JP7391345B2 - 情報提供装置、システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、システム及びプログラムに関する。

従来から、情報のマッチングを行う機会が多々存在する。例えば、不動産の取引においては、売り手や貸し手の情報と買い手や借り手の情報とをマッチングすることとなる。また、人材派遣業においても、人材を募集する案件と、その案件に適した人材とをマッチングする必要がある。

このようなマッチングには、多大な手間を要することから、例えば、特許文献１に記載されているように、マッチングを支援するための装置が提案されている。

特開２００５－３２７１９０号公報

ところで、近年では、コンピュータネットワークに接続可能な機器が多く普及し、電子メールが情報の交換に用いられることが多くなっている。このような状況では、新たな装置やシステムを導入することにより、従来からの電子メールによる情報の交換に加えて、同じ情報をシステム等に登録する必要が生じることが多い。

本発明は、かかる事情を鑑みてなされたものであり、電子メールでの情報交換が慣習的に行われている状況であっても、容易に導入が可能な情報提供装置、システム及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明によれば、複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置であって、メール取得部、メール解析部、メール振分部及び提供情報生成部を備え、前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して当該電子メールに含まれる単語を特定し、前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールを予め定められた条件毎に振り分け、前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成する、情報提供装置が提供される。

本発明の実施形態に係る情報提供システム１と情報提供装置１１を含めたシステムの全体構成を示した図である。 情報提供装置１１の構成を示した図である。 情報提供装置１１の処理の流れを示すフローチャートである。 端末３２等に表示される画面において、案件一覧を選択した状態の例を示した図である。 図４の状態から、案件情報の詳細を表示した図である。 図５の状態から、人材情報の詳細を表示した図である。 端末３２等に表示される画面において、人材一覧を選択した状態の例を示した図である。 図７の状態から、人材情報の詳細を表示した図である。 図８の状態から、案件情報の詳細を表示した図である。 自動マッチング機能による表示画面の一例である。 オファー管理画面２０８の一例である。 オファー管理部１２０の動作の流れを示すフローチャートである。 図１２に示されるＳ２０７における動作の流れを示すフローチャートである。

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。

１．全体構成
図１は、本発明の実施形態に係る情報提供システム１と情報提供装置１１を含めたシステムの全体構成を示した図である。

情報提供システム１は、情報提供装置１１、メールサーバ１２及びウェブサーバ１３を有しており、メールサーバ１２とウェブサーバ１３は、ネットワーク２に接続されている。なお、メールサーバ１２とウェブサーバ１３は、必ずしも情報提供システム１に専用のものである必要はなく、他のシステムで用いているものを利用することができる。

ネットワーク２は、例えば、インターネットであり、派遣会社３、派遣会社４、派遣会社５、派遣会社６等のシステムも接続されている。

派遣会社３は、メールサーバ３１、端末３２～端末３４等を有しており、それぞれがネットワーク２に接続されている。また、図示していないが、派遣会社４、派遣会社５、派遣会社６も、派遣会社３と同様に、メールサーバや端末を有している。なお、派遣会社３～派遣会社６が有するシステムは、図示したものと異なっていてもよく、各社の担当者（従業員）が、電子メールの送受信とウェブブラウザの利用が可能であれば、各自が携帯端末を利用するような構成であってもよい。ここで、派遣会社３～派遣会社６に限らず、本実施形態に係る情報提供システム１は、他のユーザーが利用することができる。例えば、ＳＩｅｒや中小規模のシステム開発会社が運用するシステムを情報提供システム１と接続してもよい。

このような構成において、各社の担当者は、自社の別の担当者や他社の担当者との間で、受注した案件の情報（以下、案件情報と称する）や紹介可能な人材の情報（以下、人材情報と称する）を電子メールで交換することとなる。

情報提供システム１は、担当者間で交換される電子メールに含まれる案件情報と人材情報を収集するものである。情報提供システム１は、派遣会社３の担当者に対し、情報提供システム１を利用するための専用メールアドレスを発行し、メールサーバ３１が受信したメールを当該専用メールアドレスに転送することにより、電子メールを取得することができる。なお、電子メールの取得経路はこれに限られず、例えば、各担当者間で交換される電子メールの同報宛先にメールサーバ１２を経由して情報提供装置１１が受信可能なアドレスを含めるか、メールサーバ３１等に当該アドレスへの転送設定を施すようにしてもよい。以下、これらのメールアドレスをまとめて指定アドレスと称する。

２．情報提供装置１１の構成
図２は、情報提供装置１１の構成を示した図である。情報提供装置１１は、複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供するものである。図２に示すように、情報提供装置１１は、メール取得部１１１、メール解析部１１２、メール分割部１１３、メール振分部１１４、再送判定部１１５、商流深度判定部１１６、マッチング要素抽出部１１７、マッチング処理部１１８、提供情報生成部１１９、オファー管理部１２０、学習部１２１及び記憶部１２２を含むように構成される。

なお、情報提供装置１１は、汎用のコンピュータをプログラムにしたがって動作させ、メール取得部１１１、メール解析部１１２、メール分割部１１３、メール振分部１１４、再送判定部１１５、商流深度判定部１１６、マッチング要素抽出部１１７、マッチング処理部１１８、提供情報生成部１１９、オファー管理部１２０及び学習部１２１の各機能部を実現させることができる。また、記憶部１２２は、そのコンピュータが有するハードディスクドライブ等の記憶装置を用いることで実現させることができる。

メール取得部１１１は、予め定められた宛先の電子メールを取得するものである。ここで、予め定められた電子メールとは、例えば、情報提供システム１を利用するための指定アドレスである。本実施形態では、メール取得部１１１は、メールサーバ１２から指定アドレスの電子メールを取得し、取得した電子メールを記憶部１２２に記憶する。ここで、メール取得部１１１が電子メールを取得すると、メールサーバ１２上の電子メールが削除されるように構成することが好ましい。

メール解析部１１２は、メール取得部１１１が取得した電子メールを解析し、電子メールに含まれる単語を特定するものである。本実施形態では、メール解析部１１２は、メール取得部１１１が取得して記憶部１２２に記憶した電子メールの解析を行う。電子メールの解析は、電子メールのタイトル又は本文に対して行い、例えば、専用に準備した辞書を用い、形態素解析により電子メールの本文を複数の単語に分割する。この分割に際して、コロンや空白等の区切りとして用いられることの多い文字や記号の前後に位置した単語を関連付ける。例えば、電子メール中に「場所：赤坂見附」とあった場合には、「場所」と「赤坂見附」を関連付ける。分割した単語は、元の電子メールと関連付けて記憶部１２２に記憶する。なお、記憶部１２２に記憶する単語は、名詞のみでもよく、名詞以外を含めてもよい。また、解析は、形態素解析以外の手法を用いてもよい。さらに、メール解析部１１２による電子メールの解析に、後述の学習部１２１による機械学習の結果を反映させてもよい。

メール分割部１１３は、メール取得部１１１が取得した電子メールに、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれている場合に、電子メールに含まれる情報を案件情報毎又は人材情報毎に分割するものである。本実施形態では、メール取得部１１１が取得した電子メールに、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれている否かを判定し、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれていると判定した場合に、これらを個々の案件情報又は人材情報に分割する。複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれているか否かの判定は、メール解析部１１２による解析結果に基づいて行う。

具体的には、メール分割部１１３は、電子メール中の区切り文字を判別し、電子メール本文をいくつかのブロックを分ける。次に、後述の学習部１２１により機械学習を実行し、単語の出現回数を基に、電子メールに複数の案件情報や人材情報が記載されているかを判別する。そして、電子メールに複数の案件情報や人材情報が記載されていると推定される度合いが予め定められた値を上回る場合には、「複数フラグ」を立てるようにしてもよい。

例えば、案件情報を含む電子メールの場合、「報酬」や「場所」といった単語が複数含まれている場合には、当該電子メールに複数の案件情報が含まれている可能性が高いが、「Ｊａｖａ（登録商標）」といった単語が複数含まれていても、必ずしも複数の案件情報が含まれているとは限らない。このように、メール分割部１１３は、各単語の出現回数を計数し、統計的に一つの案件情報、又は一つの人材情報に複数回出現することがあまりない特定の単語について、計数した回数が予め定めた数以上である場合に、電子メールに複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれていると判定することができる。さらに、メール分割部１１３は、複数フラグを立てた場合、各ブロック内の各単語に対して例えばｔｆ－ｉｄｆを計算し、そのブロックの総ｔｆ－ｉｄｆが大きければ、一つの案件情報や人材情報に関するブロック（まとまり）としてカウントしてもよい。

メール振分部１１４は、メール解析部１１２により特定された単語に基づいて、メール取得部１１１が取得した電子メールを予め定められた条件毎に振り分けるものである。本実施形態では、メール振分部１１４は、メール解析部１１２による解析結果に基づいて、メール取得部１１１が取得した電子メールを、人材を必要としている案件を示す案件情報を含むものと、紹介可能な人材を示す人材情報を含むものと、に振り分ける。この振り分けでは、電子メールに含まれる単語の特徴に基づいて当該電子メールが案件情報を含むものか人材情報を含むものかを判定する。例えば、電子メールに「案件名」や「要求スキル」等の単語が含まれれば、当該電子メールが案件情報を含むものである確率が高くなり、電子メールに「氏名」や「希望単価」等の単語が含まれれば、当該電子メールが人材情報を含むものである確率が高くなる。また、案件情報と人材情報のいずれをも含まないと判定された電子メールは、記憶部１２２から削除するようにしてもよい。さらに、メール振分部１１４による電子メールの振り分けに、後述の学習部１２１による機械学習の結果を反映させてもよい。また、各単語の出現回数は考慮せず、単語の特徴を例えばニューラルネットワークで判別することにより、電子メールを振り分けてもよい。

また、メール振分部１１４は、案件情報を含むと判定された電子メールと、人材情報を含むと判定された電子メールのそれぞれを、さらに、開発やインフラの構築といった職種毎に振り分ける。

再送判定部１１５は、メール解析部１１２により特定された単語に基づいて、メール取得部１１１が取得した電子メールが既に受信した電子メールに含まれていた情報と同一の情報を含むものか否かを判定する。本実施形態では、再送判定部１１５は、各電子メールについて、各電子メール間の文書としての距離を測定する。この距離の測定は、例えばレーベンシュタイン距離という文書間の距離を測る技法を採用することができる。再送判定部１１５は、電子メール間の距離が予め定めた値よりも近いものが測定されると、これらの電子メールが再送されたもの、つまり、仲介が成立しなかったものと判定して、該当する電子メールに再送フラグを設定する。また、再送判定部１１５は、電子メール間の距離を測定する代わりに、自然言語処理技術等を用いて、メール取得部１１１が取得した電子メールが既に受信済みの電子メールの内容と完全一致する場合には、当該電子メールに再送フラグを設定してもよい。さらに、再送判定部１１５による再送フラグの設定に、後述の学習部１２１による機械学習の結果を反映させてもよい。

商流深度判定部１１６は、メール解析部１１２により特定された単語に基づいて、案件、又は人材に対する商流の深度を判定する。本実施形態では、商流深度判定部１１６は、各電子メール間の文書としての距離を測定する。この距離の測定は、例えばレーベンシュタイン距離という文書間の距離を測る技法を採用することができる。商流深度判定部１１６は、電子メール間の距離が所定の値よりも近いものが測定されると、これらの電子メールに含まれる案件情報、又は人材情報の報酬額を比較してもよい。ここで、一般的に、案件についての商流深度が深くなるほど、仲介者への支払い額が大きくなる一方、その案件が人材側へ提示する報酬は見た目上減額される。一方、人材についての商流深度が深くなるほど、人材への報酬に対して仲介者へ支払う手数料が上乗せされるので、その人材が案件側へ要求する報酬は見た目上増額される。そして、商流深度が浅いものと比較して、案件が提示する報酬、又は人材が要求する報酬に差異があれば、これらは仲介者が複数介在する案件、つまり、商流（仲介者の数）深度が異なる案件であるものとして、それぞれの案件情報又は人材情報に商流深度を設定する。また、商流深度判定部１１６は、電子メール間の距離を測定する代わりに、後述するマッチング処理部１１８が行うマッチング処理と同様の処理を案件情報間、又は人材情報間で行い、マッチングスコアが所定の値よりも高い案件情報、又は人材情報に対して商流深度の判定処理を実行するようにしてもよい。また、メール解析部１１２による解析結果に「商流」が含まれていた場合、つまり、案件情報、又は人材情報に「商流」の深度（例えば、「一社先ビジネスパートナー人材」）が含まれていた場合には、商流深度判定部１１６は、案件情報、又は人材情報に含まれる商流の深度をそのまま設定するようにしてもよい。

また、商流深度判定部１１６による商流深度の設定に、後述の学習部１２１による機械学習の結果を反映させてもよい。

さらに、商流深度の判定対象となる案件情報又は人材情報を含む電子メールが自社から送信されたものであれば、そのような電子メールが他社から送信された場合と比べ、商流の深度が一段階浅くなるように商流深度を設定してもよい。例えば、派遣会社４が、自社の従業員であるエンジニアＡについて、派遣会社３に対して人材提案の電子メール（人材情報を含む電子メール）を送信する場合に、電子メール本文には「商流：弊社所属の正社員」というような表現が用いられたとする。この場合の商流深度は、派遣会社３の担当者から見れば、「１社先」である。次に、派遣会社３が、自社の従業員であるエンジニアＢについて、派遣会社４などの他社に対して人材提案の電子メール（人材情報を含む電子メール）を送信するに際し、同報宛先に指定アドレスを含めると、当該電子メールに含まれる人材情報が情報提供システム１に入力される。このとき、電子メール本文に、上述の派遣会社４が送信した電子メールと同様に、「商流：弊社所属の正社員」というような表現が用いられたとする。この場合、商流に関する表現（商流：弊社所属の正社員）が同じであったとしても、派遣会社３の担当者から見た商流深度を「０社先」（すなわち、自社）」として設定してもよい。これにより、機械的に商流深度を設定する場合と比べ、自社発の電子メールについて適切に管理することが可能になる。

ここで、受信した電子メールが自社から発信したものであるか否かを判別するために、例えば、受信した電子メールのヘッダー情報に含まれる「Ｆｒｏｍ」に記載されたメールアドレスのドメイン（送信元ドメイン）を用いることができる。具体的には、情報提供システム１のユーザーから事前に自己のメールアドレスのドメイン（ユーザードメイン）を通知してもらい、ユーザードメインを記憶部１２２に記憶する。そして、送信元ドメインが記憶部１２２に記憶したユーザードメインのいずれかと一致した場合に、受信ドメインに対応する電子メールが自社から送信されたものであると判別することができる。

マッチング要素抽出部１１７は、メール振分部１１４が振り分けた案件情報と人材情報とのそれぞれからマッチング要素を抽出する。本実施形態では、マッチング要素抽出部１１７は、メール解析部１１２により特定された単語のうち、予め指定された単語を案件情報と人材情報とのマッチングに用いるマッチング要素として抽出する。マッチング要素としては、例えば、以下の要素を用いることができる。

（１）電子メールのＢｏｄｙ情報等から機械的に取得できるもの
・メール件名
・メール送信者
・メール送信日時等

（２）正規表現で取得できるもの
・商流（自社所属正社員、ＢＰ１社先フリーランス、等）
・報酬
・年齢
・面談回数
・国籍
・最寄駅
・技術内容（Ｊａｖａ（登録商標）、詳細設計、等）等

（３）統計的に取得できるもの
・重要箇所（行毎に含まれる単語から「マッチングに関わる重要な行か」を判別し、署名や挨拶等の重要でない箇所との区切りを入れることにより実現可能）

本実施形態では、マッチング要素は、記憶部１２２に記憶させた、メール解析部１１２による解析結果から抽出されるもので、例えば、マッチング要素の名称が「場所」であれば、「場所」と関連付けられている単語、例えば、「赤坂見附」をマッチング要素の値として抽出する。マッチング要素抽出部１１７が抽出するマッチング要素の名称は、後述する学習部１２１により決定されてもよい。例えば、電子メール作成者の誤記などにより、電子メール中では場所と地名がばらばらの箇所に記載されている場合でも、機械学習を利用することにより、電子メール中の不適切な箇所に記載されている地名をマッチング要素として決定することができる。

マッチング処理部１１８は、マッチング要素抽出部１１７が抽出したマッチング要素に基づいて、メール振分部１１４が振り分けた案件情報と人材情報とのマッチングスコアを算出する。また、マッチング処理部１１８は、マッチング要素抽出部１１７が抽出したマッチング要素に基づいて、案件情報のそれぞれと人材情報のそれぞれとの組み合わせごとに、マッチングスコアを算出してもよい。また、マッチングスコアの算出は、メール振分部１１４が振り分けた職種毎に総当たりで行うようにしてもよい。例えば、メール振分部１１４で案件情報に振り分けられた電子メールが１，０００件あり、人材情報に振り分けられた電子メールが１，０００件あれば、１，０００，０００個（１，０００×１，０００）のマッチングスコアを算出する。かかる計算には、例えばニューラルネットワークを用いることができる。マッチングスコアの算出は、マッチング要素の名称、例えば、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所（最寄駅）、技術内容等のそれぞれに関連付けられたマッチング要素の値となる単語のそれぞれの近似度合いに応じて所定の点数を付与し、それらを加算することにより行うことができる。ここで、マッチング要素間の近似度合いの判定は、学習部１２１の学習結果を利用して行うことが好ましい。

提供情報生成部１１９は、メール解析部１１２により特定された単語の少なくとも一部を項目として、メール振分部１１４により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成する。ここで、「項目」とは、案件情報を検索（限定）する条件を入力する際に用いられるものである。本実施形態では、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３が端末（例えば、端末３２）からの要求に応じて提供する画面を表示させるための情報を生成する。例えば、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３から案件情報の一覧を表示させる要求を受けた場合には、案件情報をリスト表示させるための情報を生成する。案件情報のリストには、案件情報毎に、当該案件情報を含んでいた電子メールの表題や受信日時、送信者等に加え、マッチング処理部１１８がマッチング要素として用いた商流、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所、技術内容等を項目として含めることができる。

また、提供情報生成部１１９は、再送判定部１１５により再送フラグが設定された案件情報又は人材情報をリストに含める場合には、当該案件情報、又は人材情報が再送である旨を確認できるように表示させるような情報を生成し、商流深度判定部１１６により商流深度が設定されている案件情報又は人材情報をリストに含める場合には、商流深度が浅い案件情報又は人材情報のみを表示させるような情報を生成することが好ましい。

また、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３からの要求に検索条件が含まれていた場合、例えば、面談回数が「１」であることが検索条件として含まれていた場合には、面談回数が１の案件情報のみをリスト表示させるための情報を生成する。提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３からの要求にソート指示が含まれていた場合、例えば、報酬額の「昇順」がソート指示として含まれていた場合には、案件情報を報酬額が昇順となるように並べ替えてリスト表示させるための情報を生成してもよい。

さらに、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３からの要求に特定の案件情報が選択された旨を示す情報が含まれていた場合には、選択された案件情報に対するマッチングスコアが高い人材情報のリストを表示させるための情報を生成してもよい。

同様に、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３から人材情報の一覧を表示させる要求を受けた場合には、人材情報を表示させるための情報を生成し、検索条件やソート指定に応じた人材情報を表示させるための情報も生成する。また、提供情報生成部１１９は、ウェブサーバ１３からの要求に特定の人材情報が選択された旨を示す情報が含まれていた場合には、選択された人材情報に対するマッチングスコアが高い案件情報のリストを表示させるための情報を生成してもよい。

オファー管理部１２０は、提供情報生成部１１９が生成した情報に基づいて、ウェブサーバ１３が端末３２等に表示させた情報に対し、案件情報と人材情報の組が指定された場合に、該当する案件情報と人材情報の組をオファー管理対象とする。また、オファー管理部１２０は、オファー管理対象とした案件情報と人材情報とに基づいて、ウェブサーバ１３を介してオファー管理画面２０８（図１１参照）を提供する。オファー管理画面２０８では、該当する案件の発注元又は仲介者と、人材の所属元又は仲介者に対して送信するオファーメールの自動作成又は作成補助を指示することができるとともに、オファーに対する結果（承認又は辞退）や、面談の結果等を入力することができる。

また、オファー管理部１２０は、オファー管理対象とした案件情報と人材情報の組み合わせやオファー管理画面２０８に入力されたオファーに対する結果や面談の結果等をログとして記憶部１２２に記憶するとともに、これらを学習部１２１に教師データとして提供する。これらの結果は、結果入力ボタン２１５ｂ（図１１参照）を押下し、各結果を入力するための入力画面を介して行うことができる。

学習部１２１は、機械学習を実行し、機械学習の成果に基づいて、マッチング要素として抽出する単語を決定するものである。本実施形態では、学習部１２１は、機械学習、例えば、３層ニューラルネットワークによる学習を行う。ここで、ニューラルネットワークの階層はこれに限定されず、任意の階層を利用することができる。かかる学習は、オファー管理部１２０が生成したログ、つまり、オファーに対して承認があったか否かの結果や、面談が行われた場合の結果を教師データとして行い、その成果をマッチング処理部１１８によるマッチング処理に用いることとなる。

なお、学習部１２１による学習の結果をメール振分部１１４による処理に利用することもできる。この場合、電子メールに含まれる単語の特徴から、当該電子メールが案件情報を含むものか人材情報を含むものかを判定し、職種を判定するもので、提供情報生成部１１９が案件情報の一覧や人材情報の一覧を表示させる情報を提供した際に、提供した情報の誤りを、ウェブサーバ１３を介して受け付けるようにし、これを教師データとすることができる。例えば、電子メールの中に「服装自由」と記載されている場合、「スマホアプリの開発案件」の募集であることが統計的に有意に認められた場合、かかる知見を用いてメールを振り分けることができる。

ここで、学習部１２１による学習の結果は、メール解析部１１２、メール分割部１１３、メール振分部１１４、再送判定部１１５、商流深度設定部１１６、マッチング要素抽出部１１７、マッチング処理部１１８が実行する処理に用いることができる。

これらの各構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよい。ソフトウェアによって実現する場合、ＣＰＵがプログラムを実行することによって各種機能を実現することができる。プログラムは、内蔵の記憶部に格納してもよく、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納してもよい。また、外部の記憶部に格納されたプログラムを読み出し、いわゆるクラウドコンピューティングにより実現してもよい。ハードウェアによって実現する場合、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はＤＲＰ等の種々の回路によって実現することができる。本実施形態においては、様々な情報やこれを包含する概念を取り扱うが、これらは、０又は１で構成される２進数のビット集合体として信号値の高低によって表され、上記のソフトウェア又はハードウェアの態様によって通信や演算が実行され得るものである。

３．情報提供装置１１の処理の流れ
次に、情報提供装置１１の処理の流れを説明する。

図３は、情報提供装置１１の処理の流れを示すフローチャートである。

（Ｓ１０１）
情報提供装置１１は、まず、メール取得部１１１がメールサーバ１２から予め定められた宛先（情報提供システム１宛）の電子メールを取得し、取得した電子メールを記憶部１２２に記憶させる。

（Ｓ１０２）
続いて、メール解析部１１２が、メール取得部１１１が取得して記憶部１２２に記憶させた電子メールのそれぞれを解析し、解析により得た単語を対応する電子メールに関連付けて記憶部１２２に記憶させる。

（Ｓ１０３）
次に、メール分割部１１３が、メール取得部１１１が取得して記憶部１２２に記憶させた電子メールのそれぞれに、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれているか否かを判定する。判定には、メール解析部１１２による解析結果を用いる。

（Ｓ１０４）
メール分割部１１３は、Ｓ１０３の判定の結果、複数の案件情報又は人材情報が含まれていると判定した場合（Ｓ１０３でＹＥＳ）、当該電子メールを案件情報又は人材情報毎に分割し、分割された案件情報又は人材情報を記憶部１２２に記憶させる。

（Ｓ１０５）
次に、メール振分部１１４が、メール分割部１１３で分割された電子メール（Ｓ１０３でＹＥＳ）と分割の必要がなかった電子メール（Ｓ１０３でＮＯ）の両者を、案件情報を含む電子メールと人材情報を含む電子メールとに振り分ける。メール振分部１１４は、電子メールの振り分けに、メール解析部１１２による解析結果を用いる。

（Ｓ１０６）
続いて、メール振分部１１４は、Ｓ１０５で振り分けられた電子メールのそれぞれを、さらに職種別に振り分ける。ここで、職種とは、開発、インフラ、その他（Ｗｅｂデザイナー等）を意味し、これら以外の分類を含んでもよい。

（Ｓ１０７）
次に、再送判定部１１５が、メール振分部１１４で振り分けられた電子メールが再送されたものであるか否かを判定する。

（Ｓ１０８）
再送判定部１１５は、再送であると判定した電子メール（Ｓ１０７でＹＥＳ）に対し、再送フラグを設定する。一方、振り分けられた電子メールが再送されたものでない、すなわち新規の電子メールであると判定された場合（Ｓ１０７でＮＯ）、Ｓ１０８を省略し、Ｓ１０９に処理を進める。

（Ｓ１０９）
次に、商流深度判定部１１６が、メール振分部１１４で振り分けられた電子メールの商流の深度を判定し、判定した深度を該当する電子メールに設定する。

（Ｓ１１０）
続いて、マッチング要素抽出部１１７が、メール振分部１１４で案件情報を含むものと人材情報を含むものとに振り分けた電子メールのそれぞれから、マッチング要素を抽出する。

（Ｓ１１１）
マッチング要素抽出部１１７がマッチング要素を抽出すると、そのマッチング要素に基づいて、マッチング処理部１１８が、案件情報と人材情報のマッチング処理を行う。

（Ｓ１１２）
マッチング処理部１１８が行ったマッチング処理の結果は、提供情報生成部１１９がウェブサーバ１３を介して提供する情報を生成する際に用いられる。

ここで説明したＳ１０１からＳ１１１の処理は、任意の時間毎又は所定の時間毎に行われ、Ｓ１１２の処理は、提供情報生成部１１９がウェブサーバ１３を介して情報の提供を要求された際に行われてもよい。

４．提供情報生成部１１９が生成する情報
次に、図４～図１１を用いて、提供情報生成部１１９が生成する情報を、当該情報に基づいてウェブサーバ１３が提供する画面の例を参照して説明する。

ウェブサーバ１３が端末３２の認証処理等を終えて、端末３２へ表示させる画面の情報を提供情報生成部１１９に要求すると、提供情報生成部１１９は、まず、図４に示すような画面２０１を表示させるための情報を生成する。

＜案件情報＞
画面２０１には、案件情報の一覧を表示させるためのタブ２１１ａ、人材情報の一覧を表示させるためのタブ２１１ｂ、自動マッチングされた案件及び人材の組み合わせを表示させるためのタブ２１２ａ、オファー管理画面２０８を表示させるためのタブ２１２ｂ、案件情報の検索（限定）条件を入力するための入力欄２１２、案件情報に含まれる各項目の項目名と、項目名による案件情報のソートを指示するための指示ボタンとを表示する項目表示欄２１３、案件情報のリストを表示する案件情報一覧表示欄２１４、案件情報の詳細を表示させるための詳細表示ボタン２１５が含まれている。ここで、詳細表示ボタン２１５は必須ではなく、例えば案件を表す行を選択することにより、案件情報の詳細を表示させる構成としてもよい。その他の図における詳細表示ボタン２１５も同様である。

タブ２１１ａは、選択された際に案件情報の一覧を表示する画面２０１を表示させるもので、タブ２１１ａが選択されることにより、画面２０１が表示される。

タブ２１１ｂは、選択された際に人材情報の一覧を表示する画面２０２を表示させるものである。タブ２１１ｂが選択されると、提供情報生成部１１９は、図７に示される画面２０４を表示させるための情報を生成する。

タブ２１２ａは、選択された際に、マッチング処理部１１８による自動マッチング機能により生成された、案件情報と人材情報の組み合わせを表示する画面２０７（図１０を用いて後述）を表示させるものである。

タブ２１２ｂは、オファー管理画面２０８（図１１を用いて後述）を表示させるものである。

入力欄２１２は、表示させる案件情報を検索（限定）する条件を入力する欄であり、案件情報の各項目、例えば、商流、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所、技術内容等のそれぞれに、数値や文字列を入力して表示させる案件情報を検索（限定）させることができる。

項目表示欄２１３は、表示させる案件情報の各項目の項目名と、項目名による案件情報のソートを指示するための指示ボタンが表示される欄である。ソートを指示するための指示ボタンは、例えば、矢印や三角形等の記号をシンボルとして用いたものである。

案件情報一覧表示欄２１４は、案件情報の一覧を、入力欄２１２に入力された条件にしたがって案件情報の候補が表示される欄である。

ここで、案件又は人材（図７参照）毎に、気になるものに注力フラグを付け、ソート機能により、注力フラグが付いているものだけを表示するようにしてもよい。

詳細表示ボタン２１５は、案件情報の詳細を表示させるための指示ボタンであり、案件情報一覧表示欄２１４に表示している案件情報の一覧からいずれかの案件情報が選択されている状態で詳細表示ボタン２１５が押下されると、提供情報生成部１１９は、図５に示される画面２０２を表示させるための情報を生成する。

図５に示す画面２０２は、案件情報の詳細を表示する画面である。この画面２０２には、タブ２１１ａ～タブ２１２ｂ、案件情報の詳細を表示する案件情報表示欄２２１、人材情報のリストを表示する人材情報一覧表示欄２２２、人材情報の検索条件を入力するための入力欄２２３、人材情報の詳細を表示させるための詳細表示ボタン２１５が含まれている。

案件情報表示欄２２１は、図４に示される詳細表示ボタン２１５が押下された際に選択されていた案件情報の詳細情報を表示する欄である。

人材情報一覧表示欄２２２は、人材情報の一覧を表示する欄である。この人材情報一覧表示欄２２２に表示する人材情報は、情報提供装置１１のマッチング処理部１１８でのマッチング処理の結果、案件情報表示欄２２１に詳細を表示している案件情報とのマッチングスコアが所定の値よりも高いものであることが好ましい。ここで、候補を表示する際に、案件及び人材の間で、報酬及び年齢が合致しているか、案件の最寄駅と人材の（自宅の）最寄駅の距離が近いかを考慮して、条件が外れる候補は表示しないようにすることが好ましい。また、報酬は、担当者が希望する粗利を考慮することもできる。例えば、案件と人材を仲介することで最低１０万円の粗利が欲しいという担当者に対しては、案件の報酬（例：１００万円）＞＝人材の報酬（例：９０万円）＋粗利（例：１０万円）となるような情報のみを表示することができる。

また、本実施形態では、再送判定部１１５により、メール取得部１１１が取得した電子メールが既に受信した電子メールに含まれていた情報と同一の情報を含むものであると判定された場合には、マッチングスコアを下げる処理を実行してもよい。これにより、案件と人材のマッチングがうまくいかず、何度も再送されてくる電子メールの優先度を低くすることができ、効率的なマッチングを実現することができる。

入力欄２２３は、人材情報一覧表示欄２２２に表示させる人材情報を検索（限定）する条件を入力する欄であり、人材情報の各項目、例えば、商流、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所、技術内容等のそれぞれに、数値や文字列を入力して表示させる人材情報を検索（限定）させることができる。

詳細表示ボタン２１５は、人材情報の詳細を表示させるための指示ボタンであり、人材情報一覧表示欄２２２に表示している人材情報の一覧からいずれかの人材情報が選択されている状態で詳細表示ボタン２１５が押下されると、提供情報生成部１１９は、図６に示すような画面２０３を表示させるための情報を生成する。

図６に示す画面２０３は、案件情報と人材情報の詳細を表示する画面である。この画面２０３には、案件情報表示欄２２１、人材情報表示欄２２４ａ、オファー管理を指示するためのオファー管理指示ボタン２２５が含まれている。

人材情報表示欄２２４ａは、図５に示される詳細表示ボタン２１５が押下された際に選択されていた人材情報の詳細を表示する欄である。

オファー管理指示ボタン２２５は、案件情報表示欄２２１に詳細が表示されている案件情報と、人材情報表示欄２２４ａに詳細が表示されている人材情報と、をオファー管理の対象とすることを指示するためのボタンである。オファー管理については、後述する。

＜人材情報＞
図７に示す画面２０４は、人材情報の一覧を表示する画面であり、タブ２１１ｂが選択された状態の画面である。

この画面２０４には、タブ２１１ａ～タブ２１２ｂ、人材情報の検索条件を入力するための入力欄２１６、人材情報に含まれる各項目の項目名と、項目名による人材情報のソートを指示するための指示ボタンと、を表示する項目表示欄２１７、人材情報のリストを表示する人材情報一覧表示欄２１８、人材情報の詳細を表示させるための詳細表示ボタン２１５が含まれている。

入力欄２１６は、表示させる人材情報を検索（限定）する条件を入力する欄であり、人材情報の各項目、例えば、商流、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所、技術内容等のそれぞれに、数値や文字列を入力して表示させる人材情報を検索（限定）させることができる。

項目表示欄２１７は、表示させる人材情報の各項目の項目名と、項目名による人材情報のソートを指示するための指示ボタンが表示される欄である。ソートを指示するための指示ボタンは、例えば、矢印や三角形等の記号をシンボルとして用いたものである。

人材情報一覧表示欄２１８は、人材情報の一覧を、入力欄２１６に入力された条件にしたがって、項目表示欄２１７で指示された順で表示される欄である。

詳細表示ボタン２１５は、人材情報の詳細を表示させるための指示ボタンであり、人材情報一覧表示欄２１８に表示している人材情報の一覧からいずれかの人材情報が選択されている状態で詳細表示ボタン２１５が押下されると、提供情報生成部１１９は、図８に示される画面２０５を表示させるための情報を生成する。

図８に示す画面２０５は、人材情報の詳細を表示する画面である。この画面２０５には、タブ２１１ａ～タブ２１２ｂ、人材情報の詳細を表示する人材情報表示欄２３１、案件情報のリストを表示する案件情報一覧表示欄２３２、案件情報の検索条件を入力するための入力欄２３３、案件情報の詳細を表示させるための詳細表示ボタン２１５が含まれている。

人材情報表示欄２３１は、図７に示される詳細表示ボタン２１５が押下された際に選択されていた人材情報の詳細を表示する欄である。

案件情報一覧表示欄２３２は、案件情報の一覧を表示する欄である。この案件情報一覧表示欄２３２に表示する案件情報は、情報提供装置１１のマッチング処理部１１８でのマッチング処理の結果、人材情報表示欄２３１に詳細を表示している人材情報とのマッチングスコアが所定の値よりも高いものであることが好ましい。ここで、候補を表示する際に、案件及び人材の間で、報酬及び年齢が合致しているかや、案件の最寄駅と人材の（自宅の）最寄駅の距離が近いかを考慮して、条件が外れる候補は表示しないようにすることが好ましい。また、報酬は、担当者が希望する粗利を考慮することもできる。例えば、案件と人材を仲介することで最低１０万円の粗利が欲しいという担当者に対しては、案件の報酬（例：１００万円）＞＝人材の報酬（例：９０万円）＋粗利（例：１０万円）となるような情報のみを表示することができる。

入力欄２３３は、案件情報一覧表示欄２３２に表示させる人材情報を検索（限定）する条件を入力する欄であり、人材情報の各項目、例えば、商流、報酬額、年齢、面談回数、国籍、場所、技術内容等のそれぞれに、数値や文字列を入力して表示させる人材情報を検索（限定）させることができる。

詳細表示ボタン２１５は、案件情報の詳細を表示させるための指示ボタンであり、案件情報一覧表示欄２３２に表示している案件情報の一覧からいずれかの案件情報が選択されている状態で詳細表示ボタン２１５が押下されると、提供情報生成部１１９は、図９に示すような画面２０６を表示させるための情報を生成する。

図９に示す画面２０６は、人材情報と案件情報の詳細を表示する画面である。この画面２０６には、人材情報表示欄２３１、案件情報表示欄２２４ｂ、オファー管理を指示するためのオファー管理指示ボタン２２５が含まれている。

案件情報表示欄２２４ｂは、図８に示される詳細表示ボタン２１５が押下された際に選択されていた案件情報の詳細を表示する欄である。

オファー管理指示ボタン２２５は、人材情報表示欄２３１に詳細が表示されている人材情報と、案件情報表示欄２２４ｂに詳細が表示されている案件情報と、をオファー管理の対象とすることを指示するためのボタンである。

＜自動マッチング＞
図１０に示すように、タブ２１２ａを選択することにより、画面２０７が表示される。自動マッチング機能とは、マッチング処理部１１８により、マッチングスコアが所定の値よりも高い案件情報と人材情報の組み合わせが存在する場合に、案件及び人材の組み合わせを提案するものである。図１０の例では、案件情報表示欄２４１に概要が表示されている案件情報と、人材情報表示欄２４２に概要が表示されている人材情報とのうち、同じ行に表示されている案件と人材がマッチングされたものである。そして、オファー管理ボタン指示２２５を押下することにより、案件と人材をオファー管理画面２０８に送ることができる。これにより、担当者は、マッチング処理部１１８により提案された組み合わせに対し、オファー管理の対象とするか否かについて決定することが容易になる。ここで、かかる提案を端末３２に対しプッシュ通知してもよい。なお、プッシュ通知は、任意のコミュニケーション手段（例：メール、チャット）により実現される。さらに、案件情報表示欄２４１に表示された案件情報又は人材情報表示欄２４２に表示された人材情報の詳細を確認したい場合には、案件情報又は人材情報を選択した状態で詳細表示ボタン２１５を押下することにより、案件情報又は人材情報の詳細が表示されてもよい。

＜オファー管理＞
図１１に示されるように、タブ２１２ｂを選択することにより、オファー管理画面２０８が表示される。本実施形態では、人材情報表示欄２５１に詳細が表示されている人材情報と、案件情報表示欄２５２に詳細が表示されている案件情報と、をマッチングさせることを目的に、面談等のオファー管理の対象とすることができる。

また、オファー管理画面２０８には、詳細表示ボタン２１５及び結果入力ボタン２１５ｂが表示されることが好ましい。詳細表示ボタン２１５を押下することにより、人材情報表示欄２５１に詳細が表示されている人材情報と、案件情報表示欄２５２に詳細が表示されている案件情報のさらなる詳細を表示することができる。また、結果入力ボタン２１５ｂを押下することにより、オファー指示を受け付けるボタンや、オファー結果の入力を受け付ける入力欄、面談結果の入力を受け付ける入力欄等が表示されてもよい。

このように、提供情報生成部１１９が生成する情報に基づいて生成された画面２０１～オファー管理画面２０８では、一般的なメーラーと異なり、報酬、商流、最寄駅等でソートや検索（限定）ができるようになっており、担当者にとっての利便性が大幅に向上する。

５．オファー管理部１２０の動作
次に、情報提供装置１１のオファー管理部１２０によるオファー管理について説明する。図１２及び図１３は、オファー管理部１２０の動作の流れを示すフローチャートである。

（Ｓ２０１、Ｓ２０２）
オファー管理部１２０は、ウェブサーバ１３からの要求を受け付けると（Ｓ２０１でＹＥＳ）、当該要求がオファー管理の対象の追加であれば（Ｓ２０２でＹＥＳ）、オファー管理の対象を追加する。オファー管理の対象の追加は、画面２０４（図６）、画面２０６（図９）、画面２０７（図１０）でオファー管理指示ボタン２２５が押下された場合等に、当該操作をウェブサーバ１３が受け付け、受け付けた操作に基づいてウェブサーバ１３がオファー管理部１２０に要求するものである。

（Ｓ２０３）
オファー管理部１２０は、オファー管理の対象の追加の要求を受けると、該当する案件情報と人材情報の組をオファー管理の対象に追加する。

（Ｓ２０４）
オファー管理部１２０は、オファー管理の対象を追加すると、その旨をログとして記憶部１２２に記憶する。

（Ｓ２０５）
また、オファー管理部１２０は、オファー管理の対象として追加した案件情報と人材情報とを識別することができる情報を教師データとして学習部１２１に通知する。

（Ｓ２０６、Ｓ２０７）
また、オファー管理部１２０は、ウェブサーバ１３からの要求がオファー管理画面２０８の表示要求であった場合には（Ｓ２０６でＹＥＳ）、ウェブサーバ１３にオファー管理画面２０８を表示するための情報を提供する。

以下、Ｓ２０７につき、図１３を用いて、ウェブサーバ１３からオファー管理画面２０８の表示要求があった場合のオファー管理部１２０の動作を説明する。

（Ｓ３０１）
図１３に示すように、オファー管理部１２０は、ウェブサーバ１３からオファー管理画面２０８の表示要求を受けると、オファー管理の対象としている案件情報と人材情報の組を示すリストを含むオファー管理画面２０８を表示させるための情報をウェブサーバ１３に提供する。このオファー管理画面２０８は、オファー管理の対象としている案件情報と人材情報の組を示すリストの他に、オファー指示を受け付けるボタンや、オファー結果の入力を受け付ける入力欄、面談結果の入力を受け付ける入力欄等が含まれてもよい。かかる入力欄は、結果入力ボタン２１５ｂを押下することで表示される、結果入力画面から入力することができる。このとき、オファー管理に送られたこと及びオファー管理に送られなかったことにつき、ログとして記録されることが好ましい。例えば、図１０に示すように、自動マッチング機能により提案されたマッチング候補を表す画面２０７が表示されたことをログとして記録し、その後、オファー管理に送られた案件又は人材と、オファー管理に送られなかった案件又は人材につきログを記録することが好ましい。これにより、オファー管理に送られたか否かは、学習部１２１による機械学習の教師データとして利用され、マッチング提案の精度の向上に繋がる。

（Ｓ３０２）
オファー管理部１２０は、ウェブサーバ１３が端末３２等に表示させたオファー管理画面２０８を介してオファー指示を受け付けると、指定された案件情報と人材情報に含まれるそれぞれの連絡先にオファーメールを送信するための処理を行う（Ｓ３０２でＹＥＳ）。

（Ｓ３０３）
オファーメールを送信するための処理では、例えば、ウェブサーバ１３を介してメール送信フォームを表示するか、端末３２等のメーラーを起動させるための指示を送信する。これにより、例えば、空のメールが立ち上がり、宛先と件名が自動的に入力された状態となることが好ましい。また、電子メール本文について、相手に送りたいメールの内容がクリップボードにコピーされ、担当者がコピーされた内容を貼り付けるだけで良いように構成することも可能である。さらに、担当者が新たに送信する電子メールに、承認リンクと辞退リンクを記載し、電子メールを受け取った人（情報提供者等）はそれらのリンクをクリックするだけで意思表示ができるようにしてもよい。

（Ｓ３０４）
また、オファー管理部１２０は、ウェブサーバ１３が端末３２等に表示させたオファー管理画面２０８に、オファー結果や面談結果が入力されると、その入力を受け付ける（Ｓ３０４でＹＥＳ）。

（Ｓ３０５）
オファー結果は、案件情報側と人材情報側のそれぞれがオファーを承諾したか辞退したかが入力され、面談結果は、その成否が入力される。具体的には、情報提供者が送られてきたメールのリンクをクリックすると、承認、辞退に関わらず、予め定められたＷｅｂページに転送され、かかるｗｅｂページには、まだ情報提供システム１を使っていないユーザー向けに、ＬＰ（ランディングページ）へのリンクを設けてもよい。そして、情報提供者が承認したか辞退したかもログに記録され、学習部１２１による機械学習の教師データとして利用することができる。

そして、辞退の場合には、ｗｅｂページに「よろしければ辞退の理由を教えてください」というアンケートが表示され、「エンジニアの技術内容が不足していた」「他社からの提案で先に決まってしまった」等の選択肢を準備してもよい。ここで重要な観点は、「提案の内容が良くなかったのか」「提案の内容は問題がなかったが、それ以外の外部要因で不成立になったのか」を切り分けることで、学習に反映することである。例えば、辞退の理由が外部要因なら、提案の内容は良かったと学習させることができる。その後、案件側の担当者及び人材側の担当者の双方が承諾すると、マッチング候補のステータスが「面談中」に変わる。一方、案件側の担当者及び人材側の担当者のいずれかがが辞退すると、マッチング候補のステータスが「不成立」になる。

（Ｓ３０６）
オファー管理部１２０は、オファー結果（例：「承諾」、「辞退」、「検討中」）又は面談結果を受け付けると、その内容をログとして記憶部１２２に記憶する。具体的には、面談をした結果、晴れて就業が決定したら、オファー管理の当該案件のステータスを「成立」に変更する。かかる結果も、ログに記録され、学習部１２１による機械学習の教師データとして利用することができる。このように、電子メールでのやりとり以外の部分も機械学習に用いることで、提案の精度をさらに高めることが可能になる。

（Ｓ３０７）
また、オファー管理部１２０は、受け付けたオファー結果や面談結果を教師データとして学習部１２１に通知する。

（Ｓ３０８）
そして、終了指示があれば（Ｓ３０７でＹＥＳ）処理を終了する。一方、終了指示がなければ（Ｓ３０７でＮＯ）再びＳ３０２に戻り、処理を継続する。ここで、終了指示とは、ユーザーからの明示的な入力に限られず、例えば、ページの遷移、ブラウザを閉じる、プログラムの終了等が想定される。

以上説明した処理により、情報提供システム１により提供されるサービスを利用することで、以下の効果を得ることができる。
・電子メールを利用した既存の業務プロセスを変えることなく、業務負荷を低減する。
・マッチングに必要な複数の項目を総合的に判断でき、かつ、学習部１２１による機械学習のマッチング精度の向上が期待できる。
・電子メールが届いたら即座にマッチング候補を提案することができるので、マッチングの機会を迅速に提供することができる。

＜その他＞
本発明は、以下の態様でも実施可能である。

メールサーバ、ウェブサーバ及び情報提供装置を備えるシステムであって、
前記メールサーバは、ネットワークを介して予め定められた宛先の電子メールを受信し、
前記ウェブサーバは、前記情報提供装置が生成した情報を、ネットワークを介して提供し、
前記情報提供装置は、メール取得部とメール解析部とメール振分部と提供情報生成部とを備え、
前記メール取得部は、前記メールサーバから予め定められた宛先の電子メールを取得し、
前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して該電子メールに含まれる単語を特定し、
前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて前記メール取得部が取得した電子メールを予め定められた条件毎に振り分け、
前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成して前記ウェブサーバに提供する、
システム。

コンピュータを、複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置として機能させるプログラムであって、
前記情報提供装置は、メール取得部、メール解析部、メール振分部及び提供情報生成部を備え、
前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、
前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して該電子メールに含まれる単語を特定し、
前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて前記メール取得部が取得した電子メールを予め定められた条件毎に振り分け、
前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成する、
プログラム。

また、上述のプログラムを格納する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供してもよい。

さらに、本発明は、以下の態様でも実施可能である。
・人材一覧や、マッチング候補の画面等、あらゆるところで、元の人材のメールに付与されているスキルシート又は職務経歴書をダウンロードできる機能を設ける。
・一覧画面や、マッチング候補画面等、あらゆる画面で元のメールをダウンロードできる機能を設ける。
・情報提供装置１１、メールサーバ１２及びウェブサーバ１３の２つ又は３つを同一のハードウェア（例：単一のサーバ）により構成してもよい。

１ ：情報提供システム
２ ：ネットワーク
３ ：派遣会社
４ ：派遣会社
５ ：派遣会社
６ ：派遣会社
１１ ：情報提供装置
１２ ：メールサーバ
１３ ：ウェブサーバ
３１ ：メールサーバ
３２～３４：端末
１１１ ：メール取得部
１１２ ：メール解析部
１１３ ：メール分割部
１１４ ：メール振分部
１１５ ：再送判定部
１１６ ：商流深度判定部
１１７ ：マッチング要素抽出部
１１８ ：マッチング処理部
１１９ ：提供情報生成部
１２０ ：オファー管理部
１２１ ：学習部
１２２ ：記憶部
２０１～２０７：画面
２０８ ：オファー管理画面
２１１ａ ：タブ
２１１ｂ ：タブ
２１２ａ ：タブ
２１２ｂ ：タブ
２１２ ：入力欄
２１３ ：項目表示欄
２１４ ：案件情報一覧表示欄
２１５ ：詳細表示ボタン
２１５ｂ ：結果入力ボタン
２１６ ：入力欄
２１７ ：項目表示欄
２１８ ：人材情報一覧表示欄
２２１ ：案件情報表示欄
２２２ ：人材情報一覧表示欄
２２３ ：入力欄
２２４ａ ：人材情報表示欄
２２４ｂ ：案件情報表示欄
２２５ ：オファー管理指示ボタン
２３１ ：人材情報表示欄
２３２ ：案件情報一覧表示欄
２３３ ：入力欄
２４１ ：案件情報表示欄
２４２ ：人材情報表示欄
２５１ ：人材情報表示欄
２５２ ：案件情報表示欄

Claims (13)

1. 複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置であって、
   メール取得部、メール解析部、メール振分部、再送判定部及び提供情報生成部を備え、
   前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、
   前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して当該電子メールに含まれる単語を特定し、
   前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールを予め定められた条件毎に振り分け、
   前記再送判定部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールが既に受信した電子メールに含まれていた情報と同一の情報を含むものであれば再送メールと判定し、該判定した電子メールに再送フラグを設定し、
   前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成し、該情報は、前記再送フラグが設定された電子メールを再送であると確認できる態様である
   情報提供装置。
2. 前記メール振分部は、前記メール取得部が取得した電子メールを、人材を必要としている案件を示す案件情報を含むものと、紹介可能な人材を示す人材情報を含むものと、に振り分ける、
   請求項１に記載の情報提供装置。
3. 商流深度判定部を更に備え、
   前記商流深度判定部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、案件又は人材に対する商流の深度を判定する、
   請求項２に記載の情報提供装置。
4. 複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置であって、
   メール取得部、メール解析部、メール振分部、提供情報生成部及び商流深度判定部を備え、
   前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、
   前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して当該電子メールに含まれる単語を特定し、
   前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールを、人材を必要としている案件を示す案件情報を含むものと、紹介可能な人材を示す人材情報を含むものと、に振り分け、
   前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成し、
   前記商流深度判定部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、案件又は人材に対する商流の深度を判定する、
   情報提供装置。
5. 複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置であって、
   メール取得部、メール解析部、メール振分部、提供情報生成部及びメール分割部を備え、
   前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、
   前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して当該電子メールに含まれる単語を特定し、
   前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールを、人材を必要としている案件を示す案件情報を含むものと、紹介可能な人材を示す人材情報を含むものと、に振り分け、
   前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成し、
   前記メール分割部は、前記メール取得部が取得した電子メールに、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれている場合に、前記電子メールに含まれる情報を案件情報毎又は人材情報毎に分割する、
   情報提供装置。
6. メール分割部を更に備え、
   前記メール分割部は、前記メール取得部が取得した電子メールに、複数の案件情報又は複数の人材情報が含まれている場合に、前記電子メールに含まれる情報を案件情報毎又は人材情報毎に分割する、
   請求項２～請求項４のいずれか１項に記載の情報提供装置。
7. マッチング要素抽出部を更に備え、
   前記マッチング要素抽出部は、前記メール振分部が振り分けた案件情報と人材情報とのそれぞれからマッチング要素を抽出する、
   請求項２～請求項６のいずれか１項に記載の情報提供装置。
8. 複数の電子メールに含まれる情報を集約して提供する情報提供装置であって、
   メール取得部、メール解析部、メール振分部、提供情報生成部及びマッチング要素抽出部を備え、
   前記メール取得部は、予め定められた宛先の電子メールを取得し、
   前記メール解析部は、前記メール取得部が取得した電子メールを解析して当該電子メールに含まれる単語を特定し、
   前記メール振分部は、前記メール解析部により特定された単語に基づいて、前記メール取得部が取得した電子メールを、人材を必要としている案件を示す案件情報を含むものと、紹介可能な人材を示す人材情報を含むものと、に振り分け、
   前記提供情報生成部は、前記メール解析部により特定された単語の少なくとも一部を項目として、前記メール振分部により振り分けられた電子メールをリスト化した情報を生成し、
   前記マッチング要素抽出部は、前記メール振分部が振り分けた案件情報と人材情報とのそれぞれからマッチング要素を抽出する、
   情報提供装置。
9. 学習部を更に備え、
   前記学習部は、
   機械学習を実行し、前記機械学習の成果に基づいて、前記マッチング要素として抽出する単語を決定する、
   請求項７又は請求項８に記載の情報提供装置。
10. マッチング処理部を更に備え、
    前記マッチング処理部は、前記マッチング要素に基づいて、前記案件情報と前記人材情報とのマッチングスコアを算出する、
    請求項７～請求項９のいずれか１項に記載の情報提供装置。
11. 前記メール振分部は、前記案件情報を含む電子メールと前記人材情報を含む電子メールのそれぞれを、さらに、職種に基づいて振り分ける、
    請求項２～請求項１０のいずれか１項に記載の情報提供装置。
12. システムであって、
    請求項１～請求項１１のいずれか１項に記載の情報提供装置、メールサーバ及びウェブサーバを備え、
    前記メールサーバは、ネットワークを介して予め定められた宛先の電子メールを受信し、該受信した電子メールを前記情報提供装置に提供し、
    前記ウェブサーバは、前記情報提供装置が生成した情報の提供を受け、該提供された情報を、ネットワークを介して提供する、
    システム。
13. プログラムであって、
    コンピュータを請求項１～請求項１１のいずれか１項に記載の情報提供装置として機能させる、
    プログラム。