JP7474376B1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】効率的な組織分析や人材の検索を実現できる情報処理システム等を提供する。【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成される。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１に開示されるように、ユーザが、条件に合致する求職者を検索することを支援する技術が知られている。

特開２００２－２６９２２０号公報

ここで、組織の課題や状態を効率的に分析したり、人材を効率的に探したりできる技術が求められている。

本発明では上記事情に鑑み、効率的な組織分析や人材の検索を実現できる情報処理システム等を提供することとした。

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成される。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。

このような態様によれば、効率的に組織を分析したり、人材を検索したりすることができる。

情報処理システム１を表す構成図である。 サーバ装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。 ユーザ端末２０のハードウェア構成を示すブロック図である。 サーバ装置１０（制御部１１）、及びユーザ端末２０（制御部２１）によって実現される機能を示すブロック図である。 制御部１１がユーザ端末２０に表示させるメイン画面ＭＤの一例を示す図である。 処理結果の一覧表示画面ＬＤの一例を示す図である。 図５とは異なる状態のメイン画面ＭＤの一例を示す図である。 チャット画面ＣＳの一例を示す図である。 図８のチャット画面ＣＳに応じて表示される分析情報の一例を示す図である。 データベース選択画面ＤＤの一例を示す図である。 参考登録者リストＲＬの一例を示す図である。 参考登録者の登録情報表示画面ＲＤの一例を示す図である。 参考登録者の登録情報表示画面ＲＤの別の一例を示す図である。 検索条件調整画面ＣＤの一例を示す図である。 検索条件調整画面ＣＤの別の一例を示す図である。 図１５の検索条件調整画面ＣＤにおいてペルソナを変更した状態を示す図である。 検索結果画面ＯＤの一例を示す図である。 検索結果画面ＯＤの別の一例を示す図である。 スカウト文書作成画面ＳＤの一例を示す図である。 情報処理システム１によって実行される情報処理（候補者の検索処理）の流れを示すアクティビティ図である。

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

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

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

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

１．ハードウェア構成
本節では、ハードウェア構成について説明する。

<情報処理システム１>
図１は、情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１は、通信回線２と、サーバ装置１０と、複数のユーザ端末２０とを備える。サーバ装置１０と、ユーザ端末２０とは、通信回線２を通じて通信可能に構成されている。サーバ装置１０及びユーザ端末２０との接続は有線でも無線でもよい。

情報処理システム１は、複数のユーザ（第１ユーザＵ１及び第２ユーザＵ２）が利用する人材管理システムの一部を構成する。情報処理システム１は、人材の管理や検索を主に行う。一実施形態において、情報処理システム１とは、１つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。以下、これらの構成要素について説明する。

<サーバ装置１０>
図２は、サーバ装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、通信バス１４とを備える。制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３は、サーバ装置１０の内部において通信バス１４を介して電気的に接続されている。

<制御部１１>
制御部１１は、サーバ装置１０に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部１１は、例えば中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部１１は、記憶部１２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、サーバ装置１０に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部１２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部１１によって具体的に実現されることで、制御部１１に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部１１は単一であることに限定されず、機能毎に複数の制御部１１を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。

<記憶部１２>
記憶部１２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部１１によって実行されるサーバ装置１０に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部１２は、制御部１１によって実行されるサーバ装置１０に係る種々のプログラム、変数等を記憶している。

<通信部１３>
通信部１３は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ（登録商標）、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、３Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ等のモバイル通信、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。すなわち、サーバ装置１０は、通信部１３及びネットワークを介して、外部から種々の情報を通信してもよい。

サーバ装置１０は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態のサーバ装置１０としては、例えば、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、クラウドコンピューティングという形態で、上述の機能や処理を提供してもよい。

<ユーザ端末２０>
図３は、ユーザ端末２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、ユーザ端末２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入力部２４と、出力部２５と、通信バス２６とを備える。制御部２１、記憶部２２、通信部２３、入力部２４、及び出力部２５は、ユーザ端末２０の内部において通信バス２６を介して電気的に接続されている。制御部２１、記憶部２２及び通信部２３の説明は、サーバ装置１０における各部の説明と同様のため省略する。なお、ユーザ端末２０は、求人者の代わりに求職者とのやり取りを行う人材仲介業者が操作する端末であってもよい。

<入力部２４>
入力部２４は、ユーザによってなされた操作入力を受け付ける。操作入力は、命令信号として通信バス２６を介して制御部２１に転送される。制御部２１は、必要に応じて、転送された命令信号に基づいて所定の制御や演算を実行しうる。入力部２４は、ユーザ端末２０の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部２４は、出力部２５と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。入力部２４がタッチパネルとして実施される場合、ユーザは、入力部２４に対してタップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。入力部２４としては、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、トラックパッド、ＱＷＥＲＴＹキーボード等が採用可能である。

<出力部２５>
出力部２５は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。出力部２５は、ユーザ端末２０の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。具体的には、出力部２５は、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、又はプラズマディスプレイ等の表示デバイスとして実施されうる。これらの表示デバイスは、ユーザ端末２０の種類に応じて使い分けて実施されることが好ましい。

２．機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。記憶部１２に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部１１によって具体的に実現されることで、制御部１１（情報処理システム１が備えるプロセッサ）に含まれる各機能部として実行されうる。

図４は、サーバ装置１０（制御部１１）、及びユーザ端末２０（制御部２１）によって実現される機能を示すブロック図である。

図４Ａに示すように、サーバ装置１０（制御部１１）は、基本表示制御部１１１と、指示受付部１１２と、課題抽出部１１３と、データベース選択部１１４と、検索条件作成部１１５と、検索部１１６と、スカウト文書作成部１１７と、人工知能部１１８とを備える。図４Ｂに示すように、ユーザ端末２０（制御部２１）は、表示部２１１と、操作受付部２１２とを備える。

<基本表示制御部１１１>
基本表示制御部１１１は、種々の情報をユーザ端末２０に表示させるように構成される。例えば、基本表示制御部１１１は、ユーザの要求に応じて、データベースに登録されている人材の登録情報等を、ユーザ端末２０の表示部２１１に表示させる。

ユーザ（検索者）には、営利法人（例えば企業等）、非営利法人（例えば、協同組合、財団法人等）、公的法人（例えば地方公共団体等）等の組織に属する人事管理者が含まれる。また、社外の求職者を検索対象とする場合、ユーザには、組織の代理人として求職者と組織とを仲介する人材仲介業者も含まれる。人材仲介業者は、ヘッドハンター、エージェント等とも呼ばれる。

<指示受付部１１２>
指示受付部１１２は、チャット形式によって、課題の抽出の指示を含む第１入力と、検索条件の作成の指示を含む第２入力と、検索条件に基づく検索の指示を含む第３入力と、スカウト文書の作成の指示を含む第４入力とを逐次的に受け付けるように構成される。また、指示受付部１１２は、統計データの分析情報及び検索条件による検索結果を表示する情報表示画面を、チャット画面と並べて表示させる。

図５は、制御部１１がユーザ端末２０に表示させるメイン画面ＭＤの一例を示す図である。メイン画面ＭＤは、情報表示画面ＩＳと、チャット画面ＣＳと、リスト表示ボタンＬＢと、第１矢印ボタンＡ１と、第２矢印ボタンＡ２とを含む。情報表示画面ＩＳは、チャット画面ＣＳへ入力された指示に対する処理結果（課題抽出部１１３が抽出した課題、検索条件作成部１１５が作成した検索条件、検索部１１６による検索結果、スカウト文書作成部１１７が作成したスカウト文書等）を表示する領域である。

チャット画面ＣＳは、指示受付部１１２が種々の入力をユーザ端末２０から受け付けると共に、その応答を表示する領域である。チャット画面ＣＳは、情報表示画面ＩＳと左右に並んで（具体的には情報表示画面ＩＳの右側に）、情報表示画面ＩＳと同時に表示される。チャット画面ＣＳには、ユーザ端末２０によってユーザが入力したユーザメッセージＭ１とユーザメッセージＭ１に対する応答メッセージＭ２とを表示するメッセージ表示領域ＭＦと、ユーザがメッセージを入力する入力欄ＩＦとが含まれる。

指示受付部１１２は、ユーザが入力したユーザメッセージＭ１をプロンプトとして人工知能部１１８のチャットモデル（大規模言語モデルを含む生成ＡＩ）に入力し、チャットモデルにプロンプトに基づくタスクを実行させるとともに、チャットモデルに応答メッセージＭ２を出力させる。ユーザは、人工知能部１１８のチャットモデルに実行させるタスクの指示（プロンプト）を、ユーザ端末２０から、ユーザメッセージＭ１として入力する。ここで、チャットモデルは、ユーザからのチャット形式でのメッセージに対して、適切な応答を返すことができる言語モデルである。このチャットモデルは、後述する、ユーザによる組織課題の分析や人材の検索などのタスクを補助する役割を果たす。

第１入力（課題の抽出指示）及び第２入力（検索条件の作成指示）と、第１入力及び第２入力に対する応答とは、連続した１つのチャット画面で行われる。これにより、課題の抽出指示から、抽出された課題に基づく検索条件の作成指示までを、１つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。

また、第３入力（求職者の検索指示）及び第４入力（スカウト文書の作成指示）と、第３入力及び第４入力に対する応答とは、連続した１つのチャット画面で行われる。これにより、求職者の検索から、検索された求職者に対するスカウト文書の作成指示までを、１つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。

さらに、第１入力から第４入力までが連続した１つのチャット画面で行われてもよい。これにより、課題の抽出からスカウト文書の作成までを、１つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。

情報表示画面ＩＳは、チャット画面ＣＳにおけるユーザメッセージＭ１（ユーザからの入力）に含まれる指示に基づいて、制御部１１の各部による処理が行われた結果（処理結果）が表示される。指示受付部１１２は、処理を行った部（つまり制御部１１の機能）ごとに、処理結果を表示するエリア（ウインドウ又は枠）を用意し、情報表示画面ＩＳに表示させるエリアを切り替えるか、又は新たに出現させる。例えば、指示受付部１１２は、第１入力に基づき抽出された課題、第２入力に基づき作成された検索条件、第３入力に基づき検索された求職者、及び第４入力により作成されたスカウト文書を、それぞれ異なるエリアに表示してもよい。

指示受付部１１２は、情報表示画面ＩＳにおいて、同一の機能の処理結果を、１つのエリアに重ねて表示する。ここで、同一の機能の処理結果は、同一のタスクに対する処理結果、と言い換えられてもよい。図５の例では、チャット画面ＣＳでの指示受付部１１２の応答内容に対応する、課題抽出部１１３による課題の分析処理結果（分析情報）を表示する第１エリアが情報表示画面ＩＳに表示されている。第１エリアでは、２つの分析情報である、「マネジメント人材不足」に関する情報と、「早期退職者の増加傾向」に関する情報とが前後に重ねて配置されている。つまり、これらの情報は、組織の課題の分析という同一のタスクに対する処理結果であるため、１つのエリアに重ねて表示されてもよい。ユーザが第１エリア内のタブＴＢ、又は対応する応答メッセージＭ２を選択することで、第１エリア内におけるこれらの情報の配置順（第１エリアの最表面に配置されて表示される情報）が切替えられる。また、同様に、例えば、第２入力に基づき作成された検索条件及び第３入力に基づき検索された求職者は、いずれも、求職者の検索という同一のタスクに対する処理の結果であり、同一の機能の処理結果であるため、同じエリアでウィンドウが前後に重なるような態様で表示されてもよい。

リスト表示ボタンＬＢがクリック等の操作により入力されると、指示受付部１１２は、現在表示されているエリアに配置されている処理結果を一覧表示（つまり左右又は上下に並べて表示）させる。異なるエリアの処理結果は、エリアを切替えた上でリスト表示ボタンＬＢを入力することで、そのエリアに配置されている処理結果が一覧表示される。図５の例では、リスト表示ボタンＬＢにより、第１エリアに配置されている「マネジメント人材不足」に関する情報と、「早期退職者の増加傾向」に関する情報とが一覧表示される。また、リスト表示ボタンＬＢの入力によって、異なるエリアに表示されている処理結果が一覧表示されてもよい。図６は、処理結果の一覧表示画面ＬＤの一例を示す図である。一覧表示画面ＬＤには、１つのエリア（例えば第１エリア）に配置されている処理結果が表示される。また、一覧表示画面ＬＤには、チャット画面ＣＳは表示されなくてもよい。

図７は、図５とは異なる状態のメイン画面ＭＤの一例を示す図である。図７の例では、チャット画面ＣＳでの指示受付部１１２の応答内容に対応する、検索部１１６による登録者の検索結果を表示する第２エリアが情報表示画面ＩＳに表示され、情報表示画面ＩＳには第１エリアは表示されない。第１矢印ボタンＡ１又は第２矢印ボタンＡ２が、クリック等の操作により入力されることで、第２エリアに替わって、第２エリアに対し左右のどちらかに隣接するエリア（例えば第１エリア）が情報表示画面ＩＳに表示される。つまり、異なるエリアに表示されている、異なるタスクに対する処理結果が表示される。ここで、リスト表示ボタンＬＢの入力によって、エリアの一覧を表示するようにしてもよい。例えば、第１エリアと第２エリアとが一覧として、一覧表示画面ＬＤに表示されてもよい。また、リスト表示ボタンＬＢの入力によって、エリアと、各エリアに配置されている処理結果とが、一覧表示されてもよい。例えば、第１エリアに表示されている処理結果と、第２エリアに表示されている処理結果とが、一覧表示画面ＬＤに表示されてもよい。

また、第２エリアが表示された状態において、チャット画面ＣＳにおける分析処理に関するユーザメッセージＭ１又は応答メッセージＭ２をユーザが選択すると、情報表示画面ＩＳには、第２エリアに替えて、ユーザメッセージＭ１又は応答メッセージＭ２に対応する処理結果が配置されている第１エリアが表示される。また、第１エリアが表示された状態において、ユーザが検索結果に関するユーザメッセージＭ１又は応答メッセージＭ２をユーザが選択すると、第１エリアに替えて、ユーザメッセージＭ１又は応答メッセージＭ２に対応する処理結果が配置されている第２エリアが再び表示される。つまり、チャット画面ＣＳの応答メッセージＭ２と情報表示画面ＩＳに表示される各エリアとが紐づけられて記憶されており、指示受付部１１２は、チャット画面ＣＳの応答メッセージＭ２の選択をユーザ端末２０から受け付け、選択された応答メッセージＭ２に対応する情報を含むエリアが表示されるように、情報表示画面ＩＳを切り替える。そのため、ユーザは、チャット画面ＣＳでチャットメッセージに対し任意の情報を文字検索し、その情報の詳細を情報表示画面ＩＳに表示させることができる。さらに、指示受付部１１２は、チャット画面ＣＳにおけるチャットエリアのスクロールによって情報表示画面ＩＳを切り替えてもよい。例えば、指示受付部１１２は、チャットエリアの特定箇所（例えば、一番上、一番下又は中央）にあるユーザメッセージＭ１又は応答メッセージＭ２に対応する情報を含むエリアを情報表示画面ＩＳに表示させてもよい。

このように、指示受付部１１２は、情報表示画面ＩＳにおいて、分析情報が配置された第１エリアと、検索結果が配置された第２エリアとを切替えて表示させる。これにより、機能毎に処理結果を個別に切り替えて表示できると共に、同一の機能内の処理結果が同一のエリアにまとめられるため、ユーザが目的の情報を遡って確認しやすくなる。また、指示受付部１１２は、情報表示画面ＩＳにおいて、第１エリア及び第２エリアに加えて、さらに、検索条件を作成するための情報が配置された第３エリアと、スカウト文書が配置された第４エリアとを切替えて表示させる。すなわち、指示受付部１１２は、ユーザ端末２０による処理の指示、又は応答メッセージＭ２の選択に応じて、第１エリアから第４エリアまでを切替えて情報表示画面ＩＳに表示する。換言すれば、指示受付部１１２は、複数のエリアを排他的に表示させる。

図８は、チャット画面ＣＳの一例を示す図である。図８に示すように、指示受付部１１２は、分析情報のサマリＳＭ（プレビュー）と分析情報の詳細表示ボタンＳＢとをチャット画面ＣＳの応答欄（応答メッセージＭ２内）に表示させると共に、詳細表示ボタンＳＢの入力に応じて、当該詳細表示ボタンＳＢに対応する分析情報が配置された第１エリアを表示させてもよい。これにより、ユーザが情報表示画面ＩＳを見なくとも、チャット画面ＣＳで分析結果のサマリを速やかに確認することができるため、分析結果を詳細に確認したい場合に、その詳細を個別に情報表示画面ＩＳに表示させることができる。図８には、マネジメント職の人材不足解消という組織の取り組みテーマに対する進捗状況が出力された例が示されている。この例では、全体として、昨年に比べてマネジメント職の人材不足が改善されているが、プロダクト職では改善の必要があることが示されている。

指示受付部１１２は、例えば、分析情報を人工知能部１１８のサマリ作成モデルに入力し、サマリ作成モデルに分析情報を要約したサマリを出力させる。サマリ作成モデルは、分析情報を入力とし、分析情報を要約したサマリを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、サマリ作成モデルは、分析情報とそれに対応するサマリのデータとを教師データとして学習した学習モデルである。また、サマリ作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、指示受付部１１２は、分析情報を参照して分析情報を要約したサマリを作成する指示と、サマリを作成したい分析情報とを挿入したプロンプトをサマリ作成モデルに入力し、サマリをサマリ作成モデルに出力させる。また、指示受付部１１２は、サマリの作成指示と分析情報とに加え、例えば、１以上の分析情報のサンプルと、それに対応する１以上のサマリのサンプルとを挿入したプロンプトをサマリ作成モデルに入力してもよい。

図９は、図８のチャット画面ＣＳに応じて表示される分析情報の一例を示す図である。例えば、図８の「全体平均マネジメント職比率」に関する応答メッセージＭ２の詳細表示ボタンＳＢが入力されると、図９Ａに示す年齢層ごとのマネジメント職比率の詳細を示すグラフを含む分析情報ＧＰ１が第１エリアに配置され、この第１エリアが情報表示画面ＩＳに表示される。また、図８の「プロダクト職のマネジメント職率」に関する応答メッセージＭ２の詳細表示ボタンＳＢが入力されると、図９Ｂに示す職種ごとのマネジメント職比率の詳細を示すグラフを含む分析情報ＧＰ２が第１エリアに配置され、この第１エリアが情報表示画面ＩＳに表示される。分析情報ＧＰ１，ＧＰ２には、グラフに関するコメントＣＭが含まれる。コメントＣＭは、課題抽出部１１３によって人工知能部１１８を利用して作成される。

課題抽出部１１３は、例えば、分析情報を人工知能部１１８のコメント作成モデルに入力し、コメント作成モデルに分析情報の内容に合うコメントを出力させる。コメント作成モデルは、分析情報を入力とし、分析情報の内容に合うコメントを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、コメント作成モデルは、分析情報とそれに対応するコメントのデータとを教師データとして学習した学習モデルである。また、コメント作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、課題抽出部１１３は、分析情報を参照して分析情報の内容に合うコメントを作成する指示と、分析情報とを挿入したプロンプトをコメント作成モデルに入力し、コメントをコメント作成モデルに出力させる。また、課題抽出部１１３は、コメントの作成指示と分析情報とに加え、例えば、１以上の分析情報のサンプルと、それに対応する１以上のコメントのサンプルとを挿入したプロンプトをコメント作成モデルに入力してもよい。

<課題抽出部１１３>
課題抽出部１１３は、組織の統計データに基づいて課題を抽出するように構成される。これにより、課題の抽出から人材の検索までを情報処理システム１を用いてワンストップで行うことができる。

具体的には、課題抽出部１１３は、チャット画面ＣＳにおいて、ユーザから組織に関する課題のテーマ（図５の例では「組織課題」）の入力を受け付ける。課題抽出部１１３は、受け付けたテーマに関する情報を、組織のデータベースから抽出する。組織のデータベースには、人事データベースが含まれる。人事データベースには、例えば、従業員基本データ、労務・勤怠データ、人事評価データ、給与データ、サーベイデータ、ストレスチェックテストデータ、３６０度ＦＢデータ、自組織の求人票データ、候補者のデータ等が記憶され、蓄積されている。人事データベースには、組織内人材データベースが含まれる。また、組織のデータベースには、採用支援データベースが含まれ、採用支援データベースには、他組織の求人票データや求職者に関するデータ等が記憶され、蓄積されている。採用支援データベースには、求職者データベースが含まれる。

課題抽出部１１３が抽出する情報としては、例えば、指標の変化（例えば前年度との比較）、目標やＫＰＩに対する達成率等が含まれる。また、組織内人材の退職意向や異動意向の情報も抽出対象となる。組織内人材の退職意向は、組織内に属する人材が、退職する意向を示していることを表すデータであり、サーベイデータや人事評価データなどから抽出される。組織内人材の異動意向は、組織内に属する人材が、異動する意向を示していることを表すデータであり、サーベイデータや人事評価データなどから抽出される。課題抽出部１１３は、抽出された情報から、これらの情報の統計値（例えば、平均値、中央値、最大値、最小値、時系列変化量等）を含む統計データを生成する。さらに、課題抽出部１１３は、統計データを予め用意された判定用データ（基準値）と比較し、組織の課題を抽出する。例えば、課題抽出部１１３は、前年度より低下または悪化している指標や、目標やＫＰＩに対する達成率が１００％未満（つまり、未達成の目標やＫＰＩ）の指標を特定し、その指標を課題として抽出してもよい。抽出された課題は、指示受付部１１２によって、チャット画面ＣＳに表示される。また、課題抽出部１１３が生成した統計データは、指示受付部１１２によって、情報表示画面ＩＳ及びチャット画面ＣＳに表示される。

課題抽出部１１３は、例えば、ユーザから受け付けた課題のテーマと、組織のデータベースと、判定用データとを人工知能部１１８の課題抽出モデルに入力し、課題抽出モデルに統計データと課題とを出力させる。課題抽出モデルは、課題のテーマと組織のデータベースと判定用データとを入力とし、統計データと課題とを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、課題抽出モデルは、課題のテーマ、組織のデータベース及び判定用データとそれに対応する統計データ及び課題とを教師データとして学習した学習モデルである。また、課題抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、課題抽出部１１３は、組織のデータベースと判定用データとを参照して課題を抽出する指示と、課題のテーマとを挿入したプロンプトを課題抽出モデルに入力し、課題を課題抽出モデルに出力させる。また、課題抽出部１１３は、課題の抽出指示と課題のテーマとに加え、例えば、１以上の課題のテーマのサンプルと、それに対応する１以上の課題のサンプルとを挿入したプロンプトを課題抽出モデルに入力してもよい。

図５の例では、「組織課題を２つ挙げて」というユーザからの課題の抽出指示（第１入力）を受けて、課題抽出部１１３は、組織のデータベースに蓄積されたデータに基づき、「マネジメント人材育成」及び「早期退職者の増加傾向」という２つの課題を抽出し、指示受付部１１２に応答メッセージＭ２として表示させる。また、課題抽出部１１３は、生成した統計データ（マネージャ職の平均管理人数等）を、指示受付部１１２によって情報表示画面ＩＳ（第１エリア）に表示させる。

課題抽出部１１３は、組織ごとに設定された取り組みテーマの状況から課題を抽出してもよい。組織が設定した取り組みテーマは、組織のデータベースに記憶される。課題抽出部１１３は、テーマの進捗状況を、組織のデータベースを用いて分析し、課題を抽出する。例えば、取り組みテーマが「従業員エンゲージメントの向上」である場合、課題抽出部１１３は、組織のデータベースから組織コンディションサーベイ結果を抽出し、指標（従業員エンゲージメント）が昨年より改善しているか、又は悪化しているかを判定する。指標が悪化している場合には、これが課題として抽出される。

<データベース選択部１１４>
データベース選択部１１４は、検索部１１６が検索対象とするデータベースに含まれる、組織内人材データベース及び求職者データベースのいずれかを検索対象データベースして選択する入力を受け付けるように構成される。組織内人材データベースは、組織に所属する人材が登録者として登録されたデータベースであり、求職者データベースは、組織外の求職者が登録者として登録されたデータベースである。なお、組織内人材データベースは、課題抽出部１１３が参照する人事データベースの一部であってもよい。

図１０は、データベース選択画面ＤＤの一例を示す図である。データベース選択画面ＤＤには、求職者データベースの選択肢（「代替人材を求職者から検索」）と、組織内人材データベースの選択肢（「似た社員を検索」）とが含まれる。データベース選択画面ＤＤは、検索条件作成部１１５による検索条件の作成後（つまり検索部１１６による検索の直前）、及び／又は検索条件作成部１１５による検索条件の作成前に表示される。つまり、データベース選択部１１４は、検索条件作成部１１５が検索条件を作成する際に参照する検索対象データベースをユーザに選択させてもよいし（第１選択パターン）、検索部１１６が検索対象とする検索対象データベースをユーザに選択させてもよい（第２選択パターン）。これにより、組織の内外の人材を、検索対象のデータベースの切り替えながら、同一のシステム内で、効率的に、シームレスに検索することができる。また、データベース選択部１１４は、チャット画面ＣＳにユーザによって入力された指示に基づいて、データベースの選択を受け付けてもよい。

第１選択パターンでは、検索条件作成部１１５は、検索対象データベースから後述する参考登録者を抽出する。これにより、組織内人材データベース及び求職者データベースのどちらかのみを参照して４検索条件を作成することができる。その結果、効果的に検索条件を設定することができ、求める人材の検索精度を高めることができる。

第２選択パターンでは、検索部１１６は、検索条件に基づいて、検索対象データベースに対し登録情報の検索を行う。これにより、組織内人材データベース及び求職者データベースのどちらかのみを対象とする検索を実行することができる。なお、第１選択パターンで選択された検索対象データベースがそのまま検索部１１６が検索する検索対象データベースとされてもよいし、第１選択パターンで検索条件作成部１１５が参照する検索対象データベースが選択された後、第２選択パターンによって改めて検索部１１６が検索する検索対象データベースが選択されてもよい。

組織内人材データベースに登録された登録情報（つまり社員の登録情報）には、氏名等の基本情報、所属部署、目標、評価、サーベイスコア、職歴、スキル等が含まれる。また、組織内人材データベースに登録された登録情報には、組織内人材が、組織への採用時に登録していた履歴書、職務経歴書等が含まれる。求職者データベースに登録された登録情報（つまり求職者の登録情報）には、求職者の履歴書、職務経歴書、その他のプロフィール情報等が含まれる。「履歴書」は、主に求職者のプロフィール、現況、学歴、職歴、希望の労働条件等が記載された文書であり、「職務経歴書」は、レジュメとも呼ばれ、求職者が求人者に対して、自身のこれまでの職務に関する経歴、経験、スキル、資格等を伝える文書である。また、求職者の登録情報には、求職者が希望する業種及び職種等の条件が含まれてもよい。

<検索条件作成部１１５>
検索条件作成部１１５は、課題抽出部１１３によって抽出された組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成するように構成される。具体的には、検索条件作成部１１５は、検索対象データベース（組織内人材データベース及び／又は求職者データベース）に登録された登録情報から、組織の課題の解決に必要なスキル、経験、ポジション等を有する少なくとも１人の登録者を参考登録者として抽出する。次に、検索条件作成部１１５は、抽出された参考登録者が検索の対象となる（検索でヒットする）検索条件を作成する。

参考登録者の抽出において、検索条件作成部１１５は、例えば、課題と検索対象データベースとを人工知能部１１８の登録者抽出モデルに入力し、登録者抽出モデルに参考登録者を出力させる。登録者抽出モデルは、課題と検索対象データベースとを入力とし、参考登録者を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、登録者抽出モデルは、課題及び検索対象データベースとそれに対応する参考登録者とを教師データとして学習した学習モデルである。また、登録者抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、検索条件作成部１１５は、検索対象データベースを参照して参考登録者を抽出する指示と、課題とを挿入したプロンプトを登録者抽出モデルに入力し、参考登録者を登録者抽出モデルに出力させる。また、検索条件作成部１１５は、参考登録者の抽出指示と課題とに加え、例えば、１以上の課題のサンプルと、それに対応する１以上の参考登録者のサンプルとを挿入したプロンプトを登録者抽出モデルに入力してもよい。

検索条件作成部１１５は、例えば、若手のマネジメント層の人材不足という課題に対しては、参考登録者として、組織内のマネジメント経験のある人材でかつ４０歳以下の人材を抽出する。このように、検索条件作成部１１５は、課題やその解決に対応する属性を持つ登録者を抽出する。

また、検索条件作成部１１５は、ネットワーク上に公開された情報（例えば、ホームページ情報、ＩＲ情報、求人情報等）に基づいて、ユーザの組織の課題と同一又は類似の課題の解決を図っている又は解決を行った参考組織を抽出すると共に、参考組織に属する又は属していた登録者を参考登録者として抽出してもよい。これにより、登録情報に記載されている事項からでは抽出することが難しい参考登録者を抽出することができる。また、検索条件作成部１１５は、求人票として登録されている企業情報を利用してもよい。

検索条件作成部１１５は、例えば、課題を人工知能部１１８の組織抽出モデルに入力し、組織抽出モデルに参考組織を出力させる。組織抽出モデルは、課題を入力とし、組織を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、組織抽出モデルは、課題とそれに対応する組織とを教師データとして学習した学習モデルである。また、組織抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、検索条件作成部１１５は、ネットワーク上に公開された情報を参照して参考組織を抽出する指示と、課題とを挿入したプロンプトを組織抽出モデルに入力し、参考組織を組織抽出モデルに出力させる。また、検索条件作成部１１５は、参考組織の抽出指示と課題とに加え、例えば、１以上の課題のサンプルと、それに対応する１以上の参考組織のサンプルとを挿入したプロンプトを組織抽出モデルに入力してもよい。また、検索条件作成部１１５は、ネットワーク上に公開された情報等から、ユーザの組織の課題に含まれるキーワードが含まれる情報を抽出し、その情報の発信者である組織を特定し、参考組織として抽出してもよい。

検索条件の作成において、検索条件作成部１１５は、例えば、参考登録者の登録情報を人工知能部１１８の検索条件作成モデルに入力し、検索条件作成モデルに検索条件を出力させる。検索条件作成モデルは、参考登録者の登録情報を入力とし、検索条件を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、検索条件作成モデルは、参考登録者の登録情報とそれに対応する検索条件とを教師データとして学習した学習モデルである。また、検索条件作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、検索条件作成部１１５は、検索条件作成指示と、参考登録者の登録情報とを挿入したプロンプトを検索条件作成モデルに入力し、検索条件を検索条件作成モデルに出力させる。また、検索条件作成部１１５は、検索条件作成指示と参考登録者の登録情報とに加え、例えば、１以上の参考登録者の登録情報のサンプルと、それに対応する１以上の検索条件のサンプルとを挿入したプロンプトを検索条件作成モデルに入力してもよい。

また、検索条件作成部１１５は、参考登録者の中からペルソナ（ユーザが求める人物像）を選択する入力を受け付けると共に、ペルソナの登録情報に基づいて、検索条件を提示してもよい。これにより、ユーザが選択したペルソナに近い登録者を検索することができる。

図１１は、参考登録者リストＲＬの一例を示す図である。参考登録者リストＲＬには、検索条件作成部１１５によって抽出された参考登録者が一覧表示される。参考登録者リストＲＬは、例えば、指示受付部１１２によって、図５の情報表示画面ＩＳに表示される（具体的には第３エリアに配置される）。検索対象データベースが組織内人材データベースである場合、参考登録者リストＲＬには、例えば、各参考登録者の氏名、部署、入社日、年齢、評価（例えばマネジメントスコア）等が表示される。また、参考登録者リストＲＬには、抽出された課題に関連する項目が表示されてもよい。例えば、若手のマネジメント層の人材不足という課題に対しては、年齢、マネジメント経験の有無、又はマネジメントに関する評価が、参考登録者リストＲＬに表示されてもよい。検索対象データベースが求職者データベースである場合、参考登録者リストＲＬには、例えば、各参考登録者の氏名、在籍企業、部署、年収、年齢、スキル、経験等が表示される。

検索条件作成部１１５は、参考登録者リストＲＬの中から、ユーザ端末２０からの入力によって選択された１又は複数の参考登録者（ペルソナ）の情報に基づいて、検索条件を作成し、ユーザ端末２０に表示させる。ここで、図１１の参考登録者リストＲＬとともに、図１０のデータベース選択画面ＤＤを、アイコンとして情報表示画面ＩＳに表示してもよい。検索条件作成部１１５は、ユーザによって検索対象データベースがデータベース選択画面ＤＤで選択されると、参考登録者リストＲＬの中からユーザ端末２０からの入力によって選択された１又は複数の参考登録者（ペルソナ）の情報に基づいて、選択された検索対象データベースを検索するための検索条件を作成し、ユーザ端末２０に表示させる。

また、検索条件作成部１１５は、選択された参考登録者の詳細情報を表示させてもよい。図１２は、参考登録者の登録情報表示画面ＲＤの一例を示す図である。参考登録者が組織内の人材（社員）の場合、登録情報表示画面ＲＤには、基本情報、指向性、評価（マネジメントスコア）、サーベイスコア、職歴等が表示される。参考登録者が求職者の場合、登録情報表示画面ＲＤには、履歴書、職務経歴書等の情報が表示される。また、登録情報表示画面ＲＤには、参考登録者が過去に所属した組織と同じ組織の所属経験がある組織内人材を示す、関連者アイコンＲＩが表示される。関連者アイコンＲＩは、例えば、該当する人材の顔写真（サムネイル）である。ユーザはこのような登録情報表示画面ＲＤを参照することで、ペルソナの設定がしやすくなる。

なお、検索条件作成部１１５は、参考登録者リストＲＬからの選択の受け付けに替えて、チャット画面ＣＳにユーザによって入力された指示に基づいて、ペルソナを設定してもよい。

また、検索条件作成部１１５は、異動対象や退職予定になっている登録者を参考登録者として抽出し、その属性から、その参考登録者のポジションを埋める人材の検索条件を設定してもよい。図１３は、参考登録者の登録情報表示画面ＲＤの別の一例を示す図である。図１３の登録情報表示画面ＲＤでは、基本情報欄に、参考登録者の情報（属性）を示すラベルＬＬが表示される。異動対象の参考登録者には、「異動対象」のラベルＬＬが付される。

ここで、図１２及び図１３の登録情報表示画面ＲＤにおいて、参考登録者の詳細情報と共に、図１０のデータベース選択画面ＤＤをアイコンとして表示してもよい。検索条件作成部１１５は、ユーザによって検索対象データベースがデータベース選択画面ＤＤで選択されると、参考登録者の情報に基づいて、選択された検索対象データベースを検索するための検索条件を作成し、ユーザ端末２０に表示させる。

検索条件作成部１１５は、ペルソナの登録情報に付与されたタグを提示すると共にタグの選択を受け付け、選択されたタグに対応するタグワードを検索条件に追加してもよい。これにより、ペルソナの特徴を可視化したタグを使って検索条件の調整をユーザが容易に行うことができる。図１４は、検索条件調整画面ＣＤの一例を示す図である。検索条件調整画面ＣＤは、参考情報表示欄ＲＦと、タグ設定欄ＴＦとを含む。

参考情報表示欄ＲＦには、ポジションＩ１、役割Ｉ２、ペルソナ情報Ｉ３が表示される。ポジションＩ１は、検索条件作成部１１５によって設定された、求める人材のポジションである。役割Ｉ２は、検索条件作成部１１５によって設定された、求める人材の役割である。ポジションＩ１及び役割Ｉ２には、選択したペルソナの登録情報において設定されているポジション及び役割が表示される。

ペルソナ情報Ｉ３は、ペルソナとして選択された登録者の顔写真、氏名、タグ等を含む。タグは、ペルソナの登録情報に関するタグワードを含んでいる。タグワードとは、タグに記載された（つまり、タグに対応する）ワードであり、典型的には、登録情報に含まれる、経歴、経験、スキル、資格、年収等を示すキーワードである。ペルソナの登録情報に付されるタグは、登録情報からタグワードを抽出することで作成されたものであってもよいし、予め複数のタグを記述したタグリストを用意し、当該タグリストの中から登録情報に対応するタグを抽出したものであってもよい。ここで、タグリストとは、一以上のタグが記載されたリストである。したがって、タグリストには、一以上のタグワードが記載されている。タグリストに記載されるタグワードは、例えばデータベースに含まれる複数の登録情報から抽出される。タグは、ポジションＩ１及び／又は役割Ｉ２に記載された内容に基づき、人工知能によって自動設定されてもよい。

タグ設定欄ＴＦには、タグ調整エリアＴＣと、候補者数ＲＮと、検索ボタンＲＢとが表示される。タグ調整エリアＴＣには、ペルソナの登録情報に付与されたタグ（ペルソナ情報Ｉ３に表示されるタグ）が提示される。初期状態では、タグ調整エリアＴＣに表示されたタグが全て選択されている。ユーザは、タグの押下等の操作によって、検索条件として不要なタグの選択を解除する。なお、タグ調整エリアＴＣに表示されるタグは、必ずしもペルソナの登録情報に付与されたタグと一致する必要はなく、ペルソナの登録情報のタグワードと部分一致するタグワード、ペルソナの登録情報のタグワードの同義語、類義語、又は表記揺れしたワードであるタグワード、ペルソナの登録情報のタグワードを上位概念化又は下位概念化したタグワードを含むタグであってもよい。

検索条件作成部１１５は、複数のペルソナの入力を受け付け、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグのうち、複数のペルソナに共通するタグをタグ調整エリアＴＣに提示してもよい。また、検索条件作成部１１５は、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグの和集合をタグ調整エリアＴＣに提示してもよい。つまり、検索条件作成部１１５は、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグのうち、重複分を除外した全てのタグをタグ調整エリアＴＣに提示してもよい。また、組織内人材であるペルソナが求職者としても登録されている場合、検索条件作成部１１５は、組織内人材データベースに登録されたペルソナの登録情報と、求職者データベースに登録された当該ペルソナの登録情報との双方を参照する。

候補者数ＲＮは、タグ調整エリアＴＣで現在選択されているタグを検索条件とした場合に検索される登録者の数を示す。候補者数ＲＮは、タグ調整エリアＴＣにおいて選択タグが変更される都度、更新される。検索ボタンＲＢが入力されると、タグ調整エリアＴＣで選択されているタグに基づく検索条件を用いた、検索部１１６による検索結果が表示される。

検索条件作成部１１５は、必ずしもタグを含む検索条件を提示しなくてもよい。例えば、検索条件作成部１１５は、登録情報に記載されている項目（例えば、経験、スキル等）を自然言語処理のベクトル化等によって定量化したベクトル値の範囲であるパラメータを含む検索条件を提示してもよい。このパラメータは、複数の項目のベクトル値の和で表現されてもよい。

図１５は、検索条件調整画面ＣＤの別の一例を示す図である。図１５の検索条件調整画面ＣＤは、参考情報表示欄ＲＦと、検索レンジ表示欄ＳＲとを含む。参考情報表示欄ＲＦには、選択したペルソナの登録情報が表示される。検索レンジ表示欄ＳＲには、参考情報表示欄ＲＦに表示されたペルソナの登録情報に基づいて検索条件を設定した場合の、候補者数、関連する求人数、採用リードタイム、候補者の年収帯、候補者の年齢分布等が表示される。これらの情報は、組織のデータベースに含まれる人事データベースや採用支援データベースに蓄積されているデータに基づいて算出される。例えば、候補者数、候補者の年収帯、及び候補者の年齢分布は、設定された検索条件に基づいた、人事データベースの従業員データや採用支援データベースの求職者データに対する検索でヒットした人数、ヒットした人材の年収データの分布及び年齢の分布として表示される。また、関連する求人数は、設定された検索条件に基づいた、採用支援データベースに蓄積された求人票に対する検索にヒットした求人票として表示される。年収帯には、ペルソナの年収と、候補者の年収の中央値とが示される。年齢分布では、年齢層ごとに候補者数がグラフ表示されると共に、ペルソナが含まれる年齢層が強調表示される。

図１６は、図１５の検索条件調整画面ＣＤにおいてペルソナを変更した状態を示す図である。図１６に示すように、検索条件調整画面ＣＤでは、ペルソナの変更に伴い、検索レンジ表示欄ＳＲに表示される情報が更新される。つまり、検索レンジ表示欄ＳＲには、新たに選択されたペルソナの登録情報に基づいて検索条件を設定した場合の、候補者数、関連する求人数、採用リードタイム、候補者の年収帯、候補者の年齢分布等が表示される。ペルソナの変更は、例えば、チャット画面ＣＳへのユーザによる指示の入力を受けて行われる。例えば、ユーザは、チャット画面ＣＳに、「プロダクトマネージャーの経験を追加したい」といったメッセージを入力すると、入力された内容に応じて、検索条件調整画面ＣＤに表示されるペルソナが変更される。

また、検索条件作成部１１５は、必ずしもペルソナの選択を受け付けなくてもよい。例えば、検索条件作成部１１５は、チャット画面ＣＳにおける第２入力（検索条件の作成指示の入力）に応じて、複数の参考登録者に共通する属性に基づいて検索条件を作成することを検索条件作成モデルに指示し、検索条件作成モデルに検索条件を抽出させてもよい。これにより、ユーザの入力の手間を省きつつ、ユーザが求める人材を検索することができる。「参考登録者に共通する属性」とは、例えば、経歴、経験、スキル、資格、年収等に関する共通点である。この共通点は、必ずしも互いに一致するものに限られず、類似の概念も含まれる。また、複数の参考登録者の登録情報に含まれる項目を包括する概念（つまり上位概念）も、「参考登録者に共通する属性」である。また、検索条件作成部１１５は、複数の参考登録者の属性の和集合を検索条件として抽出してもよい。つまり、検索条件作成部１１５は、複数の参考登録者の登録情報それぞれの属性のうち、重複分を除外した属性を検索条件として抽出してもよい。

<検索部１１６>
検索部１１６は、検索条件に基づいて、組織内人材データベース及び求職者データベースの少なくとも一方（つまり検索対象データベース）に対し登録情報の検索を行うように構成される。また、検索部１１６は、検索された（検索条件を満たす登録情報を有する）登録者をユーザ端末２０に表示させる。これにより、ユーザが求める人材を、組織の内外を問わず共通の情報処理システム１で検索することができる。

検索部１１６は、例えば、チャット画面ＣＳにおける第３入力（検索指示の入力）に応じて、検索を実行する。また、検索部１１６は、検索条件作成部１１５による検索条件の作成後に、ユーザ端末２０からの入力を受けることなく検索を実行してもよい。例えば、検索部１１６は、チャット画面ＣＳにおける第２入力（検索条件の作成指示の入力）に応じて、検索条件作成部１１５による検索条件の作成に続いて検索を実行してもよい。つまり、指示受付部１１２は、第２入力と第３入力とを同時に受け付けてもよい。例えば、図７の「求職者から適任者を検索して」というユーザメッセージＭ１は、第２入力と、第３入力と、データベースの選択入力とを同時に行う入力である。

検索部１１６は、例えば、検索条件に含まれる複数のタグのうち、一定数のタグが付与された登録者を候補者として抽出する。抽出される候補者は、検索条件に含まれるタグのタグワードと完全一致するタグワードを含むタグが付与された登録者に限られず、これらが部分一致する登録者や、検索条件に含まれるタグワードの同義語、類義語、又は表記揺れしたワードをタグワードとして含むタグが付与された登録者であってもよい。

図１７は、検索結果画面ＯＤの一例を示す図である。検索結果画面ＯＤは、例えば、指示受付部１１２によって、図５の情報表示画面ＩＳに表示される（具体的には第２エリアに配置される）。検索結果画面ＯＤは、重み付け調整欄ＷＦと、候補者表示欄ＣＦとを含む。なお、候補者表示欄ＣＦの上には、候補者数ＲＮが表示される。候補者表示欄ＣＦには、検索部１１６によって検索された登録者が候補者としてリスト表示される。各候補者の情報には、現在の職種、年齢、性別、年収、経歴（経験した組織及び職務）、登録情報に付与されたタグ等が含まれる。また、各候補者には、検索部１１６によって付された検索スコアＲＳが表示される。候補者は、検索スコアＲＳの大きいものほど優先的に（つまり上方に）表示される。

検索スコアＲＳは、例えば、候補者に付与されたタグと、タグの重み付けスコアとに基づいて算出される。例えば、検索部１１６は、検索条件に含まれるタグに対応するタグが付された登録者に、検索条件に含まれるタグの重み付けスコアを検索スコアとして付与する。検索条件に含まれる複数のタグそれぞれに対応する複数のタグが付された登録者には、当該複数のタグそれぞれの重み付けスコアの合計が検索スコアとされる。

タグの重み付けスコアは、重み付け調整欄ＷＦによって設定される。すなわち、検索部１１６は、重み付け調整欄ＷＦにおいて、ユーザ端末２０から重み付けスコアの入力を受け付ける。例えば、検索部１１６は、ユーザによる重み付けを変えたいタグの選択を受けて、ユーザが選択したタグの重み付けスコアをユーザから受け付ける。選択されたタグは、重み付け調整欄ＷＦにおいて強調表示される。検索部１１６は、入力された重み付けスコアを用いて各候補者の検索スコアＲＳを再計算し、検索スコアＲＳの順に候補者を並び替えた上で、候補者表示欄ＣＦを更新する。検索部１１６は、ユーザ端末２０から、候補者表示欄ＣＦに表示された候補者の選択（例えばチェックボックスへの入力）を受けて、選択された候補者の詳細情報を表示させる。検索部１１６は、選択されたタグの重み付けスコアを高くしてもよい。また、検索部１１６は、選択されたタグが付されている求職者を上位に表示してもよい。

図１８は、検索結果画面ＯＤの別の一例を示す図である。図１８の検索結果画面ＯＤは、パラメータ調整欄ＰＦと、候補者表示欄ＣＦとが含まれる。候補者表示欄ＣＦには、図１７と同様に、検索部１１６によって検索された登録者が候補者としてリスト表示される。図１８の例では、各候補者の情報には、年齢、性別、居住地、年収、現在の所属組織及び職務、環境（職務遂行、カルチャー、希望条件、リードタイム等）の優先度、登録情報に付与されたタグ等が含まれる。

パラメータ調整欄ＰＦは、検索結果の表示順の調整及び絞り込みを実行するためのＵＩである。パラメータ調整欄ＰＦには、登録情報に関するパラメータ名とその範囲又は調整量とがスライダ型のＵＩとして表示される。パラメータ条件の初期値は、候補者表示欄ＣＦに表示される参考登録者の情報から抽出される。パラメータ条件としては、例えば、登録情報に含まれる環境の優先度、年収等が挙げられる。ユーザ端末２０によってスライダによる環境項目の優先度が調整されると、該当する環境項目の優先度の高い候補者が候補者表示欄ＣＦにおいて上位に表示される。また、ユーザ端末２０によって年収の範囲が調整されると、調整した年収の範囲に該当する候補者のみが候補者表示欄ＣＦに表示される。

検索部１１６は、パラメータ調整欄ＰＦにおいて、職種又は職歴（経験企業）に基づく絞り込みを受け付けてもよい。ユーザ端末２０によって、職種又は職歴の条件が入力されると、この職種又は職歴についての条件を充足する候補者のみが候補者表示欄ＣＦに表示される。

検索部１１６は、組織内人材データベース内で検索条件を満たす該当者が少ない場合に、求職者データベースでの検索を推奨するメッセージを表示させてもよい。

<スカウト文書作成部１１７>
スカウト文書作成部１１７は、検索部１１６によって検索された求職者（候補者）に対して送信するスカウト文書を作成するように構成される。スカウト文書作成部１１７は、検索部１１６が、データベース（求職者データベース）から、登録者として登録された求職者を検索条件に基づいて検索する場合に機能する。スカウト文書作成部１１７は、組織に所属する登録者のうち、求職者の現在の組織に所属した経験のある登録者の情報を関連付けたスカウト文書を作成する。これにより、組織の人材の情報を用いて、求職者の関心を引きやすいスカウト文書を作成することができる。

スカウト文書作成部１１７は、例えば、チャット画面ＣＳにおける第４入力（スカウト文書の作成指示の入力）に応じて、スカウト文書を作成する。図１９は、スカウト文書作成画面ＳＤの一例を示す図である。スカウト文書作成画面ＳＤは、例えば、指示受付部１１２によって、図５の情報表示画面ＩＳに表示される（具体的には第４エリアに配置される）。スカウト文書作成部１１７は、検索結果画面ＯＤにおける求職者（候補者）の選択を受けてスカウト文書作成画面ＳＤを表示させる。スカウト文書作成画面ＳＤは、求職者情報表示欄ＪＦと、スカウト文書表示欄ＳＦとを含む。求職者情報表示欄ＪＦには、ユーザ端末２０によって選択された求職者の登録情報が、関連者アイコンＲＩを含む形で表示される。スカウト文書表示欄ＳＦには、スカウト文書の求人対象（ポジション）、件名、及びスカウト本文の入力欄が設けられる。

スカウト文書作成部１１７は、スカウト文書の宛先となる求職者の登録情報に基づいて、スカウト文書を自動作成する。具体的には、スカウト文書作成部１１７は、求職者の登録情報を人工知能部１１８のスカウト文書作成モデルに入力し、スカウト文書作成モデルにスカウト文書を出力させる。スカウト文書作成モデルは、求職者の登録情報を入力とし、スカウト文書を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、スカウト文書作成モデルは、求職者の登録情報とそれに対応するスカウト文書とを教師データとして学習した学習モデルである。また、スカウト文書作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成ＡＩであってもよい。この場合、スカウト文書作成部１１７は、スカウト文書の作成指示と求職者の登録情報とを挿入したプロンプトをスカウト文書作成モデルに入力し、スカウト文書をスカウト文書作成に出力させる。また、スカウト文書作成部１１７は、スカウト文書の作成指示と求職者の登録情報とに加え、例えば、１以上の求職者の登録情報のサンプルと、それに対応する１以上のスカウト文書のサンプルとを挿入したプロンプトをスカウト文書作成モデルに入力してもよい。

また、スカウト文書作成部１１７は、スカウト文書の宛先である求職者の現在の組織（図１９の例では「株式会社ＡＢＣ」）に所属した経験のある組織内の登録者（関連者アイコンＲＩで表示される社員）を、組織内人材データベースから検索し、この社員のインタビュー情報（文章、音声又は動画）へのリンクＩＬをスカウト本文に挿入する。インタビュー情報は、例えば組織内人材データベースに登録されている。なお、スカウト文書作成部１１７は、スカウト文書の宛先である求職者が過去に所属した組織について、この組織に所属した経験のある組織内の登録者の情報をスカウト文書にリンク等の形で関連付けてもよい。

スカウト文書作成部１１７は、ユーザ端末２０によるスカウト文書の編集を受け付けてもよい。また、スカウト文書作成部１１７によって作成されたスカウト文書は、ユーザ端末２０からの指示に基づき、宛先である求職者に送信される。

<人工知能部１１８>
人工知能部１１８は、各機能部から入力を受け付け、指示された出力を返すように構成される。なお、サーバ装置１０が各機能部において使用する人工知能は、共通のものであってもよいし、機能部毎に個別に用意されたものであってもよい。

人工知能部１１８は、ＧＰＴ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＧＰＴ－１、ＧＰＴ－２、ＧＰＴ－３を含む）、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）、ＢＡＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ａｎｄ Ａｕｔｏ－ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）等を含むトランスフォーマ（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）や再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＲＮＮ））等の言語モデル等を備えるＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）であって、生成ＡＩを含む。

言語モデルは、機械学習アルゴリズムによる学習モデルの一例である。機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークを利用した深層学習（ディープラーニング）等が挙げられる。人工知能部１１８は、上記のアルゴリズムを適宜適用することができる。

人工知能部１１８は、教師あり学習、教師なし学習、又は自己教師あり学習等の学習方法によって構築された学習済みモデルを有する。教師あり学習では、教師データ（学習データ）を用いて機械学習を行う。教師データは、学習用の入力データ及び出力データ（正解データ）のペアで構成される。また、言語モデルは、特定のタスクのために訓練されたものだけでなく、幅広いタスクに対して汎用的に用いることができる汎用モデルであってもよい。

人工知能部１１８は、人工知能として、膨大なデータを学習した大規模言語モデル（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ（ＬＬＭ））のような汎用的な自然言語処理の学習モデルを含む。このような汎用的な学習モデルは、Ｏｎｅ－ｓｈｏｔ ＬｅａｒｎｉｎｇやＦｅｗ－ｓｈｏｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ等により、ファインチューニングなしで様々なタスクに対応可能な言語モデルを含む。また、汎用的な学習モデルは、Ｚｅｒｏ－ｓｈｏｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇによっても、様々なタスクに対応可能である。制御部１１の各機能部において用いられる人工知能は、それぞれ別個の学習モデルであってもよいし、共通した汎用的な学習モデルであってもよい。

人工知能部１１８に含まれる学習モデルは、追加の学習を行うことが可能である。例えば、人工知能部１１８は、作成した検索条件が、ユーザによって修正されたか否かを学習する。つまり、人工知能部１１８は、学習モデルが作成して提示した検索条件に対するフィードバックとして、提示した検索条件に実際の検索で用いられた検索条件をラベル付けした教師データセットを用いて、追加の学習を行い、ファインチューニングされる。これにより、学習モデルから出力される修正内容が最適化され、ユーザに提示される。

<表示部>
ユーザ端末２０の表示部２１１は、サーバ装置１０から送信されてきた画面データが示す画面を表示する。

<操作受付部>
ユーザ端末２０の操作受付部２１２は、ユーザ端末２０を利用するユーザ（ユーザ）による操作を受け付ける。

３．情報処理方法
本節では、サーバ装置１０の情報処理方法について説明する。この情報処理方法は、サーバ装置１０の各部が、各ステップとしてコンピュータにより実行される。

具体的には、この情報処理方法は、課題抽出ステップと、検索条件作成ステップと、検索ステップとを備える。課題抽出ステップでは、組織の統計データに基づいて課題を抽出する。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。検索ステップでは、検索条件に基づいて、組織内人材データベース及び求職者データベースの少なくとも一方に対し登録情報の検索を行う。

図２０は、情報処理システム１によって実行される情報処理（候補者の検索処理）の流れを示すアクティビティ図である。以下では、このアクティビティ図の各アクティビティに沿って、情報処理を説明する。

候補者の検索処理は、ユーザによる、組織の課題の抽出指示の入力から開始される。ユーザは、ユーザ端末２０において、例えばチャットメッセージによって課題の抽出を指示する（アクティビティＡ１０１）。サーバ装置１０は、ユーザ端末２０からの課題の抽出指示を受けて、人事データベースのデータを分析して課題を抽出する（課題抽出ステップ、アクティビティＡ１０２）。続いて、サーバ装置１０は、課題及び分析結果をユーザ端末２０に表示させる（アクティビティＡ１０３）。これにより、ユーザ端末２０に課題及び分析結果が表示される（アクティビティＡ１０４）。

ユーザは、課題及び分析結果が表示されたユーザ端末２０において、例えばチャットメッセージによって課題を解決する候補者を検索するための検索条件の作成を指示する（アクティビティＡ１０５）。サーバ装置１０は、ユーザ端末２０からの検索条件の作成指示を受けて、参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいて検索条件を作成する（検索条件作成ステップ、アクティビティＡ１０６）。なお、サーバ装置１０は、アクティビティＡ１０６において、ペルソナの選択入力をユーザ端末２０から受け付けてもよい。続いて、サーバ装置１０は、作成した検索条件をユーザ端末２０に表示させる（アクティビティＡ１０７）。これにより、ユーザ端末２０に検索条件が表示される（アクティビティＡ１０８）。

ユーザは、検索条件が表示されたユーザ端末２０において、必要に応じて検索条件を修正すると共に、例えばチャットメッセージによって候補者の検索を指示する（アクティビティＡ１０９）。サーバ装置１０は、ユーザ端末２０からの検索指示を受けて、検索条件に基づいて候補者の検索を実行する（検索ステップ、アクティビティＡ１１０）。続いて、サーバ装置１０は、検索結果をユーザ端末２０に表示させる（アクティビティＡ１１１）。これにより、ユーザ端末２０に候補者の検索結果が表示される（アクティビティＡ１１２）。

４．作用
本実施形態の作用をまとめると、次の通りとなる。すなわち、組織の課題の解決に適切な人材を検索するための条件を、データベースに登録された登録者の情報から自動で設定することができる。そのため、効率的に人材を検索できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

５．その他
上記実施形態では、サーバ装置１０が種々の記憶・制御を行ったが、サーバ装置１０に代えて、複数の外部装置が用いられてもよい。すなわち、種々の情報やプログラムは、ブロックチェーン技術等を用いて複数の外部装置に分散して記憶されてもよい。特に、人工知能部１１８は、サーバ装置１０の外部構成であってもよい。その場合、外部構成である人工知能部１１８は、サーバ装置１０の各機能部から入力を受け付け、指示された出力をサーバ装置１０に返すように構成される。

本実施形態の態様は、情報処理システム１に限定されず、情報処理方法であっても、プログラムであってもよい。情報処理方法は、情報処理システム１の各ステップを備える。プログラムは、コンピュータに、情報処理システム１の各ステップを実行させる。

情報処理システム１の制御部１１は、必ずしも課題抽出部１１３を備えなくてもよい。つまり、制御部１１は、必ずしも課題の抽出を行う必要はなく、ユーザ端末２０からの課題の入力や、予め課題が登録されたデータベースの参照によって、組織の課題を取得してもよい。

情報処理システム１の制御部１１は、必ずしも指示受付部１１２を備えなくてもよい。つまり、制御部１１は、必ずしもチャット形式にてユーザ端末２０からの指示を受け付けなくてもよい。

次に記載の各態様で提供されてもよい。

（１）情報処理システムであって、プロセッサを備え、前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、前記データベースから前記課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、前記参考登録者の前記登録情報に基づいて前記データベースに対する検索条件を作成する、情報処理システム。

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記データベースは、前記組織に所属する人材が前記登録者として登録された組織内人材データベースと、前記組織外の求職者が前記登録者として登録された求職者データベースとを含み、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースの少なくとも一方に対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。

（３）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースして選択する入力を受け付け、前記検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記検索対象データベースに対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。

（４）上記（２）又は（３）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースとして選択する入力を受け付け、前記検索条件作成ステップでは、前記検索対象データベースから前記参考登録者を抽出する、情報処理システム。

（５）上記（１）から（４）のいずれか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、前記参考登録者の中からペルソナを選択する入力を受け付けると共に、前記ペルソナの前記登録情報に基づいて、前記検索条件を提示する、情報処理システム。

（６）上記（５）に記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、前記ペルソナの前記登録情報に付与されたタグを提示すると共に前記タグの選択を受け付け、選択された前記タグに対応するタグワードを前記検索条件に追加する、情報処理システム。

（７）上記（１）から（４）のいずれか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、複数の前記参考登録者に共通する属性に基づいて前記検索条件を作成することを検索条件作成モデルに指示し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を抽出させる、情報処理システム。

（８）上記（１）から（７）のいずれか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、ネットワーク上に公開された情報に基づいて、前記課題と同一又は類似の課題の解決を図っている又は解決を行った参考組織を抽出すると共に、前記参考組織に属する又は属していた前記登録者を前記参考登録者として抽出する、情報処理システム。

（９）上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、課題抽出ステップでは、前記組織の統計データに基づいて前記課題を抽出する、情報処理システム。

（１０）上記（９）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記課題の抽出の指示を含む第１入力と、前記検索条件の作成の指示を含む第２入力とを逐次的に受け付け、前記第１入力及び前記第２入力と、前記第１入力及び前記第２入力に対する応答とは、連続した１つのチャット画面で行われる、情報処理システム。

（１１）上記（１０）に記載の情報処理システムにおいて、前記指示受付ステップでは、前記統計データの分析情報及び前記検索条件による検索結果を表示する情報表示画面を、前記チャット画面と並べて表示させると共に、前記情報表示画面において、前記分析情報が配置される第１エリアと、前記検索結果が配置される第２エリアとを切替えて表示させる、情報処理システム。

（１２）上記（１１）に記載の情報処理システムにおいて、前記指示受付ステップでは、前記分析情報のサマリと前記分析情報の詳細表示ボタンとを前記チャット画面の応答欄に表示させると共に、前記詳細表示ボタンの入力に応じて、当該詳細表示ボタンに対応する前記分析情報が配置された前記第１エリアを表示させる、情報処理システム。

（１３）上記（１）から（１２）のいずれか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、検索ステップでは、前記データベースから、前記登録者として登録された求職者を前記検索条件に基づいて検索し、スカウト文書作成ステップでは、検索された前記求職者に対して送信するスカウト文書を作成し、ここで、前記スカウト文書は、前記組織に所属する前記登録者のうち、前記求職者の現在の組織に所属した経験のある前記登録者の情報を関連付けたものである、情報処理システム。

（１４）上記（１３）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記検索条件に基づく検索の指示を含む第３入力と、前記スカウト文書の作成の指示を含む第４入力とを逐次的に受け付け、前記第３入力及び前記第４入力は、連続した１つのチャット画面で行われる、情報処理システム。

（１５）情報処理方法であって、上記（１）から（１４）のいずれか１つに記載の情報処理システムの各ステップを備える、情報処理方法。

（１６）プログラムであって、コンピュータに、上記（１）から（１４）のいずれか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、プログラム。
もちろん、この限りではない。

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

１ ：情報処理システム
２ ：通信回線
１０ ：サーバ装置
１１ ：制御部
１２ ：記憶部
１３ ：通信部
１４ ：通信バス
２０ ：ユーザ端末
２１ ：制御部
２２ ：記憶部
２３ ：通信部
２４ ：入力部
２５ ：出力部
２６ ：通信バス
１１１ ：基本表示制御部
１１２ ：指示受付部
１１３ ：課題抽出部
１１４ ：データベース選択部
１１５ ：検索条件作成部
１１６ ：検索部
１１７ ：スカウト文書作成部
１１８ ：人工知能部
２１１ ：表示部
２１２ ：操作受付部

Claims (19)

1. 情報処理システムであって、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
   検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを登録者抽出モデルに入力し、前記登録者抽出モデルに前記データベースから前記課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を出力させると共に、出力された前記参考登録者のうち、選択されるか、又は一定の条件を満たす前記参考登録者の前記登録情報を検索条件作成モデルに入力し、前記検索条件作成モデルに前記データベースに対する検索条件を出力させ、
   ここで、前記登録者抽出モデルは、前記課題と前記データベースとを入力とし、前記課題の解決に必要なスキル、経験又はポジションを有する前記参考登録者を出力とするように学習された学習モデルであり、前記検索条件作成モデルは、前記参考登録者の前記登録情報を入力とし、前記検索条件を出力とするように学習された学習モデルである、情報処理システム。
2. 情報処理システムであって、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
   検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報と、前記データベースから前記課題の解決に必要なスキル、経験又はポジションを有する少なくとも一人の参考登録者を抽出する指示とを大規模言語モデルである登録者抽出モデルに入力し、前記登録者抽出モデルに前記参考登録者を出力させると共に、出力された前記参考登録者のうち、選択されるか、又は一定の条件を満たす前記参考登録者の前記登録情報と、前記データベースに対する検索条件を作成する指示とを大規模言語モデルである検索条件作成モデルに入力し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を出力させる、情報処理システム。
3. 情報処理システムであって、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
   検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを登録者抽出モデルに入力し、前記登録者抽出モデルに前記データベースから前記課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を出力させると共に、出力された前記参考登録者のうち、選択されるか、又は一定の条件を満たす前記参考登録者の前記登録情報の属性に基づいて前記データベースに対する検索条件を作成し、
   ここで、前記登録者抽出モデルは、前記課題と前記データベースとを入力とし、前記課題の解決に必要なスキル、経験又はポジションを有する前記参考登録者を出力とするように学習された学習モデルである、情報処理システム。
4. 情報処理システムであって、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
   検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報と、前記データベースから前記課題の解決に必要なスキル、経験又はポジションを有する少なくとも一人の参考登録者を抽出する指示とを大規模言語モデルである登録者抽出モデルに入力し、前記登録者抽出モデルに前記参考登録者を出力させると共に、出力された前記参考登録者のうち、選択されるか、又は一定の条件を満たす前記参考登録者の前記登録情報の属性に基づいて前記データベースに対する検索条件を作成する、情報処理システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
   前記データベースは、前記組織に所属する人材が前記登録者として登録された組織内人材データベースと、前記組織外の求職者が前記登録者として登録された求職者データベースとを含み、
   前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、
   検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースの少なくとも一方に対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。
6. 請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、
   データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースして選択する入力を受け付け、
   前記検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記検索対象データベースに対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。
7. 請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
   前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、
   データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースとして選択する入力を受け付け、
   前記検索条件作成ステップでは、前記検索対象データベースから前記参考登録者を抽出する、情報処理システム。
8. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
   前記検索条件作成ステップでは、前記参考登録者を表示させ、表示された前記参考登録者の中からペルソナを選択する入力を受け付けると共に、前記ペルソナの前記登録情報を前記検索条件作成モデルに入力し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を出力させる、情報処理システム。
9. 請求項８に記載の情報処理システムにおいて、
   前記検索条件作成ステップでは、前記参考登録者の中から選択された前記ペルソナの前記登録情報に付与されたタグを提示すると共に前記タグの選択を受け付け、選択された前記タグに対応するタグワードを前記検索条件に追加する、情報処理システム。
10. 請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
    前記検索条件作成ステップでは、複数の前記参考登録者の前記登録情報に共通する属性に基づいて前記検索条件を作成することを大規模言語モデルである前記検索条件作成モデルに指示し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を抽出させる、情報処理システム。
11. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    前記検索条件作成ステップでは、ネットワーク上に公開された情報に基づいて、前記課題と同一又は類似の課題の解決を図っている又は解決を行った参考組織を抽出すると共に、前記参考組織に属する又は属していた前記登録者を前記参考登録者として抽出する、情報処理システム。
12. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
    課題抽出ステップでは、前記組織の統計データに基づいて前記課題を抽出する、情報処理システム。
13. 請求項１２に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
    指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記課題の抽出の指示を含む第１入力と、前記検索条件の作成の指示を含む第２入力とを逐次的に受け付け、
    前記第１入力及び前記第２入力と、前記第１入力及び前記第２入力に対する応答とは、連続した１つのチャット画面で行われる、情報処理システム。
14. 請求項１３に記載の情報処理システムにおいて、
    前記指示受付ステップでは、前記統計データの分析情報及び前記検索条件による検索結果を表示する情報表示画面を、前記チャット画面と並べて表示させると共に、前記情報表示画面において、前記分析情報が配置される第１エリアと、前記検索結果が配置される第２エリアとを切替えて表示させる、情報処理システム。
15. 請求項１４に記載の情報処理システムにおいて、
    前記指示受付ステップでは、前記分析情報のサマリと前記分析情報の詳細表示ボタンとを前記チャット画面の応答欄に表示させると共に、前記詳細表示ボタンの入力に応じて、当該詳細表示ボタンに対応する前記分析情報が配置された前記第１エリアを表示させる、情報処理システム。
16. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
    検索ステップでは、前記データベースから、前記登録者として登録された求職者を前記検索条件に基づいて検索し、
    スカウト文書作成ステップでは、検索された前記求職者に対して送信するスカウト文書を作成し、ここで、前記スカウト文書は、前記組織に所属する前記登録者のうち、前記求職者の現在の組織に所属した経験のある前記登録者の情報を関連付けたものである、情報処理システム。
17. 請求項１６に記載の情報処理システムにおいて、
    前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
    指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記検索条件に基づく検索の指示を含む第３入力と、前記スカウト文書の作成の指示を含む第４入力とを逐次的に受け付け、
    前記第３入力及び前記第４入力は、連続した１つのチャット画面で行われる、情報処理システム。
18. 情報処理方法であって、
    請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムの各ステップを備える、情報処理方法。
19. プログラムであって、
    コンピュータに、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、プログラム。