特開 2021-2308 求人・採用支援システム、求人・採用支援システムのプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-2308(P2021-2308A)

(43)【公開日】2021年1月7日

(54)【発明の名称】求人・採用支援システム、求人・採用支援システムのプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/10 20120101AFI20201204BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/10 322

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】13

(21)【出願番号】特願2019-116850(P2019-116850)

(22)【出願日】2019年6月25日

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 平成３０年１２月１日に株式会社アフターネクストのトップページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｆｔｅｒｎｅｘｔ．ｊｐ 平成３０年１２月１日に株式会社アフターネクストのサービス紹介ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｆｔｅｒｎｅｘｔ．ｊｐ／ｏｕｒ−ｓｅｒｖｉｃｅ 平成３０年１２月１日に株式会社アフターネクストの会社概要ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｆｔｅｒｎｅｘｔ．ｊｐ／ａｂｏｕｔ 平成３０年１２月２０日にｆａｃｅｂｏｏｋページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｆａｃｅｂｏｏｋ．ｃｏｍ／ｆｒｅａｋｓｅａｒｃｈ／ 平成３１年１月２３日に自社サービスのトップページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｆｒｅａｋｓｅａｒｃｈ．ｎｅｔ／ 平成３１年１月２３日に自社サービスサイトのサービス紹介ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｆｒｅａｋｓｅａｒｃｈ．ｎｅｔ／ｄａｔａ．ｐｈｐ？ｃ＝ａｂｏｕｔ 平成３１年１月２３日に自社サービスサイトのよくある質問ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｆｒｅａｋｓｅａｒｃｈ．ｎｅｔ／ｄａｔａ．ｐｈｐ？ｃ＝ｆａｑ 平成３１年１月２３日に自社サービスサイトの求人企業さまへページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｆｒｅａｋｓｅａｒｃｈ．ｎｅｔ／ｄａｔａ．ｐｈｐ？ｃ＝ｃｌｉｅｎｔ 平成３１年１月２４日にＰＲ ＴＩＭＥＳのウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００１．００００４１１０６．ｈｔｍｌ 平成３１年１月２４日に財経新聞のウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｚａｉｋｅｉ．ｃｏ．ｊｐ／ｒｅｌｅａｓｅｓ／７４６４７８／ 平成３１年１月２４日にＣＮＥＴのウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０２９３９１２／ 平成３１年１月２４日にＡＭＰ Ｎｅｗｓのウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ａｍｐ．ｒｅｖｉｅｗ／２０１９／０１／２４／ｆｒｅａｋ／ 平成３１年１月２４日にＲＢＢＴＯＤＡＹのウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｒｂｂｔｏｄａｙ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／ｐｒｔｉｍｅｓ２−ｔｏｄａｙ／２０１９０１２４／３３３３３７．ｈｔｍｌ 平成３１年１月２６日に副業・兼業ニュースのウェブサイトページに掲載 ｈｔｔｐ：／／ｆｕｋｕｇｙｏ−

(71)【出願人】

【識別番号】519230570

【氏名又は名称】株式会社アフターネクスト

(74)【代理人】

【識別番号】100168538

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 来

(72)【発明者】

【氏名】堀越 美奈子

(72)【発明者】

【氏名】小野寺 弘

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA12

(57)【要約】      （修正有）

【課題】自社が求める求職者を簡単に見つけることができる求人・採用支援システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】求人・採用支援システム１００のサーバ１３０が、求職者のモチベーション情報と価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報に変換してデータベース１３１に登録し、採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１が、企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示し、グループ枠内に採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって求職者情報が、プール間において移動自在であり、サーバにおいて人工知能を有したレコメンド手段が、所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している求職者情報をデータベースの中から選択するとともに所定グループ枠内においてお勧めとして表示する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

採用側企業の端末とサーバとを備えて採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させる求人・採用支援システムであって、
前記サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録し、
前記採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示する構成であり、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、
前記サーバにおいて、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることを特徴とする求人・採用支援システム。

【請求項2】

前記レコメンド手段が、前記移動履歴情報に加え、現在から過去までの所定期間の求職者の求人ウェブサイト内の検索履歴・閲覧履歴情報、および、現在から過去までの所定期間の求職者による求人ウェブサイト内の評価情報に基づいて、同種の検索履歴・閲覧履歴情報、および、評価情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることを特徴とする請求項１に記載の求人・採用支援システム。

【請求項3】

前記現在から過去までの所定グループにおける求職者情報の採用可能性の所定期間のより高いプールへの移動履歴情報における複数の求職者情報の共通点が多い項目順にレコメンド手段によってお勧めする際の寄与率を高くする構成であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の求人・採用支援システム。

【請求項4】

採用側企業の端末とサーバとを備えて採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させる求人・採用支援システムのプログラムであって、
前記採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示し、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、
前記サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録するベクトル情報登録ステップと、
人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示するレコメンド表示ステップとを具備していることを特徴とする求人・採用支援システムのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、採用側企業の端末とサーバとを備えて採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させる求人・採用支援システム、および、そのプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、潜在求職者の個人情報を含むプロフィール情報を登録する登録部と、企業に関して公開された求人情報とは異なり企業に関する未公開の秘密情報を、プロフィール情報を登録した潜在求職者に対してのみ配信する秘密情報配信部と、潜在求職者による企業のウェブサイトへの閲覧履歴情報に基づいて、プロフィール情報を登録する動機づけとなる登録促進情報を潜在求職者に通知する登録促進部とを備え、記登録促進部は、閲覧履歴情報に基づいて、潜在求職者が関心を示す内容を分析し、複数の登録促進情報の中から該分析結果に応じて適切な情報を選択して通知することを特徴とする潜在求職者囲い込みシステムが知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６４６８６７０号公報（特に、段落０００９、００２９参照）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述した従来の潜在求職者囲い込みシステムは、プロフィール情報として、氏名、住所、生年月日、学歴、職歴、現在の年収、現在の役職及び保有する資格などについてユーザーによる記載および登録を促す構成であったため、採用側企業は、採用面接する前段階において、これらの形式的、かつ、客観的なプロフィール情報のみで判断するしかなく、採用しても、離職率が高く、従業員の定着率が低いままという問題があった。

【0005】

そこで、本発明は、前述したような従来技術の問題を解決するものであって、すなわち、本発明の目的は、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる求人・採用支援システム、および、そのプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本請求項１に係る発明は、採用側企業の端末とサーバとを備えて採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させる求人・採用支援システムであって、前記サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録し、前記採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示する構成であり、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、前記サーバにおいて、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることにより、前述した課題を解決するものである。

【0007】

本請求項２に係る発明は、請求項１に記載された求人・採用支援システムの構成に加えて、前記レコメンド手段が、前記移動履歴情報に加え、現在から過去までの所定期間の求職者の求人ウェブサイト内の検索履歴・閲覧履歴情報、および、現在から過去までの所定期間の求職者による求人ウェブサイト内の評価情報に基づいて、同種の検索履歴・閲覧履歴情報、および、評価情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0008】

本請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載された求人・採用支援システムの構成に加えて、前記現在から過去までの所定グループにおける求職者情報の採用可能性の所定期間のより高いプールへの移動履歴情報における複数の求職者情報の共通点が多い項目順にレコメンド手段によってお勧めする際の寄与率を高くする構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0009】

本請求項４に係る発明は、採用側企業の端末とサーバとを備えて採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させる求人・採用支援システムのプログラムであって、前記採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示し、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、前記サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録するベクトル情報登録ステップと、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示するレコメンド表示ステップとを具備していることにより、前述した課題を解決するものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の求人・採用支援システムは、採用側企業の端末とサーバとを備えていることにより、採用側企業の端末のブラウザに求職者の情報を表示させることができるばかりでなく、以下のような特有の効果を奏することができる。

【0011】

本請求項１に係る発明の求人・採用支援システムによれば、採用側企業のグループにおけるベクトル情報の特徴の直近の好まれている傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザの所定グループ枠内に表示されるため、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる。

【0012】

本請求項２に係る発明の求人・採用支援システムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果に加えて、検索履歴・閲覧履歴情報による求職者のモチベーションや価値観、および、採用面接のやりとりや採用企業と求職者との間の電子メールのやりとりの結果についてのアンケートなどの評価情報によるフィードバックがレコメンド手段のバロメーターになるため、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより簡単に見つけることができる。

【0013】

本請求項３に係る発明の求人・採用支援システムによれば、請求項１または請求項２に係る発明が奏する効果に加えて、採用側企業が求める人材の傾向がより明確になりこの傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザの所定グループ枠内に表示されるため、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより確実に見つけることができる。

【0014】

本請求項４に係る発明の求人・採用支援システムのプログラムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果と同様、採用側企業のグループにおけるベクトル情報の特徴の直近の好まれている傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザの所定グループ枠内に表示されるため、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の実施例である求人・採用支援システムの概念を示す図。

【図2】本発明の実施例である求人・採用支援システムの動作例を示すチャート図。

【図3】本発明の実施例である求人・採用支援システムの採用管理画面の例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本発明の求人・採用支援システムは、採用側企業の端末とサーバとを備え、サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録し、採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示する構成であり、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、サーバにおいて、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。
また、本発明の求人・採用支援システムのプログラムは、採用側企業の端末のブラウザが、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示し、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成において、前記サーバの制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベースに登録するベクトル情報登録ステップと、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベースの中から選択するとともに採用側企業の端末のブラウザの所定グループ枠内においてお勧めとして表示するレコメンド表示ステップとを具備していることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。

【0017】

例えば、採用側企業の端末は、デスクトップ型パーソナルコンピュータ端末、ノート型パーソナルコンピュータ端末、スマートフォン端末、タブレット端末など表示部と操作部とを有して情報を送受信するものであって、所謂インターネットである広域ネットワーク、ローカルネットワーク、電話回線などを含む通信ネットワークによりサーバと接続してメッセージデータや画像データを送受信するものであれば如何なるものであっても構わない。
また、サーバは、１つのサーバやクラウド上の複数のサーバでもよい。
多次元情報およびベクトル情報とは、概念として多数の項目を空間上に配置するものであって、基準点からのベクトルの向きおよび長さによって項目が特定される情報体系のものをいう。

【実施例】

【0018】

以下に、本発明の実施例である求人・採用支援システム１００について、図１乃至図３に基づいて説明する。
ここで、図１は、本発明の実施例である求人・採用支援システム１００の概念を示す図であり、図２は、本発明の実施例である求人・採用支援システム１００の動作例を示すチャート図であり、図３は、本発明の実施例である求人・採用支援システム１００の採用管理画面１１２の例を示す図である。

【0019】

本発明の実施例である求人・採用支援システム１００は、図１に示すように、採用側企業の端末１１０と、求職者端末１２０と、サーバ１３０とを備えている。
採用側企業の端末１１０および求職者端末１２０は、サーバ１３０と通信自在に設けられ、求人・採用支援システム１００にログインすることにより、サーバ１３０との間においてデータの送受信をすることができる。
求職者が、求職者端末１２０を用いて自身の情報を入力すると、求職者の情報がサーバ１３０のデータベース１３１に登録される。
そして、データベース１３１の求職者の情報が、採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の採用管理画面１１２に表示可能に構成されている。

【0020】

本実施例では、求職者が、求職者端末１２０を用いて、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を入力する。
例えば、モチベーション情報として、好きなものについての情報（趣味情報）、得意なことについての情報（得意なもの情報）、勤務するにあたって重要視することについての情報（職場における重要視情報）、過去の経験において嬉しかったことについての情報などを入力する。

【0021】

また、価値観情報として、どんな働き方をしたいかの働き方希望情報、対人関係についての情報などを入力する。
これらモチベーション情報および価値観情報は、求職者の内面的な事項についての情報、つまり、主観的情報である。
なお、求職者を特定するために、求職者の個人情報として、名前情報、性別情報、年齢または生年月日情報をも入力する。

【0022】

そして、サーバ１３０の制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベース１３１に登録する。
ベクトル情報への変換について、サーバ１３０の制御部が、例えば、別のサーバの自然言語解析エンジン（プログラム）を用いて実行してもよいし、同じサーバ１３０内で実行してもよい。

【0023】

採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の採用管理画面１１２が、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示する構成である。
例えば、ＩＴ企業のＩＴ開発部署および営業部署において人材募集をしている場合、グループＡおよびグループＢが設定される。
さらに、採用管理画面１１２において、グループＡの枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数、プールＡ〜プールＣとして設けられている。
例えば、採用可能性が高い順にプールＡ、プールＢ、プールＣ……が設けられている。
そして、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在に構成されている。

【0024】

さらに、サーバ１３０において、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとして表示するように構成されている。
レコメンド手段は、例えば、サーバ１３０の制御部が、別のサーバの人口知能制御部を用いて傾向を分析して、条件に合う新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するように構成してもよいし、同じサーバ１３０内で傾向を分析して選択するように構成してもよい。

【0025】

例えば、採用側ユーザーが、採用管理画面１１２において、プールＣ内の「佐藤えみ」さんの求職者情報をプールＡに移動させる操作をしたとする。
この「佐藤えみ」さんの求職者情報のうちのベクトル情報の特徴と同種のベクトル情報の特徴を新規求職者である「飯田ナツミ」さんの求職者情報が有していたとする。
この場合、レコメンド手段は、データベース１３１の中から「飯田ナツミ」さんの求職者情報を選択してグループＡの採用管理画面１１２において、お勧めとしてレコメンド表示する。

【0026】

または、例えば、採用側企業が、条件情報として、モチベーション情報が「一緒に働くスタッフを重視する」や「事務系ソフトが得意」、価値観情報が「干渉されずに働くのが好き」などと設定したとする。
この条件情報のベクトル情報の特徴と同種のベクトル情報の特徴を新規求職者である「飯田ナツミ」さんの求職者情報が有していたとする。
この場合、レコメンド手段は、データベース１３１の中から「飯田ナツミ」さんの求職者情報を選択してグループＡの採用管理画面１１２において、お勧めとしてレコメンド表示する。

【0027】

これにより、採用側企業のグループＡにおけるベクトル情報の特徴の直近の好まれている傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザ１１１の所定グループとしてグループＡの枠内に表示される。
その結果、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる。

【0028】

例えば、採用側企業としてのコーヒーの焙煎を行う企業が「コーヒーが好き」という人材（求職者）を簡単に見つけることができる。
また、採用側企業としてのマーケティング会社の従業員の多くがゴルフ好きだったとする。
言い換えると、最近採用された従業員の多くが「ゴルフが好きである」の情報の特徴を有していたとする。
この場合、このマーケティング会社が「ゴルフが好き」という人材（求職者）を簡単に見つけることができる。

【0029】

続いて、求人・採用支援システム１００の動作例について、より詳しく説明する。
図２に示すように、ステップＳ１では、サーバ１３０の制御部が、新規求職者情報の入力の有無を判定する。
具体的には、求職者端末１２０において求職者情報が入力されてサーバ１３０へ送信され、サーバ１３０が求職者情報を受信したか否かを判定する。
受信したと判定した場合はステップＳ２へ進み、他方、まだないと判定した場合はステップＳ１を繰り返す。

【0030】

ステップＳ２では、ベクトル情報登録ステップとして、サーバ１３０の制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベース１３１に登録する。
ステップＳ３では、サーバ１３０の制御部が、採用側ユーザーによる採用可能性を高める操作の有無を判定する。

【0031】

採用可能性を高める操作の具体例として、例えば、採用側ユーザーが採用管理画面１１２において、一例として「佐藤えみ」さんの求職者情報をプールＣからプールＡに移動させる操作が該当する。
また、「佐藤えみ」さんの求職者情報について、採用管理画面１１２において、採用通知を送付する操作や、採用済みの処理操作も該当する。
一例として、図１および図３において、プールＡが「採用に向けコンタクト中」、プールＢが「今後面談したいリスト」、プールＣが「今後採用に進むか検討中」、保留プールが「気になる人材リスト」としたが、これに限らない。
プールＡが「採用決定」、「採用通知送付済み」や「採用済み」のステータスとなる構成でもよい。
採用可能性を高める操作ありと判定した場合はステップＳ５へ進み、他方、まだ操作なしと判定した場合はステップＳ４へ進む。

【0032】

ステップＳ４では、採用側企業によって設定された条件情報の有無を判定する。
条件情報ありと判定した場合はステップＳ５へ進み、他方、条件情報なしと判定した場合はステップＳ３へ戻る。
例えば、採用側企業が、条件情報として、例えば、モチベーション情報が「一緒に働くスタッフを重視する」や「事務系ソフトが得意」、価値観情報が「干渉されずに働くのが好き」などと設定することができ、設定されている場合はステップＳ５へ進む。

【0033】

ステップＳ５では、レコメンド表示ステップとして、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとしてレコメンド表示する。

【0034】

例えば、「佐藤えみ」さんの求職者情報において、モチベーション情報が「一緒に働くスタッフを重視する」や「事務系ソフトが得意」、価値観情報が「干渉されずに働くのが好き」であったとする。
そして、図３に示すように、新規求職者である「飯田ナツミ」さんのモチベーション情報が「映画が好き」、「表計算ソフトが得意」、「一緒に働くスタッフを重視」、価値観情報が「干渉されずに働きたい」、「人を癒すのが得意」であったとする。

【0035】

この場合、レコメンド手段が、所定期間の一例として直近１ヶ月間の採用側ユーザーによる「佐藤えみ」さんの求職者情報をプールＣからプールＡに移動させる操作に基づいて、グループＡにおける採用で好まれる傾向を把握する。
次に、データベース１３１の中から、この傾向に沿った求職者情報（同種のベクトル情報の特徴）を有する「飯田ナツミ」さんの求職者情報を選択する。
そして、「飯田ナツミ」さんの求職者情報をグループＡの採用管理画面１１２において、お勧めとしてレコメンド表示する。

【0036】

または、例えば、採用側企業によって設定された条件情報として、モチベーション情報が「一緒に働くスタッフを重視する」や「事務系ソフトが得意」、価値観情報が「干渉されずに働くのが好き」であったとする。
この場合、レコメンド手段が、データベース１３１の中から、この条件情報に沿った求職者情報（同種のベクトル情報の特徴）を有する「飯田ナツミ」さんの求職者情報を選択する。
そして、「飯田ナツミ」さんの求職者情報をグループＡの採用管理画面１１２において、お勧めとしてレコメンド表示する。

【0037】

これにより、前述したように、採用側企業のグループＡにおけるベクトル情報の特徴の直近の好まれている傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザ１１１の所定グループとしてのグループＡの枠内に表示される。
その結果、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる。
なお、本実施例において、ステップＳ３、ステップＳ４の順で説明したが、ステップＳ３、ステップＳ４の順番が逆の構成でもよい。
言い換えると、条件情報についての設定の有無を判定し、設定なしの場合に操作の有無を判定する構成でもよい。

【0038】

また、本実施例では、レコメンド手段が、移動履歴情報に加え、現在から過去までの所定期間の求職者の求人ウェブサイト内の検索履歴・閲覧履歴情報、および、現在から過去までの所定期間の求職者による求人ウェブサイト内の評価情報に基づいて、同種の検索履歴・閲覧履歴情報、および、評価情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとしてレコメンド表示するように構成されている。
ここで、求人ウェブサイトは、求人・採用支援システム１００と連携するウェブサイトである。

【0039】

求職者が、求人ウェブサイトにおいて何を検索したかの検索履歴情報、どんな求人ページを閲覧したかの閲覧履歴情報がサーバ１３０に記録されるように構成されている。
また、求職者が、求人ウェブサイトを介して採用側企業と接触した際のフィードバック評価の情報もサーバ１３０に記録されるように構成されている。
採用側企業との接触には、電子メールやチャットなどのテキストメッセージ、電話、テレビ電話などによるやりとりや、面接だけでなく採用後も含まれる。
また、ブラウザ１１１における「お気に入り」の登録情報もサーバ１３０に記録されるように構成されている。
この「お気に入り」の登録情報も、レコメンド手段が選択する際の判断要素の１つにしてもよい。

【0040】

例えば、プールＣからプールＡへ移動した「佐藤えみ」さんの求職者情報の主観的情報のベクトル情報だけでなく、検索履歴・閲覧履歴情報である行動履歴情報やフィードバック評価の情報である評価情報の傾向に沿った求職者情報（同種の検索履歴・閲覧履歴情報や評価情報の特徴）を有する「飯田ナツミ」さんの求職者情報を選択するように構成してもよい。
これにより、検索履歴・閲覧履歴情報による求職者のモチベーションや価値観、および、採用面接のやりとりや採用企業と求職者との間の電子メールのやりとりの結果についてのアンケートなどの評価情報によるフィードバックがレコメンド手段のバロメーターになる。
その結果、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより簡単に見つけることができる。

【0041】

さらに、本実施例では、現在から過去までの所定グループにおける求職者情報の採用可能性の所定期間のより高いプールへの移動履歴情報における複数の求職者情報の共通点が多い項目順にレコメンド手段によってお勧めする際の寄与率を高くするように構成されている。
例えば、
お勧め度Ｒ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ （ｘ：共通する趣味情報、ｙ：共通する重要視情報、ｚ：共通する価値観情報、ａ：寄与率、ｂ：寄与率、ｃ：寄与率）
とお勧め度についての概念の式を設けたとする。

【0042】

ここで、例えば、プールＣからプールＡに移動した複数の求職者情報のうち、趣味情報「ゴルフが好き」、重要視情報「一緒に働くスタッフが重要」の順で共通点が多かったとする。
この場合、寄与率を高い順に「ａ」、「ｂ」、「ｃ」とする。
これに基づいて、レコメンド手段が、趣味情報を最も重視してデータベース１３１の中から求職者情報を選択し、選択した求職者情報を採用管理画面１１２において、レコメンド表示する。
これにより、採用側企業が求める人材の傾向がより明確になり、この傾向に基づいて別の新規求職者情報または既存求職者情報がお勧めとしてブラウザ１１１の所定グループ枠内に表示される。
その結果、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより確実に見つけることができる。

【0043】

なお、所定グループにおける求職者情報の採用可能性の所定期間のより低いプールへの移動履歴情報における複数の求職者情報の共通点が多い項目順にレコメンド手段によってお勧めする際の寄与率を低くするように構成してもよい。
つまり、採用可能性が低くなる操作があった際、より低いプールへ移動した複数の求職者情報の傾向（特徴）を把握して、その傾向（特徴）が強い求職者情報は、レコメンド手段によってお勧めされにくくなる。
その結果、採用側企業は、自社が求めない人材（求職者）を採用してしまうことを回避することができる。

【0044】

このようにして得られた本発明の実施例である求人・採用支援システム１００は、採用側企業の端末１１０とサーバ１３０とを備え、サーバ１３０の制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベース１３１に登録し、採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１が、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示する構成であり、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成であり、サーバ１３０において、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができる。

【0045】

さらに、レコメンド手段が、移動履歴情報に加え、現在から過去までの所定期間の求職者の求人ウェブサイト内の検索履歴・閲覧履歴情報、および、現在から過去までの所定期間の求職者による求人ウェブサイト内の評価情報に基づいて、同種の検索履歴・閲覧履歴情報、および、評価情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとして表示する構成であることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより簡単に見つけることができる。

【0046】

また、現在から過去までの所定グループにおける求職者情報の採用可能性の所定期間のより高いプールへの移動履歴情報における複数の求職者情報の共通点が多い項目順にレコメンド手段によってお勧めする際の寄与率を高くする構成であることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）をより確実に見つけることができる。

【0047】

本発明の実施例である求人・採用支援システム１００のプログラムは、採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１が、企業の求人職種毎または企業の求人部署毎に設定されるグループ枠内に求職者情報を表示し、グループ枠内に、採用可能性の高低に応じたプールが複数設けられ、採用側ユーザーの操作によって、求職者情報が、プール間において移動自在な構成において、サーバ１３０の制御部が、求職者についての趣味情報、得意なもの情報および職場における重要視情報を含む求職者の意欲であるモチベーション情報と、求職者の志向である価値観情報とを含む主観的情報を多次元情報であるベクトル情報にそれぞれ変換してデータベース１３１に登録するベクトル情報登録ステップＳ２と、人工知能を有したレコメンド手段が、現在から過去までの所定期間の所定グループにおける求職者情報の採用可能性のより高いプールへの移動履歴情報または採用側企業によって設定された条件情報に基づいて、同種のベクトル情報の特徴を有している新規求職者情報または既存求職者情報をデータベース１３１の中から選択するとともに採用側企業の端末１１０のブラウザ１１１の所定グループ枠内においてお勧めとして表示するレコメンド表示ステップＳ５とを具備していることにより、採用側企業は、自社が求める人材（求職者）を簡単に見つけることができるなど、その効果は甚大である。

【符号の説明】

【0048】

１００ ・・・ 求人・採用支援システム
１１０ ・・・ 採用側企業の端末
１１１ ・・・ ブラウザ
１１２ ・・・ 採用管理画面
１２０ ・・・ 求職者端末
１３０ ・・・ サーバ
１３１ ・・・ データベース

【図1】

【図2】

【図3】