JP7219981B2 - マッチング支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、マッチング支援装置及びマッチング支援方法に関する。

従来、インターネット等を利用して求人企業（以下、「求人者」ともいう。）と求職者とのマッチングを支援するシステムが知られている。このようなマッチング支援システムに関し、各種の発明がなされてきた（例えば、特許文献１、２参照）。

特許文献１には、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングするマッチング装置であって、人材および組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報を保持する記憶部、人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理部を有する技術が開示されている。特許文献１に係る技術によれば、性質の異なる２つの情報間においてマッチングを行うことができる。

特許文献２には、求人者の特性を示す指標値を算出し、指標値から求人者が必要とする人物要件を示す指標値を決定する第１支援サーバと、属性が第１支援サーバにより決定した人物要件に対応するユーザのユーザ端末を対象に、求人者の広告を提供する第２支援サーバと、第１支援サーバにより決定した人物要件に対応する求人サイトを作成して、求人サイトに応募したユーザのユーザ端末から応募データを取得する第３支援サーバとを備えた人材採用支援システムに係る技術が開示されている。特許文献２に係る技術によれば、求人者との適合性を判断でき、求人募集の告知から採用まで一連の採用活動を効率化できる。

特開２０１５－１６４０２２号公報 特開２０１９－１０１７２０号公報

しかしながら、上記従来のマッチング支援システムでは、マッチング後の内定辞退や就職後の離職率の高さにより必ずしも効果的なマッチングを実現可能ではなかった。これは、求人者が求職者に対して求める要求と求職者が求人者に対して求める要求とが適切に考慮されたものではなかったためである。従って、これら求人者と求職者それぞれの要求を適切に考慮することによってマッチングに係る精度を向上させることが望まれていた。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、求人者と求職者それぞれの立場における多面的な観点からの情報に基づいて、適切にマッチングすることが可能なマッチング支援装置及びマッチング支援方法を提供することを目的とするものである。

本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、下記の発明が上記目的に合致することを見出し、本発明に至った。

すなわち、本発明は、以下の発明に係るものである。
＜１＞ 求職者と求人者とのマッチングを支援するマッチング支援装置であって、
所定の設問群に対する前記求職者による回答群を示す求職者情報と、前記所定の設問群と異なる設問群に対する前記求人者による回答群を示す求人者情報と、前記求職者情報と前記求人者情報との関連性を示すマッチスコアとを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記求職者情報と前記求人者情報と前記マッチスコアとに基づいて、前記求職者と前記求人者とのマッチング度を示すスコアを算出する解析手段と、
を備えるマッチング支援装置。
＜２＞ 前記マッチスコアは、前記求人者により選択可能な回答毎に、前記求職者により選択可能な各回答と対応付けられたスコアである＜１＞に記載のマッチング支援装置。
＜３＞ 前記求人者情報は、前記求人者のカルチャーを示す回答群と、前記求人者が求める人物に必要なスキルを示す回答群とを含み、
前記解析手段は、前記求職者と前記求人者のカルチャーとのマッチング度を示すカルチャーフィットスコアと、前記求職者と前記求人者が求める人物に必要なスキルとのマッチング度を示すスキルフィットスコアとを算出する＜１＞または＜２＞に記載のマッチング支援装置。
＜４＞ 前記求職者情報は、前記求職者の個性、価値観、理想の働き方及び才能を示す回答群を含む＜１＞から＜３＞のいずれかに記載のマッチング支援装置。
＜５＞ 求職者が使用する求職者端末又は求人者が使用する求人者端末にネットワークを介して接続され、記憶部を備え、前記求職者と前記求人者とのマッチングを支援するマッチング支援装置におけるマッチング支援方法であって、
所定の設問群に対する前記求職者による回答群を示す求職者情報と、前記所定の設問群と異なる設問群に対する前記求人者による回答群を示す求人者情報と、前記求職者情報と前記求人者情報との関連性を示すマッチスコアとを前記記憶部に記憶する工程と、
前記記憶する工程において記憶された前記求職者情報と前記求人者情報と前記マッチスコアとに基づいて、前記求職者と前記求人者とのマッチング度を示すスコアを算出する解析工程と、
前記解析工程において算出されたスコアに基づく解析結果を、前記求職者端末又は前記求人者端末に送信する工程と、
を含むマッチング支援方法。

本発明によれば、求人者と求職者それぞれの立場における多面的な観点からの情報に基づいて、適切にマッチングすることができる。

本実施形態に係るマッチング支援システムの構成例を示す図である。 本実施形態に係るマッチング支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態に係るマッチング支援装置の機能構成例を示す図である。 本実施形態に係る求職者端末に表示されるアセスメント入力画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る求職者ＤＢの一例を示す図である。 本実施形態に係る求人者端末に表示されるアセスメント入力画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る求人者ＤＢの一例を示す図である。 本実施形態に係るマッチスコアＤＢの一例を示す図である。 本実施形態に係る求職者端末に解析結果を表示する制御ロジックの一例を示す図である。 本実施形態に係る解析結果ＤＢの一例を示す図である。 本実施形態に係る解析結果の表示画面の第一の例を示す図である。 本実施形態に係る求人者端末に解析結果を表示する制御ロジックの一例を示す図である。 本実施形態に係る解析結果ＤＢの一例を示す図である。 本実施形態に係る解析結果の表示画面の第二の例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下では、求人者と求職者とのマッチングを支援する場合を例示して説明を行うが、この場合に限定されるものではない。本発明は、求人者と求職者とのマッチング以外、例えば人同士の相性のマッチングを行う場合等に対しても適用可能である。

［マッチング支援システムのシステム構成例］
図１は、本実施形態に係るマッチング支援システムの構成例を示す図である。

図１に示すマッチング支援システム１は、インターネット等のネットワーク２を介して接続された複数の求職者端末３、複数の求人者端末４、マッチング支援装置５を有する。

複数の求職者端末３の各々は、求職者が使用するコンピュータ装置である。この求職者端末３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、キーボード等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置、インターフェース装置等を備える一般的なコンピュータ装置である。

求職者端末３は、Ｗｅｂサーバとしても機能するマッチング支援装置５のＷｅｂクライアントとして機能し、マッチング支援装置５に対して送信する表示リクエストに応じて求職者端末３の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面（図４を用いて後述）で求職者に関する情報（以下、「求職者情報」ともいう）を入力する。

複数の求人者端末４の各々は、求人者が使用するコンピュータ装置であり、この求人者端末４は、ＣＰＵ、メモリ、ＳＳＤ、キーボード等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置、インターフェース装置等を備える一般的なコンピュータ装置である。

求人者端末４は、マッチング支援装置５のＷｅｂクライアントとして機能し、マッチング支援装置５に対して送信する表示リクエストに応じて求人者端末４の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面（図６を用いて後述）で求人者に関する情報（以下、「求人者情報」ともいう）を入力する。

マッチング支援装置５は、求職者端末３に入力された求職者情報と、求人者端末４に入力された求人者情報とを受信して記憶し、これら記憶された情報に基づいて求職者と求人者とのマッチングを支援する。

またマッチング支援装置５は、マッチングの結果を求職者端末３や求人者端末４に対して送信し、求職者端末３や求人者端末４の表示装置上に表示させる（図１１や図１４を用いて後述）。

以上に示すシステム構成により、本実施形態に係るマッチング支援システム１では、マッチング支援装置５が、求職者端末３から送信された求職者情報と、求人者端末４から送信された求人者情報とに基づいてマッチングを行う。

なお、マッチング支援装置５は、物理的に１台のコンピュータである場合に限定されるものではない。複数台のコンピュータを組み合わせて構成されてもよいし、仮想化技術を用いることによりクラウド上に仮想的に設けられた仮想サーバであってもよい。

［マッチング支援装置のハードウェア構成例］
図２は、本実施形態に係るマッチング支援装置のハードウェア構成例を示す図である。なお、以下の説明において、前述と同様の構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を適宜省略する。

図２に示すマッチング支援装置５は、バス５７を介して接続されたＣＰＵ５１、メモリ５２、ＳＳＤ５３、入力装置５４、表示装置５５、インターフェース装置５６を備える。

ＣＰＵ５１は、メモリ５２に記憶された各種プログラムを実行する中央演算装置である。メモリ５２は、ＣＰＵ５１によって実行されるプログラム及びプログラムによって使用されるデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置である。ＳＳＤ５３は、各種データ等を記憶する記憶装置である。ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）であってもよい。入力装置５４は、ユーザが各種情報を入力するための装置、例えばキーボード、マウスである。表示装置５５は、例えばディスプレイである。インターフェース装置５６は、ネットワーク２等に接続するためのインターフェース装置である。

［マッチング支援装置の機能構成例］
図３は、本実施形態に係るマッチング支援装置の機能構成例を示す図である。

図３に示すマッチング支援装置５は、制御部５１０、解析部５２０、通信部５３０、記憶部５４０を有する構成である。

制御部５１０は、当該マッチング支援装置５の各種制御を行う制御手段である。解析部５２０は、記憶部５５０に記憶された情報に基づいて解析を行う解析手段である。ここでいう解析とは、求職者と求人者のマッチング度を示すスコアの算出等である。通信部５３０は、求職者端末３や求人者端末４との間で通信を行う通信手段である。

記憶部５４０は、求職者端末３や求人者端末４から送信されてきた情報等の各種データを記憶する記憶手段である。この記憶部５４０は、求職者ＤＢ５５０、求人者ＤＢ５６０、マッチスコアＤＢ５７０、解析結果ＤＢ５８０から構成される。

求職者ＤＢ５５０は、各々の求職者端末３から送信されてきた求職者情報を記憶する。求職者情報とは、アセスメント入力画面（図４を用いて後述）に示された設問群に対する求職者による回答群であり、求職者の個性、価値観、理想の働き方、才能、能力等を示す情報である。この求職者ＤＢ５５０に記憶される求職者情報は図５を用いて後述する。

求人者ＤＢ５６０は、各々の求人者端末４から送信されてきた求人者情報を記憶する。求人者情報とは、アセスメント入力画面（図６を用いて後述）に示された設問群に対する求人者による回答群であり、求人者（求人企業）の企業文化を示す情報、当該企業が必要としている人物像すなわち人物に必要なスキルや特性等を示す情報である。この求人者ＤＢ５６０に記憶される求人者情報は図７を用いて後述する。

マッチスコアＤＢ５７０は、解析部５２０がマッチングに係る解析、すなわち求職者と求人者とのマッチング度を示すスコアの算出を行う際に用いられるマッチスコアが格納されたテーブル（図８を用いて後述）である。

解析結果ＤＢ５９０は、解析部５２０がマッチングに係る解析を行った結果を示す情報を記憶する。この解析結果ＤＢ５９０に記憶される解析結果を示す情報については図１０や図１３を用いて後述する。

なお、上記の構成要素のうち、制御部５１０、解析部５２０は、図２のＣＰＵ５１によって実現される。通信部５３０は、図２のＣＰＵ５１及びインターフェース装置５６によって実現される。記憶部５４０は、図２のメモリ５２によって実現される。

［求職者ＤＢの一例］
図４は、本実施形態に係る求職者端末に表示されるアセスメント入力画面の一例を示す図である。図５は、本実施形態に係る求職者ＤＢの一例を示す図である。

図４では、求職者端末３の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面を示している。図４に示すアセスメント入力画面ＱＳは、Ａ～Ｄの設問群が設けられた形式の診断用画面を示している。求職者は、求職者端末３の表示装置上に表示されたアセスメント入力画面ＱＳ上で各設問に回答する。

設問Ａは、求職者の先天的特性がＡ１～Ａ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。なお、図４では、説明の便宜上三つの選択肢から一つの選択肢を選択する設問を例示しているが、設問内容に応じてより多くの選択肢から一つの選択肢を選択可能であるとともに、設問内容によってはＹＥＳ・ＮＯの二択の選択肢を含むものとする。また、設問Ａ自体が多面的な観点からの複数の設問により構成され、それら複数の設問を回答することによって最終的にＡ１～Ａ３のいずれに当てはまるかが導き出されるものであることが望ましい。設問Ｂにおいても同様である。

設問Ａは、求職者の先天的特性がＡ１～Ａ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「基本的にポジティブか」という設問に対して、「Ａ１：ポジティブ（楽観的にものごとをとらえる）」、「Ａ２：ポジティブともネガティブとも言えない」、「Ａ３：ネガティブ（冷静にものごとをとらえる）」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。設問Ｂは、求職者の性格がＢ１～Ｂ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「何かを判断するときに人の意見に影響されるか」という設問に対して、「Ｂ１：影響される」、「Ｂ２：どちらでもない」、「Ｂ３：影響されない」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

設問Ｃは、求職者の指向性を示す要素Ｃ１～Ｃ３のそれぞれの値を抽出するためのものである。例えば「キャリアタイプの指向性」という設問に対して、「Ｃ１：リーダータイプ」、「Ｃ２：管理職タイプ」、「Ｃ３：スペシャリスト（技術職・営業職）タイプ」という要素の各々に対し合計が１０となるようにそれぞれの要素の値を入力する。設問Ｄは、求職者の個人特性を示す要素Ｄ１～Ｄ３のそれぞれの値を抽出するためのものである。例えば「過去、現在及び未来について考える時間」という設問に対して、「Ｄ１：過去」、「Ｄ２：現在」、「Ｄ３：未来」という要素の各々に対し合計が１０となるようにそれぞれの要素の値を入力する。なお、設問Ｃ、Ｄのそれぞれは、説明の便宜上三つの要素の数値を抽出するための設問を例示しているが、設問内容に応じてより多くの要素の数値を抽出可能であるものとする。また、設問Ｃ、Ｄのそれぞれ自体が複数の設問から構成され、それら複数の設問を回答することによって最終的にＣ１～Ｃ３、Ｄ１～Ｄ３のそれぞれの値が導き出されるものであることが望ましい。

なお、図４に例示した設問Ａ～Ｄに限定されるものではなく、例えば、個人のビジネススタイルの分類を決定する設問等、他の観点からの設問を含むように構成することが好ましい。

図５では、図４のアセスメント入力画面ＱＳ上での求職者による各設問の回答結果が格納された求職者ＤＢ５５０（図３参照）の一例をテーブルで示している。

求職者ＤＢ５５０のテーブルの属性は、識別番号、求職者名、回答Ａ、回答Ｂ、回答Ｃ、回答Ｄを含む。

図５に示す例では、例えば識別番号“１”である求職者名“Ｘ１”の求職者の回答結果が、回答Ａすなわち設問Ａの回答は“Ａ１”、回答Ｂすなわち設問Ｂの回答は“Ｂ１”、回答Ｃすなわち設問Ｃの回答は“Ｃ１＝５、Ｃ２＝３、Ｃ３＝２”、回答Ｄすなわち設問Ｄの回答は“Ｄ１＝２、Ｄ２＝２、Ｄ３＝６”であることを示している。識別番号“２”、“３”についても同様である。

図５に示すように、図４のアセスメント入力画面ＱＳ上での求職者による各設問の回答結果が求職者ＤＢ５５０において記憶される。これにより、求職者が図４に示すアセスメント入力画面ＱＳ上で各設問に回答することで、マッチング支援装置５は回答を行った求職者に関する情報、すなわち求職者本来の個性、価値観、理想の働き方、才能、能力等を示す情報を多面的な観点から取得することができる。

［求人者ＤＢの一例］
図６は、本実施形態に係る求人者端末に表示されるアセスメント入力画面の一例を示す図である。図７は、本実施形態に係る求人者ＤＢの一例を示す図である。

図６では、求人者端末４の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面を示している。図６に示すアセスメント入力画面ＱＥは、前述の求職者に対する設問群Ａ～Ｄと異なるＯ～Ｔの設問群が設けられた形式の診断用画面を示している。求人者（求人企業）の人事部員が、求人者端末４の表示装置上に表示されたアセスメント入力画面ＱＥ上で各設問に回答する。

設問Ｏは、求人者の業界特性がＯ１～Ｏ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「安定性が求められる業界か」という設問に対して、「Ｏ１：安定性が求められる」、「Ｏ２：安定性と変革性の両方が求められる」、「Ｏ３：変革性が求められる」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

なお、図６では、説明の便宜上三つの選択肢から一つの選択肢を選択する設問を例示しているが、設問内容に応じてより多くの選択肢から一つの選択肢を選択可能であるとともに、設問内容によってはＹＥＳ・ＮＯの二択の選択肢を含むものとする。また、業界特性に関する設問が一つ（設問Ｏのみ）の場合を例示しているが、設問Ｏとは別の観点からの複数の設問が設けられ、それぞれの設問に対する回答が導き出されるものであることが望ましい。設問Ｐ～Ｔにおいても同様である。

設問Ｐは、求人者の価値観がＰ１～Ｐ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「伝統を重視するか」という設問に対して、「Ｐ１：伝統を重視する」、「Ｐ２：伝統も革新性も重視する」、「Ｐ３：革新性を重視する」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

設問Ｑは、求人者の組織構造がＱ１～Ｑ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「意思決定はトップダウンか」という設問に対して、「Ｑ１：トップダウンである」、「Ｑ２：トップダウンであるが柔軟に合議も行う」、「Ｑ３：合議型である」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

設問Ｒは、求人者の制度がＲ１～Ｒ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「年功序列型か」という設問に対して、「Ｒ１：年功序列型である」、「Ｒ２：原則として年功序列であるが能力主義も取り入れている」、「Ｒ３：能力主義型である」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

設問Ｓは、求人者が求職者（又は従業員）に求めている仕事の内容がＳ１～Ｓ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「仕事の内容は」という設問に対して、「Ｓ１：自然を相手にする仕事」、「Ｓ２：ものづくりに関わる仕事」、「Ｓ３：人を相手にする仕事」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

設問Ｔは、求人者が求職者（又は従業員）に求めている能力がＴ１～Ｔ３のいずれに当てはまるかを択一的に選択するためのものである。例えば「感受性の高さ」という設問に対して、「Ｔ１：感受性の高いことが求められる」、「Ｔ２：平均的な感受性の高さが求められる」、「Ｔ３：感受性よりも論理性が求められる」という選択肢のいずれに当てはまるかが回答される。

ここで、図６に例示した設問Ｏ～Ｔのうちの設問Ｏ～Ｒは求人者のカルチャー（文化）を判定するための設問である。本明細書において、「カルチャー」とは「企業内で明文化されていないが、経営者と社員または社員感間で共有・形成される企業独自の価値観、暗黙的な規範・ルール」のことである。一方、設問Ｓ、Ｔは求人者が募集する職種に求められるスキル（才能）を判定するための設問である。すなわち本実施形態に係る求人者に対するアセスメントによれば、求人者のカルチャーを示す回答群及び求める人物に必要なスキルを示す回答群の２種類に大別される情報を取得することができる。もちろん、これら２種類の情報に限定されることなく、他の種類の情報を取得するための設問を含ませてもよい。

また、求人者のカルチャーに関する設問は設問Ｏ～Ｒに限定されるものではなく、その他の観点の質問、例えば職場の雰囲気、オフィススペース、企業データに関する設問等を含むように構成することが好ましい。更に、求人者の求める人物に必要なスキルに関する設問は設問Ｓ、Ｔに限定されるものではなく、他の観点の質問、例えば求められる仕事の進め方に関する質問等を含むように構成することが好ましい。

図７では、図６のアセスメント入力画面ＱＥ上での求人者による各設問の回答結果が格納された求人者ＤＢ５６０（図３参照）の一例をテーブルで示している。

求人者ＤＢ５６０のテーブルの属性は、識別番号、求人者名、回答Ｏ、回答Ｐ、回答Ｑ、回答Ｒ、回答Ｓ、回答Ｔを含む。

図７に示す例では、例えば識別番号“１”である求人者名“Ｙ１”の求人者の回答結果が、回答Ｏすなわち設問Ｏの回答は“Ｏ２”、回答Ｐすなわち設問Ｐの回答は“Ｐ１”、回答Ｑすなわち設問Ｑの回答は“Ｑ１”、回答Ｒすなわち設問Ｒの回答は“Ｒ１”、回答Ｓすなわち設問Ｓの回答は“Ｓ１”、回答Ｔすなわち設問Ｔの回答は“Ｔ１”であることを示している。識別番号“２”、“３”についても同様である。

図７に示すように、図６のアセスメント入力画面ＱＥ上での求人者による各設問の回答結果が求人者ＤＢ５６０において記憶される。これにより、求人者が図６に示すアセスメント入力画面ＱＳ上で各設問に回答することで、マッチング支援装置５は回答を行った求人者に関する情報、すなわち求人者の企業カルチャーを示す情報、求人者が求める人材の特性・能力等を示す情報を多面的な観点から取得することができる。

［マッチスコアＤＢの一例］
図８は、本実施形態に係るマッチスコアＤＢの一例を示す図である。

マッチスコアＤＢ５７０は、前述の通り、マッチング支援装置５（解析部５２０）がマッチングに係る解析、すなわち求職者と求人者とのマッチング度を示すスコアの算出を行う際に用いられるマッチスコアが格納されたテーブルである。なお、説明の容易のため、図８に示すマッチスコアＤＢ５７０では任意の数値が記載されている。

図８に示すマッチスコアＤＢ５７０のテーブルの属性は、識別子であるＩＤ、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３を含む。

図８に示す例では、例えばＩＤが“Ｏ１”であることは、求人者による設問Ｏ（図６参照）に対する回答がＯ１である場合を示している。この場合において、求職者の設問Ａ（図４参照）に対する回答ＡがＡ１、Ａ２、Ａ３である場合のそれぞれのスコアは“１．５”，“０．０”，“１．５”であることを示している。同様に、求職者の設問Ｂに対する回答がＢ１、Ｂ２、Ｂ３である場合のそれぞれのスコアが“１．５”，“０．０”，“１．５”であることを示している。

また、求職者の設問Ｃの要素Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３のスコアがそれぞれ“１．５”，“０．０”，“１．５”であることを示している。同様に、求職者の設問Ｄの要素Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３のスコアがそれぞれ“１．５”，“０．０”，“１．５”であることを示している。

以上図８に示すように、マッチスコアＤＢ５７０には、各ＩＤ、すなわち求人者により選択可能な回答毎に、求職者により選択可能な回答若しくは回答を構成する要素の各々と対応付けられたスコアがマッチスコアとして記憶される。すなわち、図４に示すアセスメント入力画面ＱＳ上での求職者によって取り得るすべての回答と、図６に示すアセスメント入力画面ＱＥ上での求人者によって取り得るすべての回答との組み合わせの数のスコアが記憶される。

なお、マッチスコアは、求職者による回答と求人者による回答との関連性を示すものであり、関連性に応じて適切な値に設定されることが望ましい。具体的には、両者の関連性が高いほど高い値に設定し、関連性が低いほど低い値に設定する。更に両者に関連性がなく相反するものである場合にはマイナスの値に設定する。また、各回答間のバランスをとるために、必要に応じて回答間でスコアに重み付けを設定することが望ましい。

［求職者端末のマッチング］
図９は、本実施形態に係る求職者端末に解析結果を表示する制御ロジックの一例を示す図である。

図９を用いて、所定の求職者Ｘ１が求職者端末３を使用して求職者Ｘ１に関する情報を入力し、その後求職者端末３がマッチング支援装置５と通信することで求職者端末３に解析結果を表示させる動作について説明する。なお、以下では、図３～図８を適宜参照しながら説明する。

まずステップＳ１において、求職者端末３は、求職者情報を入力する（Ｓ１）。ステップＳ１では、求職者Ｘ１が、求職者端末３の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面ＱＳ（図４参照）上で回答を行う。その後求職者端末３は、求職者Ｘ１による回答によって得られる求職者Ｘ１に関する情報をマッチング支援装置５に送信する。

次にステップＳ２に進み、マッチング支援装置５（通信部５３０）は、求職者端末３から求職者Ｘ１に関する情報を取得し、マッチング支援装置５（制御部５１０）は、取得した求職者Ｘ１に関する情報を求職者ＤＢ５５０に記憶する（Ｓ２）。

続いてステップＳ３に進み、マッチング支援装置５（解析部５２０）は、スコアを算出する解析を行う（Ｓ３）。ステップＳ３では、ステップＳ２で求職者ＤＢ５５０に記憶された求職者Ｘ１に関する情報と、求人者ＤＢ５６０に記憶された求人者Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３に関する情報と、マッチスコアＤＢ５７０に記憶されたマッチスコアとに基づいてマッチング度を示すスコアを算出する解析を行う。

具体例として、求職者Ｘ１と求人者Ｙ１とのマッチング度を示すスコアを算出する場合を例に挙げて説明する。まず図５に示すように、求職者Ｘ１の回答Ａ～Ｄはそれぞれ“Ａ１”、“Ｂ１”、“Ｃ１＝５、Ｃ２＝３、Ｃ３＝２”、“Ｄ１＝２、Ｄ２＝２、Ｄ３＝６”である。一方、図７に示すように、求人者Ｙ１の回答Ｏ～Ｔは、それぞれ“Ｏ２”、“Ｐ１”、“Ｑ１”、“Ｒ１”、“Ｓ１”、“Ｔ１”である。

ここで、求人者Ｙ１の回答Ｏ～Ｔのうち回答Ｏ～Ｒは求人者のカルチャー（文化）を判定するための回答群であり、回答Ｓ、Ｔは求人者の求める人物に必要なスキルに関する回答群である。以下、求職者Ｘ１と求人者Ｙ１のカルチャーとのマッチング度を示すスコア（以下、「カルチャーフィットスコア」ともいう。）、求職者Ｘ１と求人者Ｙ１が求める人物に必要なスキルとのマッチング度を示すスコア（以下、「スキルフィットスコア」ともいう。）の順で算出方法を説明する。

図８に示すマッチスコアＤＢ５７０のテーブルにおいて、列“Ａ１”の行“Ｏ２”、“Ｐ１”、“Ｑ１” 、“Ｒ１”、の値はそれぞれ“１．０”，“１．０”，“０．０”，“０．２”である。従って、設問Ａ（ここでは回答Ａ１）についてのカルチャーフィットスコアは、これらの合計値“２．２”と算出する。同様に、設問Ｂ（ここでは回答Ｂ１）についてのカルチャーフィットスコアは“２．２（＝１．０＋１．０＋０．０＋０．２）”と算出する。

一方、設問Ｃ（ここでは回答Ｃ１＝５、Ｃ２＝３、Ｃ３＝２）についてのカルチャーフィットスコアは、“２２．８（＝（１．０＋１．０＋０．０＋０．２）×５＋（０．５＋０．５＋１．５＋０．２）×３＋（１．０＋０．５＋０．０＋０．２）×２）”と算出する。すなわち、行の合計値に回答Ｃ１～Ｃ３の数値を乗じて算出している。同様に、設問Ｄ（ここでは回答Ｄ１＝２、Ｄ２＝２、Ｄ３＝６）についてのカルチャーフィットスコアは、“２０（＝（１．０＋１．０＋０．０＋０．２）×２＋（０．５＋０．５＋１．５＋０．２）×２＋（１．０＋０．５＋０．０＋０．２）×６）”と算出する。

以上に示すように、求職者Ｘ１の各設問Ａ～Ｄに対する回答と求人者Ｙ１の各設問Ｏ～Ｒに対する回答とに基づいて、各設問Ａ～Ｄについてのカルチャーフィットスコアを算出してきたが、これらの合計値が最終的な求職者Ｘ１と求人者Ｙ１とのカルチャーフィットスコア“４７．２（＝２．２＋２．２＋２２．８＋２０）”となる。

なお、前述の通り、各回答間のバランスをとるために、必要に応じて回答間でスコアに重み付けを設定することが望ましい。この例では設問Ａ、Ｂに対する回答のスコアが設問Ｃ、Ｄに対する回答のスコアに比して約１／１０であるので、設問Ａ、Ｂに対する回答のスコアを約１０倍にする等によりバランスを取る方法が考えられる。

同様の算出手法により、求職者Ｘ１の各設問Ａ～Ｄに対する回答と求人者Ｙ１の設問Ｓ、Ｔに対する回答とに基づいて、各設問Ａ～Ｄについてのスキルフィットスコアを算出する。本具体例では、最終的な求職者Ｘ１と求人者Ｙ１とのスキルフィットスコアは “２７．５（＝２．０＋２．０＋２．０×５－０．５×３＋１．５×２＋２．０×２－０．５×２＋１．５×６）”となる。

図９に戻り、ステップＳ３では、求人者ＤＢ５６０に記憶された求人者Ｙ２、Ｙ３に関する情報についても同様に算出する。その結果、求職者Ｘ１と求人者Ｙ２、Ｙ３それぞれとのカルチャーフィットスコア “５３．４”、“１７”が算出される。また、求職者Ｘ１と求人者Ｙ２、Ｙ３それぞれとのスキルフィットスコア “１９．５”、“１９”が算出される。以上のステップＳ３において算出されたスコアは、解析結果ＤＢ５８０に記憶される。

図１０は、本実施形態に係る解析結果ＤＢの一例を示す図である。図１０では、解析結果ＤＢ５８０の一例をテーブル５８０Ａで示している。

テーブル５８０Ａの属性は、求職者名、スコア種別、求人者Ｙ１、求人者Ｙ２、求人者Ｙ３を含む。

図１０に示す例では、求職者名“Ｘ１”の求職者と求人者Ｙ１とのカルチャーフィットスコア、スキルフィットスコア、これら合計スコアがそれぞれ“４７．２”、“２７．５”、“７４．７（＝４７．２＋２７．５）”であることを示している。求人者Ｙ２、Ｙ３についても同様である。

図９に戻り、ステップＳ４に進み、マッチング支援装置５（解析部５２０）は、解析結果として解析結果ＤＢ５８０に記憶された各求人者との合計スコアの高い順に並べた表示データを作成し、マッチング支援装置５（通信部５３０）は、作成した表示データを求職者端末３に送信する（Ｓ４）。

その後ステップＳ５に進み、求職者端末３は、マッチング支援装置５から受信した表示データ（解析結果）を表示装置上に表示する（Ｓ５）。

図１１は、本実施形態に係る解析結果の表示画面の第一の例を示す図である。

図１１では、求職者端末３の表示装置上に表示される表示画面３０の一例を示している。表示画面３０では、合計スコアの高い順に上から求人者Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３の例えばエントリー画面へのリンク３１、３２、３３が張られている。求職者Ｘ１が表示画面３０上でエントリー画面に遷移させるとともに、所望の求人者に対してエントリーを行うことができる。

また、本表示例では求人者（求人企業）が３社である場合について示しているが、例えば求人者が多数存在する場合には例えば合計スコアの高い順に上位３０社を表示させるようにしても良い。また、カルチャーフィットスコアまたはスキルフィットスコアのいずれかが高い順に表示させるよう切り替え可能としても良い。

以上説明してきたように、本動作例によれば、求職者端末３の使用者である求職者に対して、当該求職者の自己分析結果にマッチング度が高い求人者、すなわち求人者のカルチャー及び求める人物に必要なスキルとのマッチング度が高い求人者を提示している。これにより、求職者にとっては自分本来の個性及び才能を活かすことができる企業、すなわち自分の価値観や理想の働き方に合った企業を見つけることができる。

［求人者端末のマッチング］ 図１２は、本実施形態に係る求人者端末に解析結果を表示する制御ロジックの一例を示す図である。

図１２を用いて、所定の求人者Ｙ１が求人者端末４を使用して求人者Ｙ１に関する情報を入力し、その後求人者端末４がマッチング支援装置５と通信することで求人者端末４に解析結果を表示させる動作について説明する。なお、以下では、図３～図８を適宜参照しながら説明する。

まずステップＳ１１において、求人者端末４は、求人者情報を入力する（Ｓ１１）。ステップＳ１では、求人者Ｙ１が、求人者端末４の表示装置上に表示されるアセスメント入力画面ＱＥ（図６参照）上で回答を行う。その後求人者端末４は、求人者Ｙ１による回答によって得られる求人者Ｙ１に関する情報をマッチング支援装置５に送信する。

次にステップＳ１２に進み、マッチング支援装置５（通信部５３０）は、求人者端末４から求人者Ｙ１に関する情報を取得し、マッチング支援装置５（制御部５１０）は、取得した求人者Ｙ１に関する情報を求人者ＤＢ５６０に記憶する（Ｓ１２）。

続いてステップＳ１３に進み、マッチング支援装置５（解析部５２０）は、スコアを算出する解析を行う（Ｓ１３）。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で求人者ＤＢ５６０に記憶された求人者Ｙ１に関する情報と、求職者ＤＢ５５０に記憶された求職者Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３に関する情報と、マッチスコアＤＢ５７０に記憶されたマッチスコアとに基づいてマッチング度を示すスコアを算出する解析を行う。

マッチング度の算出方法については、図９のステップＳ３と同様である。このステップＳ１３では、求人者Ｙ１と求職者Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３それぞれとのマッチング度を示すスコアを算出する。

その結果、求人者Ｙ１と求職者Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３それぞれとのカルチャーフィットスコア“４７．２”、“４４．１”、“５１．８”が算出される。また、求人者Ｙ１と求職者Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３それぞれとのスキルフィットスコア“２７．５”、“２８．３”、“１２．６”が算出される。以上のステップＳ１３において算出されたスコアは、解析結果ＤＢ５８０に記憶される。

図１３は、本実施形態に係る解析結果ＤＢの一例を示す図である。図１３では、解析結果ＤＢ５８０の一例をテーブル５８０Ｂで示している。

テーブル５８０Ｂの属性は、求人者名、スコア種別、求職者Ｘ１、求職者Ｘ２、求職者Ｘ３を含む。

図１３に示す例では、求人者名“Ｙ１”の求人者と求職者Ｘ１とのカルチャーフィットスコア、スキルフィットスコア、これら合計スコアがそれぞれ“４７．２”、“２７．５”、“７４．７（＝４７．２＋２７．５）”であることを示している。求職者Ｘ２、Ｘ３についても同様である。

図１２に戻り、ステップＳ１４に進み、マッチング支援装置５（解析部５２０）は、解析結果として解析結果ＤＢ５８０に記憶された各求職者との合計スコアの高い順に並べた表示データを作成し、マッチング支援装置５（通信部５３０）は、作成した表示データを求人者端末４に送信する（Ｓ１４）。

その後ステップＳ１５に進み、求人者端末４は、マッチング支援装置５から受信した表示データ（解析結果）を表示装置上に表示する（Ｓ１５）。

図１４は、本実施形態に係る解析結果の表示画面の第二の例を示す図である。

図１４では、求人者端末４の表示装置上に表示される表示画面４０の一例を示している。表示画面４０では、合計スコアの高い順に上から求職者Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の例えば紹介ページへのリンク４１、４２、４３が張られている。求人者Ｙ１は表示画面４０上で各求職者の紹介ページに遷移させるとともに、所望の求職者に対してオファーを行うことができる。

また、本表示例では求職者が３人である場合について示しているが、例えば求職者が多数存在する場合には例えば合計スコアの高い順に上位３０人を表示させるようにしても良い。また、カルチャーフィットスコアまたはスキルフィットスコアのいずれかが高い順に表示させるよう切り替え可能としても良い。

以上説明してきたように、本動作例によれば、求人者端末４の使用者である求人者に対して、当該求人者のカルチャー及び求める人物に必要なスキルにマッチング度が高い求職者を提示している。これにより、求人者にとっては自社の企業文化にマッチした求める人材像に近い求職者を見つけることができる。

以上説明してきたように、本実施形態に係るマッチング支援システム１及びマッチング支援装置５によれば、求人者と求職者それぞれの立場における多面的な観点からの情報に基づいて、適切にマッチングすることができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一つを示したものであり、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

例えば上記説明においては、求人者と求職者とのカルチャーフィットスコア及びスキルフィットスコアという大きく二つの観点からのスコアを算出する形態について説明してきたが、この場合に限定されるものではない。例えば求人者の社員が求職者用のアセスメント入力画面ＱＳ（図４参照）上で回答した結果と、求職者がアセスメント入力画面ＱＳ上で回答した結果とに基づいて求職者と求人者社員とのマッチング度を示すスコアを算出し、これを合計スコアに含ませても良い。

１ マッチング支援システム
３ 求職者端末
４ 求人者端末
５ マッチング支援装置
５１０ 制御部
５２０ 解析部
５３０ 通信部
５４０ 記憶部
５５０ 求職者ＤＢ
５６０ 求人者ＤＢ
５７０ マッチスコアＤＢ
５８０ 解析結果ＤＢ

Claims (6)

1. 求職者と求人者とのマッチングを支援するマッチング支援装置であって、
   前記求職者に対する第１設問群に対する前記求職者により選択可能な第１回答群を含む求職者情報と、前記第１設問群と異なる前記求人者に対する第２設問群に対する前記求人者により選択可能な第２回答群を含む求人者情報と、前記第１回答群の各回答と前記第２回答群の各回答と対応付けられて前記求職者情報と前記求人者情報との関連性を示すマッチスコアとを記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記マッチスコアを前記第１回答群および前記第２回答群の組み合わせに応じて加算処理することにより前記求職者と前記求人者とのマッチング度を示す合計スコアを算出する解析手段と、
   を備えることを特徴とするマッチング支援装置。
2. 前記第２回答群のうち少なくとも一部の回答に対応するマッチスコアに対して所定の数値を乗算して前記合計スコアを算出することを特徴とする請求項１に記載のマッチング支援装置。
3. 前記求人者情報は、前記求人者の第１特性を示す第１特性回答群と、前記求人者の第２特性を示す第２特性回答群とを含み、
   前記解析手段は、前記求職者と前記求人者の前記第１特性とのマッチング度を示す第１フィットスコアと、前記求職者と前記求人者の前記第２特性とのマッチング度を示す第２フィットスコアとを算出することを特徴とする
   請求項１に記載のマッチング支援装置。
4. 前記求人者の第１特性は、前記求人者のカルチャーであり、
   前記求人者の第２特性は、前記求人者が求める人物に必要なスキルであり、
   前記解析手段は、前記求職者と前記求人者のカルチャーとのマッチング度を示すカルチャーフィットスコアと、前記求職者と前記求人者が求める人物に必要なスキルとのマッチング度を示すスキルフィットスコアとを算出することを特徴とする
   請求項３に記載のマッチング支援装置。
5. 前記求職者は、複数の求職者であり、
   前記解析手段は、前記合計スコアの数値に応じて前記複数の求職者の各々に対応する合計スコアおよび前記求職者情報が配置された表示データを作成する、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載のマッチング支援装置。
6. 前記求人者は、複数の求人者であり、
   前記解析手段は、前記合計スコアの数値に応じて前記複数の求人者の各々に対応する合計スコアおよび前記求人者情報が配置された表示データを作成する、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載のマッチング支援装置。

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