JP2024056949A - 求人者と求職者とのマッチング方法 - Google Patents

Abstract

【課題】求人者の各々のニーズに沿って、求職者と求人者のマッチング精度を高める方法を提供する。【解決手段】求人者に関連する求人者端末と、前記求人者端末にネットワークを介して接続する、求職者に関連する求職者端末と、サーバ端末とを有するシステムによって提供される求人者と求職者とのマッチング方法であって、サーバ端末は、求職者端末及び求人者端末に対し、適性試験を提供し、前記求人者端末及び前記求職者端末から、前記適性試験に対する回答情報を受信し、前記回答情報を基に、前記求人者端末に関連する求人者及び前記求職者端末に関連する求職者のスコアを各々算出し、前記求人者端末からの求職者に対する検索要求に応じて、前記求人者のスコアを基準として、前記求職者のスコアを参照して、所定条件を満たす求職者を抽出する。【選択図】図６

Description

本発明は、求職者と求人者とのマッチング方法に関する。

従来、適性試験を利用した、求職者（採用候補者）と求人者（求人企業）とのマッチングに関するサービスが普及しており、適性試験においては、求職者の性格や能力といった特性を評価することが一般的となっている。

例えば、特許文献１において、求人者の社員に適性試験を実施し、適性試験結果を基に、社内の高評価者社員が過去に受けた適性試験の試験結果を基に、求職者の適性試験の目標を設定する方法が開示されている。

特許２０１０－０１５２８９号

しかしながら、特許文献１は、適性試験を用いることにより求職者と求人者とのジョブマッチング精度の向上を図ることを可能にするものの、実際求人者が求める求職者の人材像は求人者毎に異なるものであり、所定のルールにより適性試験の目標設定を行うことが必ずしも適格であるとは限らない。

そこで、本発明は、求人者の各々のニーズに沿って、求職者と求人者のマッチング精度を高めることを目的とする。

本発明の一態様における、求人者に関連する求人者端末と、前記求人者端末にネットワークを介して接続する、求職者に関連する求職者端末と、サーバ端末とを有するシステムによって提供される求人者と求職者とのマッチング方法であって、サーバ端末は、求職者端末及び求人者端末に対し、適性試験を提供し、前記求人者端末及び前記求職者端末から、前記適性試験に対する回答情報を受信し、前記回答情報を基に、前記求人者端末に関連する求人者及び前記求職者端末に関連する求職者のスコアを各々算出し、前記求人者端末からの求職者に対する検索要求に応じて、前記求人者のスコアを基準として、前記求職者のスコアを参照して、所定条件を満たす求職者を抽出する。

本発明によれば、求人者の各々のニーズに沿って、求職者と求人者のマッチング精度を高めることを実現することができる。

本発明の第一実施形態に係る、マッチングシステムを示すブロック構成図で ある。 図１のサーバ端末１００を示す機能ブロック構成図である。 図１の求職者端末２００を示す機能ブロック構成図である。 サーバ１００に格納される求職者データの一例を示す図である。 サーバ１００に格納される求人者データの一例を示す図である。 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一例 である。 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの他の 一例である。 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさら に他の一例である。 求職者端末及び求人者端末各々に表示される、求人者及び求職者に係る情報 を示す画面例を示す図である。 本発明の第二実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一 例である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。

（実施形態１）
＜構成＞
図１は、本発明の第一実施形態に係るマッチングシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、様々なバックグラウンドを有する求職者に関連する求職者端末２００と、企業等の、採用活動を行う求人者に関連する求人者端末３００と、を仲介するサーバ端末１００と、により構成される。

サーバ端末１００と、求職者端末２００及び求人者端末３００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等により構成される。

サーバ端末１００は、求人者企業の社員及び求職者に対して適性試験を提供し、得られた回答から求人者企業の社員及び求職者の適性を分析し、また、求人者から、求人者端末３００を通じて求人者に関連する情報を受け付け、求職者から、求職者端末２００を通じて受け付けられる、求職者に関連する情報に基づいて、求人者と求職者とのマッチング処理を行う装置であり、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。本実施形態においては、説明の便宜上サーバ端末として１台を例示しているが、これに限定されず、複数台であってもよい。

求職者端末２００は、就職または転職を希望する求職者であって、サーバ端末１００により提供されるサービスを利用する求職者が所有する、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、ＰＤＡ等により構成しても良い。

求人者端末３００は、上述の通り、企業等の、人材の採用活動を行い、求人者に関連する情報を提供する求人者（例えば、採用担当者）であって、サーバ端末１００により提供されるサービスを利用する求人者が所有する、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、ＰＤＡ等により構成しても良い。求人者企業には、一または複数の部署（例えば、部署Ａ、部署Ｂ、部署Ｃ等）が存在し、各部署には一または複数の社員が所属している。このような各部署の社員の各々の端末に対して、サーバ端末１００により、場合によって求人者端末３００を介して、適性試験が提供される。なお、適性試験について、サーバ端末１００とは別のサーバにより提供することもできる。

本実施形態では、システム１は、サーバ端末１００と、求職者端末２００及び求人者端末３００とを備え、求職者または求人者が各々、求職者端末２００、求人者端末３００を利用して、サーバ端末１００に対する操作を行う構成として説明するが、サーバ端末１００がスタンドアローンで構成され、サーバ端末自身に、求職者または求人者が操作を行う機能を備えても良い。

図２は、図１のサーバ端末１００の機能ブロック構成図である。サーバ端末１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。

通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して求職者端末２００及び求人者端末３００と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（ReadOnly Memory）等から構成される。また、記憶部１２０は、求職者に関連する各種データを格納する、求職者データ格納部１２１、求人者に関連する各種データを格納する、求人者データ格納部１２２等を有する。さらに、記憶部１２０は、求職者端末２００、求人者端末３００と通信を行ったデータを一時的に記憶することもできる。なお、各種データを格納したデータベース（図示せず）が記憶部１２０またはサーバ端末１００外に構築されていてもよい。

制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、サーバ端末１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等から構成される。制御部１３０の機能として、求職者端末２００または求人者端末３００からの入力を受け付ける指示受付部１３１と、求職者に関連する各種データを参照し、処理する、求職者データ管理部１３２と、求人者に関連する各種データを参照し、処理する、求人者データ管理部１３３と、求職者及び求人者企業の社員により入力された、適性試験の回答を分析し、分析結果を算出する適性分析部１３４、及び求職者と求人者とのマッチングを処理する、マッチング処理部１３５等を有する。この指示受付部１３１、求職者データ管理部１３２、求人者データ管理部１３３、適性分析部１３４、マッチング処理部１３５は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）であるサーバ端末１００により実行される。

指示受付部１３１は、サーバ端末１００が提供し、求職者端末２００または求人者端末３００において、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して表示される画面等のユーザインターフェースを介して、求職者または求人者であるユーザが、（クリック、タップ、スワイプしたり、キーワードを入力したり、アイコンを押下する等して）所定の入力を行ったとき、求職者端末２００または求人者端末３００から通信部１１０を介して指示を受付ける。

求職者データ管理部１３２は、求職者に関連する各種データ（例えば、求職者ＩＤ、求職者の基本情報、経歴情報、資格情報、希望条件情報、及び適性情報等）を管理し、処理を行う。

求人者データ管理部１３３は、求人者に関連する各種データ（例えば、求人者ＩＤ、基本情報、求人情報、適性情報等）を管理し、処理を行う。

適性分析部１３４は、提供された適性試験に対して、求職者端末２００及び求人者端末３００（もしくは求人者企業の社員の端末）から入力された、求職者及び求人者企業の社員の回答内容に基づいて、求職者及び求人者企業の社員の適性分析し、分析結果を算出する処理を行う。

マッチング処理部１３５は、求職者及び求人者企業の社員の適性試験の分析結果を基に、求職者端末２００及び求職者端末３００に対してマッチングを支援する情報を生成し、提供する処理を行う。

図３は、図１の求職者端末２００を示す機能ブロック構成図である。求職者端末２００は、通信部２１０と、表示操作部２２０と、記憶部２３０と、制御部２４０とを備える。

通信部２１０は、ネットワークＮＷを介してサーバ端末１００と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の通信規約により通信が行われる。

表示操作部２２０は、求職者が指示を入力し、制御部２４０からの入力データに応じてテキスト、画像等を表示するために用いられるユーザインターフェースであり、求職者端末２００がパーソナルコンピュータで構成されている場合はディスプレイとキーボードやマウスにより構成され、求職者端末２００がスマートフォンまたはタブレット端末で構成されている場合はタッチパネル等から構成される。この表示操作部２２０は、記憶部２３０に記憶されている制御プログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）である求職者端末２００により実行される。表示操作部を介して、求職者は、提供される適性試験に対して、キーボードの場合は、キーボードの押下、マウスの場合は、マウスによりカーソルの移動、タッチパネルの場合は、タップ、スワイプ、ピンチ操作等を行うことができる。

記憶部２３０は、各種制御処理や制御部２４０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭやＲＯＭ等から構成される。また、記憶部２３０は、サーバ端末１００との通信内容を一時的に記憶している。

制御部２４０は、記憶部２３０に記憶されているプログラムを実行することにより、求職者端末２００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵやＧＰＵ等から構成される。

なお、サーバ端末１００に表示操作部の機能を備える構成としても良く、この場合、求職者端末２００を備えない構成としても良い。

なお、求人者端末３００の機能構成についても、求職者端末２００と実質同一であるので、説明を省略する。

図４は、サーバ１００に格納される求職者データの一例を示す図である。

図４に示す求職者データ１０００は、求職者に関連する各種データを格納する。図４において、説明の便宜上、一求職者（求職者ＩＤ「１０００１」で識別される求職者）の例を示すが、複数の求職者の情報を格納することができる。求職者に関連する各種データとして、例えば、求職者の基本情報（求職者の氏名、住所、Ｅメールアドレス等の連絡先、その他ＳＮＳアカウント情報等）、経歴情報（求職者の学歴、職歴、直近の年収等）、資格情報（資格、語学、スキル、自己ＰＲ）、希望情報（希望年収、希望する就職時期、希望勤務地、希望業界、希望業種等）、及び適性情報（適性試験のスコア、適性試験によって測られる特性（問題解決力、瞬発力、論理思考力、意志決定力、マネジメント力、忍耐力、性格等）別のスコア）等の情報を格納することができる。

図５は、サーバ１００に格納される求人者データの一例を示す図である。

図５に示す求人者データ２０００は、求人者に関連する各種データを格納する。図５において、説明の便宜上、一求人者（求人者ＩＤ「２０００１」で識別される求人者）の例を示すが、複数の利用者の情報を格納することができる。求人者に関連する各種データとして、例えば、求人者の基本情報（会社名、業種、設立年月日、所在地、授業員数、会社ＨＰのＵＲＬ、その他会社紹介文等）、求人情報（給与、求める人物像、勤務時間、待遇、福利厚生、勤務地、雇用形態（正社員（新卒・中途）、契約社員、インターン、アルバイト等）等）、及び適性情報（求人者企業に属する社員の（企業全体、部署別等の）適性試験のスコア、適性試験によって測られる特性（問題解決力、瞬発力、論理思考力、意志決定力、マネジメント力、忍耐力、性格等）別のスコア）等の情報を格納することができる。

＜処理の流れ＞
図６を参照しながら、本実施形態のシステム１が実行する求職者と求人者とのマッチング方法の処理の流れについて説明する。図６は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一例である。

ここで、本システム１を利用するために、求職者及び／または求人者（もしくは求人者企業の社員）は、求職者端末２００、求人者端末３００（もしくは求人者企業のいずれかの部署に属する社員の各々の端末）の各々のウェブブラウザまたはアプリケーション等を利用してサーバ端末１００にアクセスし、初めてサービスを利用する場合は、前述の求職者基本情報等、求人者基本情報等を各々入力し、既に求職者、求人者のアカウントを取得済の場合は、例えばＩＤとパスワードを入力する等の所定の認証を受けてログインすることで、サービスが利用可能となる。この認証後、ウェブサイト、アプリケーション等を介して所定のユーザインターフェースが提供され、図６に示すステップＳ１０１へ進む。なお、以下、説明の便宜のため、求人者企業の採用担当者の端末及び求人者企業のいずれかの部署に属する社員の各々を総称して、特に説明の無い限り、「求人者」として説明し、各者の端末を総称して「求人者端末」として説明する。

まず、ステップＳ１０１の処理として、サーバ端末１００は、通信部１１０を介して、求人者端末３００に対し、適性試験を送信する。例えば、求人者端末３００の、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して提供されるユーザインターフェースにおいて、適性試験として提供される設問が表示される。

適性試験として提供される設問として、例えば回答者の適性を測るためのゲームが挙げられる。ゲーム課題を通じて、回答者は、適性試験に関する設問と関連して、ユーザインターフェースに表示されるオブジェクトに対して、表示操作部がキーボードの場合は、キーボードを押下したり、マウスの場合は、マウスによってオブジェクトを選択し、移動させたり、タッチパネルの場合は、オブジェクトをタップして選択し、タップしたまま移動させたり、スワイプ操作により移動させたりすることができる。また、回答者は、設問と関連して、表示操作部を介して、テキスト入力または音声入力を行うことができる。適性試験は、回答者の複数の特性（問題解決力、瞬発力、論理思考力、意志決定力、マネジメント力、忍耐力、性格等）を測るために設計され、複数の設問から構成することができる。ここで、一の設問が、特定の特性に紐づけられたり、複数の特性に紐づけられたりすることができる。適性試験により、回答者の操作の速さ、精度及び／または特徴を測ることで上記特性を評価することができる。また、適性試験を回答者に対して紙媒体により提供することもできる。なお、適性試験として、ゲームに限らず、回答者にＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）等を介して仮想現実空間上を提供し、回答者の適性を測るものであったり、その他行動指標等により適性を測る方法も挙げられる。

次に、ステップＳ１０２の処理として、サーバ端末１００は、求人者端末３００から、送信した所定の設問に対する回答情報を受信する。例えば、サーバ端末１００の制御部１３０の指示受付部１３１は、求人者端末３００から通信部１１０を介して、回答情報を受信する。

ここで、回答情報として、回答者による、キーボード、マウス及び／またはタッチパネル上の操作情報、及び／またはテキストもしくは音声による入力情報を含むことができる。さらに、回答情報として、操作情報のほか、回答者が、複数の設問を連続して回答した等の行動情報を含むこともできる。

次に、ステップＳ１０３の処理として、サーバ端末１００は、適性試験の設問に対して、求人者端末３００から受信した回答情報に基づいて、求人者の適性についてスコアを算出する。例えば、サーバ端末１００の制御部１３０の適性分析部１３４は、各設問に対して求人者が入力した回答情報について、求人者の（一または複数の特性で構成される）適性に関するスコアを算出する。

例えば、回答者の回答情報に基づき、適性分析部１３４は、複数の設問の各々につき、操作情報の正否及び／または特徴量等に基づいて、スコアを算出し、総合点及び／または特性別にスコアを算出することができる。例えば、ある回答者について、「問題解決力」について８０点／１００点、「マネジメント力」について６０点／１００点といったスコアを特性毎に算出することができる。また、各々の特性のスコアの合計した総合スコアを算出することができる。さらに、例えば、複数の設問を連続して回答した、という行動情報に基づいて、「忍耐力」について８０点／１００点といったスコアを算出することもできる。また、回答者のスコアについて、求人者企業全体及び求人者企業の特定の部署の社員の各々の平均、最高点、最低点を統計情報として算出することもできる。さらに、特定の部署の社員について、ハイパフォーマ（その部署で評価の高い社員）とローパフォーマ（その部署で評価の低い社員）とにグループを分け、グループ別の上記統計情報を算出することもできる。

次に、ステップＳ１０４の処理として、サーバ端末１００の求人者データ管理部１３３は、上記のように、適性分析部１３４によって分析された適性について、記憶部１２０の求人者データ格納部１２２に格納される求人者データ２０００を更新する処理を行う。

以上により、求職者と求人者とのマッチングを実施するにあたり、前処理として、求人者の適性に関する情報を管理、更新することができる。

図７は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの他の一例である。

他の一例として、サーバ端末１００により求職者端末２００に対して、適性試験を提供し、求職者の適性に関する情報を管理、更新する処理について、以下、説明する。

まず、ステップＳ２０１の処理として、サーバ端末１００は、通信部１１０を介して、求職者端末２００に対し、適性試験を送信する。例えば、求職者端末２００の、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して提供されるユーザインターフェースにおいて、適性試験として提供される設問が表示される。

P.7
適性試験として提供される設問として、求人者に対して提供された適性試験と同様に、例えば回答者の適性を測るためのゲームが挙げられる。ゲームに対して、回答者は、適性試験に関する設問と関連して、ユーザインターフェースに表示されるオブジェクトに対して、表示操作部がキーボードの場合は、キーボードを押下したり、マウスの場合は、マウスによってオブジェクトを選択し、移動させたり、タッチパネルの場合は、オブジェクトをタップして選択し、タップしたまま移動させたり、スワイプ操作により移動させたりすることができる。また、回答者は、設問と関連して、表示操作部を介して、テキスト入力または音声入力を行うことができる。適性試験は、回答者の複数の特性（問題解決力、瞬発力、論理思考力、意志決定力、マネジメント力、忍耐力、性格等）を測るために設計され、複数の設問から構成することができる。ここで、一の設問が、特定の特性に紐づけられたり、複数の特性に紐づけられたりすることができる。適性試験により、回答者の操作の速さ、精度及び／または特徴を測ることで上記特性を評価することができる。また、適性試験を回答者に対して紙媒体により提供することもできる。

次に、ステップＳ２０２の処理として、サーバ端末１００は、求職者端末２００から、送信した所定の設問に対する回答情報を受信する。例えば、サーバ端末１００の制御部１３０の指示受付部１３１は、求職者端末２００から通信部１１０を介して、回答情報を受信する。

ここで、回答情報として、上記同様に、回答者による、キーボード、マウス及び／またはタッチパネル上の操作情報、及び／またはテキストもしくは音声による入力情報を含むことができる。さらに、回答情報として、操作情報のほか、回答者が、複数の設問を連続して回答した等の行動情報を含むこともできる。

次に、ステップＳ２０３の処理として、サーバ端末１００は、適性試験の設問に対して、求職端末２００から受信した回答情報に基づいて、求職者の適性についてスコアを算出する。例えば、サーバ端末１００の制御部１３０の適性分析部１３４は、各設問に対して求人者が入力した回答情報について、求職者の（一または複数の特性で構成される）適性に関するスコアを算出する。

例えば、回答者の回答情報に基づき、適性分析部１３４は、複数の設問の各々につき、操作情報の正否及び／または特徴量等に基づいて、スコアを算出し、総合点及び／または特性別にスコアを算出することができる。例えば、ある回答者について、「問題解決力」について８０点／１００点、「マネジメント力」について６０点／１００点といったスコアを算出することができる。また、各々の特性のスコアの合計した総合スコアを算出することができる。さらに、例えば、複数の設問を連続して回答した、という行動情報に基づいて、「忍耐力」について８０点／１００点といったスコアを算出することもできる。

次に、ステップＳ２０４の処理として、サーバ端末１００の求職者データ管理部１３２は、上記のように、適性分析部１３４によって分析された適性について、記憶部１２０の求職者データ格納部１２１に格納される求職者データ１０００を更新する処理を行う。

以上により、求職者と求人者とのマッチングを実施するにあたり、前処理として、求職者の適性に関する情報を管理、更新することができる。

図７は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさらに他の一例である。

さらに他の一例として、サーバ端末１００による、求人者端末３００に対して、特定の部署に対する求職者の類似度に関する情報を提供する処理について、以下、説明する。

まず、ステップＳ３０１の処理として、サーバ端末１００の指示受付部１３１は、通信部１１０を介して、求人者端末３００から、求職者について検索する要求を受信する。例えば、求人者端末３００のユーザインターフェースを介して、求人者は、求人者の特定の部署名を入力し、当該部署にマッチする求職者を検索する要求を所定の操作により行う。

次に、ステップＳ３０２の処理として、サーバ端末１００の適性分析部１３４は、求職者について、求人者の特定の部署の社員に対する、適性に関する類似度を算出する処理を行う。例えば、適性分析部１３４は、求人者により入力された特定の部署の社員に関する適性情報を、求人者データ格納部１２２の求人者データ２０００から参照し、当該部署の社員の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、当該部署の社員の各々のスコアが含まれ、また、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値もしくは平均値としての総合スコアが含まれ得る。ここで、スコアは、部署の平均、最高、及び／または最低スコアであってもよい。適性情報には、ハイパフォーマ及びローパフォーマ各々のグループについてのスコアも含まれる。同様に、例えば、適性分析部１３４は、全ての、または一部の求職者に関する適性情報を、求職者データ格納部１２１の求職者データ１０００から参照し、求職者の各々の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、求職者の、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値としての総合スコアが含まれ得る。そして、適性分析部１３４は、例えば、上記部署の、特性別の平均スコアと、各々の求職者の、特性別のスコアとを対比し、各々の特性のスコアについて類似度を算出する。例えば、「問題解決力」という特性について、企業Ｘの部署Ａの平均スコアが１００点であり、当該特性についてのある求職者のスコアが６０であった場合は、類似度は６０％として算出される。または、適性分析部１３４は、例えば、上記部署の総合スコアと各々求職者の総合スコアを対比し、総合スコアの類似度を算出することもできる。

次に、ステップＳ３０３の処理として、サーバ端末１００のマッチング処理部１３５は、算出された類似度に関する情報を、求人者端末３００に対して送信する。

図９は、求職者端末及び求人者端末各々に表示される、求人者及び求職者に係る情報を示す画面例を示す図である。

図９（ａ）に示すように、求人者端末３００のユーザインターフェースに、求人者の特定の部署に対する求職者の類似度に関する情報が、求人者企業の特定の部署（従業員グループ）の特性別に、または、全特性を総合して表示される。例えば、求人者企業の営業部門の従業員グループの、「問題解決力」に関する特性について、複数の求職者に関する情報が各々類似度に関する情報とともに表示される。求職者に関する情報は、例えば、新着順、類似度順に並べ替えて表示されることができる。ここで、類似度は、本例によれば、営業部門の従業員グループの、「問題解決力」という特性に関する従業員グループの平均スコアと、各求職者のスコアの比較に基づいたものであり、「問題解決力」について、類似度が高い求職者がその部署にマッチする（すなわち、適合する）とは限らない点に留意が必要であり、複数の特性のうち、いずれの特性の類似度に基づいて、適合する求職者にアプローチするか、は、最終的にその部署の採用担当者の判断に委ねられる点を本実施形態の特徴が位置付けられる。例えば、営業部門について、「問題解決力」と重視しない企業があり、他方で、その企業が「忍耐力」を重視する場合、その企業の当該部署の採用担当者は、「忍耐力」という特性項目について、類似度の高い求職者を抽出し、アプローチするかもしれない。また、ある特性について、企業の特定の部署について、「忍耐力」の平均スコアが２０点である一方で、求職者のスコアが８０点である場合、その部署が「忍耐力」の特性の高い求職者を求める場合、逆に類似度の低い求職者にアプローチすることもあり、この点について、本実施形態は、客観的な類似度を示すことで、各々の求人者の事情に合わせた採用判断の材料を提供することができる。

または、例えば、求人者企業の営業部門の従業員グループの、「問題解決力」、「忍耐力」等を含む複数の特性の総合スコアに対する、複数の求職者に関する情報が各々類似度に関する情報とともに表示される。例えば、営業部門の従業員グループの全特性の総合スコア（各々の特性のスコアの平均スコア）が「８０点」である場合、総合スコアが「８０点」の求職者は類似度が１００％であり、類似度が高いとされる。ここで、営業部門で営業関が良く、ハイパフォーマとされる従業員グループの各特性のスコアを合計または平均した、総合スコアに対する、求職者の類似度に関する情報を表示させることもできる。求職者に関する情報は、例えば、新着順、類似度順に並べ替えて表示されることができる。ここで、上記同様、類似度が高い求職者は、必ずしも求人者の特定の部署に適合するとは限らず、特に、総合スコアが「１００点」の求職者は、スコアが「８０点」の求職者と比べて、上記営業部門の従業員グループの総合スコア（「８０点」）に対する類似度が低かったり、求人者によっては、従業員グループの傾向と異なる求職者（すなわち、類似度が低い候補者）を採用したい、というニーズもある。このように、本実施形態は、各々の特性のスコアの合計もしくは平均スコアとして算出した総合スコアを用いて、求人者と求職者の類似度を算出し、提示することで、各々の求人者の事情に合わせた採用判断の材料を提供することができる。

以上のように、本実施形態によれば、各特性について、客観的に求人者の部署グループと求職者との類似度を採用担当者に対して示すことにより、採用担当者は、各々の企業のニーズに照らして客観的に採用判断を行うことができる。

また、他の例として、図８（ｂ）のように、求職者端末２００のユーザインターフェースに、求職者の特性に対する、その求職者の特性に関するスコアに類似する求人者（企業及び／またはその部署）が表示される。サーバ端末１００は、求職者端末２００から、求人者を検索する要求を受信し、適性分析部１３４により算出された、各々の特性のスコアまたは複数の特性の総合スコアに関する類似度に基づいて、複数の求人者に関する情報を、各々類似度に関する情報とともに提供する。求人者に関する情報は、例えば、新着順、類似度順に並べ替えて表示されることができる。ここで、類似度は、本例によれば、求職者の立場から見て、自らの特徴として、「問題解決力」という特性について重視するよりも、「意志決定力」を重視する場合、「意志決定力」という特性の類似度が高い企業の一覧を見て、類似度の高い企業にアプローチすることができる。または、求職者の、複数の特性の総合スコアに基づく類似度の高低によって企業を検索する場合においても、求職者は、自身の似た傾向を有する社員を擁する企業として、自身の総合スコアに類似する企業にアプローチすることもできれば、自身の特性を生かすために、自身の総合スコアに類似しない企業にアプローチすることもできる。

また、他の例として、サーバ端末１００は、求職者に対して、求人者に対するマッチングに際して、例えば、「安定重視のコンサルタント」と、「年収重視のコンサルタント」と提供し、求職者に対して、適性試験の結果を基にした類似度とともに、または代えて、「安定重視のコンサルタント」として、安定型の企業（例えば、日本企業、従業員数が１０００人以上、東証一部上場企業、設立２０年以上等の条件を満たす企業）、または、「年収重視のコンサルタント」として、高年収企業（例えば、外資企業、役員待遇、ストックオプション付与等の条件を満たす企業）をマッチング条件として、抽出した求人者に関する情報を提供することもできる。

（実施形態２）
図１０は、本発明の第二実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一例である。

本実施形態における、マッチング方法を提供するシステムが第一実施形態と同等とすることができるので、説明を省略する。また、求職者と求人者とをマッチングするに当たり、前処理として、求職者及び求人者各々に適性試験を提供し、各々から受信した回答情報を基に、スコアを算出し、求職者及び求人者の各々のスコア情報を更新する点についても図６及び図７に示す第一実施形態と同等とすることができるので説明を省略する。以下、本実施形態において、上記前処理の結果得られる求職者及び求人者のスコア情報に基づいて、求人者が求職者について検索する処理を含むマッチング処理について説明する。

まず、図１０に示す、ステップＳ４０１の処理として、サーバ端末１００の指示受付部１３１は、通信部１１０を介して、求人者端末３００から、求職者について検索する要求を受信する。例えば、求人者端末３００のユーザインターフェースを介して、求人者は、求人者の特定の部署名を入力し、当該部署にマッチする求職者を検索する要求を所定の操作により行う。

次に、ステップＳ４０２の処理として、サーバ端末１００の適性分析部１３４は、抽出条件を満たす求職者を抽出する処理を行う。例えば、適性分析部１３４は、求人者により入力された特定の部署の社員に関する適性情報を、求人者データ格納部１２２の求人者データ２０００から参照し、当該部署の社員の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、当該部署の社員の各々のスコアが含まれ、また、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値もしくは平均値としての総合スコアが含まれ得る。ここで、スコアは、部署の平均、最高、及び／または最低スコアであってもよい。適性情報には、ハイパフォーマ及びローパフォーマ各々のグループについてのスコアも含まれる。同様に、例えば、適性分析部１３４は、全ての、または一部の求職者に関する適性情報を、求職者データ格納部１２１の求職者データ１０００から参照し、求職者の各々の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、求職者の、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値もしくは平均値としての総合スコアが含まれ得る。そして、適性分析部１３４は、抽出条件として、例えば、上記部署の総合スコアを基準に、求職者のスコアを参照して、総合スコアが所定の範囲に属する求職者を抽出することができる。具体例として、特定の部署のハイパフォーマのうち、最低点の総合スコア以上のスコアを有する一または複数の求職者を抽出ことができる。または、特定部署のハイパフォーマのうち、最低点の総合スコア以上、最高点の総合スコア以下のスコアを有する一または複数の求職者を抽出することができる。上限を設けるのは、特定の部署のハイパフォーマと類似したスコアを有する求職者を抽出することで、特定の部署のハイパフォーマの特性に類似した求職者を抽出したい、という狙いが考えられる。または、特定の部署のハイパフォーマの最低点の総合スコア及び最高点の総合スコアを基準に、所定のスコアの範囲（例えば、６０点以上８０点以下）を設定し、その条件を満たす求職者を抽出することもできる。

次に、ステップＳ４０３の処理として、サーバ端末１００のマッチング処理部１３５は、抽出された求職者に関する情報を、求人者端末３００に対して送信する。

以上のように、本実施形態によれば、各特性について、客観的に求人者の部署グループのスコアを基準として抽出された求職者を採用担当者に対して示すことにより、採用担当者は、各々の企業のニーズに照らして客観的に採用判断を行うことができる。

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

１ マッチングシステム １００ サーバ端末、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１３０ 制御部、２００ 求職者端末、３００ 求人者端末、ＮＷ ネットワーク

Claims (5)

1. 求人者に関連する求人者端末と、前記求人者端末にネットワークを介して接続する、求職者に関連する求職者端末と、サーバ端末とを有するシステムによって提供される求人者と求職者とのマッチング方法であって、サーバ端末は、
   求職者端末及び求人者端末に対し、適性試験を提供し、
   前記求人者端末及び前記求職者端末から、前記適性試験に対する回答情報を受信し、
   前記回答情報を基に、前記求人者端末に関連する求人者及び前記求職者端末に関連する求職者のスコアを各々算出し、
   前記求人者端末からの求職者に対する検索要求に応じて、
   前記求人者のスコアを基準として、前記求職者のスコアを参照して、所定条件を満たす求職者を抽出する、
   マッチング方法。
2. 前記求人者のスコアは、前記求人者の特定の部署に属する社員のスコアである、前記請求項１に記載のマッチング方法。
3. 前記求人者のスコアは、前記求人者の特定の部署に属する社員のうちハイパフォーマのスコアである、前記請求項１に記載のマッチング方法。
4. 前記所定条件は、前記求人者のスコアのうち、最低得点以上のスコアである、請求項１に記載のマッチング方法。
5. 前記所定条件は、前記求人者のスコアのうち、最低得点以上、最高得点以下のスコアである、請求項１に記載のマッチング方法。