JP2005018274A - Human resource matching method and system - Google Patents

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JP2005018274A JP2003180119A JP2003180119A JP2005018274A JP 2005018274 A JP2005018274 A JP 2005018274A JP 2003180119 A JP2003180119 A JP 2003180119A JP 2003180119 A JP2003180119 A JP 2003180119A JP 2005018274 A JP2005018274 A JP 2005018274A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a human resource matching method and system for introducing the optimal human resources by allowing an enterprise side to acquire human resources having not only high capabilities but also such characteristics, nature, personality and motivation that the enterprise takes to contribute to the business achievement of a department where human resources are necessary, and by allowing a job seeker side to work for an enterprise where job seekers are able to fully develop their capabilities according to their own characteristics, nature, personality and motivation. <P>SOLUTION: In this human resource matching method and system, job offer side data are prepared based on answers to a plurality of diagnostic items made by employees and the superiors of the employees in a job offer side enterprise. On the other hand, job seeker side data are prepared based on answers to the plurality of diagnostic items made by job seekers. Those data are collated, so that their matching level is calculated, and that the optimal human resource is introduced. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人材採用を希望する企業と、人材を紹介する側あるいは人材を派遣する側との間で、人材採用を希望する企業はより望ましい人材を受け入れることが可能になり、その一方、人材を紹介・派遣する側は紹介先・派遣先の企業の要望に十二分に応えることのできるより適切な人材の紹介・派遣が可能になるような人材紹介マッチング方法及びシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、求人する企業と求職者との間のマッチングに関しては、求人側が業種、職種、勤務地、給与等の待遇等を提示し、求職者がこれを閲覧、コンピュータ検索などすることにより、自己の希望に合うところを探し出し、求人側は問い合わせてきた求人者が自社の要望を満たす人材であるかを検討・判断するという形式が一般的である。
【0003】
しかし、このような形式では、求人側の企業と求職者とを結ぶ判断材料としては不十分であると考えられる。
【0004】
すなわち、求職者側からすれば、求人情報を掲載している企業が具体的にどのような能力を有する人材、どのような性格、性質、個性を有する人材を求めているのか、自己の性格、性質、個性に合い、自己の能力を十分に発揮できる職場であるのか等々を充分に把握することができない。
【0005】
求人側の企業にしてみても、求職者の内に秘めた性格、性質、個性や、能力などは、履歴書、面接だけでは十分に把握しきれないことが多い。
【0006】
近年では、求職情報に求人者が必要とする能力、組織の性格などを組み込み、一方、求職者の能力、性格を入力して両者のマッチングを図り、人材の採用等を行う組織適合性検索システムの提案がされている(特開2002−15051号公報)。
【0007】
また、昨今、社内においては、人材の適材適所(マッチング)を図ろうとすることは試みられているところであり、あるプロジェクトを立ち上げる際に、そのプロジェクトと人材との適材適所(マッチング)を追求し、最良の人材を配置することを目的とするプロジェクト人材診断システムの発明が提案されている(特開2003−30384号公報)。
【0008】
【特許文献1】特開2000−15051号公報
【0009】
【特許文献2】特開2003−30384号公報
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
(1) 特開2000−15051号公報に開示された組織適合性検索システムでは、求職者の能力、性格を特定する為に求職者が種々の質問に応えることになっている。しかし、求人者側では、求職者に求める能力重視度を特定するだけで、求人している部門がどのような性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)を有する社員から構成されているのか等、求人を行っている部門で勤務する社員の属性について評価、検討を行うことはされていない。
【0011】
このため、企業側の人材採用、求職者側の求職の際に、企業側では、能力が高いのみならず、人材を必要とする部署で働いている人たちの性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々に馴染め、能力を十二分に発揮して自社の業績に貢献することができる人材を適切に獲得することが困難である。一方、求職者側は、自己の性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々が合い、自己の能力を十二分に発揮することができる企業に就職できないことがあった。
【0012】
すなわち、各職場において、自己の能力を充分に発揮でき、その部門の業績拡大に貢献できる人であるかは、その人の持つ性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々によることがあり、配属先によっては、せっかく就職することができても、自己の能力を十分に発揮できないこともある。
【0013】
このような事態は、就職者のストレスを貯める原因ともなるし、就職者にとって不幸なことである。採用した企業側からしても、求めた人材を確保できなかったのと同様の結果になりかねない。
【0014】
(2) 特開2003−30384号公報記載のプロジェクト人材診断システムではあるプロジェクトに対して人材の適材適所(マッチング)を図るものである。
【0015】
しかし、適材適所(マッチング)の考えは、求人側企業の求人している部門で勤務する社員と求職者(就職者)との間においても適用されるべきで、このような配慮は、求人側の企業と、求職者(就職者)との間で、実際に雇用契約を締結する前においても十分に考慮されるべき事項である。
【0016】
そこで、この発明は、人材採用を希望する企業と、人材を紹介する側あるいは人材を派遣する側との間で、人材採用を希望する企業はより望ましい人材を受け入れることが可能になり、その一方、人材を紹介・派遣する側は紹介先・派遣先の企業の要望に十二分に応えることのできるより適切な人材の紹介・派遣が可能になるような、従来にない人材紹介マッチング方法及びシステムを提案することを目的としている。
【0017】
【課題を解決するための手段】
この発明は、前記の課題を達成するためになされたもので、「求人している企業において求人している部門で現に働いている人たちの性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々の属性を調査し」、一方、「求職者(例えば、人材紹介会社、人材派遣会社で紹介・派遣可能な求職者)の性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々の属性を調査し」、「両者のマッチングを図って適正な人材を紹介・派遣する」方法及びシステムを提供するものである。
【0018】
すなわち、この発明の人材紹介マッチング方法は、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成すると共に、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、作成した求人側データと、求職側データとを照合して求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性と求職者の属性との適合度を算出して、当該適合度に基づき求人側企業に適切な求職者を紹介することを特徴とするものである。
【0019】
また、この発明が提案する人材マッチングシステムは、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段とを備えていることを特徴とするものである。
【0020】
前記本発明の人材マッチングシステムにおいて、求人側データ作成手段を、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段に変更することができる。
【0021】
前記本発明のいずれの人材紹介マッチングシステムにおいても、前記求人側企業と求職者側との適合度を算出する算出手段によって算出された適合度を求人側企業の名称、求職者の氏名と供に表示する表示手段を更に備えるようにすることができる。
【0022】
前述した本発明の方法は、前記本発明の人材紹介マッチングシステムを用いることにより、求人側データ作成手段によって、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成し、求職側データ作成手段によって、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、マッチング処理手段によって、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出することにより実行することができる。そして、適合度の高い人材と、求人側企業とを表示して実行するようにできる。
【0023】
【発明の実施の形態】に関するデータのマッチング、
以下、この発明の実施の形態につき説明する。この発明の人材マッチング方法及び人材マッチングシステムでは、性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)等々の属性として、例えば、(1)回答を行う者の営業性格・資質、(2)回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータであって、回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、(以下、「Experience & Factデータ」、「EFデータ」ということがある)、(3)回答を行う者のモチベーション(例えば、結果を追求するモチベーション=結果追及型、分析論理的なモチベーション=分析論理型、発想感覚的なモチベーション=発想感覚型、全体に対して中立的で貢献するモチベーション=貢献中立型(以下、「モチベーション特性データ」、「Motivation Characteristicデータ」、「MCデータ」ということがある)について、それぞれ、コンピュータの処理動作部によって実現される求人側データ作成手段による求人側データ作成処理、コンピュータの処理動作部によって実現される求職側データ作成手段による求職者側データ作成処理を行い、作成された、前記(1)〜(3)の求人側、求職側それぞれのデータについての、コンピュータの処理動作部によって実現されるマッチング処理手段によるマッチング処理(適合度算出)を行い、更に、当該マッチング処理手段によるマッチング処理(適合度算出)によって導き出された前記(1)〜(3)の属性それぞれについての適合度に基づき、コンピュータの処理動作部によって実現されるマッチング処理手段による最終判断・判定たるマッチング処理(適合度算出)(4)を行い、求人側企業に適切な求職者を紹介することができる。
【0024】
なお、前述したように、(1)〜(3)の属性について、それぞれ、求人側データ、求職者側データが作成され、夫々についてマッチング処理が行われる。
【0025】
以下の説明では、求人側企業の求人している部門で勤務する社員のサンプル数を5人とした場合を想定して説明する。
【0026】
なお、求人企業側の求人している部門の上長の判断で、適当な数のサンプルを抽出し、抽出した社員の回答のみをデータ作成に用いるようにすることもできる。この際、求人している部門の中で、上長が「仕事がよくでき、当該部門の中心的な役割を担っている」と判断した社員を抽出することができる。このような抽出を行うのは、その部門の中心的な役割を担っている者のデータが当該部門の業績の拡大に最もよく適合する属性(性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々)を最も適切に表すと考えられる為である。
【0027】
A.人材マッチング方法
(1) [営業性格・資質に関するデータのマッチング]
(a) この発明の人材紹介マッチング方法及びシステムでは、前記(1)〜(3)のデータについて、それぞれ、求人側データを作成するが、これらのうち、この営業性格・資質に関するデータの作成にあたり、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答、又は、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答を得る。
【0028】
ここで、求人側企業における社員の回答のみを対象とできるが、当該社員の上長の回答も対象とすることが望ましい。社員は、自己に対する設問に回答することになるので、設問の内容によっては、回答の操作、すなわち、「この設問に対しては、こうあるべきだ。」のような思考が働くおそれがある。このような回答は、客観的なデータを収集する上で障害となる。
【0029】
そこで、社員のみならず、その上長の回答も対象とすることにより、データの客観性を高めることができる。
【0030】
設問は、複数の診断項目の多岐に亘り、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【0031】
例えば、社員が回答する場合は、I.確達・行動力を評価する為の設問を10題、II.傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を10題、III.企画提案・計画力を評価する為の設問を10題、IV.開拓・突破力を評価する為の設問を10題、V.維持・継続力を評価する為の設問を10題というように複数の項目について問う「自己分析問題セット」を回答する。
【0032】
各設問に対する回答は、例えば、設問の回答として、「すごくよくあてはまる」場合には3点、「あてはまる」場合には2点、「少しあてはまる」場合には1点、「あてはまらない」場合には0点として各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』とする。
【0033】
この『自己分析素点』は、I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として表すことができる。
【0034】
また、回答した社員の監督を行う上長が回答を行う場合は、例えば、I.確達・行動力を評価する為の設問を3題、II.傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を3題、III.企画提案・計画力を評価する為の設問を3題、IV.開拓・突破力を評価する為の設問を3題、V.維持・継続力を評価する為の設問を3題というように複数の項目について問う「上長評価問題セット」を回答する。
【0035】
各設問に対する回答は、例えば、設問に対する回答として、「優れている」場合には+5、「やや優れている」場合には+2、「普通である」場合には±0、「やや劣っている」場合には−2、「劣っている」場合には−5として各設問に対する係数を加算して、これを『上長評価係数』とする。この『上長評価係数』は、各項目毎に±5の範囲で、3題に対し回答するので、各項目毎に±15の範囲で評価される。
【0036】
この『上長評価係数』も、I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に表すことができる。
【0037】
各社員毎の『自己分析素点』、『上長評価係数』は、図1図示のようなチャートに表示することができ、このようなサンプルとなった社員の人数分作成される。図1図示の例では、社員自身による自己分析が、I〜Vの各項目に対し、27点、15点、21点、27点、15点で、上長による上長評価が、13点、−3点、3点、13点、9点である。
【0038】
なお、『上長評価係数』は、図1のチャートに表示する際に、±15の各項目の評価に15点を加え、総得点30点に換算してプロットしてある。
【0039】
『上長評価係数』と、『自己分析素点』は、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』(以下、「Absolute Scale Score」又は「ASS radar」ということがある)として算出する。
【0040】
この『絶対評価得点』もサンプルとなった社員の人数分作成されるので、これを前記I〜Vの項目毎に平均値(ASS社内平均値)を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』とする。
【0041】
なお、図2は、ある一人の社員の『絶対評価得点』を実線で表し、5人の社員の平均値(ASS社内平均値)を破線で示したものであるが、この破線で示した平均値(ASS社内平均値)が、求人を希望している部門、部署の『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【0042】
この『営業性格・資格に関するデータ』は、前記I〜Vの5項目を以下で説明する求職者データにおける『営業性格・資格に関するデータ』と比較される。
【0043】
ここで、視覚的な比較を容易とする為に前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を行うようにすることができる。図5は、前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にし、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表したものである。図5中、グラフの中の「求人側企業」は、5人の社員の平均値(ASS社内平均値)=『営業性格・資質に関するデータ』がプロットされる位置を示すものである。
【0044】
(b) 一方、求職者も、複数の診断項目に対して回答し、この回答に基づいて求職者の『営業性格・資質に関するデータ』を求職者側データの一部として作成する。
【0045】
この際、求職者個人のみが回答をして『営業性格・資質に関するデータ』を作成することもできるが、求職者が高校や大学、専門学校(以下、「スクール」という)に所属しているときには、前記求人側の企業の場合と同様に、そのデータに客観性を持たせるべく、求職者自身による回答のみならず、例えばスク−ル側の就職課の職員や指導教官の回答を得て、『営業性格・資質に関するデータ』を作成することができる。
【0046】
このため、求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』の作成は、前記の求人側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』の作成と同様のプロセスを踏むが、求人側企業において回答する社員が複数であるのに対し、求職者は、唯一人であるので、平均値を算出するプロセスは不要である。
【0047】
以下、具体的に説明する。設問は、複数の診断項目の多岐に亘り、求職者側の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【0048】
例えば、求職者自身が回答する場合は、I.確達・行動力を評価する為の設問を10題、II.傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を10題、III.企画提案・計画力を評価する為の設問を10題、IV.開拓・突破力を評価する為の設問を10題、V.維持・継続力を評価する為の設問を10題というように複数の項目について問う「自己分析問題セット」を回答する。
【0049】
各設問に対する回答は、例えば、設問の回答として、「すごくよくあてはまる」場合には3点、「あてはまる」場合には2点、「少しあてはまる」場合には1点、「あてはまらない」場合には0点として各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』とする。
【0050】
この『自己分析素点』は、I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として表すことができる。
【0051】
また、回答した求職者が通うスクールの指導教官等が回答を行う場合は、例えば、I.確達・行動力を評価する為の設問を3題、II.傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を3題、III.企画提案・計画力を評価する為の設問を3題、IV.開拓・突破力を評価する為の設問を3題、V.維持・継続力を評価する為の設問を3題というように複数の項目について問う「スクール評価問題セット」を回答する。
【0052】
各設問に対する回答は、例えば、設問に対する回答として、「優れている」場合には+5、「やや優れている」場合には+2、「普通である」場合には±0、「やや劣っている」場合には−2、「劣っている」場合には−5として各設問に対する係数を加算して、これを『スクール評価係数』とする。この『スクール評価係数』は、各項目毎に±5の範囲で、3題に対し回答するので、各項目毎に±15の範囲で評価される。
【0053】
この『スクール評価係数』も、I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に表すことができる。
【0054】
求職者の『自己分析素点』、『スクール評価係数』は、図3図示のようなチャートに表示することができる。図3図示の例では、求職者自身による自己分析が、I〜Vの各項目に対し、27点、15点、21点、27点、15点で、スクールによるスクール評価が、13点、−3点、3点、13点、9点である。
【0055】
なお、『スクール評価係数』は、図3のチャートに表示する際に、±15の各項目の評価に15点を加え、総得点30点に換算してプロットしてある。
【0056】
『スクール評価係数』と、『自己分析素点』は、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』(以下、「Absolute Scale Score」又は「ASS radar」ということがある)として算出する。
【0057】
前記求人側データにおける『絶対評価得点』は、サンプルとなった社員の人数分作成されるのでこれを平均値として算出したASS社内平均値を求人側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』としたが、求職者側データにおいては、対象となる者は、求職者唯一人であるので、算出した『絶対評価得点』がそのまま求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【0058】
なお、図4は、求職者の『絶対評価得点』を実線で表したものであり、これが、『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【0059】
この求職側の『営業性格・資格に関するデータ』は、前記I〜Vの5項目を前記の求人側データにおける『営業性格・資格に関するデータ』の前記I〜Vの5項目と以下のようにして比較される。
【0060】
ここで、視覚的な比較を容易とする為に前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を行うようにすることができる。図5は、前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にし、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表したものである。図5中、グラフの中の「求職者」は、求職者の『営業性格・資質に関するデータ』がプロットされる位置を示すものである。
【0061】
(c) ついで、求人側企業と求職者との『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングを比較検討する。
【0062】
比較検討は、例えば、以上、(a)、(b)で説明したように、求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』を図5図示の比較グラフにそれぞれプロットし、求人側企業のプロット点を中心として、求職者側のプロット点がどの程度離れた位置にあるかによって判断するようにできる。すなわち両点間の距離Sを評価することにより行うことができる。
【0063】
距離Sとマッチングの度合い(%)の対応関係は、任意に設定することができるが、距離Sが短い程、マッチングの度合いは高いことになる。
【0064】
この実施の形態では、図5における距離Sをマッチング率85%として評価した(図6参照)。
【0065】
(2) [回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータのマッチング]
次に、『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』のマッチングについて説明する。
【0066】
『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』のマッチングを行うのは、性格、人格形成は、その人が育ってきた環境や、経験してきた事実の影響を受けていることが多いとの知見に基づき、回答者の性格、人格を客観的に評価できるデータを得ようとするものである。
【0067】
この『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』を得る場合も、複数の診断項目に対する回答を得ることになるが、前記『営業性格・資質に関するデータ』を得る為の設問とは異なり、回答の操作、すなわち、「この設問に対しては、こうあるべきだ。」のような思考が働くおそれが少なく、社員又は求職者による回答のみでも客観的なデータを得られることが期待できるので、上長や、スクールの回答を得て、これらを考慮する必要性は低い。従って、この実施の形態では、上長や、スクールの回答は考慮していない。
【0068】
(a) 求人側データにおける『EFデータ』の作成について説明する。『EFデータ』を作成する為の設問としては、例えば、「一人っ子である」や、「過去に生死をさまようような病気もしくは大怪我をした経験がある」・・・といった、育ってきた環境や、経験してきた事実に関する設問を複数題(例えば、50題)設けてある。回答は、YESまたはNOの二者択一で行う。
【0069】
ここで、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を示すデータを抽出すべく、各設問の回答についてバイアス率を算出し、一定以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『EFデータ』として採用する。
【0070】
具体的に説明すると以下の如くである。
【0071】
バイアス率80%以上の回答を採用すると仮定すると、社員5人の回答のうち、4名以上の回答が同じになった回答のみを求人側企業の『EFデータ』として採用する。例えば、「一人っ子である」との設問に対し、4名以上がYESと回答すれば、求人企業の求人している部門の社員は、一人っ子が多い集団であるということで、『EFデータ』YESとして採用する。反対に、NOが4名以上であるときには当該部門の社員は、一人っ子がほとんど又は全くいない集団であるということで『EFデータ』NOとして採用する。
【0072】
一方、5名の回答者がいる場合に、いずれの回答も80%に満たない場合(5名の場合は、回答の比率が3:2の場合)は、その部門の属性をそれ程よく表していないということで、『EFデータ』としては採用しない。すなわち、求人側の『EFデータ』は、回答のすべてが『EFデータ』となるわけでない。
【0073】
以上の過程によって、各設問の回答を『EFデータ』として採用するか否かの判断を行う。
【0074】
(b) 一方、求職者も、前記求人企業の求人している部門の社員が回答したのと同様の「一人っ子である」や、「過去に生死をさまようような病気もしくは大怪我をした経験がある」・・・といった、育ってきた環境や、経験してきた事実に関する設問を複数題(例えば、50題)にのそれぞれに対し、YESまたはNOの二者択一で回答する。
【0075】
ここで、求職者は、求人側の企業とは異なり、複数人ということはなく、唯一人であり、各設問に対する回答は一義的にYESまたはNOと決定されるので、この回答が直接、求職者側の『EFデータ』となる。
【0076】
(c) 次に、以上の(a)、(b)のように作成した求人側企業、求職者双方の『EFデータ』のマッチングを比較検討する。『EFデータ』の比較検討は、同一の設問に対するYES/NOの回答が一致した設問が何問あったかを調べ、その一致した設問の割合又は数がいくつであるのかを判断することによって行う。
【0077】
具体的には、例えば、求人側の『EFデータ』として採用できた設問の数が50題中23題であった場合は、この23題について求職者側の『EFデータ』(設問)との比較を行いYES/NOの回答が一致した数が23題中21題であれば、マッチング度は約91%と評価する。
【0078】
(3) [性格に関するデータのマッチング]
(a) 性格に関するデータ『MCデータ』のマッチングは、まず、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答を得る。
【0079】
ここでも、複数の診断項目は多岐に亘り、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【0080】
例えば、結果追求(Result Pursuit)型(R型)であるか否かを判定する為の設問を10題、分析理論(Analysis Logic)型(A型)であるか否かを判定する為の設問を10題、発想感覚(Idea Sense)型(I型)であるか否かを判定する為の設問を10題、貢献中立(Contribution Neutrality)型(C型)であるか否かを判定する為の設問を10題というように複数の項目について問う「MC問題セット」を回答する。
【0081】
回答は、「あてはまる」場合には2点、「少しあてはまる」場合には1点、「あてはまらない」場合には0点とする。
【0082】
この「モチベーション特性問題セット」を求人側企業の求人している部門で勤務する社員5人に回答させ、5人分の得点を各型毎に合計し、最も高い型と次に高い型とを並べて表示することができる。例えば、A型が最も得点が高く、次がR型である場合には、当該企業の求人をしている部門の型をAR型と表現することができる。このAR型が求人側データにおける『MCデータ』となる。
【0083】
(b) 一方、求職者も、求人側企業の求人している部門で勤務する社員が回答したのと同様の「MC問題セット」を回答し、この回答に基づいて求職者側データにおける『MCデータ』を作成する。
【0084】
この際も、求職者の回答を、「あてはまる」場合には2点、「少しあてはまる」場合には1点、「あてはまらない」場合には0点として、各型内の設問の得点を合計し、得点が最も高い型がR型、次に高い型がA型であれば、求職者側データにおける『MCデータ』をRA型と表現できる。
【0085】
(c) 次に、以上の(a)、(b)のように作成した求人側企業、求職者双方の『MCデータ』のマッチングを比較検討する。
【0086】
前記の例では、求人側の『MCデータ』はAR型、一方、求職者側の『MCデータ』は、RA型である。従って、かなりの高い割合でMCが一致しているといえる。この一致度合いを評価する基準は、適宜決めることができるが、この実施の形態では、AR−RAの一致度合いを、80%の一致度合いとして評価した。
【0087】
一方、例えば、求人側の『MCデータ』がAR型、一方、求職者側の『MCデータ』が、IC型である場合等は、両者のマッチングはあまり良好であるとはいえない。
【0088】
(4) [総合的な最終判定(マッチング)]
以上説明した過程を経て作成した(1)『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、(2)『EFデータ』のマッチングデータ、(3)『MCデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定(マッチング)を行う。
【0089】
前記の例では、『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングは、85%、『EFデータ』のマッチングは91%、『MCデータ』のマッチングは、80%で総合的に見ても、かなり高い確率で一致していると判断することができる。そこで、ここでは、総合判定「AA」と評価した。
【0090】
AAの評価であれば、人材を紹介するにふさわしいマッチングが得られたということができる。
【0091】
もちろん、総合判定を行う為の基準を設定することができ、この基準の程度は、求人側の要望等に応じて適宜変更することができる。
【0092】
B.人材マッチングシステム
この発明の人材紹介マッチング方法は、この発明の人材紹介マッチングシステムを用いて実現することができる。
【0093】
(1) 図7は、この発明の人材紹介マッチングシステム1の一形態を示すハードウェア構成図である。人材紹介マッチングシステム1は、求人側端末2と、求職者側端末3と、サーバ4と、これらを接続するネットワーク5からなる。
【0094】
例えば、コンピュータによって実現されている求人側端末2は、求人側データを作成する為の複数の診断項目に対する設問や、入力の手順、人材紹介の結果等を表示する表示部2aと、回答等を入力するキーボードやポインティングデバイスを備えた入力部2bを備えている。
【0095】
例えば、コンピュータによって実現されている求職者側端末3も同様に、求職者側データを作成する為の複数の診断項目に対する設問や、入力の手順、人材紹介の結果等を表示する表示部3aと、回答等を入力するキーボードやポインティングデバイスを備えた入力部3bを備えている。
【0096】
コンピュータからなるサーバ4内には、演算装置4aや、ハードディスク等の情報記録媒体4bを備えている。情報記録媒体4bには、マッチングを行うプログラムが格納されている。
【0097】
このプラグラムは、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する処理動作と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する処理動作と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出する処理動作(マッチング処理動作)を実行させるコンピュータプログラム、あるいは、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する処理動作と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する処理動作と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出する処理動作(マッチング処理動作)を演算装置4aに実行させるコンピュータプログラムである。ここで、前記の求人側データを作成する処理動作、求職側データを作成する処理動作には、求人側、求職側、それぞれの、『営業性格・資格に関するデータ』、『EFデータ』、『MCデータ』を作成する処理動作が含まれる。また、前記のマッチング処理動作には、求人側、求職側でそれぞれ作成された『営業性格・資格に関するデータ』、『EFデータ』、『MCデータ』の適合度を算出する処理動作(マッチング処理動作)、こうして算出された、『営業性格・資格に関するデータ』、『EFデータ』、『MCデータ』夫々についての適合度に基づき、最終判断としての適合度を算出する処理動作(マッチング処理動作)が含まれる。
【0098】
このコンピュータプログラムは、具体的には以下のようなものである。
【0099】
[営業正確・資質に関するデータのマッチング]における処理動作を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラムとしては以下がある。
【0100】
社員の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0101】
さらにこれをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として作成、表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0102】
回答した社員の監督を行う上長の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した上長の『上長評価係数』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0103】
さらにこれをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として作成、表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0104】
これらの各社員毎の『自己分析素点』、『上長評価係数』を図1図示のようなチャートに表示させる前述した処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0105】
『上長評価係数』と『自己分析素点』とをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』(以下、「Absolute Scale Score」又は「ASS radar」ということがある)として算出する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0106】
この『絶対評価得点』について前記I〜Vの項目毎に平均値(ASS社内平均値)を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』として生成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0107】
回答した社員の『絶対評価得点』について平均値(ASS社内平均値)を算出し、この平均値(ASS社内平均値)を求人している企業の求人している部門、部署における『営業性格・資質に関するデータ』として生成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0108】
この『営業性格・資質に関するデータ』において、前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0109】
この生成された『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数を、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表し、求人側企業の社員の平均値(ASS社内平均値)=『営業性格・資質に関するデータ』を当該グラフ中にプロットする処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0110】
求職者(人材紹介会社で紹介可能な人、人材派遣会社で派遣可能な人材)の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した求職者の『自己分析素点』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0111】
さらにこれをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0112】
職員や指導教官の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した職員や指導教官の『スクール評価係数』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0113】
さらにこれをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎の得点として表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0114】
これらの各求職者毎の『自己分析素点』、『スクール評価係数』を図1図示のようなチャートに表示させる前述した処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0115】
『スクール評価係数』と『自己分析素点』とをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』(以下、「Absolute Scale Score」又は「ASS radar」ということがある)=『営業性格・資質に関するデータ』として算出する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0116】
この『営業性格・資質に関するデータ』において、前記I〜Vの5項目(I.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力)を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0117】
この生成された『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数を、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表し、求職者の『営業性格・資質に関するデータ』を当該グラフ中にプロットする処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0118】
求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』から両者のマッチング・比較検討処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0119】
[回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータのマッチング]における処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【0120】
各設問に対する求人側企業の求人している部門で勤務する社員の回答から、各設問の回答についてバイアス率を算出し、所定値以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『EFデータ』として生成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0121】
各設問に対する求職者の回答から、各設問の回答について『EFデータ』を生成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム
求人側企業で生成された『EFデータ』に関する質問についての求職者の『EFデータ』を求人側企業職者双方の『EFデータ』のマッチング・比較検討する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0122】
[性格に関するデータのマッチング]における処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【0123】
「モチベーション特性問題セット」に対して解答した求人側企業の求人している部門で勤務する社員の得点を各型毎に合計する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0124】
更にこれを最も高い型と次に高い型とを並べて『MCデータ』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0125】
更に、これを表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0126】
「MC問題セット」に対して解答した求職者の得点を各型毎に合計する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0127】
更に、これを最も高い型と次に高い型とを並べて『MCデータ』を作成する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0128】
更に、これを表示する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0129】
求人側企業、求職者双方の『MCデータ』のマッチング・比較検討する処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0130】
[総合的な最終判定(マッチング)]における処理を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【0131】
(1)『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、(2)『EFデータ』のマッチングデータ、(3)『MCデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定(マッチング)を演算装置4aに行わせるコンピュータプログラム。
【0132】
(2)以上のように構成した人材マッチングシステム1の使用方法、システムの動作について説明する。
【0133】
(a)求人側の回答入力
(i) まず、求人側企業での求人をしている部門で勤務する社員の属性を特定する為の設問であって、社員が回答する設問を求人側端末2の表示部2aに表示する。
【0134】
この設問中には、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「自己分析問題セット」、『EFデータ』を作成する為の問題セット、『MCデータ』を作成する為の問題セットのすべてが含まれている。
【0135】
表示された設問に対し、求人側企業で求人をしている部門で勤務する社員が、キーボードやポインティングデバイス等を備えた入力部2bにより回答を入力する。回答は、表示部2aの表示に従い、該当する部分にチェックを入れていけばよい。
【0136】
さらに、回答した社員の監督を行う上長が回答する設問を求人側端末2の表示部2aに表示する。この設問は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「上長評価問題セット」である。
【0137】
(ii) 入力された回答は、ネットワーク5を通じてサーバ4に送られ、サーバ4内の情報記録媒体4bに保存される。
【0138】
(b)求職側の回答の入力
(i) 一方、求職者の属性を特定する為の設問を求職者側端末3の表示部3aに表示する。
【0139】
この設問中には、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「自己分析問題セット」、『EFデータ』を作成する為の問題セット、『MCデータ』を作成する為の問題セットのすべてが含まれている。
【0140】
表示された設問に対し、求職者が、キーボードやポインティングデバイス等を備えた入力部3bにより回答を入力する。回答は、表示部3aの表示に従い、該当する部分にチェックを入れていけばよい。
【0141】
さらに、回答した求職者が所属するスクールの指導教官が回答する設問を求職者側端末3の表示部3aに表示する。この設問は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「スクール評価問題セット」である。
【0142】
(ii) 入力された回答は、ネットワーク5を通じてサーバ4に送られ、サーバ4内の情報記録媒体4bに保存される。
【0143】
(c)サーバ4内の演算装置4aによる処理
情報記録媒体4bに保存された回答データは、サーバ4内で処理されるが、サーバ4内での処理は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の問題セット(「自己分析問題セット」、「上長評価問題セット」)、『EFデータ』を作成する為の問題セット、『MCデータ』を作成する為の問題セット毎に行われる。
【0144】
『営業性格・資格に関するデータ』に関する処理
《求人側データ》
『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為に社員が回答した回答は、「すごくよくあてはまる」との回答に対しては3点、「あてはまる」との回答に対しては2点、「少しあてはまる」との回答には1点、「あてはまらない」との回答に対しては0点が割り当てられ、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算して「自己分析素点」が算出される。算出された「自己分析素点」は情報記録媒体4bに保存される。
【0145】
さらに、社員の監督を行う上長が回答した回答は、「優れている」との回答に対しては+5、「やや優れている」の回答に対しては+2、「普通である」との回答に対しては±0、「やや劣っている」の回答に対しては−2、「劣っている」との回答に対しては−5が割り当てられ、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算して「上長評価係数」が算出される。算出された「上長評価係数」は情報記録媒体4bに保存される。
【0146】
演算装置4aではさらに、算出、保存した「自己分析素点」と「上長評価係数」を加えて、「絶対評価得点」を算出する。算出した「絶対評価得点」も情報記録媒体4bに保存される。
【0147】
この「絶対評価得点」は、サンプルとなった社員の人数分作成されるので、これを前記I〜Vの項目毎に平均値(ASS社内平均値)を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』として作成し、これを情報記録媒体4bに保存する。
【0148】
さらに、前記I〜Vの5項目に亘る『営業性格・資格に関するデータ』を、演算装置4aによって、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、図5図示の比較グラフのように縦軸を『思考力評価』、横軸を『行動力評価』として『営業性格・資質に関するデータ』を一点にプロットする。
【0149】
《求職者側データ》
一方、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為に求職者が回答した回答は、「すごくよくあてはまる」との回答に対しては3点、「あてはまる」との回答に対しては2点、「少しあてはまる」との回答には1点、「あてはまらない」との回答に対しては0点が割り当てられ、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算して「自己分析素点」が算出される。算出された「自己分析素点」は情報記録媒体4bに保存される。
【0150】
さらに、求職者が所属するスクールの指導教官が回答した回答は、「優れている」との回答に対しては+5、「やや優れている」の回答に対しては+2、「普通である」との回答に対しては±0、「やや劣っている」の回答に対しては−2、「劣っている」との回答に対しては−5が割り当てられ、これらをI.確達・行動力、II.傾聴・情報収集能力、III.企画提案・計画力、IV.開拓・突破力、V.維持・継続力の各項目毎に加算して「スクール評価係数」が算出される。算出された「スクール評価係数」は情報記録媒体4bに保存される。
【0151】
演算装置4aではさらに算出、保存した「自己分析素点」と「スクール評価係数」を加えて、「絶対評価得点」を算出する。算出した「絶対評価得点」も情報記録媒体4bに保存される。
【0152】
この算出した「絶対評価得点」は、そのまま求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』となるが、前記I〜Vの5項目に亘る『営業性格・資格に関するデータ』を、演算装置4aによって、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、図5図示の比較グラフのように縦軸を『思考力評価』、横軸を『行動力評価』として『営業性格・資質に関するデータ』を一点にプロットする。
【0153】
《マッチングの比較検討》
演算装置4aでは、図5図示のように表示した求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』のプロット点の距離Sを計測して、両者の『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングを評価する。
【0154】
『EFデータ』に関する処理
《求人側データ》
『EFデータ』を作成する為に求人企業側での求人をしている部門で勤務する社員が回答した回答は、YESまたはNOで処理される。
【0155】
ここで、演算装置4aでは、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を示すデータを抽出すべく、各設問の回答についてバイアス率を算出し、一定以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『EFデータ』として採用する。
【0156】
すなわち、バイアス率80%以上の回答を採用すると設定しておけば、社員5人の回答のうち、4名以上の回答が同じになった回答のみを求人側企業の『EFデータ』として採用する処理を行う。得られた『EFデータ』は情報記録媒体4bに保存される。
【0157】
《求職者側データ》
一方、『EFデータ』を作成する為に求職者が回答した回答も、YESまたはNOで処理される。
【0158】
ここで、求職者は、求人側の企業とは異なり、複数人ということはなく、唯一人であり、各設問に対する回答は一義的にYESまたはNOと決定されるので、演算装置4aは、この回答を直接、求職者側の『EFデータ』とする。得られた『EFデータ』は情報記録媒体4bに保存される。
【0159】
《マッチングの比較検討》
次に、演算装置4aは、情報記録媒体4bに保存した求人側企業、求職者双方の『EFデータ』のマッチングを比較検討する。『EFデータ』の比較検討は、同一の設問に対するYES/NOの回答が一致した設問が何問あったかを調べ、その一致した設問の割合又は数がいくつであるのかを判断することによって行う。
【0160】
『MCデータ』に関する処理
《求人側データ》
『MCデータ』を作成する為に社員が回答した回答は、演算装置4aによって、「あてはまる」との回答には2点、「少しあてはまる」との回答には1点、「あてはまらない」との回答には0点を割り当て、結果追求(Result Pursuit)型(R型)、(Analysis Logic)型(A型)、発想感覚(Idea Sense)型(I型)、貢献中立(Contribution Neutrality)型(C型)の各型内で得点を合計する。さらに合計した得点に基づいて、AR型等の評価を与える。得られた『MCデータ』は情報記録媒体4bに保存される。
【0161】
《求職側データ》
『MCデータ』を作成する為に求職者が回答した回答も、同様に、演算装置4aによって、「あてはまる」との回答には2点、「少しあてはまる」との回答には1点、「あてはまらない」との回答には0点を割り当て、結果追求(Result Pursuit)型(R型)、(Analysis Logic)型(A型)、発想感覚(Idea Sense)型(I型)、貢献中立(Contribution Neutrality)型(C型)の各型内で得点を合計する。さらに合計した得点に基づいて、RA型等の評価を与える。得られた『MCデータ』は情報記録媒体4bに保存される。
【0162】
《マッチングの比較検討》
次に、演算装置4aは、情報記録媒体4bに保存した求人側企業、求職者双方の『MCデータ』のマッチングを比較検討する。『MCデータ』の比較検討は、AR型、RA型等といった型の一致度を評価する。
【0163】
『総合的な最終判定(マッチング)』
演算装置4aは、以上説明した処理を経て作成した(1)『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、(2)『EFデータ』のマッチングデータ、(3)『MCデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定(マッチング)を行う。最終判定(マッチング)の結果は、情報記録媒体4bに保存される。
【0164】
(d)最終判定(マッチング)の表示
情報記録媒体4bに保存された最終判定(マッチング)は、求人側端末2の表示部2a又は求職者側端末3の表示部3aにその結果を求人側企業の名称、求職者の名称と共に表示する。表示部2a、表示部3aにおける表示の方法は、種々の表示が可能である。もちろん、求人側データと、求職者側データのすべての組み合わせについて、適合度を表示することもできるし、この際、マッチングがよい方から順に表示すること等も可能である。
【0165】
(3) 以上、この発明の好ましい実施の形態を添付図面を参照して説明したが、本発明はかかる実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から把握される技術的範囲において種々な形態に変更可能である。
【0166】
例えば、前記実施の形態では、求人側端末2、求職者側端末3、サーバ4をネットワーク5で接続して、各装置で処理を分担させているが、一台のパソコン中にシステムを組み上げ、当該一台のパソコンで処理を完結させて、マッチング処理を行い、人材紹介、人材派遣を行うようにすることもできる。
【0167】
また、求人者側、求職者側が回答する設問を例えばマークシートで記入して、これを電子処理することも可能である。
【0168】
また、当然、従来、求人情報に記載されている勤務地や待遇面等のデータを入力し、これらも加味して適合度を算出、人材の紹介を行うことができる。
【0169】
【発明の効果】
以上説明したように、求人している企業において求人している部門で現に働いている人たちの属性(性格、性質、個性、モチベーション(結果追求型、分析論理型、等々))を調査し、一方、求職者(例えば、人材紹介会社、人材派遣会社で紹介、派遣可能な求職者)の属性を調査し、両者のマッチングを図って適正な人材を紹介する方法及びシステムとしたので、求人側企業に対し、当該企業で求人をしている部門の業績拡大に最も貢献できると考えられる性質、性格、個性、モチベーションを持った人材を紹介することができる。また、紹介された求職者も、自己の属性に適した部門で勤務することができ、自己の能力を十二分に発揮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】求人側の営業性格・資質に関するデータの作成過程の説明図。
【図2】図1図示のデータから算出した営業性格・資質に関するデータの説明図。
【図3】求職者側の営業性格・資質に関するデータの作成過程の説明図。
【図4】図3図示のデータから算出した営業性格・資質に関するデータの説明図。
【図5】求人側、求職者側の営業性格・資質に関するデータを評価する為の比較グラフの一例。
【図6】最終判定(マッチング)の概念を示した概念図。
【図7】この発明の人材マッチングシステムの一形態を示すハードウェア構成図。
【符号の説明】
1 人材マッチングシステム
2 求人側端末
3 求職側端末
4 サーバ
5 ネットワーク
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention makes it possible for a company that wants to recruit human resources between a company that wants to recruit human resources and a person who introduces or dispatches human resources, while accepting more desirable human resources. The recruiting and dispatching side relates to a human resource introduction matching method and system that can introduce and dispatch more appropriate human resources that can fully meet the demands of the companies of the referral and dispatching companies.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, with regard to matching between job seekers and job seekers, the job seeker presents the type of industry, job type, work location, salary, etc., and the job seeker browses this, searches for computers, etc. The general form is to search for a place that suits the wishes, and the job offerer examines and judges whether or not the job seeker who has inquired is a person who meets the company's request.
[0003]
However, it is considered that such a format is not sufficient as a judgment material for connecting a recruiting company and a job seeker.
[0004]
In other words, from the job seeker's side, what kind of ability, what kind of personality, character, and personality the company posting the job information is looking for, It is not possible to fully grasp whether the workplace is suitable for nature and personality and can fully demonstrate one's ability.
[0005]
Even if it is a job-seeking company, the personality, nature, personality, ability, etc. hidden in job seekers are often not fully understood by resumes and interviews alone.
[0006]
In recent years, the job search information incorporates the job seeker's abilities and organizational personality, while the job searcher inputs the job seeker's ability and personality to match them and hire human resources. Has been proposed (Japanese Patent Laid-Open No. 2002-15051).
[0007]
In addition, in recent years, in the company, attempts have been made to try to find the right person in the right place (matching). An invention of a project personnel diagnosis system aimed at arranging the best personnel has been proposed (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-30384).
[0008]
[Patent Document 1] Japanese Unexamined Patent Publication No. 2000-15051
[0009]
[Patent Document 2] Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-30384
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
(1) In the tissue compatibility search system disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-15051, job seekers are supposed to answer various questions in order to specify the ability and character of the job seeker. However, on the job seeker side, employees only have to specify the degree of emphasis on the abilities required of the job seeker, and what kind of personality, nature, personality, and motivation (result pursuit type, analytic logic type, etc.) It has not been evaluated and examined about the attributes of employees working in the department that is recruiting, such as whether it is composed of.
[0011]
For this reason, when hiring and hiring job seekers on the corporate side, the corporate side not only has high abilities, but also the personality, nature, personality, and motivation of people working in departments that require human resources ( It is difficult to properly acquire human resources who can become familiar with the results pursuit type, analysis logic type, etc., and make full use of their abilities to contribute to the company's performance. On the other hand, job seekers may not be able to find a job in a company where their personality, nature, personality, motivation (result pursuit type, analytical logic type, etc.), etc. are suitable and they can fully demonstrate their abilities. there were.
[0012]
In other words, in each workplace, whether or not you are a person who can fully demonstrate their abilities and contribute to the expansion of the performance of the department is determined by their personality, nature, personality, motivation (result pursuit type, analysis logic type, etc.) ) Depending on the assignment, you may be able to find a job, but you may not be able to fully demonstrate your ability.
[0013]
Such a situation can be a cause of accumulating stress for the job hunter and is unfortunate for the job hunter. The hiring company may have the same result as it was unable to secure the required personnel.
[0014]
(2) The project human resource diagnosis system described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-30384 is intended to match the right person to the right place (matching) for a certain project.
[0015]
However, the idea of matching the right person (matching) should also be applied between the employees working in the job-seeking department and job seekers (employees). This is a matter that should be fully considered even before an employment contract is actually concluded between the company and the job seeker (employee).
[0016]
Therefore, the present invention makes it possible for a company that wants to recruit human resources between a company that wants to recruit human resources and a person who introduces or dispatches human resources, while accepting more desirable human resources. An unprecedented human resource introduction matching method that enables the person who introduces and dispatches human resources to introduce and dispatch more appropriate human resources who can fully meet the demands of the company of the client The purpose is to propose a system.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to achieve the above-mentioned problem. “The personality, nature, personality, and motivation (results pursuit type, analysis of people currently working in the recruiting department in the recruiting company). Investigate attributes such as logical type, etc.), while “characteristics, nature, personality, motivation (result search type, job seekers (for example, job seekers who can be introduced and dispatched by recruitment agencies, recruitment agencies)” Investigating attributes such as analysis logic type, etc.), and providing a method and system for “introducing and dispatching appropriate personnel by matching the two”.
[0018]
In other words, the human resource introduction matching method of the present invention is based on an answer to a plurality of diagnosis items by an employee in the recruiting company and the manager of the employee, and the recruiting side regarding the attributes of the employees working in the department that recruits the recruiting company. In addition to creating data, job applicant side data on job seeker attributes is created based on answers to multiple diagnostic items by job seekers. The degree of conformity between the attribute of the employee working in the job seeking department and the attribute of the job seeker is calculated, and an appropriate job seeker is introduced to the job seeking company based on the degree of conformance.
[0019]
Further, the human resource matching system proposed by the present invention is based on job offer side data creation means for creating job offer side data based on answers to a plurality of diagnosis items by employees in the job offer side company, and on the basis of answers to a plurality of diagnosis items by job seekers. Job hunting side data creation means for creating job seeker side data, job hunting side data created by job hunting side data creation means, and job hunting side data created by job hunting side data creation means are collated And a matching processing means for calculating the degree of matching with the job seeker.
[0020]
In the human resource matching system according to the present invention, the job offer side data creation means is changed to job offer side data creation means for creating job offer side data based on answers to a plurality of diagnostic items by employees and superiors of the employee in the job offer company. be able to.
[0021]
In any human resource introduction matching system of the present invention, the fitness calculated by the calculation means for calculating the fitness between the job seeking company and the job seeker is used together with the name of the job seeking company and the name of the job seeker. Display means for displaying can be further provided.
[0022]
The above-described method of the present invention uses the recruitment matching system of the present invention, so that the job recruiting side data creation means makes it possible for the job recruiting side based on answers to a plurality of diagnostic items by the employee at the recruiting company and the superior of the employee. Job applicant side data on job seeker attributes is created based on answers to multiple diagnostic items by job seekers by means of job seeker data creation means by creating job seeker data on the attributes of employees working in the department where the company is seeking a job. And matching the job offerer data created by the job offerer data creation means with the job seeker data created by the job seeker data creation means by the matching processing means to match the job offerer company and the job seeker This can be done by calculating the degree. Then, it is possible to display and execute human resources with a high degree of fitness and the recruiting companies.
[0023]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. In the human resource matching method and human resource matching system according to the present invention, as attributes such as personality, nature, personality, motivation (result pursuit type, analysis logic type, etc.), for example, (1) the sales personality / qualities of the respondent, (2) Data regarding the personality of the respondent and the background of personality formation, including the environment and experience that the respondent has developed (hereinafter "Experience & Fact data", "EF data") (3) Motivation of respondents (for example, motivation for pursuing results = result pursuit type, analytic motivation = analysis logic type, motivation for imagination = imagination sensation type) Motivation that is neutral and contributes to contribution = contribution-neutral type (hereinafter referred to as "motivation characteristic data", "Motivation" , and “MC data”), job hunting side data creation processing by the job hunting side data creation means realized by the computer processing operation unit and job hunting side data realized by the computer processing operation unit, respectively. The job seeker side data creation process by the creation means, and the matching by the matching processing means realized by the computer processing operation unit for the created data on the job seeker side and job seeker side of (1) to (3) above The processing operation unit of the computer performs processing (compatibility calculation), and further, based on the adaptability for each of the attributes (1) to (3) derived by the matching processing (compatibility calculation) by the matching processing unit. By the matching processing means realized by And judgment serving matching process performed (fitness calculating) (4), it is possible to introduce an appropriate job seekers to job-side firm.
[0024]
As described above, for the attributes (1) to (3), job offerer side data and job seeker side data are created, and matching processing is performed for each.
[0025]
In the following explanation, it is assumed that the number of samples of employees working in the department where the recruiting company is recruiting is five.
[0026]
It is also possible to extract an appropriate number of samples based on the judgment of the manager of the recruiting company, and use only the extracted employee responses for data creation. At this time, it is possible to extract employees who have been judged by the senior manager to “have a good job and play a central role in the department” among the departments that are recruiting. Such extraction is based on attributes (personality, nature, personality, motivation (results pursuit type, analysis) that the data of the person who plays the central role of the department best fits the expansion of the performance of the department. This is because it is considered to represent the logical type, etc. most appropriately.
[0027]
A. Human resource matching method
(1) [Matching data on sales characteristics and qualities]
(A) In the human resource introduction matching method and system of the present invention, the job offer side data is created for each of the data of (1) to (3). Obtain answers to a plurality of diagnosis items by employees in the recruiting company, or answers to a plurality of diagnosis items by the employees in the recruiting company and their superiors.
[0028]
Here, it is possible to target only the response of the employee in the recruiting company, but it is also preferable to include the response of the employee's superior. Employees answer questions to themselves, so depending on the content of the question, there is a possibility that an operation of the answer, that is, a thought such as “this question should be like this” will work. Such an answer is an obstacle to collecting objective data.
[0029]
Therefore, the objectivity of data can be improved by targeting not only employees but also the answers of their superiors.
[0030]
As questions, a wide variety of diagnostic items are prepared, and various questions that can specify the attributes of employees working in the department where the recruiting company is recruiting are prepared.
[0031]
For example, when an employee answers, I.I. 10 questions for assessing proficiency and action, II. 10 questions to evaluate listening / information gathering ability, III. 10 questions for planning proposals and evaluation of planning ability, IV. 10 questions for evaluating pioneering and breaking power, V. Answer the “Self-Analysis Problem Set” that asks questions about multiple items, such as 10 questions for evaluating sustainability.
[0032]
The answer to each question is, for example, 3 questions for “very applicable”, 2 for “applicable”, 1 for “appropriate”, and “not applicable” The score for each question is added as 0 points, and the employee's “self-analysis score” is returned.
[0033]
This “Self-analytical score” Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It can be expressed as a score for each item of maintenance / continuity.
[0034]
In addition, when the supervisor who supervises the employee who responded gives an answer, for example, I.I. Three questions for assessing achievement and action ability, II. Three questions to evaluate listening / information gathering ability, III. Three questions to evaluate planning proposals and planning ability, IV. Three questions for evaluating pioneering / breakthrough power. Answer the “Senior Evaluation Question Set” that asks questions about multiple items, such as three questions to evaluate maintenance and continuity.
[0035]
Answers to each question are, for example, +5 for “excellent”, +2 for “somewhat better”, ± 0 for “ordinary”, “somewhat inferior” “-2” for “in case”, and “-5” for “inferior”, the coefficient for each question is added to obtain the “upper evaluation coefficient”. This “superior evaluation coefficient” is answered in the range of ± 5 for each item and answers to the three questions, and is evaluated in the range of ± 15 for each item.
[0036]
This “superior evaluation coefficient” is Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It can be expressed for each item of maintenance / continuity.
[0037]
The “self-analysis raw score” and “superior evaluation coefficient” for each employee can be displayed on a chart as shown in FIG. 1, and are created for the number of employees in such a sample. In the example shown in FIG. 1, self-analysis by the employee himself is 27 points, 15 points, 21 points, 27 points, and 15 points for each of items I to V, and the senior manager's evaluation is 13 points. -3 points, 3 points, 13 points, and 9 points.
[0038]
The “superior evaluation coefficient” is plotted by adding 15 points to the evaluation of each item of ± 15 and converting it to a total score of 30 points when displayed on the chart of FIG.
[0039]
“Superior evaluation coefficient” and “Self-analysis raw score” are Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It is added for each item of the maintenance / continuity force, and is calculated as “absolute evaluation score” (hereinafter also referred to as “Absolute Scale Score” or “ASS radar”).
[0040]
Since this “absolute evaluation score” is also created for the number of employees in the sample, an average value (AS internal average value) is calculated for each of the items I to V, and this is calculated as “ Data ”.
[0041]
In addition, FIG. 2 shows the “absolute evaluation score” of a single employee by a solid line, and the average value (ASS internal average value) of five employees by a broken line. The value (ass average value in the ASS) is the “data related to sales personality / qualities” of the department or department that wants to recruit.
[0042]
This “data relating to sales personality / qualification” is compared with “data relating to sales personality / qualification” in job seeker data described below for the above five items I to V.
[0043]
Here, in order to facilitate visual comparison, the above five items I to V (I. Proficiency / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough) Power, V. maintenance / continuity) is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate action ability. It is possible to perform processing for display as a function between “force evaluation”. 5 shows the above five items I to V (I. Proficiency / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough ability, V. Maintenance / continuation ability) Is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate behavior ability, and is made a function between "thinking ability evaluation" and "behavior ability evaluation". The vertical axis represents “thinking ability evaluation” and the horizontal axis represents “behavior ability evaluation”. In FIG. 5, “recruiter company” in the graph indicates the position where the average value of five employees (ASS internal average value) = “data on sales characteristics / qualities” is plotted.
[0044]
(B) On the other hand, the job seeker also answers a plurality of diagnosis items, and based on the answer, creates “data on sales characteristics / qualities” of the job seeker as a part of the job seeker side data.
[0045]
At this time, only the individual job seeker can answer and create “data on sales characteristics / qualities”, but the job seeker belongs to a high school, university, or vocational school (hereinafter referred to as “school”). Sometimes, as in the case of the company on the job offer side, not only answers by job seekers themselves, but also answers from staff in the employment department on the school side and supervisors, in order to make the data objective. , “Data on sales characteristics and qualities” can be created.
[0046]
For this reason, the creation of “data on sales personality / qualification” in the job seeker data follows the same process as the creation of “data on sales personality / qualification” in the above-mentioned job offer side data. However, since the job seeker is the only person, the process of calculating the average value is not necessary.
[0047]
This will be specifically described below. As questions, a wide variety of diagnosis items are prepared, and various questions that can specify attributes of the job seeker are prepared.
[0048]
For example, if the job seeker answers, 10 questions for assessing proficiency and action, II. 10 questions to evaluate listening / information gathering ability, III. 10 questions for planning proposals and evaluation of planning ability, IV. 10 questions for evaluating pioneering and breaking power, V. Answer the “Self-Analysis Problem Set” that asks questions about multiple items, such as 10 questions for evaluating sustainability.
[0049]
The answer to each question is, for example, 3 questions for “very applicable”, 2 for “applicable”, 1 for “appropriate”, and “not applicable” The score for each question is added as 0 points, and the employee's “self-analysis score” is returned.
[0050]
This “Self-analytical score” Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It can be expressed as a score for each item of maintenance / continuity.
[0051]
In addition, when an instructor or the like of a school to which the answering job seeker answers gives a reply, for example, Three questions for assessing achievement and action ability, II. Three questions to evaluate listening / information gathering ability, III. Three questions to evaluate planning proposals and planning ability, IV. Three questions for evaluating pioneering / breakthrough power. Answer the “School Evaluation Question Set” that asks questions about multiple items, such as three questions to evaluate sustainability.
[0052]
Answers to each question are, for example, +5 for “excellent”, +2 for “somewhat better”, ± 0 for “ordinary”, “somewhat inferior” “-2” for “in case”, and “-5” for “inferior”, the coefficient for each question is added to obtain a “school evaluation coefficient”. This “school evaluation coefficient” is answered in the range of ± 5 for each item and answered to the three questions, so that it is evaluated in the range of ± 15 for each item.
[0053]
This “School Evaluation Coefficient” is Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It can be expressed for each item of maintenance / continuity.
[0054]
The “self-analysis raw score” and “school evaluation coefficient” of the job seeker can be displayed on a chart as shown in FIG. In the example shown in FIG. 3, self-analysis by the job seeker himself is 27 points, 15 points, 21 points, 27 points, and 15 points for each of items I to V, and the school evaluation by the school is 13 points, − Three points, three points, thirteen points, and nine points.
[0055]
The “school evaluation coefficient” is plotted by adding 15 points to the evaluation of each item of ± 15 and converting it to a total score of 30 points when displayed on the chart of FIG.
[0056]
“School Evaluation Coefficient” and “Self-analytical Element” are I. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. It is added for each item of the maintenance / continuity force, and is calculated as an “absolute evaluation score” (hereinafter also referred to as “Absolute Scale Score” or “ASS radar”).
[0057]
Since the “absolute evaluation score” in the job offer data is created for the number of sample employees, the ASS internal average value calculated as the average value was used as “data on sales characteristics and qualities” in the job offer data. However, in the job seeker side data, since the target person is the only job seeker, the calculated “absolute evaluation score” is directly used as “data relating to sales characteristics / qualities” in the job seeker data.
[0058]
FIG. 4 shows the “absolute evaluation score” of the job seeker with a solid line, which is “data relating to sales characteristics / qualities”.
[0059]
The “data on sales personality / qualification” on the job seeker side is the following 5 items from I to V and the above 5 items from I to V in the “data on sales personality / qualification” in the above job offer side data: To be compared.
[0060]
Here, in order to facilitate visual comparison, the above five items I to V (I. Proficiency / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough) Power, V. maintenance / continuity) is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate action ability. It is possible to perform processing for display as a function between “force evaluation”. 5 shows the above five items I to V (I. Proficiency / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough ability, V. Maintenance / continuation ability) Is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate behavior ability, and is a function between "thinking ability evaluation" and "behavior ability evaluation". The vertical axis represents “thinking ability evaluation” and the horizontal axis represents “behavior ability evaluation”. In FIG. 5, “job seeker” in the graph indicates a position where “data relating to sales personality / qualities” of the job seeker is plotted.
[0061]
(C) Next, the matching of “data on sales characteristics / qualifications” between the recruiting company and the job seeker will be compared.
[0062]
In the comparative study, for example, as described above in (a) and (b), the “data on sales personality / qualification” of both the recruiting company and the job seeker is plotted on the comparison graph shown in FIG. Judgment can be made based on how far the plot point on the job seeker side is centered on the plot point of the side company. That is, it can be performed by evaluating the distance S between the two points.
[0063]
The correspondence between the distance S and the degree of matching (%) can be set arbitrarily, but the shorter the distance S, the higher the degree of matching.
[0064]
In this embodiment, the distance S in FIG. 5 was evaluated with a matching rate of 85% (see FIG. 6).
[0065]
(2) [Matching data on the personality and background of personality formation of respondents, such as the environment in which the respondents grew up and the facts they have experienced]
Next, the matching of “data on the background of personality / personality formation of respondents, such as the environment in which the respondents grew up, the facts experienced, etc.” will be described.
[0066]
Matching “data about the background of personality and personality formation of respondents, such as the environment in which the respondents grew up and the facts they have experienced, etc.” Based on the knowledge that it is often influenced by the environment and the facts it has experienced, it seeks to obtain data that can objectively evaluate the personality and personality of respondents.
[0067]
Even if you obtain this “data on the background of the personality and personality formation of the respondent, such as the environment in which the respondent has grown, the facts that have been experienced, etc.”, you will also get answers to multiple diagnostic items, Unlike the questions for obtaining the “data related to sales characteristics and qualities”, there is little possibility that an operation of an answer, that is, a thought such as “this question should be like this” will work. Since it can be expected that objective data can be obtained only by answers from job seekers, there is little need to obtain answers from senior managers or schools and consider them. Therefore, this embodiment does not consider the answers of senior managers or schools.
[0068]
(A) Creation of “EF data” in the job offer data will be described. Questions to create “EF data” include, for example, “I am an only child”, “I have experience of illness or serious injury that has caused life or death in the past”, etc. There are multiple questions (for example, 50 questions) related to the facts that have been experienced. The answer is either YES or NO.
[0069]
Here, in order to extract data indicating the attributes of employees working in the department where the recruiting company is recruiting, the bias rate is calculated for the answers to each question, and the answer with the bias rate above a certain level is calculated. Adopted as “EF data”.
[0070]
Specifically, it is as follows.
[0071]
Assuming that responses with a bias rate of 80% or more are adopted, only the responses with the same response of 4 or more employees among the responses of 5 employees are adopted as “EF data” of the recruiting company. For example, if four or more people answered YES to the question “I am the only child”, the employees in the department where the recruiting company is looking for is a group with many single children. Adopt as. On the other hand, when the number of employees is 4 or more, the employees in the department are employed as “EF data” NO because they are a group with little or no one child.
[0072]
On the other hand, if there are 5 respondents, and all of the responses are less than 80% (in the case of 5 respondents, the response ratio is 3: 2), the attributes of the department are expressed so well. Because it is not, it will not be adopted as “EF data”. In other words, the “EF data” on the job offer side does not mean that all of the answers are “EF data”.
[0073]
Through the above process, it is determined whether or not the answer to each question is adopted as “EF data”.
[0074]
(B) On the other hand, job seekers also have the same “only child” or “experiences that have caused illness or serious injury in the past. Answer “Yes” or “Yes” or “NO” to each of multiple questions (for example, 50) for questions related to the environment and the facts that have been experienced.
[0075]
Here, unlike job-seeker companies, job seekers are not a single person and are the only person, and the answer to each question is uniquely determined to be YES or NO. It becomes “EF data” on the user side.
[0076]
(C) Next, the matching of the “EF data” of both the recruiting company and the job seeker created as described in (a) and (b) above is compared. The comparative examination of “EF data” is performed by checking how many questions have the same YES / NO answer to the same question and determining how many of the matching questions are in proportion or number.
[0077]
Specifically, for example, when the number of questions that can be adopted as “EF data” on the job offer side is 23 out of 50 questions, the “EF data” (question) on the job seeker side for these 23 issues If the number of YES / NO answers that are compared is 21 out of 23, the degree of matching is evaluated as about 91%.
[0078]
(3) [Matching personality data]
(A) In the matching of personality data “MC data”, first, an answer to a plurality of diagnostic items by employees in the recruiting company is obtained.
[0079]
Here too, there are a wide variety of diagnostic items, and various questions are prepared that can identify the attributes of employees working in the department where the recruiting company is recruiting.
[0080]
For example, there are 10 questions for determining whether a result pursuit type (R type) or not, and a question for determining whether it is an analysis logic type (A type). 10 questions, and 10 questions to determine whether it is an idea sense type (I type), to determine whether it is a contribution neutrality type (C type) Answer “MC question set” that asks questions about multiple items such as 10 questions.
[0081]
The answer is 2 points for “applicable”, 1 point for “somewhat applicable”, and 0 point for “not applicable”.
[0082]
This “motivation characteristic problem set” is answered to five employees working in the recruiting department of the recruiting company, and the scores for the five are totaled for each type, and the highest type and the next highest type are determined. Can be displayed side by side. For example, if the A type has the highest score and the next is the R type, the type of the department that is recruiting the company can be expressed as the AR type. This AR type becomes “MC data” in the job offer side data.
[0083]
(B) On the other hand, the job seeker also answers the same “MC problem set” as the employee working in the job seeking department of the recruiting company, and based on this answer, “MC Data ”.
[0084]
In this case as well, the job seeker's answer is 2 points for “applicable”, 1 point for “applicable”, and 0 for “not applicable”. If the type with the highest score is the R type and the next highest type is the A type, the “MC data” in the job seeker side data can be expressed as the RA type.
[0085]
(C) Next, the matching of “MC data” of both the recruiting company and the job seeker created as described in (a) and (b) above is compared.
[0086]
In the above example, the “MC data” on the job offer side is the AR type, while the “MC data” on the job seeker side is the RA type. Therefore, it can be said that the MCs coincide at a fairly high rate. The criteria for evaluating the degree of coincidence can be determined as appropriate, but in this embodiment, the degree of coincidence of AR-RA is evaluated as 80% coincidence.
[0087]
On the other hand, for example, when the “MC data” on the job offer side is the AR type and the “MC data” on the job seeker side is the IC type, the matching between them is not very good.
[0088]
(4) [Comprehensive final judgment (matching)]
Comprehensively judge (1) “Sales data / qualification data” matching data, (2) “EF data” matching data, and (3) “MC data” matching data created through the process described above. The final decision (matching) for recruiting is done.
[0089]
In the above example, “Data related to sales personality / qualification” is 85%, “EF data” is 91%, and “MC data” is 80%. It can be determined that they match with probability. Therefore, here, the comprehensive judgment “AA” was evaluated.
[0090]
If the evaluation is AA, it can be said that matching suitable for introducing human resources has been obtained.
[0091]
Of course, a standard for performing the comprehensive determination can be set, and the level of this standard can be changed as appropriate according to the demand on the job offerer side.
[0092]
B. Human resource matching system
The personnel introduction matching method of the present invention can be realized using the personnel introduction matching system of the present invention.
[0093]
(1) FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing one form of the human resource introduction matching system 1 of the present invention. The human resource introduction matching system 1 includes a job offerer side terminal 2, a job seeker side terminal 3, a server 4, and a network 5 connecting them.
[0094]
For example, the job offer side terminal 2 realized by a computer includes a display unit 2a for displaying questions, a procedure for inputting, a result of human resource introduction, etc. for a plurality of diagnostic items for creating job offer side data, an answer, etc. An input unit 2b including an input keyboard and a pointing device is provided.
[0095]
For example, the job seeker side terminal 3 realized by a computer similarly has a display unit 3a for displaying questions, a procedure for inputting, results of human resource introduction, etc. for a plurality of diagnosis items for creating job seeker side data. , An input unit 3b provided with a keyboard and a pointing device for inputting answers and the like.
[0096]
A server 4 comprising a computer is provided with an arithmetic device 4a and an information recording medium 4b such as a hard disk. The information recording medium 4b stores a matching program.
[0097]
This program is a processing operation for creating job-side data based on answers to a plurality of diagnosis items by employees in a job-seeking company, a processing operation for creating job-seeker side data based on answers to a plurality of diagnosis items by job seekers, Processing operation (matching processing) that calculates the degree of matching between the recruiting company and the job seeker by comparing the job recruiting data created by the job recruiting data creation means with the job seeker data created by the job seeker data creation means A computer program that executes the action), or a processing action to create job offer data based on answers to multiple diagnosis items by employees and their employees' managers at the job offer company, and answers to multiple diagnosis items by job seekers Processing operation to create job seeker data based on the job seeker data created by the job recruiter data creation means Is a computer program that causes the arithmetic device 4a to execute a processing operation (matching processing operation) for calculating the degree of matching between the job seeking company and the job seeker by comparing the job seeking data created by the job seeker side data creating means. is there. Here, the processing operation for creating the above-mentioned job offer side data and the processing operation for creating the job seeker side data include “data on sales personality / qualification”, “EF data”, “MC” on the job offer side and job seeker side, respectively. Processing operations to create "data" are included. In addition, the above-mentioned matching processing operation includes a processing operation (matching processing operation) for calculating the degree of conformity of “data related to sales personality / qualification”, “EF data”, and “MC data” created on the recruiting side and the job seeking side, respectively. ) Based on the degree of fitness for the “business personality / qualification data”, “EF data”, and “MC data” thus calculated, there is a processing operation (matching processing operation) for calculating the fitness as the final judgment. included.
[0098]
Specifically, this computer program is as follows.
[0099]
The following are computer programs that cause the arithmetic device 4a to perform the processing operation in [Matching data regarding business accuracy / qualities].
[0100]
A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform a process of creating a “self-analysis raw score” of an employee who has added a score for each question in response to the employee's answer.
[0101]
Further, this is described in I.D. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing to create and display as a score for each item of maintenance / continuity.
[0102]
A computer program that causes the arithmetic unit 4a to perform a process of creating a “superior evaluation coefficient” of an upper manager who responds by adding a score for each question in correspondence with an answer of the upper manager who supervises the responding employee.
[0103]
Further, this is described in I.D. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing to create and display as a score for each item of maintenance / continuity.
[0104]
A computer program for causing the arithmetic unit 4a to perform the above-described processing for displaying the “self-analysis raw score” and “superior evaluation coefficient” for each employee on a chart as shown in FIG.
[0105]
"Superior evaluation coefficient" and "Self-analysis raw score" Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform a process of calculating as an “absolute evaluation score” (hereinafter also referred to as “Absolute Scale Score” or “ASS radar”) by adding each item of the maintenance / continuity force.
[0106]
A computer program for calculating the average value (ASS internal average value) for each of the items I to V with respect to the “absolute evaluation score” and causing the arithmetic device 4a to perform processing for generating the average value as “data on sales characteristics / qualities” .
[0107]
Calculate the average value (AS internal average value) of the absolute scores of the employees who responded, and select “Sales personality / development” in the department / department of the company that is seeking this average value (ASS internal average value). The computer program which makes the arithmetic unit 4a perform the process produced | generated as "data regarding quality".
[0108]
In this “data on sales characteristics and qualities”, the above five items I to V (I. Provenance / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough ability, V. Maintenance / Continuity) is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate action ability. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing to be displayed as a function between.
[0109]
The function between this generated “thinking power evaluation” and “behavior power evaluation” is represented as a graph with “thinking power evaluation” on the vertical axis and “behavior power evaluation” on the horizontal axis. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform a process of plotting the average value of employees (AS internal average value) = “data on sales characteristics / qualities” in the graph.
[0110]
Processing to create a “self-analysis score” for job seekers who responded by adding scores for each question in response to answers from job seekers (people who can be introduced at a recruitment agency or personnel who can be dispatched at a recruitment agency) A computer program for causing the arithmetic device 4a to execute
[0111]
Further, this is described in I.D. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing for displaying as a score for each item of maintenance / continuity.
[0112]
A computer program that causes the arithmetic unit 4a to perform a process of creating a “school evaluation coefficient” for a staff member or a supervisor who has added a score for each question in response to a reply from a staff member or a supervisor.
[0113]
Further, this is described in I.D. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing for displaying as a score for each item of maintenance / continuity.
[0114]
A computer program for causing the arithmetic unit 4a to perform the above-described processing for displaying the “self-analysis raw score” and “school evaluation coefficient” for each job seeker on a chart as shown in FIG.
[0115]
The “School Evaluation Coefficient” and “Self-Analysis Raw Score” Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. Addition for each item of maintenance and continuity power, and calculate “absolute evaluation score” (hereinafter sometimes referred to as “Absolute Scale Score” or “ASS radar”) = “data on sales characteristics / qualities” A computer program to be executed by the device 4a.
[0116]
In this “data on sales characteristics and qualities”, the above five items I to V (I. Provenance / action ability, II. Listening / information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Development / breakthrough ability, V. Maintenance / Continuity) is redistributed into a thinking ability evaluation type item that can evaluate thinking ability and a behavior ability evaluation type item that can evaluate action ability. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing to be displayed as a function between.
[0117]
The function between this generated "thinking power evaluation" and "behavior power evaluation" is represented as a graph with "thinking power evaluation" on the vertical axis and "behavior power evaluation" on the horizontal axis. A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing for plotting “data relating to sales personality / qualities” in the graph.
[0118]
A computer program that causes the computing device 4a to perform matching / comparison processing of both from the “data on sales personality and qualification” of both the recruiting company and the job seeker.
[0119]
The following is a computer program that causes the arithmetic device 4a to perform the processing in [Matching data regarding the environment of the person making the answer, the facts experienced, etc.] .
[0120]
The bias rate is calculated for each question answer from the answers of employees working in the recruiting department of the recruiting company for each question, and the answer with the bias rate exceeding the predetermined value is “EF data” of the recruiting company The computer program which makes the arithmetic unit 4a perform the process produced | generated as.
[0121]
A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform processing for generating "EF data" for each question answer from the answer of the job seeker for each question
A computer program that causes the computing device 4a to perform a process of matching and comparing the “EF data” of the job seeker with respect to the “EF data” generated by the recruiting company with respect to the “EF data” of both the recruiting company managers. .
[0122]
The following is a computer program that causes the arithmetic device 4a to perform the processing in [Data matching on personality].
[0123]
A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform a process of summing up the scores of employees who work in the department that recruits the recruiting company who answered the “motivation characteristic problem set” for each type.
[0124]
A computer program for causing the arithmetic unit 4a to perform processing for creating “MC data” by arranging the highest type and the next highest type.
[0125]
Furthermore, the computer program which makes the arithmetic unit 4a perform the process which displays this.
[0126]
A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform a process of summing up the scores of job seekers who answered the “MC question set” for each type.
[0127]
Further, a computer program for causing the arithmetic unit 4a to perform processing for creating “MC data” by arranging the highest type and the next highest type.
[0128]
Furthermore, the computer program which makes the arithmetic unit 4a perform the process which displays this.
[0129]
A computer program that causes the computing device 4a to perform matching / comparison examination of “MC data” of both the recruiting company and the job seeker.
[0130]
The following is a computer program that causes the arithmetic device 4a to perform the processing in [Comprehensive final determination (matching)].
[0131]
(1) Matching data of “Sales Character / Quality”, (2) Matching Data of “EF Data”, (3) Final Matching Data for “MC Data” A computer program that causes the arithmetic device 4a to perform determination (matching).
[0132]
(2) A method of using the human resource matching system 1 configured as described above and the operation of the system will be described.
[0133]
(A) Answer input on the job offer side
(I) First, a question for specifying an attribute of an employee working in a department that is recruiting at a recruiting company, which is answered by the employee, is displayed on the display unit 2a of the recruiting terminal 2.
[0134]
During this question, a “self-analysis problem set” for creating “data on sales personality / qualification”, a problem set for creating “EF data”, and a problem set for creating “MC data” Everything is included.
[0135]
An employee working in a department that is seeking a job at a recruiting company inputs a response to the displayed question through the input unit 2b having a keyboard, a pointing device, and the like. For the answer, check the corresponding part according to the display on the display unit 2a.
[0136]
Furthermore, the question answered by the supervisor who supervises the employee who has answered is displayed on the display unit 2a of the recruiting terminal 2. This question is a “Supervisor Evaluation Question Set” for creating “Data on Sales Personality / Qualifications”.
[0137]
(Ii) The input answer is sent to the server 4 through the network 5 and stored in the information recording medium 4b in the server 4.
[0138]
(B) Input of job seeker's answer
(I) On the other hand, a question for specifying the attribute of the job seeker is displayed on the display unit 3 a of the job seeker side terminal 3.
[0139]
During this question, a “self-analysis problem set” for creating “data on sales personality / qualification”, a problem set for creating “EF data”, and a problem set for creating “MC data” Everything is included.
[0140]
The job seeker inputs an answer to the displayed question through the input unit 3b having a keyboard, a pointing device, and the like. For the answer, check the corresponding part according to the display on the display unit 3a.
[0141]
Further, the question answered by the instructor of the school to which the answered job seeker belongs is displayed on the display unit 3 a of the job seeker side terminal 3. This question is a “School Evaluation Question Set” for creating “Data on Sales Personality / Qualifications”.
[0142]
(Ii) The input answer is sent to the server 4 through the network 5 and stored in the information recording medium 4b in the server 4.
[0143]
(C) Processing by the arithmetic device 4a in the server 4
The answer data stored in the information recording medium 4b is processed in the server 4. The processing in the server 4 is a problem set ("self-analysis problem set" for creating "data on sales personality / qualification"). ”,“ Superior evaluation problem set ”), a problem set for creating“ EF data ”, and a problem set for creating“ MC data ”.
[0144]
Processing related to “Data on Sales Personality / Qualifications”
《Job offer data》
Employees responded to create “business personality / qualification data”. Three answers were given for “Really applicable”, two points for “Applicable”, “Slightly 1 point is assigned to the answer “applicable”, and 0 point is assigned to the answer “not applicable”. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. “Self-analysis raw score” is calculated for each item of maintenance / continuity. The calculated “self-analysis raw score” is stored in the information recording medium 4b.
[0145]
In addition, the responses of senior managers who supervise employees are: +5 for “excellent” responses, +2 for “somewhat excellent” responses, and “ordinary” ± 0 is assigned to the answer, −2 is assigned to the “somewhat inferior” answer, and −5 is assigned to the “inferior” answer. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. The “superior evaluation coefficient” is calculated for each item of maintenance / continuity power. The calculated “upper length evaluation coefficient” is stored in the information recording medium 4b.
[0146]
The arithmetic device 4a further calculates the “absolute evaluation score” by adding the calculated and stored “self-analysis raw score” and “superior evaluation coefficient”. The calculated “absolute evaluation score” is also stored in the information recording medium 4b.
[0147]
Since this “absolute evaluation score” is created for the number of employees in the sample, an average value (AS internal average value) is calculated for each of the items I to V, and this is calculated as “business characteristics / qualities”. Data "and save it in the information recording medium 4b.
[0148]
Furthermore, “data on sales personality and qualification” over the above five items I to V can be evaluated by the computing device 4a with a thinking ability evaluation type item capable of evaluating thinking ability and a behavior ability evaluation type capable of evaluating behavior ability. The data is redistributed to the items, and as in the comparison graph shown in FIG. 5, the “verticality evaluation” is plotted on the vertical axis and the “behavioral power evaluation” is plotted on the horizontal axis, and “data on sales personality / qualities” is plotted at one point.
[0149]
《Job applicant side data》
On the other hand, the answers given by job seekers in order to create “data on sales personality and qualifications” are 3 points for “Really applicable” and 2 points for “Relevant” , 1 point is assigned to an answer that “applies a little”, and 0 point is assigned to an answer that “does not apply”. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. “Self-analysis raw score” is calculated for each item of maintenance / continuity. The calculated “self-analysis raw score” is stored in the information recording medium 4b.
[0150]
Furthermore, the answers given by the instructor of the school to which the job seeker belongs are +5 for the answer of “Excellent”, +2 for the answer of “Slightly better”, and “Normal” Are assigned ± 0, “slightly inferior” answers are −2 and “inferior” answers are −5. Promise and action, II. Listening and information gathering ability, III. Planning proposal / planning ability, IV. Pioneering / breakthrough force, V. The “school evaluation coefficient” is calculated for each item of maintenance / continuity. The calculated “school evaluation coefficient” is stored in the information recording medium 4b.
[0151]
The arithmetic device 4a further calculates and saves the "absolute evaluation score" by adding the calculated and stored "self-analysis raw score" and "school evaluation coefficient". The calculated “absolute evaluation score” is also stored in the information recording medium 4b.
[0152]
The calculated “absolute evaluation score” is directly used as “data on sales characteristics / qualifications” in the job seeker side data, but the “data on sales characteristics / qualifications” over the above five items I to V is calculated by the arithmetic device 4a. , Redistributing the thinking ability evaluation type item that can evaluate the thinking ability and the behavior ability evaluation type item that can evaluate the action ability, and the vertical axis is “thinking ability evaluation” as shown in the comparison graph of FIG. Plot "data on sales personality and qualities" at one point with the horizontal axis as "behavioral power evaluation".
[0153]
<Comparison of matching>
In the arithmetic unit 4a, the distance S of the plot points of the “data on sales personality / qualification” of both the recruiting company and the job seeker displayed as shown in FIG. 5 is measured, and the “data on sales personality / qualification” of both. Evaluate the matching.
[0154]
Processing related to “EF data”
《Job offer data》
Answers answered by employees working in the department that is recruiting at the recruiting company in order to create “EF data” are processed as YES or NO.
[0155]
Here, in the arithmetic device 4a, in order to extract data indicating the attributes of employees working in the department where the recruiting company is recruiting, the bias rate is calculated for the answer to each question, and the bias rate is above a certain level. The answer is adopted as “EF data” of the recruiting company.
[0156]
In other words, if it is set that responses with a bias rate of 80% or more will be adopted, only responses with the same response of 4 or more of 5 employees will be adopted as “EF data” of the recruiting company. Process. The obtained “EF data” is stored in the information recording medium 4b.
[0157]
《Job applicant side data》
On the other hand, the answer answered by the job seeker to create “EF data” is also processed with YES or NO.
[0158]
Here, unlike job seekers, job seekers are not a plurality of people and are the only ones, and the answer to each question is uniquely determined as YES or NO. The answer is directly “EF data” of the job seeker. The obtained “EF data” is stored in the information recording medium 4b.
[0159]
<Comparison of matching>
Next, the arithmetic unit 4a compares and examines the matching of “EF data” of both the recruiting company and the job seeker stored in the information recording medium 4b. The comparative examination of “EF data” is performed by checking how many questions have the same YES / NO answer to the same question and determining how many of the matching questions are in proportion or number.
[0160]
Processing related to “MC data”
《Job offer data》
According to the calculation device 4a, the answer that the employee answered to create the “MC data” is 2 points for the answer “applicable”, 1 point for the answer “applies a little”, and “not applicable” 0 points are assigned to the answers, and the results pursuit type (R type), (Analysis Logic) type (A type), idea sense type (I type), contribution neutrality type (Contribution Neutrality type) Scores are summed within each type of C type). Furthermore, based on the total score, evaluation of AR type etc. is given. The obtained “MC data” is stored in the information recording medium 4b.
[0161]
《Job applicant side data》
Similarly, the answer to the job seeker's response to create the “MC data” is 2 points for the answer “applicable”, 1 point for the answer “applicable a little”, “ The answer “No” is assigned 0 points, and the results pursuit type (R type), (Analysis Logic) type (A type), idea sense type (I type), contribution neutrality (Contribution) The score is totaled in each type of (Neutrality) type (C type). Furthermore, based on the total score, RA type etc. are evaluated. The obtained “MC data” is stored in the information recording medium 4b.
[0162]
<Comparison of matching>
Next, the arithmetic device 4a compares and examines the matching of the “MC data” of both the recruiting company and the job seeker stored in the information recording medium 4b. In the comparative examination of “MC data”, the degree of coincidence of types such as AR type and RA type is evaluated.
[0163]
"Comprehensive final judgment (matching)"
The arithmetic unit 4a generates (1) “data related to sales characteristics / qualities” matching data, (2) “EF data” matching data, and (3) “MC data” matching data created through the processing described above. Make a comprehensive judgment and make a final decision (matching) for human resource introduction. The result of final determination (matching) is stored in the information recording medium 4b.
[0164]
(D) Display of final judgment (matching)
The final determination (matching) stored in the information recording medium 4b is displayed on the display unit 2a of the job offer side terminal 2 or the display unit 3a of the job seeker side terminal 3 together with the name of the job seeker company and the name of the job seeker. . Various display methods are possible for the display method in the display unit 2a and the display unit 3a. Of course, the degree of fitness can be displayed for all combinations of the job offerer side data and the job seeker side data, and in this case, it is also possible to display them in order from the best matching.
[0165]
(3) The preferred embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments, and is understood from the description of the claims. Various forms can be changed within the range.
[0166]
For example, in the above embodiment, the job offerer side terminal 2, the job seeker side terminal 3, and the server 4 are connected by the network 5, and the processing is shared by each device, but the system is assembled in one personal computer, It is also possible to complete the processing with the one personal computer, perform matching processing, and introduce human resources and dispatch human resources.
[0167]
It is also possible to fill in the questions answered by the job seeker and job seeker with, for example, a mark sheet and electronically process them.
[0168]
Naturally, conventionally, it is possible to input data such as a place of work and a treatment surface described in the job offer information, calculate the suitability in consideration of these, and introduce human resources.
[0169]
【The invention's effect】
As explained above, we investigate the attributes (personality, nature, personality, motivation (result pursuit type, analytic logic type, etc.)) of people who are actually working in the recruiting department in the recruiting company, On the other hand, the job seeker (for example, a recruitment company, a recruitment company, a recruitment company, a job seeker who can be introduced and dispatched) is investigated and the matching is made to introduce the appropriate personnel. It is possible to introduce human resources with the nature, personality, personality, and motivation that are most likely to contribute to the business expansion of the departments that are recruiting for the company. In addition, the introduced job seeker can work in a department suitable for his / her attributes and can fully demonstrate his / her ability.
[Brief description of the drawings]
BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS FIG. 1 is an explanatory diagram of a process for creating data related to a sales person's sales personality and qualities.
FIG. 2 is an explanatory diagram of data relating to business characteristics and qualities calculated from the data shown in FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a process of creating data related to the business characteristics and qualities of the job seeker.
FIG. 4 is an explanatory diagram of data related to sales personality and qualities calculated from the data shown in FIG. 3;
FIG. 5 is an example of a comparison graph for evaluating data relating to sales personalities and qualities of job seekers and job seekers.
FIG. 6 is a conceptual diagram showing a concept of final determination (matching).
FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an embodiment of a human resource matching system according to the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Human resource matching system
2 Job offer terminal
3 Job Seeker Terminal
4 servers
5 network

Claims (3)

求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成すると共に、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、
作成した求人側データと、求職側データとを照合して求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性と求職者の属性との適合度を算出して、
当該適合度に基づき求人側企業に適切な求職者を紹介する
ことを特徴とする人材マッチング方法。
Create job offer data on the attributes of employees working in the recruiting department of the recruiting company based on answers to multiple diagnostic items by the employee at the recruiting company and the employee's superior,
Create job seeker-side data on job seeker attributes based on answers to multiple diagnostic items by job seekers,
The created job-side data is compared with the job-seeking data to calculate the degree of fit between the attributes of the employees working in the job-seeking department and the job-seeker attributes,
A human resource matching method characterized by introducing an appropriate job seeker to a job seeking company based on the fitness.
求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、
求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段
とを備えていることを特徴とする人材マッチングシステム。
Recruitment side data creation means for creating recruitment side data based on answers to multiple diagnosis items by employees at the recruitment side company,
Job seeker data creation means for creating job seeker data based on answers to multiple diagnostic items by job seekers,
Matching processing means for calculating the degree of matching between the job-seeking company and the job seeker by comparing the job offer-side data created by the job offer-side data creation means with the job seeker data created by the job seeker-side data creation means; Human resource matching system characterized by having.
求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、
求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段
とを備えていることを特徴とする人材マッチングシステム。
Recruitment-side data creation means for creating recruitment-side data based on answers to a plurality of diagnostic items by the employee at the recruiting company and the superior of the employee;
Job seeker data creation means for creating job seeker data based on answers to multiple diagnostic items by job seekers,
Matching processing means for calculating the degree of matching between the job-seeking company and the job seeker by comparing the job offer-side data created by the job offer-side data creation means with the job seeker data created by the job seeker-side data creation means; Human resource matching system characterized by having.
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