JP7329159B1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】求人票の作成を容易にすることができる情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備え、プロセッサが、第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付ける。第１取得ステップでは、入力されたペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報を取得する。第１出力ステップでは、求職者情報及び求人票を機械学習させた学習モデルを搭載した人工知能に、ペルソナに関する情報を入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、求人票等の所定のフォームに入力された文章のデータを取得し、入力された文章を解析して、評価点数データおよび評価コメントデータを生成する技術が開示されている。

特開２０１８－０４５６９０号公報

企業等の求人者が人材を採用する際には、求人票を作成して、どのような人材を求めているのかということを求職者に伝える必要がある。しかし、求める人材に合った適切な内容を記載した求人票を作成することは、多くの時間及び手間がかかってしまう場合がある。また、求める人材と求人票の内容とに齟齬があると、求める人材に合致するような人材の応募が減少し、適切な人材の採用が難しくなり、その結果、採用活動が上手くいかない。

本発明では上記事情に鑑み、求人票の作成を容易にすることができる情報処理システム等を提供することとした。

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備え、プロセッサが、第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付ける。第１取得ステップでは、入力されたペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報を取得する。第１出力ステップでは、求職者情報及び求人票を機械学習させた学習モデルを搭載した人工知能に、ペルソナに関する情報を入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる。

このような態様によれば、求人票の作成を容易にすることができる。

求人票作成支援システム１の全体構成を示す図である。 サーバ装置１０のハードウェア構成を示す図である。 求人者端末２０のハードウェア構成を示す図である。 各装置の制御部の機能構成の一例を示す図である。 求人票作成処理の一例を示すアクティビティ図である。 ペルソナ入力画面の一例を示す図である。 ペルソナ入力画面の一例を示す図である。 求職者データベースの一例を示す図である。 表示された求職者情報の一例を示す図である。 表示された求職者情報の別の一例を示す図である。 表示された推奨ペルソナ条件の一例を示す図である。 表示された求人票の一例を示す図である。 修正の影響の反映方法を説明する図である。 新たな人物像を示すペルソナの生成方法を説明する図である。 新たな人物像を示すペルソナの生成方法を説明する図である。 表示されたペルソナの一例を示す図である。 出力された求人票の別の一例を示す図である。 サーバ装置１０の制御部１１の機能構成の別の一例を示す図である。 表示された求人票の一例を示す図である。 表示された推奨ペルソナ条件の一例を示す図である。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集団体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

１．ハードウェア構成
本節では、本実施形態に係る求人票作成支援システムのハードウェア構成について説明する。

図１は、求人票作成支援システム１の全体構成を示す図である。図１においては、求人票作成支援システム１が備える各装置と、それらの装置を使用するユーザの概要が示されている。各概要については、他の図も参照しながら随時説明する。

求人票作成支援システム１は、求人票の作成を支援するための情報処理である求人票作成支援処理を実行する情報処理システムである。求人票とは、企業等の求人者が求める人材・採用したい人材の募集要項等を記載した書類であり、例えば、求人者が人材を採用したい職種、業務内容、労働条件及び待遇等が記載されている。求人票作成支援システム１は、通信回線２と、サーバ装置１０と、求人者端末２０とを備える。

通信回線２は、インターネット等を含み、自回線に接続する装置同士のデータのやり取りを仲介する。通信回線２には、サーバ装置１０が有線で接続され、求人者端末２０が無線で接続されている。なお、各装置の通信回線２との接続は有線でも無線でもよい。

サーバ装置１０は、通信回線２を介して求人者端末２０とデータをやり取りしながら、求人票作成支援処理を実行する情報処理装置である。サーバ装置１０は、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の機能を有し、求人票を生成して出力する。求人者端末２０は、求人者Ｕ１をユーザとする端末である。求人者Ｕ１は、企業等の組織において人材の採用を担当する者であり、例えば、人事部門の担当者である。求人者端末２０は、求人票作成支援処理に必要な入力の受け付け及び出力された求人票の表示等を行う。

図２は、サーバ装置１０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、バス１４とを備える。バス１４は、サーバ装置１０が備える各部を電気的に接続する。

（制御部１１）
制御部１１は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部１１は、記憶部１２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、求人票作成支援システム１に係る種々の機能を実現するコンピュータである。すなわち、記憶部１２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部１１によって具体的に実現されることで、制御部１１に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部１１は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部１１を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。

（記憶部１２）
記憶部１２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部１１によって実行される求人票作成支援システム１に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部１２は、制御部１１によって実行される求人票作成支援システム１に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。

（通信部１３）
通信部１３は、サーバ装置１０から種々の電気信号を外部の構成要素に送信可能に構成される。また、通信部１３は、外部の構成要素からサーバ装置１０への種々の電気信号を受信可能に構成される。さらに好ましくは、通信部１３がネットワーク通信機能を有し、これにより通信回線２を介して、サーバ装置１０と外部機器との間で種々の情報を通信可能に実施してもよい。

図３は、求人者端末２０のハードウェア構成を示す図である。求人者端末２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入力部２４と、出力部２５と、バス２６とを備える。バス２６は、求人者端末２０が備える各部を電気的に接続する。制御部２１、記憶部２２及び通信部２３は、図２に示す制御部１１、記憶部１２及び通信部１３と、スペック、モデル等は異なっていてもよいが、同様のハードウェアである。

（入力部２４）
入力部２４は、キー、ボタン、タッチスクリーン及びマウス等を有し、ユーザによる入力を受け付ける。また、入力部２４は、マイクロフォンを有し、ユーザによる音声の入力を受け付けてもよい。

（出力部２５）
出力部２５は、ディスプレイ及びスピーカ等を有し、ディスプレイの表示面に画面、画像、アイコン、テキスト等といった、ユーザが視認可能な態様で生成された視覚情報を表示し、音声を含む音を出力する。

２．機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、各装置の記憶部に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部によって具体的に実現されることで、制御部に含まれる各機能部が実行されうる。

図４は、各装置の制御部の機能構成の一例を示す図である。サーバ装置１０の制御部１１は、サーバ表示部１１１と、記憶制御部１１２と、操作受付部１１３と、人工知能部１１４と、求職者提示部１１５と、求職者取得部１１６と、ＡＩ制御部１１７と、ペルソナ提示部１１８と、修正反映部１１９とを備える。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１と、操作受付部２１２とを備える。

サーバ表示部１１１は、求人票作成支援システム１に関するシステム画面を各端末に表示させるための処理を実行する。サーバ表示部１１１は、例えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイルの生成及び送信等の処理を行い、システム画面を示すウェブページを求人者端末２０に表示させる。なお、サーバ表示部１１１は、求人票作成支援システム１を利用するためのアプリケーションの表示用データの生成及び送信等の処理を行ってもよい。

記憶制御部１１２は、自装置の記憶部１２を制御し、記憶部１２へのデータの書き込み及び読み出しを行う。操作受付部１１３は、外部端末を介してユーザの操作を受け付ける。操作受付部１１３は、例えば、求人者端末２０を介して求人者Ｕ１の操作を受け付ける。求人票作成支援システム１においては、操作受付部１１３は、求人者Ｕ１によるペルソナの入力を受け付ける。ペルソナとは、一般的に、商品やサービスを利用する架空の人物像のことである。ここでは、求人者が求める（採用したい）人材に関する人物像のことを「ペルソナ」と呼ぶ。操作受付部１１３は、求人者Ｕ１が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付ける。

人工知能部１１４は、ＧＰＴ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＧＰＴ－１、ＧＰＴ－２、ＧＰＴ－３を含む）、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）又はＢＡＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ａｎｄ Ａｕｔｏ－ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）等を含むトランスフォーマ等の言語モデル等の学習モデルを備えるＡＩである。

学習モデル（機械学習モデルとも言う）とは、機械学習アルゴリズムによる学習モデルをいう。機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木及びサポートベクターマシン等がある。また、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量、結合重み付け係数を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）も含まれる。人工知能部１１４は、上記アルゴリズムのうち利用できるものを適宜適用することができる。

人工知能部１１４は、教師データを用いて機械学習を行ってもよい。教師データとは、学習データのことをいい、入力データ及び出力データのペアで構成される。また、正解データとは、学習データ（教師データ）の出力データのことをいう。なお、学習済モデルとは、ディープラーニング等の任意の機械学習アルゴリズムに従った学習モデルに対して、事前に適切な教師データ（学習データ）を用いてトレーニング（学習）を行ったモデルをいう。

ただし、学習済モデルは、事前に適切な学習データを得ているが、それ以上の学習を行わないものではなく、追加の学習を行うこともできる。追加学習は、装置が使用先に設置された後も行われる。また、人工知能部１１４は、いわゆる教師なし学習により機械学習を行い、学習済モデルを構築してもよい。教師なし学習とは、入力データのみを大量に与えることで、入力データを学習させ、入力データに対応した出力データを与えずに、処理を学習させることである。

人工知能部１１４は、ペルソナや求職者情報、求人票を入力として、求人票を出力する。求職者情報とは、求職者に関する情報であり、例えば、求職者の氏名、年齢、住所、所属組織、業種、職種、業務内容、スキル及び年収等の情報である。

求職者提示部１１５は、求職者情報の一覧を求人者Ｕ１に提示する。求職者取得部１１６は、求職者情報を取得する。求職者取得部１１６は、本実施形態では、求職者提示部１１５により提示された求職者情報の一覧から求人者Ｕ１により選択された求職者に関する求職者情報を取得する。ＡＩ制御部１１７は、人工知能部１１４への入力を制御する。ＡＩ制御部１１７は、例えば、求職者取得部１１６により取得された求職者情報を入力として、求人票を出力することを表すプロンプトを生成する。人工知能部１１４は、生成されたプロンプトに基づいて、求人票を出力する。

ペルソナ提示部１１８は、入力されたペルソナとは異なるペルソナを求人者Ｕ１に提示する。修正反映部１１９は、出力された求人票に修正が行われた場合に、後述する方法でその修正に基づく他の箇所への修正を反映する。求人者端末２０のユーザ表示部２１１は、サーバ装置１０から送信されてきた画面データが示す求人票作成支援システム１に関するシステム画面を表示する。操作受付部２１２は、求人者端末２０を利用するユーザによる操作を受け付ける。

３．情報処理
本節では、本実施形態において、求人票作成支援システム１を制御するコンピュータにプログラムを実行させる情報処理（求人票を作成する求人票作成処理）について説明する。求人票作成支援システム１は、次の図５等で示す各ステップがなされるようにプログラムを実行可能なプロセッサを備える。

図５は、求人票作成処理の一例を示すアクティビティ図である。図５に示す求人票作成処理は、求人者Ｕ１が、求人者端末２０に対して、ペルソナが示す求人者が求める人材に関する人物像の条件を入力するためのペルソナ入力画面を表示させる操作を行うことを契機に開始される。まず、サーバ装置１０は、サーバ表示部１１１により、ペルソナ入力画面を生成する（Ａ１１）。画面を生成するとは、画面を構成する画像及び文字列等と、それらの配置とを示す画面データを生成することを言う。サーバ表示部１１１は、生成した画面データを求人者端末２０に送信する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、送信されてきた画面データが示すペルソナ入力画面を表示する（Ａ１２）。

図６は、ペルソナ入力画面の一例を示す図である。図６の例では、ユーザ表示部２１１が、ペルソナ入力画面Ｇ１を表示している。ペルソナ入力画面Ｇ１には、「ペルソナ設定」及び「採用したい人材の条件を入力してください。」という文字列と、採用したい人材の条件の入力欄Ｃ１１～Ｃ１４と、次ページボタンＢ１５とが表示されている。前述の通り、ここでは、求人者が求める（採用したい）人材に関する人物像のことを「ペルソナ」と呼ぶ。入力欄Ｃ１１～Ｃ１４は、「想定年収」、「職種」、「業種」、「勤務地」というペルソナを示す各項目の条件を入力する領域である。

入力欄Ｃ１１への入力方法には、想定年収の上限及び下限を数値で入力する方法の他、スライダＣ１１１を用いて上限及び下限を入力する方法がある。入力欄Ｃ１２～Ｃ１４には、追加ボタンＢ１２～Ｂ１４が示されており、これらの追加ボタンを押すことで文字列を入力することができるようになっている。なお、各項目の入力方法は、例えば、プルダウンリストからの選択式の入力でもよい。各項目を入力してから次ページボタンＢ１５を押すと、次のペルソナ入力画面が表示される。

図７は、ペルソナ入力画面の一例を示す図である。図７の例では、ユーザ表示部２１１が、ペルソナ入力画面Ｇ１２を表示している。ペルソナ入力画面Ｇ１２には、「ペルソナ設定」及び「採用したい人材の条件を入力してください。」という文字列と、採用したい人材の条件の入力欄Ｃ１５、Ｃ１６と、次ページボタンＢ１６とが表示されている。入力欄Ｃ１５、Ｃ１６は、「期待する役割」、「フリーキーワード」という項目の条件を入力する領域である。

入力欄Ｃ１５は、表示欄Ｃ１５１と、検索欄Ｃ１５２と、お勧め表示欄１５３とを含む。表示欄Ｃ１５１には、期待する役割として選択済みの事項が表示されている。検索欄Ｃ１５２には、期待する役割を検索する検索バーと、検索結果とが表示されている。お勧め表示欄１５３には、期待する役割としてお勧めの事項が表示されている。入力欄Ｃ１６は、各項目以外に、求人票に含めたいキーワードをフリーで入力する領域である。

求人者端末２０は、操作受付部２１２により、各項目の入力がされた状態で次ページボタンＢ１６を押す操作が行われると、採用したい人材の条件を、求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力操作として受け付け（Ａ１３）、その入力操作により入力されたペルソナを示すペルソナデータをサーバ装置１０に送信する。

サーバ装置１０は、ペルソナデータが送信されてくると、操作受付部１１３により、送信されてきたペルソナデータが示すペルソナの入力を受け付ける（Ａ１４）。次に、サーバ装置１０は、求職者提示部１１５により、入力が受け付けられたペルソナに対応する求職者の求職者情報（求職者に関する情報）を抽出する（Ａ１５）。求職者提示部１１５は、具体的には、入力が受け付けられたペルソナに合致する求職者及び類似する求職者の求職者情報を、求職者データベースＤＢ１から検索し、ペルソナに対応する求職者の求職者情報として抽出する。サーバ装置１０は、求職者情報を格納する求職者ＤＢを記憶している。

図８は、求職者データベースの一例を示す図である。求職者データベースＤＢ１には、求職者ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、氏名、年齢、住所、所属組織、業種、職種、業務内容、スキル及び年収等が求職者情報として互いに対応付けて登録されている。求職者情報には、その求職者情報が示す求職者に対する評価を示す評価情報（図８の例では年収）が含まれている。

また、求職者情報に含まれる項目には、ペルソナとして入力される項目と共通する項目（年齢、業種、職種）と、似たような項目（住所、所属組織、年収）が含まれている。共通する項目については、求職者情報とペルソナとで完全に合致する場合がある。一方、似たような項目は、求職者情報とペルソナとで完全には合致しないが、例えば住所が東京都内の住所で勤務地が東京というように、一方が他方に含まれたり、類似したりする場合がある。これらの求職者情報は、例えば、不図示の就職支援システムから取得して登録される。求職者全員について全ての項目の情報が登録されているとは限らないが、なるべく多くの項目が登録されていることが望ましい。

求職者提示部１１５は、例えば、入力されたペルソナと合致する情報又は類似する情報の項目が多い求職者情報から順番に抽出する。「類似する」とは、完全同一でなくとも似た内容であるため同類とみなすことをいう。求職者提示部１１５は、例えば年齢であれば、同じ年代又は年齢差が閾値未満であれば類似すると判断し、業種であれば、その業種が属する業界が共通（例えば銀行・証券・保険はいずれも金融業界）であれば類似すると判断する。

なお、求職者情報の抽出方法はこれに限らない。求職者提示部１１５は、例えば、ペルソナとして記載されている想定年収、職種、業種、勤務地及び期待する役割等をベクトルに変換し、求職者データベースＤＢ１に登録されている求職者情報も同様にベクトル化する。そして、求職者提示部１１５は、ペルソナと求職者情報のベクトル間の距離を、コサイン類似度等を用いて計算し、ペルソナのベクトルと距離の近い求職者情報を抽出する。

求職者提示部１１５は、抽出した求職者を示す求職者情報を求人者端末２０に送信する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、送信されてきた求職者情報を表示する（Ａ１６）。
図９は、表示された求職者情報の一例を示す図である。図９の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ２１を表示している。求人票作成支援システム画面Ｇ２１には、「ペルソナ設定」という文字列と、図６、図７に示したペルソナ入力画面の各入力欄Ｃ１１～Ｃ１６と、「募集する人はこんな人ですか？」という文字列と、求職者情報Ｋ２１～Ｋ２４と、合致ボタンＢ２１１、Ｂ２２１、Ｂ２３１、Ｂ２４１と、非合致ボタンＢ２１２、Ｂ２２２、Ｂ２３２、Ｂ２４２と、サジェストボタンＢ２１と、求人票作成ボタンＢ２２とが表示されている。

各求職者情報には、各求職者の氏名、年齢、住所、所属組織、業種、職種、業務内容、スキル及び年収等が示されている。ここに表示されている求職者情報は一部であり、スクロール等により他の求職者情報も表示される。求職者提示部１１５は、このようにして、求職者情報をユーザ（求人者Ｕ１）に提示する。合致ボタンは、求人者Ｕ１が、自身が求める人材のイメージに合う求職者情報を選択する場合に押すボタンである。非合致ボタンは、求人者Ｕ１が、自身が求める人材のイメージに合わない求職者情報を選択する場合に押すボタンである。合致ボタンを押した場合の求職者情報について図１０を参照して説明する。

図１０は、表示された求職者情報の別の一例を示す図である。図１０の例では、ユーザ表示部２１１が、合致ボタンＢ２１１が押された場合の求職者情報Ｋ２１を表示している。求職者情報Ｋ２１には、評価欄Ｂ２１３、Ｂ２１４、Ｂ２１５と、コメント入力欄Ｃ２１と、保存ボタンＢ２１６とが含まれている。評価欄は、それぞれＡ、Ｂ、Ｃの評価（Ａが最も良い評価）を入力する欄である。図１０の例では、Ｂ評価が入力されている。

コメント入力欄Ｃ２１は、求人者Ｕ１が求職者に関するコメントを入力する欄である。求人者Ｕ１は、求職者情報の内、求める人材のイメージに合うと感じたポイント等をコメント入力欄Ｃ２１に入力する。また、ユーザ表示部２１１は、求職者情報Ｋ２１のうちから求人者Ｕ１が選択した語句をハイライト表示する。図１０の例では、「ＵＩ／ＵＸデザイナー」という語句が選択語句Ｆ２１としてハイライト表示されている（以下「ハイライト語句」と言う）。保存ボタンＢ２１６を押す操作が行われると、コメント入力欄Ｃ２１に入力されたコメントと、ハイライト語句とが求職者情報として保存される。操作受付部２１２は、合致ボタンを押す操作と、保存ボタンＢ２１６を押す操作とを、求職者情報の選択操作として受け付ける。

求人者端末２０は、操作受付部２１２により、表示された求職者情報から１以上の求職者情報を選択する操作を受け付ける（Ａ１７）。また、ここでは、操作受付部２１２は、図９に示すサジェストボタンＢ２１を押す操作を受け付けるものとする。操作受付部２１２は、選択された求職者情報を示す選択データをサーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０は、求職者取得部１１６により、送信されてきた選択データが示す選択された求職者情報を取得する（Ａ１８）。

次に、サーバ装置１０は、ペルソナ提示部１１８により、選択された求職者情報に関連する条件を、入力されたペルソナに対して、修正等することを推奨する人物像の条件（以下「推奨ペルソナ条件」と言う）として求人者Ｕ１に提示する。ペルソナ提示部１１８は、まず、選択された求職者情報に関連する条件を、推奨ペルソナ条件として抽出する（Ａ２１）。

ペルソナ提示部１１８は、例えば、求職者情報を入力とし、推奨ペルソナ条件を出力とする学習モデルを搭載した人工知能に選択された求職者情報を入力することで、その人工知能から出力されてきた条件を推奨ペルソナ条件として抽出する。ペルソナ提示部１１８は、抽出した推奨ペルソナ条件を求人者端末２０に出力する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、出力されてきた推奨ペルソナ条件を、求職者情報とともに表示する（Ａ２２）。

図１１は、表示された推奨ペルソナ条件の一例を示す図である。図１１の例では、ユーザ表示部２１１は、求人票作成支援システム画面Ｇ２２を表示している。求人票作成支援システム画面Ｇ２２には、「ペルソナ設定」という文字列と、図６、図７に示すペルソナ入力画面の各入力欄Ｃ１１～Ｃ１６と、「ＡＩサジェスト」という文字列と、推奨ペルソナ条件Ｃ２２と、削除推奨条件Ｃ２３と、「イメージに合う人材」という文字列と、ターゲットリストＫ２０と、求職者情報更新ボタンＢ２６と、求人票作成ボタンＢ２２とが同一の画面上に表示されている。

ターゲットリストＫ２０は、求人者Ｕ１によって選択された求職者情報の一覧である（図１１の例では求職者Ｋ１、Ｋ５、Ｋ９の求職者情報）。推奨ペルソナ条件Ｃ２２は、ターゲットリストＫ２０に含まれる求職者情報に関連する条件として抽出された条件である。求人者Ｕ１がペルソナ入力画面の入力欄及び推奨ペルソナ条件Ｃ２２を選択して追加ボタンＢ２３を押す操作を行うと、選択された推奨ペルソナ条件がペルソナ入力画面の対応する入力欄に追加される。

求人者Ｕ１が、ペルソナ入力画面の入力欄、入力されている語句及び推奨ペルソナ条件Ｃ２２を選択して置換ボタンＢ２４を押す操作を行うと、選択された語句と選択された推奨ペルソナ条件とが置換される。また、求人者Ｕ１が削除推奨条件Ｃ２３を選択して削除ボタンＢ２５を押す操作を行うと、入力欄に入力されているペルソナのうち、削除推奨条件Ｃ２３として選択されたペルソナが削除される。

なお、ペルソナ入力画面の入力欄Ｃ１１～Ｃ１６は、図１１の例では全て表示されたが、一部が表示されてもよい。その場合、例えば、推奨ペルソナ条件Ｃ２２を入力する入力欄と、削除推奨条件Ｃ２３が入力されている入力欄とだけが表示されてもよい。これにより、修正に関係のない入力欄が表示されなくなり、入力欄を全て表示する場合に比べて、入力欄の修正作業がやりやすくなる。

上記の操作によりペルソナを修正した状態で求職者情報更新ボタンＢ２６を押す操作が行われると、図５に示すＡ１３のペルソナの入力操作として受け付けられ、修正されたペルソナに基づいて求職者情報の一覧が提示される（Ａ１６）。図１１に示す求人票作成支援システム画面Ｇ２２において求人票作成ボタンＢ２２を押す操作が行われると、求人者端末２０は、操作受付部２１２により、求人票の作成操作として受け付ける（Ａ２３）。

操作受付部２１２は、求人票の作成操作を受け付けると、入力されているペルソナ（ペルソナが上記のとおり修正された場合はその修正されたペルソナ）と、選択されている求職者情報と、図１０で説明した選択された各求職者情報の評価、入力されたコメント及びハイライト語句（図１１の例では「ＵＩ／ＵＸデザイナー」及び「ＡＩエンジニア」）とを示す作成データをサーバ装置１０に送信する。

次に、サーバ装置１０は、ＡＩ制御部１１７により、人工知能部１１４への入力を行う（Ａ２４）。ＡＩ制御部１１７は、本実施形態では、送信されてきた作成データが示すペルソナ（修正されたペルソナ）、求職者情報、コメント及びハイライト語句を人工知能部１１４に入力する。より詳細には、ＡＩ制御部１１７は、人工知能部１１４が受付可能なコマンドとともに、ペルソナに関する情報として、ペルソナ及び求職者情報等の情報を入力する。人工知能部１１４が受付可能なコマンドには、例えば、求人票の出力を指示するコマンド、出力する求人票の分量を指示するコマンド、出力する求人票の言語を指示するコマンド及び出力する求人票に必ず含めたい項目を指示するコマンド等が含まれる。

具体的には、ＡＩ制御部１１７は、例えば、求人者Ｕ１による評価が高い求職者情報ほど、出力する求人票に反映される情報の分量を多くするコマンドとともに入力を行う。これにより、評価が高い求職者情報ほど重みを付けて求人票に反映させることができる。また、ＡＩ制御部１１７は、例えば、コメントに含まれる語句及びハイライト語句を求人票に必ず含めたい項目として指示するコマンドとともに入力を行う。これにより、コメントに含まれる語句及びハイライト語句を必ず含む求人票を生成させることができる。

次に、サーバ装置１０は、人工知能部１１４により、入力されたペルソナ（ペルソナが上記のとおり修正された場合はその修正されたペルソナ）及び求職者情報に基づいて、求人票作成処理を実行する（Ａ２５）。人工知能部１１４には、求職者情報及び求人票等を機械学習させた学習モデルが搭載されている。この学習モデルは、例えば、過去に求職活動を行った求職者の求職者情報を入力（説明変数）とし、その求職者が実際に就職した就職先の企業等が発行した求人票（すなわちその求職者に対して最も効果があった求人票）や、その求職者が応募した応募先の企業等が発行した求人票等を出力（目的変数）として対応付けられた教師データとして学習させ、いわゆる教師あり学習の機械学習を行って生成されたモデルであってもよい。

また、学習モデルは、あらゆるコーパス（自然言語の文章を構造化し大規模に集積したデータベース）を学習させて生成されたものであってもよく、大量のコーパスの１つとして、求職者情報及び求人票の他、上述したコメント及びハイライト語句として入力される可能性がある語句として予め選択された語句等が含まれている。その際、学習する求人票は、求職者と対応付けられた求人票に限らなくてもよい。人工知能部１１４は、上記のような学習モデルにより、求職者情報等のペルソナに関する情報を入力として受け付けて、当該求職者情報等から導き出される最適な求人票、つまり、当該求職者情報等により示される人材を採用するための求人票をサンプルとして作成し出力する。

続いて、サーバ装置１０は、ＡＩ制御部１１７により、人工知能部１１４への入力に用いた求職者情報から評価情報（年収等）を抽出する（Ａ２６）。ＡＩ制御部１１７は、人工知能部１１４が出力した求人票と、抽出した評価情報とを、求人者端末２０に対して出力する。

なお、Ａ２３の後に、サンプルとして出力した求人票及び抽出した評価情報を校閲及び修正するステップが行われてもよい。校閲及び修正とは、例えば、誤記、表記ゆれ、差別用語、敬語及び重複表現等を抽出して修正する処理である。校閲及び修正の処理は、人工知能部１１４が行ってもよいし、他のＡＩ、ソフトウェア又は人の作業によって行われてもよい。

求人者端末２０は、出力されてきた求人票及び評価情報を表示する（Ａ２７）。
図１２は、表示された求人票の一例を示す図である。図１２の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ３を表示している。求人票作成支援システム画面Ｇ３には、「求人票」という文字列と、求人タイトルＣ３１と、求人票欄Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４と、評価情報欄Ｄ３１と、使用ボタンＢ３１と、再作成ボタンＢ３２と、ペルソナ提示ボタンＢ３３とが表示されている。

求人票欄Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４には、それぞれ会社概要、求人内容及び待遇等の項目が示されている。なお、これらの求人票欄は一例であり、他にも、例えば、部署概要、仕事内容、労働条件、応募条件（必須条件、あると望ましい条件）又はアピールポイント等の項目が含まれていてもよい。本実施形態では、求人票に含まれる項目と、各項目において記述される分量とが予め定められているものとする。

評価情報欄Ｄ３１には、想定年収が示されている。ＡＩ制御部１１７は、例えば、選択された求職者情報に含まれる年収の統計値（平均値等）を、想定年収（図１２の例では７５０万円）として表示させる。求人者Ｕ１は、表示された求人票で問題なければ、使用ボタンＢ３１を押す操作を行い、図５に示す求人票作成処理を終了させ、その求人票を求人の業務に使用する。

求人者Ｕ１は、表示された求人票に修正が必要である場合は、求人者端末２０に対して求人票の修正操作を行う。修正操作は、求人票に含まれる文字列等を修正する操作と、再作成ボタンＢ３２とを押す操作とを含む。求人者端末２０は、操作受付部２１２により、その修正操作を受け付けると（Ａ３１）、修正された内容（例えば修正された項目、修正前の文字列及び修正後の文字列）を示す修正データをサーバ装置１０に送信する。

サーバ装置１０は、操作受付部１１３により、送信されてきた修正データが示す修正を受け付ける（Ａ３２）。次に、サーバ装置１０は、修正反映部１１９により、Ａ３２で受け付けられた修正により影響を受ける求人票の他の箇所に対してその影響を反映する修正を行う（Ａ３３）。修正の影響の反映方法について、図１３を参照して説明する。

図１３は、修正の影響の反映方法を説明する図である。図１３では、図１２に示す求人票の求人票欄Ｃ３３（求人内容）のうち、「募集職種」が「研究職」から「開発職」に修正されている。この場合、修正反映部１１９は、例えば、図１３に示すように、「職務内容」を「研究職の説明」から「開発職の説明」に修正し、「必須経験・スキル」を「研究職の経験・スキル」から「開発職の経験・スキル」に修正する。「職務内容」や「必須経験・スキル」には、それらの内容を説明する具体的な文章が記入される。このように、「研究職」の人材を募集するために作成された求人票を、「募集職種」の欄を修正することにより、「開発職」の人材を募集するために適した求人票に、自動で修正することができる。

修正反映部１１９は、このように、求人票への修正により影響を受ける箇所への修正を反映する。修正反映部１１９は、例えば、求人票の特定の項目の内容を入力とし、求人票のその他の項目の内容を出力とする学習モデルを搭載した人工知能に修正後の求人票の内容を入力することで、その人工知能から出力されてきた内容の求人票を生成する。なお、修正反映部１１９は、例えば、求人票の特定の項目の内容とその他の項目の内容とを対応付けたテーブル予め記憶しておき、そのテーブルを用いて上記の影響を受ける箇所への修正を反映してもよい。これにより、求人票の一部を修正するだけの作業により、それに付随して修正が必要となる箇所を人工知能等により自動で修正でき、個々に修正する手間を省くことができるとともに、修正漏れを防ぐことができる。

修正反映部１１９は、上記修正を反映した求人票を示すデータを求人者端末２０に送信する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、送信されてきたデータが示す求人票をサンプルとして表示する（Ａ３４）。
図１４は、新たな人物像を示すペルソナの生成方法を説明する図である。図１４の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ４を表示している。

求人票作成支援システム画面Ｇ４には、図１２に示す各情報と、使用ボタンＢ４１と、再作成ボタンＢ４２と、ペルソナ提示ボタンＢ４３とが表示されている。図１４の例では、求人票欄Ｃ３２の内容が、図１３で説明したように修正されている。求人者Ｕ１は、表示された求人票（修正が反映された求人票）で問題なければ、使用ボタンＢ４１を押す操作を行い、図５に示す求人票作成処理を終了させ、その求人票を求人の業務に使用する。

求人者Ｕ１は、サンプルとして表示された求人票を確認したり修正したりした上で、採用したい人材の条件を見直したり修正したりする必要がある場合には、ペルソナ提示ボタンＢ４３を押す操作を行う。求人者端末２０は、操作受付部２１２によりその操作を受け付けると、ペルソナの提示を指示する提示指示データをサーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０は、提示指示データが送信されてくると、ペルソナ提示部１１８により、修正後の求人票に合った新たな人物像を示すペルソナを生成する（Ａ３５）。新たな人物像を示すペルソナの生成方法について、図１５を参照して説明する。

図１５は、新たな人物像を示すペルソナの生成方法を説明する図である。図１５（ａ）では、図１２に示す求人票の求人票欄Ｃ３４（待遇等）のうち、「勤務地」が「東京」から「神奈川」に修正され、「給与額」が「８００万」から「１０００万」に修正された例が示されている。この場合、ペルソナ提示部１１８は、例えば、図１５（ｂ）に示すように、図６、図７に示すペルソナの入力欄のうち、「想定年収」を「７００万～８００万」から「１０００万～１１００万」に変更し、「勤務地」を「２３区」から「横浜市」に変更する。

ペルソナ提示部１１８は、このように、修正後の求人票の内容に合ったペルソナを生成する。ペルソナ提示部１１８は、例えば、求人票の内容を入力とし、ペルソナが示す人物像の条件を出力とする学習モデルを搭載した人工知能に修正後の求人票の内容を入力することで、その人工知能から出力されてきた条件のペルソナを生成する。なお、ペルソナ提示部１１８は、例えば、求人票の内容とペルソナが示す人物像の条件とを対応付けたテーブル予め記憶しておき、そのテーブルを用いて新たな人物像を示すペルソナを生成してもよい。

ペルソナ提示部１１８は、上記のとおりペルソナを生成すると、生成したペルソナを示すペルソナデータを求人者端末２０に送信する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、送信されてきたペルソナデータが示すペルソナを表示する（Ａ３６）。
図１６は、表示されたペルソナの一例を示す図である。図１６の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ５を表示している。

求人票作成支援システム画面Ｇ５には、「ペルソナ設定」という文字列と、図６、図７と同様のペルソナの入力欄Ｃ１１～Ｃ１６と、確定ボタンＢ５１とが表示されている。図１６の例では、Ａ３５で生成されたペルソナ（「想定年収」が「１０００～１１００」、「勤務地」が「横浜市」となっているペルソナ）が各入力欄に入力されている。ペルソナ提示部１１８は、図１６に示すように、入力されたペルソナから修正した項目（想定年収及び勤務地）については、その他の項目とは異なる態様（図１６の例では他の項目よりも太い線で囲まれた態様）で提示している。

求人者Ｕ１は、提示されたペルソナで問題なければ、確定ボタンＢ５１を押す操作を行う。求人者端末２０は、この操作を、ペルソナの入力操作として受け付け、Ａ１３（ペルソナ入力の受け付け）に戻って求人票作成処理を行う。なお、求人者Ｕ１は、提示されたペルソナをそのまま用いるのではなく、修正してから確定ボタンＢ５１を押す操作を行ってもよい。その場合、修正及び確定ボタンＢ５１を押す操作が、Ａ１３においてペルソナ入力として受け付けられる。その後は、入力された新たなペルソナに基づいて、求職者情報の一覧の表示、求職者情報の選択、推奨ペルソナ条件の表示、ペルソナ条件の修正、ペルソナの確定を経て、ＡＩ制御部１１７が新たな求人票を出力させる。

図１７は、出力された求人票の別の一例を示す図である。図１７の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ６を表示している。求人票作成支援システム画面Ｇ６には、「求人票」という文字列と、求人タイトルＣ６１と、求人票欄Ｃ６２、Ｃ６３及びＣ６４と、評価情報欄Ｄ６１と、使用ボタンＢ６１と、再作成ボタンＢ６２と、ペルソナ提示ボタンＢ６３とが表示されている。求人票欄Ｃ６３及びＣ６４は、それぞれ新たなペルソナに沿った内容で生成されている。

また、評価情報欄Ｄ６１にも、それぞれ新たなペルソナに基づいて提示された求職者情報から選択された求職者情報が示す求職者についての評価情報（想定年収）が示されている。このようにして、ペルソナの入力から求人票が出力されるＡ１３からＡ２７までの処理と、必要であれば求人票を修正するＡ３１からＡ３４までの処理及びペルソナを生成するＡ３５、Ａ３６の処理とが繰り返し行われることで、求人者Ｕ１が求める人材の人物像に対して適した求人票が生成されることになる。

以上のとおり、求人票作成支援システム１においては、操作受付部１１３は、求人者Ｕ１が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付ける第１受付部の一例として機能する。操作受付部１１３は、例えば、図５に示すＡ１４（受付ステップ）でペルソナの入力を受け付ける。また、求職者取得部１１６は、入力されたペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報を取得する第１取得部の一例として機能する。人物像に対応する求職者には、例えば、その人物像に合致する求職者及びその人物像に類似する求職者が少なくとも含まれる。求職者取得部１１６は、例えば、図５に示すＡ１８（第１取得ステップ）で求職者情報を取得する。

また、人工知能部１１４は、求職者情報及び求人票を機械学習させた学習モデルを搭載した人工知能である。ＡＩ制御部１１７は、その人工知能部１１４に、Ａ１４において入力されたペルソナに関する情報（以下「ペルソナ関連情報」と言う）を入力し、そのペルソナが示す人物像に対する求人票を出力させる第１出力部の一例として機能する。ペルソナ関連情報には、例えば、ペルソナが示す人物像を規定する条件（ペルソナ条件）が含まれる。

また、ペルソナ関連情報には、ペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報と、そのような求職者情報に対して求人者により入力されたコメントの語句、選択されたハイライト語句及び入力された評価（本実施形態では図１０で述べたＡ、Ｂ、Ｃの評価）とが含まれる。これらの情報は、選択された求職者情報に対する求人者による評価に関する情報として追加される情報であり、以下では「追加情報」と言う。

操作受付部１１３は、求職者情報へのコメントの入力、ハイライト語句の選択及び求職者情報の評価の入力を、求人者による評価に関する追加情報の入力として受け付ける第４受付部の一例として機能する。また、求職者取得部１１６（第１取得部の一例）は、選択された求職者情報とともに、入力された追加情報を取得する。そして、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、人工知能部１１４に、入力された追加情報をペルソナ関連情報として入力し、その追加情報を反映した求人票を出力させる。

ＡＩ制御部１１７は、追加情報がコメントの語句及びハイライト語句である場合は、それらの語句を含む求人票を出力させることで、追加情報を求人票に反映する。また、ＡＩ制御部１１７は、追加情報が求職者情報に対する評価である場合は、評価が高い求職者情報ほどその求職者情報に関する文章を多く含む求人票を出力させることで、追加情報を求人票に反映する。このような態様によれば、求人者により入力又は選択された追加情報を求人票に反映することができる。また、採用したい人材の人物像の条件やペルソナの入力や求職者情報の取得に関する操作を行うだけで求人票が生成されるので、求人者が求人票を一から作成する場合に比べて、求人票の作成を容易にすることができる。

また、求人票作成支援システム１においては、求職者提示部１１５は、入力されたペルソナが示す人物像に対応する一以上の求職者についての求職者情報の一覧（例えば図９に示す求職者情報Ｋ２１～Ｋ２４）を求人者Ｕ１に提示する第１提示部の一例として機能する。求職者提示部１１５は、例えば、図５に示すＡ１５（提示ステップ）において、求職者情報を抽出して出力することで、求職者の一覧を求人者Ｕ１に提示する。そして、求職者取得部１１６（第１取得部の一例）は、提示された一覧から選択された求職者についての求職者情報を取得する。

そして、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、選択された求職者情報に基づいてペルソナが修正された場合に、修正されたペルソナをペルソナ関連情報として人工知能部１１４に入力し、そのペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる。このような態様によれば、修正されたペルソナを人工知能に入力しない場合に比べて、求人者が求める人物像により近い人物像に対応する求人票を出力させることができる。

また、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、選択された求職者情報をペルソナ関連情報として人工知能部１１４に入力し、そのペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる。このような態様によれば、取得される求職者情報を求人者Ｕ１が選択しない場合に比べて、求人者の意図をより反映することができる。

また、人事部門の人間でなくとも、すなわち、求人票の作成に慣れていない人や求人票作成の経験の浅い人であっても、必要な項目を網羅した求人票を作成することができる。また、事業部門でなくとも、具体的な求職者の求職者情報を同一の画面で確認しながら、ペルソナを設定することができるので、求人者が求める人材のイメージを具体化することができ、人物像の条件の設定を正確かつ詳細にすることができる。また、求人票の作成に要する時間を大幅に短縮することができ、その結果、人材の採用に必要となる他の作業（例えば、スカウトメールの送信や採用候補者対応等）に時間を割くことができる。また、求人者によって入力されたペルソナ条件の情報が少なくても、求職者情報を選択することで、人工知能による求人票の作成に必要となる情報を十分に取得することができ、その結果、求人票の質及び精度を向上させることができる。

また、求人票作成支援システム１においては、求職者情報には、その求職者情報が示す求職者に対する評価を示す評価情報（図８に示す年収及び評価スコア等）が含まれている。そして、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、入力されたペルソナに相当する求職者の評価情報を、そのペルソナが示す人物像に対する求人票に対応付けて出力する。図１２の例であれば、求人票欄Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４が示す求人票に、評価情報欄Ｄ３１が示す評価情報が対応付けて出力されている。このような態様によれば、求人者Ｕ１は、求職者の評価の傾向を把握することができる。

また、求人票作成支援システム１においては、操作受付部１１３は、出力された求人票に対する第１の修正を受け付ける第２受付部の一例として機能する。操作受付部１１３は、例えば、図５に示すＡ３２（第２受付ステップ）において、第１の修正を受け付ける。例えば、図１３に示す募集職種の修正が第１の修正の一例である。

そして、ペルソナ提示部１１８は、受け付けられた第１の修正により修正された求人票に対応する人物像を示すペルソナを出力する第２出力部の一例として機能する。ペルソナ提示部１１８は、例えば、図５に示すＡ３５（第２出力ステップ）においてペルソナを生成及び出力する。このような態様によれば、求人者Ｕ１により入力されたペルソナのみを用いる場合に比べて、求める人物像の精度を高めることができる。

また、採用したい人材の条件・ペルソナの入力、求職者の検索、求職者情報の選択・ターゲットリストへの追加、ペルソナの修正、求人票の作成、求職者の検索、ターゲットリストへの追加、といった作業を繰り返し行うことで、欲しい人材に対して最適な求人票を作成することができる。また、求人票を作成しながら、設定したペルソナ（欲しい人物像）を修正することができる。

また、求人票作成支援システム１においては、操作受付部１１３は、出力された求人票に対する第２の修正を受け付ける第３受付部の一例としても機能する。操作受付部１１３は、例えば、図５に示すＡ３２（第３受付ステップ）において、第２の修正を受け付ける。例えば、図１５（ａ）に示す待遇等の修正が第２の修正の一例である。

そして、修正反映部１１９は、求人票に対して、受け付けられた第２の修正により影響を受ける箇所に対してその影響を反映する第３の修正を行う第１反映部の一例として機能する。修正反映部１１９は、例えば、図５に示すＡ３３（第１反映ステップ）において、第３の修正を行う。例えば、図１５（ｂ）に示す年齢、居住地及び役職の修正が第３の修正の一例である。このような態様によれば、第３の修正がされない場合に比べて、求人票の修正を容易にすることができる。

また、求人票作成支援システム１においては、操作受付部１１３（第１受付部の一例）は、求人者が求める人材に関する人物像の条件の入力をペルソナの入力として受け付ける。また、図９で述べたように、求職者取得部１１６（第１取得部の一例）は、ユーザによって選択された求職者情報を取得する。この場合に、ペルソナ提示部１１８は、選択された求職者情報に関連する条件を、推奨する人物像の条件として出力する第３出力部の一例として機能する。ここでいう「推奨する人物像」とは、選択された求職者情報が示す求職者を求人のターゲットとする場合に推奨されるペルソナの人物像のことである。

このような態様によれば、推奨する人物像の条件を出力しない場合に比べて、求める人物像の精度を高めることができる。なお、ペルソナの項目ごとに、選択された求職者情報に基づき、ペルソナの追加、修正、削除を提案（上述したＡＩサジェスト）してもよい。なお、ＡＩサジェストは、求職者情報や求人票を選択する前の段階で、ペルソナの入力段階でも可能である。例えば、最初のペルソナの入力画面で設定した情報に対し、低い年収や年齢等が設定されていた場合、新たな年収や年齢の条件を提案する。求人者は、出力されたペルソナの提案を確認し、最初に入力したペルソナの修正をするか否かを選択することができる。

また、求人票作成支援システム１においては、ペルソナ提示部１１８（第３出力部の一例）は、推奨する人物像の条件を第１画面（例えば図１１に示す求人票作成支援システム画面Ｇ２２）に出力する。また、ペルソナ提示部１１８は、取得された求職者情報又は取得された求人票を、同じく第１画面（例えば図１１に示す求人票作成支援システム画面Ｇ２２）に出力する第４出力部の一例として機能する。このような態様によれば、求職者情報又は求人票を見ながら、ペルソナを入力・修正することができるので、ペルソナと求職者情報又は求職者とが別々の画面に表示される場合に比べて、求める人物像の条件設定の精度を高めることができる。

<その他の実施形態>
求職者情報は、図８に示す情報に限らない。求職者情報には、例えば、希望業種、希望職種、希望勤務地域、希望通勤時間、資格、語学力、経験年数及びアピールポイント等が含まれていてもよい。また、ペルソナを示す情報は、図６に示す情報に限らない。ペルソナを示す情報には、例えば、学歴、語学力、渡航歴、受賞歴、１日の過ごし方、所属する組織の規模、仕事の責任範囲、達成すべき課題や目標、よく読む雑誌や記事、よく使うＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）及びよく使用するデバイス等が含まれていてもよい。

<求人票を入力>
人工知能部１１４は、実施形態では、求職者の求職者情報、ペルソナ、入力されたコメント及びハイライト語句を入力とする学習モデルを搭載していたが、これに限らない。人工知能部１１４は、例えば、それらの情報に加え、求人票を入力とする学習モデルを搭載していてもよい。その場合の機能構成について図１８を参照して説明する。

図１８は、サーバ装置１０の制御部１１の機能構成の別の一例を示す図である。制御部１１は、図４に示す各部に加え、求人票提示部１２０と、求人票取得部１２１とを備える。求人票提示部１２０は、求人票の一覧を求人者Ｕ１に提示する。求人票取得部１２１は、入力用の求人票を取得する。求人票取得部１２１は、求人票提示部１２０により提示された一覧から求人者Ｕ１により選択された入力用の求人票を取得する。

図１８の例では、サーバ装置１０が複数の入力用の求人票を求人票データベースに記憶している。複数の求人票は、例えば、企業等の求人者が過去に実際に使用した求人票や求人サイト等に現在掲載されている求人票であり、求人票作成支援システム１を操作するユーザとしての求人者とは別の求人者による求人票が含まれる。求人票提示部１２０は、例えば、求職者提示部１１５による求職者情報の抽出方法と同様の方法で、求職者を抽出する。

求職者提示部１１５は、具体的には、入力が受け付けられたペルソナに合致する求人票及び類似する求人票を、求人票データベースから検索し、そのペルソナに対応する求人票として抽出する。求人票提示部１２０は、抽出した求人票を入力用の求人票として求人者端末２０に送信する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、送信されてきた求人票を表示する。求人票データベースには、求人者ＩＤ、企業等の名称、所在地、会社概要、求人内容（業種、職種、仕事内容、スキル及び想定年収等）が、求人票として互いに対応付けて登録されている。

図１９は、表示された求人票の一例を示す図である。図１９の例では、ユーザ表示部２１１が、求人票作成支援システム画面Ｇ７１を表示している。求人票作成支援システム画面Ｇ７１には、「ペルソナ設定」という文字列と、図６、図７に示したペルソナ入力画面の各入力欄Ｃ１１～Ｃ１６と、求人票Ｑ７１～Ｑ７４と、合致ボタンＢ７１１、Ｂ７２１、Ｂ７３１、Ｂ７４１と、非合致ボタンＢ７１２、Ｂ７２２、Ｂ７３２、Ｂ７４２と、サジェストボタンＢ２１と、求人票作成ボタンＢ２２とが同一の画面に表示されている。

なお、求人票作成支援システム画面Ｇ７１では、検索された求職者情報の一覧も表示可能であり、タブで切り替えられるようになっているが、図１９の例では、求人票の一覧についてのみ説明する。各求人票には、会社概要、求人内容及び待遇等が示されている。ここに表示されている求人票は一部であり、スクロール等により他の求人票も表示される。求人票作成支援システム１は、このようにして、入力用の求人票をユーザ（求人者Ｕ１）に提示する。

求人者端末２０は、操作受付部２１２により、選択したい求人票の合致ボタンを押す操作を、求人票を選択する操作として受け付ける。なお、操作受付部２１２は、図１０の例のように、選択した求人票に対する評価、コメント及びハイライト語句の入力を受け付けてもよい。サジェストボタンＢ２１を押す操作が行われると、図１１の例のように、選択された求人票に基づいて、推奨ペルソナ条件が提示される。操作受付部２１２は、求人票作成ボタンＢ２２を押す操作が行われると、選択された求人票と、入力されたペルソナ、コメント、ハイライト語句とを示す作成データをサーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０は、求人票取得部１２１により、送信されてきた作成データが示す求人票を取得する。

このように、求人票提示部１２０は、入力されたペルソナが示す人物像に対応する一以上の求人票の一覧を提示する第２提示部の一例として機能する。また、求人票取得部１２１は、入力されたペルソナが示す人物像に対応する求人票を入力用の求人票として取得する第２取得部の一例として機能する。求人票取得部１２１は、提示された求人票の一覧から選択された求人票を入力用の求人票として取得する。

サーバ装置１０に記憶されている求人票は、不図示の就職支援システムから求職者情報とともに取得されたものである。ここでいう就職支援システムは、求人者Ｕ１が所属する組織だけでなく、様々な組織が利用している。そのため、入力用の求人票には、求人者ＵＩとは別の求人者による求人票が含まれている。ここでいう別の求人者とは、求人者Ｕ１とは別の企業や組織等である。

そして、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、入力されたペルソナについて取得された求職者情報及び入力用の求人票をペルソナ関連情報として人工知能部１１４に入力し、そのペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる。このような態様によれば、他者（他の求人者）が求める人材に対応する求人票の内容が反映されるので、別の求人者による求人票を入力しない場合に比べて、求人者Ｕ１が求める人材だけでなく、他者も求める人材を得やすくすることができる。

また、ペルソナ関連情報には、入力用の求人票に対して、求人票作成支援システム１のユーザである求人者により入力されたコメントの語句、選択されたハイライト語句及び求人票に対する評価とが含まれる。操作受付部１１３は、入力用の求人票へのコメントの入力、ハイライト語句の選択及び求人票に対する評価の入力を、選択された入力用の求人票に対する求人者による評価に関する情報として追加される情報（以下「追加情報」と言う）の入力として受け付ける第５受付部の一例として機能する。また、求人票取得部１２１は、選択された求人票とともに、入力された追加情報を取得する。そして、ＡＩ制御部１１７（第１出力部の一例）は、人工知能部１１４に、入力された求人票に対する追加情報をペルソナ関連情報として入力し、その追加情報を反映した求人票を出力させる。

追加情報の反映方法は、上述した求職者情報に対して求人者により入力された追加情報の反映の場合と同様に行えばよい。このような態様によれば、求人票に対して追加された特定の追加情報を求人票に反映することができる。また、採用したい人材の人物像の条件やペルソナの入力や入力用の求人票の取得に関する操作を行うだけで求人票が生成されるので、求人者が求人票を一から作成する場合に比べて、求人票の作成を容易にすることができる。

また、求人者が求職者情報のみを選択する場合よりも、人工知能部１１４に入力する情報を増やすことで、出力される求人票の精度を向上させることができる。また、入力用の求人票を同一の画面で確認し見ながら、ペルソナ条件を設定することができるため、求人者が求める欲しい人材のイメージをより具体化することができ、人物像の条件の設定をより正確かつ詳細にすることができる。また、似た人材をターゲットとする他の求人票を見ながらペルソナを修正することで、より適切に、求人者が採用したい人材の条件の設定をすることができる。その結果、人工知能部１１４へのインプットの質が向上し、より良い求人票を生成させることができる。

<推奨ペルソナ条件>
前述したように求人者Ｕ１によって求人票が選択される場合、ペルソナ提示部１１８は、選択された求人票に関する条件を、推奨する人物像の条件（推奨ペルソナ条件）として出力し、求人者Ｕ１に提示してもよい。その場合、ペルソナ提示部１１８は、例えば、求人票を入力とし、推奨する人物像の条件を出力とする学習モデルを搭載した人工知に選択された求人票を入力することで、その人工知能から出力されてきた条件を推奨する人物像の条件として抽出する。

ペルソナ提示部１１８は、抽出した推奨ペルソナ条件を求人者端末２０に出力する。求人者端末２０は、ユーザ表示部２１１により、出力されてきた推奨ペルソナ条件を、選択された求人票とともに表示する。
図２０は、表示された推奨ペルソナ条件の一例を示す図である。図２０の例では、ユーザ表示部２１１は、求人票作成支援システム画面Ｇ７２を表示している。

求人票作成支援システム画面Ｇ７２には、「ペルソナ設定」という文字列と、図６、図７に示すペルソナ入力画面の各入力欄Ｃ１１～Ｃ１６と、「ＡＩサジェスト」という文字列と、推奨ペルソナ条件Ｃ７２と、削除推奨条件Ｃ７３と、「イメージに合う求人票」という文字列と、リストＫ７０と、求職者情報更新ボタンＢ７６と、求人票作成ボタンＢ７２とが同一の画面上に表示されている。リストＫ７０は、求人者Ｕ１によって選択された求人票の一覧である。

推奨ペルソナ条件Ｃ７２は、リストＫ７０に含まれる求人票に関連する条件として抽出された条件である。追加ボタンＢ７３、置換ボタンＢ７４及び削除ボタンＢ７５は、図１１に示す同名のボタンと同様に操作可能である。求人票作成支援システム画面Ｇ７２においては、求人票だけが選択されてもよいが、タブを切り替えることで、求職者情報を選択することもできるようになっている。後者の場合に、求人票作成ボタンＢ７２を押す操作が行われると、ＡＩ制御部１１７が、ペルソナ（修正されたペルソナ）、選択された求職者情報及び選択された求人票を人工知能部１１４に入力する。このように、選択された求職者情報に加え、選択された求人票を人工知能に入力することで、求める人物像の精度をさらに高めることができる。

<記述量の制御>
ＡＩ制御部１１７は、求人票の記述量を制御してもよい。ＡＩ制御部１１７は、例えば、求人者Ｕ１により選択されたハイライト語句に関する事項を、他の事項に比べて多く記述した求人票を求人票のサンプルとして出力させる。例えば、図１１の例であれば、ＡＩ制御部１１７は、ハイライト語句である「ＵＩ／ＵＸデザイナー」及び「ＡＩエンジニア」についての説明を、他の事項に比べて多く記述した求人票を出力させるよう人工知能部１１４に指示する。人工知能部１１４は、指示された記述量で各事項を記述した求人票のサンプルを出力する。

なお、ＡＩ制御部１１７は、項目ごとに具体的な文字数を指定してもよい（例えば２００字以上、４００字以内）し、求人票全体の文字数を指定してもよい。その場合、人工知能部１１４は、指定された項目を指定された文字数で記述した求人票のサンプルを出力する。また、ＡＩ制御部１１７は、上述したように、入力されたペルソナが示す人物像に対応する求人票が取得される場合に、取得された求人票に記載された事項のうち求人者により選択された事項を、他の事項に比べて多く記述した求人票を求人票のサンプルとして出力させてもよい。いずれの場合も、記述量が制御されていない場合に比べて、求人者の意図をより反映した求人票を作成することができる。

<構成のバリエーション>
図１等に示す構成は一例であり、実施に不都合が無い限り、他の態様を取り得る。例えば、１台の装置は、２台以上の装置に分散されてもよいし、クラウドコンピューティングシステムに代替されてもよい。また、１台の装置の機能が２台以上の装置に分散して実現されてもよいし、２台以上の装置の機能が１台の装置により集中して実現されてもよい。また、１つの機能が行う動作を２以上の機能が分散して行ってもよいし、２以上の機能が１つの機能に統合されてもよい。要するに、求人票作成支援システム１の全体で必要な各機能が実現されていれば、それらの機能を実現する装置はどのような構成であってもよい。

特に、人工知能部１１４は、求人票作成支援システム１の外部構成であってもよい。その場合でも、ＡＩ制御部１１７は、外部構成である人工知能部１１４に対して求職者情報等を入力するとともに求人票の生成を指示し、求人票を出力させる。このようにすることで、外部の様々な人工知能サービスを活用して求人票を出力させることができる。

上述した実施形態の態様は、サーバ装置１０のような情報処理装置や、サーバ装置１０を備える求人票作成支援システム１のような情報処理システムであったが、情報処理方法であってもよい。その情報処理方法は、情報処理システムが実行する各ステップを備える。また、上述した実施形態の態様は、プログラムであってもよい。そのプログラムは、コンピュータに、情報処理システムが実行する各ステップを実行させる。

<その他のバリエーション>
情報又はデータ（以下「情報等」と言う）の出力先は、他の装置、ディスプレイ、記憶部（内蔵の記憶部及び外部の記憶部を含む）等であってもよい。情報等の取得には、他の装置から送信されてきた情報等を取得する態様に加え、自装置で生成された情報等を取得する態様を含む。パラメータを対応付けたテーブルは、図示したテーブルに限らず、パラメータの数を少なくしたり多くしたりしてもよい。また、テーブルを用いずに、数式又は条件式等によりパラメータに応じた情報等を求めてもよい。

<付記>
さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。

（１）情報処理システムであって、プロセッサを備え、前記プロセッサが、第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付け、第１取得ステップでは、入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報を取得し、第１出力ステップでは、求職者情報及び求人票を機械学習させた学習モデルを搭載した人工知能に、前記ペルソナに関する情報を入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、求人票の作成を容易にすることができる。

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第１提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求職者についての求職者情報の一覧を提示し、前記第１取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求職者情報を取得し、前記第１出力ステップでは、選択された前記求職者情報に基づいて前記ペルソナが修正された場合に、修正された当該ペルソナを前記ペルソナに関する情報として前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、求人者が求める人物像により近い人物像に対応する求人票を出力させることができる。

（３）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第１提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求職者についての求職者情報の一覧を提示し、前記第１取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求職者情報を取得し、前記第１出力ステップでは、前記ペルソナに関する情報として、選択された前記求職者情報を前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、求人者の意図をより反映することができる。

（４）上記（１）～（３）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第２取得ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する求人票を入力用の求人票として取得し、前記入力用の求人票には、前記求人者とは別の求人者による求人票が含まれ、前記第１出力ステップでは、前記ペルソナに関する情報として、入力された前記ペルソナについて取得された前記求職者情報及び前記入力用の求人票を前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる情報処理システム。

このような態様によれば、他者も求める人材を得やすくすることができる。

（５）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第２提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求人票の一覧を提示し、前記第２取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求人票を前記入力用の求人票として取得する、情報処理システム。

このような態様によれば、他者も求める人材を得やすくすることができる。

（６）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第２提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求人票の一覧を提示し、第２取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求人票を取得し、前記第１出力ステップでは、選択された前記求人票に基づいて前記ペルソナが修正された場合に、修正された当該ペルソナを前記ペルソナに関する情報として前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、求人されやすい人物像に対応する求人票を出力させることができる。

（７）上記（１）～（６）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第２受付ステップでは、出力された前記求人票に対する第１の修正を受け付け、第２出力ステップでは、受け付けられた前記第１の修正により修正された前記求人票に対応する人物像を示すペルソナを出力する、情報処理システム。

このような態様によれば、求める人物像の精度を高めることができる。

（８）上記（１）～（７）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第３受付ステップでは、出力された前記求人票に対する第２の修正を受け付け、第１反映ステップでは、受け付けられた前記第２の修正により影響を受ける前記求人票の他の箇所に対して当該影響を反映する第３の修正を行う、情報処理システム。

このような態様によれば、サンプルの修正を容易にすることができる。

（９）上記（１）～（８）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、前記第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像の条件の入力を前記ペルソナの入力として受け付け、前記第１取得ステップでは、選択された前記求職者情報を取得し、第３出力ステップでは、選択された前記求職者情報に関連する条件を、推奨する前記人物像の条件として出力する、情報処理システム。

このような態様によれば、求める人物像の精度を高めることができる。

（１０）上記（９）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、前記第３出力ステップでは、推奨する前記人物像の条件を第１画面に出力し、第４出力ステップでは、取得された前記求職者情報、取得された前記求人票又は入力された前記ペルソナを、前記第１画面に出力する、情報処理システム。

このような態様によれば、求める人物像の精度を高めることができる。

（１１）上記（１）～（１０）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記求職者情報には、当該求職者情報が示す求職者に対する評価を示す評価情報が含まれ、前記プロセッサが、前記第１出力ステップでは、入力された前記ペルソナに相当する求職者の前記評価情報を、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票に対応付けて出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、求職者の評価の傾向を把握することができる。

（１２）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第４受付ステップでは、選択された前記求職者情報に対する前記求人者による評価に関する追加情報の入力を受け付け、前記第１取得ステップでは、選択された前記求職者情報とともに、前記追加情報を取得し、前記第１出力ステップでは、前記人工知能に、前記追加情報を前記ペルソナに関する情報として入力し、当該追加情報を反映した求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、特定の情報を求人票に反映することができる。

（１３）上記（５）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、第５受付ステップでは、選択された前記求人票に対する前記求人者による評価に関する追加情報の入力を受け付け、前記第２取得ステップでは、選択された前記求人票とともに、前記追加情報を取得し、前記第１出力ステップでは、前記人工知能に、前記追加情報を前記ペルソナに関する情報として入力し、当該追加情報を反映した求人票を出力させる、情報処理システム。

このような態様によれば、特定の情報を求人票に反映することができる。

（１４）情報処理方法であって、上記（１）～（１３）の何れか１つに記載の情報処理システムが実行する各ステップを備える、情報処理方法。

このような態様によれば、求人票の作成を容易にすることができる。

（１５）プログラムであって、コンピュータに、上記（１）～（１３）の何れか１つに記載の情報処理システムが実行する各ステップを実行させるプログラム。

このような態様によれば、求人票の作成を容易にすることができる。
もちろん、この限りではない。
また、上述した実施形態及び変形例を任意に組み合わせて実施するようにしてもよい。

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ ：求人票作成支援システム
１０ ：サーバ装置
１１ ：制御部
２０ ：求人者端末
２１ ：制御部
１１１ ：サーバ表示部
１１２ ：記憶制御部
１１３ ：操作受付部
１１４ ：人工知能部
１１５ ：求職者提示部
１１６ ：求職者取得部
１１７ ：ＡＩ制御部
１１８ ：ペルソナ提示部
１１９ ：修正反映部
１２０ ：求人票提示部
１２１ ：求人票取得部
２１１ ：ユーザ表示部
２１２ ：操作受付部

Claims (16)

1. 情報処理システムであって、
   プロセッサを備え、前記プロセッサが、
   第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像を示すペルソナの入力を受け付け、
   第１取得ステップでは、入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する求職者についての求職者情報を取得し、
   第１出力ステップでは、人工知能に、前記ペルソナに関する情報を入力することで、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成し、
   前記求人票の作成は、
   前記求職者情報によって入力された前記ペルソナが修正され、修正された当該ペルソナを前記ペルソナに関する情報として前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、又は
   前記ペルソナに関する情報として、前記求職者情報を前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、
   ものである、情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第１取得ステップで取得される前記求職者情報は、前記求人者に表示される複数の求職者の中から、前記求人者が端末操作を行うことによって選択される求職者に関する情報である、情報処理システム。
3. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第１提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求職者についての求職者情報の一覧を提示し、
   前記第１取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求職者情報を取得し、
   前記第１出力ステップでは、選択された前記求職者情報に基づいて前記ペルソナが修正された場合に、修正された当該ペルソナを前記ペルソナに関する情報として前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、
   情報処理システム。
4. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第１提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求職者についての求職者情報の一覧を提示し、
   前記第１取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求職者情報を取得し、
   前記第１出力ステップでは、前記ペルソナに関する情報として、選択された前記求職者情報を前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、
   情報処理システム。
5. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第２取得ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する求人票を入力用の求人票として取得し、
   前記入力用の求人票には、前記求人者とは別の求人者による求人票が含まれ、
   前記第１出力ステップでは、前記ペルソナに関する情報として、入力された前記ペルソナについて取得された前記求職者情報及び前記入力用の求人票を前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、
   情報処理システム。
6. 請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第２提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求人票の一覧を提示し、
   前記第２取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求人票を前記入力用の求人票として取得する、
   情報処理システム。
7. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第２提示ステップでは、前記入力された前記ペルソナが示す人物像に対応する一以上の求人票の一覧を提示し、
   第２取得ステップでは、提示された前記一覧から選択された求人票を取得し、
   前記第１出力ステップでは、選択された前記求人票に基づいて前記ペルソナが修正された場合に、修正された当該ペルソナを前記ペルソナに関する情報として前記人工知能に入力し、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票を作成する、
   情報処理システム。
8. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第２受付ステップでは、出力された前記求人票に対する第１の修正を受け付け、
   第２出力ステップでは、受け付けられた前記第１の修正により修正された前記求人票に対応する人物像を示すペルソナを出力する、
   情報処理システム。
9. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサが、
   第３受付ステップでは、出力された前記求人票に対する第２の修正を受け付け、
   第１反映ステップでは、受け付けられた前記第２の修正により影響を受ける前記求人票の他の箇所に対して当該影響を反映する第３の修正を行う、
   情報処理システム。
10. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサが、
    前記第１受付ステップでは、求人者が求める人材に関する人物像の条件の入力を前記ペルソナの入力として受け付け、
    前記第１取得ステップでは、選択された前記求職者情報を取得し、
    第３出力ステップでは、選択された前記求職者情報に関連する条件を、推奨する前記人物像の条件として出力する、
    情報処理システム。
11. 請求項１０に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサが、
    前記第３出力ステップでは、推奨する前記人物像の条件を第１画面に出力し、
    第４出力ステップでは、取得された前記求職者情報、取得された前記求人票又は入力された前記ペルソナを、前記第１画面に出力する、
    情報処理システム。
12. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    前記求職者情報には、当該求職者情報が示す求職者に対する評価を示す評価情報が含まれ、
    前記プロセッサが、
    前記第１出力ステップでは、入力された前記ペルソナに相当する求職者の前記評価情報を、当該ペルソナが示す人物像に対応する求人票に対応付けて出力させる、
    情報処理システム。
13. 請求項３に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサが、
    第４受付ステップでは、選択された前記求職者情報に対する前記求人者による評価に関する追加情報の入力を受け付け、
    前記第１取得ステップでは、選択された前記求職者情報とともに、前記追加情報を取得し、
    前記第１出力ステップでは、前記人工知能に、前記追加情報を前記ペルソナに関する情報として入力し、当該追加情報を反映した求人票を作成する、
    情報処理システム。
14. 請求項６に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサが、
    第５受付ステップでは、選択された前記求人票に対する前記求人者による評価に関する追加情報の入力を受け付け、
    前記第２取得ステップでは、選択された前記求人票とともに、前記追加情報を取得し、
    前記第１出力ステップでは、前記人工知能に、前記追加情報を前記ペルソナに関する情報として入力し、当該追加情報を反映した求人票を作成する、
    情報処理システム。
15. 情報処理方法であって、
    請求項１～請求項１４の何れか１つに記載の情報処理システムが実行する各ステップを備える、
    情報処理方法。
16. プログラムであって、
    コンピュータに、請求項１～請求項１４の何れか１つに記載の情報処理システムが実行する各ステップを実行させる
    プログラム。