and the capability value. 10. The suitable job determination support method according to claim 9, wherein the job type models are narrowed down.
【請求項11】 前記職種モデル及び前記個人モデルが
複数の項目について数値化されたパラメタで示されてお
り、 同一項目のパラメタについて前記個人モデルのパラメタ
を前記職種モデルのパラメタで除算し、複数の項目につ
いての複数の除算結果の平均値を算出し、 前記除算結果の平均値が1に近いほど前記類似度が高い
ものと判断する請求項9又は10記載の適職判定支援方
法。
11. The job model and the personal model are shown by parameters quantified for a plurality of items, and the parameters of the same model are divided by the parameters of the job model to obtain a plurality of parameters of the same item. The suitable employment determination support method according to claim 9 or 10, wherein an average value of a plurality of division results for an item is calculated, and the similarity is higher as the average value of the division results is closer to 1.
【請求項12】 自己に関する情報を入力して適職情報
を取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情
報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネッ
トワークを介して接続したコンピュータ環境における適
職判定支援方法であって、 前記適職判定サーバが、 前記被験者端末から入力された情報を受信する工程と、 前記入力された情報に基づいて、個人が希望している職
種を判定する指標であるウォンツ値を算出する工程と、 前記ウォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種
モデルと対比するための指標として希望サンプルモデル
を生成する工程と、 前記希望サンプルモデルと前記職種モデルとを対比し
て、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出する工
程と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する工程とを
含むことを特徴とする適職判定支援方法。
12. A computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself to obtain suitable employment information and a suitable employment determination server for determining suitable employment based on the suitability information are connected via a network. A suitable employment determination support method, wherein the suitable employment determination server is a step of receiving information input from the subject terminal, and an index for determining a job type desired by an individual based on the input information. Calculating a wants value; generating a desired sample model as an index for comparing with a previously registered occupation model based on the wants value; comparing the desired sample model with the occupation model And calculating a job model similarity indicating the degree of similarity, and the highest similarity based on the job model similarity. A method for selecting a suitable job model and transmitting the selected job model to the subject terminal.
【請求項13】 前記職種モデル及び前記希望サンプル
モデルが複数の項目について数値化されたパラメタで示
されており、 同一項目のパラメタについて前記希望サンプルモデルの
パラメタを前記職種モデルのパラメタで除算し、複数の
項目についての複数の除算結果の平均値を算出し、 前記除算結果の平均値が1に近いほど前記類似度が高い
ものと判断する請求項12記載の適職判定支援方法。
13. The job category model and the desired sample model are indicated by parameters quantified for a plurality of items, and the parameters of the desired sample model are divided by the parameters of the job category model for the parameters of the same item, 13. The suitable employment determination support method according to claim 12, wherein an average value of a plurality of division results for a plurality of items is calculated, and the closer the average value of the division results is to 1, the higher the similarity is.
【請求項14】 自己に関する情報を入力して適職情報
を取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情
報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネッ
トワークを介して接続したコンピュータ環境における適
職判定支援方法であって、 前記被験者端末が、 自己に関する情報を入力する工程と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人の事
象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド
値を算出する工程と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人に形
成固着された気性を評価する指標であるキャラクタ値を
算出する工程と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人の潜
在的な能力を評価する指標であるケイパビリティ値を算
出する工程と、 前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として個人モデルを生成する工程
と、 生成された前記個人モデルを前記適職判定サーバへ送信
する工程と、 前記適職判定サーバから、最適な職種モデルを受信する
工程とを含み、 前記適職判定サーバが、 前記個人モデルと前記職種モデルとを対比して、その類
似度合を示す職種モデル類似度を算出する工程と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する工程とを
含むことを特徴とする適職判定支援方法。
14. A computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about oneself to obtain suitable employment information and a suitable employment determination server for determining suitable employment based on the suitability information are connected via a network. A method for supporting a suitable job, wherein the subject terminal calculates a mind value, which is an index for evaluating an individual's attitude toward an event, based on the step of inputting information about the self and the input information about the self. A step of calculating a character value, which is an index for evaluating the temper formed and fixed to an individual, based on the input information about the self; and the potential of the individual based on the input information about the self. Calculating a capability value that is an index for evaluating various abilities, the mind value, the character value, and Generating an individual model as an index for comparison with a previously registered occupation model based on the capability value; transmitting the generated individual model to the appropriate occupation determination server; A step of receiving an optimum job model from a server, wherein the suitable job determination server compares the individual model with the job model, and calculates a job model similarity indicating the degree of similarity, A method of selecting a job model having the highest similarity based on the job model similarity and transmitting the job model to the subject terminal.
【請求項15】 前記職種モデル類似度を算出する工程
において、前記職種モデル類似度を算出する前に、前記
マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリテ
ィ値に基づいて、前記類似度の算出対象となる前記職種
モデルの絞り込みを行う請求項14記載の適職判定支援
方法。
15. In the step of calculating the job type model similarity, before calculating the job type model similarity, the similarity is calculated based on the mind value, the character value, and the capability value. 15. The suitable employment determination support method according to claim 14, wherein the job type models are narrowed down.
【請求項16】 自己に関する情報を入力して適職情報
を取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情
報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネッ
トワークを介して接続したコンピュータ環境における適
職判定支援方法であって、 前記被験者端末が、 自己に関する情報を入力する工程と、 入力された前記自己に関する情報に基づいて、個人が希
望している職種を判定する指標であるウォンツ値を算出
する工程と、 前記ウォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種
モデルと対比するための指標として希望サンプルモデル
を生成する工程と、 生成された前記希望サンプルモデルを前記適職判定サー
バへ送信する工程と、前記適職判定サーバから、最適な
職種モデルを受信する工程とを含み、 前記適職判定サーバが、 前記希望サンプルモデルと前記職種モデルとを対比し
て、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出する工
程と、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する工程とを
含むことを特徴とする適職判定支援方法。
16. A computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself / herself to obtain suitable employment information and a suitable employment judgment server for judging suitable employment based on the suitability information are connected via a network. A suitable employment determination support method, wherein the subject terminal inputs information about oneself, and calculates a wants value, which is an index for determining a job type desired by an individual, based on the input information about oneself. And a step of generating a desired sample model as an index for comparing with a job type model registered in advance based on the wants value, and transmitting the generated desired sample model to the aptitude determination server. And a step of receiving an optimal job type model from the suitable job determination server, wherein the suitable job determination server is The step of comparing the desired sample model with the occupation model, calculating the occupation model similarity indicating the degree of similarity, and selecting the occupation model with the highest similarity based on the occupation model similarity, And a step of transmitting to a subject terminal.
【請求項17】 自己に関する情報を入力して適職情報
を取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情
報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネッ
トワークを介して接続したコンピュータ環境における適
職判定支援方法を具現化するコンピュータに実行させる
プログラムであって、 前記適職判定サーバにおいて、 前記被験者端末から入力された情報を受信するステップ
と、 前記入力された情報に基づいて、個人の事象に対する取
り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出する
ステップと、 前記入力された情報に基づいて、個人に形成固着された
気性を評価する指標であるキャラクタ値を算出するステ
ップと、 前記入力された情報に基づいて、個人の潜在的な能力を
評価する指標であるケイパビリティ値を算出するステッ
プと、 前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、事前に登録されている職種モデル
と対比するための指標として個人モデルを生成するステ
ップと、 前記個人モデルと前記職種モデルとを対比して、その類
似度合を示す職種モデル類似度を算出するステップと、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信するステップ
とを含むことを特徴とするコンピュータに実行させるプ
ログラム。
17. A computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself to obtain suitable employment information and a suitable employment determination server for determining suitable employment based on the suitability information are connected via a network. A program executed by a computer that embodies an aptitude determination support method, wherein in the aptitude determination server, a step of receiving information input from the subject terminal, and based on the input information, a personal event Calculating a mind value, which is an index for evaluating the approach attitude; calculating a character value, which is an index for evaluating the temper formed and fixed to the individual, based on the input information; Based on the information, calculate the capability value that is an index to evaluate the potential ability of an individual Step, based on the mind value, the character value, and the capability value, a step of generating an individual model as an index for comparing with a previously registered job model, the individual model and the job model And a step of calculating a job category model similarity indicating the degree of similarity, and a step of selecting a job category model having the highest similarity based on the job category model similarity and transmitting the job model to the subject terminal. A program that causes a computer to execute.
【請求項18】 前記職種モデル類似度を算出するステ
ップにおいて、前記職種モデル類似度を算出する前に、
前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビ
リティ値に基づいて、前記類似度の算出対象となる前記
職種モデルの絞り込みを行う請求項17記載のコンピュ
ータに実行させるプログラム。
18. In the step of calculating the job type model similarity, before calculating the job type model similarity,
The program to be executed by a computer according to claim 17, wherein the job model for which the similarity is to be calculated is narrowed down based on the mind value, the character value, and the capability value.
【請求項19】 前記職種モデル及び前記個人モデルが
複数の項目について数値化されたパラメタで示されてお
り、 同一項目のパラメタについて前記個人モデルのパラメタ
を前記職種モデルのパラメタで除算し、複数の項目につ
いての複数の除算結果の平均値を算出し、 前記除算結果の平均値が1に近いほど前記類似度が高い
ものと判断する請求項17又は18記載のコンピュータ
に実行させるプログラム。
19. The occupation model and the individual model are indicated by parameters quantified for a plurality of items, and for the parameters of the same item, the parameters of the individual model are divided by the parameters of the occupation model to obtain a plurality of parameters. 19. The program to be executed by a computer according to claim 17, wherein an average value of a plurality of division results for an item is calculated, and the similarity is higher as the average value of the division results is closer to 1.
【請求項20】 自己に関する情報を入力して適職情報
を取得する被験者が使用する被験者端末と、前記適性情
報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネッ
トワークを介して接続したコンピュータ環境における適
職判定支援方法を具現化するコンピュータに実行させる
プログラムであって、 前記適職判定サーバにおいて、 前記被験者端末から入力された情報を受信するステップ
と、 前記入力された情報に基づいて、個人が希望している職
種を判定する指標であるウォンツ値を算出するステップ
と、 前記ウォンツ値に基づいて、事前に登録されている職種
モデルと対比するための指標として希望サンプルモデル
を生成するステップと、 前記希望サンプルモデルと前記職種モデルとを対比し
て、その類似度合を示す職種モデル類似度を算出するス
テップと、 前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職
種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信するステップ
とを含むことを特徴とするコンピュータに実行させるプ
ログラム。
20. In a computer environment in which a subject terminal used by a subject who inputs information about himself to obtain suitable employment information and a suitable employment determination server for determining suitable employment based on the suitability information are connected via a network. It is a program to be executed by a computer that embodies an aptitude determination support method, wherein in the aptitude determination server, a step of receiving information input from the subject terminal, and based on the input information Calculating a wants value, which is an index for determining the occupation type, and generating a desired sample model as an index for comparison with a previously registered occupation type model based on the wants value; Job model similarity indicating the degree of similarity by comparing the sample model with the job model Calculating, based on the job model similarity, most of high similarity job model selected, a program to be executed by a computer, which comprises a step of transmitting to the subject terminal.
【請求項21】 前記職種モデル及び前記希望サンプル
モデルが複数の項目について数値化されたパラメタで示
されており、 同一項目のパラメタについて前記希望サンプルモデルの
パラメタを前記職種モデルのパラメタで除算し、複数の
項目についての複数の除算結果の平均値を算出し、 前記除算結果の平均値が1に近いほど前記類似度が高い
ものと判断する請求項20記載のコンピュータに実行さ
せるプログラム。
21. The job model and the desired sample model are shown by parameters quantified for a plurality of items, and the parameters of the desired sample model are divided by the parameters of the job model for parameters of the same item, 21. The program executed by a computer according to claim 20, wherein an average value of a plurality of division results for a plurality of items is calculated, and the similarity is higher as the average value of the division results is closer to 1.
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