JP6373306B2 - 応募者採用支援システム、応募者採用支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、応募者採用支援システム、応募者採用支援方法、及びプログラムに関する。

近年、ノーマライゼーションの思潮の浸透と共に、身体及び精神に障害をもつ人が積極的に社会参加できる状況が整備されつつある。一方で、人と話し言葉を使ってコミュニケーションすることが難しく、自傷や周囲への攻撃などの重篤な行動をもつがゆえに社会参加の機会が制限されている精神障害者も数多く存在する。

ここで、労働は、我が国憲法でも明記されている人間としての基本的権利の１つである。このことは、精神障害者であっても同じであるといえる。精神障害者を含む全ての労働者に対して、そのような労働を権利として公平に保障するためには、労働の場の保障と共に、一定の労働条件の保障が前提となる。特に、精神障害者の場合には、ごく当たり前の労働環境である一般労働者と共に働く環境で、上記の労働権を保障する場が、一般就業において確保されることが望ましい。

この問題に対処するべく、障害者の雇用の促進等に関する法律（障害者雇用促進法）が２０１８年４月から施行される。上記の障害者雇用促進法により、企業は、その全従業員の一定割合を精神障害者によって充当することを義務付けられることになる。

しかしながら、上記の雇用の義務付けは、２つの問題を生ずる。

すなわち、１つ目の問題は、これまでの精神障害者の勤続年数の実績が４年程度で推移しており、精神障害者は、長期の勤続に堪えないという問題である。精神障害者側の退職の理由の主なものは、仕事を続けられるかどうか不安である、能力に応じた評価及び昇進又は昇格がない、調子の悪い時に休暇を取りにくい等である。また、採用側からみると、精神障害者を採用してみても、注意力又は集中力がない、判断力が低すぎる、了解が悪すぎる、周囲の評価に過敏すぎる、不安又は緊張しがちである、頑張りすぎてつぶれてしまう等により短期間で退職してしまうことが多いのが現状である。

２つ目は、精神障害者は、コミュニケーション障害が顕著で、職場において問題行動を起こすリスクが高いということである。精神障害者により起こされた問題行動は、職場の雰囲気を悪化させ、企業全体の生産性を低下させる。

ここで、例えば、特許文献１は、個人が利用する端末１０と、集団が利用する端末２０と、個人と集団との適合の度合いを評価する適合評価装置３０とがネットワークを介して通信可能に接続され、心理検査のみの判定で対象となる個人の全貌を把握し、人材を探す場合及び望む分野を探す場合にも明確な判断を導き出すことができる適合評価システムを教示している。特許文献１の適合評価システムにおいては、適合評価装置３０は、端末１０からのアクセス要求に応じて、心理検査を行うため画面を表示させ、検査結果を第１の点数情報として記憶領域に格納する。端末２０からのアクセス要求に応じて、集団が必要とする人材又は分野の必要度を段階的に点数化した第２の点数情報を設定し、端末２０からのアクセス要求に基づいて、第２の点数情報と第１の点数情報とを照合して各個人に応じた適合度を各々算出し、最も適合する個人を抽出して適合を判定する。

特開２００３−１８６９７５号公報

しかしながら、特許文献１の適合評価システムは、精神障害者を含む応募者が企業に応募後、その企業による採用前に、応募者の情緒障害の傾向及び程度に基づいて、応募者の問題行動の傾向を予測するものではない。

従って、精神障害者を含む応募者の採用前に、応募者の情緒障害の傾向及び程度を診断することで、応募者の特定の問題行動の傾向を精度高く予測できるようにすることが望まれる。

本発明の第１の態様によれば、本発明は、通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続された分析サーバを含む応募者採用支援システムであって、
前記分析サーバは、該少なくとも１つのユーザ端末から、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を受信するユーザ識別子受信部と、
該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する問題行動傾向予測部と、を備え、
該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、ことを特徴とする応募者採用支援システムである。

また、本発明の第２の態様によれば、本発明は、通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続され、ユーザ識別子受信部と問題行動傾向予測部とを備える分析サーバを含む応募者採用支援システムにおいて実行される応募者採用支援方法であって、
該ユーザ識別子受信部が、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を、該少なくとも１つのユーザ端末から受信するステップと、
該問題行動傾向予測部が、該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測するステップとを含み、
該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、ことを特徴とする応募者採用支援方法である。

さらに、本発明の第３の態様によれば、本発明は、通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続され、ユーザ識別子受信部と問題行動傾向予測部とを備える分析サーバを含む応募者採用支援システムに応募者採用支援方法を実行させる応募者採用支援プログラムであって、該応募者採用支援方法は、
該ユーザ識別子受信部が、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を、該少なくとも１つのユーザ端末から受信するステップと、
該問題行動傾向予測部が、該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測するステップとを含み、
該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、ことを特徴とする応募者採用支援プログラムである。

本発明の精神障害者採用支援システムは、従来から行われている性格テストやストレス耐性の有無等の通常の採用時適性検査とは異なり、企業から応募者に付与された当該応募者に固有の識別子を応募者が分析サーバに送ったことに応答して、精神的に健康な者と精神障害者との相関関係に基づく臨床心理データによる情緒適性検査に基づいて、応募者の情緒障害の傾向及び程度を診断するので、応募者の特定の問題行動の傾向を精度高く予測することが可能である。

本実施形態に従った応募者採用支援システムを実装するための無線通信ネットワークの全体構成を示す図である。 分析サーバ１１２のハードウェア構成を示す図である。 データベースサーバ１１４のハードウェア構成を示す図である。 アプリケーションサーバ１１６のハードウェア構成を示す図である。 データベースサーバ１１８のハードウェア構成を示す図である。 Ｗｅｂサーバ１１０のハードウェア構成を示す図である。 ユーザ端末１０４−ｌ及び人事採用担当端末１２０のハードウェア構成を示す図である。 本実施形態に従った応募者採用支援プロセスの際のユーザ端末１０４−ｌと精神障害者採用支援センタ１０２と企業１０６−ｊとの間の情報のやり取りを示すシーケンス図である。 問題行動及びコメントデータベース３１２に格納された情緒知能スコアＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に対応する問題行動を示す図である。 図８のステップＳ８１０乃至ステップＳ８１４で行われる処理を示すフローチャートである。 パーソナリティ障害診断用質問データベース３１６に格納されたパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを示す図である。 パーソナリティ障害診断部２１４によるユーザｉのパーソナリティ障害のタイプの診断結果を示す図である。 パーソナリティ障害のタイプｍのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）に応じた情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）の一例を示す図である。 分析サーバ１１２又は人事採用担当端末１２０でのユーザの診断結果の表示例を示す図である。 分析サーバ１１２又は人事採用担当端末１２０でのユーザの診断結果の表示例を示す図である。

本発明は様々な変更形態及び代替形態が可能であるが、本発明の一例としての実施形態が実施例として図面に示されており、本明細書で詳細に説明される。しかし、一例としての実施形態の本明細書における説明は、開示された特定の形態に本発明を限定することを意図するものではなく、本発明は、特許請求の範囲によって規定された本発明の趣旨及び範囲に入る全ての変更形態、同等形態、及び代替形態を含む。

ここで、本明細書中及び特許請求の範囲の中で使用されている「ユーザ（応募者）」は、精神障害者及び精神障害を持たない中途採用に対する応募者の双方を含む。

（１） ネットワークの全体構成
図１は、本実施形態に従った応募者採用支援システムを実装するための無線通信ネットワークの全体構成を示す図である。

応募者採用支援システム１００は、応募者採用支援センタ１０２と、ユーザ端末１０４−ｌ（ｌ＝１，…，Ｎ_ｕ）と、企業１０６−ｊ（ｊ＝１，…，Ｎ_ｅｎｔ）と、通信ネットワーク１０８とを含む。応募者採用支援センタ１０２は、Ｗｅｂサーバ１１０と、分析サーバ１１２と、データベースサーバ１１４とを含む。各企業１０６−ｊは、それぞれ、Ｗｅｂサーバ１１０と、アプリケーションサーバ１１６と、データベースサーバ１１８と、人事採用担当端末１２０と、人事採用担当端末１２０に接続された入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス１２２とを含む。複数のユーザ端末１０４−ｌは、精神障害者を含む応募者であるユーザが所持し、ユーザが企業１０６−ｊのＷｅｂサーバ１１０を介して人事採用担当端末１２０にアクセスし、企業１０６−ｊの求人にエントリする場合や、ユーザが応募者採用支援センタ１０２のＷｅｂサーバ１１０を介して分析サーバ１１２にアクセスし、応募者採用支援センタ１０２によるパーソナリティ障害診断や情緒障害診断を受ける場合等に使用される。ここで、ユーザ端末のインデックスｌは、ユーザ端末１０４−ｌの機器識別子に対応している。

通信ネットワーク１０８は、公衆交換電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）等の回線交換ネットワーク又はインターネット等のパケット・ベース・ネットワークであっても良い。通信ネットワーク１０８は、少なくともその一部分に、例えば、ＷｉＦｉ／ＷｉＭａｘ通信を使用する無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）を含んでも良い。通信ネットワーク１０８は、さらに、複数のユーザ端末１０４−ｌへの無線接続を提供する１つ又は複数のアクセスポイントを含む。アクセスポイントには、基地局、基地局ルータ、アクセス・ネットワークが含まれる。

ユーザ端末１０４−ｌは、スマートフォン、タブレット端末、セルラ電話、携帯情報端末、テキスト・メッセージング装置、ページャ、ネットワーク・インターフェース・カード、ノートブックコンピュータ、デスクトップコンピュータ、及びパーソナル・ディジタル・アシスタント（ＰＤＡ）であっても良い。ユーザ端末１０４−ｌは、トラフィック・チャネル、シグナリング・チャネル、ページング・チャネル等、いくつかのチャネルを含むエア・インターフェース（又は無線通信リンク）を介して情報を交換することによって通信することができる。

応募者採用支援センタ１０２の分析サーバ１１２は、ユーザ端末１０４−ｌからのユーザ固有の“ユーザｉｄ（ユーザ識別子）”及びパスワードの受信に応答して、ユーザ端末１０４−ｌに１つ又は複数の質問群（アンケート）を送信し、それらの質問群に対するユーザの回答をユーザ端末１０４−ｌから受信することにより、当該ユーザに対するパーソナリティ障害診断及び情緒障害診断を行うように構成される。分析サーバ１１２は、これらの機能を実行することができるパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータによって実装することができる。

ユーザ端末１０４−ｌのブラウザから最初に要求を受けたとき、分析サーバ１１２は、そのブラウザを一意に識別するための識別子を生成し、Ｗｅｂサーバ１１０上のＷｅｂアプリケーションにその識別子を渡す。その後、分析サーバ１１２は、その識別子をキーとして、そのＷｅｂブラウザに関する情報を、Ｗｅｂサーバ１１０との間で共有可能で永続性のある外部リソースに保持する。Ｗｅｂサーバ１１０は、分析サーバ１１２から受け取った識別子を、ユーザ端末１０４−ｌのブラウザに渡す。例えば、ｃｏｏｋｉｅを利用する場合、ユーザ端末１０４−ｌは、Ｗｅｂサーバ１１０と分析サーバ１１２の呼び出しにおいて、ｃｏｏｋｉｅを引数として渡すことにより分析サーバ１１２でｃｏｏｋｉｅに識別子を設定できる。再度、ユーザ端末１０４−ｌのブラウザから要求を行った場合には、分析サーバ１１２で設定された識別子を元に外部リソースを参照し情報を取得することができる。

企業１０６−ｊは、現在精神障害者及び中途採用に対する応募者を含む応募者を募集している又は将来募集する用意がある企業のサーバ室等であっても良い。ユーザの企業１０６−ｊへのエントリは、ユーザ端末１０４−ｌからＷｅｂサーバ１１０を介して人事採用担当端末１２０にアクセスすることにより行われる。アプリケーションサーバ１１６は、応募者採用支援センタ１０２から受信した当該ユーザのパーソナリティ障害診断結果及び情緒障害診断結果に基づいて、そのユーザがスクリーニングを通過するか否かを決定するのに使用される選考データを生成する。データベースサーバ１１８は、人事採用担当者が人事採用担当端末１２０で作成した求人情報、ユーザのパーソナリティ障害診断結果及び情緒障害診断結果等を格納している。Ｉ／Ｏインターフェイス１２２は、バーコードスキャナ、レシートプリンタ、ジャーナルプリンタ、ディスプレイ、タッチパネル等であっても良い。

（２） 分析サーバ１１２
図２は、分析サーバ１１２のハードウェア構成を示す図である。

応募者採用支援センタ１０２の分析サーバ１１２は、ＣＰＵ２０２と、メモリ２０４と、記憶装置２０６と、入力部２０８と、送受信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２１０と、出力部２１２と、パーソナリティ障害診断部２１４と、情緒障害診断部２１６と、質問内容生成部２１８と、問題行動予測部２２０と、コメント生成部２２２と、既往症検索部２２４とからなる。

ＣＰＵ２０２は、記憶装置２０６に記憶されているプログラムをメモリ２０４に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。メモリ２０４は、例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）及び／又は読取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）を含む。記憶装置２０６は、テープ・ドライブ、フロッピー（登録商標）・ドライブ、ハードディスク・ドライブ又はコンパクト・ディスク・ドライブを含む。入力部２０８は、データの入力を受け付ける、例えば、キーボードやマウス、トラックボール、タッチパネル、マイクロフォン等を含む。送受信インターフェイス２１０は、ユーザがユーザ端末１０４−ｌからＷｅｂサーバ１１０に送ったＨＴＴＰリクエストを受信する。また、送受信インターフェイス２１０は、ユーザ端末１０４−ｌからＷｅｂサーバ１１０へのＨＴＴＰリクエストに対して、通信ネットワーク１０８を介してユーザ端末１０４−ｌにログインを促すリクエストを送る。ユーザは、ユーザ端末１０４−ｌに表示されたＷｅｂブラウザ上でユーザｉｄ及びパスワード等のユーザ固有の情報を入力する。これにより、ユーザによる応募者採用支援センタ１０２のサイトへのログインが完了する。

送受信インターフェイス２１０は、ユーザ端末１０４−ｌのユーザが企業１０６−ｊから取得し、分析サーバ１１２にアクセスするのに使用するユーザｉに固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを、ユーザ端末１０４−ｌから受信するユーザ識別子受信部として動作することが可能である。送受信インターフェイス２１０は、ユーザの“ユーザｉｄ”ｉ及びユーザ固有のパスワードをパーソナリティ障害診断部２１４及び既往症検索部２２４に送る。既往症検索部２２４は、受信した“ユーザｉｄ”に基づいて、ユーザ既往症履歴データベース３０６を検索し、ユーザ既往症履歴データベース３０６からユーザｉの既往症履歴を取得する。

パーソナリティ障害診断部２１４は、“ユーザｉｄ”ｉ及びユーザ固有のパスワードを受け取ると、質問内容生成部２１８にパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを要求するリクエストを送る。質問内容生成部２１８は、パーソナリティ障害診断部２１４からのリクエストに応答して、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害診断用質問データベース３１６を検索し、パーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを取得する。質問内容生成部２１８は、取得したパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐをパーソナリティ障害診断部２１４に送る。パーソナリティ障害診断部２１４は、送受信インターフェイス２１０を使用してパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐをユーザ端末１０４‐ｌに送信し、ユーザにパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを提示する。この際、分析サーバ１１２は、ユーザ端末１０４−ｌの機器識別子ｌを、企業１０６−ｊにエントリしたユーザｉを特定する情報としても使用可能である。上記のように、ユーザ端末１０４−ｌのＷｅｂブラウザがログイン画面を表示した際に、分析サーバ１１２は、当該Ｗｅｂブラウザに対して一意の識別子を割り当て、機器識別子ｌをクッキー（ｃｏｏｋｉｅ）に記憶させる。すなわち、機器識別子ｌは、ユーザが操作したＷｅｂブラウザを特定する情報として使用することができる。

パーソナリティ障害診断部２１４は、ユーザ端末１０４−ｌから第１の質問群Ｑ_Ｐに対するユーザの回答を受け取ると、ユーザの回答に基づいて、そのユーザのパーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）＝［ｄ_ｐ（ｉ，１），…，ｄ_ｐ（ｉ，Ｎ_ｐ）］を算出する。パーソナリティ障害診断部２１４は、算出したスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）及び“ユーザｉｄ”ｉを、質問内容生成部２１８に送る。

質問内容生成部２１８は、パーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）に基づいて、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害タイプ別質問データベース３１８を検索し、Ｄ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）に対応する１つ又は複数の情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅを取得する。質問内容生成部２１８は、取得した１つ又は複数の情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ、パーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）、及び“ユーザｉｄ”ｉを、情緒障害診断部２１６に送る。

情緒障害診断部２１６は、送受信インターフェイス２１０を使用して、質問内容生成部２１８から受信した情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群Ｑ_Ｅをユーザ端末１０４‐ｌに送信し、ユーザに情緒障害診断部用の第２の質問群Ｑ_Ｅを提示する。情緒障害診断部２１６は、ユーザ端末１０４−ｌから第２の質問群Ｑ_Ｅに対するユーザの回答を受け取ると、ユーザの回答に基づいて、そのユーザの情緒知能スコア値（Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｓｃｏｒｅ（ＥＩＰ値））パターンＳ_Ｅ（ｉ）＝［ｓ_Ｅ（ｉ，１），…，ｓ_Ｅ（ｉ，Ｎ_ｅ）］を算出する。情緒障害診断部２１６は、算出した情緒知能スコア値（ＥＩＰ値）パターンＳ_Ｅ（ｉ）及び“ユーザｉｄ”ｉを問題行動予測部２２０、コメント生成部２２２、及び出力部２１２に送る。

問題行動予測部２２０は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に基づいて、データベースサーバ１１４の問題行動及びコメントデータベース３１２を検索し、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）の値（情緒障害の傾向及び程度）に対応する１つ又は複数の問題行動からなる問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）を取得する。取得した問題行動は、ユーザｉがとる可能性が高い、特に自殺願望、反社会性、他傷、及び暴力等の問題行動である。問題行動予測部２２０は、取得した１つ又は複数の問題行動を“ユーザｉｄ”ｉと共に出力部２１２に送る。コメント生成部２２２は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に基づいて、問題行動及びコメントデータベース３１２を検索し、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に対応する１つ又は複数のコメントを取得する。取得したコメントは、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に付記するコメントであっても良い。コメント生成部２２２は、取得した１つ又は複数のコメントを“ユーザｉｄ”ｉと共に出力部２１２に送る。

パーソナリティ障害診断部２１４、情緒障害診断部２１６、及び問題行動予測部２２０は、ユーザｉに固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードの受信に応答して、ユーザ端末１０４−ｌとの間で１回又は複数回の通信を行って、ユーザ端末１０４−ｌとの間で、ユーザの情緒を表す第１の質問群Ｑ_Ｐに対するユーザの回答及び１つ又は複数の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）に対するユーザの回答を交換し、これらのユーザの情緒を表すデータから算出されたユーザの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と関連するユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、ユーザｉの問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）を予測する問題行動傾向予測部として動作することができる。また、送受信インターフェイス２１０は、ユーザの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と情緒障害の傾向及び程度と問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）とを企業１０６−ｊに送信する分析結果送信部として動作することができる。

出力部２１２は、データを出力する、例えば、ディスプレイやスピーカ等を含む。出力部２１２は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）、問題行動予測部２２０が生成した予測される問題行動、及びコメント生成部２２２が生成したコメントをディスプレイ等に表示する。分析サーバ１１２は、パーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）を含むパーソナリティ障害診断結果と、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と問題行動予測部２２０が生成した予測される問題行動とコメント生成部２２２が生成したコメントとを含む情緒障害診断結果とを企業１０６−ｊに送信する。また、分析サーバ１１２は、送受信インターフェイス２１０を外部のプリンタ等に接続することにより、ユーザのパーソナリティ障害診断結果及び情緒障害診断結果等をプリントアウトすることができる。

（３） データベースサーバ１１４
図３は、データベースサーバ１１４のハードウェア構成を示す図である。

応募者採用支援センタ１０２のデータベースサーバ１１４は、ユーザ個人情報データベース３０２と、ユーザ行動パターン履歴データベース３０４と、ユーザ既往症履歴データベース３０６と、ユーザ診断結果データベース３０８と、企業属性データベース３１０と、問題行動及びコメントデータベース３１２と、パーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４と、パーソナリティ障害診断用質問データベース３１６と、パーソナリティ障害タイプ別質問データベース３１８とを含む。ユーザ個人情報データベース３０２と、ユーザ行動パターン履歴データベース３０４と、ユーザ既往症履歴データベース３０６と、ユーザ診断結果データベース３０８は、“ユーザｉｄ”ｉによって索引付られるユーザ情報エリア、企業属性データベース３１０は、“企業ｉｄ”ｊによって索引付られる企業情報エリア、問題行動及びコメントデータベース３１２と、パーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４と、パーソナリティ障害診断用質問データベース３１６と、パーソナリティ障害タイプ別質問データベース３１８は、その他情報エリアを形成する。

ユーザ個人情報データベース３０２は、各“ユーザｉｄ”ｉについて、ユーザｉの個人情報、すなわち、ユーザｉの年齢、身長、体重、学歴、職歴、住所、電話番号、ｅ−ｍａｉｌアドレス、障害年金の等級等を格納している。ユーザ行動パターン履歴データベース３０４は、各“ユーザｉｄ”ｉについて、ユーザｉの過去の問題行動の履歴や行動パターン等を格納している。ユーザ既往症履歴データベース３０６は、各“ユーザｉｄ”ｉについて、ユーザｉの既往症履歴、特に、ユーザｉの精神疾患履歴を格納している。ユーザ診断結果データベース３０８は、各“ユーザｉｄ”ｉについて、分析サーバ１１２のパーソナリティ障害診断部２１４及び情緒障害診断部２１６によるユーザｉのパーソナリティ障害診断結果及び情緒障害診断結果を格納している。

企業属性データベース３１０は、各“企業ｉｄ”ｊについて、企業１０６−ｊの業種、事業内容、資本金、従業員数、所在地、採用情報等を格納している。採用情報は、企業１０６−ｊ側が提示した要求される情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の基準値等の採用基準を含む。

問題行動及びコメントデータベース３１２は、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）の値に対応する問題行動を、例えば、図９に示されるようなテーブルの形態で格納している。また、問題行動及びコメントデータベース３１２は、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に対応する１つ又は複数のコメントを格納している。これらのコメントは、例えば、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。

パーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４は、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）の各成分ｄ_ｐ（ｉ，１），…，ｄ_ｐ（ｉ，Ｎ_ｐ）に基づいて、例えば、「問題なし」、「やや問題あり」、「問題あり」を判定する際に使用する閾値Ｔ_ｐ（１），…，Ｔ_ｐ（Ｎ_ｐ）を格納している。例えば、分析サーバ１１２のパーソナリティ障害診断部２１４は、ｄ_ｐ（ｉ，ｍ）＞Ｔ_ｐ（ｍ）の場合に、パーソナリティ障害の項目ｍについて、「問題あり」と判定しても良い。各閾値Ｔ_ｐ（１），…，Ｔ_ｐ（Ｎ_ｐ）は、例えば、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。

パーソナリティ障害診断用質問データベース３１６は、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）の各成分ｄ_ｐ（ｉ，１），…，ｄ_ｐ（ｉ，Ｎ_ｐ）を算出するために使用される第１の質問群Ｑ_Ｐを、例えば、図１１に示されるようなテーブルの形態で格納している。各質問の内容は、例えば、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。

パーソナリティ障害タイプ別質問データベース３１８は、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）の各成分ｄ_ｐ（ｉ，１），…，ｄ_ｐ（ｉ，Ｎ_ｐ）の値に基づいて分析サーバ１１２の質問内容生成部２１８によって検索され、ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）を算出するのに使用される第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を、例えば、図１３に示されるようなテーブルの形態で格納している。各質問の内容は、例えば、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。

（４） アプリケーションサーバ１１６及びデータベースサーバ１１８
図４は、アプリケーションサーバ１１６のハードウェア構成を示す図である。

企業１０６−ｊのアプリケーションサーバ１１６は、ＣＰＵ４０２と、記憶装置４０４と、メモリ４０６と、入力部４０８と、出力部４１０と、送受信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４１２と、採用可否判定部４１４とからなる。ＣＰＵ４０２、記憶装置４０４、メモリ４０６、入力部４０８、出力部４１０、及び送受信インターフェイス４１２は、分析サーバ１１２の対応するそれぞれの構成要素と同様である。

採用可否判定部４１４は、受信したユーザｉのパーソナリティ障害診断結果と情緒障害診断結果とに基づいてスクリーニングを行う。採用可否判定部４１４は、ユーザｉがスクリーニングを通過したか否かを判定する。企業１０６−ｊの採用可否判定部４１４は、データベースサーバ１１８の閾値データベース５０８を検索して、企業１０６−ｊが精神障害者採用支援センタ１０２から受信したユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に対応する閾値Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）を取得する。閾値Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）は、企業１０６−ｊが応募者であるユーザｉに対して要求する情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各値であり、例えば、企業１０６−ｊの採用担当者によって決定されても良い。採用可否判定部４１４は、例えば、各ｎについてｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）≧Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）が成り立つ場合に、ユーザｉがスクリーニングを通過したと判定しても良い。

応募者採用支援センタ１０２は、上記のスクリーニングを通過したユーザｉに対して、Ｓｋｙｐｅ等のＳＮＳにより、精神障害を熟知した者を担当者として、採用面接を行う。応募者採用支援センタ１０２は、スクリーニングの結果をもって、ユーザｉとＳｋｙｐｅ等のＳＮＳで１次面接を実施し、その１次面接の結果を企業１０６−ｊに報告する。企業１０６−ｊは、この報告をもって、ユーザｉの最終面接をＳｋｙｐｅ等で実施する。

図５は、データベースサーバ１１８のハードウェア構成を示す図である。

企業１０６−ｊのデータベースサーバ１１８は、ユーザ個人情報データベース５０２と、ユーザ既往症履歴データベース５０４と、ユーザ診断結果データベース５０６と、閾値データベース５０８と、問題行動データベース５１０とからなる。ユーザ個人情報データベース５０２と、ユーザ既往症履歴データベース５０４は、“ユーザｉｄ”ｉによって索引付られるユーザ情報エリアを形成し、閾値データベース５０８と問題行動データベース５１０は、その他情報エリアを形成する。

ユーザ個人情報データベース５０２及びユーザ既往症履歴データベース５０４は、それぞれ、データベースサーバ１１４のユーザ個人情報データベース３０２及びユーザ既往症履歴データベース３０６と同様である。ユーザ診断結果データベース５０６は、各“ユーザｉｄ”ｉについて、応募者採用支援センタ１０２の分析サーバ１１２から受信したパーソナリティ障害のタイプを表すスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）を含むパーソナリティ障害診断結果、及び情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と予測される問題行動とコメントとを含む情緒障害診断結果を格納している。

閾値データベース５０８は、アプリケーションサーバ１１６の採用可否判定部４１４によってユーザｉの採用の可否の判断に使用される閾値Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）を格納している。問題行動データベース５１０は、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）の値に対応する問題行動を、図９に示されるようなテーブルの形態で格納している。

（５） Ｗｅｂサーバ１１０、ユーザ端末１０４、及び人事採用担当端末１２０
図６は、Ｗｅｂサーバ１１０のハードウェア構成を示す図である。

Ｗｅｂサーバ１１０は、ＣＰＵ６０２と、メモリ６０４と、記憶装置６０６と、入力部６０８と、送受信インターフェイス６１０と、表示部６１２とを含む。記憶装置６０６は、各種のデータやプログラムを記憶する、ハードディスク・ドライブやソリッドステート・ドライブ、フラッシュメモリ等であってもよい。ＣＰＵ６０２は、記憶装置６０６に記憶されているプログラムをメモリ６０４に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。送受信インターフェイス６１０は、通信ネットワーク１０８に接続するためのインターフェイスであり、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等である。入力部６０８は、データの入力を受け付ける、キーボードやマウス、トラックボール、タッチパネル、マイクロフォン等であってもよい。表示部６１２は、データを出力する、ディスプレイやプリンタ、スピーカなどであってもよい。

図７は、ユーザ端末１０４−ｌ及び人事採用担当端末１２０のハードウェア構成を示す図である。

ユーザ端末１０４−ｌ及び人事採用担当端末１２０は、それぞれ、ＣＰＵ７０２と、メモリ７０４と、記憶装置７０６と、入力部７０８と、送受信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７１０と、表示部７１２とを含む。ユーザ端末１０４−ｌ及び人事採用担当端末１２０のＣＰＵ７０２、メモリ７０４、記憶装置７０６、入力部７０８、送受信インターフェイス７１０、及び表示部７１２は、それぞれ、Ｗｅｂサーバ１１０のＣＰＵ６０２、メモリ６０４、記憶装置６０６、入力部６０８、送受信インターフェイス６１０、及び表示部６１２と同様である。人事採用担当端末１２０は、送受信インターフェイス７１０を外部のプリンタ等に接続することにより、応募者採用支援センタ１０２から受信したユーザｉのパーソナリティ障害診断結果及び情緒障害診断結果等をプリントアウトすることができる。

ユーザ端末１０４−ｌの送受信インターフェイス７１０は、通信ネットワーク１０８を介してＷｅｂサーバ１１０にアクセスし、応募者採用支援センタ１０２のＷｅｂサーバ１１０にＨＴＴＰリクエストを送信する。また、ユーザ端末１０４−ｌの送受信インターフェイス３１０は、応募者採用支援センタ１０２のＷｅｂサーバ１１０からのＨＴＴＰリクエストに対する応答に対して、表示部７１２上に表示されたＷｅｂブラウザ上で入力されたユーザｉの“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを応募者採用支援センタ１０２のＷｅｂサーバ１１０に送信する。

（６） 応募者採用支援プロセス
本実施形態に従った応募者採用支援システムは、ユーザｉからの第１の質問群Ｑ_Ｐに対する回答結果に基づいてユーザｉのパーソナリティ障害のタイプｍ（ｍ＝１，…，Ｎ_ｐ）を識別し、識別したパーソナリティ障害のタイプｍに応じた情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）に対するユーザｉの回答結果に基づいてユーザｉの情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）を判定し、判定したユーザｉの情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）に基づいてユーザｉの問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）を判定する。

本実施形態に従った応募者採用支援システムは、性格テストやストレス耐性の有無等の通常の採用時適性検査とは異なり、精神障害者と精神的に健康な者との相関関係及びカイ二乗検定（一部）に基づく臨床心理データを使用した情緒適性検査をベースにしている。このことは、人間の行動パターンが、情緒及び感情からなる情動と高い相関性と妥当性があるからであるという理由による。

ここで、「問題行動（Ｐｒｏｂｌｅｍａｔｉｃ Ｂｅｈａｖｉｏｒ）」とは、（ａ）自分自身の生命あるいは健康に著しい危険を与える行動、（ｂ）周囲の人あるいはその状況に著しい危険ないし混乱を与える行動、及び（ｃ）自分自身の意味ある活動への参加や学習を著しく妨げる行動、の３つの類型のうち少なくとも１つに該当する行動をいう。また、「情緒障害」とは、状況に合わない感情及び気分が持続し、不適切な行動が引き起こされ、それらを自分の意思ではコントロールできないことが継続し、学校生活や社会生活に適応できなくなる状態をいう。

一般的に、情緒障害の現れ方としては、自分でも何が原因か、自分が何にこだわっているのかにも気づかず、例えば、外出しない状態が長期化することで、閉じこもるような傾向が強くなったり、適切な対人関係が形成できなかったりする一方で、他人を攻撃したり、破壊的であったりするような行動として現れる。さらに、情緒障害は、多動、常同行動、チック等として現れる場合もある。

具体的には、情緒障害に起因して現れる行動問題は、一般的に、内向性（ｉｎｔｅｒｎａｌｉｚｉｎｇ ）と外向性（ｅｘｔｅｒｎａｌｉｚｉｎｇ）と、大きく２つに分けることができる。内向性の行動問題とは、周囲から介入しない限り周囲に迷惑や支障を生じないもので、話さない（選択的かん黙）、集団行動や社会的行動をしない、不登校、ひきこもり等として現れる。指しゃぶりや爪かみなどの習癖、身体を前後に揺らし続けるなどのような同じパターンの行動の反復（常同行動）、自分の髪の毛を抜く（抜毛）等は、その多くは単なる習慣性の癖と考えられるものであるが、長期間頻回に続き、学校での学習や集団行動に支障を生じるほどの場合には、情緒障害としてとらえられる。まばたきや瞬間的な首振りの短時間の反復などが見られるチックは、現在では身体疾患と考えられているが、不安や緊張感等で増強することが知られており、そうしたストレス状況で増強及び長期化している場合には情緒障害が影響を与えていると考えることもできる。但し、チック自体が情緒障害ということではない。また、感情及び気分の不安定さが強いときには、腹痛や気分不快などの身体的訴えを生じることもある。

外向性の問題は、周囲からの介入がなければその行動自体が周囲の人に迷惑や支障を生じるもので、離席、会社からの抜けだし、集団逸脱行動、反抗、暴言、暴力、反社会的行動、非行、性的逸脱行為などの状態で現れる。外向性の情緒障害は、攻撃性を示すものが多い。その攻撃性が自分自身に向かった場合に、自傷行為となる。自傷は、それ単独では、周囲に迷惑をかけるものではないが、攻撃性という視点から、外向性行動問題に含めて考えるのが一般的である。例えば、手首を刃物で傷つける手首自傷（リストカット）も外交性の行動問題に含まれる。

上記のように、従来から行われている性格テストやストレス耐性の有無等の通常の採用時適性検査のみでは、職場内で行われる可能性がある問題行動を正確に予測することは不可能であるのに対して、人間の行動パターンは情緒及び感情からなる情動と高い相関性と妥当性があるため、情緒障害の傾向及び程度を診断することで、特定の問題行動（特に、自殺願望、反社会性、他傷、暴力等）を把握することが可能である。

図８は、本実施形態に従った応募者採用支援プロセスの際のユーザ端末１０４−ｌと応募者採用支援センタ１０２と企業１０６−ｊとの間の情報のやり取りを示すシーケンス図である。

最初に、応募者採用支援センタ１０２と企業１０６−ｊの人事採用担当端末１２０は、１又は複数回通信を行い、精神障害者及び精神障害を持たない中途採用に対する応募者受け入れ採用支援事業契約を締結する（ステップＳ８０２）。応募者受け入れ事業契約の締結は、応募者採用支援センタ１０２のデータベースサーバ１１４における企業１０６−ｊの専用アカウントの開設等を伴う。応募者受け入れ事業契約が応募者採用支援センタ１０２と企業１０６−ｊとの間で締結されると、応募者採用支援センタ１０２は、企業１０６−ｊに“企業ｉｄ”ｊを付与する（ステップＳ８０４）。

ユーザは、ユーザ端末１０４−ｌから、インターネットを介して企業１０６−ｊの精神障害者又は中途採用者採用のページにアクセスし、企業１０６−ｊの求人にエントリする（ステップＳ８０６）。ユーザ端末１０４−ｌからのエントリに応答して、企業１０６−ｊは、ユーザ端末１０４−ｌにユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを送信する（ステップＳ８０８）。このユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉは、ユーザ端末１０４−ｌの機器識別子ｌとは異なり、そのユーザ自体に関連付けられている。ユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを受信すると、ユーザは、ユーザ端末１０４−ｌを用いて、ユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを入力することにより、応募者採用支援センタ１０２のホームページにログインする（ステップＳ８１０）。

ユーザ端末１０４−ｌからユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを受信すると、応募者採用支援センタ１０２の送受信インターフェイス２１０は、ユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びユーザ固有のパスワードをパーソナリティ障害診断部２１４及び既往症検索部２２４に送る。既往症検索部２２４は、受信した“ユーザｉｄ”ｉに基づいて、ユーザ既往症履歴データベース３０６を検索し、ユーザ既往症履歴データベース３０６からユーザｉの既往症履歴を取得する。ユーザｉの既往症履歴は、例えば、ユーザｉが過去に統合失調症に罹患していた期間がある、又はうつ病に罹患していた期間がある等である。既往症履歴検索部２２４は、また、ユーザ行動パターン履歴データベース３０４を検索して、ユーザｉの過去の問題行動の履歴や行動パターン等を取得する。パーソナリティ障害診断部２１４は、ユーザ個人情報データベース３０２を検索して、ユーザｉの年齢、身長、体重、学歴、職歴、住所、電話番号、ｅ−ｍａｉｌアドレス、障害年金の等級等を取得する。

応募者採用支援センタ１０２のパーソナリティ障害診断部２１４及び情緒障害診断部２１６は、ユーザｉのパーソナリティ障害の診断及び情緒障害の診断を行い（ステップＳ８１２）、応募者採用支援センタ１０２は、それらの診断結果を企業１０６−ｊに送る（ステップＳ８１４）。企業１０６−ｊは、受信したユーザｉのパーソナリティ障害診断結果と情緒障害診断結果とに基づいてスクリーニングを行う。企業１０６−ｊは、ユーザｉがスクリーニングを通過したか否かに関する採用可否判定部４１４による判定の結果を応募者採用支援センタ１０２に送信する（ステップＳ８１６）。応募者採用支援センタ１０２は、応募者採用支援センタ１０２の職員である精神障害に熟知した者を担当者として、スクリーニングを通過したユーザｉに対して、Ｓｋｙｐｅ等のＳＮＳを使用して１次面接を実施する（ステップＳ８１８）。応募者採用支援センタ１０２は、１次面接の結果を企業１０６−ｊに通知する（ステップＳ８２０）。

図１０は、図８のステップＳ８１０乃至ステップＳ８１４で行われる処理を示すフローチャートである。

処理は、ステップＳ１００２において開始する。応募者採用支援センタ１０２は、ユーザ端末１０４−ｌからユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを受信する（ステップＳ１００４）。ユーザ固有の“ユーザｉｄ”ｉ及びパスワードを受け取ったパーソナリティ障害診断部２１４は、質問内容生成部２１８にパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを要求するリクエストを送る。質問内容生成部２１８は、パーソナリティ障害診断部２１４からのリクエストに応答して、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害診断用質問データベース３１６を検索し、パーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを取得する。質問内容生成部２１８は、取得したパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐをパーソナリティ障害診断部２１４に送る。パーソナリティ障害診断部２１４は、送受信インターフェイス２１０を使用してパーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐをユーザ端末１０４‐ｌに送信し、ユーザ端末１０４−ｌは、パーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐを表示部７１２に表示し、ユーザに提示する（ステップＳ１００６）。

パーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐは、例えば、図１１に示されるようにテーブルの形態で格納されている。図１１に示されているテーブルでは、例えば、質問番号１乃至５の質問群が、回避性パーソナリティ障害（Ａｖｏｉｄａｎｔ Ｐａｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ（ＡＰＤ））に関連する質問となっており、質問番号６乃至１０の質問群が、強迫性パーソナリティ障害（Ａｎａｎｋａｓｔｉｃ Ｐａｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ（ＡＰＤ））に関連する質問群となっており、質問番号１１乃至１５の質問群が、ジソイドパーソナリティ障害（Ｓｃｈｉｚｏｉｄ Ｐａｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ （ＳＰＤ））に関連する質問群となっている。パーソナリティ障害診断用の第１の質問群Ｑ_Ｐは、その他にも、演技性パーソナリティ障害（Ｈｉｓｔｒｉｏｎｉｃ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、境界性パーソナリティ障害（Ｂｏｒｄｅｒｌｉｎｅ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、依存性パーソナリティ障害（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、妄想性パーソナリティ障害（Ｐａｒａｎｏｉｄ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、失調型パーソナリティ障害（Ｓｃｈｉｚｏｔｙｐａｌ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、自己愛性パーソナリティ障害（Ｎａｒｃｉｓｓｉｓｔｉｃ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）、及び反社会性パーソナリティ障害（Ａｎｔｉｓｏｃｉａｌ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）に関連する質問群を含んでいても良い。上記のように、第１の質問群Ｑ_Ｐの内容は、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。

ここで、回避性パーソナリティ障害とは、広範にわたって持続してきた社会的な活動の抑制、自分なんかふさわしくないという感覚、否定的な評価に対する過敏さ、社会的な交流の回避等のパターンによって特徴づけられるパーソナリティ障害の一類型をいう。強迫性パーソナリティ障害とは、秩序や一定の流儀へのこだわりが強過ぎるために、それを完璧にやり遂げようとして、かえって支障をきたしているという様式が広範にわたり、著しい苦痛や社会機能の障害を伴っている状態によって特徴づけられるパーソナリティ障害の一類型をいう。ジソイドパーソナリティ障害とは、社会的関係への関心のなさ、孤独を選ぶ傾向、及び感情的な平板さによって特徴づけられるパーソナリティ障害の一類型をいう。境界性パーソナリティ障害とは、不安定な自己及び他者のイメージ、感情及び思考の制御不全、衝動的な自己破壊行為等によって特徴づけられるパーソナリティ障害の一類型をいい、自傷行為、自殺、及び薬物乱用のリスクが極めて高いパーソナリティ障害である。自己愛パーソナリティ障害とは、ありのままの自分を受け入れることができず、自分自身が優れていて素晴らしく特別で偉大な存在でなければならないと思い込むパーソナリティ障害の一類型をいい、強烈な劣等感及び決して愛されないという感覚に対する防衛によるものである。反社会性パーソナリティ障害とは、法律といった規範や他者の権利や感情を軽視して、人に対しては不誠実で、欺瞞に満ちた言動を行い、暴力を伴いやすい傾向があるパーソナリティ障害の一類型をいう。

ユーザ端末１０４-ｌは、第１の質問群Ｑ_Ｐを応募者採用支援センタ１０２から受信すると、表示部７１２に図１１に示されている形態で第１の質問群Ｑ_Ｐを表示する。ユーザｉは、それらの質問群Ｑ_Ｐに対して、例えば、“○”（当てはまる）、“△”（どちらともいえない）、又は“×”（当てはまらない）により回答することができる。ユーザ端末１０４−ｌは、ユーザｉの第１の質問群Ｑ_Ｐに対する回答結果を応募者採用支援センタ１０２に送信する。

応募者採用支援センタ１０２は、ユーザ端末１０４−ｌからユーザｉの第１の質問群Ｑ_Ｐに対する回答結果を受信すると、パーソナリティ障害診断部２１４にそれらの回答結果を送る。パーソナリティ障害診断部２１４は、例えば、“○”（当てはまる）を２、“△”（どちらともいえない）を１、“×”（当てはまらない）を０としてカウントすることにより、回避性パーソナリティ障害、強迫性パーソナリティ障害、ジソイドパーソナリティ障害等のパーソナリティ障害のタイプｍ（ｍ＝１，…，Ｎ_ｐ）ごとのユーザｉのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）を算出し、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）を特定する（ステップＳ１００８）。ここで、Ｎ_ｐは、パーソナリティ障害のタイプの総数であり、パーソナリティ障害のタイプＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）は、
で表される。

問題行動の大きな要因となるのは、パーソナリティ障害のタイプＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）が、失調型パーソナリティ障害、反社会性パーソナリティ障害、及び境界性パーソナリティからなるＢｅ傾向に分類される場合、及び反社会性パーソナリティ障害、依存性パーソナリティ障害、自己愛性パーソナリティ障害、演技性パーソナリティ障害が属する解離性障害からなるＤｉ傾向に分類される場合である。

図１２は、パーソナリティ障害診断部２１４によるユーザｉのパーソナリティ障害のタイプの診断結果を示す図である。パーソナリティ障害診断部２１４は、パーソナリティ障害のタイプｍの各々についてユーザｉのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）を算出すると、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４を検索し、パーソナリティ障害のタイプｍのスコアのしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を取得する。パーソナリティ障害診断部２１４は、パーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）としきい値Ｔ_ｐ（ｍ）とを比較し、例えば、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えている場合にその障害のタイプｍについて「問題あり」、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えてはいないが、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）からａ（定数）の範囲内にある場合にその障害のタイプｍについて「やや問題あり」、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えておらず、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）からａの範囲内にない場合にその障害のタイプｍについて「問題なし」と判定することができる。

例えば、図１２の例では、“ユーザｉｄ”ｉ＝＊＊＊の被験者について、パーソナリティ障害のタイプｍ＝１、５、及び７が「問題あり」、パーソナリティ障害のタイプｍ＝２、３、６、８、及び１０が「やや問題あり」、パーソナリティ障害のタイプｍ＝４、及び９が「問題なし」と判定されている。パーソナリティ障害のタイプｍ＝１の診断結果は、「問題あり（批判、否認、拒絶、評価に対して過敏。新たな人間関係の制止）」となっている。上記の診断結果のコメントは、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）に応じた内容となっており、問題行動及びコメントデータベース３１２に格納されている。コメントの内容は、医師、精神保健福祉士、臨床心理士等の医療関係者によって経験的に決められたものであっても良い。パーソナリティ障害診断部２１４は、特定したパーソナリティ障害のタイプＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）をデータベースサーバ１１４のユーザ診断結果データベース３０８に格納する。

パーソナリティ障害診断部２１４は、算出したスコアＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）及び“ユーザｉｄ”ｉを、情緒障害診断部２１６及び質問内容生成部２１８に送る。情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプをｍ＝１とする（ステップＳ１０１０）。

情緒障害診断部２１６は、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４を検索し、パーソナリティ障害のタイプｍのスコアのしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を取得する（ステップＳ１０１２）。情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えているか否か、すなわち、パーソナリティ障害のタイプｍが「問題あり」に該当するか否かを判定する（ステップＳ１０１４）。

パーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えている場合には、情緒障害診断部２１６は、質問内容生成部２１８に、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプｍのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）に応じた情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を要求するリクエストを送る。質問内容生成部２１８は、パーソナリティ障害診断部２１４からのリクエストに応答して、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）に基づいてデータベースサーバ１１４のパーソナリティ障害診断用質問データベース３１６を検索し、情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を取得する。質問内容生成部２１８は、取得した情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を情緒障害診断部２１６に送る。情緒障害診断部２１６は、送受信インターフェイス２１０を使用して情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）をユーザ端末１０４‐ｌに送信し、ユーザ端末１０４−ｌは、情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を表示部７１２に表示し、ユーザに提示する（ステップＳ１０１６）。

図１３は、パーソナリティ障害のタイプｍのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）に応じた情緒障害診断用の第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）の一例を示す図である。第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）の内容は、パーソナリティ障害のタイプｍごとに異なっていても良い。さらに、第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）の内容は、ある特定のパーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）の１つ又は複数の異なる値に応じて異なるものが用意されていても良い。

ユーザ端末１０４-ｌは、第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を応募者採用支援センタ１０２から受信すると、表示部７１２に図１３に示されている形態で第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）を表示する。ユーザｉは、それらの質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）に対して、例えば、“○”（当てはまる）、“△”（どちらともいえない）、又は“×”（当てはまらない）により回答することができる。ユーザ端末１０４−ｌは、ユーザｉの第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）に対する回答結果を応募者採用支援センタ１０２に送信する。

応募者採用支援センタ１０２は、ユーザ端末１０４−ｌからユーザｉの第２の質問群Ｑ_Ｅ（ｍ）に対する回答結果を受信すると、情緒障害診断部２１６にそれらの回答結果を送る。情緒障害診断部２１６は、例えば、“○”（当てはまる）を２、“△”（どちらともいえない）を１、“×”（当てはまらない）を０としてカウントすることにより、ユーザｉのパーソナリティ障害のタイプｍごとの情緒知能（Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）スコア値（ＥＩＰ値）パターンＳ_Ｅ（ｉ，ｍ）を算出する（ステップＳ１０１８）。情緒知能スコア値は、心の知能指数を表しており、自己や他者の感情を知覚し、また自分の感情をコントロールする知能を意味する。パーソナリティ障害のタイプｍごとの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ，ｍ）のｎ番目の成分をｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）、Ｎ_ｅを情緒知能スコアＳ_Ｅ（ｉ，ｍ）の成分の総数とすると、パーソナリティ障害のタイプｍごとの情緒知能スコアＳ_Ｅ（ｉ，ｍ）は、
と表される。上記の例においては、ユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）は、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えているパーソナリティ障害のタイプｍの各々について算出される。

情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプｍについてユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）が計算されたか否かを示す計数δ_Ｅ（ｉ，ｍ）を１に設定する（ステップＳ１０２０）。情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプｍがパーソナリティ障害のタイプの総数Ｎ_ｐよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０２２）。パーソナリティ障害のタイプｍがパーソナリティ障害のタイプの総数Ｎ_ｐよりも小さい場合には、情緒障害診断部２１６は、ｍ←ｍ＋１の処理（変数ｍに値ｍ＋１を代入する処理を意味する。以下同じ。）を行い（ステップＳ１０２４）、処理は、ステップＳ１０１２に戻り、情緒障害診断部２１６は、再び、データベースサーバ１１４のパーソナリティ障害タイプ閾値データベース３１４を検索し、新たなパーソナリティ障害のタイプｍのスコアのしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を取得する（ステップＳ１０１２）。

パーソナリティ障害のタイプｍがパーソナリティ障害のタイプの総数Ｎ_ｐ以上である場合には、処理は、ステップＳ１０２８に進む。

ステップＳ１０１４においてパーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えていない場合には、情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプｍについてユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）が計算されたか否かを示す計数δ_Ｅ（ｉ，ｍ）を０に設定し（ステップＳ１０２６）、処理は、ステップＳ１０２２に進む。上記の例では、パーソナリティ障害のタイプｍについてのスコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えていない場合、パーソナリティ障害のタイプｍについてユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）は計算されない。

パーソナリティ障害のタイプｍについてユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｍ，ｎ）を、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えているパーソナリティ障害のタイプｍのすべてについて算出すると、情緒障害診断部２１６は、ユーザｉの情緒知能スコア値パターン
を算出する。情緒障害診断部２１６は、ユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）を、スコアｄ_ｐ（ｉ，ｍ）がしきい値Ｔ_ｐ（ｍ）を超えているパーソナリティ障害のタイプｍについての平均として、式
に従って算出しても良い。代替的に、情緒障害診断部２１６は、パーソナリティ障害のタイプｍについての重み係数をｗ（ｍ）とすると、
に従って、ユーザｉの情緒知能スコア値ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）を加重平均値として求めても良い。この場合には、
を満たす必要がある。

ここで、ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）は、人間関係スコア値（ｎ＝１）、達成欲求スコア値（ｎ＝２）、自己認識スコア値（ｎ＝３）、感受性スコア値（ｎ＝４）、受容性スコア値（ｎ＝５）からなる。人間関係スコア値は、人間関係を処理する能力を表し、達成欲求スコア値は、自分を動機付ける能力を表し、自己認識スコア値は、自分自身の情緒及び感情を認識する能力を示し、感受性スコア値は、他人の感情を認識する能力を示し、受容性スコア値は、自分自身の感情を制御する能力を示している。

情緒障害診断部２１６は、算出したユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に基づいて、ユーザｉの情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）を判定する（ステップＳ１０２８）。情緒障害診断部２１６は、算出したユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）及び判定したユーザｉの情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）を含むユーザｉの情緒障害診断結果を、データベースサーバ１１４のユーザ診断結果データベース３０８に格納する。情緒障害診断部２１６は、ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）、ユーザｉの情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）、及び“ユーザｉｄ”ｉを、問題行動予測部２２０、コメント生成部２２２、及び出力部２１２に送る。

問題行動予測部２２０は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に基づいて、データベースサーバ１１４の問題行動及びコメントデータベース３１２を検索し、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に対応する１つ又は複数の問題行動を取得する。問題行動及びコメントデータベース３１２は、例えば、図９に示されるような態様の問題行動を、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と関連させて格納している。取得した問題行動は、ユーザｉがとる可能性が高い、特に自殺願望、反社会性、他傷、暴力等の問題行動である。問題行動予測部２２０は、取得した１つ又は複数の問題行動を“ユーザｉｄ”ｉと共に出力部２１２に送る。コメント生成部２２２は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に基づいて、問題行動及びコメントデータベース３１２を検索し、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）に対応する１つ又は複数のコメントを取得する。取得したコメントは、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）に付記するコメントであっても良い。コメント生成部２２２は、取得した１つ又は複数のコメントを“ユーザｉｄ”ｉと共に出力部２１２に送る。

出力部２１２は、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）、問題行動予測部２２０が生成した予測される問題行動、及びコメント生成部２２２が生成したコメントをディスプレイ等に表示する。

再び、図８に戻ると、分析サーバ１１２は、パーソナリティ障害のタイプＤ_{Ｐｔｙｐｅ}（ｉ）を含むパーソナリティ障害診断結果と、情緒障害診断部２１６から受信した情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と問題行動予測部２２０が生成した予測される問題行動とコメント生成部２２２が生成したコメントとを含む情緒障害診断結果とを企業１０６−ｊに送信する（ステップＳ８１４）。

企業１０６−ｊは、分析サーバ１１２から受信したユーザｉのパーソナリティ障害診断結果と情緒障害診断結果とをアプリケーションサーバ１１６の採用可否判定部４１４に送る。企業１０６−ｊは、受信したユーザｉのパーソナリティ障害診断結果と情緒障害診断結果とに基づいてスクリーニングを行う。企業１０６−ｊは、ユーザｉがスクリーニングを通過したか否かを判定する。企業１０６−ｊの採用可否判定部４１４は、データベースサーバ１１８の閾値データベース５０８を検索して、企業１０６−ｊが応募者採用支援センタ１０２から受信したユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の値に対応する閾値Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）（ｎ＝１，…，Ｎ_ｅ）を取得する。閾値Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）は、企業１０６−ｊが応募者であるユーザｉに対して要求する情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の値であり、例えば、企業１０６−ｊの採用担当者によって決定されても良い。採用可否判定部４１４は、例えば、各ｎについてｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）≧Ｔ_ｒｅｃ（ｎ）が成り立つ場合に、ユーザｉがスクリーニングを通過したと判定しても良い。

企業１０６−ｊは、ユーザｉがスクリーニングを通過したか否かに関する採用可否判定部４１４による判定の結果を応募者採用支援センタ１０２に送信する（ステップＳ８１６）。応募者採用支援センタ１０２は、応募者採用支援センタ１０２の職員である精神障害に熟知した者を担当者として、スクリーニングを通過したユーザｉに対して、Ｓｋｙｐｅ等のＳＮＳを使用して１次面接を実施する（ステップＳ８１８）。応募者採用支援センタ１０２は、１次面接の結果を企業１０６−ｊに通知する（ステップＳ８２０）。企業１０６−ｊの採用可否判定部４１４は、応募者採用支援センタ１０２から受信した１次面接の結果に基づいて、ユーザｉが１次面接を通過したか否かを判定する。採用可否判定部４１４は、ユーザｉが１次面接を通過したと判定すると、企業１０６−ｊは、Ｓｋｙｐｅ等のＳＮＳを使用して、精神障害を熟知した者を担当者として、そのユーザｉの最終面接を行う（ステップＳ８２２）。採用可否判定部４１４は、最終面接の結果に基づいてユーザｉを採用するか否かを判定し、ユーザｉを採用する場合には、ユーザ端末１０４−ｌに採用通知を送信する（ステップＳ８２４）。採用通知は、ｅ−ｍａｉｌ等によりユーザ端末１０４−ｌに行っても良く、また、ユーザｉ宛に郵便で書類を郵送しても良い。ユーザｉが精神障害者の場合には、採用の後、ユーザｉは、企業１０６−ｊを在籍出向として、応募者採用支援センタ１０２に出向勤務する。なお、出向勤務の期間は限定するが、期間延長もある。ユーザｉが精神障害を持たない中途採用に対する応募者である場合には、ユーザｉは、正社員、契約社員、又は派遣社員として直接、企業１０６−ｊに勤務する。

本実施形態に従った応募者採用支援システムによれば、精神障害者及び精神障害を持たない中途採用に対する応募者であるユーザｉの就労に対する対応負担及び経費負担を軽減することができる。さらに、本実施形態に従った応募者採用支援システムによれば、採用過程において、精神障害者及び精神障害を持たない中途採用に対する応募者であるユーザｉの支援体制を作る必要がない。また、本実施形態に従った応募者採用支援システムを用いることで、特に、精神障害者雇用の人員計画を立てることが容易になる。さらに、また、本実施形態に従った応募者採用支援システムによれば、精神障害者及び精神障害を持たない中途採用に対する応募者採用の過程で、特定子会社を作る必要がない。また、本実施形態に従った応募者採用支援システムについて認可を得ておけば、個々の採用過程において外部からの指導及び監査を受けずに済む。

一方、就労者であるユーザｉ側のメリットとしては、精神障害に関する専門知識を持つ職員が常駐し、安心して就労でき、採用面接が過度の緊張を強いることのない面接となっているので、特に、精神障害者であるユーザｉの精神的負担を軽減することができ、精神障害者であるユーザｉの能力に見合った作業（企業１０６−ｊの仕事等）に従事することができ、同等の状況の精神障害者が存在するため、ストレスが少なく穏やかに就労することができる等の点があげられる。

上記のように、本実施形態に従った応募者採用支援システムは、性格テストやストレス耐性の有無等の通常の採用時適性検査とは異なり、人間の行動パターンが情緒及び感情からなる情動と高い相関性と妥当性があるいう理由により、精神的に健康な者と精神障害者との相関関係及びカイ二乗検定（一部）に基づく臨床心理データを使用した情緒適性検査をベースにしている。従って、従来から行われている性格テストやストレス耐性の有無等の通常の採用時適性検査のみでは、職場内で行われる可能性がある問題行動を正確に予測することは不可能であるのに対して、人間の行動パターンは情緒及び感情からなる情動と高い相関性と妥当性があるという事実に基づき、情緒障害の傾向及び程度を診断することで、特定の問題行動の傾向を精度高く予測することが可能である。

（７） 表示例
図１４及び１５は、分析サーバ１１２又は人事採用担当端末１２０でのユーザｉの診断結果の表示例を示す図である。

図１４において、被験者の“ユーザｉｄ”は、ｉ＝○○○であり、ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（例えば、人間関係スコア値（ｎ＝１）、達成欲求スコア値（ｎ＝２）、自己認識スコア値（ｎ＝３）、感受性スコア値（ｎ＝４）、受容性スコア値（ｎ＝５））の合計値は、１３７．２２であり、情緒レベルは、普通であるとの判定である。ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）は、図１４に示されているようなレーダーチャートで表される。問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）は、Ｍｏ傾向が、「なし」であり、Ａｎ傾向が、「ややあり」であり、Ｓｏ傾向が、「なし」であり、Ｂｅ傾向が、「なし」であり、Ｄｉ傾向が、「なし」であり、Ｅｍ傾向が、「ややあり」である。問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）の２つの成分が「ややあり」と判定されていることから、このユーザは、行動傾向にやや問題があると判定されている。

図１５において、被験者の“ユーザｉｄ”は、ｉ＝×××であり、ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）の合計値は、４７．５で、情緒レベルは、低いと判定されている。ユーザｉの情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）は、図１５に示されているようなレーダーチャートで表され、各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）（ｎ＝１，…，５）が全体として低いのがわかる。情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）の各成分ｓ_Ｅ（ｉ，ｎ）についてのコメントは、それぞれ、「協調性がなく、グループワーク等の仕事に向かない。」、「目標に向かう力が弱く、想像力に欠ける。」、「自己中心的かつ利己的で、感情抑制が効かず、自己をコントロールできない。」、「劣等感が強く、追求等に弱い。いつまでも悩む。」、「他人の欲求を理解できず、思いやりがなく、信頼関係を築けない。」となっている。問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）は、Ｍｏ傾向が、「ややあり」であり、Ａｎ傾向が、「あり」であり、Ｓｏ傾向が、「なし」であり、Ｂｅ傾向が、「なし」であり、Ｄｉ傾向が、「なし」であり、Ｅｍ傾向が、「ややあり」である。問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）の１つの成分が「あり」と判定され、２つの成分が「ややあり」と判定されていることから、このユーザは、現在、人間関係等の問題をすでに起こしているか、又は将来的に起こす可能性が極めて高いと判定されている。また、「あり」と判定されたＡｎ傾向について、「執着心が強く、自己中心的になりやすい。物事に敏感で、心配性の傾向がある。」というコメントが付されている。

上記のような診断結果を受信した企業１０６−ｊは、例えば、“ユーザｉｄ”ｉ＝○○○のユーザのみスクリーニングを通過させ、“ユーザｉｄ”ｉ＝×××のユーザはスクリーニングを通過させないようにすることができる。情緒知能スコア値は、自分自身や他者の感情を理解及び表現したり、自分の感情をコントロールしたりする能力を示す値であり、主として、対人コミュニケーションの場面や社会生活において活かされる。人間は、集団と呼ばれる組織の中で他者と交わりながら生きており、その集団の中で円滑にコミュニケーションを行い、他者とうまく共存していくことは、人間としてより良く生きるために重要である。情緒知能スコア値は、このための能力を数値として表したものである。現状の先行技術には、情緒知能スコア値パターンＳ_Ｅ（ｉ）と関連する情緒障害の傾向及び程度Ｄ_{Ｅｔｅｎｄ}（ｉ）に基づいて、問題行動の傾向Ｂ_ｔｅｎｄ（ｉ）を予測するシステム及び方法は存在しない。

本発明に従った上記の方法の各ステップは、ＣＰＵとメモリとを備えた、図示しないオペレータの端末等によって行われてもよい。本発明の実施形態においては、上記の方法を実行するのに用いられるソフトウェアプログラムが、デジタル・データ・ストレージ媒体等のプログラム・ストレージ・デバイスに格納されていてもよく、これらのプログラム・ストレージ・デバイスは、機械読取り可能、又はコンピュータ読取り可能であり、また、これらのコンピュータ又は機械は、プログラム命令を機械実行可能プログラム、又はコンピュータ実行可能プログラムとしてエンコードし、エンコードされたプログラム命令は、本発明の方法のステップのうちの一部又は全部を実行する。プログラム・ストレージ・デバイスは、例えば、デジタル・メモリ、磁気ディスク及び磁気テープ等の磁気ストレージ媒体、ハード・ドライブ、又は光学的読取り可能デジタル・データ・ストレージ媒体とすることができる。

本発明は、ソフトウェア、及び／又はソフトウェアとハードウェアの組合せで、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）と、汎用コンピュータ、又は他の任意のハードウェア等価物を使用して実装されてもよい。

上記の説明は、単に、本発明の特定の実施形態の開示を提供しているにすぎず、本発明を上記の実施形態のみに限定するように意図されてはいない。従って、本発明は、上記で説明された実施形態だけに限定されるものではなく、むしろ、当業者が本発明の範囲内に含まれる代替の実施形態を考案し得ることが認識される。

１００： 応募者採用支援システム
１０２： 応募者採用支援センタ
１０４： ユーザ端末
１０６： 企業
１０８： 通信ネットワーク
１１０： Ｗｅｂサーバ
１１２： 分析サーバ
１１４： データベースサーバ

Claims (9)

1. 通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続された分析サーバを含む応募者採用支援システムであって、
   前記分析サーバは、該少なくとも１つのユーザ端末から、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を受信するユーザ識別子受信部と、
   該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する問題行動傾向予測部と、を備え、
   該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
   該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
   該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
   該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
   該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、応募者採用支援システム。
2. 請求項１に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   前記分析サーバは、該ユーザの情緒知能スコア値パターンと該情緒障害の傾向及び程度と該ユーザの問題行動の傾向とを該少なくとも１つの企業に送信する分析結果送信部をさらに備える、応募者採用支援システム。
3. 請求項１に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   該少なくとも１つの企業が有するサーバは、採用可否判定部を含み、
   該採用可否判定部は、受信した該ユーザの該情緒知能スコア値パターンと該情緒障害の傾向と該問題行動の傾向とに基づいて、該ユーザがスクリーニングを通過するか否かを判定する、応募者採用支援システム。
4. 請求項１に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   該情緒知能スコア値パターンは、人間関係スコア値と達成欲求スコア値と自己認識スコア値と感受性スコア値と受容性スコア値とからなる、応募者採用支援システム。
5. 請求項１に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   該少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプは、回避性パーソナリティ障害、強迫性パーソナリティ障害、ジソイドパーソナリティ障害、境界性パーソナリティ障害、自己愛性パーソナリティ障害、反社会性パーソナリティ障害、妄想性パーソナリティ障害、失調型パーソナリティ障害、及び演技性パーソナリティ障害の少なくともいずれかを含む、応募者採用支援システム。
6. 請求項１に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   該１つ又は複数の第２の質問群の内容は、該少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について異なる内容になっている、応募者採用支援システム。
7. 請求項６に記載の応募者採用支援システムにおいて、
   該１つ又は複数の第２の質問の内容は、ある特定のパーソナリティ障害のタイプの複数の異なる第１のスコア値に応じて異なる内容になっている、応募者採用支援システム。
8. 通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続され、ユーザ識別子受信部と問題行動傾向予測部とを備える分析サーバを含む応募者採用支援システムにおいて実行される応募者採用支援方法であって、
   該ユーザ識別子受信部が、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を、該少なくとも１つのユーザ端末から受信するステップと、
   該問題行動傾向予測部が、該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測するステップとを含み、
   該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
   該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
   該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
   該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
   該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、
   ことを特徴とする応募者採用支援方法。
9. 通信ネットワークを介して少なくとも１つのユーザ端末に接続され、ユーザ識別子受信部と問題行動傾向予測部とを備える分析サーバを含む応募者採用支援システムに応募者採用支援方法を実行させる応募者採用支援プログラムであって、該応募者採用支援方法は、
   該ユーザ識別子受信部が、当該ユーザ端末のユーザが少なくとも１つの企業から取得した、該分析サーバにアクセスするための該ユーザに固有の識別子を、該少なくとも１つのユーザ端末から受信するステップと、
   該問題行動傾向予測部が、該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該少なくとも１つのユーザ端末との間で１回又は複数回の通信を行って、該少なくとも１つのユーザ端末との間でユーザの情緒を表すデータを交換し、該ユーザの情緒を表すデータから該ユーザの情緒知能スコア値パターンを算出すると共に、該情緒知能スコア値パターンと関連する該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測するステップとを含み、
   該問題行動傾向予測部は、パーソナリティ障害診断部と情緒障害診断部と問題行動予測部とを含み、
   該ユーザの情緒を表すデータは、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の第１の質問群と該第１の質問群に対する該ユーザの回答と該ユーザの情緒障害診断用の１つ又は複数の第２の質問群と該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答とを含み、
   該分析サーバでの該ユーザに固有の識別子の受信に応答して、該パーソナリティ障害診断部は、該ユーザのパーソナリティ障害診断用の該第１の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該第１の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該第１の質問群に対するユーザの回答に基づいて、少なくとも１つのパーソナリティ障害のタイプの各々について第１のスコア値を計算し、計算した該第１のスコア値から該ユーザが該当する１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプを特定し、
   該情緒障害診断部は、該パーソナリティ障害診断部によって特定された該ユーザが該当する該１つ又は複数のパーソナリティ障害のタイプに応じて決定され、該ユーザの情緒障害の診断に使用される該１つ又は複数の第２の質問群を該少なくとも１つのユーザ端末に送信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答を該少なくとも１つのユーザ端末から受信し、該１つ又は複数の第２の質問群に対する該ユーザの回答から、該ユーザの１つ又は複数の情緒知能スコア値からなる情緒知能スコア値パターンを算出し、算出した該情緒知能スコア値パターンに基づいて該ユーザの情緒障害の傾向及び程度を特定し、
   該問題行動予測部は、該情緒障害診断部が特定した該ユーザの情緒障害の傾向及び程度に基づいて、該ユーザの問題行動の傾向を予測する、
   ことを特徴とする応募者採用支援プログラム。