JP7465622B2 - How to match employers with job seekers - Google Patents

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Description

本発明は、求職者と求人者とのマッチング方法に関する。 The present invention relates to a method for matching job seekers with employers.

従来、適性試験を利用した、求職者(採用候補者)と求人者(求人企業)とのマッチングに関するサービスが普及しており、適性試験においては、求職者の性格や能力といった特性を評価することが一般的となっている。 Traditionally, services that use aptitude tests to match job seekers (potential employees) with employers (companies offering jobs) have become widespread, and aptitude tests typically assess characteristics such as the personality and abilities of job seekers.

例えば、特許文献1において、求人者の社員に適性試験を実施し、適性試験結果を基に、社内の高評価者社員が過去に受けた適性試験の試験結果を基に、求職者の適性試験の目標を設定する方法が開示されている。For example, Patent Document 1 discloses a method of administering an aptitude test to the employees of a job seeker, and setting aptitude test goals for job seekers based on the results of the aptitude test and also on the results of aptitude tests previously taken by highly rated employees within the company.

特許2010-015289号Patent No. 2010-015289

しかしながら、特許文献1は、適性試験を用いることにより求職者と求人者とのジョブマッチング精度の向上を図ることを可能にするものの、実際求職者がその求人者に就職後活躍できない等の事象が散見される。However, although Patent Document 1 makes it possible to improve the accuracy of job matching between job seekers and employers by using aptitude tests, there are occasional cases where job seekers are unable to perform well after being hired by the employer.

そこで、本発明は、求職者が求人者に就職後も適切に活躍できることが予測可能な技術を提供することを目的とする。Therefore, the present invention aims to provide technology that can predict whether a job seeker will be able to perform well after being hired by an employer.

本発明の一態様における、求人者に関連する求人者端末と、前記求人者端末にネットワークを介して接続する、求職者に関連する求職者端末と、サーバ端末とを有するシステムによって提供される求人者と求職者とのマッチング方法であって、サーバ端末は、求職者端末及び求人者端末に対し、適性試験を提供し、前記求人者端末及び前記求職者端末から、前記適性試験に対する回答情報を受信し、 前記回答情報を基に、前記求人者端末に関連する求人者及び前記求職者端末に関連する求職者のスコアを各々算出し、前記求人者端末からの求職者に対する検索要求に応じて、前記求人者のスコア及び評価情報を基準として、前記求職者の活躍予測または評価予測を決定する。 In one aspect of the present invention, a method for matching employers and job seekers is provided by a system having an employer terminal associated with an employer, a job seeker terminal associated with a job seeker connected to the employer terminal via a network, and a server terminal, wherein the server terminal provides an aptitude test to the job seeker terminal and the employer terminal, receives response information to the aptitude test from the employer terminal and the job seeker terminal, calculates scores for the employer associated with the employer terminal and the job seeker associated with the job seeker terminal based on the response information, and determines a performance prediction or evaluation prediction for the job seeker based on the score and evaluation information of the employer in response to a search request for a job seeker from the employer terminal.

本発明によれば、求職者が求人者に就職後も適切に活躍できることが予測可能な技術を提供することができる。 The present invention provides technology that can predict whether a job seeker will be able to perform well after being hired by an employer.

本発明の第一実施形態に係る、マッチングシステムを示すブロック構成図である。1 is a block diagram showing a matching system according to a first embodiment of the present invention. 図1のサーバ端末100を示す機能ブロック構成図である。FIG. 2 is a functional block diagram showing the server terminal 100 of FIG. 1 . 図1の求職者端末200を示す機能ブロック構成図である。FIG. 2 is a functional block diagram showing the job seeker terminal 200 of FIG. 1. サーバ100に格納される求職者データの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of job seeker data stored in the server 100. サーバ100に格納される求人者データの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of recruiter data stored in the server 100. 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一例である。4 is an example of a flowchart relating to a matching method according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの他の一例である。5 is another example of a flowchart relating to the matching method according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさらに他の一例である。11 is yet another example of a flowchart relating to the matching method according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさらに他の一例である。11 is yet another example of a flowchart relating to the matching method according to the first embodiment of the present invention. 求人者端末各々に表示される、求職者に係る情報を示す画面例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen showing information related to a job seeker, which is displayed on each recruiter terminal.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the embodiment described below does not unduly limit the contents of the present disclosure described in the claims. Furthermore, not all of the components shown in the embodiment are necessarily essential components of the present disclosure.

(実施形態1)
<構成>
図1は、本発明の第一実施形態に係るマッチングシステムを示すブロック構成図である。本システム1は、様々なバックグラウンドを有する求職者に関連する求職者端末200と、企業等の、採用活動を行う求人者に関連する求人者端末300と、を仲介するサーバ端末100と、により構成される。
(Embodiment 1)
<Configuration>
1 is a block diagram showing a matching system according to a first embodiment of the present invention. The system 1 comprises a job seeker terminal 200 associated with job seekers having various backgrounds, a recruiter terminal 300 associated with recruiters such as companies conducting recruiting activities, and a server terminal 100 that acts as an intermediary between the job seeker terminal 200 and the recruiter terminal 300.

サーバ端末100と、求職者端末200及び求人者端末300とは、ネットワークNWを介して接続される。ネットワークNWは、インターネット、イントラネット、無線LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)等により構成される。The server terminal 100, the job seeker terminal 200, and the employer terminal 300 are connected via a network NW. The network NW is composed of the Internet, an intranet, a wireless LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), etc.

サーバ端末100は、求人者企業の社員及び求職者に対して適性試験を提供し、得られた回答から求人者企業の社員及び求職者の適性を分析し、また、求人者から、求人者端末300を通じて求人者に関連する情報を受け付け、求職者から、求職者端末200を通じて受け付けられる、求職者に関連する情報に基づいて、求人者と求職者とのマッチング処理を行う装置であり、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。本実施形態においては、説明の便宜上サーバ端末として1台を例示しているが、これに限定されず、複数台であってもよい。The server terminal 100 is a device that provides aptitude tests to employees of recruiting companies and job seekers, analyzes the aptitude of employees of recruiting companies and job seekers from the answers obtained, and performs matching processing between recruiters and job seekers based on information related to the recruiter received from the recruiter through the recruiter terminal 300 and information related to the job seeker received from the job seeker through the job seeker terminal 200. For example, the server terminal 100 may be a general-purpose computer such as a workstation or personal computer, or may be logically realized by cloud computing. In this embodiment, one server terminal is shown as an example for convenience of explanation, but the present invention is not limited to this and multiple server terminals may be used.

求職者端末200は、就職または転職を希望する求職者であって、サーバ端末100により提供されるサービスを利用する求職者が所有する、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、PDA等により構成しても良い。The job seeker terminal 200 is an information processing device such as a personal computer or tablet terminal owned by a job seeker who wishes to find employment or change jobs and uses the services provided by the server terminal 100, but it may also be configured as a smartphone, mobile phone, PDA, etc.

求人者端末300は、上述の通り、企業等の、人材の採用活動を行い、求人者に関連する情報を提供する求人者(例えば、採用担当者)であって、サーバ端末100により提供されるサービスを利用する求人者が所有する、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、PDA等により構成しても良い。求人者企業には、一または複数の部署(例えば、部署A、部署B、部署C等)が存在し、各部署には一または複数の社員が所属している。このような各部署の社員の各々の端末に対して、サーバ端末100により、場合によって求人者端末300を介して、適性試験が提供される。なお、適性試験について、サーバ端末100とは別のサーバにより提供することもできる。As described above, the recruiter terminal 300 is a recruiter (e.g., a recruiter) of a company or the like who conducts recruitment activities and provides information related to the recruiter. The recruiter terminal 300 is an information processing device such as a personal computer or tablet terminal owned by the recruiter who uses the services provided by the server terminal 100, but may also be configured as a smartphone, mobile phone, PDA, etc. A recruiter company has one or more departments (e.g., department A, department B, department C, etc.), and each department has one or more employees. An aptitude test is provided to each terminal of the employees of each department by the server terminal 100, and in some cases via the recruiter terminal 300. The aptitude test can also be provided by a server separate from the server terminal 100.

本実施形態では、システム1は、サーバ端末100と、求職者端末200及び求人者端末300とを備え、求職者または求人者が各々、求職者端末200、求人者端末300を利用して、サーバ端末100に対する操作を行う構成として説明するが、サーバ端末100がスタンドアローンで構成され、サーバ端末自身に、求職者または求人者が操作を行う機能を備えても良い。In this embodiment, the system 1 is described as comprising a server terminal 100, a job seeker terminal 200, and an employer terminal 300, and the job seeker or employer uses the job seeker terminal 200 and the employer terminal 300, respectively, to operate the server terminal 100; however, the server terminal 100 may be configured as a stand-alone system, and the server terminal itself may have a function for operation by the job seeker or employer.

図2は、図1のサーバ端末100の機能ブロック構成図である。サーバ端末100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。 Figure 2 is a functional block diagram of the server terminal 100 in Figure 1. The server terminal 100 includes a communication unit 110, a memory unit 120, and a control unit 130.

通信部110は、ネットワークNWを介して求職者端末200及び求人者端末300と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばTCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)等の通信規約により通信が行われる。The communication unit 110 is a communication interface for communicating with the job seeker terminal 200 and the employer terminal 300 via the network NW, and communication is carried out according to a communication protocol such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol).

記憶部120は、各種制御処理や制御部130内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等から構成される。また、記憶部120は、求職者に関連する各種データを格納する、求職者データ格納部121、求人者に関連する各種データを格納する、求人者データ格納部122等を有する。さらに、記憶部120は、求職者端末200、求人者端末300と通信を行ったデータを一時的に記憶することもできる。なお、各種データを格納したデータベース(図示せず)が記憶部120またはサーバ端末100外に構築されていてもよい。The memory unit 120 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 130, input data, etc., and is composed of RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), etc. The memory unit 120 also has a job seeker data storage unit 121 that stores various data related to job seekers, and an employer data storage unit 122 that stores various data related to employers, etc. Furthermore, the memory unit 120 can also temporarily store data communicated with the job seeker terminal 200 and the employer terminal 300. A database (not shown) storing various data may be constructed outside the memory unit 120 or the server terminal 100.

制御部130は、記憶部120に記憶されているプログラムを実行することにより、サーバ端末100の全体の動作を制御するものであり、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)等から構成される。制御部130の機能として、求職者端末200または求人者端末300からの入力を受け付ける指示受付部131と、求職者に関連する各種データを参照し、処理する、求職者データ管理部132と、求人者に関連する各種データを参照し、処理する、求人者データ管理部133と、求職者及び求人者企業の社員により入力された、適性試験の回答を分析し、評価予測を決定する予測決定部134等を有する。この指示受付部131、求職者データ管理部132、求人者データ管理部133、予測決定部134は、記憶部120に記憶されているプログラムにより起動されてコンピュータ(電子計算機)であるサーバ端末100により実行される。The control unit 130 controls the overall operation of the server terminal 100 by executing the programs stored in the memory unit 120, and is composed of a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), etc. The functions of the control unit 130 include an instruction reception unit 131 that receives input from the job seeker terminal 200 or the employer terminal 300, a job seeker data management unit 132 that refers to and processes various data related to job seekers, an employer data management unit 133 that refers to and processes various data related to employers, and a prediction determination unit 134 that analyzes answers to aptitude tests entered by job seekers and employees of employer companies and determines evaluation predictions. The instruction reception unit 131, job seeker data management unit 132, employer data management unit 133, and prediction determination unit 134 are started by the programs stored in the memory unit 120 and executed by the server terminal 100, which is a computer (electronic calculator).

指示受付部131は、サーバ端末100が提供し、求職者端末200または求人者端末300において、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して表示される画面等のユーザインターフェースを介して、求職者または求人者であるユーザが、(クリック、タップ、スワイプしたり、キーワードを入力したり、アイコンを押下する等して)所定の入力を行ったとき、求職者端末200または求人者端末300から通信部110を介して指示を受付ける。The instruction receiving unit 131 receives instructions from the job seeker terminal 200 or the employer terminal 300 via the communication unit 110 when a user who is a job seeker or employer makes a specified input (by clicking, tapping, swiping, entering a keyword, pressing an icon, etc.) via a user interface such as a screen provided by the server terminal 100 and displayed via a web browser or application on the job seeker terminal 200 or the employer terminal 300.

求職者データ管理部132は、求職者に関連する各種データ(例えば、求職者ID、求職者の基本情報、経歴情報、資格情報、希望条件情報、及び適性情報等)を管理し、処理を行う。The job seeker data management unit 132 manages and processes various data related to job seekers (e.g., job seeker ID, basic information on the job seeker, career information, qualification information, desired conditions information, and aptitude information, etc.).

求人者データ管理部133は、求人者に関連する各種データ(例えば、求人者ID、基本情報、求人情報、適性情報等)を管理し、処理を行う。The employer data management unit 133 manages and processes various data related to employers (e.g., employer ID, basic information, employment information, aptitude information, etc.).

予測決定部134は、提供された適性試験に対して、求職者端末200及び求人者端末300(もしくは求人者企業の社員の端末)から入力された、求職者及び求人者企業の社員の回答内容に基づいて、求職者及び求人者企業の社員の適性分析し、評価予測を決定する処理を行う。The prediction determination unit 134 performs a process of analyzing the aptitude of the job seeker and the employee of the recruiting company based on the answers of the job seeker and the employee of the recruiting company inputted from the job seeker terminal 200 and the recruiting terminal 300 (or the terminal of the employee of the recruiting company) to the provided aptitude test, and determines an evaluation prediction.

図3は、図1の求職者端末200を示す機能ブロック構成図である。求職者端末200は、通信部210と、表示操作部220と、記憶部230と、制御部240とを備える。 Figure 3 is a functional block diagram showing the job seeker terminal 200 of Figure 1. The job seeker terminal 200 includes a communication unit 210, a display operation unit 220, a memory unit 230, and a control unit 240.

通信部210は、ネットワークNWを介してサーバ端末100と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばTCP/IP等の通信規約により通信が行われる。The communication unit 210 is a communication interface for communicating with the server terminal 100 via the network NW, and communication is carried out according to a communication protocol such as TCP/IP.

表示操作部220は、求職者が指示を入力し、制御部240からの入力データに応じてテキスト、画像等を表示するために用いられるユーザインターフェースであり、求職者端末200がパーソナルコンピュータで構成されている場合はディスプレイとキーボードやマウスにより構成され、求職者端末200がスマートフォンまたはタブレット端末で構成されている場合はタッチパネル等から構成される。この表示操作部220は、記憶部230に記憶されている制御プログラムにより起動されてコンピュータ(電子計算機)である求職者端末200により実行される。表示操作部を介して、求職者は、提供される適性試験に対して、キーボードの場合は、キーボードの押下、マウスの場合は、マウスによりカーソルの移動、タッチパネルの場合は、タップ、スワイプ、ピンチ操作等を行うことができる。The display operation unit 220 is a user interface used by the job seeker to input instructions and display text, images, etc. in response to input data from the control unit 240. If the job seeker terminal 200 is a personal computer, it is composed of a display, keyboard, and mouse, and if the job seeker terminal 200 is a smartphone or tablet terminal, it is composed of a touch panel, etc. This display operation unit 220 is started by a control program stored in the storage unit 230 and executed by the job seeker terminal 200, which is a computer (electronic calculator). Via the display operation unit, the job seeker can press keys on the keyboard in the case of a keyboard, move the cursor with the mouse in the case of a mouse, and tap, swipe, pinch, etc. in the case of a touch panel in response to the aptitude test provided.

記憶部230は、各種制御処理や制御部240内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、RAMやROM等から構成される。また、記憶部230は、サーバ端末100との通信内容を一時的に記憶している。The storage unit 230 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 240, input data, etc., and is composed of RAM, ROM, etc. The storage unit 230 also temporarily stores the contents of communication with the server terminal 100.

制御部240は、記憶部230に記憶されているプログラムを実行することにより、求職者端末200の全体の動作を制御するものであり、CPUやGPU等から構成される。The control unit 240 controls the overall operation of the job seeker terminal 200 by executing the programs stored in the memory unit 230, and is composed of a CPU, GPU, etc.

なお、サーバ端末100に表示操作部の機能を備える構成としても良く、この場合、求職者端末200を備えない構成としても良い。In addition, the server terminal 100 may be configured to have the function of a display operation unit, in which case the job seeker terminal 200 may not be included.

なお、求人者端末300の機能構成についても、求職者端末200と実質同一であるので、説明を省略する。 The functional configuration of the employer terminal 300 is essentially the same as that of the job seeker terminal 200, so explanation will be omitted.

図4は、サーバ100に格納される求職者データの一例を示す図である。 Figure 4 shows an example of job seeker data stored on server 100.

図4に示す求職者データ1000は、求職者に関連する各種データを格納する。図4において、説明の便宜上、一求職者(求職者ID「10001」で識別される求職者)の例を示すが、複数の求職者の情報を格納することができる。求職者に関連する各種データとして、例えば、求職者の基本情報(求職者の氏名、住所、Eメールアドレス等の連絡先、その他SNSアカウント情報等)、経歴情報(求職者の学歴、職歴、直近の年収等)、資格情報(資格、語学、スキル、自己PR)、希望情報(希望年収、希望する就職時期、希望勤務地、希望業界、希望業種等)、適性情報(適性試験のスコア、適性試験によって測られる特性(問題解決力、創造的思考力、状況適応力、マネジメント資質、ストレス要因等)別のスコア)、評価予測情報(求人者の企業に就職後の評価予測、求人者企業のハイパフォーマのスコアとの類似度、高低の評価、部署別、業種別の評価等)等の情報を格納することができる。 The job seeker data 1000 shown in FIG. 4 stores various data related to the job seeker. In FIG. 4, for the sake of convenience, an example of one job seeker (a job seeker identified by the job seeker ID "10001") is shown, but information on multiple job seekers can be stored. As various data related to the job seeker, for example, basic information of the job seeker (job seeker's name, address, contact information such as email address, other SNS account information, etc.), career information (job seeker's educational background, work history, most recent annual income, etc.), qualification information (qualifications, language, skills, self-promotion), desired information (desired annual income, desired employment time, desired work location, desired industry, desired business type, etc.), aptitude information (aptitude test scores, scores for characteristics measured by aptitude tests (problem-solving ability, creative thinking ability, adaptability to situations, management qualities, stress factors, etc.)), evaluation prediction information (predicted evaluation after employment at the employer's company, similarity to the score of a high performer at the employer's company, high/low evaluation, evaluation by department, by business type, etc.), etc. can be stored.

図5は、サーバ100に格納される求人者データの一例を示す図である。 Figure 5 shows an example of recruiter data stored on server 100.

図5に示す求人者データ2000は、求人者に関連する各種データを格納する。図5において、説明の便宜上、一求人者(求人者ID「20001」で識別される求人者)の例を示すが、複数の利用者の情報を格納することができる。求人者に関連する各種データとして、例えば、求人者の基本情報(会社名、業種、設立年月日、所在地、授業員数、会社HPのURL、その他会社紹介文等)、求人情報(給与、求める人物像、勤務時間、待遇、福利厚生、勤務地、雇用形態(正社員(新卒・中途)、契約社員、インターン、アルバイト等)等)、適性情報(求人者企業に属する社員の(企業全体、部署別等の)適性試験のスコア、適性試験によって測られる特性(問題解決力、創造的思考力、状況適応力、マネジメント資質、ストレス要因等)別のスコア)、評価情報(求人者企業に属する社員の評価に関する情報)等の情報を格納することができる。Employer data 2000 shown in FIG. 5 stores various data related to the employer. For the sake of convenience, FIG. 5 shows an example of one employer (identified by employer ID "20001"), but information on multiple users can be stored. As various data related to the employer, for example, basic information of the employer (company name, industry, date of establishment, location, number of employees, URL of the company's website, other company introduction text, etc.), employment information (salary, desired personality, working hours, treatment, welfare benefits, work location, employment type (full-time employee (new graduate/mid-career), contract employee, intern, part-time worker, etc.), aptitude information (scores of aptitude tests (for the entire company, by department, etc.) of employees belonging to the employer company, scores for characteristics measured by aptitude tests (problem-solving ability, creative thinking ability, adaptability to situations, management qualities, stress factors, etc.)), evaluation information (information regarding the evaluation of employees belonging to the employer company), etc. can be stored.

<処理の流れ>
図6を参照しながら、本実施形態のシステム1が実行する求職者と求人者とのマッチング方法の処理の流れについて説明する。図6は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの一例である。
<Processing flow>
The process flow of the method for matching job seekers and recruiters executed by the system 1 of this embodiment will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is an example of a flowchart relating to the matching method according to the first embodiment of the present invention.

ここで、本システム1を利用するために、求職者及び/または求人者(もしくは求人者企業の社員)は、求職者端末200、求人者端末300(もしくは求人者企業のいずれかの部署に属する社員の各々の端末)の各々のウェブブラウザまたはアプリケーション等を利用してサーバ端末100にアクセスし、初めてサービスを利用する場合は、前述の求職者基本情報等、求人者基本情報等を各々入力し、既に求職者、求人者のアカウントを取得済の場合は、例えばIDとパスワードを入力する等の所定の認証を受けてログインすることで、サービスが利用可能となる。この認証後、ウェブサイト、アプリケーション等を介して所定のユーザインターフェースが提供され、図6に示すステップS101へ進む。なお、以下、説明の便宜のため、求人者企業の採用担当者の端末及び求人者企業のいずれかの部署に属する社員の各々を総称して、特に説明の無い限り、「求人者」として説明し、各者の端末を総称して「求人者端末」として説明する。Here, in order to use this system 1, the job seeker and/or the employer (or an employee of the employer company) accesses the server terminal 100 using the web browser or application of the job seeker terminal 200, the employer terminal 300 (or the terminal of each employee belonging to any department of the employer company), and when using the service for the first time, the job seeker basic information, etc., and the employer basic information, etc. are input, respectively, and when the job seeker and employer accounts have already been obtained, the service can be used by logging in after undergoing a predetermined authentication, such as entering an ID and password. After this authentication, a predetermined user interface is provided via a website, application, etc., and the process proceeds to step S101 shown in FIG. 6. For the sake of convenience, the terminal of the recruiter company's hiring manager and each employee belonging to any department of the employer company will be collectively referred to as the "employer" unless otherwise specified, and each person's terminal will be collectively referred to as the "employer terminal".

まず、ステップS101の処理として、サーバ端末100は、通信部110を介して、求人者端末300に対し、適性試験を送信する。例えば、求人者端末300の、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して提供されるユーザインターフェースにおいて、適性試験として提供される設問が表示される。First, in step S101, the server terminal 100 transmits an aptitude test to the recruiter terminal 300 via the communication unit 110. For example, questions provided as the aptitude test are displayed in a user interface provided via a web browser or application on the recruiter terminal 300.

適性試験として提供される設問として、例えば回答者の適性を測るためのゲームが挙げられる。ゲーム課題を通じて、回答者は、適性試験に関する設問と関連して、ユーザインターフェースに表示されるオブジェクトに対して、表示操作部がキーボードの場合は、キーボードを押下したり、マウスの場合は、マウスによってオブジェクトを選択し、移動させたり、タッチパネルの場合は、オブジェクトをタップして選択し、タップしたまま移動させたり、スワイプ操作により移動させたりすることができる。また、回答者は、設問と関連して、表示操作部を介して、テキスト入力または音声入力を行うことができる。適性試験は、回答者の複数の特性(問題解決力、創造的思考力、状況適応力、マネジメント資質、ストレス要因等)を測るために設計され、複数の設問から構成することができる。ここで、一の設問が、特定の特性に紐づけられたり、複数の特性に紐づけられたりすることができる。適性試験により、回答者の操作の速さ、精度及び/または特徴を測ることで上記特性を評価することができる。また、適性試験を回答者に対して紙媒体により提供することもできる。なお、適性試験として、ゲームに限らず、回答者にHMD(ヘッドマウントディスプレイ)等を介して仮想現実空間上を提供し、回答者の適性を測るものであったり、その他行動指標等により適性を測る方法、性格や能力等の適性を筆記試験の回答結果による測る方法等も挙げられ、一の例に限定されない。 For example, a game for measuring the aptitude of a respondent is an example of a question provided as an aptitude test. Through the game task, the respondent can, in association with the question related to the aptitude test, press the keyboard when the display operation unit is a keyboard, select and move the object with the mouse when the display operation unit is a mouse, tap the object to select it, move it while tapping, or move it by swiping when the display operation unit is a touch panel. In addition, the respondent can input text or voice via the display operation unit in association with the question. The aptitude test is designed to measure multiple characteristics of the respondent (problem-solving ability, creative thinking ability, adaptability to situations, management qualities, stress factors, etc.), and can be composed of multiple questions. Here, one question can be linked to a specific characteristic or multiple characteristics. The aptitude test can evaluate the above characteristics by measuring the speed, accuracy, and/or characteristics of the respondent's operation. In addition, the aptitude test can be provided to the respondent on paper. In addition, aptitude tests are not limited to games, but may also include methods of providing respondents with a virtual reality space via an HMD (head mounted display) or the like to measure the respondent's aptitude, other methods of measuring aptitude based on behavioral indicators, and methods of measuring aptitude in terms of personality, ability, etc. based on the results of a written test, and are not limited to just one example.

次に、ステップS102の処理として、サーバ端末100は、求人者端末300から、送信した所定の設問に対する回答情報を受信する。例えば、サーバ端末100の制御部130の指示受付部131は、求人者端末300から通信部110を介して、回答情報を受信する。Next, in step S102, the server terminal 100 receives answer information to the specific question sent from the recruiter terminal 300. For example, the instruction receiving unit 131 of the control unit 130 of the server terminal 100 receives the answer information from the recruiter terminal 300 via the communication unit 110.

ここで、回答情報として、回答者による、キーボード、マウス及び/またはタッチパネル上の操作情報、及び/またはテキストもしくは音声による入力情報を含むことができる。さらに、回答情報として、操作情報、回答情報のほか、回答者が、複数の設問を連続して回答した等の行動情報を含むこともできる。Here, the answer information may include operation information on a keyboard, mouse, and/or touch panel by the respondent, and/or input information by text or voice. Furthermore, the answer information may include, in addition to operation information and answer information, behavioral information such as the respondent answering multiple questions in succession.

次に、ステップS103の処理として、サーバ端末100は、適性試験の設問に対して、求人者端末300から受信した回答情報に基づいて、求人者の適性についてスコアを算出する。例えば、サーバ端末100の制御部130の予測決定部134は、各設問に対して求人者が入力した回答情報について、求人者の(一または複数の特性で構成される)適性に関するスコアを算出する。Next, in the process of step S103, the server terminal 100 calculates a score for the aptitude of the recruiter based on the response information received from the recruiter terminal 300 to the questions in the aptitude test. For example, the prediction determination unit 134 of the control unit 130 of the server terminal 100 calculates a score for the recruiter's aptitude (consisting of one or more characteristics) based on the response information entered by the recruiter to each question.

例えば、回答者の回答情報に基づき、予測決定部134は、複数の設問の各々につき、操作情報の正否及び/または特徴量等に基づいて、スコアを算出し、総合点及び/または特性別にスコアを算出することができる。例えば、ある回答者について、「問題解決力」について80点/100点、「マネジメント資質」について60点/100点といったスコアを特性毎に算出することができる。また、回答者のスコアについて、求人者企業全体及び求人者企業の特定の部署の社員の各々の平均、最高点、最低点を統計情報として算出することもできる。さらに、特定の部署の社員(または任意のグループの社員)について、求人者データ2000の評価情報に基づき、ハイパフォーマ(その部署または任意のグループで評価の高い社員)とローパフォーマ(その部署で評価の低い社員)とにグループを分け、グループ別の上記統計情報を算出することもできる。For example, based on the answer information of the respondent, the prediction determination unit 134 can calculate a score for each of a plurality of questions based on the correctness or incorrectness of the operation information and/or the feature amount, etc., and can calculate the total score and/or the score by characteristic. For example, for a certain respondent, a score such as 80 points/100 points for "problem-solving ability" and 60 points/100 points for "management qualities" can be calculated for each characteristic. In addition, the average, maximum score, and minimum score of the respondent's score for the entire recruiter company and for employees of a specific department of the recruiter company can be calculated as statistical information. Furthermore, for employees of a specific department (or employees of any group), it is also possible to divide them into groups of high performers (employees who are highly evaluated in that department or any group) and low performers (employees who are low evaluated in that department) based on the evaluation information of the recruiter data 2000, and calculate the above statistical information for each group.

次に、ステップS104の処理として、サーバ端末100の求人者データ管理部133は、上記のように、予測決定部134によって分析された適性について、記憶部120の求人者データ格納部122に格納される求人者データ2000を更新する処理を行う。 Next, as the processing of step S104, the employing party data management unit 133 of the server terminal 100 performs processing to update the employing party data 2000 stored in the employing party data storage unit 122 of the memory unit 120 with respect to the suitability analyzed by the prediction determination unit 134 as described above.

以上により、求職者と求人者とのマッチングを実施するにあたり、前処理として、求人者の適性に関する情報を管理、更新することができる。 As a result, when matching job seekers with employers, information regarding the suitability of employers can be managed and updated as pre-processing.

図7は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートの他の一例である。 Figure 7 is another example of a flowchart relating to a matching method related to the first embodiment of the present invention.

他の一例として、サーバ端末100により求職者端末200に対して、適性試験を提供し、求職者の適性に関する情報を管理、更新する処理について、以下、説明する。As another example, the process of the server terminal 100 providing an aptitude test to the job seeker terminal 200 and managing and updating information regarding the job seeker's aptitude is described below.

まず、ステップS201の処理として、サーバ端末100は、通信部110を介して、求職者端末200に対し、適性試験を送信する。例えば、求職者端末200の、ウェブブラウザまたはアプリケーションを介して提供されるユーザインターフェースにおいて、適性試験として提供される設問が表示される。First, in the process of step S201, the server terminal 100 transmits an aptitude test to the job seeker terminal 200 via the communication unit 110. For example, questions provided as the aptitude test are displayed in a user interface provided via a web browser or application on the job seeker terminal 200.

適性試験として提供される設問として、求人者に対して提供された適性試験と同様に、例えば回答者の適性を測るためのゲームが挙げられる。ゲームに対して、回答者は、適性試験に関する設問と関連して、ユーザインターフェースに表示されるオブジェクトに対して、表示操作部がキーボードの場合は、キーボードを押下したり、マウスの場合は、マウスによってオブジェクトを選択し、移動させたり、タッチパネルの場合は、オブジェクトをタップして選択し、タップしたまま移動させたり、スワイプ操作により移動させたりすることができる。また、回答者は、設問と関連して、表示操作部を介して、テキスト入力または音声入力を行うことができる。適性試験は、回答者の複数の特性(問題解決力、創造的思考力、状況適応力、マネジメント資質、ストレス要因等)を測るために設計され、複数の設問から構成することができる。ここで、一の設問が、特定の特性に紐づけられたり、複数の特性に紐づけられたりすることができる。適性試験により、回答者の操作の速さ、精度及び/または特徴を測ることで上記特性を評価することができる。また、適性試験を回答者に対して紙媒体により提供することもできる。 As questions provided as aptitude tests, for example, games for measuring the aptitude of respondents can be given, similar to aptitude tests provided to employers. In response to questions related to the aptitude test, the respondent can press the keyboard when the display operation unit is a keyboard, select and move the object with the mouse when the display operation unit is a mouse, tap the object to select it in the user interface, and move it while tapping it, or move it by swiping, in the case of a touch panel. In addition, the respondent can input text or voice via the display operation unit in association with the questions. The aptitude test is designed to measure multiple characteristics of the respondent (problem-solving ability, creative thinking ability, adaptability to situations, management qualities, stress factors, etc.), and can be composed of multiple questions. Here, one question can be linked to a specific characteristic or multiple characteristics. The aptitude test can evaluate the above characteristics by measuring the speed, accuracy and/or characteristics of the respondent's operation. In addition, the aptitude test can be provided to the respondent on paper.

次に、ステップS202の処理として、サーバ端末100は、求職者端末200から、送信した所定の設問に対する回答情報を受信する。例えば、サーバ端末100の制御部130の指示受付部131は、求職者端末200から通信部110を介して、回答情報を受信する。Next, in the process of step S202, the server terminal 100 receives answer information to the specific question sent from the job seeker terminal 200. For example, the instruction receiving unit 131 of the control unit 130 of the server terminal 100 receives the answer information from the job seeker terminal 200 via the communication unit 110.

ここで、回答情報として、上記同様に、回答者による、キーボード、マウス及び/またはタッチパネル上の操作情報、及び/またはテキストもしくは音声による入力情報を含むことができる。さらに、回答情報として、操作情報のほか、回答者が、複数の設問を連続して回答した等の行動情報を含むこともできる。Here, the answer information may include operation information on a keyboard, mouse, and/or touch panel by the respondent, and/or input information by text or voice, as described above. Furthermore, the answer information may include, in addition to operation information, behavioral information such as the respondent answering multiple questions in succession.

次に、ステップS203の処理として、サーバ端末100は、適性試験の設問に対して、求職端末200から受信した回答情報に基づいて、求職者の適性についてスコアを算出する。例えば、サーバ端末100の制御部130の予測決定部134は、各設問に対して求人者が入力した回答情報について、求職者の(一または複数の特性で構成される)適性に関するスコアを算出する。Next, in step S203, the server terminal 100 calculates a score for the job seeker's aptitude based on the response information received from the job seeker terminal 200 to the questions in the aptitude test. For example, the prediction determination unit 134 of the control unit 130 of the server terminal 100 calculates a score for the job seeker's aptitude (consisting of one or more characteristics) based on the response information entered by the employer to each question.

例えば、回答者の回答情報に基づき、予測決定部134は、複数の設問の各々につき、操作情報の正否及び/または特徴量等に基づいて、スコアを算出し、総合点及び/または特性別にスコアを算出することができる。例えば、ある回答者について、「問題解決力」について80点/100点、「マネジメント資質」について60点/100点といったスコアを算出することができる。また、各々の特性のスコアの合計した総合スコアを算出することができる。For example, based on the answer information of the respondent, the prediction determination unit 134 can calculate a score for each of a number of questions based on the correctness or incorrectness of the operation information and/or the feature amount, etc., and can calculate an overall score and/or a score for each characteristic. For example, for a certain respondent, a score of 80 points/100 points for "problem-solving ability" and 60 points/100 points for "management qualities" can be calculated. In addition, an overall score can be calculated by adding up the scores for each characteristic.

次に、ステップS204の処理として、サーバ端末100の求職者データ管理部132は、上記のように、予測決定部134によって分析された適性について、記憶部120の求職者データ格納部121に格納される求職者データ1000を更新する処理を行う。Next, in the process of step S204, the job seeker data management unit 132 of the server terminal 100 performs a process of updating the job seeker data 1000 stored in the job seeker data storage unit 121 of the memory unit 120 with respect to the aptitude analyzed by the prediction determination unit 134 as described above.

以上により、求職者と求人者とのマッチングを実施するにあたり、前処理として、求職者の適性に関する情報を管理、更新することができる。 As a result, when matching job seekers with employers, information regarding the suitability of job seekers can be managed and updated as pre-processing.

図8は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさらに他の一例である。 Figure 8 is yet another example of a flowchart relating to a matching method related to the first embodiment of the present invention.

さらに他の一例として、サーバ端末100による、求人者端末300に対して、特定の部署に対する求職者の類似度に関する情報を提供する処理について、以下、説明する。 As yet another example, the process by the server terminal 100 to provide the employer terminal 300 with information regarding the similarity of a job seeker to a particular department is described below.

まず、ステップS301の処理として、サーバ端末100の指示受付部131は、通信部110を介して、求人者端末300から、求職者について検索する要求を受信する。例えば、求人者端末300のユーザインターフェースを介して、求人者は、求人者の特定の部署名を入力し、当該部署にマッチする求職者を検索する要求を所定の操作により行う。First, in the process of step S301, the instruction receiving unit 131 of the server terminal 100 receives a request to search for job seekers from the employer terminal 300 via the communication unit 110. For example, via the user interface of the employer terminal 300, the employer inputs the name of a specific department of the employer and performs a specified operation to request a search for job seekers matching that department.

次に、ステップS302の処理として、サーバ端末100の予測決定部134は、求職者について、求人者の特定の部署の社員に対する、評価予測に関する類似度を算出する処理を行う。例えば、予測決定部134は、求人者データ格納部122の求人者データ2000に格納された、特定の部署の社員に関する評価情報に基づき、求人者端末300に対して、その部署のハイパフォーマを選択させるために必要な情報(社員と評価情報の組合せとなる情報等)を提供し、求人者端末300から、一または複数の所望の求人者(企業に所属する社員)の選択要求を受け付けることができる。続いて、予測決定部134は、選択された適性情報を、求人者データ格納部122の求人者データ2000から参照し、当該部署の社員の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、当該部署の社員の各々のスコアが含まれ、また、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値もしくは平均値としての総合スコアが含まれ得る。ここで、スコアは、部署の平均、最高、及び/または最低スコアであってもよい。適性情報には、ハイパフォーマ及びローパフォーマ各々のグループについてのスコアも含まれる。同様に、例えば、予測決定部134は、全ての、または一部の求職者に関する適性情報を、求職者データ格納部121の求職者データ1000から参照し、求職者の各々の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、求職者の、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値としての総合スコアが含まれ得る。そして、予測決定部134は、例えば、上記部署のハイパフォーマの、特性別の平均スコアと、各々の求職者の、特性別のスコアとを対比し、各々の特性のスコアについて類似度を算出する。例えば、「問題解決力」という特性について、企業Xの部署Aの平均スコアが100点であり、当該特性についてのある求職者のスコアが60であった場合は、類似度は60%として算出される。または、予測決定部134は、例えば、上記部署の総合スコアと各々求職者の総合スコアを対比し、総合スコアの類似度を算出することもできる。Next, in step S302, the prediction determination unit 134 of the server terminal 100 performs a process of calculating the similarity of the evaluation prediction of the job seeker with respect to employees of a specific department of the recruiter. For example, the prediction determination unit 134 provides the recruiter terminal 300 with information necessary for selecting high performers of the department (information that is a combination of employees and evaluation information, etc.) based on the evaluation information of employees of the specific department stored in the recruiter data 2000 of the recruiter data storage unit 122, and can accept a selection request of one or more desired recruiters (employees belonging to a company) from the recruiter terminal 300. Next, the prediction determination unit 134 refers to the selected aptitude information from the recruiter data 2000 of the recruiter data storage unit 122 and extracts aptitude information of employees of the department. Here, the extracted aptitude information includes the scores of each employee of the department, and may also include scores by characteristics, or an overall score as the sum or average value of the scores by characteristics. Here, the score may be the average, highest, and/or lowest score of the department. The aptitude information also includes scores for each of the high performer and low performer groups. Similarly, for example, the prediction determination unit 134 refers to aptitude information for all or a part of the job seekers from the job seeker data 1000 in the job seeker data storage unit 121, and extracts aptitude information for each job seeker. Here, the extracted aptitude information may include the job seeker's score for each characteristic, or a total score as a sum of the scores for each characteristic. Then, the prediction determination unit 134, for example, compares the average score for each characteristic of the high performers in the above department with the score for each characteristic of each job seeker, and calculates the similarity of the scores for each characteristic. For example, if the average score for the characteristic of "problem-solving ability" in department A of company X is 100 points, and a job seeker's score for the characteristic is 60, the similarity is calculated as 60%. Alternatively, the prediction determination unit 134 may compare the total score of the above department with the total score of each job seeker, and calculate the similarity of the total scores.

次に、ステップS303の処理として、サーバ端末100の予測決定部134は、算出された類似度に関する情報を、求人者端末300に対して送信する。 Next, as processing step S303, the prediction determination unit 134 of the server terminal 100 transmits information regarding the calculated similarity to the recruiter terminal 300.

図9は、本発明の第一実施形態に係る、マッチング方法に係るフローチャートのさらに他の一例である。 Figure 9 is yet another example of a flowchart relating to a matching method related to the first embodiment of the present invention.

さらに他の一例として、サーバ端末100による、求人者端末300に対して、特定の部署に対する求職者の評価予測情報を提供する処理について、以下、説明する。 As yet another example, the process in which the server terminal 100 provides the employer terminal 300 with predicted evaluation information for a job seeker in a specific department is described below.

まず、ステップS401の処理として、サーバ端末100の指示受付部131は、通信部110を介して、求人者端末300から、求職者について検索する要求を受信する。例えば、求人者端末300のユーザインターフェースを介して、求人者は、求人者の特定の部署名を入力し、当該部署にマッチする求職者を検索する要求を所定の操作により行う。First, in the process of step S401, the instruction receiving unit 131 of the server terminal 100 receives a request to search for job seekers from the employer terminal 300 via the communication unit 110. For example, via the user interface of the employer terminal 300, the employer inputs the name of a specific department of the employer and performs a specified operation to request a search for job seekers matching that department.

次に、ステップS402の処理として、サーバ端末100の予測決定部134は、求職者について、求人者の特定の部署の社員に対する、評価予測に関する情報を算出する処理を行う。例えば、予測決定部134は、求人者データ格納部122の求人者データ2000に格納された、特定の部署の社員に関する評価情報に基づき、求人者端末300に対して、その部署のハイパフォーマを選択させるために必要な情報(社員と評価情報の組合せとなる情報等)を提供し、求人者端末300から、一または複数の所望の求人者(企業に所属する社員)の選択要求を受け付けることができる。ここで、求人者は、特定のハイパフォーマと思われる社員をバイネームで指定または選択することもできる。続いて、予測決定部134は、選択された適性情報を、求人者データ格納部122の求人者データ2000から参照し、当該部署の社員の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、当該部署の社員の各々のスコアが含まれ、また、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値もしくは平均値としての総合スコアが含まれ得る。ここで、スコアは、部署の平均、最高、及び/または最低スコアであってもよい。適性情報には、ハイパフォーマ及びローパフォーマ各々のグループについてのスコアも含まれる。同様に、例えば、予測決定部134は、全ての、または一部の求職者に関する適性情報を、求職者データ格納部121の求職者データ1000から参照し、求職者の各々の適性情報を抽出する。ここで、抽出される適性情報には、求職者の、特性別のスコア、または、特性別のスコアの合計値としての総合スコアが含まれ得る。そして、予測決定部134は、例えば、上記部署のハイパフォーマの、特性別の平均スコアと、各々の求職者の、特性別のスコアとを対比し、各々の特性のスコアについて類似度を算出する。例えば、「問題解決力」という特性について、企業Xの部署Aの平均スコアが100点であり、当該特性についてのある求職者のスコアが60であった場合は、類似度は60%として算出される。または、予測決定部134は、例えば、上記部署の総合スコアと各々求職者の総合スコアを対比し、総合スコアの類似度を算出することもできる。類似度を算出したうえで、予測決定部134は、ハイパフォーマの適性に関するスコアと、求職者の適性に関するスコアとの類似性が高い社員の評価予測を「高」とし、類似性の低い社員の評価予測を「低」または、評価「無」として、評価の高い社員のみを決定することもできる。Next, in step S402, the prediction determination unit 134 of the server terminal 100 performs a process of calculating information on the evaluation prediction for employees in a specific department of the recruiter for the job seeker. For example, the prediction determination unit 134 can provide the recruiter terminal 300 with information necessary for selecting high performers in the department (information that is a combination of employees and evaluation information, etc.) based on evaluation information on employees in a specific department stored in the recruiter data 2000 of the recruiter data storage unit 122, and can accept a selection request for one or more desired recruiters (employees belonging to a company) from the recruiter terminal 300. Here, the recruiter can also specify or select employees who are thought to be specific high performers by name. Next, the prediction determination unit 134 refers to the selected aptitude information from the recruiter data 2000 of the recruiter data storage unit 122 and extracts aptitude information for employees in the department. Here, the extracted aptitude information includes the scores of each employee in the department, and can also include scores by characteristic, or an overall score as the sum or average of the scores by characteristic. Here, the score may be the average, the highest, and/or the lowest score of the department. The aptitude information also includes the scores for each group of high performers and low performers. Similarly, for example, the prediction determination unit 134 refers to the aptitude information for all or a part of the job seekers from the job seeker data 1000 in the job seeker data storage unit 121, and extracts the aptitude information for each job seeker. Here, the extracted aptitude information may include the job seeker's score for each characteristic, or an overall score as a total value of the characteristic scores. Then, the prediction determination unit 134, for example, compares the average score for each characteristic of the high performers in the above department with the score for each characteristic of each job seeker, and calculates the similarity for each characteristic score. For example, if the average score for the characteristic of "problem-solving ability" in department A of company X is 100 points, and a job seeker's score for the characteristic is 60, the similarity is calculated as 60%. Alternatively, the prediction determination unit 134 can, for example, compare the overall score of the above department with the overall score of each job seeker and calculate the similarity of the overall scores. After calculating the similarity, the prediction determination unit 134 can determine only the highly rated employees by setting the evaluation prediction of employees whose scores regarding the aptitude of high performers and the scores regarding the aptitude of the job seeker are highly similar to each other as "high" and setting the evaluation prediction of employees whose scores regarding the aptitude of low performers are low as "low" or giving them no evaluation.

ここで、図9の評価予測処理について、以下の処理を行うことも可能である。例えば、手順として、求人企業毎に、所属社員の適性試験結果データ及び評価情報を取得し、適性試験結果データに基づいて、tSNE法等の手法により、求人企業社員の適性パターンの分布推定を行い、分布推定結果と求職者の適性パターンを比較することで、求職者の求人企業に対するフィッティング度を推定する。続いて、上記分布推定結果に対して上記求人企業の所属社員の評価情報を用いて、最近傍法等の手法により、適性パターンの色分けを行い、当該企業における求職者の評価予測を行う。続いて、求人企業の社員の適性試験結果と評価情報との間で相関係数を計算し、相関係数結果を用いて求人企業毎に重要とされる、少数のコンピテンシーを選択し、選択結果を用いて、求職者の評価予測を行うことができる。 Here, the following processing can also be performed for the evaluation prediction processing of FIG. 9. For example, as a procedure, for each recruiting company, aptitude test result data and evaluation information of employees are obtained, and based on the aptitude test result data, a distribution estimation of the aptitude pattern of employees of the recruiting company is performed using a method such as the tSNE method, and the distribution estimation result is compared with the aptitude pattern of the job seeker to estimate the fitting degree of the job seeker to the recruiting company. Next, using the evaluation information of employees of the recruiting company for the distribution estimation result, the aptitude pattern is color-coded using a method such as the nearest neighbor method, and an evaluation prediction of the job seeker at the company is performed. Next, a correlation coefficient is calculated between the aptitude test results and evaluation information of employees of the recruiting company, and a small number of competencies that are considered important for each recruiting company are selected using the correlation coefficient result, and the selection result is used to perform an evaluation prediction of the job seeker.

また、求職者の評価予測を行うに際し、求人者の特定の部署の、一または複数のハイパフォーマを基準とした評価予測を行うことのほか、求人者の会社全体、求人者の会社を含む業種全体(例えば、IT/ソフトウェア業、製造業等)のハイパフォーマのグループを基準とした評価予測を行うことも可能である。 In addition, when predicting the job seeker's evaluation, it is possible to make an evaluation prediction based on one or more high performers in a specific department of the employer, as well as based on a group of high performers in the employer's entire company or in an entire industry that includes the employer's company (for example, IT/software, manufacturing, etc.).

次に、ステップS403の処理として、サーバ端末100の予測決定部134は、算出された評価予測に関する情報を、求人者端末300に対して送信する。 Next, as processing step S403, the prediction determination unit 134 of the server terminal 100 transmits information regarding the calculated evaluation prediction to the employer terminal 300.

図10は、求人者端末に表示される、求職者に係る情報を示す画面例を示す図である。 Figure 10 shows an example screen displayed on an employer terminal showing information related to a job seeker.

図10(a)に示すように、求人者端末300のユーザインターフェースに、企業(求人者)別に、その企業で活躍可能な求職者人材を表示させることができる。例えば、「活躍予測」として、図8において説明した、類似度を基に、類似度の高い求職者を表示させることができる。ここで、求人者は、求職者を、新着順、類似度順、業種別、(図示しないが)部署別、会社全体の基準に基づく活躍予測でソートして表示させることができる。As shown in FIG. 10(a), the user interface of the employer terminal 300 can display job seekers who can thrive at a company (employer) by company. For example, as a "performance prediction," job seekers with high similarities can be displayed based on the similarity described in FIG. 8. Here, employers can sort and display job seekers by newest arrivals, similarity, industry, department (not shown), or performance prediction based on company-wide standards.

図10(b)に示すように、求人者端末300のユーザインターフェースに、企業(求人者)別に、その企業で活躍可能な求職者人材を表示させることができる。例えば、「活躍予測」として、図9において説明した、評価予測を基に、評価予測の高い求職者を表示させることができる。ここで、求人者は、高い評価者のみを表示させることができるほか、求職者を、新着順、高低順、業種別、(図示しないが)部署別、会社全体の基準に基づく活躍予測でソートして表示させることができる。なお、図10に示す本例においては、「活躍予測」に基づいた求職者人材の表示例について示しているが、上述の「評価予測」に基づいた求職者人材についても同様に表示させることも可能である。As shown in FIG. 10(b), the user interface of the employer terminal 300 can display job seekers who can thrive at a company (employer) by company. For example, as "performance prediction," job seekers with high evaluation predictions can be displayed based on the evaluation prediction described in FIG. 9. Here, the employer can display only those with high evaluations, or sort and display job seekers by newest, highest, lowest, industry, department (not shown), or performance prediction based on company-wide standards. Note that while the example shown in FIG. 10 shows an example of displaying job seekers based on "performance prediction," it is also possible to similarly display job seekers based on the above-mentioned "evaluation prediction."

ここで、「活躍予測」について、いわゆる社内評価とは別の基準を含むこともできる。例えば、営業成績が高いものの、社内調整が苦手な社員は、いわゆる活躍はしているが、社内評価が低いことが考えられる。このように、評価情報において、上述した、いわゆる社内評価に替え、営業成績等の一定の基準に関する活躍有無に関する情報を含み、活躍情報として考慮したり、または、社内評価に関する情報と活躍有無に関する情報とを組み合わせて活躍情報として考慮したりすることができる。 Here, the "performance prediction" can also include criteria other than the so-called internal evaluation. For example, an employee with high sales performance but poor internal coordination is considered to be performing well but has a low internal evaluation. In this way, instead of the so-called internal evaluation described above, the evaluation information can include information regarding whether or not an employee is performing well in relation to certain criteria such as sales performance, and can be considered as performance information, or information regarding the internal evaluation and information regarding whether or not an employee is performing well can be combined and considered as performance information.

以上のように、本実施形態によれば、求職者が求人者に就職の活躍予測または評価予測を適切に行うことができるほか、求人者端末のユーザインタフェースを介して活躍が予測できる求職者、高評価が予測できる求職者をわかりやすく表示させることができる。As described above, according to this embodiment, job seekers can appropriately predict their employment performance or evaluation to employers, and job seekers who are predicted to perform well and who are predicted to receive high evaluations can be clearly displayed via the user interface of the employer terminal.

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the disclosed embodiments have been described above, they can be embodied in various other forms and can be implemented with various omissions, substitutions, and modifications. These embodiments and variations, as well as omissions, substitutions, and modifications, are included in the technical scope of the claims and their equivalents.

1 マッチングシステム 100 サーバ端末、110 通信部、120 記憶部、130 制御部、200 求職者端末、300 求人者端末、NW ネットワーク 1 Matching system 100 Server terminal, 110 Communication unit, 120 Memory unit, 130 Control unit, 200 Job seeker terminal, 300 Recruiter terminal, NW Network

Claims (4)

求人者に関連する求人者端末と、前記求人者端末にネットワークを介して接続する、求職者に関連する求職者端末と、サーバ端末とを有するシステムによって提供される求人者と求職者とのマッチング方法であって、サーバ端末は、
求職者端末及び求人者端末に対し、適性試験を提供し、
前記求人者端末及び前記求職者端末から、前記適性試験に対する回答情報を受信し、
前記回答情報を基に、前記求人者端末に関連する求人者及び前記求職者端末に関連する求職者のスコアを各々算出し、
前記求人者のスコア及び前記求職者のスコアの類似度を基準として活躍予測を決定し、前記求人者は、前記求人者の社内評価に関する評価情報に反映されない、前記求人者の社員の活躍有無に関する情報に基づいて決定された求人者のみで構成される、マッチング方法。
A method for matching employers and job seekers provided by a system having a employer terminal related to the employer, a job seeker terminal related to the job seeker and connected to the employer terminal via a network, and a server terminal, the server terminal comprising:
Provide aptitude tests to job seeker terminals and employer terminals;
receiving answer information for the aptitude test from the recruiter terminal and the job seeker terminal;
calculating a score for each of the employer related to the employer terminal and the job seeker related to the job seeker terminal based on the response information;
A matching method in which a performance prediction is determined based on the similarity between the score of the employer and the score of the job seeker, and the employer is composed only of employers determined based on information regarding the performance or lack thereof of the employer's employees, which is not reflected in evaluation information regarding the employer's internal evaluation.
前記求人者のスコアは、前記求人者の特定の部署に属する社員のスコアである、請求項1に記載のマッチング方法。 The matching method according to claim 1, wherein the recruiter's score is the score of an employee belonging to a specific department of the recruiter. 前記活躍予測を決定することに先立って、前記サーバ端末は、前記求人者のうち、所望の求人者の選択要求を受け付け、前記選択された求人者のスコア及び評価情報に基づいて、前記求職者の活躍予測を決定する、請求項1に記載のマッチング方法。 The matching method according to claim 1, wherein, prior to determining the performance forecast, the server terminal receives a selection request for a desired employer from among the employers, and determines the performance forecast for the job seeker based on the score and evaluation information of the selected employer. 前記サーバ端末は前記決定された活躍予測が高評価の求職者に関する情報を、前記求人者端末に提供する、請求項1に記載のマッチング方法。
The matching method according to claim 1 , wherein the server terminal provides information about the job seekers whose determined performance predictions are highly evaluated to the recruiter terminal.
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