JP2022145982A - 採用支援装置、採用支援システム、採用支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】求人者の効率的な採用活動を支援することである。【解決手段】求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、を備えることを特徴とする、採用支援装置。【選択図】図１

Description

本開示は、採用支援装置、採用支援システム、採用支援方法に関する。

近年、インターネットを介した求人プラットフォームが数多く運営されている。これらの求人プラットフォームは、学生を対象にしたいわゆる新卒採用のサービスや、社会人等の中途採用者を対象としたいわゆる転職者採用のサービスが存在する。求人側の企業は、これらの求人プラットフォームに求人情報を提供する。求職者は、これらのサービスを利用して、求人情報を取得する。

例えば、特許文献１には、求職者と求人側のそれぞれの情報に基づいて適切な求職情報を求職者に提供するための求人サービスに関する技術が記載されている。

特開２０１３－２４６４５３号公報

しかしながら、求人者は、少人数で、できるだけ多くの候補者との面談を行い、候補者を選別していくことが求められており、単に適切な求職情報のマッチングを行うだけでは、効率的な採用活動を行うことは難しい。

そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、求人者の効率的な採用活動を支援することである。

本開示によれば、求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、を備えることを特徴とする、採用支援装置、が提供される。

本開示によれば、求人者は効率的な採用活動を行うことができる。

本実施形態に係る採用支援システムの全体構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１のソフトウェア構成例を示す図である。 同実施形態に係る求人者情報記憶部１３１に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係る求職者情報記憶部１３２に記憶される情報の構成例を示す図である。 同実施形態に係るサーバ装置１における一連の制御に係るフローチャート図である。

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の一実施形態は、以下のような構成を備える。
［項目１］
求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、
を備えることを特徴とする、採用支援装置。
［項目２］
前記メッセージ案生成部は、前記求人者の入力による編集を取得すること、
を特徴とする、請求項１に記載の採用支援装置。
［項目３］
前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析部と、
前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする、請求項１または２に記載の採用支援装置。
［項目４］
前記キーフレーズ選定部は前記求人者に掛かる前記求人者情報から、前記求人者の特徴を表す前記キーフレーズを選定し、
前記求職者と前記求人者に係る前記キーフレーズを照合し、その一致度または関連度の高い前記求職者を、前記求人者へ提示するレコメンド部と、
を備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の採用支援装置。
［項目５］
前記メッセージ案生成部は、テキスト情報の中で前記キーフレーズを含むセンテンスであって、メッセージを送信する当事者に対する前記センテンスを、他のテキストとは異なる態様で提示すること、
を特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の採用支援装置。
［項目６］
求人者の採用活動を支援する採用支援システムであって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定機能と、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成機能と、
を備えることを特徴とする、採用支援システム。
［項目７］
求人者の採用活動を支援する採用支援方法であって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定ステップと、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成ステップと、
を備えることを特徴とする、採用支援方法。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

本実施形態のサーバ装置１は、求職者と求人者が円滑にコミュニケーションを取るためのメッセージを生成する。メッセージはファーストコンタクト時に送信するものに限らず、面談の日程調整や、採用・就職の可否を伝えるときに送信するものなどを含んでいてもよい。

＝＝概要＝＝
図１はサーバ装置１（採用支援装置）の全体構成を示す図である。図１に示すように、採用支援システムは、サーバ装置１、求人者端末３、求職者端末４を含む。サーバ装置１は、ネットワーク２を介して求人者端末３、求職者端末４と接続される。求人者端末３、求職者端末４は１台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。また、求人者端末３、求職者端末４の具体的な機器は、携帯端末およびパーソナルコンピュータに限定されず、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブル端末、その他の電子機器であってもよい。

＝＝求人者端末３＝＝
求人者端末３は、採用を希望する企業等の組織の担当者（求人者）が操作するコンピュータである。求人者端末３は、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。求人者は、たとえば求人者端末３で実行されるアプリケーションやＷｅｂブラウザによりサーバ装置１にアクセスすることができる。

＝＝求職者端末４＝＝
求職者端末４は、就業を希望する人材（求職者）が操作するコンピュータである。求人者端末３は、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。求職者は、たとえば求職者端末４で実行されるアプリケーションやＷｅｂブラウザによりサーバ装置１にアクセスすることができる。

以下、サーバ装置１の構成について説明する。

図２は、本実施形態のサーバ装置１のハードウェア構成例を示す図である。サーバ装置１は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。プロセッサ１０１は、サーバ装置１全体の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御、およびアプリケーションの実行および認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置である。例えばプロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサであり、記憶装置１０３に格納されメモリ１０２に展開されたプログラム等を実行して各情報処理を実施する。メモリ１０２は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。メモリ１０２は、プロセッサ１０１のワークエリア等として使用され、また、サーバ装置１の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、および各種設定情報等を格納する。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、ネットワーク２に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置１０５は、たとえばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどを通じてデータの入力を受け付ける装置である。出力装置１０６は、データを出力する、たとえばディスプレイやプリンタ、スピーカなどを備える。

図３は、サーバ装置１の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ装置１は、求人者情報取得部１１１と、求職者情報取得部１１２と、キーフレーズ選定部１１３と、レコメンド部１１４と、メッセージ案生成部１１５と、メッセージ送受信部１１６と、解析部１１７と、モデル生成部１１８と、の各機能部と、求人者情報記憶部１３１と、求職者情報記憶部１３２と、メッセージ情報記憶部１３３と、雛形情報記憶部１３４と、を含んで構成される。

なお、上記各機能部は、サーバ装置１が備えるプロセッサ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、上記各記憶部は、サーバ装置１が備えるメモリ１０２および記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

ここで、本実施の形態において、求人者情報記憶部１３１と、求職者情報記憶部１３２と、メッセージ情報記憶部１３３と、雛形情報記憶部１３４と、の各記憶部のデータ構成について示す。

求人者情報記憶部１３１は、求人者情報取得部１１１が受け付けた、図４に一例を示す求人者情報を記憶する。図４に示すように、当該求人者情報は、一例として、会社の社名や設立年月日などの情報である基本情報と、応募業種や条件等を含む応募要項などの採用に関する採用情報と、メッセージを送った求職者などを含む選考情報と、が含まれるがそれに限定されない。当該基本情報は、一例として、求人者ＩＤに紐づけて、社名、代表者名、設立年月日、沿革、住所、連絡先、事業内容などの情報から構成される。当該採用情報は、一例として、求職職種、募集人数、応募要件、求めるスキル・マインド、採用担当者からのメッセージなどの情報から構成される。当該選考情報は、メッセージを送信した求職者、内定を出した求職者、採用に至った求職者などの情報から構成される。なお、テキスト処理情報として、キーフレーズ選定部１１３が処理、選定した単語、キーワード、キーフレーズなどの情報も記憶する。

求職者情報記憶部１３２は、求職者情報取得部１１２が受け付けた、図５に一例を示す求職者情報を記憶する。図５に示すように、前記求職者情報は、一例として、求職者の氏名などの基本的な情報からなる本人情報と、現在までの職歴や選考の結果、希望職種などの就職情報と、メッセージを受け取った求人者などの選考情報と、を含むがこれに限定されない。当該本人情報は、一例として、求職者ＩＤに紐づけて、氏名、年齢、住所、連絡先、学歴（大学・大学院名、学部、学科、研究科、研究室名などを含むがこれに限定されない）、自己紹介（テキスト、音声、動画などを含むがこれに限定されない）、研究内容、プログラミングスキル、論文・学会発表実績、表彰などの情報から構成される。また、当該選考情報は、現在のステータス（求職中、在職中など）、職歴（社名、事業部、課、係、グループなどを含むがこれに限定されない）、希望する職種、希望する条件などの情報から構成される。前記選考情報は、選考履歴（メッセージを受け取った求人者、どの求人者から内定をもらい、入社または辞退したか、また、どの会社から不採用となったか）などの情報から構成される。なお、テキスト処理情報として、キーフレーズ選定部１１３が処理、選定した単語、キーワード、キーフレーズなどの情報も記憶する。

メッセージ情報記憶部１３３は、メッセージ送受信部１１６が送信、または受信したメッセージ情報を記憶する。更に、メッセージ情報記憶部１３３は、解析部１１７が効果的であったと判定したメッセージには正解ラベルを付与して記憶する。

雛形情報記憶部１３４は、メッセージ案生成部１１５が、メッセージを生成する際に利用する雛形を記憶する。当該雛形は、キーフレーズ選定部１１３が選定したキーフレーズを挿入する部分と、当該キーフレーズを肯定、または当該キーフレーズに質問を行う部分とを含むが、これに限定されない。

以上がサーバ装置１のデータ構成についての説明である。

ここで、本実施の形態において、求人者情報取得部１１１と、求職者情報取得部１１２と、キーフレーズ選定部１１３と、レコメンド部１１４と、メッセージ案生成部１１５と、メッセージ送受信部１１６と、解析部１１７と、モデル生成部１１８と、の各機能部の機能について示す。

求人者情報取得部１１１は、ネットワーク２を介して、求人者端末３から、求人者に関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、求人者情報は、サーバ装置１を使用して事業を行う事業者が、当該求人者へのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、ネットワーク２を介して、当該事業者が使用する端末から入力してもよいし、サーバ装置１に直接入力してもよい。なお、求人者情報取得部１１１は、音声を含む電子ファイルを取得した場合に、音声認識技術を用いてテキスト化してもよい。その場合に用いる音声認識技術は一般的に用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。このため、求人者情報取得部１１１が取得した情報はテキスト情報として取り扱うことができる。

求職者情報取得部１１２は、ネットワーク２を介して、求職者端末４から、求職者に関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、求職者情報は、サーバ装置１を使用して事業を行う事業者が、当該求職者へのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、ネットワーク２を介して、当該事業者が使用する端末から入力してもよいし、サーバ装置１に直接入力してもよい。なお、求職者情報取得部１１２は、音声を含む電子ファイルを取得した場合に、音声認識技術を用いてテキスト化してもよい。その場合に用いる音声認識技術は一般的に用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。このため、求職者情報取得部１１２が取得した情報はテキスト情報として取り扱うことができる。

キーフレーズ選定部１１３は、求人者情報記憶部および求職者情報記憶部に記憶されたテキスト情報から、求人者および求職者の特性や優先事項などを表す特徴的なキーフレーズを選定し、各記憶部に記憶する。

キーフレーズ選定部１１３は、例えば以下のようなテキスト解析のような手法により、キーフレーズを選択することができる、なお、以下の方法に限定されず、テキスト解析の手法を適宜用いることによりキーフレーズを選定してもよい。

まず、キーフレーズ選定部１１３は、例えば、求人者情報記憶部１３１および求職者情報記憶部１３２に記憶されたテキスト情報を読み出し、当該テキスト情報からキーフレーズの候補となるフレーズを抽出する。キーフレーズ選定部１１３は、例えば、「形容詞＋名詞」といった品詞に基づく特定のパターンをルールで記載し、それに合致するフレーズを候補（以下、候補フレーズ）として採用し、抽出する。

次に、キーフレーズ選定部１１３は、前記候補フレーズと、前記テキスト情報と、を対象に、文章埋め込みを計算し、埋め込みベクトルを計算する。文章埋め込みは、入力となる文章から何らかの固定次元でのベクトルが出力されれば良いため、例えば、ｄｏｃ２ｖｅｃ、ｓｅｎｔ２ｖｅｃ、ｉｎｆｅｒｓｅｎｔやその他類似手法を用いて実行されてもよい。

次に、キーフレーズ選定部１１３は、前記テキスト情報のベクトルに近い、前記候補フレーズの埋め込みベクトルを、類似度を元にして抽出し、キーフレーズを決定する。その後、キーフレーズ選定部１１３は、その上位５件（何件取得するかは変更可能）を取得し、前記テキスト情報に対するキーフレーズとする。

なお、キーフレーズ選定部１１３は、上述した方法で抽出した場合に似たキーフレーズが重複して取得されることがあるため、多様性を持たせることを目的に、キーフレーズ同士の埋め込みベクトルを比較してもよい。この場合、キーフレーズ選定部１１３は、当該キーフレーズの埋め込みベクトルと、前記テキスト情報のベクトルの類似度が高く、更に、当該キーフレーズの埋め込みベクトルが離れている類似度が低いものをキーフレーズとして選定してもよい。

更に、キーフレーズ選定部１１３は、前記キーフレーズを、話題のカテゴリーごとに選定、順位付けしてもよい。キーフレーズ選定部１１３は、事前に設定されたカテゴリー、例えば、学生生活、研究内容、学外活動などのカテゴリーに含まれる頻度の高いキーワード、キーフレーズのデータベースを参照し、選定したキーフレーズを各カテゴリーに振り分け、その後にカテゴリーごとに順位付けをしてもよい。更に、キーフレーズ選定部１１３は、事前に設定されたカテゴリーごとに、一定数のキーフレーズが選定されていなかった場合に、下位に位置付けられていたキーフレーズを繰り上げて、当該カテゴリーのキーフレーズとして選定してもよい。

更に、キーフレーズ選定部１１３は、前記テキスト情報を形態素解析によって単語に分割してもよく、当該単語の出現頻度等によって重要度を点数化し、重要度の高いものをキーワードとして選定してもよい。このようにして、キーフレーズ選定部１１３は、前記テキスト情報をもとに、テキスト処理情報（前記キーフレーズ、前記単語、前記キーワード）を生成、選定する。なお、キーフレーズ選定部１１３は、当該キーフレーズまたは当該キーワードを、求人者が採用時に重要視するポイント（求人者ポイント）、求職者が就職先を選定する際に重要視するポイント（求職者ポイント）と判定してもよい。

レコメンド部１１４は、求人者の採用に関する希望と、求職者の就職に関する希望をもとに、求人者に対しては適した求職者の候補を、求職者に対しては適した求人者の候補を選定し、相手方に提示する。

例えば、レコメンド部１１４は、前記求人者情報に含まれるテキスト情報またはテキスト処理情報と、前記求職者情報に含まれるテキスト情報またはテキスト処理情報との照合を行う。レコメンド部１１４は、当該照合の結果、求職者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、求人者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、の一致度に加え、両者の関連度を判定する。関連度とは、求職者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、求人者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、の関連性を示す度合いであり、求人者が求める求職者の度合い、または求職者が求める求人者の度合い、を表す。なお、関連度は、クラスター分析や、キーフレーズ選定部１１３と同様に埋め込みベクトルを比較することなどにより算出すればよい。

レコメンド部１１４は、例えば、求人者が求職者に求めるスキルや資格などのテキスト情報に一致するテキスト情報が求職者情報に含まれる場合や、求職者が求人者に求める雇用条件、例えば特定の福利厚生などのテキスト情報に一致するテキスト情報が求人者情報に含まれるなど、相手方に求める条件等のテキスト情報と一致するテキスト情報が相手方に含まれる場合に、一致度が高いと判定する。また、レコメンド部１１４は、一致度が所定の基準より高い項目の数に応じて、一致度がより高くなる判定をしてもよい。

また、レコメンド部１１４は、例えば、求人者が求職者に求めるスキルとして、特定の専門分野を指定した場合、当該専門分野と関連性のあるテキスト情報が求職者情報に含まれるかどうか、または含まれる程度など、相手方に求める条件等のテキスト情報と関連性のあるテキスト情報が含まれる場合に、関連性が高いと判定する。更に、レコメンド部１１４は、前記関連性のあるテキスト情報の種類が多い場合や、含まれる数が多い場合に、更に関連度が高いと判定してもよい。

更に、レコメンド部１１４は、前記求人者ポイントと前記求職者ポイントを照合することにより、一致度または関連度を判定してもよい。

更に、レコメンド部１１４は、前述のように一致度または関連度が高いと判定した求人者、求職者を相手方に提示してもよい。相手方への提示の方法として、例えば、一致度または関連度が高い順に提示をしたり、一致度または関連度の程度を数値や、段階を設けてその中の程度のように表現したりしてもよい。

メッセージ案生成部１１５は、相手方に送信するメッセージを生成し、送信する当事者に提示し、当該当事者からの編集を取得する。

メッセージ案生成部１１５は、例えば、キーフレーズ選定部１１３が選定したキーフレーズを含み、当該キーフレーズの肯定、または当該キーフレーズに関する質問など、相手に興味を示す文脈になるような雛形を雛形情報記憶部１３４から呼び出し、メッセージを生成する。例えば、一例として、前記求職者情報に「大学院で研究室に入ってから研究しており、多い年は年間３回の学会発表を行いました。」というテキスト情報があり、キーフレーズ選定部１１３が、「年間３回の学会発表」をキーフレーズとして選定した場合に、メッセージ案生成部１１５は、雛形情報記憶部１３４から、「（キーフレーズ）とは、すばらしい成果ですね。」という雛形に当てはめ、「年間３回の学会発表とは、すばらしい成果ですね。」というメッセージを生成する。なお、メッセージ案生成部１１５は、雛形にキーフレーズを適用する場合に、単に雛形に対してキーフレーズを当てはめるだけではなく、キーフレーズや雛形に含まれる接続詞などを、正しい日本語になるように変更してもよい。

メッセージ案生成部１１５は、求職者向けのメッセージ案を生成した場合は求人者に、求人者向けのメッセージ案を生成した場合は求職者に、当該メッセージ案を提示する。メッセージ案生成部１１５が提示するメッセージ案は、メッセージを送信する当事者が編集可能に提示され、当該当事者によるメッセージ案に対する編集を取得する。

なお、メッセージ案生成部１１５は、キーフレーズ選定部１１３が選定したキーフレーズを含むセンテンスを選択し、当該センテンスを求人者または求職者に提示してもよい。提示する方法は、当該センテンスのみを提示する方法であってもよいし、当該センテンスをハイライトした状態など、他のテキストとは異なる態様で提示するものであってもよい。また、提示する方法は、係るセンテンスを他のテキストとは異なる態様としたうえでテキスト全体を提示する方法であってもよい。また、メッセージ案生成部１１５は、当該センテンスを提示した上で、メッセージ作成フォームを求人者または求職者に提示してもよい。その場合に、メッセージ案生成部１１５は、学生生活に関してコメントしましょう、研究内容についてコメントしましょう、これまでの職種についてコメントしましょう、などのメッセージ作成の手引きとなる情報を併せて提示してもよい。

更に、メッセージ案生成部１１５は、後述するモデル生成部１１８が生成したメッセージ生成モデルをもとに、メッセージを生成してもよい。

メッセージ送受信部１１６は、求人者端末３と求職者端末４間でメッセージを送受信することができる機能を提供する。メッセージ送受信部１１６は、メッセージ案生成部１１５が生成したメッセージ案に対して送信する当事者の編集を取得して得られるメッセージを、当該当事者による送信ボタンのクリック、タップなどの送信意思を取得して、相手方に送信する。なお生成されたメッセージ案は、そのままメッセージとして送信されるものであってもよい。また、メッセージ送受信部１１６は送信されたメッセージを受信する。なお、メッセージ送受信部１１６はメッセージ送信部の一例である。

なお、メッセージ送受信部１１６は、例えば、送信したメッセージ、メッセージ案生成部１１５によって生成されたメッセージ案、受け付けた編集の内容を、送信者と受信者を特定してメッセージ情報記憶部１３３に記憶する。

解析部１１７は、メッセージ案生成部１１５が生成したメッセージ案、受け付けた編集、およびメッセージ送受信部１１６が送信、受信したメッセージを解析する。

解析部１１７は、例えば、メッセージ案生成部１１５が生成したメッセージ案をもとに、送信する当事者から取得したメッセージに対する編集の量が少ない場合に、生成したメッセージが、効果的であったと判定する。また、解析部１１７は、メッセージが受信された後に返信がなされた場合に、送信されたメッセージが効果的であったと判定してもよい。更に、解析部１１７は、メッセージが送信された後に、面談が行われた、採用に至った、という情報を取得し、当該メッセージが効果的であったと判定してもよい。この場合、解析部１１７は、効果的であったと判定したメッセージについて、正解ラベルを付与したメッセージ情報記憶部１３３に記憶する。

モデル生成部１１８は、相手方にとって効果的なメッセージを生成するメッセージ生成モデルを生成する。モデル生成部１１８は、例えば、前記求人者情報、前記求職者情報、前記メッセージ情報をもとに、求職者の学歴、希望職種、または経験（アルバイトの種類や研究の内容など）などの求職者グループ、および／または事業理念、応募職種、求めるマインドなどが似ている求人者のグループにとって、効果的なメッセージを生成するメッセージ生成モデルを、統計的な手法によって生成する。モデル生成部１１８の用いるメッセージ生成モデル生成のための手法としては、分類、回帰、相関分析、特徴量重要度の算出、クラスタリングなどを行ってもよく、また、これらの統計モデルは一般的に統計学で用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。これら手法によって生成した、メッセージ生成モデルに対する入力データは、例えば、前記テキスト情報、前記キーフレーズ、前記キーワード、前記メッセージ情報であり、解析部１１７が正解ラベルを付与したメッセージ情報を正解情報としてよい。

図８を用いて、本実施形態の代表的な処理の流れを説明する。まず、求人者情報取得部１１１が求人者情報を取得する（１００１）。次に、求職者情報取得部１１２が求職者情報を取得する（１００２）。キーフレーズ選定部１１３は、求人者情報と求職者情報に含まれるテキスト情報を言語処理し、キーフレーズを選定する（１００３）。メッセージ案生成部１１５は、当該キーフレーズを、雛形情報記憶部１３４から呼び出した雛型に当てはめ、メッセージを生成する（１００４）。このとき、メッセージ案生成部１１５は、メッセージを送信する当事者から、生成したメッセージの編集を取得してもよい。メッセージ送受信部１１６は、当該当事者の指示を受け、相手方にメッセージを送信する（１００５）とともに、メッセージ情報記憶部１３３にメッセージ情報を記憶する。解析部は、メッセージ送信後の両者のやり取りや採用との関係を解析し、効果的であったメッセージを解析する（１００６）。モデル生成部１１８は、効果的であったメッセージを正解データとして、メッセージ生成のためのメッセージ生成モデルを生成する（１００７）。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲は係る例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置（例えばクラウドサーバ）等により実現されてもよい。例えば、サーバ装置１のプロセッサ１０１および記憶装置１０３は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。

本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係るサーバ装置１の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

１ サーバ装置
２ ネットワーク
３ 求人者端末
４ 求職者端末
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ 記憶装置
１０４ 通信インタフェース
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１１１ 求人者情報取得部
１１２ 求職者情報取得部
１１３ キーフレーズ選定部
１１４ レコメンド生成部
１１５ メッセージ案生成部
１１６ メッセージ送受信部
１１７ 解析部
１１８ モデル生成部
１３１ 求人者情報記憶部
１３２ 求職者情報記憶部
１３３ メッセージ情報記憶部
１３４ 雛形情報記憶部

Claims (7)

1. 求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、
   求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、
   前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、
   を備えることを特徴とする、採用支援装置。
2. 前記メッセージ案生成部は、前記求人者の入力による編集を取得すること、
   を特徴とする、請求項１に記載の採用支援装置。
3. 前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析部と、
   前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１または２に記載の採用支援装置。
4. 前記キーフレーズ選定部は前記求人者に掛かる前記求人者情報から、前記求人者の特徴を表す前記キーフレーズを選定し、
   前記求職者と前記求人者に係る前記キーフレーズを照合し、その一致度または関連度の高い前記求職者を、前記求人者へ提示するレコメンド部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の採用支援装置。
5. 前記メッセージ案生成部は、テキスト情報の中で前記キーフレーズを含むセンテンスであって、メッセージを送信する当事者に対する前記センテンスを、他のテキストとは異なる態様で提示すること、
   を特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の採用支援装置。
6. 求人者の採用活動を支援する採用支援システムであって、
   求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定機能と、
   前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成機能と、
   を備えることを特徴とする、採用支援システム。
7. 求人者の採用活動を支援する採用支援方法であって、
   求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定ステップと、
   前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成ステップと、
   を備えることを特徴とする、採用支援方法。
   
   

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