JP3245106U - Interview support system - Google Patents
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Abstract
【課題】人間の内面に隠れている本質的な人物像を見抜き、より適切かつより望ましい判断に基づく面接結果を得ることができる面接支援システムを提供する。【解決手段】通信ラインNにより、面接者Hr側のサーバコンピュータ2と、複数の面接希望者He側のクライアント端末3を接続し、面接を行う面接支援システム1であって、サーバコンピュータ2は、クライアント端末3に対して、面接希望者Heの人物を複数の側面から評価できる複数種類の異なる面接テストT1~T5を含む面接テストファイルTFを送信し、この後、面接テストT1に対する面接希望者Heのテスト回答データD1~D5を含む回答済面接テストファイルDFを受信し、採用条件に基づいて予め設定した判定基準により、各テスト回答データD1~D5の組合わせの類型を判定して判定結果Eを得、この判定結果Eに基づく面接結果Jを、少なくとも面接希望者Heのクライアント端末3に送信する。【選択図】図2An object of the present invention is to provide an interview support system that can see through a person's essential personality hidden inside and obtain interview results based on more appropriate and desirable judgments. SOLUTION: An interview support system 1 that connects a server computer 2 on the side of an interviewer Hr and client terminals 3 on the side of a plurality of interview applicants He through a communication line N to perform interviews, and the server computer 2 includes: An interview test file TF including a plurality of different interview tests T1 to T5 that can evaluate the interviewee He from multiple aspects is sent to the client terminal 3, and then the interviewee He The answered interview test file DF containing the test answer data D1 to D5 is received, and the type of combination of each test answer data D1 to D5 is determined based on the judgment criteria set in advance based on the employment conditions, and the judgment result E is obtained. The interview result J based on this determination result E is transmitted to at least the client terminal 3 of the interview applicant He. [Selection diagram] Figure 2
Description
本考案は、インターネット等を利用して面接希望者に対する面接を行う際に用いて好適な面接支援システムに関する。 The present invention relates to an interview support system suitable for use when interviewing interview applicants using the Internet or the like.
一般に、企業が人を採用する際には、その人物評価のための面接を実施することがほとんどである。この場合、通常は、面接者と被面接者(面接希望者)が対面し、面接者から志望動機や特技等を質問するとともに、その質問に対する被面接者の回答内容や回答姿勢を確認しながら被面接者の人物評価を行っている。一方、被面接者が遠隔地に居住している場合、企業等に出向くことが大変になることも少なくないため、インターネットを利用して面接を行う面接システムも各種提案されている。 Generally, when a company hires a person, it almost always conducts an interview to evaluate the person. In this case, the interviewer and interviewee (interview applicant) usually meet face-to-face, and the interviewer asks questions about motivation and special skills, and checks the interviewee's answers and attitude toward the questions. Evaluating the personality of the interviewee. On the other hand, if the interviewee lives in a remote location, it is often difficult to travel to the company, etc., so various interview systems have been proposed in which the interview is conducted using the Internet.
従来、この種の面接システムとしては、例えば、特許文献1で開示されるテレビ面接システム,特許文献2で開示される対話面接システム及び特許文献3で開示される保険用遠隔面接システム等が知られている。特許文献1のテレビ面接システムは、固定されたIPアドレスを有さない端末同士であっても容易に接続して求人者と求職者との間でセキュアなテレビ面接を可能にすることを目的としたものであり、具体的には、求人者と求職者をVPNにより1対1で接続するために求人者および求職者にそれぞれ貸与する固定IPアドレス、固定IPアドレスそれぞれが有効であるか無効であるかを示す利用許可情報を記録したアドレス管理テーブル、それぞれの固定IPアドレスの有効または無効を設定するアドレス設定手段、それぞれ貸与された固定IPアドレスを用いてVPNの接続要求がなされた際にアドレス管理テーブルを参照し、それぞれの固定IPアドレスが有効なものに対してのみVPNを構築するVPN接続手段、VPNにより1対1で接続された求人者と求職者の間でP2P方式による映像および音声を用いたテレビ面接を可能にするテレビ面接手段を設けて構成したものである。
Conventionally, as this type of interview system, for example, a television interview system disclosed in
また、特許文献2の対話面接システムは、コンピュータネットワークに接続された端末を用いて、応募者が随時、Web面接を行うことができるようにすることを目的としたものであり、具体的には、ディスプレイを有し、使用者の画像と音声を入力するカメラとマイクロフォンが接続されてコンピュータネットワークに接続された多数の応募者用端末と、面接代行を行う代行者用端末とからなり、応募者用端末は、管理者のサーバを介して代行者用端末と接続されて対話面接を行うことができ、管理者用のサーバーは、上記応募者用端末から送信される応募者の画像と音声を記録して録画ファイルとしてメモリ装置に記憶するように構成したものである。
Further, the interactive interview system of
さらに、特許文献3の保険用遠隔面接システムは、生命保険面接士と保険加入候補者との間で行われる面接の効率化を図り、保険加入候補者の負担を軽減することを目的としたものであり、具体的には、営業担当者に携帯される携帯型コンピュータと、携帯型コンピュータに対して備えられ、保険加入候補者を撮影するためのカメラと、携帯型コンピュータに対して備えられる通信機器と、カメラによって撮影され通信機器によって送信された保険加入候補者の映橡データをネットワーク経由で受信し、生命保険面接士が観察可能に映像データを出力する面接士側装置とを備えて構成したものである。
Furthermore, the insurance remote interview system of
しかし、上述した面接システムをはじめ、従来の面接システムは、次のような解決すべき課題も存在した。 However, conventional interview systems, including the above-mentioned interview system, have the following problems that need to be solved.
この種の面接システムは、一般にインターネットを利用するため、いわば遠隔地との面接を可能にするメリットはあるものの、面接の内容自体は、今までの面接内容を踏襲したものに過ぎない。即ち、面接においては、面接者が面接希望者に質問し、その返答に対して、面接者の主観的判断により、面接結果を導出しているため、面接の目的である面接希望者の人物を評価する基準は、面接者の主観的な価値観や面接希望者の表面的な人物像に基づく傾向があり、客観的な判断が行われにくいのが実情である。 This type of interview system generally uses the Internet, so while it has the advantage of allowing interviews to be conducted remotely, the content of the interview itself is just a continuation of the content of previous interviews. In other words, in an interview, the interviewer asks questions of the interviewee, and based on the interviewer's subjective judgment, the interview results are derived based on the responses. The reality is that evaluation criteria tend to be based on the interviewer's subjective values and the superficial personality of the interviewee, making it difficult to make objective judgments.
したがって、このような従来の面接方式(面接内容)は、ほとんど効果のないことが様々な研究により明らかになっている。例えば、ある大学で行われた実験によれば、学生1000人を試験を課して採用し、面接により順位を付与した後、トップ250人とボトム50人を4年間追跡調査したところ、成績・出席率・論文の質・就職先においての差が見られないことが報告されている。他の例では、イスラエルの刑務所において、囚人の仮釈放の法則性を調べたところ、昼食前よりも昼食後の釈放率が6倍以上になったが、詳細を調査したところ、昼食後に、審問官たちの血糖値が上昇し、単に気分が良くなって釈放していたことの調査結果が報告されている。また、他の例では、二人の政治家のうち、どちらが当選するかの予想テストにおいて、被験者たちに政治家のプロフィールやマニフェストを良く見比べさせ、どちらが当選するかを予想させた際に、その平均正解率は54%となり、コインの裏表で予想するのとほぼ差はなかったことが報告されている。同様に、表情から相手の気分を当てなさい、との表情研究に関するテストにおいても的中率は54%だった。さらに、他の例では、投資の世界において、証券会社が作った信頼できそうな銘柄のセット(通称、バスケット)と、全くの素人が作ったバスケットと、猿がダーツを投げて適当に作ったバスケットの利益率を比較した実験でも、三つのバスケットに、殆ど差が表れなかったことが報告されている。また、他の例では、作家のJ・Kローリング氏が「ハリーポッターと賢者の石」の原稿を出版社に持ち込んだが、どの出版社からも受け取ってもらえず、最後に持ち込んだ出版社に、漸く受け取ってもらった。この際、編集長は出版に懐疑的であったが、自分の子供に原稿を読ませたところ、「こんなに面白い読み物は読んだことがない」と言われ、出版に至ったエピソードも知られている。 Therefore, various studies have revealed that such conventional interview methods (interview content) are almost ineffective. For example, according to an experiment conducted at a university, 1,000 students were recruited by giving them an exam, and after ranking them through interviews, a follow-up survey of the top 250 and bottom 50 students was conducted for four years. It has been reported that there are no differences in attendance rates, quality of papers, or employment opportunities. In another example, when we investigated the regularity of prisoner parole in Israeli prisons, we found that the release rate after lunch was more than six times that of before lunch. Studies have shown that patients' blood sugar levels rose and they were released simply because they felt better. In another example, in a test to predict which of two politicians would win, subjects were asked to carefully compare the politicians' profiles and manifestos and predict which one would win. It has been reported that the average accuracy rate was 54%, which was almost the same as predicting the two sides of the same coin. Similarly, in a test related to facial expressions that asked people to guess the other person's mood based on their facial expressions, the accuracy rate was 54%. Furthermore, in the world of investment, there are two types of baskets: a set of reliable stocks (commonly known as a basket) made by a securities company, a basket made by a complete amateur, and a basket made randomly by a monkey throwing darts. In an experiment comparing the profit margins of baskets, it was reported that there was almost no difference between the three baskets. In another example, author J.K. Rowling brought her manuscript for ``Harry Potter and the Philosopher's Stone'' to publishers, but none of them accepted it, and the final publisher she brought it to had a copy of the manuscript. I finally received it. At this time, the editor-in-chief was skeptical about publication, but when he had his child read the manuscript, he said, ``I've never read anything this interesting,'' and the story that led to its publication is also known. There is.
このように、面接官・審問官・編集長・実験の被験者・証券会社などにおける人の判断は、いずれも自分の経験に基づき、合理的な判断をしていると思い込んだ判断であり、実際には、非合理的な判断を下していることが明らかになっている。 In this way, the judgments of interviewers, inquisitors, editors-in-chief, experimental subjects, securities companies, etc. are all based on their own experiences and are based on the assumption that they are making rational judgments; It has become clear that they are making irrational decisions.
一方、対面した会話方式による面接の場合、面接者は何を見て採用しているかも統計的に判明しており、面接者は、多くの場合、面接希望者に対する好感度により決めている事実がある。面接者は、最初に見た印象、即ち、第一印象により判断を下し、それ以降の質問により、その証拠集めをしているだけに過ぎない。つまり、一目見た瞬間からバイアスに囚われてしまうため、正しい判断を阻害している事実がある。 On the other hand, in the case of face-to-face conversational interviews, it is statistically known what interviewers look for in hiring candidates, and it is a fact that interviewers often make decisions based on the interview applicant's likability. There is. The interviewer is merely making a judgment based on the first impression he or she sees, and then gathering evidence of that by asking subsequent questions. In other words, from the moment you see it, you become obsessed with bias, which prevents you from making correct decisions.
そして、面接における採用率の高さを調べた実験では、会社に必要な技術を持った人間よりも会社とは関係のない話に花が咲いた人間の方が採用率が高かった。つまり、面接者は、自分との類似点を見出した相手に対して好感を持ち、採用していた結果も報告されている。さらに、実務経験より将来性を提示した方が好感度が高くなる事実も知られている。即ち、仮想実験により、面接官役の被験者に二つのビデオ映像を見せた。一方は過去の実務経験を語ったもの、他方はこれから何をしたいかという将来性を暗示する内容だった。この場合、実務経験を重視しそうであるが実際は将来性を語ったビデオ映像に好感が示された。 Furthermore, in an experiment that investigated the high hiring rate in interviews, the hiring rate was higher for people who were interested in talking about things unrelated to the company than for people who had the skills the company needed. In other words, it has been reported that interviewers had a favorable impression of, and even hired, people in whom they found similarities with themselves. Furthermore, it is also known that people tend to be more likable if they show promise rather than practical experience. That is, in a virtual experiment, two video images were shown to a subject who acted as an interviewer. One talked about his past work experience, and the other hinted at what he wanted to do in the future. In this case, it seems that work experience is important, but in reality, they expressed a preference for video footage that talked about future prospects.
以上の事例から、従来の面接内容の場合、表面を飾ることが上手い面接希望者には、メリットがあるとしても、面接者側にはデメリットになる傾向があり、従来より、より適切かつより望ましい判断がなされる面接支援システムの実現が望まれていた。 From the above examples, in the case of traditional interview content, even if there is an advantage for interview applicants who are good at putting on the surface, it tends to be a disadvantage for the interviewer, and it is more appropriate and desirable than conventional interviews. It was hoped that an interview support system would be created that would allow decisions to be made.
本考案は、このような背景技術に存在する課題を解決した面接支援システムの提供を目的とするものである。 The purpose of the present invention is to provide an interview support system that solves the problems that exist in the background technology.
本考案に係る面接支援システム1は、上述した課題を解決するため、通信ラインNにより面接者Hr側のサーバコンピュータ2と複数の面接希望者He…側のクライアント端末3…を接続することにより、面接希望者He…に対する面接を行う面接支援システムを構成するに際して、サーバコンピュータ2から面接希望者He…のクライアント端末3…に対して、面接希望者He…の人物を複数の側面から評価することができる複数種類の異なる面接テストT1,T2…を含む面接テストファイルTFを送信する面接テスト送信処理部M1と、この面接テストT1,T2…に対する面接希望者He…のテスト回答データD1,D2…を含む回答済面接テストファイルDFをサーバコンピュータ2により受信したなら、採用条件に基づいて設定した判定基準により、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定して判定結果E…を得る採用判定処理部M2と、この判定結果E…に基づく面接結果J…を、少なくとも面接希望者He…のクライアント端末3…に送信する面接結果送信処理部M3とを備えることを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problems, the
また、本考案は、好適な態様により、通信ラインNには、インターネットNnを用いることが望ましい。他方、複数種類の異なる面接テストT1…には、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1,人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2,人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3,人間の性格を判定する第四のテストT4,自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5,から選択した二種以上の面接テストT1…を含ませることができる。さらに、採用判定処理部M2には、複数種類の異なる面接テストT1,T2…に係わる各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定する判定基準を設定する人工知能処理機能(AI処理機能)部Faを設けることができるとともに、採用判定処理部M2には、新たなテスト回答データD1,D2…を受信したならデータベースDbとして登録することにより、ビッグデータBdを生成し、このビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設けることができる。 Further, according to a preferred aspect of the present invention, it is desirable to use the Internet Nn as the communication line N. On the other hand, several different types of interview tests T1... include the first test T1 to judge the perceptive ability to sense the atmosphere of the place, the second test T2 to judge the attachment power between people, and the second test T2 to judge the sleep type of people. The interview test T1 includes two or more types of interview tests selected from the following: the third test T3, which determines a person's personality, the fourth test T4, which determines a person's personality, and the fifth test T5, which determines the humility to correctly judge one's own abilities. can be set. Further, the employment judgment processing unit M2 has an artificial intelligence processing function (AI processing In addition, the employment judgment processing section M2 generates big data Bd by registering new test answer data D1, D2, etc. as a database Db when it receives new test answer data D1, D2, and so on. A learning processing function unit Fb that updates the determination criteria using Bd can be provided.
このような構成を有する本考案に係る面接支援システム1によれば、次のような顕著な効果を奏する。
According to the
(1) サーバコンピュータ2から面接希望者He…のクライアント端末3…に対して、面接希望者He…の人物を複数の側面から評価することができる複数種類の異なる面接テストT1,T2…を含む面接テストファイルTFを送信し、この後、サーバコンピュータ2が、この面接テストT1,T2…に対する面接希望者He…のテスト回答データD1,D2…を含む回答済面接テストファイルDFを受信したなら、採用条件に基づいて予め設定した判定基準により、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定して判定結果E…を得、この判定結果E…に基づく面接結果J…を、少なくとも面接希望者He…のクライアント端末3…に送信するようにしたため、面接希望者He…の人物の評価に関し、信頼性の高い面接テストT1,T2…の結果を腹合的に判断することが可能になり、高い精度により人間の内面を見える化することができる。これにより、人間の内面に隠れている本質的な人物像を見抜くことができ、より適切かつより望ましい判断、即ち、面接結果J…を得ることができる。
(1) From the
(2) 好適な態様により、通信ラインNに、インターネットNnを用いれば、面接者Hrに対して、面接希望者He…が遠隔地に存在する場合であっても、いわば、近接地における本来と面接場所と同様の面接を行うことができる。 (2) According to a preferred embodiment, if the Internet Nn is used as the communication line N, even if the interviewee He is located in a remote location, the interviewer Hr can communicate with the interviewer Hr, so to speak, even if the interviewee He is located in a remote location. Interviews can be conducted at the same location.
(3) 好適な態様により、複数種類の異なる面接テストT1…に、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1,人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2,人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3,人間の性格を判定する第四のテストT4,自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5,から選択した二種以上の面接テストT1…を含ませれば、既に、実証されている信頼性の高い面接テストT1,T2…を使用することにより、人物を複数の側面から評価できるため、最適な形態として実施することができる。 (3) According to a preferred embodiment, a plurality of different interview tests T1... are conducted, including a first test T1 to judge the perceptive ability to sense the atmosphere of the place, a second test T2 to judge the attachment power between people, and a human being. Two or more types of interviews selected from the following: the third test T3 that determines a person's sleep type, the fourth test T4 that determines a person's personality, and the fifth test T5 that determines one's humility to judge one's abilities correctly. If test T1... is included, a person can be evaluated from multiple aspects by using already proven and highly reliable interview tests T1, T2..., so it can be implemented as an optimal form.
(4) 好適な態様により、採用判定処理部M2に、複数種類の異なる面接テストT1,T2…に係わる各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定する判定基準を設定する人工知能処理機能(AI処理機能)部Faを設ければ、テスト回答データD1,D2…の組合わせに対するAIの処理機能を活用できるため、判定基準の最適化を容易かつ確実に行うことができる。 (4) According to a preferred embodiment, artificial intelligence sets criteria for determining the types of combinations of test answer data D1, D2, etc. related to multiple types of different interview tests T1, T2, etc., in the employment determination processing unit M2. If the processing function (AI processing function) section Fa is provided, it is possible to utilize the AI processing function for the combination of the test answer data D1, D2, .
(5) 好適な態様により、採用判定処理部M2に、新たなテスト回答データD1,D2…を受信したならデータベースDbとして登録することにより、ビッグデータBdを生成し、このビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設ければ、テスト回答データD1,D2…の増加に従って、よりビッグデータ化を進めることができるため、判定基準をより最適化する方向に更新することができる。 (5) According to a preferred embodiment, when new test answer data D1, D2, etc. are received, they are registered in the recruitment determination processing unit M2 as a database Db, thereby generating big data Bd, and using this big data Bd. By providing a learning processing function unit Fb that updates the judgment criteria, as the test answer data D1, D2, etc. increases, it is possible to further develop the data into big data, and therefore it is possible to update the judgment criteria in a direction that is more optimized. can.
次に、本考案に係る好適実施形態を挙げ、図面に基づき詳細に説明する。 Next, preferred embodiments of the present invention will be described in detail based on the drawings.
まず、本実施形態に係る面接支援システム1における全体のシステム構成について、図2を参照して説明する。
First, the overall system configuration of the
図2に示す面接支援システム1は、基本的な機能として、通信ラインNにより面接者Hr側のサーバコンピュータ2と複数の面接希望者He…側のクライアント端末3…を接続することにより、面接希望者He…に対する面接を行うことができる。
The basic function of the
例示する面接支援システム1では、通信ラインNとしてインターネットNnを使用する。このように、通信ラインNとして、インターネットNnを用いれば、面接者Hrに対して、面接希望者He…が遠隔地に存在する場合であっても、いわば、近接地における本来と面接場所と同様の面接を行うことができる。なお、通信ラインNには、社内LAN等、各種通信ラインを適用可能である。
In the illustrated
また、面接者Hr側には、人を募集する予定のある様々な募集企業Hc…とこれらの募集企業Hc…の面接を代行して行う面接代行者Hsが含まれ、実質的な面接は、面接代行者Hsにより行われる。したがって、本実施形態における面接者Hrには、面接者Hrに代わって面接を行う面接代行者Hsが含まれる。このように、面接者Hrに、面接代行者Hsを適用すれば、最適な面接を行うことができるツールとして構築できるため、面接に係わるビジネスモデルとして実施することかできる。 In addition, the interviewer Hr side includes various recruiting companies Hc that are planning to recruit people, and interview agents Hs who conduct interviews on behalf of these recruiting companies Hc. The interview will be conducted by the interview agent Hs. Therefore, the interviewer Hr in this embodiment includes the interview agent Hs who conducts the interview on behalf of the interviewer Hr. In this way, by applying the interview agent Hs to the interviewer Hr, it can be constructed as a tool that can conduct optimal interviews, and therefore it can be implemented as a business model related to interviews.
このため、インターネットNnには、様々な募集企業Hc…のコンピュータ4…が接続されるとともに、面接代行者Hsのサーバコンピュータ2が接続される。さらに、インターネットNnには、面接を希望する複数の面接希望者He…側のクライアント端末3…が接続される。クライアント端末3…は、インターネットNnに接続可能な各種端末を適用できる。即ち、一般的な汎用パソコンをはじめ、ノートパソコン等のモバイル端末、更にはスマートホンなどを利用できる。
For this reason, the
次に 本実施形態に係る面接支援システム1の主要部となるサーバコンピュータ2の構成について、図2-図9を参照して具体的に説明する。
Next, the configuration of the
サーバコンピュータ2は、コンピュータ機能を有するコンピュータハードウェアにより構成した汎用パソコン(パーソナルコンピュータ)などを利用でき、このサーバコンピュータ2には、サーバコンピュータ本体2mとこのサーバコンピュータ本体2mに付属するデータ保持装置(SSD等)11が含まれる。
The
このデータ保持装置11は、サーバコンピュータ本体2mをコンピュータとして機能させるコンピュータプログラム及びデータを格納したメモリエリア2mcを有するとともに、特に、本考案に係わる面接支援システム1を実行するアプリケーションプログラムとなる面接支援プログラムPを格納するとともに、この面接支援プログラムPの実行により得られる各種データを書き込むデータベースを備える。
This
面接支援プログラムPは、主要な処理部として、面接テスト送信処理部M1,採用判定処理部M2及び面接結果送信処理部M3を備える。この場合、面接テスト送信処理部M1は、サーバコンピュータ2から面接希望者He…のクライアント端末3…に対して、面接希望者He…の人物を複数の側面から評価することができる複数種類の異なる面接テストT1,T2…を送信する機能を備える。本実施形態では、複数種類の異なる面接テストT1,T2…として、第一のテストT1から第五のテストT5の五つの異なる種類のテストを用いた。第一のテストT1は、その場の雰囲気を察する察知力を判定するテストであり、一例として、図4に示す「セルフモニタリングテスト」を用いることができる。第二のテストT2は、人間同士の愛着力を判定するテストであり、一例として、図5に示す「愛着モデルテスト」を用いることができる。第三のテストT3は、人間の睡眠タイプを判定するテストであり、一例として、図7に示す「睡眠モデルテスト」を用いることができる。第四のテストT4は、人間の性格を判定するテストであり、一例として、図8に示す「ビッグファイブテスト」を用いることができる。第五のテストT5は、自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定するテストであり、一例として、図9に示す「知的謙遜テスト」を用いることができる。
The interview support program P includes an interview test transmission processing section M1, an employment determination processing section M2, and an interview result transmission processing section M3 as main processing sections. In this case, the interview test transmission processing unit M1 sends a plurality of different types of tests from the
複数種類の異なる面接テストT1,T2…として、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1,人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2,人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3,人間の性格を判定する第四のテストT4,自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5,から選択した二種以上の面接テストT1…を含ませれば、既に、実証されている信頼性の高い面接テストT1,T2…を使用することにより、人物を複数の側面から評価できるため、最適な形態として実施することができる。 Multiple different types of interview tests T1, T2... include the first test T1 to judge the perceptive ability to sense the atmosphere of the place, the second test T2 to judge the attachment power between people, and the sleep type of people. Include two or more interview tests T1 selected from the third test T3, the fourth test T4 to judge a person's character, and the fifth test T5 to judge the humility to correctly judge one's own abilities. For example, by using the already proven and highly reliable interview tests T1, T2, etc., a person can be evaluated from multiple aspects, so it can be implemented as an optimal form.
採用判定処理部M2は、上述した五つの面接テストT1,T2…に対する面接希望者He…のテスト回答データD1,D2…をサーバコンピュータ2が受信したなら、採用条件に基づいて設定した判定基準により、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定して判定結果E…を導出する機能を備える。この場合、判定基準は、例えば、ある募集企業Hcから、採用条件として「技術職に適した人材」を採用したいとの依頼があった場合、この依頼に適した組合わせの類型、例えば、第一のテストT1に対しては、「XX点以上」、第二のテストT2及び第三のテストT3に対しては不問、第四のテストT4に対しては、「誠実性」及び「チャレンジ力」が平均以上、第五のテストT5に対しては、全てのスコアが「4」以上など、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定できる判定基準を設定することができる。これにより、判定結果Eとして、例えば、この判定基準にほぼ一致するような場合には、図10に示す「AAA」等を表示することができる。
When the
この場合、採用判定処理部M2には、複数種類の異なる面接テストT1,T2…に係わる各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定する判定基準を設定可能な人工知能処理機能(AI処理機能)部Faを設けることが望ましい。このようなAI処理機能部Faを設ければ、テスト回答データD1,D2…の組合わせに対するAIの処理機能を活用できるため、判定基準の最適化を容易かつ確実に行うことができる。さらに、採用判定処理部M2には、新たなテスト回答データD1,D2…を受信したならデータベースDbとして登録することにより、ビッグデータBdを生成し、このビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設けることが望ましい。このように、ビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設ければ、テスト回答データD1,D2…の増加に従って、よりビッグデータ化を進めることができるため、判定基準をより最適化する方向に更新することができる。 In this case, the employment judgment processing unit M2 has an artificial intelligence processing function ( It is desirable to provide an AI processing function section Fa. If such an AI processing function section Fa is provided, it is possible to utilize the AI processing function for the combination of the test answer data D1, D2, . Furthermore, when new test answer data D1, D2, etc. are received, the employment judgment processing unit M2 registers them as a database Db to generate big data Bd, and updates the judgment criteria using this big data Bd. It is desirable to provide a learning processing function section Fb. In this way, by providing the learning processing function unit Fb that updates the judgment criteria using the big data Bd, it is possible to further advance the conversion to big data as the test response data D1, D2, etc. increases, so that the judgment criteria can be updated. It can be updated for further optimization.
また、面接結果送信処理部M3は、この判定結果E…に基づく面接結果J…を、依頼のあった募集企業Hc及び/又は面接希望者He…のクライアント端末3…に送信する機能を備える。
Furthermore, the interview result transmission processing unit M3 has a function of transmitting the interview result J based on the determination result E to the
次に、本実施形態に係る面接支援システム1を用いた面接支援方法の処理手順について、図2-図10を参照しつつ図1に示すフローチャートに従って具体的に説明する。
Next, the processing procedure of the interview support method using the
図1において、Heは面接希望者、Hcは募集企業、Hsは面接代行者を示している。なお、前述したように、面接代行者Hsは、募集企業Hcの代行として面接を行う事業者であり、面接者Hrとしての位置付けとなる。 In FIG. 1, He represents a person seeking an interview, Hc represents a recruiting company, and Hs represents an interview agent. As described above, the interview agent Hs is a company that conducts interviews on behalf of the recruiting company Hc, and is positioned as the interviewer Hr.
今、募集企業Hcから面接代行者Hsに、例えば、技術職に適した人材を採用したいとの依頼があった場合を想定する。面接代行者Hsは、サーバコンピュータ2からインターネットMn上に公開した募集サイトに当該募集企業Hcに係わる採用条件等をアップロードして公表する(ステップS1)。
Now, assume that a recruiting company Hc requests an interview agent Hs to hire a person suitable for a technical position, for example. The interview agent Hs uploads and publishes the recruitment conditions related to the recruitment company Hc from the
一方、面接希望者Heは、クライアント端末3を用いてウェブサイトをチェックした際に、当該募集サイトが目に留まり、当該募集企業Hcに応募しようと決めた場合を想定する(ステップS2)。これにより、面接希望者Heは、一例として、図3に示す面接希望届21を作成する(ステップS3)。この面接希望届21は、基本的に、面接希望者Heの履歴書に相当するものである。そして、作成が終了したなら面接代行者Hsに送信する(ステップS4)。
On the other hand, assume that when the interview applicant He checks the website using the
これにより、面接代行者Hsのサーバコンピュータ2は、面接希望届21を受信する(ステップS5)。これにより、面接希望届21の内容が採用条件等に合致するか否かの初期判定を行う(ステップS6)。そして、合致する場合には、面接テストファイルTFを面接希望者He側に送信する(ステップS7)。この面接テストファイルTFには、前述した五つのテスト、即ち、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1(図4),人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2(図5),人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3(図7),人間の性格を判定する第四のテストT4(図8),自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5(図9)が含まれる。
As a result, the
一方、面接希望者Heが面接テストファイルTFを受信したなら、全てのテストT1-T5に対する回答を作成する(ステップS8,S9)。図4に示す第一のテストT1は、「セルフモニタリングテスト」である。このテストは、「18」の設問に対して、〔Yes〕又は〔No〕で回答するものであり、回答欄における〔Yes〕又は〔No〕をクリックする。図4は回答した一例を示す。図5に示す第二のテストT2は、「愛着モデルテスト」である。このテストは、「45」の質問に対して回答するものであり、回答欄における〔1.はい〕,〔2.いいえ〕,〔3.どちらともいえない〕をクリックする。図5は回答した一例を示す。図7に示す第三のテストT3は、「睡眠モデルテスト」である。このテストは、四種類の睡眠タイプから自己診断により、1つ又は2つを選択するものであり、回答欄の対応するタイプをクリックする。図7は回答した一例を示す。図8に示す第四のテストT4は、「ビッグファイブテスト」である。このテストは、10問に対して、自身が適合すると思われる1-7の回答を行うものであり、回答欄における〔1.まったく違う(1点)〕,〔2.そこそこ違う(2点)〕,〔3.少し違う(3点)〕,〔4.どちらともいえない(4点)〕,〔5.少し当てはまる(5点)〕,〔6.そこそこ当てはまる(6点)〕,〔7.強く当てはまる(7点)〕をクリックする。図8は回答した一例を示す。図9に示す第五のテストT5は、「知的謙遜テスト」である。このテストは、22問に対して、自身が適合すると思われる1-5の回答を行うものであり、回答欄における〔1.まったく違う(1点)〕,〔2.違う(2点)〕,〔3.賛成でも反対でもない(3点)〕,〔4.賛成(4点)〕,〔5.強く賛成(5点)〕をクリックする。図9は回答した一例を示す。 On the other hand, when the interview applicant He receives the interview test file TF, he creates answers to all tests T1-T5 (steps S8 and S9). The first test T1 shown in FIG. 4 is a "self-monitoring test." In this test, answer the question "18" with [Yes] or [No], and click [Yes] or [No] in the answer column. Figure 4 shows an example of answers. The second test T2 shown in FIG. 5 is an "attachment model test." This test is to answer ``45'' questions, and in the answer column [1. Yes], [2. No], [3. Click “I can’t say either.” Figure 5 shows an example of answers. The third test T3 shown in FIG. 7 is a "sleep model test." This test involves self-diagnosing one or two of four sleep types, and clicking on the corresponding type in the answer column. Figure 7 shows an example of answers. The fourth test T4 shown in FIG. 8 is a "big five test." In this test, you will answer 1 to 7 of the 10 questions that seem appropriate to you. Completely different (1 point)], [2. Somewhat different (2 points)], [3. A little different (3 points)], [4. Neutral (4 points)], [5. Somewhat applicable (5 points)], [6. Fairly applicable (6 points)], [7. Click ``Strongly applicable (7 points)''. Figure 8 shows an example of answers. The fifth test T5 shown in FIG. 9 is an "intellectual humility test." In this test, you will answer 1-5 of the 22 questions that seem appropriate to you. Completely different (1 point)], [2. No (2 points)], [3. Neither agree nor disagree (3 points)], [4. Agree (4 points)], [5. Click Strongly Agree (5 points). Figure 9 shows an example of answers.
以上のテストに対する全ての回答を作成したなら、回答済面接テストファイルDFをサーバコンピュータ2へ送信する(ステップS10)。そして、サーバコンピュータ2が回答済面接テストファイルDFを受信したなら、図10に一例として示すような面接結果シート23を作成する(ステップS11,S12)。
Once all the answers to the above tests have been created, the answered interview test file DF is sent to the server computer 2 (step S10). When the
この場合、面接結果シート23には、セルフモニタリングテスト結果表示欄W1,愛着モデルテスト結果表示欄W2,睡眠モデルテスト結果表示欄W3,ビッグファイブテスト結果表示欄W4,知的謙遜テスト結果表示欄W5を備える。
In this case, the
セルフモニタリングテストは、図4に示す設問番号のそれぞれに、予め「Yes」又は「No」が紐付けされているため、この紐付けされている「Yes」又は「No」と回答欄の〔Yes〕又は〔No〕が一致しているものを1点とし、全体を加算した数値(例示は、「12」)をスコアとして結果表示欄W1に表示する。 In the self-monitoring test, "Yes" or "No" is linked in advance to each question number shown in Figure 4, so the linked "Yes" or "No" is ] or [No] is given one point, and the total value (for example, "12") is displayed as a score in the result display field W1.
愛着モデルテストは、図6に示すスコア導出表24を用いる。スコア導出表24には、「Aタイプ(安定型愛着スコア)」,「Bタイプ(不安型愛着スコア)」,「Cタイプ(回避型愛着スコア)」に分かれたポイント表25が表示されており、さらに、このポイント表25の所定の欄に、「1」点又は「2」点が表示されているため、回答欄の番号とポイント表25の番号が一致した点数をカウント対象とする。例えば、質問2の場合、回答欄の「2」と「Cタイプ」の「2」が一致するため、「Cタイプ」の2点としてカウントされる。質問3の場合、回答欄の「1」と「Aタイプ」の「1」が一致するため、「Aタイプ」の1点としてカウントされる。スコア導出表24において、有効化された点数の欄をハッチングで表示する。そして、45問の全てにおいて、同様の判定を行い、「Aタイプ」,「Bタイプ」,「Cタイプ」毎の合計スコアと、「Aタイプ」,「Bタイプ」,「Cタイプ」を合わせた総合の合計スコアを求める。例示の場合、「Aタイプ」の合計スコアは「23」、「Bタイプ」の合計スコアは「16」、「Cタイプ」の合計スコアは「21」、総合の合計スコアは「60」となり、結果表示欄W2に表示する。スコアはスコアが大きいほど、その傾向が大きいことを示している。
The attachment model test uses the score derivation table 24 shown in FIG. The score derivation table 24 displays a point table 25 divided into "Type A (Secure Attachment Score)," "Type B (Anxious Attachment Score)," and "Type C (Avoidant Attachment Score)." Furthermore, since "1" or "2" points are displayed in a predetermined column of the point table 25, the points for which the number in the answer column and the number in the point table 25 match are counted. For example, in the case of
睡眠モデルテストは、面接希望者Heにより選択された睡眠のタイプ、例示の場合、クマ型が選択されたため、「SB」を結果表示欄W3に表示する。 In the sleep model test, "SB" is displayed in the result display column W3 because the type of sleep selected by the interview candidate He, in the example case, bear type was selected.
ビッグファイブテストは、図8に示す質問番号における偶数番号の点数は反転して用いる。例えば、質問番号2の場合、回答数字は「3」のため、5点とし、質問番号4の場合、回答数字は「2」のため、6点とする。そして、質問2と7の数字を足したスコアが「協調性」を示し、質問4と9の数字を足したスコアが「メンタル力」を示し、質問3と8の数字を足したスコアが「誠実性」を示し、質問1と6の数字を足したスコアが「社交性」を示し、質問5と10の数字を足したスコアが「チャレンジ力」を示す。一例として、約1800人分のサンプルの平均値と標準偏差は、「協調性」の場合、平均5.2,標準偏差1.1となり、「メンタル力」の場合、平均4.8,標準偏差1.4となり、「誠実性」の場合、平均5.4,標準偏差1.3となり、「社交性」の場合、平均4.4,標準偏差1.5となり、「チャレンジ力」の場合、平均5.4,標準偏差1.1となるため、これらを目安に、結果表示欄W4に回答から得た度合を○により表示する。
In the Big Five test, even-numbered scores in the question numbers shown in FIG. 8 are reversed. For example, in the case of
知的謙遜テストは、図9に示す質問項目における特定マーク「*」の点数は反転して用いる。例えば、質問番号1の場合、回答数字は「2」のため、4点とし、質問番号21の場合、回答数字は「4」のため、2点とする。そして、「自分の知識とエゴを切り離せる力」のスコアとして、質問番号「16」,「17」,「18」,「21」,「22」の数字を合計した点数をスコアとして結果表示欄W5に表示する。例示の場合、スコア「4」を示している。同様に、他の三つの力、即ち、「自分の立場を変えることができる力」,「他人の意見を尊重できる力」,「自分の知識にうぬ惚れない力」について、予め設定した組合わせて加算する複数の質問番号を設定し、それぞれのスコアを求め、結果表示欄W5に表示する。例えば、「自分の知識にうぬ惚れない力」のスコアは、質問番号「1」,「2」,「3」,「4」,「5」,「12」の数字を合計した点数となり、例示の場合、図10に示すように、「自分の立場を変えることができる力」のスコアは「4」、「他人の意見を尊重できる力」のスコアは「5」、「自分の知識にうぬ惚れない力」のスコアは「3」である。
In the intellectual humility test, the scores of the specific marks "*" in the question items shown in FIG. 9 are reversed. For example, in the case of
そして、これらの結果は、サーバコンピュータ2の採用判定処理部M2に取り込まれ、採用条件に基づいて予め設定した判定基準により、個別の判定、即ち、面接希望者He…毎の各テスト回答データD1,D2,D3,D4,D5の組合わせの類型を判定することにより判定結果E…を得る(ステップS13)。この場合、判定基準は、前述したように、例えば、ある募集企業Hcから、採用条件として「技術職に適した人材」を採用したいとの依頼があった場合、この依頼に適した組合わせの類型、例えば、第一のテストT1に対しては、「XX点以上」、第二のテストT2及び第三のテストT3に対しては不問、第四のテストT4に対しては、「誠実性」及び「チャレンジ力」が平均以上、第五のテストT5に対しては、全てのスコアが「4」以上など、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定できる判定基準を設定することができる。これにより、判定結果Eとして、例えば、この判定基準にほぼ一致するような場合には、図10に示す「AAA」等を表示することができる。
Then, these results are taken into the employment judgment processing unit M2 of the
この場合、採用判定処理部M2に、各面接テストT1,T2,T3,T4,T5に係わるテスト回答データD1,D2,D3,D4,D5の組合わせの類型を判定する判定基準を設定する人工知能処理機能(AI処理機能)部Faを設ければ、テスト回答データD1,D2,D3…の組合わせに対するAIの処理機能を活用できるため、判定基準の最適化を容易かつ確実に行うことができる。さらに、採用判定処理部M2に、新たなテスト回答データD1,D2…を受信したならデータベースDbとして登録することにより、ビッグデータBdを生成し、このビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設けることが望ましい。このように、ビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設ければ、テスト回答データD1,D2…の増加に従って、よりビッグデータ化を進めることができるため、判定基準をより最適化する方向に更新することができる。 In this case, the employment judgment processing unit M2 is configured to set judgment criteria for judging the types of combinations of test answer data D1, D2, D3, D4, D5 related to each interview test T1, T2, T3, T4, T5. If the intelligent processing function (AI processing function) section Fa is provided, it is possible to utilize the processing function of AI for the combination of test answer data D1, D2, D3, etc., so it is possible to easily and reliably optimize the judgment criteria. can. Further, when new test answer data D1, D2, etc. are received, they are registered in the recruitment determination processing unit M2 as a database Db, thereby generating big data Bd, and learning to update the determination criteria using this big data Bd. It is desirable to provide a processing function section Fb. In this way, by providing the learning processing function unit Fb that updates the judgment criteria using the big data Bd, it is possible to further advance the conversion to big data as the test response data D1, D2, etc. increases, so that the judgment criteria can be updated. It can be updated for further optimization.
そして、各面接希望者He…に対する判定結果E…が得られたなら、決められた採用人数を、例えば、上位から選定することができる。即ち、最終総合判定による面接結果J…を得る(ステップS14)。このようにして得られた面接結果は、依頼元である募集企業Hcのコンピュータ4に送信するとともに、面接希望者Heのクライアント端末3に送信する(ステップS15)。
Then, when the determination result E... for each interview applicant He... is obtained, a predetermined number of people to be hired can be selected, for example, from the top. That is, the interview result J based on the final comprehensive judgment is obtained (step S14). The interview results obtained in this way are transmitted to the
このような本実施形態に係る面接支援システム1によれば、様々な募集企業Hc…及び面接希望者He…から、随時、テスト回答データD1,D2…を得ることができるため、得られたテスト回答データD1,D2…はデータベースDbとして登録する。これにより、大量のビッグデータBdが生成されるため、採用判定処理部M2に設けた学習処理機能部Fbにより、判定基準を更新することができる。即ち、テスト回答データD1,D2…の増加に従って、よりビッグデータ化を進めることができるため、判定基準をより最適化する方向に更新することができる。
According to the
このように、本実施形態に係る面接支援システム1によれば、基本的な機能として、サーバコンピュータ2から面接希望者He…のクライアント端末3…に対して、面接希望者He…の人物を複数の側面から評価することができる複数種類の異なる面接テストT1,T2…を送信し、この後、サーバコンピュータ2が、この面接テストT1,T2…に対する面接希望者He…のテスト回答データD1,D2…を受信したなら、採用条件に基づいて予め設定した判定基準により、テスト回答データD1…を判定することにより判定結果E…を得、この判定結果E…に基づく面接結果J…を、少なくとも面接希望者He…のクライアント端末3…に送信するようにしたため、面接希望者He…の人物の評価に関し、信頼性の高い面接テストT1,T2…の結果を腹合的に判断することが可能になり、高い精度により人間の内面を見える化することができる。これにより、人間の内面に隠れている本質的な人物像を見抜くことができ、より適切かつより望ましい判断、即ち、面接結果J…を得ることができる。
As described above, according to the
以上、好適実施形態について詳細に説明したが、本考案は、このような実施形態に限定されるものではなく、細部の構成,形状,数量,数値,手法等において、本考案の要旨を逸脱しない範囲で、任意に変更,追加,削除することができる。 Although the preferred embodiments have been described in detail above, the present invention is not limited to such embodiments, and does not deviate from the gist of the present invention in the detailed configuration, shape, quantity, numerical value, method, etc. It can be arbitrarily changed, added, or deleted within the range.
例えば、複数種類の異なる面接テストT1…として、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1,人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2,人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3,人間の性格を判定する第四のテストT4,自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5の、五種類の異なるテストT1-T5を用いた場合を例示したが、これらのテストT1-T5は例示であり、他の異なるテストを用いてもよい。また、テストT1-T5の全部を用いた場合を示したが、この中から選択した二種以上の面接テストT1…により実施してもよいし、或いは他の異なるテストを追加した6種類以上のテストを用いてもよい。 For example, multiple different types of interview tests T1... include a first test T1 to judge the perceptive ability to sense the atmosphere of the place, a second test T2 to judge the attachment power between people, and a second test T2 to judge the sleep type of people. Here is a case using five different tests T1-T5: the third test T3, the fourth test T4 to judge a person's character, and the fifth test T5 to judge the humility to correctly judge one's own abilities. Although shown as examples, these tests T1-T5 are just examples, and other different tests may be used. In addition, although we have shown the case where all of the tests T1 to T5 are used, it may also be conducted using two or more types of interview tests T1 selected from these, or six or more types with the addition of other different tests. Tests may also be used.
本考案に係る面接支援システムは、募集企業又はその代行者がインターネット等を利用して面接希望者に対する面接を行う際に利用できる。 The interview support system according to the present invention can be used when recruiting companies or their agents conduct interviews with interview applicants using the Internet or the like.
1:面接支援システム,2:サーバコンピュータ,3…:クライアント端末,N:通信ライン,Nn:インターネット,Hr:面接者,He…:面接希望者,Hs:面接代行者,T1:面接テスト(第一のテスト),T2:面接テスト(第二のテスト),T3:面接テスト(第三のテスト),T4:面接テスト(第四のテスト),T5:面接テスト(第五のテスト),TF:面接テストファイル,M1:面接テスト送信処理部,M2:採用判定処理部,M3:面接結果送信処理部,Fa:人工知能処理機能(AI処理機能)部,Fb:学習処理機能部,D1,D2…:テスト回答データ,Db:データベース,DF:回答済面接テストファイル,E…:判定結果,J…:面接結果,Db:データベース,Bd:ビッグデータ 1: Interview support system, 2: Server computer, 3...: Client terminal, N: Communication line, Nn: Internet, Hr: Interviewer, He...: Interview applicant, Hs: Interview agent, T1: Interview test (Part 1) 1 test), T2: Interview test (2nd test), T3: Interview test (3rd test), T4: Interview test (4th test), T5: Interview test (5th test), TF : Interview test file, M1: Interview test transmission processing unit, M2: Employment judgment processing unit, M3: Interview result transmission processing unit, Fa: Artificial intelligence processing function (AI processing function) unit, Fb: Learning processing function unit, D1, D2...: Test response data, Db: Database, DF: Answered interview test file, E...: Judgment result, J...: Interview result, Db: Database, Bd: Big data
本考案に係る面接支援システム1は、上述した課題を解決するため、通信ラインNにより面接者Hr側のサーバコンピュータ2と複数の面接希望者He…側のクライアント端末3…を接続することにより、面接希望者He…に対する面接を行う面接支援システムを構成するに際して、面接希望者He…の人物を複数の側面から評価することができる複数種類の異なる面接テストT1,T2…を含む面接テストファイルTFを面接希望者He…のクライアント端末3…に送信する面接テスト送信処理部M1,この面接テストT1,T2…に対する面接希望者He…のテスト回答データD1,D2…を含む回答済面接テストファイルDFを受信したなら、採用条件に基づいて設定した判定基準により、各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定して判定結果E…を得る採用判定処理部M2,及びこの判定結果E…に基づく面接結果J…を、少なくとも面接希望者He…のクライアント端末3…に送信する面接結果送信処理部M3を備えるサーバコンピュータ2と、面接テストファイルTFを受信し、かつ回答済面接テストファイルDFを送信するとともに、面接結果J…を受信するクライアント端末3…とを備えることを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problems, the
また、本考案は、好適な態様により、通信ラインNには、インターネットNnを用いることが望ましい。他方、複数種類の異なる面接テストT1…には、その場の雰囲気を察する察知力を判定する第一のテストT1,人間同士の愛着力を判定する第二のテストT2,人間の睡眠タイプを判定する第三のテストT3,人間の性格を判定する第四のテストT4,自分の能力を正しく判断する謙遜力を判定する第五のテストT5,から選択した二種以上の面接テストT1…を含ませることができる。さらに、採用判定処理部M2には、複数種類の異なる面接テストT1,T2…に係わる各テスト回答データD1,D2…の組合わせの類型を判定する判定基準を設定する人工知能処理機能(AI処理機能)部Faを設けることができるとともに、採用判定処理部M2には、新たなテスト回答データD1,D2…を受信したならデータベースDbとして登録することにより、ビッグデータBdを生成するとともに、このビッグデータBdを用いて判定基準を更新する学習処理機能部Fbを設けることができる。 Further, according to a preferred aspect of the present invention, it is desirable to use the Internet Nn as the communication line N. On the other hand, several different types of interview tests T1... include the first test T1 to judge the perceptive ability to sense the atmosphere of the place, the second test T2 to judge the attachment power between people, and the second test T2 to judge the sleep type of people. The interview test T1 includes two or more types of interview tests selected from the following: the third test T3, which determines a person's personality, the fourth test T4, which determines a person's personality, and the fifth test T5, which determines the humility to correctly judge one's own abilities. can be set. Further, the employment judgment processing unit M2 has an artificial intelligence processing function (AI processing In addition, when new test answer data D1, D2, etc. are received, the recruitment judgment processing section M2 registers them as a database Db to generate big data Bd, and also to generate big data Bd. A learning processing function unit Fb that updates the determination criteria using the data Bd can be provided.
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