JP6500142B1

JP6500142B1 - 選択装置、選択方法及び選択プログラム

Info

Publication number: JP6500142B1
Application number: JP2018053175A
Authority: JP
Inventors: 禎士遠藤; 塚本　浩司; 浩司塚本; 香織丸吉; 辰郎天野
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2018-03-20
Filing date: 2018-03-20
Publication date: 2019-04-10
Anticipated expiration: 2038-03-20
Also published as: JP2019164700A

Abstract

【課題】採用面接の質問項目を最適化すること。【解決手段】本願に係る選択装置は、取得部と、選択部とを有する。取得部は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する。選択部は、取得部によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する。【選択図】図２

Description

本発明は、選択装置、選択方法及び選択プログラムに関する。

従来、採用面接のプロセスを改善する技術が提案されている。例えば、音声または動画による質問を求職者の端末に送信し、その後質問に対する回答の音声または動画を、求職者の端末から受信するビデオ面接システムが提案されている（特許文献１）。このビデオ面接システムでは、質問を送信するサーバが、質問を取得するための要求を求職者の端末から受信した場合に、質問を送信するサーバが、求職者端末が質問を既に取得済みであるかを判定することで、事前に質問を取得する不正行為を防止する。

特開２０１７−１０２６８０号公報

しかしながら、上記の従来技術では、採用面接の質問項目を最適化できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、回答者の入社後の活躍に関係する質問項目を選定できるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、採用面接の質問項目を最適化できる選択装置、選択方法及び選択プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る選択装置は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、当該第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、当該回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する取得部と、前記取得部によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、前記第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する選択部とを備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、採用面接の質問項目を最適化できるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る選択処理の一例を示す図である。図２は、事例集合の一例を示す図である。図３は、実施形態に係る選択装置の構成例を示す図である。図４は、実施形態に係る質問情報記憶部の一例を示す図である。図５は、実施形態に係る回答情報記憶部の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。図７は、実施形態に係る事例集合情報記憶部の一例を示す図である。図８は、実施形態に係る選択装置による選択処理手順を示すフローチャートである。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る選択装置、選択方法及び選択プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る選択装置、選択方法及び選択プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

〔１．選択処理〕
まず、図１を参照して、選択システム１内の要素について説明する。図１は、実施形態に係る選択処理の一例を示す図である。図１の例では、選択システム１によって選択処理が行われる。図１に示すように、実施形態に係る選択システム１には、提供装置１０と、端末装置２０と、選択装置１００とが含まれる。図１中では図示していないが、選択システム１は、複数台の提供装置１０や、複数台の端末装置２０や、複数台の選択装置１００を含んでもよい。

提供装置１０は、各種情報を選択装置１００に提供するサーバ装置である。具体的には、提供装置１０は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを、選択装置１００に提供する。

端末装置２０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。図１の例において、端末装置２０は、ノート型ＰＣとして示されている。ただし、端末装置２０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）を含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。

選択装置１００は、各種情報を端末装置２０に提供するサーバ装置である。図１中では図示していないが、選択装置１００は、ネットワーク網（例えば、インターネット網）を介して、有線又は無線により提供装置１０および端末装置２０と通信を行う。

次に、図１を参照して、実施形態に係る選択処理の一例について説明する。はじめに、選択装置１００は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する（ステップＳ１１）。一例では、選択装置１００は、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報を取得する。図１の例では、選択装置１００は、質問情報ＱＩ１と、回答情報ＡＩ１と、評価情報ＥＩ１とを、提供装置１０から取得する。

質問情報は、企業の採用面接で尋ねられる１つ以上の質問を含む質問リストを示す。質問リストは、例えば、質問ＩＤにそれぞれ対応する複数の質問（例えば、１００個の質問）を含む。質問ＩＤは、質問を識別するための識別子を示す。各質問は、例えば、二者択一式の質問（例えば、「Ｙｅｓ／Ｎｏ」型の質問）や、口頭試問（例えば、数学の問題）である。

回答情報は、各質問に対する回答に関連付けられた１つ以上の回答者ＩＤを含む。回答者ＩＤは、回答者を識別するための識別子を示す。二者択一式の質問に対する回答は、例えば、「Ｙｅｓ」（すなわち、正例）または「Ｎｏ」（すなわち、負例）である。口頭試問に対する回答は、例えば、「正答」または「誤答」である。

評価情報は、企業における回答者の活躍に関する評価を示す。評価は、例えば、２クラス（例えば、２値）である。一例では、評価は、回答者の入社後の評価（例えば、上司による評価）である。より具体的には、評価は、「活躍／非活躍」の評価である。あるいは、評価情報は、採用面接の面接官による評価（例えば、面接終了後の評価）を示してもよい。より具体的には、評価は、「採用／不採用」の評価であってもよい。

図１の例では、質問情報ＱＩ１は、質問ＩＤ「Ｑ１」〜「Ｑ１００」にそれぞれ対応する、１００個の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」を含む質問リストを示す。図１の例では、回答情報ＡＩ１は、１００個の質問にそれぞれ対応する複数の回答の少なくとも１つに関連付けられた、１０００個の回答者ＩＤ「Ｒ１」〜「Ｒ１０００」を含む。図１の例では、評価情報ＥＩ１は、１０００個の回答者ＩＤ「Ｒ１」〜「Ｒ１０００」にそれぞれ対応する、１０００人の回答者の各々が活躍したかどうかの評価（具体的には、「活躍／非活躍」の評価）を含む。

次いで、選択装置１００は、取得された回答情報および評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する（ステップＳ１２）。例えば、選択装置１００は、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答が評価に与える影響の度合いに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。より具体的には、選択装置１００は、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答が評価に与える影響の度合いとして、第１の１つ以上の質問が評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。

一例では、選択装置１００は、回答情報と、評価情報とに基づいて、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する。例えば、選択装置１００は、回答情報と、企業における回答者の活躍に関する評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。選択装置１００は、回答情報と、第１の採用面接の面接官による評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択してもよい。

図１の例では、選択装置１００は、回答情報ＡＩ１および評価情報ＥＩ１から、事例集合を生成する。この例では、生成された事例集合ＳＥ１は、各質問に対する各回答者の回答と、各回答者の評価とを含む。

図２は、事例集合の一例を示す図である。例示の事例集合ＳＥ１は、例えば、プログラミングのアルバイトをしたことが有り、数学の口頭試問ＯＡ１に正答した回答者Ｒ１が、入社後に活躍したことを示す。

図１に戻ると、選択装置１００は、生成された事例集合ＳＥ１に基づいて、事例集合ＳＥ１を、１００個の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」のうちの１つ質問で分類することによって獲得される情報量である情報利得（information gain）ＩＧ（Ｔ；ａ）を算出する。情報利得ＩＧ（Ｔ，ａ）は、次式で与えられる。

ここで、Ｈ（Ｔ）は、エントロピー（平均情報量とも呼ばれる）である。また、Ｔは事例集合である。Ｈ（Ｔ｜ａ）は、事例集合Ｔが、属性「ａ」で分類された後の平均情報量（条件付きエントロピーとも呼ばれる）である。図１の例では、事例集合Ｔは、事例集合ＳＥ１である。また、分類後の平均情報量Ｈ（Ｔ｜ａ）は、事例集合ＳＥ１が、１００個の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」のうちの１つ質問である「質問Ｑ_ａ」で分類された後の平均情報量である。ただし、上式中のエントロピーＨ（Ｔ）は、次式で定義される。

ここで、ｐ（ｘ）は、事象ｘの生起確率を表す。また、対数の底は、２をとるものとする。一方、分類後の平均情報量Ｈ（Ｔ｜ａ）は、次のように定義される。

ただし、上式中の事例集合Ｔ_ａ＝ｖは、次のように定義される。

ここで、ｔ_ａは、ｔの属性が「ａ」であること（すなわち、質問が「質問Ｑ_ａ」であること）を表す。また、ｖは、回答（例えば、Ｙｅｓ）を表す。｜Ｔ｜および｜Ｔ_ａ＝ｖ｜は、それぞれ事例集合Ｔの要素数、事例集合Ｔ_ａ＝ｖの要素数を表す。

例えば、選択装置１００は、生成された事例集合ＳＥ１に基づいて、１００個の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」のうちの１つ質問である「質問Ｑ_ａ」によって獲得される情報利得を算出する。そして、選択装置１００は、算出された情報利得が閾値を超えるか否かを判定し、かかる情報利得が閾値を超えると判定された場合に、１００個の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」含む質問リストから、「質問Ｑ_ａ」を、第２の質問として選択する。選択装置１００は、この処理を繰り返すことで、質問リストから、対応する情報利得が閾値を超える第２の１つ以上の質問を選択することができる。

図１の例では、選択装置１００が、「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」を含む質問リストから、「質問Ｑ２」〜「質問Ｑ１００」を、第２の質問として選択したと仮定する。

次いで、選択装置１００は、第２の１つ以上の質問の選択に応じて、質問情報を更新する（ステップＳ１３）。例えば、選択装置１００は、質問リストに含まれる第１の１つ以上の質問のうち、選択されなかった１つ以上の質問をかかる質問リストから除外し、新たな質問をかかる質問リストに追加する。

図１の例では、選択装置１００は、質問情報ＱＩ１が示す質問リストに含まれる１００個の複数の質問「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」のうち、選択されなかった１つ以上の質問を、かかる質問リストから除外し、新たな質問を取得するための要求を提供装置１０に送信する。より具体的には、選択装置１００は、「質問Ｑ１」〜「質問Ｑ１００」を含む質問リストのうち、選択されなかった質問「質問Ｑ１」を、かかる質問リストから除外する。さらに、選択装置１００は、新たな質問を含む情報を提供装置１０から取得し、新たな質問をかかる質問リストに追加する。より具体的には、選択装置１００は、新たな質問「質問Ｑ１０１」を含む情報を提供装置１０から取得し、新たな質問「質問Ｑ１０１」をかかる質問リストに追加する。このようにして、選択装置１００は、質問情報ＱＩ１を更新することができる。

次いで、選択装置１００は、端末装置２０からの要求に応じて、更新された質問情報を、新たな質問情報として端末装置２０に提供する（ステップＳ１４）。図１の例では、選択装置１００は、企業の面接担当者によって利用される端末装置２０に、更新された質問情報ＱＩ１を、新たな質問情報ＱＩ２として提供する。

上記のように、実施形態に係る選択装置１００は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する。そして、選択装置１００は、取得された回答情報および評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、実施形態に係る選択装置１００は、採用面接の質問項目の中から、人材の入社後の評価に深く関連する質問を選定することができる。この結果、選択装置１００は、企業で活躍する人材を採用するのに効果的な質問のリストを、採用担当者に提供することができる。

ところで、面接に関する問題の１つとして、質問項目の絞り込みが挙げられる。例えば、限られた時間内（例えば、３０分内）に、面接官が回答者に聞きたい質問（例えば、１０個の質問）を全て提示できない場合がある。また、面接官は、質問と、人材の入社後の活躍との間の関連性を適切に判断できないことが考えられる。実施形態に係る選択装置１００は、質問自体が評価（例えば、活躍／非活躍、採用／非採用）に影響しているかを、定量的に示すことができる。このため、選択装置１００は、面接官に、面接をより効率的に行うための質問リストを提供することができる。以下、このような選択処理を実現する選択装置１００について詳細に説明する。

〔２．選択装置の構成〕
次に、図３を参照して、実施形態に係る選択装置１００の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る選択装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、選択装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、選択装置１００は、選択装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、提供装置１０および端末装置２０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、質問情報記憶部１２１と、回答情報記憶部１２２と、評価情報記憶部１３２と、事例集合情報記憶部１２４とを有する。

（質問情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係る質問情報記憶部の一例を示す図である。質問情報記憶部１２１は、質問リストの項目に関する質問情報を記憶する。例えば、質問情報記憶部１２１は、受信部１３１によって受信された質問情報を記憶する。図４の例では、質問情報記憶部１２１には、「質問情報」が「質問ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「質問情報」には、項目「質問項目」が含まれる。

「質問ＩＤ」は、質問を識別するための識別子を示す。「質問項目」は、質問項目に関する情報（例えば、項目名や質問内容）を示す。質問の形式は、例えば、選択形式、複数回答形式、自由回答形式等である。図４は、質問ＩＤ「Ｑ１」で識別される質問が、「プログラミングのアルバイトの有無」に関する質問であることを示している。

（回答情報記憶部１２２）
図５は、実施形態に係る回答情報記憶部の一例を示す図である。回答情報記憶部１２２は、回答者の回答情報を記憶する。例えば、回答情報記憶部１２２は、受信部１３１によって受信された人材の回答情報を記憶する。図５の例では、回答情報記憶部１２２には、「回答情報」が「回答者ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「回答情報」には、項目「プログラミングのバイトの有無」、「数学の口頭試問ＯＡ１」および「数学の口頭試問ＯＡ２」が含まれる。

「回答者ＩＤ」は、回答者を識別するための識別子を示す。「プログラミングのバイトの有無」は、回答者が、かかる回答者はプログラミングのバイトをしたことがあると回答したか否かを示す。「数学の口頭試問ＯＡ１」は、回答者が数学の口頭試問ＯＡ１に正答したか否かを示す。同様に、「数学の口頭試問ＯＡ２」は、回答者が数学の口頭試問ＯＡ２に正答したか否かを示す。質問に対する回答者の回答は、複数のカテゴリに分割されてもよい。例えば、数値の回答（例えば、身長）は、閾値に基づいて、複数の回答のカテゴリに分割されてもよい（例えば、身長１８０ｃｍ以上と身長１８０ｃｍ以下）。

図５の例では、回答者が、かかる回答者はプログラミングのバイトをしたことがあると回答した場合に、「プログラミングのバイトの有無」には、「１」が記憶される。また、回答者が、かかる回答者はプログラミングのバイトをしたことがないと回答した場合に、「プログラミングのバイトの有無」には、「０」が記憶される。

図５の例では、回答者が数学の口頭試問ＯＡ１に正答した場合に、「数学の口頭試問ＯＡ１」には、「１」が記憶される。また、回答者が数学の口頭試問ＯＡ１に誤答した場合に、「数学の口頭試問ＯＡ１」には、「０」が記憶される。

例えば、図５は、回答者ＩＤ「Ｒ１」で識別される回答者が、「かかる回答者はプログラミングのバイトをしたことがある」と回答したことを示している。図５はさらに、回答者ＩＤ「Ｒ１」で識別される回答者が、数学の口頭試問ＯＡ１および数学の口頭試問ＯＡ２に正答したことを示している。

（評価情報記憶部１２３）
図６は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。評価情報記憶部１２３は、回答者の評価情報を記憶する。例えば、評価情報記憶部１２３は、受信部１３１によって受信された回答者の評価情報を記憶する。図６の例では、評価情報記憶部１２３には、「評価情報」が「回答者ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「評価情報」には、項目「入社後の評価」および「面接官の評価」が含まれる。

「入社後の評価」は、回答者の入社後の評価（例えば、上司による評価）を示す。また、「面接官の評価」は、採用面接の面接官による評価を示す。

図６の例では、回答者の入社後の評価が「活躍」の評価である場合に、「入社後の評価」には、「１」が記憶される。また、回答者の入社後の評価が「非活躍」の評価である場合に、「入社後の評価」には、「０」が記憶される。

図６の例では、採用面接の面接官による評価が「採用」の評価である場合に、「面接官の評価」には、「１」が記憶される。また、採用面接の面接官による評価が「不採用」の評価である場合に、「面接官の評価」には、「０」が記憶される。

例えば、図６は、回答者ＩＤ「Ｒ１」で識別される回答者が企業に入社した後、かかる回答者が、かかる企業で活躍したことを示している。図６はさらに、回答者ＩＤ「Ｒ１」で識別される回答者が企業に採用されたことを示している。

（事例集合情報記憶部１２４）
図７は、実施形態に係る事例集合情報記憶部の一例を示す図である。事例情報記憶部１２４は、複数の回答に関連付けられた評価の事例の集合に関する事例集合情報を記憶する。事例集合情報は、例えば、回答情報記憶部１２２に記憶されている回答情報と、評価情報記憶部１２３に記憶されている評価情報とに基づいて、生成される。事例集合情報記憶部１２４は、選択部１３３によって生成された事例集合情報を記憶してもよい。事例集合情報記憶部１２４は、受信部１３１によって受信された事例集合情報を記憶してもよい。

例えば、図７は、回答者ＩＤ「Ｒ１」で識別される回答者が、「かかる回答者はプログラミングのバイトをしたことがある」と回答し、数学の口頭試問ＯＡ１および数学の口頭試問ＯＡ２に正答し、そしてかかる回答者が企業に入社した後、かかる回答者が、かかる企業で活躍したことを示している。

（制御部１３０）
図３に戻ると、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、選択装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

制御部１３０は、図３に示すように、受信部１３１と、取得部１３２と、選択部１３３と、更新部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（受信部１３１）
受信部１３１は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを、提供装置１０から受信する。また、受信部１３１は、新たな質問を含む情報を、端末装置２０から受信する。

受信部１３１は、受信された質問情報を、質問情報記憶部１２１に格納してもよい。また、受信部１３１は、受信された回答情報を、回答情報記憶部１２２に格納してもよい。また、受信部１３１は、受信された評価情報を、評価情報記憶部１２３に格納してもよい。また、受信部１３１は、新たな質問を含む情報を、質問情報記憶部１２１に格納してもよい。

（取得部１３２）
取得部１３２は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する。例えば、取得部１３２は、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報を取得する。また、取得部１３２は、新たな質問を含む情報を取得する。

例えば、取得部１３２は、受信部１３１によって受信された質問情報、回答情報および評価情報を取得する。取得部１３２は、質問情報記憶部１２１から質問情報を取得してもよい。また、取得部１３２は、回答情報記憶部１２２から回答情報を取得してもよい。また、取得部１３２は、評価情報記憶部１２３から評価情報を取得してもよい。また、取得部１３２は、質問情報記憶部１２１から新たな質問を含む情報を取得してもよい。

（選択部１３３）
選択部１３３は、取得部１３２によって取得された回答情報および評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する。例えば、選択部１３３は、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答が回答者に対する評価に与える影響の度合いに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。より具体的には、選択部１３３は、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答が回答者に対する評価に与える影響の度合いとして、第１の１つ以上の質問が評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。

例えば、選択部１３３は、複数の回答に関連付けられた評価の事例集合に基づいて、かかる事例集合を、複数の質問のうちの１つの質問で分類することによって獲得される情報量である情報利得を算出する。そして、選択部１３３は、算出された情報利得が閾値を超えるか否かを判定し、かかる情報利得が閾値を超えると判定された場合に、複数の質問を含む質問リストから、かかる１つの質問を、第２の質問として選択する。

選択部１３３は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン回帰等の予測手法を用いて、回答者の評価を予測する数値予測モデルを生成してもよい。選択部１３３は、例えば、このような数値予測モデルの回帰係数を正則化し、正則化された回帰係数（例えば、標準偏回帰係数）が閾値を超えるか否かを判定し、かかる正則化された回帰係数が閾値を超えると判定された場合に、かかる正則化された回帰係数に対応する質問を、第２の質問として選択してもよい。

一例では、選択部１３３は、回答情報と、評価情報とに基づいて、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する。例えば、選択部１３３は、回答情報と、企業における回答者の活躍に関する評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。選択部１３３は、回答情報と、第１の採用面接の面接官による評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択してもよい。

（更新部１３４）
更新部１３４は、第２の１つ以上の質問の選択に応じて、質問情報を更新する。例えば、更新部１３４は、質問リストに含まれる第１の１つ以上の質問のうち、選択されなかった１つ以上の質問をかかる質問リストから除外し、新たな質問をかかる質問リストに追加する。一例では、更新部１３４は、新たな質問を取得するための要求を提供装置１０に送信する。そして、更新部１３４は、新たな質問を含む情報を提供装置１０から取得し、新たな質問をかかる質問リストに追加する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、端末装置２０からの要求に応じて、更新部１３４によって更新された質問情報を、新たな質問情報として端末装置２０に提供する。提供部１３５は、新たな質問情報を提示するためのユーザインタフェースを、端末装置２０に提供してもよい。

〔３．選択処理のフロー〕
次に、実施形態に係る選択装置１００による予測処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る選択装置１００による予測処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、はじめに、選択装置１００は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、かかる第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、かかる回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する（ステップＳ１０１）。次いで、選択装置１００は、取得された回答情報および評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する（ステップＳ１０２）。

次いで、選択装置１００は、第２の１つ以上の質問の選択に応じて、質問情報を更新する（ステップＳ１０３）。次いで、選択装置１００は、端末装置２０からの要求に応じて、更新された質問情報を、新たな質問情報として端末装置２０に提供する（ステップＳ１０４）。

上述の実施形態に係る選択装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の選択装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．回答者の属性ごとの質問リスト最適化〕
上記実施形態では、選択部１３３は、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答が回答者に対する評価に与える影響の度合いに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択しているが、これに限定されるものではない。選択部１３３は、回答情報と、評価情報と、回答者の少なくとも１つの属性とに基づいて、かかる少なくとも１つの属性に対応する第２の１つ以上の質問を選択してもよい。回答者の少なくとも１つの属性は、例えば、回答者のデモグラフィック属性、回答者が属する企業の部門の属性等である。

デモグラフィック属性は、人口統計学的な属性を記述するものである。一例として、デモグラフィック属性は、性別、年齢、住所、収入、職業、学歴等を含むことがある。また、回答者が属する企業の部門の属性は、例えば、エンジニア部門、営業部門、スタッフ部門（例えば、総務部門、経理部門、人事部門）を含む。

例えば、選択部１３３は、回答者のデモグラフィック属性と、かかるデモグラフィック属性の回答者の回答情報と、かかるデモグラフィック属性の回答者の評価情報とに基づいて、かかるデモグラフィック属性の新たな回答者（例えば、企業の第２の採用面接の回答者）に尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択してもよい。また、例えば、選択部１３３は、回答者が属する企業の部門の属性と、かかる部門に属する回答者の回答情報と、かかる部門に属する回答者の評価情報とに基づいて、かかる企業の部門の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択してもよい。

〔４−２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図２に示した記憶部１２０の一部又は全部は、選択装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、選択装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、質問情報、回答情報、評価情報、事例集合情報等の各種情報を取得する。

〔４−３．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る選択装置１００は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が選択装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る選択装置１００は、取得部１３２と、選択部１３３とを有する。取得部１３２は、第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、回答者に対する評価を示す評価情報とを取得する。選択部１３３は、取得部１３２によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、採用面接の質問項目の中から、人材の入社後の評価に深く関連する質問を選定することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３３は、回答が評価に与える影響の度合いに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、採用面接の質問項目の中から、人材の入社後の評価を予測することにつながる質問を選定することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３３は、回答が評価に与える影響の度合いとして、第１の１つ以上の質問が評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、採用面接の質問項目の中から、人材の入社後の評価を予測することにつながる質問を、高い精度で選定することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、取得部１３２は、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報を取得する。選択部１３３は、回答情報と、評価情報とに基づいて、企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、面接官に、面接をより効率的に行うための質問リストを提供することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３３は、回答情報と、企業における回答者の活躍に関する評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、人材の入社後の活躍を予測することにつながる質問を選定することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３３は、回答情報と、第１の採用面接の面接官による評価を示す評価情報とに基づいて、第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、面接終了後の面接官の評価につながる質問を選定することができる。

また、実施形態に係る選択装置１００において、選択部１３３は、回答情報と、評価情報と、回答者の少なくとも１つの属性とに基づいて、かかる少なくとも１つの属性に対応する第２の１つ以上の質問を選択する。このため、選択装置１００は、質問を尋ねられる回答者の属性ごとに、質問のリストを最適化することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した選択装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得手段は、取得部や取得回路に読み替えることができる。

１選択システム
１２０記憶部
１２１質問情報記憶部１２１
１２２回答情報記憶部１２２
１２３評価情報記憶部１２３
１２４事例集合情報記憶部１２４
１３１受信部
１３２取得部
１３３選択部
１３４更新部
１３５提供部

Claims

企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、当該第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、当該回答者に対する評価を示す評価情報とを、所定の記憶装置から取得する取得部と、
前記取得部によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、前記第１の１つ以上の質問に対する回答者であって、前記第１の１つ以上の質問が回答者に対する評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、前記企業の第１の採用面接で尋ねられる前記第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、前記企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする選択装置。
前記選択部は、
前記回答情報と、前記企業における前記回答者の活躍に関する前記評価を示す前記評価情報とに基づいて、前記第２の１つ以上の質問を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の選択装置。
前記選択部は、
前記回答情報と、前記第１の採用面接の面接官による前記評価を示す前記評価情報とに基づいて、前記第２の１つ以上の質問を選択する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の選択装置。
前記選択部は、
前記回答情報と、前記評価情報と、前記回答者の少なくとも１つの属性とに基づいて、当該少なくとも１つの属性に対応する前記第２の１つ以上の質問を選択する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の選択装置。
企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、当該第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、当該回答者に対する評価を示す評価情報とを、所定の記憶装置から取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、前記第１の１つ以上の質問に対する回答者であって、前記第１の１つ以上の質問が回答者に対する評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、前記企業の第１の採用面接で尋ねられる前記第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、前記企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する選択工程と、
を含むことを特徴とする選択方法。
企業の第１の採用面接で尋ねられる第１の１つ以上の質問を含む質問リストを示す質問情報と、当該第１の１つ以上の質問に対する回答者の回答を示す回答情報と、当該回答者に対する評価を示す評価情報とを、所定の記憶装置から取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された回答情報及び評価情報に基づいて、前記第１の１つ以上の質問に対する回答者であって、前記第１の１つ以上の質問が回答者に対する評価の予測にどの程度影響力があるかを示す指標を算出し、算出された指標に基づいて、前記企業の第１の採用面接で尋ねられる前記第１の１つ以上の質問を含む質問リストから、前記企業の第２の採用面接で尋ねられる第２の１つ以上の質問を選択する選択手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする選択プログラム。