JP7353696B1 - Information processing device, method, program, and system - Google Patents
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Abstract
【課題】求職者の負担を少なくとも軽減しながら、当該求職者の採用に有用な情報を入手可能とする。【解決手段】本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、求職者に関する求職者情報を取得する手段、求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得する手段、レジュメ情報を出力する手段、として機能させる。【選択図】図4[Problem] To make it possible to obtain information useful for hiring job seekers while at least reducing the burden on the job seekers. [Solution] A program according to one aspect of the present disclosure includes means for acquiring job applicant information regarding a job applicant, and inputting first model input information based on the job applicant information into a natural language model. It functions as a means for acquiring resume information of job seekers generated by the model and as a means for outputting resume information. [Selection diagram] Figure 4
Description
特許法第30条第2項適用 2023年3月6日、ウェブサイト(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000048.000045379.html)への掲載 Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act Posted on the website (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000048.000045379.html) on March 6, 2023
特許法第30条第2項適用 2023年3月6日、ウェブサイト(https://findy-code.io/openai-career-summarize/lp)への掲載 Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act Posted on the website (https://findy-code.io/openai-career-summarize/lp) on March 6, 2023
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本開示は、情報処理装置、方法、プログラム、およびシステムに関する。 The present disclosure relates to an information processing device, method, program, and system.
転職活動では、求職者が、自身の経験やスキルを活かして応募先企業においてどのように貢献できるか、を記述したレジュメ(職務経歴書ともいう)を作成する必要がある。求職者は、過去に作成したレジュメを流用できる場合もあるとはいえ、応募先企業毎にレジュメを作成する必要があり、煩雑に感じることがある。他方、求人企業の採用担当者が、求職者が人材マッチングプラットフォームに登録したプロフィール情報を元に採用候補となる(例えばスカウト文書を送付する対象となる)求職者を探索しようとする場合がある。このとき、プロフィール情報には当該企業が重要視する要素とそうでない要素とが混在しているため、プロフィール情報の確認負担は小さくない。 When looking for a job, job seekers need to create a resume (also called a work history) that describes how they can use their experience and skills to contribute to the company they are applying to. Although job seekers may be able to reuse resumes they have created in the past, they are required to create a resume for each company they apply to, which can feel cumbersome. On the other hand, a hiring manager at a recruiting company may try to search for job seekers who are potential candidates for employment (for example, to whom scouting documents should be sent) based on the profile information that job seekers have registered on a human resource matching platform. At this time, since the profile information contains a mixture of elements that the company considers important and elements that it does not, the burden of checking the profile information is not small.
特許文献1には、ユーザが登録したレジュメデータに基づいて、企業側が登録したサマリー項目に応じたサマリーを生成する技術的思想について開示されている。 Patent Document 1 discloses a technical idea of generating a summary according to summary items registered by a company based on resume data registered by a user.
特許文献1の技術的思想によれば、生成されるサマリーの品質は、企業側が登録したサマリー項目に大きく依存する。故に、企業側の担当者が適切でないサマリー項目を設定した場合に、当該企業における採用と関連性の高い情報がサマリーから欠落したり、関連性の低い情報がサマリーに残存したりするおそれがある。 According to the technical idea of Patent Document 1, the quality of the generated summary largely depends on the summary items registered by the company. Therefore, if a person in charge at a company sets inappropriate summary items, there is a risk that information that is highly relevant to the company's recruitment may be omitted from the summary, or that less relevant information may remain in the summary. .
本開示の目的は、求職者の負担を少なくとも軽減しながら、当該求職者の採用に有用な情報を入手可能とする技術を提供することである。 An object of the present disclosure is to provide a technology that makes it possible to obtain information useful for hiring job seekers while at least reducing the burden on job seekers.
本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、求職者に関する求職者情報を取得する手段、求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得する手段、レジュメ情報を出力する手段、として機能させる。 A program according to one aspect of the present disclosure includes means for acquiring job applicant information regarding a job applicant, and inputting first model input information based on the job applicant information into a natural language model, thereby generating information generated by the natural language model. It functions as a means for acquiring resume information of job seekers and a means for outputting resume information.
以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail based on the drawings. In addition, in the drawings for explaining the embodiments, the same components are generally designated by the same reference numerals, and repeated explanations thereof will be omitted.
(1)情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図1は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
(1) Configuration of information processing system The configuration of the information processing system will be explained. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system according to this embodiment.
図1に示すように、情報処理システム1は、クライアント装置10と、サーバ30とを備える。
クライアント装置10及びサーバ30は、ネットワーク(例えば、インターネット又はイントラネット)NWを介して接続される。
As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes a client device 10 and a server 30.
The client device 10 and the server 30 are connected via a network (eg, the Internet or an intranet) NW.
サーバ30は、クライアント装置10から送信されたリクエストに応じたレスポンスを当該クライアント装置10に提供する情報処理装置の一例である。サーバ30は、例えば、サーバコンピュータである。サーバ30は、求職者および求人企業(スカウトを含み得る)が参加する人材マッチングサービス(「人材マッチングプラットフォーム」と呼ぶこともできる)を管理することができる。人材マッチングサービスは、求職者と求人企業とを結びつける場に相当する。本明細書において、求職者とは、求職の意向がある者を含み、少なくとも人材マッチングサービス上に求職者情報を登録、または登録の準備(例えば、履歴書ファイルもしくは職務経歴書ファイルのアップロード、または求職者情報の入力)をする者を含む。同様に、求人企業とは、求人の意思のある法人または個人を含み、少なくとも人材マッチングサービスを利用して直接または(スカウトを介して)間接的に採用活動(例えば、スカウト文書の送付、求人情報の登録、または登録の準備)を行う者を含む。 The server 30 is an example of an information processing device that provides the client device 10 with a response in response to a request transmitted from the client device 10. Server 30 is, for example, a server computer. The server 30 can manage a talent matching service (which can also be referred to as a "talent matching platform") in which job seekers and recruiting companies (which can include scouts) participate. Human resources matching services are equivalent to places that connect job seekers with hiring companies. In this specification, a job seeker includes a person who intends to seek a job, and at least registers job seeker information on the human resources matching service or prepares for registration (e.g., uploads a resume file or work history file, or (including those who enter job applicant information). Similarly, a recruiting company includes a legal entity or an individual with an intention to recruit, and at least uses a talent matching service to carry out recruitment activities directly or indirectly (via scouts) (e.g. sending scout documents, posting job information, etc.) (registration or preparation for registration).
クライアント装置10は、サーバ30にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置10は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。クライアント装置10のユーザは、求職者、求人企業に属する人物(例えば、求人企業の採用担当者)、または求人企業にふさわしいと思われる求職者を紹介する者(いわゆる転職エージェント)である。ここで、求人企業の採用担当者は、人事部門の担当者に限られず、例えば求人によって人を採用しようとしている部門の担当者であってもよい。求職者は、転職活動または(再)就職活動を行っている者、またはこれらの活動に興味のある者である。 The client device 10 is an example of an information processing device that sends a request to the server 30. The client device 10 is, for example, a smartphone, a tablet terminal, or a personal computer. The user of the client device 10 is a job seeker, a person belonging to a recruiting company (for example, a hiring manager at a recruiting company), or a person who introduces job seekers who are considered suitable for the recruiting company (a so-called job change agent). Here, the person in charge of recruitment at the recruiting company is not limited to the person in charge of the human resources department, but may be, for example, the person in charge of the department that is trying to hire people through job offers. Job seekers are those who are looking for a job change or (re)job hunting, or those who are interested in these activities.
ここで、人材マッチングサービスの管理に関するサーバ30の挙動の例について説明する。具体的には、サーバ30は、求職者から提供されたプロフィール情報を、例えば求人企業の採用担当者が閲覧可能な状態(例えば匿名かつ検索可能な状態で公開)とする。採用担当者は、自社にふさわしいと思われる求職者に対して、スカウト文書を作成し、送付することができる。或いは、サーバ30は、求人企業から提供された求人情報を、例えば求職者が閲覧可能な状態で公開する。求職者は、自身にふさわしいと思われる求人企業に対して、レジュメを作成し、求人に応募することができる。このようにして、求人企業と、求職者とを結びつけることができる。 Here, an example of the behavior of the server 30 regarding management of the human resources matching service will be described. Specifically, the server 30 makes the profile information provided by the job seeker viewable (for example, published anonymously and searchably) by, for example, a hiring manager at a recruiting company. Recruiters can create and send scouting documents to job seekers who are deemed suitable for their company. Alternatively, the server 30 publishes job information provided by recruiting companies in a state where job seekers can view it, for example. Job seekers can create a resume and apply for a job at a recruiting company that they think is suitable for them. In this way, recruiting companies and job seekers can be linked.
(1-1)クライアント装置の構成
クライアント装置の構成について説明する。図2は、本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。
(1-1) Configuration of client device The configuration of the client device will be explained. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the client device of this embodiment.
図2に示すように、クライアント装置10は、記憶装置11と、プロセッサ12と、入出力インタフェース13と、通信インタフェース14とを備える。クライアント装置10は、ディスプレイ21に接続される。 As shown in FIG. 2, the client device 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14. Client device 10 is connected to display 21 .
記憶装置11は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置11は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、及び、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 The storage device 11 is configured to store programs and data. The storage device 11 is, for example, a combination of ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and storage (for example, flash memory or hard disk).
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OS(Operating System)のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション(例えば、ウェブブラウザ、または専用アプリケーション)のプログラム
The programs include, for example, the following programs.
・OS (Operating System) program ・Application program that executes information processing (e.g. web browser or dedicated application)
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ(つまり、情報処理の実行結果)
The data includes, for example, the following data.
・Databases referenced in information processing ・Data obtained by executing information processing (that is, execution results of information processing)
プロセッサ12は、記憶装置11に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置10の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ12は、例えば、以下の少なくとも1つである。
・CPU(Central Processing Unit)
・GPU(Graphic Processing Unit)
・ASIC(Application Specific Integrated Circuit)
・FPGA(Field Programmable Array)
The processor 12 is a computer that implements the functions of the client device 10 by activating a program stored in the storage device 11. The processor 12 is, for example, at least one of the following.
・CPU (Central Processing Unit)
・GPU (Graphic Processing Unit)
・ASIC (Application Specific Integrated Circuit)
・FPGA (Field Programmable Array)
入出力インタフェース13は、クライアント装置10に接続される入力デバイスから情報(例えばユーザの指示)を取得し、かつ、クライアント装置10に接続される出力デバイスに情報(例えば画像)を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイ21、スピーカ、又は、それらの組合せである。
The input/output interface 13 is configured to acquire information (for example, user instructions) from an input device connected to the client device 10 and output information (for example, an image) to an output device connected to the client device 10. be done.
The input device is, for example, a keyboard, pointing device, touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display 21, a speaker, or a combination thereof.
通信インタフェース14は、クライアント装置10と外部装置(例えば、サーバ30)との間の通信を制御するように構成される。 Communication interface 14 is configured to control communication between client device 10 and an external device (eg, server 30).
ディスプレイ21は、画像(静止画、または動画)を表示するように構成される。ディスプレイ21は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ELディスプレイである。 The display 21 is configured to display images (still images or moving images). The display 21 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
(1-2)サーバの構成
サーバの構成について説明する。図3は、本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。
(1-2) Server configuration The server configuration will be explained. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the server of this embodiment.
図3に示すように、サーバ30は、記憶装置31と、プロセッサ32と、入出力インタフェース33と、通信インタフェース34とを備える。 As shown in FIG. 3, the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input/output interface 33, and a communication interface 34.
記憶装置31は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置31は、例えば、ROM、RAM、及び、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 The storage device 31 is configured to store programs and data. The storage device 31 is, for example, a combination of ROM, RAM, and storage (eg, flash memory or hard disk).
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OSのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
The programs include, for example, the following programs.
・OS program ・Application program that executes information processing
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
The data includes, for example, the following data.
・Databases referenced in information processing ・Execution results of information processing
プロセッサ32は、記憶装置31に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ30の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ32は、例えば、以下の少なくとも1つである。
・CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
The processor 32 is a computer that implements the functions of the server 30 by activating a program stored in the storage device 31. The processor 32 is, for example, at least one of the following.
・CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
入出力インタフェース33は、サーバ30に接続される入力デバイスから情報(例えばユーザの指示)を取得し、かつ、サーバ30に接続される出力デバイスに情報(例えば画像)を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
The input/output interface 33 is configured to obtain information (e.g., user instructions) from an input device connected to the server 30 and output information (e.g., an image) to an output device connected to the server 30. .
The input device is, for example, a keyboard, pointing device, touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display.
通信インタフェース34は、サーバ30と外部装置(例えば、クライアント装置10)との間の通信を制御するように構成される。 Communication interface 34 is configured to control communications between server 30 and an external device (eg, client device 10).
(2)実施形態の一態様
本実施形態の一態様について説明する。図4は、本実施形態の一態様の説明図である。
(2) One aspect of the embodiment One aspect of the present embodiment will be described. FIG. 4 is an explanatory diagram of one aspect of this embodiment.
図4に示すように、求人企業の採用担当者に相当するユーザUS1は、クライアント装置10を操作し、自身が所属する企業の求人情報のうち特定の求人情報(「対象求人情報」の一例)を入力または指定する。対象求人情報は、求職者のレジュメ情報の作成に用いられる求人情報である。クライアント装置10は、対象求人情報、または対象求人情報を特定可能な情報(例えばURL、識別情報など)をサーバ30へ送信する。 As shown in FIG. 4, a user US1, who is a hiring manager at a recruiting company, operates the client device 10 to select specific job information (an example of "target job information") from the job information of the company to which he belongs. Enter or specify. The target job information is job information used to create resume information for job seekers. The client device 10 transmits the target job offer information or information that can identify the target job offer information (eg, URL, identification information, etc.) to the server 30.
同様に、ユーザUS1は、クライアント装置10を操作し、特定の求職者に関する求職者情報(「対象求職者情報」の一例)を入力または指定する。対象求職者情報は、求職者のレジュメ情報の作成に用いられる、当該求職者の求職者情報である。クライアント装置10は、対象求職者情報、または対象求職者情報を特定可能な情報(例えばURL(Uniform Resource Locator)、識別情報など)をサーバ30へ送信する。 Similarly, the user US1 operates the client device 10 and inputs or specifies job applicant information regarding a specific job applicant (an example of "target job applicant information"). The target job applicant information is job applicant information of the job applicant, which is used to create resume information of the job applicant. The client device 10 transmits target job applicant information or information that can identify the target job applicant information (for example, a URL (Uniform Resource Locator), identification information, etc.) to the server 30.
サーバ30は、クライアント装置10から受信した情報に基づいて対象求人情報および対象求職者情報を取得する。サーバ30は、対象求人情報および対象求職者情報に基づくモデル入力情報を自然言語モデルML5に入力することで、当該自然言語モデルML5によって生成された上記特定の求職者のレジュメ情報を取得する。 The server 30 acquires target job offer information and target job applicant information based on information received from the client device 10. The server 30 inputs model input information based on target job offer information and target job applicant information into the natural language model ML5, thereby acquiring resume information of the specific job applicant generated by the natural language model ML5.
ここで、自然言語モデルML5は、例えば指示文に応じた自然言語処理を行い、応答文を生成する学習済みモデルである。指示文は、対象求人情報または対象求職者情報の少なくとも一方を含み得る。自然言語モデルML5は、指示文の受け付けと、応答分の生成とを交互に行う対話型(チャット型または会話形と呼ぶこともできる)のモデルであってよい。自然言語モデルML5は、大量のテキストデータで学習した大規模言語モデル、または当該大規模言語モデルを転移学習したモデルであってよい。また、自然言語モデルML5は、情報処理システム1の外部のシステムにおいて構築されていてもよい。 Here, the natural language model ML5 is a trained model that performs natural language processing according to, for example, an instruction sentence and generates a response sentence. The instruction text may include at least one of target job offer information or target job applicant information. The natural language model ML5 may be an interactive model (which can also be called a chat type or conversation type) that alternately accepts instructions and generates responses. The natural language model ML5 may be a large-scale language model trained using a large amount of text data, or a model obtained by transfer learning of the large-scale language model. Further, the natural language model ML5 may be constructed in a system external to the information processing system 1.
サーバ30は、取得したレジュメ情報をクライアント装置10へ送信する。クライアント装置10は、サーバ30から受信したレジュメ情報をユーザUS1に提示する。 The server 30 transmits the acquired resume information to the client device 10. The client device 10 presents the resume information received from the server 30 to the user US1.
これにより、サーバ30は、特定の求職者(対象求人情報に対応する求職者)のレジュメを当該求職者に作成させることなく、ユーザUS1に当該求職者のレジュメ情報を提供することができる。つまり、求職者によるレジュメの作成負担を少なくとも軽減しながら、求人企業の採用担当者であるユーザUS1は当該求職者のレジュメ情報を入手することができる。また、ユーザUS1は、対象求人情報を考慮して生成されたレジュメ情報を閲覧可能となるので、対象求職者情報を閲覧する場合に比べて上記特定の求職者を採用候補とするか否かの判断材料となる情報を効率的に確認することができる。例えば、ユーザUS1がインフラエンジニアの採用担当であり、かつ求職者がインフラエンジニアとバックエンドエンジニアの両方の職歴がある場合に、例えばバックエンドエンジニアとしての経歴の記載を控えめとする一方でインフラエンジニアとしての経歴の記載を厚めにしたレジュメ情報を提供することで、当該求職者を採用候補とするか否かの判断に必要な情報を残しながら、ユーザUS1の確認負担を減らすことができる。 Thereby, the server 30 can provide resume information of a specific job applicant (job applicant corresponding to the target job offer information) to the user US1 without having the job applicant create a resume. In other words, the user US1, who is in charge of recruitment at the recruiting company, can obtain resume information of the job seeker while at least reducing the burden of creating a resume on the job seeker. In addition, since the user US1 can view the resume information generated in consideration of the target job offer information, the user US1 can decide whether or not to select the specific job applicant as a hiring candidate compared to the case where the user US1 views the target job applicant information. You can efficiently check information that can be used as a basis for making decisions. For example, if user US1 is in charge of hiring infrastructure engineers, and the job applicant has a work history as both an infrastructure engineer and a back-end engineer, for example, if the user US1 is in charge of hiring infrastructure engineers, the job seeker may refrain from mentioning the background as a back-end engineer, but not as an infrastructure engineer. By providing resume information with a thicker description of the job applicant's career history, it is possible to reduce the burden of confirmation on the user US1 while preserving the information necessary for determining whether or not to select the job applicant as a candidate for employment.
(3)情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。図5は、本実施形態の情報処理のフローチャートである。
(3) Information processing Information processing of this embodiment will be explained. FIG. 5 is a flowchart of information processing according to this embodiment.
図5の処理は、例えばクライアント装置10が、人材マッチングサービスにアクセスし、求職者のレジュメ情報の作成を開始する指示をユーザ(例えば求人企業の採用担当者)から受け付けることで開始してもよい。 The process in FIG. 5 may be started, for example, by the client device 10 accessing a human resource matching service and receiving an instruction from a user (for example, a hiring manager at a recruiting company) to start creating resume information for a job applicant. .
図5に示すように、サーバ30は、求人情報の取得(S130)を実行する。
具体的には、サーバ30は、対象求人情報、または対象求人情報を特定可能な情報をクライアント装置10から受信する。サーバ30は、受信した情報に基づいて対象求人情報を取得する。
第1例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI(User Interface)画面上に配置された求人情報を受け付けるオブジェクトに、自身が属する企業による求人情報のうち関心のあるものを入力する。クライアント装置10は、このオブジェクトへの入力内容を対象求人情報としてサーバ30へ送信する。
第2例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上で、自身が属する企業による求人情報のリストから関心のある求人情報を指定する。クライアント装置10は、指定された求人情報を識別する情報(例えば、指定された求人情報に対応する求人を識別する求人ID、または指定された求人情報を閲覧可能なURL)を、対象求人情報を特定可能な情報としてサーバ30へ送信する。
As shown in FIG. 5, the server 30 acquires job offer information (S130).
Specifically, the server 30 receives target job offer information or information that can identify the target job offer information from the client device 10. The server 30 acquires target job offer information based on the received information.
As a first example, the user sends job information from the company to which he or she belongs to an object that accepts job information placed on the UI (User Interface) screen of the human resources matching service displayed on the display 21 of the client device 10. Enter the one you are interested in. The client device 10 transmits the input contents to this object to the server 30 as target job offer information.
As a second example, the user specifies job information of interest from a list of job information provided by the company to which the user belongs on the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10. The client device 10 sends information identifying the specified job information (for example, a job ID that identifies a job corresponding to the specified job information, or a URL where the specified job information can be viewed) to the target job information. The information is sent to the server 30 as identifiable information.
対象求人情報は、例えば以下のいずれかであってもよい。
・求職者の推奨がなされた求人情報
・求職者からの応募があった求人情報
・人材マッチングサービス上で閲覧可能な自社の求人情報のうち、ユーザが選択、またはリアクション(例えば、いいね、コメント、またはタグ付け等)した求人情報
ここで、求人情報に対する求職者の推奨は、情報処理システム1(特にサーバ30)によって例えばルールベースで、または学習済みモデルを用いて行われてもよいし、人間(スカウト)によって行われてもよい。
The target job offer information may be any of the following, for example.
・Job information that has been recommended by a job seeker ・Job information for which a job seeker has applied Here, the job seeker's recommendation for the job information may be performed by the information processing system 1 (particularly the server 30), for example, on a rule basis or using a learned model. It may also be performed by humans (scouts).
対象求人情報は、以下の少なくとも1つを含むことができる。
・募集対象の職種に関する情報
・求人企業が求める人物像の要件(例えば、必須スキル、歓迎スキル、または利用技術など)に関する情報
・採用後に予定されている処遇に関する情報
・求人企業に関する情報(例えば、企業名、または企業情報など)
The target job offer information can include at least one of the following.
・Information regarding the type of job for which recruitment is being offered ・Information regarding the character requirements sought by the hiring company (e.g., essential skills, welcome skills, or techniques used) ・Information regarding the treatment planned after employment ・Information regarding the recruiting company (e.g., company name, company information, etc.)
ステップS130の後に、サーバ30は、求職者情報の取得(S131)を実行する。
具体的には、サーバ30は、特定の求職者に関する対象求職者情報、または当該対象求職者情報を特定可能な情報をクライアント装置10から受信する。サーバ30は、受信した情報に基づいて対象求職者情報を取得する。
第1例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上に配置された求職者情報を受け付けるオブジェクトに、関心のある求職者の求職者情報を例えばコピーアンドペーストにより入力する。クライアント装置10は、このオブジェクトへの入力内容を対象求職者情報としてサーバ30へ送信する。
第2例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上で閲覧した求職者情報を指定する。例えば、人材マッチングサービスには、求職者によって本人の求職者情報が閲覧可能に登録されており、ユーザ(求人企業の担当者)は閲覧した求職者情報のうち関心のあるものを指定することができる。クライアント装置10は、指定された求職者情報を識別する情報(例えば、指定された求職者情報に対応する求職者を識別するユーザID、または指定された求職者情報を閲覧可能なURL)を、対象求職者情報を特定可能な情報としてサーバ30へ送信する。
After step S130, the server 30 acquires job applicant information (S131).
Specifically, the server 30 receives from the client device 10 target job applicant information regarding a specific job applicant or information that allows the target job applicant information to be specified. The server 30 acquires target job applicant information based on the received information.
As a first example, the user enters job applicant information of an interested job applicant into an object that accepts job applicant information placed on the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10, for example. Input by copying and pasting. The client device 10 transmits the input contents to this object to the server 30 as target job applicant information.
As a second example, the user specifies job applicant information viewed on the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10. For example, in human resource matching services, job seekers can register their own job applicant information for viewing, and users (representatives at recruiting companies) can specify which of the viewed job applicant information they are interested in. can. The client device 10 sends information that identifies the specified job applicant information (for example, a user ID that identifies the job applicant corresponding to the specified job applicant information, or a URL where the specified job applicant information can be viewed). The target job applicant information is transmitted to the server 30 as identifiable information.
対象求職者情報に対応する求職者は、例えば以下のいずれかであってもよい。
・ユーザが属する企業による求人情報(例えばステップS130において取得した対象求人情報)に対して採用候補として推奨された求職者
・ユーザが属する企業による求人情報(例えばステップS130において取得した対象求人情報)に対して応募した求職者
・人材マッチングサービス上で閲覧可能な求職者情報を参考に、ユーザが選択、またはリアクション(例えば、いいね、コメント、またはタグ付け等)した求職者
The job applicant corresponding to the target job applicant information may be any of the following, for example.
・Job seekers who are recommended as candidates for employment based on the job information provided by the company to which the user belongs (for example, the target job information obtained in step S130) ・Job seekers who are recommended as employment candidates based on the job information provided by the company to which the user belongs (for example, the target job information obtained in step S130) Job seekers that users have selected or reacted to (for example, liked, commented, or tagged) based on the job seeker information that can be viewed on the job seeker/talent matching service that they applied to.
求職者情報は、求職者の氏名、属性、経歴、特性、または意思の少なくとも1つに関する情報を含むことができる。
求職者の属性は、例えば、性別、年齢、または居住地の少なくとも1つを含むことができる。
求職者の経歴は、例えば、職種、役職、勤務先、職務経歴(例えば、在籍期間、または経験したプロジェクトの概要を含み得る)、または学歴の少なくとも1つを含むことができる。
求職者の特性は、例えば、スキル、英語力、使用技術、嗜好、長所、または短所の少なくとも1つを含むことができる。
求職者の意思は、例えば、将来取り組みたいこと(具体的には、希望職種、希望業務、または希望キャリアなどの次の職に求める事項)、将来取り組みたくないこと、または希望収入の少なくとも1つを含むことができる。
The job applicant information may include information regarding at least one of the job applicant's name, attributes, background, characteristics, or intentions.
The job applicant's attributes can include, for example, at least one of gender, age, and place of residence.
The job applicant's history can include, for example, at least one of job type, title, place of work, work history (which can include, for example, length of employment or a summary of projects experienced), or educational background.
Job applicant characteristics may include, for example, at least one of skills, English proficiency, techniques used, preferences, strengths, or weaknesses.
The intention of the job seeker is, for example, at least one of what they want to work on in the future (specifically, what they want in their next job, such as desired job type, desired work, or desired career), what they do not want to work on in the future, or desired income. can include.
また、対象求職者情報は、求職者が作成したレジュメに相当してもよい。この場合に、サーバ30によって作成されるレジュメ情報は、求職者が作成したレジュメを、対象求人情報向けにリバイズ(例えば要約)した結果に相当し得る。 Further, the target job applicant information may correspond to a resume created by the job applicant. In this case, the resume information created by the server 30 may correspond to the result of revising (for example, summarizing) the resume created by the job seeker for the target job information.
サーバ30は、求人情報の取得(S130)および求職者情報の取得(S131)を以下に例示する態様で行うことができる。
第1例として、サーバ30は、ユーザが所属する企業(求人企業)による求人情報のいずれかにマッチする求職者情報を探索し、発見した求職者情報に対応する求職者をユーザに推奨してもよい。そして、サーバ30は、推奨の対象である求人情報(例えば、推奨された求職者の求職者情報にマッチすると判定された求人情報)を取得し、推奨された求職者の求職者情報を取得してもよい。
第2例として、サーバ30は、ユーザが所属する企業(求人企業)による求人情報のいずれかに対応する応募またはリアクションを求職者から受け付けてもよい。そして、サーバ30は、応募またはリアクションの対象である求人情報を取得し、応募またはリアクションを行った求職者の求職者情報を取得してもよい。
The server 30 can acquire job offer information (S130) and job applicant information (S131) in the manner illustrated below.
As a first example, the server 30 searches for job applicant information that matches any of the job information provided by the company (recruiting company) to which the user belongs, and recommends to the user the job applicant corresponding to the discovered job applicant information. Good too. Then, the server 30 acquires the job information that is the target of the recommendation (for example, job information determined to match the job applicant information of the recommended job applicant), and acquires the job applicant information of the recommended job applicant. It's okay.
As a second example, the server 30 may receive from a job seeker an application or a reaction corresponding to any job information provided by the company (recruiting company) to which the user belongs. Then, the server 30 may obtain job information for which an application or reaction is made, and may obtain job applicant information of a job applicant who has applied or reacted.
ステップS131の後に、サーバ30は、レジュメ情報の取得(S132)を実行する。
具体的には、サーバ30は、ステップS130において取得した対象求人情報と、ステップS131において取得した対象求職者情報とに基づくモデル入力情報を生成する。一例として、サーバ30は、対象求人情報および対象求職者情報に基づくテキストをモデル入力情報として生成する。テキストは、自然言語モデルに対する指示文に相当してもよい。サーバ30は、モデル入力情報を、自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された、対象求職者情報に対応する求職者のレジュメ情報(テキスト)を取得する。
After step S131, the server 30 acquires resume information (S132).
Specifically, the server 30 generates model input information based on the target job offer information acquired in step S130 and the target job applicant information acquired in step S131. As an example, the server 30 generates text based on target job offer information and target job applicant information as model input information. The text may correspond to instructions for the natural language model. The server 30 inputs the model input information into the natural language model, thereby acquiring resume information (text) of the job applicant corresponding to the target job applicant information generated by the natural language model.
モデル入力情報は、レジュメ情報(つまり、自然言語モデルによって生成される応答文)の態様(例えば、出力形式)に関する制約条件に相当する情報を含むことができる。
例えば、制約条件は以下の少なくとも1つであってよい。
・レジュメ情報の生成時に従って欲しい事項に関する制約条件
・レジュメ情報の生成時に従わないで欲しい事項に関する制約条件
The model input information can include information corresponding to constraints regarding the aspect (eg, output format) of the resume information (that is, the response sentence generated by the natural language model).
For example, the constraint may be at least one of the following.
・Restrictions on things you want to follow when generating resume information ・Restrictions on things you don't want to follow when generating resume information
レジュメ情報の生成時に従って欲しい事項に関する制約条件は、例えば以下の少なくとも1つを含むことができる。
・レジュメ情報の文字数の目安、上限、または下限
・レジュメ情報における求職者の氏名の出現回数の目安、上限、または下限
・レジュメ情報の構成要素、およびその文字数の目安、上限、または下限
・レジュメ情報において適切に改行をすること
・レジュメ情報において敬体を用いること
・レジュメ情報の読み手が特定の印象を抱くと期待される表現を用いること
・レジュメ情報において求職者の技術レベルを抽象的に表現すること
For example, the constraint conditions regarding matters to be followed when generating resume information may include at least one of the following.
・Estimated number of characters, upper limit, or lower limit for resume information ・Estimated number, upper limit, or lower limit for the number of times the job applicant's name appears in resume information ・Resume information components and their estimated number of characters, upper limit, or lower limit ・Resume information・Use respectful style in resume information. ・Use expressions that are expected to give a specific impression to the reader of resume information. ・Use resume information to express the job seeker's technical level in an abstract manner. thing
レジュメ情報の生成時に従わないで欲しい(禁止したい)事項に関する制約条件は、例えば以下の少なくとも1つを含むことができる。
・レジュメ情報において求職者の氏名を複数回出現させること
・レジュメ情報に挨拶を含めること
・レジュメ情報において求職者の技術レベルを具体的に表現すること
・制約条件として予め定められていない条件(例えば、対象求職者情報または対象求人情報に含まれているテキストに埋め込まれた条件)に従うこと
Constraint conditions regarding items that should not be followed (desired to be prohibited) when generating resume information can include, for example, at least one of the following.
- Making the job seeker's name appear multiple times in the resume information - Including a greeting in the resume information - Specifying the skill level of the job seeker in the resume information - Conditions that are not predetermined as constraints (e.g. , conditions embedded in the text contained in the Qualified Job Applicant Information or Qualified Job Information).
要するに、指示文は、自然言語モデルML5に対して、取得した情報(つまり、求人情報および求職者情報)に基づき、かつ制約条件を満たすように、求職者のレジュメ情報を作成することを指示する文章であってよい。また、サーバ30の記憶装置31には指示文の元となる情報(テンプレート)が保存されていてもよく、サーバ30は取得した情報(つまり、求人情報および求職者情報)をテンプレートに当てはめることで指示文を生成してもよい。制約条件は、テンプレートに予め埋め込まれていてもよい。 In short, the instructions instruct the natural language model ML5 to create resume information for job seekers based on the acquired information (that is, job information and job seeker information) and in a manner that satisfies the constraints. It can be text. Further, the storage device 31 of the server 30 may store information (template) that is the source of the instruction text, and the server 30 can apply the acquired information (that is, job information and job applicant information) to the template. Instructions may also be generated. The constraint conditions may be embedded in the template in advance.
ステップS132の後に、サーバ30は、レジュメ情報の出力(S133)を実行する。
具体的には、サーバ30は、ステップS133において取得したレジュメ情報を出力する。一例として、サーバ30は、レジュメ情報を、クライアント装置10を介してユーザに提示する。つまり、サーバ30は、レジュメ情報をクライアント装置10へ送信する。クライアント装置10は、受信したレジュメ情報をディスプレイ21に表示する。
After step S132, the server 30 outputs resume information (S133).
Specifically, the server 30 outputs the resume information acquired in step S133. As an example, the server 30 presents resume information to the user via the client device 10. That is, the server 30 transmits resume information to the client device 10. The client device 10 displays the received resume information on the display 21.
レジュメ情報の提示は、アプリ画面、またはウェブサイト画面上で行われてもよいし、メールまたはその他のメッセージ(例えば、SNS(Social Networking Service)メッセージ、SMS(Short Message Service)メッセージ、など)を用いて行われてもよい。また、レジュメ情報の提示は、例えば電子掲示板、チャットツール、またはSNSにメッセージをユーザ(さらに、ユーザの上司などの正当権限者)が閲覧可能な形式で投稿することによる告知を含み得る。 The presentation of resume information may be performed on an app screen or a website screen, or by using email or other messages (e.g., SNS (Social Networking Service) message, SMS (Short Message Service) message, etc.). may be performed. Furthermore, the presentation of the resume information may include, for example, an announcement by posting a message on an electronic bulletin board, a chat tool, or an SNS in a format that can be viewed by the user (and an authorized person such as the user's boss).
(4)小括
以上説明したように、本実施形態のサーバ30は、求職者に関する求職者情報を取得し、求職者情報に基づくモデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得し、レジュメ情報を出力する。これにより、求職者のレジュメを当該求職者に作成させることなく、ユーザに当該求職者のレジュメ情報を提供することができる。つまり、求職者によるレジュメの作成負担を少なくとも軽減しながら、求人企業の採用担当者は当該求職者のレジュメ情報を入手することができる。
(4) Summary As explained above, the server 30 of this embodiment obtains job applicant information about a job applicant, inputs model input information based on the job applicant information into a natural language model, and uses the corresponding natural language model. Acquires the job applicant's resume information generated by the model and outputs the resume information. Thereby, resume information of the job seeker can be provided to the user without having the job seeker create a resume of the job seeker. In other words, while at least reducing the burden on the job seeker to create a resume, the person in charge of recruitment at the recruiting company can obtain resume information of the job seeker.
求職者情報は、求職者の属性、経歴、特性、または意思の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。これにより、求職者の属性、経歴、特性、または意思の少なくとも1つを考慮して生成されたレジュメ情報の提供が可能となる。 The job applicant information may include information regarding at least one of the job applicant's attributes, background, characteristics, or intentions. This makes it possible to provide resume information that is generated taking into consideration at least one of the job seeker's attributes, career, characteristics, or intentions.
求職者情報は、求職者が次の職に求める事項に関する情報を含んでもよい。これにより、求職者が次の職に求める事項を考慮して生成されたレジュメ情報の提供が可能となる。 The job applicant information may include information regarding what the job applicant is looking for in his or her next job. This makes it possible to provide resume information that is generated taking into account the job seeker's requirements for the next job.
モデル入力情報は、特定の求人情報(つまり、対象求人情報)にさらに基づいてもよい。これにより、特定の求人情報を考慮して生成されたレジュメ情報の提供が可能となる。 The model input information may be further based on specific job information (ie, target job information). This makes it possible to provide resume information that has been generated in consideration of specific job information.
サーバ30は、ユーザが所属する企業の求人情報から特定の求人情報を特定し、求職者情報と、特定の求人情報とに基づくモデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得し、レジュメ情報をユーザに提示してもよい。これにより、ユーザは、自身が所属する企業の求人情報を考慮して生成されたレジュメ情報を閲覧可能となるので、求職者情報そのものを閲覧する場合に比べて、対応する求職者を採用候補とするか否かの判断材料となる情報を効率的に確認することができる。 The server 30 identifies specific job information from the job information of the company to which the user belongs, and inputs model input information based on the job applicant information and the specific job information into the natural language model. The job seeker's resume information generated by the above may be obtained and the resume information may be presented to the user. As a result, users can view resume information that has been generated by taking into consideration the job information of the company they belong to, so they can select the corresponding job applicant as a candidate for employment, compared to viewing the job applicant information itself. You can efficiently check information that will serve as a basis for deciding whether or not to do so.
求職者は、特定の求人情報に対して推奨された者であってもよい。これにより、ユーザに、当該ユーザが所属する企業の求人情報に対して推奨された者のレジュメ情報を提供することができる。 The job applicant may be a person recommended for specific job information. Thereby, it is possible to provide the user with resume information of a person recommended for the job information of the company to which the user belongs.
求職者は、特定の求人情報に応募した者であってもよい。これにより、ユーザに当該ユーザが所属する企業の求人情報に対して応募した者のレジュメ情報を提供することができる。 The job seeker may be a person who has applied for specific job information. Thereby, it is possible to provide the user with resume information of a person who has applied for job information of the company to which the user belongs.
特定の求人情報は、募集対象の職種に関する情報、または求人企業が求める人物像の要件に関する情報の少なくとも1つを含んでもよい。これにより、募集対象の職種に関する情報、または求人企業が求める人物像の要件に関する情報の少なくとも1つを考慮して生成されたレジュメ情報の提供が可能となる。 The specific job offer information may include at least one of information regarding the type of job to be recruited, and information regarding requirements for a person's image sought by the recruiting company. This makes it possible to provide resume information that has been generated in consideration of at least one of information regarding the type of job to be recruited or information regarding the requirements for the persona sought by the recruiting company.
モデル入力情報は、レジュメ情報の態様を制約する情報にさらに基づいてもよい。これにより、適切な態様のレジュメ情報を安定的に取得することが可能となる。 The model input information may be further based on information that constrains aspects of the resume information. This makes it possible to stably acquire resume information in an appropriate format.
(5)変形例
本実施形態の変形例について説明する。
(5) Modification Example A modification example of this embodiment will be explained.
(5-1)変形例1
変形例1について説明する。変形例1は、求職者との質疑応答を通じて求職者情報を収集し、当該求職者のレジュメ情報を提供可能とする例である。
(5-1) Modification example 1
Modification 1 will be explained. Modification 1 is an example in which job seeker information is collected through question and answer sessions with job seekers, and resume information of the job seekers can be provided.
(5-1-1)変形例1の一態様
変形例1の一態様について説明する。図6は、変形例1の一態様の説明図である。
(5-1-1) One aspect of Modification 1 One aspect of Modification 1 will be described. FIG. 6 is an explanatory diagram of one aspect of Modified Example 1.
図6に示すように、求職者に相当するユーザUS2は、クライアント装置10を操作し、自身のレジュメ情報の作成を開始する。サーバ30は、ユーザUS2に対して、レジュメ情報に関する1以上の項目のそれぞれについて質問を出力し、当該質問に対する回答を受け付ける(質疑応答)。そして、サーバ30は、ユーザUS2からの回答に基づいて、当該ユーザUS2の求職者情報を取得する。ただし、サーバ30は、ユーザUS2からの回答のみに基づいて求職者情報を取得する必要はなく、他の情報源からの情報(例えば、ユーザが自主的に入力したプロフィール情報などの求職者情報)にさらに基づいて求職者情報を取得してもよい。 As shown in FIG. 6, the user US2, who corresponds to a job seeker, operates the client device 10 and starts creating his own resume information. The server 30 outputs questions to the user US2 regarding each of one or more items related to resume information, and receives answers to the questions (question and answer). Then, the server 30 acquires the job applicant information of the user US2 based on the answer from the user US2. However, the server 30 does not need to acquire job applicant information based only on the answer from the user US2, but rather information from other information sources (for example, job applicant information such as profile information voluntarily entered by the user). The job applicant information may be further acquired based on.
サーバ30は、ユーザUS2の求職者情報に基づくモデル入力情報を自然言語モデルML5に入力することで、当該自然言語モデルML5によって生成されたユーザUS2のレジュメ情報を取得する。サーバ30は、オプションとして、ユーザUS2の求職者情報に加えて特定の求人情報(例えば、ユーザUS2の関心のある求人情報)にモデル入力情報を自然言語モデルML5に入力することで、当該自然言語モデルML5によって生成されたユーザUS2のレジュメ情報を取得してもよい。 The server 30 inputs model input information based on the job applicant information of the user US2 into the natural language model ML5, thereby acquiring resume information of the user US2 generated by the natural language model ML5. The server 30 optionally inputs model input information into the natural language model ML5 for specific job information (for example, job information that the user US2 is interested in) in addition to the job applicant information of the user US2, so that the natural language The user US2's resume information generated by the model ML5 may be acquired.
サーバ30は、取得したレジュメ情報をクライアント装置10へ送信する。クライアント装置10は、サーバ30から受信したレジュメ情報をユーザUS2に提示する。 The server 30 transmits the acquired resume information to the client device 10. The client device 10 presents the resume information received from the server 30 to the user US2.
これにより、サーバ30は、ユーザUS2のレジュメの文章そのものを当該ユーザUS2に作成させることなく当該ユーザUS2に本人のレジュメ情報を提供することができる。つまり、ユーザUS2によるレジュメの作成負担を少なくとも軽減しながら、当該ユーザUS2は自身のレジュメ情報を入手することができる。 Thereby, the server 30 can provide the user US2 with his/her resume information without having the user US2 create the resume text itself. In other words, the user US2 can obtain his or her own resume information while at least reducing the burden of creating a resume on the user US2.
(5-1-2)情報処理
変形例1の情報処理について説明する。図7は、変形例1の情報処理のフローチャートである。図8は、変形例1の求職者情報の取得の詳細のフローチャートである。
(5-1-2) Information Processing Information processing of Modified Example 1 will be explained. FIG. 7 is a flowchart of information processing according to modification 1. FIG. 8 is a detailed flowchart of acquiring job applicant information in Modification 1.
図7の処理は、例えばクライアント装置10が、人材マッチングサービスにアクセスし、求職者のレジュメ情報の作成を開始する指示をユーザ(例えば求職者本人)から受け付けることで開始してもよい。 The process in FIG. 7 may be started, for example, by the client device 10 accessing a human resource matching service and receiving an instruction from a user (for example, the job applicant himself/herself) to start creating resume information of the job applicant.
図7に示すように、サーバ30は、求人情報の取得(S230)を実行する。
具体的には、サーバ30は、対象求人情報、または対象求人情報を特定可能な情報をクライアント装置10から受信する。サーバ30は、受信した情報に基づいて対象求人情報を取得する。なお、求人情報の取得(S230)は省略可能であり、この場合にサーバ30は、レジュメ情報の取得(S132)において対象求人情報に基づかないモデル入力情報を用いる。
第1例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上に配置された求人情報を受け付けるオブジェクトに、自身が関心のある企業による求人情報を入力する。クライアント装置10は、このオブジェクトへの入力内容を対象求人情報としてサーバ30へ送信する。
第2例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面に含まれる求人情報のリストから関心のある求人情報を指定する。クライアント装置10は、指定された求人情報を識別する情報(例えば、指定された求人情報に対応する求人を識別する求人ID、または指定された求人情報を閲覧可能なURL)を、対象求人情報を特定可能な情報としてサーバ30へ送信する。
As shown in FIG. 7, the server 30 acquires job offer information (S230).
Specifically, the server 30 receives target job offer information or information that can identify the target job offer information from the client device 10. The server 30 acquires target job offer information based on the received information. Note that the acquisition of job offer information (S230) can be omitted, and in this case, the server 30 uses model input information that is not based on the target job offer information in the acquisition of resume information (S132).
As a first example, the user inputs job information from a company in which he/she is interested into an object that accepts job information placed on the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10. . The client device 10 transmits the input contents to this object to the server 30 as target job offer information.
As a second example, the user specifies job information of interest from a list of job information included in the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10. The client device 10 sends information identifying the specified job information (for example, a job ID that identifies a job corresponding to the specified job information, or a URL where the specified job information can be viewed) to the target job information. The information is sent to the server 30 as identifiable information.
対象求人情報は、例えば以下のいずれかであってもよい。
・ユーザが採用候補として推奨された求人情報
・求職者が応募した、または応募を予定している求人情報
・人材マッチングサービス上で閲覧可能な求人情報のうち、ユーザが選択、またはリアクション(例えば、いいね、コメント、またはタグ付け等)した求人情報
The target job offer information may be any of the following, for example.
・Job information for which the user has been recommended as a candidate for employment ・Job information for which the job seeker has applied or plans to apply ・The user selects or reacts to the job information that can be viewed on the human resources matching service (for example, job postings you liked, commented on, or tagged, etc.)
ステップS230の後に、サーバ30は、求職者情報の取得(S231)を実行する。
具体的には、サーバ30は、特定の求職者に関する対象求職者情報、または当該対象求職者情報を特定可能な情報をクライアント装置10から受信する。サーバ30は、受信した情報に基づいて対象求職者情報を取得する。一例として、サーバ30は、図8の処理を実行する。
After step S230, the server 30 acquires job applicant information (S231).
Specifically, the server 30 receives from the client device 10 target job applicant information regarding a specific job applicant or information that allows the target job applicant information to be specified. The server 30 acquires target job applicant information based on the received information. As an example, the server 30 executes the process shown in FIG.
図8に示すように、サーバ30は、質問の選択(S2310)を実行する。
具体的には、レジュメ情報に関する1以上の項目のそれぞれに少なくとも1つの質問が関連付けられている。サーバ30は、この1以上の項目のうち処理中の項目に関連付けられている質問から、いずれかを選択する。一例として、サーバ30は、処理中の項目に関連付けられている質問のいずれかをランダムに選択してもよい。
As shown in FIG. 8, the server 30 executes question selection (S2310).
Specifically, at least one question is associated with each of one or more items related to resume information. The server 30 selects one of the one or more questions associated with the item being processed. As an example, server 30 may randomly select any of the questions associated with the item being processed.
ステップS2310の後に、サーバ30は、質問の出力(S2311)を実行する。
具体的には、サーバ30は、ステップS2310において選択した質問(質問文)をクライアント装置10へ送信する。なお、後述するステップS2315の後に質問の出力(S2311)を実行する場合に、サーバ30は表現を変更した質問をクライアント装置10へ送信する。
クライアント装置10は、受信した質問をディスプレイ21に表示する。クライアント装置10は、質問に対する回答をユーザから受け付け、当該回答をサーバ30へ送信する。
After step S2310, the server 30 outputs the question (S2311).
Specifically, the server 30 transmits the question (question text) selected in step S2310 to the client device 10. Note that when outputting a question (S2311) after step S2315, which will be described later, the server 30 transmits a question with a changed expression to the client device 10.
The client device 10 displays the received question on the display 21. The client device 10 receives answers to questions from the user and sends the answers to the server 30.
ステップS2311の後に、サーバ30は、回答の取得(S2312)を実行する。
具体的には、サーバ30は、ステップS2311において出力した質問に対する回答をクライアント装置10から受信する。
After step S2311, the server 30 executes response acquisition (S2312).
Specifically, the server 30 receives the answer to the question output in step S2311 from the client device 10.
ステップS2312の後に、サーバ30は、回答の適切性の判定(S2313)を実行する。
具体的には、サーバ30は、ステップS2312において取得した回答が、処理中の項目に対して妥当であるか否かを判定する。一例として、サーバ30は、自然言語モデルにステップS2312において取得した回答が、処理中の項目に対して妥当であるか否かの判定を依頼する指示文を生成し、当該自然言語モデルに入力する。サーバ30は、自然言語モデルによって生成された応答文に基づいて、ステップS2312において取得した回答の適切性を判定する。
After step S2312, the server 30 determines the appropriateness of the answer (S2313).
Specifically, the server 30 determines whether the answer obtained in step S2312 is appropriate for the item being processed. As an example, the server 30 generates an instruction sentence that requests the natural language model to determine whether the answer obtained in step S2312 is appropriate for the item being processed, and inputs it to the natural language model. . The server 30 determines the appropriateness of the answer obtained in step S2312 based on the response sentence generated by the natural language model.
ステップS2313において回答が適切と判定されなかった場合に、サーバ30は、質問表現の変更(S2315)を実行する。
具体的には、サーバ30は、処理中の項目に関してステップS2310において選択した質問についてユーザに問い直すために、当該質問の表現を変更する。一例として、サーバ30は、質問に基づくモデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、表現の変更された質問を取得する。例えば、サーバ30は、「直近のプロジェクトの概要について教えて下さい」という質問を「すみません、適切な回答を得られなかったため、改めて直近のプロジェクトの概要について教えて下さい」という質問に変更し得る。ステップS231の後、サーバ30は、質問の出力(S2311)を再実行する。これにより、処理中の項目について、異なる表現の質問をユーザに提示することができる。
If the answer is not determined to be appropriate in step S2313, the server 30 changes the question expression (S2315).
Specifically, the server 30 changes the expression of the question selected in step S2310 regarding the item being processed in order to ask the user again about the question. As an example, the server 30 obtains a reworded question by inputting model input information based on the question into a natural language model. For example, the server 30 may change the question "Please tell me about the outline of your most recent project" to the question "I'm sorry, but I couldn't get an appropriate answer, so please tell me again about the outline of your most recent project." After step S231, the server 30 re-executes the output of the question (S2311). This allows the user to be presented with a question worded differently regarding the item being processed.
ステップS2313において回答が適切と判定され、かつ全項目の質疑応答が終了していない場合に、サーバ30は、次項目の選択(S2314)を実行する。
具体的には、サーバ30は、適切と判定された回答を、処理中の項目に関する求職者情報として取得する。そして、サーバ30は、質疑応答が終了していない項目のいずれかを、次の処理項目として選択する。ステップS2314の後に、サーバ30は、質問の選択(S2310)を再実行する。れにより、質疑応答が終了していない項目について、質問をユーザに提示することができる。
If the answer is determined to be appropriate in step S2313, and the question and answer session for all items has not been completed, the server 30 selects the next item (S2314).
Specifically, the server 30 acquires the answer determined to be appropriate as job applicant information regarding the item being processed. Then, the server 30 selects any of the items for which the Q&A has not been completed as the next processing item. After step S2314, the server 30 re-executes question selection (S2310). This makes it possible to present questions to the user regarding items for which question-and-answer questions have not yet been completed.
ステップS2313において回答が適切と判定され、かつ全項目の質疑応答が終了している場合に、サーバ30は、図8の処理を終了する。 If it is determined in step S2313 that the answer is appropriate and the question-and-answer session for all items has been completed, the server 30 ends the process of FIG. 8.
さらに、サーバ30は、図8の処理とは異なる方法で取得した求職者情報を、対象求職者情報の一部として用いてもよい。
第1例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上に配置された求職者情報を受け付けるオブジェクトに、自身の求職者情報を入力する。クライアント装置10は、このオブジェクトへの入力内容を対象求職者情報の一部としてサーバ30へ送信する。
第2例として、ユーザは、クライアント装置10のディスプレイ21に表示されている、人材マッチングサービスのUI画面上で、登録済みの自身の求職者情報を指定する。クライアント装置10は、指定された求職者情報を識別する情報(例えば、ユーザを識別するユーザID、または指定された求職者情報を閲覧可能なURL)を、対象求職者情報の一部を特定可能な情報としてサーバ30へ送信する。
Furthermore, the server 30 may use job applicant information obtained by a method different from the process of FIG. 8 as part of the target job applicant information.
As a first example, a user inputs his or her own job applicant information into an object that accepts job applicant information and is displayed on the display 21 of the client device 10 and is placed on the UI screen of the human resources matching service. The client device 10 transmits the input contents to this object to the server 30 as part of the target job applicant information.
As a second example, the user specifies his or her registered job applicant information on the UI screen of the human resource matching service displayed on the display 21 of the client device 10. The client device 10 can identify part of the target job applicant information by using information that identifies the specified job applicant information (for example, a user ID that identifies the user or a URL that allows viewing the specified job applicant information). The information is sent to the server 30 as information.
ステップS231の後に、サーバ30は本実施形態と同様に、レジュメ情報の取得(S132)~レジュメ情報の出力(S133)を実行する。 After step S231, the server 30 executes acquisition of resume information (S132) to output of resume information (S133), similarly to the present embodiment.
(5-1-3)小括
以上説明したように、変形例1のサーバ30は、求職者に対して1以上の項目のそれぞれについて質問を出力し、当該質問に対する回答を受け付け、当該回答に基づいて求職者情報を取得してもよい。これにより、サーバ30は、求職者のレジュメの文章そのものを当該求職者に作成させることなく当該求職者に本人のレジュメ情報を提供することができる。つまり、求職者によるレジュメの作成負担を少なくとも軽減しながら、当該求職者は自身のレジュメ情報を入手することができる。
(5-1-3) Summary As explained above, the server 30 of Modification Example 1 outputs questions to job seekers regarding each of one or more items, receives answers to the questions, and responds to the answers. Job applicant information may be acquired based on the information. Thereby, the server 30 can provide the job seeker with his or her own resume information without having the job seeker create the resume text itself. In other words, the job seeker can obtain his or her own resume information while at least reducing the burden of creating a resume on the job seeker.
1以上の項目のそれぞれに少なくとも1つの質問が関連付けられていてもよい。サーバ30は、質問に対する回答が適切であるか否かを自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関する質問に対する回答が適切でないと判定された場合に、当該項目に関連付けられる質問の表現を変更して求職者に対して出力してもよい。これにより、求職者が質問の趣旨を誤解して適切でない回答をした場合にも、異なる表現での質問を再提示し、適切な回答の取得可能性を高めることができる。 At least one question may be associated with each of the one or more items. The server 30 causes the natural language model to determine whether the answer to the question is appropriate, and if it is determined that the answer to the question regarding any item is inappropriate, changes the expression of the question associated with the item. It may also be output to job seekers. As a result, even if the job seeker misunderstands the purpose of the question and gives an inappropriate answer, the question can be re-presented in a different way, increasing the possibility of obtaining an appropriate answer.
サーバ30は、1以上の項目に含まれる第1項目に複数の質問が関連付けられている場合に、当該第1項目に関連付けられた複数の質問のいずれかをランダムに選択して求職者に対して出力してもよい。これにより、各項目について求職者に提示される質問が分散する。つまり、仮に一部の質問がユーザの誤解を招くなどの適切な表現でなかったとしても、当該質問が提示される頻度が極端に高くなることはないので、当該質問が頻繁に提示されることによる悪影響を緩和できる。 When a plurality of questions are associated with a first item included in one or more items, the server 30 randomly selects one of the plurality of questions associated with the first item and asks the job applicant. You can also output it. This disperses the questions presented to job seekers regarding each item. In other words, even if some questions are not worded appropriately, such as misleading the user, the frequency with which the question is presented will not be extremely high, so the question will be presented frequently. can alleviate the negative effects of
サーバ30は、質問に対する回答が適切であるか否かを自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関して出力した質問に対する回答が適切であると判定された場合に、当該回答を当該項目に関する求職者情報として取得してもよい。これにより、求職者情報の質を高め、結果的にレジュメ情報の質を高めることができる。 The server 30 causes the natural language model to determine whether or not the answer to the question is appropriate, and if the answer to the question output regarding any item is determined to be appropriate, the server 30 uses the answer to apply for a job application regarding the item. It may also be acquired as personal information. Thereby, the quality of job applicant information can be improved, and as a result, the quality of resume information can be improved.
対象求人情報は、求職者によって指定された求人情報であってよい。これにより、求職者の関心のある求人情報を考慮したレジュメ情報を提供することができる。 The target job information may be job information specified by the job seeker. This makes it possible to provide resume information that takes into account job information that is of interest to job seekers.
なお、変形例1の情報処理は、本実施形態の情報処理と適宜組み合わせることができる。例えば、変形例1の情報処理と同様に求職者と自然言語モデルとの対話により取得した対象求人情報を用いて、本実施形態の情報処理と同様に、求人企業の採用担当者向けに、当該求人企業の特定の求人に適したレジュメ情報を取得し、提供してもよい。 Note that the information processing of Modification 1 can be combined with the information processing of this embodiment as appropriate. For example, similar to the information processing in Modification 1, using target job offer information obtained through interaction between a job seeker and a natural language model, similar to the information processing in this embodiment, the information processing information is sent to the recruiting company's hiring manager. Resume information suitable for a specific job offer from a recruiting company may be obtained and provided.
(6)その他の変形例
記憶装置11は、ネットワークNWを介して、クライアント装置10と接続されてもよい。ディスプレイ21は、クライアント装置10に内蔵されてもよい。記憶装置31は、ネットワークNWを介して、サーバ30と接続されてもよい。
(6) Other Modifications The storage device 11 may be connected to the client device 10 via the network NW. Display 21 may be built into client device 10 . The storage device 31 may be connected to the server 30 via the network NW.
上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置10及びサーバ30の何れでも実行可能である。また、上記説明では、情報処理において各ステップを特定の順序で実行する例を示したが、各ステップの実行順序は、依存関係がない限りは説明した例に制限されない。 Each step of the above information processing can be executed by either the client device 10 or the server 30. Further, in the above description, an example was shown in which each step is executed in a specific order in information processing, but the execution order of each step is not limited to the example described as long as there is no dependency relationship.
上記説明では、自然言語モデルを用いて求職者のレジュメ情報を取得する例を示した。この自然言語モデル、または別の自然言語モデルを用いて、求職者のキャッチフレーズを取得するようにしてもよい。キャッチフレーズは、レジュメ情報に比べて文章量が少なく、求職者の特徴を簡潔な言葉で表現する。サーバ30は、レジュメ情報の代わりにキャッチフレーズを出力(ユーザに提供)してもよいし、レジュメ情報とともにキャッチフレーズを出力してもよい。このようにして作成したキャッチフレーズを提供することで、求人企業の採用担当者が求職者情報のスクリーニング作業を効率化したり、求職者が自己アピールの素材の1つとして用いたりすることができる。
具体的には、サーバ30は、ステップS132において取得したレジュメ情報に基づくモデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のキャッチフレーズ(テキスト)を取得してもよい。一例として、サーバ30は、レジュメ情報に基づくテキストをモデル入力情報として生成する。テキストは、自然言語モデルに対する指示文に相当してもよい。また、モデル入力情報は、キャッチフレーズ(つまり、自然言語モデルによって生成される応答文)の態様(例えば、出力形式)に関する制約条件に相当する情報を含むことができる。
例えば、制約条件は以下の少なくとも1つであってよい。
・生成するキャッチフレーズの数
・キャッチフレーズの生成時に従って欲しい事項に関する制約条件
・キャッチフレーズの生成時に従わないで欲しい事項に関する制約条件
キャッチフレーズの生成時に従って欲しい事項に関する制約条件は、例えば、以下の少なくとも1つを含むことができる。
・キャッチフレーズの文字数の目安、上限、または下限
・キャッチフレーズにおいて体言止めを用いること
・キャッチフレーズの読み手が特定の印象を抱くと期待される表現を用いること
キャッチフレーズの生成時に従わないで欲しい(禁止したい)事項に関する制約条件は、例えば、以下の少なくとも1つを含むことができる。
・キャッチフレーズを文章とすること
・キャッチフレーズにおいて敬体を用いること
・キャッチフレーズにおいて人間にとって不快な表現を用いること
・キャッチフレーズに、当該キャッチフレーズを付けた理由の説明を含めること
In the above explanation, an example was shown in which resume information of a job applicant is acquired using a natural language model. This natural language model or another natural language model may be used to obtain a job applicant's catchphrase. Catchphrases contain less text than resume information and express the characteristics of a job seeker in concise terms. The server 30 may output a catchphrase (provide it to the user) instead of the resume information, or may output the catchphrase together with the resume information. By providing a catchphrase created in this way, a recruiting company's hiring manager can streamline the process of screening job applicant information, and job seekers can use it as a self-promotion material.
Specifically, the server 30 inputs model input information based on the resume information acquired in step S132 into the natural language model, thereby acquiring the job applicant's catchphrase (text) generated by the natural language model. Good too. As an example, the server 30 generates text based on resume information as model input information. The text may correspond to instructions for the natural language model. Furthermore, the model input information can include information corresponding to constraints regarding the aspect (for example, output format) of the catchphrase (that is, the response sentence generated by the natural language model).
For example, the constraint may be at least one of the following.
・Number of catchphrases to be generated ・Constrictions regarding matters to be followed when generating a catchphrase ・Constrictions regarding matters not to be followed when generating a catchphrase Constraints regarding matters to be followed when generating a catchphrase include, for example, at least one of the following: can be included.
・Approximate, upper or lower limit for the number of characters in a catchphrase ・Using formal expressions in a catchphrase ・Using expressions that are expected to give a specific impression to the reader of the catchphrase Items that should not be followed (to be prohibited) when generating a catchphrase For example, the constraint conditions may include at least one of the following.
・Use a catchphrase as a sentence ・Use a respectful attitude in a catchphrase ・Use expressions that are offensive to humans in a catchphrase ・Include in a catchphrase an explanation of why the catchphrase was chosen
求職者情報は、求職者が外部システムを利用することで当該外部システムに蓄積された情報を含んでもよい。この場合に、サーバ30は、求職者情報の取得(S131)または求職者情報の取得(S231)において、外部システムから求職者情報を取得してもよい。これにより、求職者に入力負担をかけることなく取得可能な求職者情報を補強し、より高品質なレジュメ情報を提供することができる。
具体的には、サーバ30は、外部システムによって提供されるサービス(以下、「外部サービス」という)における求職者のアカウント情報(例えば、アカウント名、ログイン情報、またはそれらの組み合わせ)を用いて、外部システムから求職者情報を取得してもよい。サーバ30は、外部サービスのAPI(Application Programming Interface)を用いて求職者情報を取得してもよいし、外部サービスのWebページをクローリングすることで求職者情報を取得してもよい。サーバ30は、求職者が投稿したコンテンツに関する情報、イシュー管理サービスにおける求職者の活動を表すログ情報、または求職者が外部サービスに登録しているプロフィールに関する情報を取得し得る。外部サービスは、例えば、Qiita(登録商標)、Zenn(登録商標)、LinkedIn(登録商標)、note(登録商標)、Slide Share、またはSpeaker Deckを含み得るがこれらに限られない。
The job applicant information may include information accumulated in the external system when the job applicant uses the external system. In this case, the server 30 may acquire job applicant information from an external system in acquiring job applicant information (S131) or acquiring job applicant information (S231). As a result, it is possible to augment the job seeker information that can be obtained without placing an input burden on the job seeker, and to provide higher quality resume information.
Specifically, the server 30 uses the job applicant's account information (for example, account name, login information, or a combination thereof) in a service provided by an external system (hereinafter referred to as "external service") to Job applicant information may be obtained from the system. The server 30 may acquire job applicant information using an API (Application Programming Interface) of an external service, or may acquire job applicant information by crawling a web page of an external service. The server 30 may obtain information regarding content posted by the job seeker, log information representing the job seeker's activities in the issue management service, or information regarding the profile registered by the job seeker with an external service. External services may include, but are not limited to, for example, Qiita(R), Zenn(R), LinkedIn(R), note(R), Slide Share, or Speaker Deck.
サーバ30は、取得したキャッチフレーズまたはレジュメ情報に基づいて求職者に推奨する求人情報を探索し、探索された求人情報を出力してもよい。これにより、求職者と求人企業とのマッチング率を高めることができる。
具体的には、サーバ30は、キャッチフレーズまたはレジュメ情報と、求人情報とのマッチング処理を行い、スコアの降順に選択した所定数の求人情報、またはスコアが閾値を超えた求人情報を出力(求職者に提示)し得る。
The server 30 may search for job information recommended to job seekers based on the acquired catchphrase or resume information, and output the searched job information. This can increase the matching rate between job seekers and hiring companies.
Specifically, the server 30 performs matching processing between catchphrases or resume information and job information, and outputs a predetermined number of job information selected in descending order of score or job information whose score exceeds a threshold (job seekers ) can be done.
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited to the above embodiments. Moreover, various improvements and changes can be made to the embodiments described above without departing from the spirit of the present invention. Furthermore, the above embodiments and modifications can be combined.
(7)付記
実施形態および変形例で説明した事項を、以下に付記する。
(7) Additional Notes The matters explained in the embodiment and the modified example are added below.
(付記1)
コンピュータ(30)を、
求職者に関する求職者情報を取得する手段(S131,S231)、
求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得する手段(S132)、
レジュメ情報を出力する手段(S133)、
として機能させるプログラム。
(Additional note 1)
computer (30),
means for acquiring job applicant information regarding job seekers (S131, S231);
means for acquiring job applicant resume information generated by the natural language model by inputting first model input information based on job applicant information into the natural language model (S132);
means for outputting resume information (S133);
A program that functions as
(付記2)
求職者情報は、求職者の属性、経歴、特性、または意思の少なくとも1つに関する情報を含む、
付記1に記載のプログラム。
(Additional note 2)
The job applicant information includes information regarding at least one of the job applicant's attributes, background, characteristics, or intentions;
The program described in Appendix 1.
(付記3)
求職者情報は、求職者が次の職に求める事項に関する情報を含む、
付記1に記載のプログラム。
(Additional note 3)
Job applicant information includes information regarding what job seekers are looking for in their next job.
The program described in Appendix 1.
(付記4)
第1モデル入力情報は、特定の求人情報にさらに基づく、
付記1に記載のプログラム。
(Additional note 4)
The first model input information is further based on the specific job information.
The program described in Appendix 1.
(付記5)
コンピュータを、ユーザが所属する企業の求人情報から特定の求人情報を特定する手段(S130,S230)として、さらに機能させ、
求職者のレジュメ情報を取得する手段は、求職者情報と、特定の求人情報とに基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得し、
出力する手段は、レジュメ情報をユーザに提示する、
付記4に記載のプログラム。
(Appendix 5)
further causing the computer to function as a means (S130, S230) for identifying specific job information from job information of the company to which the user belongs;
The means for acquiring resume information of job seekers is to input first model input information based on job seeker information and specific job information into a natural language model, and to obtain resume information of job seekers generated by the natural language model. get information,
The output means presents resume information to the user.
The program described in Appendix 4.
(付記6)
求職者は、特定の求人情報に対して推奨された者である、
付記4に記載のプログラム。
(Appendix 6)
A job applicant is a person who has been recommended for a specific job posting;
The program described in Appendix 4.
(付記7)
求職者は、特定の求人情報に応募した者である、
付記4に記載のプログラム。
(Appendix 7)
A job applicant is a person who has applied for specific job information.
The program described in Appendix 4.
(付記8)
特定の求人情報は、募集対象の職種に関する情報、または求人企業が求める人物像の要件に関する情報の少なくとも1つを含む、
付記4に記載のプログラム。
(Appendix 8)
The specific job information includes at least one of information regarding the type of job to be recruited or information regarding the requirements for the personality sought by the recruiting company.
The program described in Appendix 4.
(付記9)
特定の求人情報は、求職者によって指定された求人情報である、
付記4に記載のプログラム。
(Appendix 9)
The specific job information is the job information specified by the job seeker;
The program described in Appendix 4.
(付記10)
求職者情報を取得する手段(S231)は、求職者に対して1以上の項目のそれぞれについて質問を出力し、当該質問に対する回答を受け付け、当該回答に基づいて求職者情報を取得する、
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 10)
The means for acquiring job applicant information (S231) outputs questions to the job applicant regarding each of one or more items, receives answers to the questions, and acquires job applicant information based on the answers.
The program described in Appendix 1.
(付記11)
1以上の項目のそれぞれに少なくとも1つの質問が関連付けられており、
求職者情報を取得する手段は、質問に対する回答が適切であるか否かを自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関する質問に対する回答が適切でないと判定された場合に、当該項目に関連付けられる質問の表現を変更して求職者に対して出力する、
付記10に記載のプログラム。
(Appendix 11)
at least one question is associated with each of the one or more items;
The means for acquiring job applicant information uses a natural language model to determine whether or not an answer to a question is appropriate, and if the answer to a question regarding any item is determined to be inappropriate, it is associated with that item. Change the wording of the question and output it to job seekers.
The program described in Appendix 10.
(付記12)
求職者情報を取得する手段は、1以上の項目に含まれる第1項目に複数の質問が関連付けられている場合に、当該第1項目に関連付けられた複数の質問のいずれかをランダムに選択して求職者に対して出力する、
付記11に記載のプログラム。
(Appendix 12)
When a plurality of questions are associated with a first item included in one or more items, the means for acquiring job applicant information randomly selects one of the plurality of questions associated with the first item. output to job seekers,
The program described in Appendix 11.
(付記13)
求職者情報を取得する手段は、質問に対する回答が適切であるか否かを自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関して出力した質問に対する回答が適切であると判定された場合に、当該回答を当該項目に関する求職者情報として取得する、
付記10に記載のプログラム。
(Appendix 13)
The means for acquiring job applicant information is to have a natural language model determine whether the answer to the question is appropriate or not, and if the answer to the question output regarding any item is determined to be appropriate, the corresponding answer obtain as job applicant information regarding the item,
The program described in Appendix 10.
(付記14)
第1モデル入力情報は、レジュメ情報の態様を制約する情報にさらに基づく、
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 14)
The first model input information is further based on information that constrains the form of resume information.
The program described in Appendix 1.
(付記15)
求職者情報は、求職者が外部システムを利用することで当該外部システムに蓄積された情報を含む、
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 15)
Job applicant information includes information accumulated in external systems when job seekers use the external systems.
The program described in Appendix 1.
(付記16)
コンピュータを、
レジュメ情報に基づく第2モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のキャッチフレーズを取得する手段、
キャッチフレーズを出力する手段、
として機能させ、
キャッチフレーズは、レジュメ情報に比べて文章量が少ない、
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 16)
computer,
means for inputting second model input information based on resume information into a natural language model to obtain a job applicant's catchphrase generated by the natural language model;
A means of outputting a catchphrase,
function as
A catchphrase has less text than resume information.
The program described in Appendix 1.
(付記17)
自然言語モデルは、対話型の大規模言語モデルであり、
前記第1モデル入力情報は、前記求職者情報を含む指示文である、
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 17)
A natural language model is an interactive large-scale language model,
The first model input information is an instruction sentence including the job applicant information,
The program described in Appendix 1.
(付記18)
コンピュータ(30)が、
求職者に関する求職者情報を取得するステップ(S131,S231)と、
求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得するステップ(S132)と、
レジュメ情報を出力するステップ(S133)と
を実行する、方法。
(Appendix 18)
The computer (30)
a step of acquiring job applicant information regarding the job applicant (S131, S231);
inputting first model input information based on the job applicant information into the natural language model to obtain resume information of the job applicant generated by the natural language model (S132);
A method of performing the steps of outputting resume information (S133).
(付記19)
求職者に関する求職者情報を取得する手段(S131,S231)と、
求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得する手段(S132)と、
レジュメ情報を出力する手段(S133)と
を具備する情報処理装置。
(Appendix 19)
Means for acquiring job applicant information regarding a job applicant (S131, S231);
means for acquiring job applicant resume information generated by the natural language model by inputting first model input information based on job applicant information into the natural language model (S132);
An information processing device comprising: means (S133) for outputting resume information.
(付記20)
第1情報処理装置(30)と第2情報処理装置(10)とを具備するシステム(1)であって、
第1情報処理装置は、
求職者に関する求職者情報を取得する手段(S131,S231)と、
求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された求職者のレジュメ情報を取得する手段(S132)と、
レジュメ情報を第2情報処理装置へ出力する手段(S133)と
を備える、
システム。
(Additional note 20)
A system (1) comprising a first information processing device (30) and a second information processing device (10),
The first information processing device is
Means for acquiring job applicant information regarding a job applicant (S131, S231);
means for acquiring job applicant resume information generated by the natural language model by inputting first model input information based on job applicant information into the natural language model (S132);
means (S133) for outputting resume information to a second information processing device;
system.
1 :情報処理システム
10 :クライアント装置
11 :記憶装置
12 :プロセッサ
13 :入出力インタフェース
14 :通信インタフェース
21 :ディスプレイ
30 :サーバ
31 :記憶装置
32 :プロセッサ
33 :入出力インタフェース
34 :通信インタフェース
1 : Information processing system 10 : Client device 11 : Storage device 12 : Processor 13 : Input/output interface 14 : Communication interface 21 : Display 30 : Server 31 : Storage device 32 : Processor 33 : Input/output interface 34 : Communication interface
Claims (19)
求職者に関し、かつ前記求職者の職務経歴に関する情報を含む求職者情報を取得する手段、
企業による求人に関する求人情報を取得する手段、
前記求職者情報および前記求人情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成され、かつ少なくとも前記求職者の職務経歴に関する記載であって前記求職者の経歴毎の記載量が前記第1モデル入力情報に基づいて調整された前記求職者の職務経歴に関する記載を含んだ前記求職者のレジュメ情報を取得する手段、
前記レジュメ情報を出力する手段、
として機能させるプログラム。 computer,
means for obtaining job applicant information regarding the job applicant and including information regarding the work history of the job applicant ;
means for obtaining job information regarding job openings by companies;
By inputting the first model input information based on the job applicant information and the job offer information into a natural language model, a description of at least the job applicant's work history that is generated by the natural language model and that is related to the job applicant's work history. means for acquiring resume information of the job applicant including descriptions regarding the work history of the job applicant, the amount of description for each career being adjusted based on the first model input information;
means for outputting the resume information;
A program that functions as
請求項1に記載のプログラム。 The job applicant information includes information regarding at least one of the job applicant's attributes, background, characteristics, or intentions;
The program according to claim 1.
請求項1に記載のプログラム。 The job applicant information includes information regarding what the job applicant is looking for in the next job.
The program according to claim 1.
前記求職者のレジュメ情報を取得する手段は、前記求職者情報と、前記特定の求人情報とに基づく前記第1モデル入力情報を前記自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された前記求職者のレジュメ情報を取得し、
前記出力する手段は、前記レジュメ情報を前記ユーザに提示する、
請求項1に記載のプログラム。 further causing the computer to function as a means for identifying specific job information from job information of a company to which the user belongs,
The means for acquiring the job applicant's resume information is configured to input the first model input information based on the job applicant information and the specific job offer information into the natural language model, thereby obtaining resume information generated by the natural language model. the job seeker's resume information,
The outputting means presents the resume information to the user,
The program according to claim 1 .
請求項1に記載のプログラム。 the job applicant is a person recommended for the job information;
The program according to claim 1 .
請求項1に記載のプログラム。 The job seeker is a person who applied for the job information;
The program according to claim 1 .
請求項1に記載のプログラム。 The job information includes at least one of information regarding the type of job to be recruited, and information regarding the requirements for the personality sought by the recruiting company.
The program according to claim 1 .
請求項1に記載のプログラム。 The job information is job information specified by the job seeker;
The program according to claim 1 .
請求項1に記載のプログラム。 The means for acquiring job applicant information outputs questions to the job applicant regarding each of one or more items, receives answers to the questions, and acquires the job applicant information based on the answers.
The program according to claim 1.
前記求職者情報を取得する手段は、前記質問に対する回答が適切であるか否かを前記自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関する質問に対する回答が適切でないと判定された場合に、当該項目に関する質問の表現を変更して前記求職者に対して出力する、
請求項9に記載のプログラム。 at least one question is associated with each of the one or more items,
The means for acquiring job applicant information causes the natural language model to determine whether or not the answer to the question is appropriate, and if the answer to the question regarding any item is determined to be inappropriate, the means for acquiring the job applicant information changing the wording of the question regarding and outputting it to the job applicant;
The program according to claim 9 .
求職者に関する求職者情報を取得する手段、
前記求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された前記求職者のレジュメ情報を取得する手段、
前記レジュメ情報を出力する手段、
として機能させ、
前記求職者情報を取得する手段は、前記求職者に対して1以上の項目のそれぞれについて質問を出力し、当該質問に対する回答を受け付け、当該回答に基づいて前記求職者情報を取得し、
前記1以上の項目のそれぞれに少なくとも1つの質問が関連付けられており、
前記求職者情報を取得する手段は、前記質問に対する回答が適切であるか否かを前記自然言語モデルに判定させ、いずれかの項目に関する質問に対する回答が適切でないと判定された場合に、当該項目に関する質問の表現を変更して前記求職者に対して出力し、
前記求職者情報を取得する手段は、前記1以上の項目に含まれる第1項目に複数の質問が関連付けられている場合に、前記第1項目に関連付けられた前記複数の質問のいずれかをランダムに選択して前記求職者に対して出力する、
プログラム。 computer,
means for obtaining job applicant information regarding a job applicant;
means for acquiring resume information of the job applicant generated by the natural language model by inputting first model input information based on the job applicant information into the natural language model;
means for outputting the resume information;
function as
The means for acquiring job applicant information outputs questions to the job applicant regarding each of one or more items, receives answers to the questions, and acquires the job applicant information based on the answers,
at least one question is associated with each of the one or more items,
The means for acquiring job applicant information causes the natural language model to determine whether or not the answer to the question is appropriate, and if the answer to the question regarding any item is determined to be inappropriate, the means for acquiring the job applicant information change the wording of the question and output it to the job seeker,
When a plurality of questions are associated with a first item included in the one or more items, the means for acquiring job applicant information randomly selects one of the plurality of questions associated with the first item. Select and output to the job seeker,
program.
請求項9に記載のプログラム。 The means for acquiring job applicant information causes the natural language model to determine whether or not the answer to the question is appropriate, and when it is determined that the answer to the question output regarding any item is appropriate; , obtaining the answer as the job applicant information regarding the item;
The program according to claim 9 .
請求項1に記載のプログラム。 The first model input information is further based on information that constrains the form of the resume information.
The program according to claim 1.
請求項1に記載のプログラム。 The job applicant information includes information accumulated in the external system by the job applicant using the external system.
The program according to claim 1.
求職者に関する求職者情報を取得する手段、
前記求職者情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された前記求職者のレジュメ情報を取得する手段、
前記レジュメ情報を出力する手段、
前記レジュメ情報に基づく第2モデル入力情報を前記自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成された前記求職者のキャッチフレーズを取得する手段、
前記キャッチフレーズを出力する手段、
として機能させ、
前記キャッチフレーズは、前記レジュメ情報に比べて文章量が少ない、
プログラム。 computer,
means for obtaining job applicant information regarding a job applicant;
means for acquiring resume information of the job applicant generated by the natural language model by inputting first model input information based on the job applicant information into the natural language model;
means for outputting the resume information;
means for acquiring a catchphrase of the job applicant generated by the natural language model by inputting second model input information based on the resume information into the natural language model;
means for outputting the catchphrase;
function as
The catchphrase has a smaller amount of text than the resume information,
program.
前記第1モデル入力情報は、前記求職者情報を含む指示文である、
請求項1に記載のプログラム。 The natural language model is an interactive large-scale language model,
The first model input information is an instruction sentence including the job applicant information,
The program according to claim 1.
求職者に関し、かつ前記求職者の職務経歴に関する情報を含む求職者情報を取得するステップと、
企業による求人に関する求人情報を取得するステップと、
前記求職者情報および前記求人情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成され、かつ少なくとも前記求職者の職務経歴に関する記載であって前記求職者の経歴毎の記載量が前記第1モデル入力情報に基づいて調整された前記求職者の職務経歴に関する記載を含んだ前記求職者のレジュメ情報を取得するステップと、
前記レジュメ情報を出力するステップと
を実行する、方法。 The computer is
obtaining job applicant information regarding the job applicant and including information regarding the work history of the job applicant ;
obtaining job information regarding job openings by the company;
By inputting the first model input information based on the job applicant information and the job offer information into a natural language model, a description of at least the job applicant's work history that is generated by the natural language model and that is related to the job applicant's work history. acquiring resume information of the job applicant including descriptions regarding the job applicant's work history, the amount of description for each history being adjusted based on the first model input information;
A method comprising: outputting the resume information.
企業による求人に関する求人情報を取得する手段と、
前記求職者情報および前記求人情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成され、かつ少なくとも前記求職者の職務経歴に関する記載であって前記求職者の経歴毎の記載量が前記第1モデル入力情報に基づいて調整された前記求職者の職務経歴に関する記載を含んだ前記求職者のレジュメ情報を取得する手段と、
前記レジュメ情報を出力する手段と
を具備する情報処理装置。 means for acquiring job applicant information regarding the job applicant and including information regarding the work history of the job applicant ;
a means for obtaining job information regarding job openings by a company;
By inputting the first model input information based on the job applicant information and the job offer information into a natural language model, a description of at least the job applicant's work history that is generated by the natural language model and that is related to the job applicant's work history. means for acquiring resume information of the job applicant including descriptions regarding the work history of the job applicant, the amount of description for each career being adjusted based on the first model input information;
An information processing device comprising: means for outputting the resume information.
前記第1情報処理装置は、
求職者に関し、かつ前記求職者の職務経歴に関する情報を含む求職者情報を取得する手段と、
企業による求人に関する求人情報を取得する手段と、
前記求職者情報および前記求人情報に基づく第1モデル入力情報を自然言語モデルに入力することで、当該自然言語モデルによって生成され、かつ少なくとも前記求職者の職務経歴に関する記載であって前記求職者の経歴毎の記載量が前記第1モデル入力情報に基づいて調整された前記求職者の職務経歴に関する記載を含んだ前記求職者のレジュメ情報を取得する手段と、
前記レジュメ情報を前記第2情報処理装置へ出力する手段と
を備える、
システム。 A system comprising a first information processing device and a second information processing device,
The first information processing device includes:
means for acquiring job applicant information regarding the job applicant and including information regarding the work history of the job applicant ;
a means for obtaining job information regarding job openings by a company;
By inputting the first model input information based on the job applicant information and the job offer information into a natural language model, a description of at least the job applicant's work history that is generated by the natural language model and that is related to the job applicant's work history. means for acquiring resume information of the job applicant including descriptions regarding the work history of the job applicant, the amount of description for each career being adjusted based on the first model input information;
and means for outputting the resume information to the second information processing device.
system.
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ティキィ小林: "「AI Chat利用で履歴書を書いてみた」", [ONLINE], JPN6023029067, 17 March 2023 (2023-03-17), ISSN: 0005107553 * |
守田 航大 ほか,「エージェントとの対話により履歴書を自動生成する就活支援システム」,一般社団法人 人工知能学会 第29回全国大会論文集 1I3-OS-10b-3[CD-ROM],2015年06月02日,第1-3ページ |
守田 航大 ほか: "「エージェントとの対話により履歴書を自動生成する就活支援システム」", 一般社団法人 人工知能学会 第29回全国大会論文集 1I3−OS−10B−3[CD−ROM], JPN6023029066, 2 June 2015 (2015-06-02), pages 1 - 3, ISSN: 0005107552 * |
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JP7490905B1 (en) | 2024-02-22 | 2024-05-27 | 株式会社ビズリーチ | Job search support system, job search support method and program |
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