JP2018169870A - レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム - Google Patents

レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2018169870A
JP2018169870A JP2017067485A JP2017067485A JP2018169870A JP 2018169870 A JP2018169870 A JP 2018169870A JP 2017067485 A JP2017067485 A JP 2017067485A JP 2017067485 A JP2017067485 A JP 2017067485A JP 2018169870 A JP2018169870 A JP 2018169870A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
recommendation
recommendation information
target person
job
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2017067485A
Other languages
English (en)
Inventor
繁 武井
Shigeru Takei
繁 武井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
HR Solutions Corp
Original Assignee
HR Solutions Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by HR Solutions Corp filed Critical HR Solutions Corp
Priority to JP2017067485A priority Critical patent/JP2018169870A/ja
Publication of JP2018169870A publication Critical patent/JP2018169870A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】使用者に対する対象者の履歴情報に基づくレコメンド情報の通知により採用後のマッチングを好適にすることができるレコメンド情報通知装置を提供すること。【解決手段】対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録部11と、求職情報に基づいて対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信部12と、履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成部13と、レコメンド情報を使用者に通知する通知部14と、を備える。【選択図】図1

Description

本開示は、レコメンド情報を使用者に通知するレコメンド情報通知装置、方法およびプログラムに関する。
対象者から求職情報を受付け、使用者から求人情報の登録を受付け、対象者に対して求人情報を提供したり、使用者に対して求職情報を提供する情報提供システムが知られている。
特許文献1には、対象者により入力された「適用可能職種」及び「所有習熟度」と、使用者により入力された「適用可能職種」及び「所有習熟度」とからジョブマッチングを行い、ジョブマッチングにより得られた情報を提供するシステムが開示されている。
特開2002−157450号公報
しかし、特許文献1では、対象者より入力された情報は自己申告であるため、採用後のマッチングに齟齬が生じる場合があった。
本開示では、使用者に対する対象者の履歴情報に基づくレコメンド情報の通知により採用後のマッチングを好適にすることができるレコメンド情報通知装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本開示の一態様におけるレコメンド情報通知装置は、対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録部と、前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信部と、前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成部と、前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知部と、を備える。
本開示の一態様におけるレコメンド情報通知方法は、求職情報登録部によって、対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録工程と、受信部によって、前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信工程と、レコメンド生成部によって、前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成工程と、通知部によって、前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知工程とを備える。
本開示の一態様におけるレコメンド情報通知プログラムは、対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録工程と、前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信工程と、前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成工程と、前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知工程と、をコンピュータによって実現するためのプログラムである。
本開示によれば、使用者に対して対象者の履歴情報に基づくレコメンド情報を通知することにより採用後のマッチングを好適にすることができる。
レコメンド情報通知装置の第1の構成を示すブロック図である。 求職情報記憶部に記憶される求職情報の構成例を模式的に示す図である。 履歴情報記憶部に記憶される履歴情報の構成例を模式的に示す図である。 レコメンド情報記憶部に記憶されるレコメンド情報の第1の構成例を模式的に示す図である。 レコメンド情報記憶部に記憶されるレコメンド情報の第2の構成例を模式的に示す図である。 レコメンド情報記憶部に記憶されるレコメンド情報の第3の構成例を模式的に示す図である。 レコメンド情報通知装置の第2の構成を示すブロック図である。 レコメンド情報通知装置によるレコメンド情報を通知する手順についての説明に供するフローチャートである。
以下、本開示の実施形態に係るレコメンド情報通知装置、方法およびプログラムについて図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。
レコメンド情報通知装置1は、対象者の人事評価に基づいてレコメンド情報を生成し、レコメンド情報を使用者に通知することを目的にしている。なお、人事評価とは、使用者における従業者の現在または過去の職務における評価である。また、対象者とは、就職活動や転職活動を行っている求職者や、正社員、パートタイマー、アルバイト、準社員、嘱託、臨時社員などの従業者をいう。また、従業者には、使用者における現在または過去の従業者を含む概念である。使用者とは、労働者を雇用する雇用者(個人のほか、法人・地方公共団体等の組織を含む)や、当該雇用者における部課長クラスの管理者も含む概念である。
例えば、業務の繁忙期において、既に退職している従業員の中から再雇用をする場合に、レコメンド情報通知装置1により生成されたレコメンド情報に基づいて、評価の高い退職した従業員に対して再雇用の通知を優先的に行うことができる。
以下に、レコメンド情報通知装置1の構成と動作について説明する。レコメンド情報通知装置1は、図1に示すように、求職情報登録部11と、受信部12と、レコメンド生成部13と、通知部14とを備える。
<求職情報登録部の動作について>
求職情報登録部11は、対象者からの求職情報を受付けて登録する。求職情報登録部11は、登録した求職情報を求職情報記憶部21に保存する。
求職情報とは、対象者が求職活動において所定のWebサイトに入力した情報であり、いわゆる、応募(エントリー)情報である。例えば、対象者は、スマートフォンやPC(パーソナルコンピュータ)などの端末装置を利用してA社のWebサイトを閲覧し、Webサイトに掲載されている求人情報(例えば、アルバイト情報や採用情報など)を選択して、アルバイトに関する応募シートや、採用に関する登録シートに必要な情報を入力する。
例えば、Webサイトには、新規卒業者や転職者や留学生などを募集する採用情報などが掲載されている。
対象者は、端末装置を操作して、登録シートに必要事項を入力し、入力内容を確認した後に応募を行う。登録シートは、氏名や連絡先などを入力する項目により構成されている。なお、登録シートには、他に、職歴や学歴などの項目があってもよい。
求職情報登録部11は、図2に示すように、固有のIDに登録シートに入力された情報を関連付けて求職情報を生成し、生成した求職情報を求職情報記憶部21に保存する。
<受信部の動作について>
受信部12は、求職情報記憶部21に記憶されている求職情報に基づいて対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する。具体的には、受信部12は、求職情報記憶部21に記憶されている求職情報から対象者を特定し、特定した対象者の履歴情報を履歴情報記憶部22から抽出する。
履歴情報とは、企業の人事部などにおいて作成される情報であって、従業者に対する人事評価に関する情報を含むものをいう。人事評価とは、例えば、リーダーシップ、交渉力、部下指導力などの複数の評価項目に対して行われる評価(例えば、10段階などで評価)である。また、履歴情報は、勤怠情報(遅刻、無断欠勤の有無)のように、評価者による直接の評価を示さない情報であっても、それ自体を参照することで人事評価の対象となる情報であれば、これに該当し得る。
履歴情報は、例えば、図3に示すように、各評価項目に対して評価が入力された形式で作成される。なお、本実施例では、人事評価の評価項目を5項目(リーダーシップ、交渉力、部下指導力、計画の立案と遂行能力、協調性)として説明するが、評価対象者の職種やポジションなどにより様々な評価項目が考えられる。
また、履歴情報記憶部22には、評価の高い対象者の履歴情報や、評価の低い対象者の履歴情報などが記憶されている。例えば、履歴情報記憶部22に記憶されている履歴情報に基づけば、評価の高い対象者を抽出してホワイトリストのような一覧表を作成し、また、評価の低い対象者を抽出してブラックリストのような一覧表を作成し、作成した一覧表に基づいて、応募してきた対象者の選考に活用することができる。
レコメンド生成部13は、履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して対象者に関するレコメンド情報を生成する。生成したレコメンド情報は、レコメンド情報記憶部23に記憶される。通知部14は、レコメンド情報記憶部23に記憶されているレコメンド情報を使用者に通知する。
例えば、レコメンド情報通知装置1は、使用者により対象者の求職情報が求職情報登録部11に入力された場合、通知部14から当該対象者のレコメンド情報を使用者に通知するような形態が考えられる。よって、使用者は、応募してきた対象者について、レコメンド情報を参考にして選考を進めることができる。
また、レコメンド情報の活用方法としては、一企業内において退職した従業者の履歴情報を履歴情報記憶部22に記憶させておき、業務の繁忙期において、退職した従業員(以下、「退職者」という。)の中から再雇用をしたい場合において、レコメンド生成部13により生成されたレコメンド情報に基づいて、評価の高い退職者を抽出し、抽出した評価の高い退職者に対して、再雇用の通知を優先的に行うことができる。
<レコメンド情報について>
レコメンド生成部13は、複数の対象者の履歴情報を解析処理し、解析処理の結果に基づいてレコメンド情報を生成する構成でもよい。
解析処理の結果に基づくレコメンド情報は、対象者ごとに生成されるが、様々な表示形態が考えられる。例えば、レコメンド情報は、解析処理の結果、図4に示すように、評価項目と各評価を示すグラフと、総合評価を示すグラフとにより生成されてもよい。また、レコメンド情報は、解析処理の結果、図5に示すように、評価項目ごとの評価をレーダーチャートにより生成されてもよい。さらに、レコメンド情報は、上述以外にも棒グラフやヒストグラムなどで生成されてもよい。
<高評価の対象者のレコメンドについて>
また、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、対象者ごとに評価を行い、一定水準を超える高い評価を有する対象者を上位の候補者としてレコメンド情報を生成する構成でもよい。
例えば、レコメンド生成部13は、図6に示すように、一定水準を超える高い評価(例えば、総合評価が60パーセント以上の評価)を有する対象者を抽出し、抽出した対象者をリスト形式でレコメンド情報を生成してもよい。つまり、レコメンド情報には、一定水準を超えない低い評価(例えば、総合評価が40パーセント未満の評価)を有する対象者が除外される。なお、評価は、総合評価でなくてもよく、ある評価(例えば、リーダーシップ)が突出して高い場合(例えば、評価「10」)には、一定水準を超える高い評価を有する対象者としてもよい。
よって、レコメンド情報通知装置1は、応募してきた対象者が過去に一定水準を超える高い評価を受けていたかどうかを示すレコメンド情報を提供するので、採用の精度と速度を向上させることができる。
<適合する職種のレコメンドについて>
また、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、対象者に適合する職種に関するレコメンド情報を生成する構成でもよい。職種とは、例えば、営業職や、事務職や、製造職などである。
例えば、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、人と話すことが得意な対象者や、プレゼン力のある対象者の場合には、適合する職種が営業職である旨のレコメンド情報を生成する。また、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、人と話をすることが苦手な対象者の場合には、適合する職種が事務職である旨のレコメンド情報を生成する。
よって、レコメンド情報通知装置1は、応募してきた対象者に適合する職種のレコメンド情報を提供するので、対象者に相性のよい職種が何かを使用者に把握させることができる。
<適合する勤務形態のレコメンドについて>
また、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、対象者に適合する勤務形態に関するレコメンド情報を生成する構成でもよい。勤務形態とは、例えば、勤務時間のシフトや、正社員・アルバイト・パートなどである。
例えば、レコメンド生成部13は、過去に複数のコンビニエンスストアで働いた経験を有する対象者の場合、各コンビニエンスストアにおける勤務時間のシフトを参考にして、当該対象者に適合する勤務時間のシフトを推定し、レコメンド情報を生成する。
よって、レコメンド情報通知装置1は、応募してきた対象者に適合する勤務形態のレコメンド情報を提供するので、対象者に適合する勤務形態を使用者に把握させることができる。
<対象者の指導に関するレコメンドについて>
また、レコメンド生成部13は、解析処理の結果に基づいて、対象者の指導に関するレコメンド情報を生成する構成でもよい。
対象者に指導に関するレコメンド情報とは、対象者に対してどのように指導すればよいのかを示す情報(手引書)である。例えば、対象者AAAに対する履歴情報に含まれている人事評価から、対象者AAAは、「厳しく管理すると仕事への熱意を失う」などのネガティブな評価があった場合、レコメンド生成部13は、対象者AAAに対しては、「管理を徹底せず、自主性を重んじる」などのレコメンド情報を生成する。
また、例えば、対象者BBBに対する履歴情報に含まれている人事評価から、対象者BBBは、「チームワークが苦手であり、協調性に欠ける」などのネガティブな評価があった場合、対象者BBBに対しては、「単独で職務に当たらせる」などのレコメンド情報を生成する。
また、例えば、対象者CCCに対する履歴情報に含まれている人事評価から、対象者CCCは、「よく遅刻をする」などのネガティブな評価があった場合、対象者CCCに対しては、「在宅勤務を勧める」などのレコメンド情報を生成する。
このようにして、レコメンド情報通知装置1は、応募してきた対象者の指導に関するレコメンド情報を提供するので、応募してきた対象者の人事評価にネガティブな評価を逆手にとって、当該対象者に適した指導方法を使用者に把握させることができる。
さらに、レコメンド情報通知装置1は、応募してきた対象者の人事評価にネガティブな評価が含まれていたとしても、それだけで当該対象者を不採用にせず、当該対象者に適した指導方法を提供できるので、雇用の創出に役立てることができる。
また、レコメンド情報通知装置1は、ネガティブな評価を受けている対象者(以下、「ネガティブ対象者」と言う。)の人事評価に基づいて、ネガティブ対象者のペルソナデータを生成し、当該ペルソナデータの指導に関するレコメンド情報を生成してもよい。
例えば、ある企業に対して、上述したレコメンド情報を提供するサービスが考えられる。レコメンド情報の提供を受けた企業において、人事評価に基づいて、従業員ごとにペルソナデータを生成し、生成した従業員のペルソナデータと、提供されたペルソナデータとが類似した場合、当該従業員に対する指導にレコメンド情報を役立てることができる。
<レコメンド情報の保存場所について>
レコメンド情報通知装置1は、図1に示すように、レコメンド生成部13により生成されたレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部23を備える。
レコメンド情報記憶部23は、図1に示すように、求職情報登録部11、受信部12、レコメンド生成部13および通知部14(以下、「他の構成要素」という。)と同一の場所に配置されてもよいし、図7に示すように、他の構成要素とは異なる場所に配置されてもよい。他の構成要素とレコメンド情報記憶部23とは、有線または無線のネットワークによって接続されている。
さらに、履歴情報記憶部22についても、図7に示すように、他の構成要素とは異なる場所に配置されてもよい。
異なる場所とは、例えば、他の構成要素が日本国内に配置される場合、外国や宇宙空間などである。このような構成によれば、レコメンド情報通知装置1は、履歴情報やレコメンド情報を安全かつ便利に運用することができる。
<方法およびプログラムについて>
また、本実施例では、主に、使用者に対して対象者の履歴情報に基づくレコメンド情報を通知することにより採用後のマッチングを好適にするレコメンド情報通知装置1の構成と動作について説明したが、これに限られず、各構成要素を備え、使用者に対して対象者の履歴情報に基づくレコメンド情報を通知することにより採用後のマッチングを好適にするための方法、およびプログラムとして構成されてもよい。
ここで、レコメンド情報通知装置1によるレコメンド情報を通知する手順について、図8に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップS1において、求職情報登録部11は、対象者からの求職情報を受付けて登録する。
ステップS2において、受信部12は、求職情報に基づいて対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する。
ステップS3において、レコメンド生成部13は、履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して対象者に関するレコメンド情報を生成する。
ステップS4において、通知部14は、レコメンド情報を使用者に通知する。
よって、レコメンド情報通知装置1は、対象者の人事評価に基づいてレコメンド情報を生成し、生成したレコメンド情報を使用者に通知することができる。使用者は、応募書類や面接では分からない情報(応募者の過去の人事評価に基づく情報)をレコメンド情報によって補うことができ、採用活動を円滑に進めることができる。
また、レコメンド情報通知装置1を構成する各機能を実現するためのプログラムをコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
具体的には、当該プログラムは、対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録工程と、求職情報に基づいて対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信工程と、履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成工程と、レコメンド情報を使用者に通知する通知工程と、をコンピュータによって実現するためのプログラムである。
さらに、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短期間で動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
1 レコメンド情報通知装置、11 求職情報登録部、12 受信部、13 レコメンド生成部、14 通知部、21 求職情報記憶部、22 履歴情報記憶部、23 レコメンド情報記憶部

Claims (10)

  1. 対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録部と、
    前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信部と、
    前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成部と、
    前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知部と、を備えるレコメンド情報通知装置。
  2. 前記レコメンド生成部は、複数の対象者の履歴情報を解析処理し、前記解析処理の結果に基づいて前記レコメンド情報を生成する請求項1に記載のレコメンド情報通知装置。
  3. 前記レコメンド生成部は、前記解析処理の結果に基づいて、対象者ごとに評価を行い、一定水準を超える高い評価を有する対象者を上位の候補者としてレコメンド情報を生成する請求項2に記載のレコメンド情報通知装置。
  4. 前記レコメンド生成部は、前記解析処理の結果に基づいて、対象者ごとに評価を行い、一定水準を超えない低い評価を有する対象者を候補者から外してレコメンド情報を生成する請求項2に記載のレコメンド情報通知装置。
  5. 前記レコメンド生成部は、前記解析処理の結果に基づいて、対象者に適合する職種に関するレコメンド情報を生成する請求項2から4のいずれか一項に記載のレコメンド情報通知装置。
  6. 前記レコメンド生成部は、前記解析処理の結果に基づいて、対象者に適合する勤務形態に関するレコメンド情報を生成する請求項2から5のいずれか一項に記載のレコメンド情報通知装置。
  7. 前記レコメンド生成部は、前記解析処理の結果に基づいて、対象者の指導に関するレコメンド情報を生成する請求項2から6のいずれか一項に記載のレコメンド情報通知装置。
  8. 前記レコメンド生成部により生成されたレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部を備え、
    前記レコメンド情報記憶部は、前記求職情報登録部、前記受信部、前記レコメンド生成部および前記通知部とは異なる場所に配置される請求項1から7のいずれか一項に記載のレコメンド情報通知装置。
  9. 求職情報登録部によって、対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録工程と、
    受信部によって、前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信工程と、
    レコメンド生成部によって、前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成工程と、
    通知部によって、前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知工程とを備えるレコメンド情報通知方法。
  10. 対象者からの求職情報を受付けて登録する求職情報登録工程と、
    前記求職情報に基づいて前記対象者の人事評価を含む履歴情報を受信する受信工程と、
    前記履歴情報に含まれている人事評価に基づいて、使用者に対して前記対象者に関するレコメンド情報を生成するレコメンド生成工程と、
    前記レコメンド情報を前記使用者に通知する通知工程と、をコンピュータによって実現するためのレコメンド情報通知プログラム。

JP2017067485A 2017-03-30 2017-03-30 レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム Pending JP2018169870A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017067485A JP2018169870A (ja) 2017-03-30 2017-03-30 レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017067485A JP2018169870A (ja) 2017-03-30 2017-03-30 レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2018169870A true JP2018169870A (ja) 2018-11-01

Family

ID=64020501

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017067485A Pending JP2018169870A (ja) 2017-03-30 2017-03-30 レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2018169870A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111460280A (zh) * 2020-02-25 2020-07-28 中通服创发科技有限责任公司 基于公共法律服务平台的法律服务人员推荐方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002024459A (ja) * 2000-07-12 2002-01-25 Gmf:Kk リアルタイムジョブマッチングシステム及びリアルタイムジョブマッチング方法及びコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2004062270A (ja) * 2002-07-25 2004-02-26 Fujitsu Ltd 人材マッチング試行方法および人材マッチング試行装置
JP2006127387A (ja) * 2004-11-01 2006-05-18 Ueno Business Consultants:Kk 検査方法、検査システム、検査システム用プログラム及び検査システムサーバー装置
JP2007233683A (ja) * 2006-03-01 2007-09-13 Nec Fielding Ltd 雇用案内サーバー、就職体験雇用システム、その方法及びプログラム
JP2009053944A (ja) * 2007-08-27 2009-03-12 Assist:Kk 人材紹介の判断支援システム及び判断支援プログラム
JP2010015289A (ja) * 2008-07-02 2010-01-21 Daicel Chem Ind Ltd 人材採用支援システム及び人材採用支援プログラム
JP2014049107A (ja) * 2012-09-03 2014-03-17 Akira Furuya 人材情報システム
JP2014119896A (ja) * 2012-12-14 2014-06-30 Casio Comput Co Ltd 情報処理装置及びプログラム
JP2016066315A (ja) * 2014-09-26 2016-04-28 Kddi株式会社 ユーザに適した活動対象を検索する検索装置及びプログラム

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002024459A (ja) * 2000-07-12 2002-01-25 Gmf:Kk リアルタイムジョブマッチングシステム及びリアルタイムジョブマッチング方法及びコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2004062270A (ja) * 2002-07-25 2004-02-26 Fujitsu Ltd 人材マッチング試行方法および人材マッチング試行装置
JP2006127387A (ja) * 2004-11-01 2006-05-18 Ueno Business Consultants:Kk 検査方法、検査システム、検査システム用プログラム及び検査システムサーバー装置
JP2007233683A (ja) * 2006-03-01 2007-09-13 Nec Fielding Ltd 雇用案内サーバー、就職体験雇用システム、その方法及びプログラム
JP2009053944A (ja) * 2007-08-27 2009-03-12 Assist:Kk 人材紹介の判断支援システム及び判断支援プログラム
JP2010015289A (ja) * 2008-07-02 2010-01-21 Daicel Chem Ind Ltd 人材採用支援システム及び人材採用支援プログラム
JP2014049107A (ja) * 2012-09-03 2014-03-17 Akira Furuya 人材情報システム
JP2014119896A (ja) * 2012-12-14 2014-06-30 Casio Comput Co Ltd 情報処理装置及びプログラム
JP2016066315A (ja) * 2014-09-26 2016-04-28 Kddi株式会社 ユーザに適した活動対象を検索する検索装置及びプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111460280A (zh) * 2020-02-25 2020-07-28 中通服创发科技有限责任公司 基于公共法律服务平台的法律服务人员推荐方法
CN111460280B (zh) * 2020-02-25 2023-10-24 中通服创发科技有限责任公司 基于公共法律服务平台的法律服务人员推荐方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hodder New Technology, Work and Employment in the era of COVID‐19: reflecting on legacies of research
Akhtar et al. The psychosocial impacts of technological change in contemporary workplaces, and trade union responses
Moore et al. Digitalisation of work and resistance
Ahlers Flexible and remote work in the context of digitization and occupational health
Kirsh et al. How do supervisors perceive and manage employee mental health issues in their workplaces?
US20170032298A1 (en) Methods and systems for visualizing individual and group skill profiles
JP2013120583A (ja) 採用活動支援システム
JP2010055327A (ja) 人事評価支援システム及びプログラム
Cingöz et al. A study on determining the relationships among corporate social responsibility, organizational citizenship behavior and ethical leadership
Meagher An examination of the recruitment selection factors for a front desk agent
JP2018169870A (ja) レコメンド情報通知装置、方法およびプログラム
JP6273515B2 (ja) 検索処理装置、方法、及びコンピュータプログラム
Kshetri Artificial intelligence in human resource management in the Global South
Silver The future of HR is being BRAVE
US20220198400A1 (en) Serving network resources based on criteria for user records
Elaluf-Calderwood et al. Methodological approach for mobile studies: empirical research considerations
Lourens et al. Role of Artificial Intelligence in Formative Employee Engagement
Maybin ‘We know who to talk to’: embodied knowledge in England’s Department of Health
Hite et al. Disparities, Decent Work, and Multidisciplinary Research: Expanded Roles for CD and HRD
JP2018067335A (ja) 検索処理装置、方法、及びコンピュータプログラム
KR20230016336A (ko) 평판정보의 재활용이 가능한 채용후보자 평판조회 서비스 제공방법 및 장치
Majid et al. Human Centered Design Approach as a Technology Capability: Integration of the Management Perspectives in the Human Centered Software Developemnt Process
JP6746394B2 (ja) 求職支援システムおよび求職支援方法
Hodder the era of COVID-19: reflecting on legacies of research
Heath et al. Changing employers cognition: personal mobile technology as a workplace enabler for blind and visually impaired workers

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200312

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20200312

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210113

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210224

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210426

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20210924