JP6551957B1 - Matching support apparatus, matching support method and program - Google Patents
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Abstract
【課題】マッチングの確率を向上させることができるマッチング支援装置を提供する。【解決手段】マッチング支援装置は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む需要情報セットを記憶する第1記憶部と、特定の需要情報セットについて、適合可能性に関連する適合スコアを推定するスコア推定部と、前記スコア推定部によって推定された適合スコアをより高めるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す提案部と、を含む。【選択図】図1A matching support apparatus capable of improving the probability of matching is provided. A matching support device estimates a fitness score related to suitability for a first storage unit that stores a demand information set including one or more demand information related to demand, and a specific demand information set. A score estimation unit, and a suggestion unit that prompts a change in at least one of the specific demand information sets so as to further increase the fitness score estimated by the score estimation unit. [Selection] Figure 1
Description
本発明は、人材の採用などのようなマッチングを行うためのマッチング支援装置、マッチング支援方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a matching support apparatus, matching support method, and program for performing matching such as hiring of human resources.
従来、取引や販売の仲介を行うためのマッチング技術として、様々なものが知られている。このようなマッチング技術は、例えば求人のような人材マッチングにも用いられている。 Conventionally, various techniques are known as matching techniques for brokering transactions and sales. Such a matching technique is also used for human resource matching such as a job offer.
以下の特許文献1は、求人に関するマッチング装置を開示する。特許文献1に記載されたマッチング装置は、求人毎の書類選考基準を登録する選考基準データベースと、各求人に以前応募した者の書類選考結果の履歴を記録する選考結果履歴記憶手段と、求職者が書類選考に通過する可能性を判定する判定手段と、を有する。この判定手段は、求人毎に、書類選考基準を満たしているか否かを判定したり、書類選考通過割合を算出したりする。
The following
以下の特許文献2は、求人と求職のマッチング率を向上させることを目的とした求人情報配信装置を開示する。特許文献2に記載された求人情報配信装置は、求職者の求職者情報と求職者の現在の採用状況に基づいて、複数の求人情報の中から、当該求職者に適合する求人情報を、求職者に配信する配信部を備える。
特許文献1及び特許文献2に記載されたマッチング装置では、多数の情報の中からマッチングに適した情報が抽出されるだけである。したがって、マッチングに適していない特定の情報については、マッチングされない状況が続くこととなる。例えば、求人情報に合致する求職者がいなければ、当該求人情報への応募は発生しにくく、人材募集という目標を達成することは困難なままとなる。
The matching devices described in
したがって、上記のマッチング装置では、マッチングする組み合わせを増加させることに限界がある。よって、マッチングの確率(適合可能性)を向上させることができるマッチング支援装置、マッチング支援方法及びプログラムが望まれる。 Therefore, in the above matching device, there is a limit in increasing the number of matching combinations. Therefore, a matching support apparatus, a matching support method, and a program that can improve the matching probability (adaptability) are desired.
一態様によれば、マッチング支援装置は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む需要情報セットを記憶する第1記憶部と、特定の需要情報セットについて、適合可能性に関連する適合スコアを推定するスコア推定部と、前記スコア推定部によって推定された適合スコアをより高めるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す提案部と、を含む。 According to one aspect, the matching support device stores a first storage unit that stores a demand information set including one or more demand information related to a demand, and a fitness score related to the adaptability for a specific demand information set. A score estimation unit to be estimated, and a suggestion unit that prompts a change in at least one of the specific demand information sets so as to further increase the fitness score estimated by the score estimation unit.
別の一態様によれば、マッチング支援方法は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性をより高めるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促すステップを含む。 According to another aspect, the matching assistance method sets the specific demand information set to be more adaptable to the supply side with respect to the specific demand information set including one or more demand information related to the demand. Prompting a change in demand information of at least one of
一態様に係るプログラムは、上記マッチング支援方法をコンピュータに実行させるプログラムである。 A program according to an aspect is a program that causes a computer to execute the matching support method.
上記態様によれば、マッチングの確率を向上させることができる。 According to the above aspect, the probability of matching can be improved.
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。以下の図面において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. In the following drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals.
[全体構成]
図1は、一実施形態にかかるマッチングシステム100の機能構成を示す図である。本実施形態に係るマッチングシステム100は、マッチング支援装置200と、1つ又は複数の需要側端末800と、1つ又は複数の供給側端末900と、を含む。それぞれの需要側端末800は、ネットワークを介してマッチング支援装置200と相互に接続されていてよい。また、それぞれの供給側端末900は、ネットワークを介してマッチング支援装置200と相互に接続されていてよい。ネットワークは、例えば、インターネット、専用線、パケット通信網、電話回線、LAN、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
[overall structure]
FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of a
本実施形態では、マッチングシステム100は、例えば、応募者(供給者)が企業(需要者)により募集された求人に応募する機能を含むシステムであってよい。この場合、需要側端末800は、求人情報を掲載する企業側の端末であってよい。同様に、供給側端末900は、応募者の端末であってよい。ここで、需要側端末800及び供給側端末900は、それぞれ、パーソナルコンピュータ(以下、「PC」という)、携帯電話機やPDA等の携帯型端末装置、又はその他の端末装置であってよい。
In the present embodiment, the
本実施形態では、マッチング支援装置200は、サーバないし端末装置の処理及び動作を制御する制御手段として機能するCPU、ROMやRAM等のメモリ、各種の情報を格納する外部記憶装置、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバスを備える専用又は汎用のコンピュータ300を適用することができる。また、マッチング支援装置200は、各種の情報を記憶する記憶部400,500を有していてよい。図1では、第1記憶部400と第2記憶部(スコア記憶部)500は、2つの閥の記憶部として描かれているが、記憶部は1つであってもよい。その代わりに、記憶部は3つ以上の部分に区分されていてもよい。
In the present embodiment, the
本実施形態では、マッチング支援装置200の第1記憶部400は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む需要情報セットを記憶する。需要情報セットは、複数の種類からなる需要情報の組み合わせによって規定される。採用シーンのような人材マッチングでは、需要情報セットは、求人情報セットとなる。
In the present embodiment, the
図2は、本実施形態における需要者テーブルの構成を示す図である。図3は、本実施形態における需要情報テーブルの構成を示す図である。図2及び図3に示すように、第1記憶部400は、需要者テーブル410と、需要情報テーブル420と、を有する。需要者テーブル410は、需要者の情報を格納している。需要情報テーブル420は、需要者によって登録された需要情報を格納している。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the consumer table in the present embodiment. FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the demand information table in the present embodiment. As shown in FIGS. 2 and 3, the
図2に示す例では、需要者テーブル410は、需要者、すなわち求人者としての企業IDと、企業名と、当該企業の業種名と、企業規模情報と、当該企業の所在地と、を格納していてよい。需要者テーブル410に格納される情報は、需要側端末800からネットワークを介して登録することができる。なお、図2の例では、「企業規模」は、従業員数によって規定されている。
In the example shown in FIG. 2, the demander table 410 stores a demander, that is, a company ID as a job offerer, a company name, a business name of the company, company size information, and a location of the company. You may The information stored in the demander table 410 can be registered from the
また、図3に示す例では、需要情報テーブル420は、需要者によって募集されている需要情報セットを記憶している。需要情報セットは、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む。図3に示す例では、需要情報テーブル420は、求人IDと、需要者としての企業IDと、企業名と、職種と、雇用形態と、給与と、仕事内容と、福利厚生と、を格納していてよい。すなわち、本例では、需要情報テーブル420は、企業によって募集されている求人情報を記憶する。需要情報テーブル420に格納される情報は、需要者によって、需要側端末800からネットワークを介して登録することができる。
Further, in the example illustrated in FIG. 3, the demand information table 420 stores the demand information set that is being recruited by the demander. The demand information set includes one or more demand information on the demand. In the example shown in FIG. 3, the demand information table 420 stores a job offer ID, a company ID as a consumer, a company name, a job type, an employment form, a salary, a job description, and a benefit program. You may That is, in the present example, the demand information table 420 stores job information that has been recruited by companies. The information stored in the demand information table 420 can be registered by the demander from the
なお、図3に示す例では、「職種」は、営業や店長などの種別であり、「雇用形態」は、正社員やパートやアルバイトなどの種別を意味する。また、「給与」は、月額の金額を表示している。ただし、図3に示す例に限定されず、需要情報セットは、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含んでいれば特に制限されない。 In the example shown in FIG. 3, “job type” is a type such as sales or store manager, and “employment form” means a type such as regular employee, part, or part-time job. Also, "salary" indicates the monthly amount. However, the present invention is not limited to the example illustrated in FIG. 3 and the demand information set is not particularly limited as long as it includes one or more pieces of demand information on demand.
応募者のような供給者は、供給側端末900からネットワークを介してマッチング支援装置200にアクセスすることにより、需要情報テーブル420に記憶されている需要情報セット(例えば、求人情報)を閲覧することができる。また、マッチングシステム100は、供給者が供給側端末900から特定の需要情報セットに対して応募手続きを実行できるよう構成されていることが好ましい。
A supplier such as an applicant browses a demand information set (for example, job information) stored in the demand information table 420 by accessing the matching
マッチング支援装置200は、需要情報セットごとに、閲覧された回数や、応募された人数などを記憶することが好ましい。さらに、マッチング支援装置200は、需要情報セットごとに、マッチングが成功した人数を記憶していてもよい。
The matching
本実施形態では、マッチング支援装置200の第2記憶部500は、第1適合スコアテーブル510及び/又は第2適合スコアテーブル520を記憶する。第1適合スコアテーブル510及び/又は第2適合スコアテーブル520は、需要情報セット、例えば求人情報セットについて、実際の適合情報に基づいて算出された適合スコアを需要情報セットに関連付けて記憶する。
In the present embodiment, the
ここで、適合スコアは、適合可能性に関連するスコア、より具体的には適合可能性を示す指標となるスコアである。本例では、適合可能性の高い需要情報セットは、供給側からの応募の確率が高いことを意味する。 Here, the fitness score is a score related to the fitness, more specifically, a score serving as an index indicating the fitness. In this example, the highly applicable demand information set means that the probability of the application from the supply side is high.
第1適合スコアテーブル510では、概ね、それぞれの需要情報セットの情報に、適合スコアが関連付けられている。具体的には、第1適合スコアテーブル510には、「業種名」、「企業規模」、「所在地」、「職種」、「雇用形態」、「給与」の情報の他に、適合スコアが記憶されている。 In the first fitness score table 510, a fitness score is generally associated with the information of each demand information set. Specifically, in the first fitness score table 510, fitness scores are stored in addition to information on “business name”, “company size”, “location”, “job type”, “employment type”, and “salary”. It is done.
ここで、適合スコアは、1種類の数値によって構成されていてもよく、複数種類の数値によって構成されていてもよい。図4に示す例では、適合スコアは、2種類のスコアによって規定されている。具体的には、図4に示す例では、適合スコアは、「応募獲得スコア」と、「就業成功スコア」と、を含む。これらのそれぞれのスコアの算出方法については後述する。 Here, the fitness score may be configured by one type of numerical value, or may be configured by plural types of numerical values. In the example shown in FIG. 4, the fitness score is defined by two types of scores. Specifically, in the example shown in FIG. 4, the matching score includes the “application acquisition score” and the “employment success score”. The calculation method of each of these scores is mentioned later.
第2適合スコア520は、第1適合スコアテーブル510とほぼ同様の情報を記憶する。ただし、図5に示すように、第2適合スコアテーブル520では、「給与」と「企業規模」の情報が、上限値と下限値によって与えられている。より具体的には、第1適合スコアテーブル510の「給与」の情報が、「給与下限」と「給与上限」の2つの項目に分けられている。同様に、第1適合スコアテーブル510の「企業規模」の情報が、「企業規模下限」と「企業規模上限」の2つの項目に分けられている。
The
ここで、「給与下限」と「給与上限」の値は、予め設定されていてよい。例えば、本例では、「給与下限」の下限値は12000であり、「給与上限」の上限値は800000であってよい。「給与下限」と「給与上限」の値は、所定の値ごとに離散的に変動させればよい。例えば、「給与下限」と「給与上限」の値は、10000単位で変動させることができる。なお、「給与」の情報と同様に、「企業規模下限」と「企業規模上限」の値も、予め設定されていてよい。 Here, the values of the “paying lower limit” and the “paying upper limit” may be set in advance. For example, in the present example, the lower limit value of the “paying lower limit” may be 12000, and the upper limit value of the “paying upper limit” may be 800000. The values of “paying lower limit” and “paying upper limit” may be discretely varied for each predetermined value. For example, the values of "paying lower limit" and "paying upper limit" can be varied by 10000 units. In addition, the value of the "company size lower limit" and the "company size upper limit" may be preset, similarly to the information of the "salary".
第2適合スコアテーブル520は、第1適合スコアテーブル510から生成することができる。すなわち、第1適合スコアテーブル510における「給与」の値が所定の「給与下限」と「給与上限」との間である情報をまとめることによって、第2適合スコアテーブル520を生成することができる。この場合、第2適合スコアテーブル520における「応募獲得スコア」と「就業成功スコア」は、それぞれ、「給与下限」におけるスコアと、「給与上限」におけるスコアと、の中央値又は平均値によって規定されていてよい。 The second fitness score table 520 can be generated from the first fitness score table 510. That is, the second fitness score table 520 can be generated by putting together information in which the value of “salary” in the first fitness score table 510 is between the predetermined “payroll lower limit” and the “payroll upper limit”. In this case, the “application acquisition score” and the “working success score” in the second fitness score table 520 are respectively defined by the median or average value of the score in the “paying lower limit” and the score in the “paying upper limit”. You may
第2適合スコアテーブル520では、「応募獲得スコア」と「就業成功スコア」の近似した値を有する需要情報セットに関する適法スコアが1つのデータに纏められるため、マッチング支援システム200が処理すべきデータ量が小さくなる。そのため、例えば、後述するスコア推定部310による適合スコアの推定処理などの際に、マッチング支援システム200の処理スピードを向上させることができる。
In the second matching score table 520, the legal score regarding the demand information set having approximate values of the “application acquisition score” and the “employment success score” is collected into one data, and therefore the amount of data to be processed by the matching
次に、需要情報セットについて適合可能性に関連する適合スコアを算出するスコア算出部330について説明する。スコア算出部330は、例えばマッチング支援装置200を構成するコンピュータ300に搭載されていてよい。スコア算出部330は、供給者とのマッチングの可能性を表す適合スコアを適切に算出することができれば、どのようなルールによって算出されてもよい。
Next, the
具体的には、適合スコアは、需要情報セットについての実際のマッチング率を変数としたときに、増加関数又は減少関数によって定義されていてよい。適合スコアが、実際のマッチング率を変数としたときに、増加関数によって定義される場合、実際のマッチング率が大きいほど適合スコアが大きくなる。適合スコアが、実際のマッチング率を変数としたときに、減少関数によって定義される場合、実際のマッチング率が大きいほど適合スコアが小さくなる。 Specifically, the fitness score may be defined by an increase function or a decrease function when the actual matching rate for the demand information set is a variable. When the match score is defined by the increase function when the actual matching rate is a variable, the larger the actual matching rate, the larger the match score. When the matching score is defined by a decreasing function when the actual matching rate is a variable, the larger the actual matching rate, the lower the matching score.
ここで、増加関数は、変数が大きくなるとその値が大きくなる関数であり、減少関数は、変数が大きくなるとその値が小さくなる関数である。ただし、増加関数及び減少関数は、変数の増大によって値が変化しない区間を含んでいてもよいものとする。 Here, the increase function is a function whose value increases as the variable increases, and the decrease function is a function whose value decreases as the variable increases. However, the increase function and the decrease function may include an interval in which the value does not change due to the increase of the variable.
以下、スコア算出部330による適合スコアの算出ルールの一例について詳細に説明する。本例では、適合スコアは、「応募獲得スコア」と「就業成功スコア」の2種類を含む。「応募獲得スコア」は、特定の需要情報セット(求人情報)に実際に応募された応募者の数に応じたスコアである。「就業成功スコア」は、特定の需要情報セット(求人情報)について実際に就業が成功した人材、及び/又は就業成功後に特定期間継続して就業し続けた人材の数に応じたスコアである。
Hereinafter, an example of the calculation rule of the conformity score by the
「応募獲得スコア」は、以下の手法によって算出することができる。まず、応募側端末からの需要情報セット(求人情報)の閲覧数が第1所定値、例えば3000未満の場合、「応募獲得スコア」の値は10とする。 The “application acquisition score” can be calculated by the following method. First, when the number of demand information sets (recruitment information) viewed from the application side terminal is a first predetermined value, for example, less than 3000, the value of “application acquisition score” is set to 10.
応募側端末からの需要情報セット(求人情報)の閲覧数が第1所定値、例えば3000以上であり、かつ閲覧数に対する応募の数の割合が第2所定値、例えば0.8%を超える場合、「応募獲得スコア」の値は100とする。 When the number of browsing demand information sets (job information) from the applicant terminal is a first predetermined value, for example, 3000 or more, and the ratio of the number of applications to the number of browsing exceeds a second predetermined value, for example, 0.8% , And the value of “application acquisition score” is 100.
閲覧数に対する応募の数の割合が、0.8%を基準として0.1%増加又は減少するごとに、「応募獲得スコア」の値は、100を基準として50増加又は減少させる。ただし、「応募獲得スコア」の下限は0とし、「応募獲得スコア」の上限は2000とする。 Each time the ratio of the number of applications to the number of views increases or decreases by 0.1% based on 0.8%, the value of the “application acquisition score” increases or decreases by 50 based on 100. However, the lower limit of the “application acquisition score” is 0, and the upper limit of the “application acquisition score” is 2000.
また、閲覧数が第1所定値、例えば3000以上であり、かつ応募の数が0、スコア計算に用いられる求人数が10未満、又は需要者情報の登録者数(登録企業数)が10未満の場合、「応募獲得スコア」は10としてもよい。さらに、応募の数が0であり、求人数と需要者情報の登録者数(登録企業数)が10以上の場合、「応募獲得スコア」は0としてもよい。 Furthermore, the number of browsing is a first predetermined value, for example, 3000 or more, and the number of applications is 0, the number of job openings used for score calculation is less than 10, or the number of registrants of consumer information (number of registered companies) is less than 10 In the case of, the "application acquisition score" may be 10. Furthermore, when the number of applications is 0 and the number of job openings and the number of registrants of customer information (the number of registered companies) is 10 or more, the “application acquisition score” may be 0.
「応募獲得スコア」は、上記のように定義されることにより、実際のマッチング率が大きい需要情報セットほど大きい値を示す。 The “application acquisition score” is defined as described above, and thus the demand information set having a larger actual matching rate indicates a larger value.
「就業成功スコア」は、以下の手法によって算出することができる。まず、特定の需要情報セット(求人情報)に対して応募数が10未満の場合、又は需要者情報の数(人材募集企業の数)が10未満の場合、「就業成功スコア」は、10とする。 The “employment success score” can be calculated by the following method. First, when the number of applications for a specific demand information set (recruitment information) is less than 10, or when the number of customer information (number of recruiting companies) is less than 10, the “employment success score” is 10 Do.
特定の需要情報セット(求人情報)に対して応募数と需要者情報の数(人材募集の企業数)の両方が10以上の場合、「就業成功スコア」は、例えば「(就業成功数)×(応募数)」の計算式によって算出される。ここで、就業成功数は、特定の需要情報セット(求人情報)に対して、実際に就業が成功した人材、又は就業成功後に特定期間継続して就業し続けた人材の数によって定義されていてよい。 When both the number of applications and the number of customer information (number of companies recruiting human resources) are 10 or more for a specific demand information set (job offer information), the “employment success score” is, for example, “(number of successful employment) × It is calculated by the formula of (the number of applications). Here, the number of successful jobs is defined by the number of people who have succeeded in working for a specific demand information set (recruitment information), or who have continued working for a specific period after successful work. Good.
なお、就業成功数の情報は、需要者端末800又は供給側端末900からの入力によって取得されてもよく、別途紙面や電話などによるアンケートのような手法によって取得されてもよい。
In addition, the information on the number of successful employment may be acquired by an input from the
スコア算出部330は、それぞれの需要情報セットについて算出した適合スコアを、需要情報セットに対応付けて第2記憶部500に記憶する。ここで、特定の需要情報セットについて、閲覧数、応募数、実際に就業が成功した人材、及び継続して就業し続けた人材の数は、システムの運用の継続とともに変動する。したがって、スコア算出部330は、システムの運用の継続に応じて、所望の期間の経過後に、適合スコアを算出しなおすことが好ましい。これにより、第2記憶部500に記憶される適合スコアは、第1記憶部400に記憶されている需要情報セットについて更新された実際の適合情報に基づき更新されることになる。
The
マッチング支援装置200は、スコア推定部310と、提案部320と、をさらに有している。提案部320は、特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性をより高めるように、特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促すよう構成されている。
The matching
したがって、求人のような人材マッチングの例では、需要者(募集企業)が、特定の需要情報セット(求人情報)を、マッチング支援装置200に入力した場合に、提案部320は、特定の需要情報セット(求人情報)のうちの一部、例えば給与や雇用形態などの情報を変更するよう、需要側端末800に通知する。需要者は、需要側端末800からこの提案を受け入れることにより、入力した需要情報セットのうちの一部が提案された情報に置き換えられることになる。このように、マッチング支援装置200が、自動的に適合可能性をより高めるように需要情報セットのうちの一部の情報を変更するよう提案することにより、需要情報セットが供給側の希望にマッチし易い条件に置き換えられる。したがって、マッチングの確率を向上させることができる。
Therefore, in the example of human resource matching such as a job offer, when a demander (recruitment company) inputs a specific demand information set (job offer information) to the
図6は、一実施形態におけるマッチング支援方法のフローチャートを示す図である。特に、図6は、前述した需要情報セットの一部の情報の変更の提案に関するフローチャートの一例を示している。 FIG. 6 is a flowchart of a matching support method according to an embodiment. In particular, FIG. 6 shows an example of a flowchart relating to the proposal of changing the information of the part of the demand information set described above.
まず、マッチング支援装置200は、需要側端末800から、提案の要求を待つ。マッチング支援装置200が需要側端末800から提案の要求を受けると(ステップS1)、スコア推定部310が、当該特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性に関連する適合スコアを推定する(ステップS2)。
First, the matching
ここで、需要側端末800からの前述の提案の要求は、例えば需要者端末800から新規の需要情報セットがマッチング支援装置200に入力されたことに伴ってなされてもよい。この代わりに、需要側端末800からの前述の提案の要求は、既にマッチング支援装置200の第1記憶部400に記憶されている需要情報セットを、需要者端末800によって指定することによってなされてもよい。
Here, the request for the above-mentioned proposal from the
スコア推定部310は、特定の需要情報セットを変更することなく実際に運用し続けた場合に期待される適合スコアの値又はその近似値と考えられる値になるよう、適合スコアを推定することができればよい。したがって、スコア推定部310は、実際の適合情報(応募確率、マッチング成功数など)に基づいて需要情報セットについて算出された適合スコア(「応募獲得スコア」及び/又は「就業成功スコア」)に基づき、要求された特定の需要情報セットの適合スコアを推定することが好ましい。
The
本実施形態では、スコア推定部310は、以下のような手法にて特定の需要情報セットについて適合スコアを推定する。まず、スコア推定部310は、要求された特定の需要情報セットと同一又は類似の需要情報を有する需要情報セットに関連付けられた適合スコアを、第2記憶部500の第1適合スコア記憶部510又は第2適合スコア記憶部520から取得する。スコア推定部310は、ここで取得した適合スコアを、要求された特定の需要情報セットの適合スコアと推定する。
In the present embodiment, the
次に、提案部320は、要求された特定の需要情報セットに類似する需要情報セット(以下、類似需要情報セットと称する。)とその適合スコアを、第1適合スコア記憶部510又は第2適合スコア記憶部520から抽出する(ステップS3)。ここで、類似需要情報セットは、特定の需要情報セットのうちの少なくとも一部が同じ又は近似する情報であってよい。
Next, the proposing
類似需要情報セットの抽出は、公知の任意の方法により実行することができる。例えば、第1適合スコア記憶部510又は第2適合スコア記憶部520のうちの適合スコアに関する項目以外の項目の情報、例えば業種名や雇用形態などの情報を、所定のルールに基づき数値化し、数値化した数値の近似度によって、要求された特定の需要情報セットに類似する需要情報セットを抽出できる。適合スコア以外の項目(列数)のうちのN個の項目の情報を数値化することによってそれぞれの需要情報セットをN次元ベクトル化することができる。この場合、抽出される類似需要情報セットは、要求された特定の需要情報セットを示すN次元ベクトルからの距離が近いN次元ベクトルで表される需要情報セットによって規定できる。
The extraction of the similar demand information set can be performed by any known method. For example, information of items other than the item relating to the fitness score in the first fitness
類似需要情報セットの抽出は、適合スコア以外の項目のうちの1つを除く項目が特定の需要情報セット同一の需要情報セットによって規定されていてもよい。類似需要情報セットは、この手法に限らず、様々な手法によって抽出できる。 The extraction of the similar demand information set may be defined by a demand information set in which the items other than one of the items other than the matching score are the same as the specific demand information set. The similar demand information set can be extracted not only by this method but also by various methods.
求人のような人材マッチングの例では、類似需要情報セットは、少なくとも勤務する「地域」と「業種」の情報に基づいて抽出することが好ましい。より好ましくは、類似需要情報セットは、「地域」、「業種」、「雇用形態」、「職種」の情報に基づいて抽出することが好ましい。 In the example of human resource matching such as job posting, the similar demand information set is preferably extracted based on the information of at least the "area" and the "business type" in which it works. More preferably, the similar demand information set is preferably extracted based on the information of “area”, “business type”, “employment type”, and “job type”.
提案部320は、抽出した類似需要情報セットのうち、適合スコアの高い類似需要情報セットの需要情報に一致又は近づけるように、特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す(ステップS4)。すなわち、提案部320は、スコア推定部310によって推定された適合スコアよりも高い適合スコアを持つ類似需要情報セットに近づけるよう特定の需要情報の変更を提案する。例えば、提案部320は、適合スコアを高めるよう、「給与」や「雇用形態」の変更を促す。
The proposing
前述した例のように、適合スコアが複数種類(例えば応募獲得スコアと就業成功スコア)存在する場合、提案部320は、少なくとも1つの適合スコア、好ましくは全部の適合スコアを向上させるように、特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促せばよい。この代わりに、提案部320は、すべての適合スコアの和や平均値などを向上させるように、特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促してもよい。
As in the above-mentioned example, when there are a plurality of types of matching scores (for example, the application acquisition score and the work success score), the
図7は、提案を要求された特定の需要情報セットと、当該特定の需要情報セットに類似する類似需要情報セットの例を示す図である。図7の下段に示す情報が第2記憶部500(第2適合スコア記憶部520)に記憶されている場合、スコア推定部310は、特定の需要情報セット(図7の上段に示す情報)の適合スコアを、以下のように推定する。
FIG. 7 is a diagram showing an example of a specific demand information set requested to be proposed and a similar demand information set similar to the specific demand information set. When the information illustrated in the lower part of FIG. 7 is stored in the second storage unit 500 (the second fitness score storage unit 520), the
応募獲得スコア・・・200
就業成功スコア・・・400
Application acquisition score ... 200
Employment success score ... 400
図7に示す例では、適合スコア(応募獲得スコアと就業成功スコア)を増大させることができる類似需要情報セットが、2種類抽出されている。この場合、提案部320は、2種類の両方の変更の提案を、需要側端末800に通知してもよい。この場合、需要者は、2種類の提案のうちの1つを選択することができる。あるいは、需要者は、いずれの提案も選択しなくてもよい。
In the example illustrated in FIG. 7, two types of similar demand information sets that can increase the matching score (the application acquisition score and the work success score) are extracted. In this case, the
この代わりに、提案部320は、予め設定した優先順位に応じて、適合スコアを増大させることができる複数種類の情報の変更のなかから1つを選択して提案してもよい。例えば、需要情報セットは、少なくとも第1優先情報と第2優先情報とに区分されていてよい。図7に示す例では、第1優先情報は、「給与下限」及び「給与上限」である。また、第2優先情報は、「雇用形態」である。この場合、第1優先情報の変更によって適合スコアを増大させることができ、かつ第2優先情報の変更によって適合スコアを増大させることができる場合、提案部320は、第2優先情報の変更することなく第1優先情報の変更をすることを促せばよい。
Instead, the proposing
図7に示す例では、要求された特定の需要情報セットの「給与下限」を「230000」に変更すれば、応募獲得スコア及び就業成功スコアを増大させることができる。さらに、要求された特定の需要情報セットの「雇用形態」を「正社員」に変更しても、応募獲得スコア及び就業成功スコアを増大させることができる。この場合、「給与下限」が第1優先情報に設定されており、「雇用形態」が第2優先情報に設定されているのであれば、提案部320は、「雇用形態」の変更を提案することなく、「給与下限」の変更を提案する。
In the example shown in FIG. 7, the application acquisition score and the work success score can be increased by changing the “payroll lower limit” of the requested specific demand information set to “230000”. Furthermore, even if the “employment form” of the requested specific demand information set is changed to “regular employee”, the application acquisition score and the employment success score can be increased. In this case, if the “paying lower limit” is set to the first priority information and the “employment type” is set to the second priority information, the
なお、適合スコアを増大させるために「雇用形態」の変更が必須であれば、提案部320は、「雇用形態」の変更を提案すればよい。
If it is essential to change the “employment form” in order to increase the fitness score, the proposing
ここで、求人のシーンにおいて、給与の条件は、求人側の企業にとって、比較的容易に変更可能である。その一方、雇用形態の条件は、給与の条件よりも変更に困難が伴う。このように、需要情報セットのうち変更が容易な項目と変更が困難な項目が存在する場合、前述したような第1優先情報と第2優先情報に区分することが好ましい。 Here, in the job opening scene, the condition of salary can be changed relatively easily for the recruiting company. On the other hand, employment conditions are more difficult to change than salary conditions. As described above, when there are items that can be easily changed and items that are difficult to change in the demand information set, it is preferable to classify them into the first priority information and the second priority information as described above.
提案部320による需要情報セットの需要情報の変更は、需要側端末800に通知される。需要者が、提案部320による提案を受け入れると、その通知が需要側端末800からマッチング支援装置200に通知される。この通知に応じて、マッチング支援装置200は、提案部320による提案どおりに、特定の需要情報セットの需要情報を変更する。
The change of the demand information of the demand information set by the proposing
上述したように、実施形態を通じて本発明の内容を開示したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替の実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなる。したがって、本発明の技術的範囲は、上述の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。 As described above, the content of the present invention has been disclosed through the embodiments. However, it should not be understood that the description and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the technical scope of the present invention is defined only by the invention-specifying matters according to the claims that are appropriate from the above description.
例えば、前述した実施形態では、マッチング支援装置200は、需要側端末800からネットワークを介して接続されている。この代わりに、マッチング支援装置200の各機能は、需要側端末800に内蔵されていてもよい。また、マッチング支援装置200は、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。
For example, in the embodiment described above, the matching
また、前述した実施形態とは異なり、適合スコアは、可変なパラメータを含む関係式によって定義されていてもよい。この場合、様々な需要情報セットについてマッチングが成功したかどうかという実際の結果を教師データとし、適合スコアを算出するための関係式(可変なパラメータ)を回帰分析又は機械学習によって学習させてもよい。この場合、例えば、実際の閲覧数、応募数、実際に就業が成功した人材、及び継続して就業し続けた人材の数が大きければ大きいほど、適合スコアの値が大きくなるよう、適合スコアを算出するための関係式(可変なパラメータ)を決定すればよい。 Also, unlike the embodiment described above, the match score may be defined by a relational expression including variable parameters. In this case, actual results as to whether matching is successful for various demand information sets may be used as training data, and relational expressions (variable parameters) for calculating a fitness score may be learned by regression analysis or machine learning. . In this case, for example, the fitness score is set so that the greater the number of actual browsing, the number of applications, the number of people who have actually worked, and the number of people who have continued to work, the greater the value of the fitness score. What is necessary is just to determine the relational expression (variable parameter) for calculating.
さらに、様々な需要情報セットについてマッチングが成功したかどうかという実際の結果を教師データとして機械学習することによって、特定の需要情報セットの適合スコアを推定することなく、マッチング支援装置200が自動で特定の需要情報セットのうちの需要情報の好ましい変更を提案するよう構成されていてもよい。この場合、例えば、実際の閲覧数、応募数、実際に就業が成功した人材、及び継続して就業し続けた人材の数が大きい需要情報セットを正しい教師データとし、実際の閲覧数、応募数、実際に就業が成功した人材、及び継続して就業し続けた人材の数が小さい需要情報セットを誤った教師データとして、適切な需要情報セットを学習させればよい。この場合、提案部320は、改善の要求があった需要情報セットと、学習させた適切な需要情報セットから、変更すべき需要情報を特定すればよい。
Furthermore, the matching
また、図6を参照して説明した前述のマッチング支援方法をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。 Further, a program that causes a computer to execute the aforementioned matching support method described with reference to FIG. 6 is also included in the scope of the present invention.
このようなコンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non−transitory computer readable medium)に格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)、CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。 Such computer programs may be stored on various types of non-transitory computer readable media and supplied to the computer. Non-transitory computer readable media include tangible storage media of various types. Examples of non-transitory computer readable media are magnetic recording media (eg flexible disk, magnetic tape, hard disk drive), magneto-optical recording media (eg magneto-optical disk), CD-ROM (Read Only Memory), CD-R, CD-R / W, semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)). Also, the programs may be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The temporary computer readable medium can provide the program to the computer via a wired communication path such as electric wire and optical fiber, or a wireless communication path.
前述した実施形態から少なくとも以下のような特報が説示されていることがわかる。 It can be seen from the above-described embodiment that at least the following special information is explained.
一態様によれば、マッチング支援装置は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む需要情報セットを記憶する第1記憶部と、特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性をより高めるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す提案部と、を含む。 According to one aspect, the matching support device makes the first storage configured to store a demand information set including one or more pieces of demand information on demand more compatible with the supply side with respect to the specific demand information set. And a proposal unit for promoting change of demand information of at least one of the specific demand information set.
好ましい一態様によれば、マッチング支援装置は、前記特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性に関連する適合スコアを推定するスコア推定部を有し、前記スコア推定部は、実際の適合情報に基づいて需要情報セットについて算出された適合スコアに基づき、前記適合スコアを推定するよう構成されている。 According to a preferred aspect, the matching support device has a score estimation unit that estimates a matching score related to the possibility of matching with a supply side for the specific demand information set, and the score estimation unit The fitness score is configured to be estimated based on the fitness score calculated for the demand information set based on the fitness information.
好ましい一態様によれば、マッチング支援装置は、前記需要情報セットについて、適合可能性に関連する適合スコアを算出するスコア算出部と、前記スコア算出部で算出された前記適合スコアを前記需要情報セットに関連付けて記憶するスコア記憶部と、を有する。 According to a preferred aspect, the matching support device calculates a fitness score associated with the fitness for the demand information set, and the fitness score calculated by the score computing unit with the demand information set. And a score storage unit for storing in association with
好ましい一態様によれば、マッチング支援装置は、前記特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性に関連する適合スコアを推定するスコア推定部を有し、前記スコア推定部は、前記特定の需要情報セットと同一又は類似の需要情報を有する前記需要情報セットに関連付けられた前記適合スコアを、前記特定の需要情報セットの適合スコアと推定するよう構成されている。 According to a preferred aspect, the matching support device has a score estimating unit that estimates a matching score related to the possibility of matching with a supply side for the specific demand information set, and the score estimating unit includes the specifying The fitness score associated with the demand information set having the same or similar demand information as the demand information set is estimated as the fitness score of the specific demand information set.
好ましい一態様によれば、前記提案部は、前記スコア記憶部に記憶されている複数の需要情報セットのうちの類似する需要情報を有する前記需要情報セットのうち、前記適合スコアの高い前記需要情報セットの前記需要情報に一致又は近づけるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す。 According to a preferred aspect, the proposal unit is configured to select the demand information having the highest matching score among the demand information sets having similar demand information among a plurality of demand information sets stored in the score storage unit. A change in demand information of at least one of the particular demand information set is urged to match or approach the demand information of the set.
好ましい一態様によれば、前記スコア記憶部に記憶される前記適合スコアは、前記第1記憶部に記憶されている前記需要情報セットについて更新された実際の適合情報に基づき更新される。 According to a preferred aspect, the fitness score stored in the score storage unit is updated based on actual fitness information updated for the demand information set stored in the first storage unit.
好ましい一態様によれば、前記需要情報セットは、少なくとも第1優先情報と第2優先情報とに区分されており、前記第1優先情報の変更によって前記適合スコアを増大させることができ、かつ前記第2優先情報の変更によって前記適合スコアを増大させることができる場合、前記提案部は、前記第2優先情報の変更することなく前記第1優先情報の変更をすることを促す。 According to a preferred aspect, the demand information set is divided into at least first priority information and second priority information, and the adaptation score can be increased by changing the first priority information, and In a case where the fitness score can be increased by changing the second priority information, the proposing unit prompts the first priority information to be changed without changing the second priority information.
好ましい一態様によれば、前記需要情報セットは、求人に関する求人情報セットである。 According to a preferred aspect, the demand information set is a job information set relating to a job.
一態様によれば、マッチング支援方法は、需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む特定の需要情報セットについて、供給側との適合可能性をより高めるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促すステップを含む。 According to one aspect, the matching support method is configured to increase adaptability with a supply side with respect to a specific demand information set including one or more demand information on demand. Promoting at least one change in demand information.
一態様にかかるプログラムは、上記のマッチング支援方法をコンピュータに実行させるものである。 A program according to an aspect causes a computer to execute the above matching support method.
100 マッチングシステム
200 マッチング支援装置
300 コンピュータ
310 スコア推定部
320 提案部
330 スコア算出部
400 第1記憶部
500 第2記憶部(スコア記憶部)
800 需要側端末
900 供給側端末
100
800
Claims (7)
前記需要情報セットについて、実際の適合情報に基づいて供給側との適合可能性を示す指標となる適合スコアを算出するスコア算出部と、
前記スコア算出部で算出された前記適合スコアを前記需要情報セットに関連付けて記憶するスコア記憶部と、
特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す提案部と、を含み、
前記提案部は、前記スコア記憶部に記憶されている複数の需要情報セットのうちの類似する需要情報を有する前記需要情報セットのうち、前記適合スコアの高い前記需要情報セットの前記需要情報に一致又は近づけるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す、マッチング支援装置。 A first storage unit for storing a demand information set including one or more demand information related to demand;
About the demand information set, a score calculation unit that calculates a fitness score that is an index indicating the possibility of matching with the supply side based on actual fitness information;
A score storage unit that stores the fitness score calculated by the score calculation unit in association with the demand information set;
And the proposed section to encourage the change of at least one of the demand information of a specific demand information set, only including,
The proposal unit matches the demand information of the demand information set having the high matching score among the demand information sets having similar demand information among the plurality of demand information sets stored in the score storage unit. Alternatively, a matching support device that prompts a change of at least one demand information of the specific demand information set so as to be close .
前記スコア推定部は、前記特定の需要情報セットと同一又は類似の需要情報を有する前記需要情報セットに関連付けられた前記適合スコアであって前記スコア算出部で算出された前記適合スコアを、前記特定の需要情報セットの推定適合スコアと推定するよう構成されている、請求項1に記載のマッチング支援装置。 A score estimator for estimating an estimated fitness score related to the possibility of matching with the supply side for the specific demand information set;
The score estimation unit specifies the fitness score, which is the fitness score associated with the demand information set having the same or similar demand information as the particular demand information set, and which is calculated by the score calculation unit. The matching support device according to claim 1, wherein the matching support device is configured to estimate an estimated fitness score of the demand information set .
前記第1優先情報の変更によって前記推定適合スコアを増大させることができ、かつ前記第2優先情報の変更によって前記推定適合スコアを増大させることができる場合、前記提案部は、前記第2優先情報の変更をすることなく前記第1優先情報の変更をすることを促す、請求項2に記載のマッチング支援装置。 The demand information set is divided into at least first priority information and second priority information,
When the estimated fitness score can be increased by changing the first priority information, and the estimated fitness score can be increased by changing the second priority information, the proposing unit can generate the second priority information. prompting to the change in the first priority information without the change, the matching support device according to claim 2.
需要に関する1つ又は複数の需要情報を含む需要情報セットについて、実際の適合情報に基づいて供給側との適合可能性を示す指標となる適合スコアを算出するスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップで算出された前記適合スコアを前記需要情報セットに関連付けて記憶するスコア記憶ステップと、
特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す提案ステップと、を含むステップを実行し、
前記提案ステップでは、前記スコア記憶部に記憶されている複数の需要情報セットのうちの類似する需要情報を有する前記需要情報セットのうち、前記適合スコアの高い前記需要情報セットの前記需要情報に一致又は近づけるように、前記特定の需要情報セットのうちの少なくとも1つの需要情報の変更を促す、マッチング支援方法。 Computer
For one or more including demand information set demand information on demand, and the score calculating step of calculating a match score as an index indicating compatible with the supply side on the basis of the actual adaptation information,
A score storing step of storing the matching score calculated in the score calculating step in association with the demand information set;
Executing step comprising the proposed step of prompting the change of at least one demand information, the one of the specific demand information set,
In the proposal step, the demand information set having the similar demand information among the plurality of demand information sets stored in the score storage unit matches the demand information of the demand information set having the high matching score. Or the matching assistance method which urges change of demand information of at least one of the specific demand information set so that it may closely approach .
A program that causes a computer to execute the matching support method according to claim 6 .
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2021189744A (en) * | 2020-05-29 | 2021-12-13 | 株式会社grooves | Staff referral support device, staff referral support method, and program |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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---|---|---|---|---|
JP2002032506A (en) * | 2000-07-13 | 2002-01-31 | Ad Stage:Kk | Situation-vacant advertisement generation system |
JP6728621B2 (en) * | 2015-10-13 | 2020-07-22 | 日本電気株式会社 | Success support system, information processing device, method and program |
JP2017167586A (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | 株式会社エフォートサイエンス | Advertisement proposal system and program |
JP2019016152A (en) * | 2017-07-06 | 2019-01-31 | 富士ゼロックス株式会社 | Information processing device and program |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021189744A (en) * | 2020-05-29 | 2021-12-13 | 株式会社grooves | Staff referral support device, staff referral support method, and program |
JP7128486B2 (en) | 2020-05-29 | 2022-08-31 | 株式会社grooves | Recruitment Support Device, Recruitment Support Method, and Program |
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