JP2017073051A

JP2017073051A - 人材検索サーバ

Info

Publication number: JP2017073051A
Application number: JP2015200778A
Authority: JP
Inventors: 麻美柄川; Asami Egawa; 洸石山; Akira Ishiyama; 智久三宅; Tomohisa Miyake; 博規尾上; Hiroki Onoe; 秀和大岩; Hidekazu Oiwa
Original assignee: Recruit Holdings Co Ltd
Current assignee: Recruit Holdings Co Ltd
Priority date: 2015-10-09
Filing date: 2015-10-09
Publication date: 2017-04-13
Anticipated expiration: 2035-10-09
Also published as: JP6141378B2

Abstract

【課題】モデル人材の特性に近い人材を迅速かつ正確に検索することが可能な人材検索サーバ等を提供する。【解決手段】人材検索システムは、登録されている各々の人物について、複数の評価項目（パラメータ）の多次元ベクトルを生成し、人材検索時に入力されたフレーズや単語（ここでは複数人の名前を想定）について、各人の多次元ベクトルを合成し、この合成ベクトルに重み付けを行ったうえで、重みづけ後の合成ベクトルに近い人材（以下、最適人材）を探し出す。【選択図】図４

Description

本発明は、人材検索サーバに関する。

従来、人物の名前や生年月日、性別、所属、居住地、婚歴などの属性情報や、取得資格、役職等の職務履歴情報を参照して、検索条件に合致する人材を検索する人材検索技術が知られている。この人材検索技術を用いることで、新規事業に有用な人材を探したり、求人条件に合致した人材を探したりすることが可能となる。

また、人材検索技術として、属性情報を記憶したデータベースを参照し、検索条件に合致する人材を提示する人材検索システムが知られている（特許文献１参照）。

特開２００５−３２７０２８号公報

しかしながら、上述した人材検索システムでは、人材の属性情報を考慮しつつも、職務経歴や専門分野＝検索といった様に、検索条件に合致する情報を持つ人材が検索されるにすぎなかった。

このため、特定のモデル、例えば、「Ａ氏のような人材」、「Ａ氏とＢ氏のそれぞれの特徴を有しているような人材」等、ある人物や人物の集合体に属する人物と同等の特徴を有する人材を検索することは容易ではなかった。

本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、モデル人材の特性に近い人材を迅速かつ正確に検索することが可能な人材検索サーバを提供することを目的の１つとする。

本発明の一実施形態に係る人材検索サーバは、各人材の属性情報と、質問に対して各人材から得られた回答情報とを少なくとも記憶するデータベースと、人材検索の基準となるモデル人材に関する検索条件の入力を受け付ける入力手段と、検索条件を検索キーとしてデータベースを検索することにより、モデル人材の特性をあらわす多次元ベクトルを生成する生成手段と、生成した多次元ベクトルに近い人材を、データベースから検索する検索手段と、検索した人材の人材情報を出力する出力手段とを具備することを特徴とする。

本発明によれば、モデル人材の特性に近い人材を迅速かつ正確に検索することが可能となる。

本実施形態に係る人材検索システム１０００の概略構成を示す図である。人材検索サーバ１００の機能構成を示すブロック図である。検索条件の入力画面を例示した図である。人材検索処理のフローを示すフローチャートである。

以下、人材検索システムに係る実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。本実施形態では、仕事関係の人材を探す場合を例に説明するが、本発明はこれに限る趣旨ではなく、自分の嗜好や性格にあった友達、パートナーを探すなど、あらゆるタイプの人材探索に適用可能である。

Ａ．本実施形態
図１は、本実施形態に係る人材検索システム１０００の概略構成を示す図である。
人材検索システム１０００は、登録されている各々の人物について、複数の評価項目（パラメータ）の多次元ベクトルを生成し、人材検索時に入力されたフレーズや単語（ここでは複数人の名前を想定）について、各人の多次元ベクトルを合成し、この合成ベクトルを生成するときに重み付けを行ったうえで（重み付けを考慮する）、重みづけされた合成ベクトルに近い人材（以下、最適人材）を探し出すシステムである。

ここで、人材検索システム１０００は、所定の人材派遣会社（以下、ＴＳ会社）内に設置され、ＴＳ会社に登録されている人材の検索に用いられることを想定するが、この構成に限定されるものではない。

図１に示すように、人材検索システム１０００は、人材検索サーバ１００と、複数の通信端末２００とが通信ネットワークＮを介して相互接続されている。

人材検索サーバ１００は、ユーザによって通信端末２００で入力された人材検索に関する検索クエリ（以下、検索条件）に応じて、複数の評価パラメータ（様々な属性情報のほか、専門スキル、コミュニケーションスキル、人的ネットワーク、社交性など）の多次元ベクトルを生成し、この多次元ベクトルに近い人材（すなわち、この多次元ベクトルで示される特徴に類似した人材）を、最適人材として通信端末２００に出力する。もっとも、本実施形態のごとく検索条件に複数人（例えば人事部のＡ氏と総務部のＢ氏など）の名前が入力された場合には、各人の多次元ベクトルを合成し、この合成ベクトルを生成するときに重み付けを行ったうえで、重みづけされた合成ベクトルに近い人材を最適人材（以下、人材情報）として通信端末２００に出力する。なお、本実施形態では１台の人材検索サーバ１００を想定するが、複数台の人材検索サーバ１００によって構成されても良い。

通信端末２００は、ユーザによる人材検索に関する検索クエリ（すなわち、検索条件）等の入力の受け付けと、人材検索サーバ１００から受信した人材情報の表示等を行う端末であり、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）によって構成されている。なお、通信端末２００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）に限る趣旨ではなく、ノートＰＣ、スマートフォン、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレット端末など、通信ネットワークＮを介して人材検索サーバ１００とデータの授受が可能なあらゆる端末を利用することができる。

通信ネットワークＮは、人材検索サーバ１００と通信端末２００との間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、ＴＳ会社のイントラネットのほか、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

図２は、人材検索サーバ１００の機能構成を示すブロック図である。
図２に示すように、人材検索サーバ１００は、データ制御部１１０と、第１〜第４データベース部１２０Ａ〜１２０Ｄと、条件受信部１３０と、分析処理部１４０と、分析結果出力部１５０と、液晶パネルなどの表示部１６０とを備えて構成される。

第１〜第４データベース部１２０Ａ〜１２０Ｄは、各種記憶媒体等によって構成されている。一方、データ制御部１１０、条件受信部１３０、分析処理部１４０、分析結果出力部１５０は、ＣＰＵが、ＲＯＭやＲＡＭに記憶された各種制御プログラム、アルゴリズムを実行することによってこれら各部の機能を実現している。

データ制御部１１０は、第１〜第４データベース部１２０Ａ〜１２０Ｄに格納される各種データを収集・管理する役割を担っている。
第１データベース部１２０Ａには、ＳＮＳ（Social Networking Service）の登録情報（名前、生年月日、性別、所属、居住地、婚歴といったユーザの属性情報）や、そのユーザが興味や関心をあらわすインタレスト情報が登録されている。第１データベース部１２０Ａに登録されているデータは、データ制御部１１０がＷｅｂをクロールすることよって収集される。

第２データベース部１２０Ｂには、ＴＳ会社が保有しているユーザの登録情報（例えば、ＴＳ会社からリリースされている特定のアプリケーションを導入しているユーザの登録情報（名前、生年月日、性別、友達関係、メールアドレスなど）が登録されている。

第３データベース部１２０Ｃには、ＴＳ会社が登録ユーザに対して様々な質問を行い、その際に得られた回答をあらわす回答情報（例えば、好きな芸能人や、転職回数、特技、座右の銘、就職面接で最もアピールしたいポイントなど）が登録されている。

第４データベース部１２０Ｄには、ＴＳ会社と提携関係にある第三者（単数または複数）が保有しているユーザの登録情報（例えば、学歴、職歴、自己ＰＲ、選考過程や選考結果、第三者のコメント、収入など）が登録されている。

なお、以下の説明では、説明の便宜上、第１データベース部１２０Ａ〜第４データベース部１２０Ｄに登録されているデータを、それぞれ収集データ、保有データ、オリジナル生成データ、提携データと呼ぶ。また、詳細は以下に説明するが、これら各データベース部１２０Ａ〜１２０Ｄに登録されている様々な種類のデータを総合利用して合成ベクトルの生成、人材検索等を行うことが、本実施形態の１つの特徴である。

条件受信部１３０は、通信ネットワークＮを介して通信端末２００から人材検索に関する検索条件を受信し、分析処理部１４０に出力する。分析処理部１４０は、人材検索に関する検索条件（例えば、人事部のＡ氏と総務部のＢ氏：図３参照）を受け取ると、第１データベース部１２０Ａ〜第４データベース部１２０Ｄを検索し、Ａ氏とＢ氏に関わる様々な情報（すなわち、属性情報やインタレスト情報、登録情報や回答情報など）を抽出したうえで、各人の多次元ベクトルを生成し、合成することによって合成ベクトルを生成する。

そして、合成ベクトルを生成する際に所定の重み付け（例えば、２人のモデルの平均値をとる、あるいはデータ量が多いモデルの方に重みをつけるなど）を行い、合成ベクトルに類似する人材（すなわち、合成ベクトルに類似する多次元ベクトルを有する人材）を最適人材として特定する。そして、特定した最適人材（すなわち人材情報）を、液晶パネルなどによって構成された表示部１６０に表示するとともに、通信ネットワークＮを介して通信端末２００に出力する。

なお、上述した所定の重み付けは、人材を欲するユーザのニーズに応じて適宜設定・変更できるようにしても良い。例えば、ユーザは、通信端末２００の操作パネル等を操作することで、検索条件となるモデル人材（例えば、人事部のＡ氏と総務部のＢ氏）を入力するほか、人材検索において重要視すべきパラメータやキーワード（例えばコミュニケーションスキルなど：以下、検索補助条件）を入力する。入力された検索補助条件は、人材検索サーバ１００の分析処理部１４０が受信し、検索補助条件を反映した形で人材検索を行う。このようにして所定の重み付けを行うようにしても良い。

一方、通信端末２００は、検索条件に合致した最適人材をあらわす人材情報を受信すると、これを表示装置（図示略）に表示する。これにより、通信端末２００を利用して人材検索を行うユーザは、入力した検索条件に合致した人材情報を迅速に得ることができる。

図４は、人材検索サーバ１００によって実行される人材検索処理を示すフローチャートである。
人材検索サーバ１００の条件受信部１３０は、通信ネットワークＮを介して通信端末２００から人材検索に関する検索条件を受信したか否かを判断する（ステップＳ１０）。条件受信部１３０は、検索条件を受信していないと判断すると（ステップＳ１０：ＮＯ）、検索条件を受信するまでステップＳ１０を繰り返し実行する。その後、条件受信部１３０は、検索条件を受信すると（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、分析処理部１４０に検索条件を通知するとともに、検索条件に基づき人材分析を開始すべき旨を通知する。分析処理部１４０は、検索条件に従って第１データベース部１２０Ａ〜第４データベース部１２０Ｄの検索を開始する。例えば、図３に示すように、モデル人材として「鈴木○×・・・」（以下、Ａ氏と略称）と「齋藤△×・・・」（以下、Ｂ氏と略称）の２名が入力されている場合には、Ａ氏とＢ氏に関わる様々な情報（すなわち、属性情報やインタレスト情報、登録情報や回答情報など）を抽出したうえで、各モデル人材の多次元ベクトルを生成する（ステップＳ３０）。そして、分析処理部１４０は、これらを合成することによって合成ベクトル（例えば、２人のモデルの平均値をとるなど）を生成する。分析処理部１４０は、合成ベクトルを生成する際に所定の重み付けを行う（ステップＳ４０）。

分析処理部１４０は、合成ベクトルに近い人材を最適人材として特定する（ステップＳ５０）。そして、分析処理部１４０は、特定した最適人材を示す人材情報を表示部１６０に表示するとともに、分析結果出力部１５０に対して、依頼元のユーザの通信端末２００に人材情報を送信すべき指令を送る。分析結果出力部１５０は、かかる通知に従って、ユーザの通信端末２００に人材情報を送信し（ステップＳ６０）、処理を終了する。この結果、通信端末２００の表示装置には、モデル人材に類似した最適な人材が表示される。これにより、通信端末２００を利用して人材検索を行うユーザは、入力した検索条件に合致した人材情報を迅速に得ることができる。

なお、上記説明では、得られる合成ベクトルの類似度から最適人材を決定する態様を例示したが、これに限る趣旨ではない。例えば、最適人材を決定する他のパラメータとして、転職しやすいか否か（例えば、人材検索サイト等においてオファーを受ける頻度が高いなど）を考慮に入れて最適人材を決定しても良い。もちろん、最適人材は、１名に特定する必要はなく、複数特定しても良い。最適人材を複数特定する場合には、合成ベクトルの類似度が高い方から順に上位数名を抽出しても良いが、検索補助条件で入力された重み付けをより重視して、Ａという観点で最適な人材、Ｂという観点で最適な人材、・・・等といったように、様々な観点で最適な人材を選択し、表示するようにしても良い

Ｂ．その他
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

上述した人材検索サーバ１００の各機能をそれぞれプログラム化し、これらのプログラムをコンピュータのメモリまたは記録媒体に格納し、それを実行することによって本発明を実現しても良い。プログラムを格納する記録媒体としては、光学記録媒体、磁気記録媒体等のいずれであってもよい。

また、上述した実施形態では、検索条件として人名を利用したが、図３に示すように、キーワードやＷｅｂページ、さらにはこれらの組み合わせなどを検索条件として利用しても良い。

１０００…人材検索システム
１００…人材検索サーバ
２００…通信端末
１１０…データ制御部
１２０Ａ…第１データベース部
１２０Ｂ…第２データベース部
１２０Ｃ…第３データベース部
１２０Ｄ…第４データベース部
１３０…条件受信部
１４０…分析処理部
１５０…分析結果出力部
１６０…表示部
Ｎ…通信ネットワーク

Claims

各人材の属性情報と、質問に対して前記各人材から得られた回答情報とを少なくとも記憶するデータベースと、
人材検索の基準となるモデル人材に関する検索条件の入力を受け付ける入力手段と、
前記検索条件を検索キーとして前記データベースを検索することにより、前記モデル人材の特性をあらわす多次元ベクトルを生成する生成手段と、
生成した前記多次元ベクトルに近い人材を、前記データベースから検索する検索手段と、
検索した前記人材の人材情報を出力する出力手段と
を具備する人材検索サーバ。
前記入力手段は、複数の前記モデル人材に関する検索条件の入力を受け付け、
前記生成手段は、前記モデル人材のそれぞれについて多次元ベクトルを生成し、所定の重み付けを考慮して合成ベクトルを生成し、
前記検索手段は、重み付けされた合成ベクトルに近い人材を、前記データベースから検索する、請求項１に記載の人材検索サーバ。
前記検索手段は、重み付けされた合成ベクトルとともに、前記人材に関する特定パラメータを考慮に入れて、出力すべき前記人材を検索する、請求項２に記載の人材検索サーバ。
前記検索手段は、重み付けされた合成ベクトルに近い人材を、前記データベースから複数検索し、
前記出力手段は、前記合成ベクトルの類似度が高い順に、検索した前記人材の人材情報を出力する、請求項２に記載の人材検索サーバ。