JP2019512788A - データ処理方法および装置 - Google Patents

Abstract

本出願はデータ処理方法および装置に関する。データ処理方法は、所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得することであって、面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む、取得することと、面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価することとを含む。本発明は、面接官の面接能力を評価するために、大量の履歴面接データを自動的に利用することができる。一方では、面接官に関する手動評価の作業負荷が低減され、それゆえ、企業の面接官チームの管理コストが低減される。他方では、面接官の面接能力に関する評価がより客観的で正確であり、企業が優れた面接官を選定することを助け、それゆえ、企業の面接遂行能力が改善される。

Description

技術分野
本発明はコンピュータの技術分野に関し、特に、データ処理方法および装置に関する。

背景技術
人材募集は企業の発展における不可欠の重要な一環（link）である。様々な企業では、通例、特別な面接官が募集時の面接を担当する。特に、大きな募集需要を有する大企業は大規模な面接官チームを有することができる。

面接官は異なる能力を有する。大企業の場合、面接官は、面接の一環の最初の段階における履歴書評価および１次面接任務において大量の応募に直面する。面接官は不可避的にいくらか主観的な意見を持ったり、誤った審査を下したりしてしまう。この場合には、面接官の面接能力を評価することが特に重要である。優れた面接官は、誤った審査を大幅に低減し、他の後続の面接官による参照のために非常に参照価値のある面接フィードバックを残すことができ、それゆえ、情報交換が向上し、効率が改善する。逆に、不適任な面接官は悪循環を生じさせることになる。

現在、面接官の面接能力は主に手動で評価されている。面接官は、人事（ＨＲ：human resource）スタッフまたは責任者の主観的感覚に基づいて、あるいは面接結果に対する統計を行うことによって評価され、管理されている。このような仕方は２つの欠点を有する。１つは、面接官の面接能力の評価結果は主観的でありすぎ、十分に正確でないことであり、もう１つは、面接官の面接能力に関する評価は多量の手動の作業負荷を必要とし、非効率的であることである。特に、面接官チームが大規模である時には、作業負荷は大幅に増大し、効率はさらに低下し、評価の効果も損なわれる。

発明の概要
本発明の目的は、面接官の面接能力に関する評価をより客観的で正確なものにし、それゆえ、面接遂行能力の改善を助けることができる、データ処理方法および装置を提供することである。

上述の目的を達成するために、本発明は、
所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得することであって、面接データは別個の面接回次（interview round）に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む、取得することと、
面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価することと
を含む、データ処理方法を提案する。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価するステップは、
面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定することを含む。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、異なる面接官の面接結果の差異は、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異、および／または同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含む。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定するステップは、
面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点を算出することであって、評価得点モデルは、同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づく、算出することと、
各面接官の単一面接評価得点平均値（single-interview evaluation score mean）をそれぞれ算出し、この平均値を第１の平均値として記録することと、
所定の順位得点モデルに基づいて第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出することと、
順位得点の降順に従って面接官を順位付けることであって、順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである、順位付けることと
を含む。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、所定の順位得点モデルに基づいて第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出するステップは、
面接官の順位得点を、面接官に対応するそれぞれの第１の平均値と等しくすることを含む。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、所定の順位得点モデルに基づいて第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出するステップは、
面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出し、この平均値を第２の平均値として記録することと、
第１の平均値の重みおよび第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得ることと
を含む。

さらに、上述の方法はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、第１の平均値の重みおよび第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得るステップは、
第１の平均値の重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および第２の平均値の重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定することであって、ｖは、面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である、設定することを含む。

本発明の実施形態におけるデータ処理方法は、面接官の面接能力を評価するために、大量の履歴面接データを自動的に利用することができる。一方では、面接官に関する手動評価の作業負荷が低減され、それゆえ、高い効率が達成され、企業の面接官チームの管理コストが低減される。他方では、面接官の面接能力に関する評価がより客観的で正確であり、企業が優れた面接官を選定することを助け、それゆえ、企業の面接遂行能力が改善される。

上述の目的を達成するために、本発明は、
所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得するように構成された取得モジュールであって、面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む、取得モジュールと、
面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価するように構成された評価モジュールと
を含むデータ処理装置をさらに提案する。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、評価モジュールは、
面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定するように構成された決定モジュールを含む。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、異なる面接官の面接結果の差異は、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異、および／または同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含む。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、決定モジュールは、
面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点を算出するように構成された評価得点算出モジュールであって、評価得点モデルは、同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づく、評価得点算出モジュールと、
各面接官の単一面接評価得点平均値をそれぞれ算出し、この平均値を第１の平均値として記録するように構成された第１の算出モジュールと、
所定の順位得点モデルに基づいて第１の算出モジュールによって算出された第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出するように構成された順位得点モジュールと、
順位得点モジュールによって算出された順位得点の降順に従って面接官を順位付けるように構成された順位付けモジュールであって、順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである、順位付けモジュールと
を含む。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、順位得点モジュールは、
面接官の順位得点を、面接官に対応するそれぞれの第１の平均値と等しくするように構成された第１の処理ユニットを含む。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、順位得点モジュールは、
面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出し、この平均値を第２の平均値として記録するように構成された第２の算出ユニットと、
第１の算出モジュールによって算出された第１の平均値の重み、および第２の算出ユニットによって算出された第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得るように構成された第２の処理ユニットと
を含む。

さらに、上述の装置はまた、以下の特徴を有することもできる。すなわち、第２の処理ユニットは、
第１の平均値の重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および第２の平均値の重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定するように構成された設定サブユニットであって、ｖは、面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である、設定サブユニットを含む。

本発明の実施形態におけるデータ処理装置は、面接官の面接能力を評価するために、大量の履歴面接データを自動的に利用することができる。一方では、面接官に関する手動評価の作業負荷が低減され、それゆえ、高い効率が達成され、企業の面接官チームの管理コストが低減される。他方では、面接官の面接能力に関する評価がより客観的で正確であり、企業が優れた面接官を選定することを助け、それゆえ、企業の面接効果が改善される。

本発明の実施形態１に係るデータ処理方法のフローチャートである。 候補者の面接データの概略連関図である。 本発明の実施形態２に係るデータ処理装置の構造ブロック図である。

詳細な説明
本発明の原理および特徴が以下において添付の図面を参照して説明される。列挙されている実施形態は、単に本発明を例示するために用いられているにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図されていない。本発明の趣旨に従って当業者によって、創造的労力を費やすことなく得られる全ての実施形態が、本発明の保護範囲に属する。

図１は、本発明の実施形態１に係るデータ処理方法のフローチャートである。図１に示されるように、本実施形態におけるデータ処理方法は以下のステップを含むことができる。

ステップＳ１０１．所定の履歴期間内の候補者に関する面接データが取得される。面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む。

ここで、取得される面接データとは、過去の期間内の面接データ、例えば、過去１年もしくは２年以内の面接データ、または過去数ヶ月以内の面接データである。

面接結果は、候補者が面接に合格したかどうか、面接官によって候補者に付与された評点などを含むことができる。特定の適用では、面接に合格したことは、１と標識することができ、面接に不合格であったことは、０と標識することができる。面接官によって候補者に付与される評点は、所定の整数範囲、例えば、１〜５の整数、１〜１０の整数などであることができる。

ステップＳ１０２．面接官は、面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて評価される。

本発明の実施形態では、ステップＳ１０２は、面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定することを含むことができる。

本文書では、同一の候補者は１人の候補者を含むことができるか、または複数の候補者を含むことができる。間接的に同一の（indirectly identical）候補者に対する面接官の面接結果も評価のために用いることができる。

特定の面接官グループは概して、会社内の全ての面接官であることができる。ステップＳ１０２における面接官グループは、ステップＳ１０１における面接データに関与する全ての面接官と解釈することができる。

面接結果の差異の程度は、異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果がどれほど互いに異なるのかを表す。例えば、１人の候補者が会社の５つの職に応募し、各職のための面接には１人の面接官のみが存在し、各職のためには１回次の面接のみが存在する。５つの職のための面接のうち、１人の面接官（面接官Ａであると仮定される）のみが、面接不合格の面接結果を与え、他の４人の面接官は全員、面接合格の面接結果を与えたと仮定される。この場合には、面接官Ａの面接結果が、同一の候補者に対する他の面接官の面接結果と異なる程度は大きい。３人の面接官（面接官Ａを含む）が面接不合格の面接結果を与え、その一方で、他の２人の面接官が面接合格の面接結果を与えた場合には、面接官Ａの面接結果が、同一の候補者に対する他の面接官の面接結果と異なる程度は小さい。

面接結果の差異の程度は、１回の面接または数回の面接の面接結果にのみ従って決定されるのではなく、ステップＳ１０１において大量の面接データに基づいて生成される。換言すれば、面接結果の差異の程度は、１回または数回の面接に基づくデータではなく、数多くの面接の多数の面接結果に基づいて下される結論である。

異なる面接官の面接結果の差異は、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含むことができる。異なる面接官の面接結果の差異はまた、同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含むこともできる。本発明の実施形態は２つの状況を同時に含むことができるか、または２つの状況のうちのいずれかを含むことができる。

本発明の実施形態では、面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定するステップは、以下のステップａ〜ステップｄを含むことができる。

ステップａ．面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点が算出される。評価得点モデルは、同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づく。

このステップは実際には、各面接を採点するプロセスである。各面接は、同じ基準（ここでは同じ評価得点モデルを参照する）に基づいて採点され、その後、数多くのこうした採点結果が続いて処理される。

ステップｂ．各面接官の単一面接評価得点平均値がそれぞれ算出され、第１の平均値として記録される。

面接官の総面接数はＭであり、Ｍ回の面接において面接官によって得られた評価得点の合計はＮであると仮定される。この場合、面接官の第１の平均値はＮ／Ｍと等しい。ここで、記号「／」は除法演算を表す。

１回の面接における面接官の評価得点は偶然のものである。しかし、多くの面接における評価得点の平均値は、単一の面接における面接官の評価得点レベルを比較的確実に反映することができる。

ステップｃ．所定の順位得点モデルに基づいて第１の平均値に従って各面接官の順位得点が算出される。

順位得点は、面接官の面接能力を評価するために用いられる。順位得点が高いほど、面接官の面接能力は高い。逆に、順位得点が低いほど、面接官の面接能力は低い。

ステップｄ．順位得点の降順に従って面接官が順位付けられる。順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである。

本発明の実施形態では、上述のステップｃは、面接官の順位得点を、面接官に対応するそれぞれの第１の平均値と等しくすることを含むことができる。

本発明の実施形態では、上述のステップｃは、面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出することと、この平均値を第２の平均値として記録することと、第１の平均値の重みおよび第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得ることとを含むことができる。例えば、第１の平均値および第２の平均値に対して重み付き加算を遂行することができ、重み付き加算の結果が面接官の順位得点として用いられる。面接データに関与する全ての面接官の総面接数はＴであり、Ｔ回の面接の評価得点の総計はＱであると仮定される。この場合には、第２の平均値はＱ／Ｔと等しい。ここで、記号「／」は除法演算を表す。第１の平均値と第２の平均値との重み付き加算によって得られた順位得点はより客観的で妥当である。

本発明の実施形態では、第１の平均値の重みおよび第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得るステップは、第１の平均値の重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および第２の平均値の重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定することを含むことができ、ｖは、面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である、とすることができる。ｍは、最も高い単一面接評価得点を有する所定数の第１の面接官の最小面接数に従って設定することができる。換言すれば、最も高い単一面接評価得点を有する所定数の第１の面接官の最小面接数を面接数閾値として設定することができる。

以下において、特定の適用例を通じてデータ処理方法がさらに詳細に説明される。

例１
本例では、面接結果は２つの側面の内容を含むと仮定され、１つは、候補者が面接に合格したかどうかであり、面接に合格したことは１と標識され、面接に不合格であったことは０と標識され、もう１つは、面接官によって候補者に付与された評点である。候補者の面接データは、図２に示される面接データ連関図を用いることによって表すことができる。

図２において、横座標「応募」は各応募を表し、縦座標「任務」は面接任務の各回次を表す。図２において、Ｐｉｊは、候補者がｉ番目の応募のｊ回次の面接任務に合格したかどうかを表し（Ｐｉｊの値は０または１である）、Ｌｉｊは、ｉ番目の応募のｊ回次の面接任務において面接官によって与えられた評点を表す。

本例では、単一の面接における最も高い評価得点が５であると設定されている。

（１１）面接データを用いて所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点が算出される。本例における評価得点モデルは以下のとおりである。
Ｓ＝Ｍａｘ｛Ｗ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}＊Ｓ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}＋Ｗ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}＊Ｓ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}，５｝ 式（１）
ここで、Ｗ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}およびＷ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}は、経験値に従ってあらかじめ設定された重みであり、Ｓ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}は、以下の式（２）に従って算出された水平重みであり、Ｓ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}は、以下の式（３）に従って算出された垂直重みである。

Ｗ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}とＷ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}との合計は固定値である。水平重みＳ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}がより強調されるときには、Ｗ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}を、Ｗ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}よりも大きくなるように設定することができる。垂直重みＳ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}がより強調されるときには、Ｗ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}を、Ｗ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}よりも小さくなるように設定することができる。

水平重みＳ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}を算出するための式は以下のとおりである：
Ｓ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}＝Ｍａｘ｛Ｓ_Ｐ１＋Ｓ_Ｌ１，５｝ 式（２）

水平重みＳ_{Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}の算出の間に、ｊは固定されており、
Ｐ_ｉ＝１且つＰ_ｉ＋１＝０であるときには、Ｓ_Ｐ１＝２であり、
Ｐ_ｉ＝１且つＰ_ｉ＋１＝１であるときには、Ｓ_Ｐ１＝４であり、
Ｐ_ｉ＝０であるときには、Ｓ_Ｐ１＝０であり、
Ｌ_ｉ＝Ｌ_ｉ＋１であるときには、Ｓ_Ｌ１＝α_１＊（Ｌ_ｉ＋β_１）であり、
｜Ｌ_ｉ−Ｌ_ｉ＋１｜＝１であるときには、Ｓ_Ｌ１＝０であり、｜Ｌ_ｉ−Ｌ_ｉ＋１｜はＬ_ｉとＬ_ｉ＋１との差の絶対値を表し、
｜Ｌ_ｉ−Ｌ_ｉ＋１｜＞１であるときには、Ｓ_Ｌ１＝−α_２＊（｜Ｌ_ｉ−Ｌ_ｉ＋１｜＋β_２）である。
ここで、α_１、β_１、α_２およびβ_２は、事前設定された重み係数であり、α_１、β_１、α_２およびβ_２は正の整数である。

垂直重みＳ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}を算出するための式は以下のとおりである：
Ｓ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}＝Ｍａｘ｛Ｓ_Ｐ２＋Ｓ_Ｌ２，５｝ 式（３）

垂直重みＳ_{Ｖｅｒｔｉｃａｌ}の算出の間に、ｉは固定されており、
Ｐ_ｊ＝１且つＰ_ｊ＋１＝０であるときには、Ｓ_Ｐ２＝２であり、
Ｐ_ｊ＝１且つＰ_ｊ＋１＝１であるときには、Ｓ_Ｐ２＝４であり、
Ｐ_ｊ＝０であるときには、Ｓ_Ｐ２＝０であり、
Ｌ_ｊ＝Ｌ_ｊ＋１であるときには、Ｓ_Ｌ２＝α_１＊（Ｌ_ｉ＋β_１）であり、
｜Ｌ_ｊ−Ｌ_ｊ＋１｜＝１であるときには、Ｓ_Ｌ２＝０であり、｜Ｌ_ｊ−Ｌ_ｊ＋１｜は、Ｌ_ｊとＬ_ｊ＋１との差の絶対値を表し、
｜Ｌ_ｊ−Ｌ_ｊ＋１｜＞１であるときには、Ｓ_Ｌ２＝α_２＊（｜Ｌ_ｊ−Ｌ_ｊ＋１｜＋β_２）である。
ここで、α_１、β_１、α_２およびβ_２は、事前設定された重み係数であり、α_１、β_１、α_２およびβ_２は正の整数である。

本例における評価得点モデルによれば、２つの評価が異なる場合には、２つの評価の差が大きいほど、評価得点は低くなる。

（１２）各面接官の単一面接評価得点平均値がそれぞれ算出され、第１の平均値として記録される。評価対象面接官の第１の平均値はＲであると仮定される。

面接官の総面接数はＭであり、Ｍ回の面接において面接官によって得られた評価得点の合計はＮであると仮定される。この場合、面接官の第１の平均値はＮ／Ｍと等しい。ここで、記号「／」は除法演算を表す。

（１３）面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値が算出され、第２の平均として記録される。第２の平均値はＣであると仮定される。

面接データに関与する全ての面接官の総面接数はＴであり、Ｔ回の面接の評価得点の総計はＱであると仮定される。この場合には、第２の平均値はＱ／Ｔと等しい。ここで、記号「／」は除法演算を表す。

（１４）各面接官の順位得点を得るために、第１の平均値および第２の平均値に対して重み付き加算が遂行される。

第１の平均値の重みはｖ／（ｖ＋ｍ）に設定され、第２の平均値の重みはｍ／（ｖ＋ｍ）に設定される。ここで、ｖは、面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、最も高い単一面接評価得点を有する指定数の第１の面接官の最小面接数である（この順位付けは、（１１）において算出されたとおりの単一の面接におけるＳの値に基づいて配列される）。

評価対象面接官の順位得点ＷＲを算出するための方法は、以下の式（４）に示されるとおりである。

各面接官の順位得点は式（１）〜式（４）に従って算出することができる。

（１５）順位得点の降順に従って面接官が順位付けられる。順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである。

例２
本例では、面接結果は、１つの側面の内容、すなわち、候補者が面接に合格したかどうかのみを含むと仮定される。各候補者はいくつかの職に応募し、各職のためには１回次の面接のみが存在し、各面接は１人の面接官のみを有すると仮定される。

（２１）面接データを用いて所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点が算出される。本例における評価得点モデルは以下のとおりである。

評価得点は、同一の候補者に対する全ての面接結果における面接結果の比率と等しい。例えば、１人の候補者が１０個の職に応募し、４つの面接結果は、候補者が面接に不合格であったことを示し、６つの面接結果は、候補者が面接に合格したことを示す。この場合には、面接不合格の面接結果を与えた面接官の評価得点は４／（４＋６）＝０．４であり、面接合格の面接結果を与えた面接官の評価得点は６／（４＋６）＝０．６である。

（２２）各面接官の単一面接評価得点平均値がそれぞれ算出され、第１の平均値として記録される。

（２３）面接官の第１の平均値は面接官の順位得点として用いられる。

（２４）順位得点の降順に従って面接官が順位付けられる。順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである。

本発明の実施形態におけるデータ処理方法は、面接官の面接能力を評価するために、大量の履歴面接データを自動的に利用することができる。一方では、面接官に関する手動評価の作業負荷が低減され、それゆえ、高い効率が達成され、企業の面接官チームの管理コストが低減される。他方では、面接官の面接能力に関する評価がより客観的で正確であり、企業が優れた面接官を選定することを助け、それゆえ、企業の面接遂行能力が改善される。

図３は、本発明の実施形態２に係るデータ処理装置の構造ブロック図である。図３におけるデータ処理装置は、本発明の上述の実施形態におけるデータ処理方法を実施するために用いることができる。本発明のデータ処理方法の上述の実施形態における原理は以下のデータ処理装置にも適用可能である。

図３に示されるように、本実施形態では、データ処理装置３００は、取得モジュール３１０と評価モジュール３２０とを含むことができる。取得モジュール３１０は、所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得するように構成されている。面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む。評価モジュール３２０は、面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価するように構成されている。

本発明の実施形態では、評価モジュール３２０は決定モジュールを含むことができる。決定モジュールは、面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定するように構成されている。

異なる面接官の面接結果の差異は、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含むことができる。異なる面接官の面接結果の差異はまた、同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって同一の候補者に付与された面接結果の差異を含むこともできる。本発明の実施形態は２つの状況を同時に含むことができるか、または２つの状況のうちのいずれかを含むことができる。

本発明の実施形態では、決定モジュールは、評価得点算出モジュールと、第１の算出モジュールと、順位得点モジュールと、順位付けモジュールとをさらに含むことができる。評価得点算出モジュールは、面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点を算出するように構成されており、評価得点モデルは、同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づく。第１の算出モジュールは、各面接官の単一面接評価得点平均値をそれぞれ算出し、この平均値を第１の平均値として記録するように構成されている。順位得点モジュールは、所定の順位得点モデルに基づいて第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出するように構成されている。順位付けモジュールは、順位得点モジュールによって算出された順位得点の降順に従って面接官を順位付けるように構成されており、順位付けにおける評価対象面接官の位置が面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルである。

本発明の実施形態では、順位得点モジュールは第１の処理ユニットを含むことができる。第１の処理ユニットは、面接官の順位得点を、面接官に対応するそれぞれの第１の平均値と等しくするように構成されている。

本発明の実施形態では、順位得点モジュールは第２の算出ユニットと第２の処理ユニットとを含むことができる。第２の算出ユニットは、面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出し、この平均値を第２の平均値として記録するように構成されている。第２の処理ユニットは、第１の算出モジュールによって算出された第１の平均値の重み、および第２の算出ユニットによって算出された第２の平均値の重みに従って各面接官の順位得点を得るように構成されている。例えば、第１の平均値および第２の平均値に対して重み付き加算を遂行することができ、重み付き加算の結果が面接官の順位得点として用いられる。

本発明の実施形態では、第２の処理ユニットは設定サブユニットを含むことができる。設定サブユニットは、第１の平均値の重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および第２の平均値の重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定するように構成されている。ここで、ｖは、面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である。

本発明の実施形態におけるデータ処理装置は、面接官の面接能力を評価するために、大量の履歴面接データを自動的に利用することができる。一方では、面接官に関する手動評価の作業負荷が低減され、それゆえ、高い効率が達成され、企業の面接官チームの管理コストが低減される。他方では、面接官の面接能力に関する評価がより客観的で正確であり、企業が優れた面接官を選定することを助け、それゆえ、企業の面接遂行能力が改善される。

上述のことは本発明の単なる好ましい実施形態にすぎず、これらの実施形態は本発明を限定することを意図されていない。本発明の趣旨および原理の範囲内で行われる任意の変更、等価な置換、改善、および同様のものが本発明の保護範囲に含まれるものとする。

Claims (14)

1. 所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得することであって、前記面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む、取得することと、
   前記面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価することと
   を含む、データ処理方法。
2. 前記面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価する前記ステップが、
   前記面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定することを含む、請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 異なる面接官の前記面接結果の差異が、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって前記同一の候補者に付与された面接結果の差異、および／または前記同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって前記同一の候補者に付与された面接結果の差異を含む、請求項１に記載のデータ処理方法。
4. 前記面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定する前記ステップが、
   前記面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点を算出することであって、前記評価得点モデルは、前記同一の候補者に対する前記異なる面接官の前記面接結果の差異の前記程度に基づく、算出することと、
   各面接官の単一面接評価得点平均値をそれぞれ算出し、前記平均値を第１の平均値として記録することと、
   所定の順位得点モデルに基づいて前記第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出することと、
   前記順位得点の降順に従って前記面接官を順位付けることであって、前記順位付けにおける前記評価対象面接官の位置が前記面接官グループ内における前記評価対象面接官の前記相対的面接能力レベルである、順位付けることと
   を含む、請求項２に記載のデータ処理方法。
5. 所定の順位得点モデルに基づいて前記第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出する前記ステップが、
   前記面接官の前記順位得点を、前記面接官に対応する前記それぞれの第１の平均値と等しくすることを含む、請求項４に記載のデータ処理方法。
6. 所定の順位得点モデルに基づいて前記第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出する前記ステップが、
   前記面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出し、前記平均値を第２の平均値として記録することと、
   前記第１の平均値の重みおよび前記第２の平均値の重みに従って各面接官の前記順位得点を得ることと
   を含む、請求項４に記載のデータ処理方法。
7. 前記第１の平均値の重みおよび前記第２の平均値の重みに従って各面接官の前記順位得点を得る前記ステップが、
   前記第１の平均値の前記重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および前記第２の平均値の前記重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定することであって、ｖは、前記面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である、設定することを含む、請求項６に記載のデータ処理方法。
8. 所定の履歴期間内の候補者に関する面接データを取得するように構成された取得モジュールであって、前記面接データは別個の面接回次に分割され、各回次の面接データは、候補者、面接官、および面接結果を含む、取得モジュールと、
   前記面接データによって反映される異なる面接官の面接結果の差異に基づいて面接官を評価するように構成された評価モジュールと
   を備えるデータ処理装置。
9. 前記評価モジュールが、
   前記取得モジュールによって取得された前記面接データによって反映される同一の候補者に対する異なる面接官の面接結果の差異の程度に基づいて特定の面接官グループ内における評価対象面接官の相対的面接能力レベルを決定するように構成された決定モジュールを含む、請求項８に記載のデータ処理装置。
10. 異なる面接官の前記面接結果の差異が、同一の候補者の異なる応募の同一の段階において異なる面接官によって前記同一の候補者に付与された面接結果の差異、および／または同一の候補者の同一の応募の異なる段階において異なる面接官によって前記同一の候補者に付与された面接結果の差異を含む、請求項８に記載のデータ処理装置。
11. 前記決定モジュールが、
    前記面接データを用いることによって所定の評価得点モデルに従って各面接の評価得点を算出するように構成された評価得点算出モジュールであって、前記評価得点モデルは、前記同一の候補者に対する前記異なる面接官の前記面接結果の差異の前記程度に基づく、評価得点算出モジュールと、
    各面接官の単一面接評価得点平均値をそれぞれ算出し、前記平均値を第１の平均値として記録するように構成された第１の算出モジュールと、
    所定の順位得点モデルに基づいて前記第１の算出モジュールによって算出された前記第１の平均値に従って各面接官の順位得点を算出するように構成された順位得点モジュールと、
    前記順位得点モジュールによって算出された前記順位得点の降順に従って前記面接官を順位付けるように構成された順位付けモジュールであって、前記順位付けにおける前記評価対象面接官の位置が前記面接官グループ内における前記評価対象面接官の前記相対的面接能力レベルである、順位付けモジュールと
    を含む、請求項９に記載のデータ処理装置。
12. 前記順位得点モジュールが、
    前記面接官の前記順位得点を、前記面接官に対応する前記それぞれの第１の平均値と等しくするように構成された第１の処理ユニットを含む、請求項１１に記載のデータ処理装置。
13. 前記順位得点モジュールが、
    前記面接データに関与する全ての面接官の単一面接評価得点平均値を算出し、前記平均値を第２の平均値として記録するように構成された第２の算出ユニットと、
    前記第１の算出モジュールによって算出された前記第１の平均値の重み、および前記第２の算出ユニットによって算出された前記第２の平均値の重みに従って各面接官の前記順位得点を得るように構成された第２の処理ユニットと
    を含む、請求項１１に記載のデータ処理装置。
14. 前記第２の処理ユニットが、
    前記第１の平均値の前記重みを、ｖ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように、および前記第２の平均値の前記重みを、ｍ／（ｖ＋ｍ）と正に相関するように設定するように構成された設定サブユニットであって、ｖは、前記面接データに関与する対応する単独の面接官の総面接数であり、ｍは、事前設定された面接数閾値である、設定サブユニットを含む、請求項１３に記載のデータ処理装置。