特開 2023-131748 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置

(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】P2023131748

(43)【公開日】2023-09-22

(54)【発明の名称】情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/105 20230101AFI20230914BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20230914BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/10 320

G06N20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022036678

(22)【出願日】2022-03-09

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩瀬 諒子

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA08

(57)【要約】

【課題】異動案作成業務を効率化する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】コンピュータに以下の処理を実行させる。１つは、特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付ける処理である。また、１つは、複数の人員のうち指定された特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報を取得する処理である。また、１つは、有効人員の複数種類の属性情報を含む訓練データを用いて機械学習により複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定し、特定の配属先への配属の候補とされた複数の異動候補者の複数種類の属性情報を基に、推定した第１重要度を用いて複数の異動候補者の特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力する処理である。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付け、
前記複数の人員のうち前記指定された前記特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報を取得し、
前記有効人員の前記複数種類の属性情報を含む訓練データを用いて機械学習により前記複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定し、前記特定の配属先への配属の候補とされた複数の異動候補者の前記複数種類の属性情報を基に、推定した前記第１重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【請求項2】

前記有効人員の前記複数種類の属性情報のそれぞれの平均と、前記特定の配属先からの転出者の前記複数種類の属性情報のそれぞれの平均との差分を求め、前記差分の標準偏差を基に前記複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。

【請求項3】

各前記第１重要度は変更可能であり、前記第１重要度が変更された場合、変更後の前記第１重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を再度生成して提供することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。

【請求項4】

前記訓練データを用いた前記機械学習の結果に加えて、以前の前記第１重要度の変更結果を基に前記第１重要度を推定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。

【請求項5】

前記訓練データを用いた前記機械学習の結果に加えて、前記特定の配属先における過去の転入者及び転出者の前記複数種類の属性情報を用いた機械学習の結果を基に前記第１重要度を推定することを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項6】

前記特定の配属先に対する適性を示す情報の生成方法が複数存在し、前記有効人員の前記複数種類の属性情報を含む関連情報を含む訓練データを用いて機械学習により、複数の前記生成方法のそれぞれに割り当てられた第２重要度を用いて１つの前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成する場合に、前記有効人員を含む対象者の中で前記有効人員の適正が高くなるように前記第２重要度を推定し、推定した前記第２重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力することを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項7】

特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付け、
前記複数の人員のうち前記指定された前記特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報を取得し、
前記有効人員の前記複数種類の属性情報を含む訓練データを用いて機械学習により前記複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定し、前記特定の配属先への配属の候補とされた複数の異動候補者の前記複数種類の属性情報を基に、推定した前記第１重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力する
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】

特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付ける入出力制御部と、
前記複数の人員のうち前記指定された前記特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報を取得し、前記有効人員の前記複数種類の属性情報を含む訓練データを用いて機械学習により前記複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定する重要度算出部と、
前記特定の配属先への配属の候補とされた複数の異動候補者の前記複数種類の属性情報を基に、重要度算出部により推定された前記第１重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力するスコア算出部と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

企業などの各種組織では、組織の活性化や合理化を目指すために定期的に人事異動業務のオペレーションが発生する。特に、公共団体等においては年次で人事異動イベントが発生し、一定の職員数が異動対象者となり再配置が行われる。人事異動での配置先を検討するフローとしては、異動対象者の抽出、自己申告書の集約及び所属長ヒアリング等を経て、職員の配置を変更するための異動案の作成及び調整が実施される。

【0003】

このような人事異動業務での異動案作成作業において、空きポストに対する各候補者の適切さは、複数の観点から総合的に評価されることが重要である。例えば、観点例として、空きポストの要件に対して異動候補者の属性が類似しているかどうか、異動候補者の異動希望に沿うポストであるか、部署毎に所属する職員に特色がありその特色に異動候補者が適するかなどがある。異動候補者の属性としては、年齢、成績及び残業時間といった人事項目がそれにあたる。また、所属する職員に特色には、どのような部署をどのような順番で経験したかといった異動歴などが含まれる。

【0004】

このような複数の観点からの評価が要求される異動案作成業務において、異動候補の職員数及び異動対象ポスト部署の数が多い場合、考慮する要素が多く、配置の組み合わせを決定する処理は負荷が高い。また、配置のノウハウが暗黙知として扱われることも多く、新しく異動案作成業務に携わる職員にとってそのようなノウハウの利用は容易ではない。このようなことから、人事担当者にとって異動案作成業務は負荷が高い業務の１つである。そこで、異動案作成業務については、処理を容易にする改善がなされ、効率化が図られることが好ましい。

【0005】

なお、システムにおけるハードウェアの交換に関する技術として、現行システムと新システムとの間の差分を解析するにあたり、アプリケーションが改修されている部分を解析対象から除外したうえで分析を行う技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１２－２０３５８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、異動案作成において、空きポストに対する異動候補者の適切さを測る複数の観点は、組織の中で一律に定めることは非常に困難であり、完全な自動化は現実的には難しい。これは、部署や職種等の違いにより、異なる判断基準が存在するためである。つまり、パラメータの人手での調整が実際は避けられず、その調整のし易さは業務の効率化にとって重要な要素である。この点、従来の異動案作成業務では、人事担当者が部署や職種毎に複数の観点について人事異動の過去の実績や自分の経験などから評価を与え配置の組み合わせを決定していた。そのため、異動案作成業務を効率化することは困難であった。

【0008】

また、アプリケーションが改修されている部分を解析対象から除外し新旧システム間の相違原因の解析を行う技術では、相違原因を分析し易くすることはできるが、複数の観点からの評価を容易にすることは困難である。

【0009】

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、異動案作成業務を効率化する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本願の開示する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置の一つの態様において、以下の処理をコンピュータに実行させる。１つは、特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付ける処理である。また、１つは、前記複数の人員のうち前記指定された前記特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報を取得する処理である。また、１つは、前記有効人員の前記複数種類の属性情報を含む訓練データを用いて機械学習により前記複数種類の属性情報毎の第１重要度を推定し、前記特定の配属先への配属の候補とされた複数の異動候補者の前記複数種類の属性情報を基に、推定した前記第１重要度を用いて前記複数の異動候補者の前記特定の配属先に対する適性を示す情報を生成して出力する処理である。

【発明の効果】

【0011】

１つの側面では、本発明は、異動案作成業務を効率化することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、実施例に係る異動候補者推奨装置のブロック図である。

【図2】図２は、異動候補者推奨処理の概要を示す図である。

【図3】図３は、実施例で用いるスコアリング手法を説明するための図である。

【図4】図４は、異動候補者推奨画面の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施例に係る異動候補者推奨装置による異動候補者推奨処理のフローチャートである。

【図6】図６は、異動候補者推奨装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下に、本願の開示する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置が限定されるものではない。

【実施例0014】

図１は、実施例に係る異動候補者推奨装置のブロック図である。情報処理装置である異動候補者推奨装置１は、端末装置２から入力された人事データを基に、配属先への異動候補者の適正の評価結果を利用者に提供して異動案作成業務を補助するための装置である。図２は、異動候補者推奨処理の概要を示す図である。ここで、図２を用いて、異動候補者推奨装置１による異動候補者推奨処理の概要について説明する。

【0015】

異動候補者推奨装置１は、人事データ２０を取得する。人事データ２０には、配属先のポストの情報、各異動候補者の氏名及び属性が含まれる。異動候補者の属性には、年齢、成績及び残業時間といった人事項目が含まれる。異動候補者推奨装置１は、人事データ２０の入力を受けると、以下の推奨処理を実行する（ステップＳ１）。

【0016】

異動候補者推奨装置１は、過去の人事異動情報から異動候補者推奨処理に用いる各パラメータの初期値を探索する（ステップＳ１１）。過去の人事異動情報には、前回の人事異動で配属先のポストに配置された職員のうち妥協により配置された職員を除いた職員の情報などが含まれる。異動候補者推奨処理に用いるパラメータには、配属先のポストの要件、使用する複数のスコアリング手法のそれぞれで用いる情報、スコアリング手法毎の重要度及び各スコアリング手法で用いられる情報のそれぞれの重要度などが含まれる。次に、異動候補者推奨装置１は、人事データ２０に含まれる異動候補者の情報を用いて教師なし学習を行い、スコアリング手法毎の推奨モデルを用いて各異動候補者のスコアを算出する（ステップＳ１２）。

【0017】

その後、異動候補者推奨装置１は、算出した異動候補者それぞれのスコアを提供して、配属先のポストに対して推奨する異動候補者の情報を利用者Ｐに通知する（ステップＳ２）。利用者Ｐは、スコアリング手法や各スコアリング手法で用いられる各情報の重要度を初期値から変更することが可能である。重要度の変更が行われた場合、異動候補者推奨装置１は、変更された重要度を用いて再度スコアを計算して利用者Ｐに再計算後のスコアを提供する。

【0018】

利用者Ｐは、異動候補者推奨装置１が実行する異動候補者推奨処理により提供されたスコアを参照して異動候補者の中から配属先のポストへ配属する職員を決定する。そして、利用者Ｐは、配属結果及び配属を決定した職員の中に妥協して決定した職員がいる場合には妥協配置であることを示す情報を異動候補者推奨装置１に入力する。異動候補者推奨装置１は、利用者Ｐから入力された配属結果及び妥協配置であることを示す情報を記憶する。そして異動候補者推奨装置１は、記憶した今回の配属結果及び妥協配置であることを示す情報を、次回の初期値探索処理（ステップＳ１１）に利用する。

【0019】

次に、異動候補者推奨装置１の詳細について説明する。異動候補者推奨装置１は、図１に示すように、表示部１１、入力部１２、入出力制御部１３、記憶部１４、スコア算出部１５及び初期値算出部１６を有する。

【0020】

図３は、実施例で用いるスコアリング手法を説明するための図である。ここで、本実施例では、配属先のポストに対する各候補者の適性の程度を算出するスコアリング手法として、候補者等価性を用いたスコアリング手法３１、本人希望の有無を用いたスコアリング手法３２及び異動履歴を用いたスコアリング手法３３の３つのスコアリング手法を用いる。スコアリング手法３１～３３は、それぞれ配属先のポストに応じて重要度が異なる。

【0021】

スコアリング手法３１は、人事項目を総合的に加味した際の配属先のポストとの距離の近さでスコアを算出する推奨モデルを用いる手法である。例えば、スコアリング手法３１では、人配属先のポストから転出した転出者の属性の平均と各異動候補者の属性との差分を基に各異動候補者の適正を表すスコアが求められる。ここで、スコアリング手法３１は、スコア算出に際して使用する属性情報として複数の人事項目が用いられる。例えば、スコアリング手法３１で用いられる人事項目には、年齢、成績及び残業時間などがある。図３は、スコアリング手法３１において３つの評価項目を用いてスコアが算出される場合を示す。配属先のポストに応じて要求される能力が異なることから、この評価項目についても、配属先のポストに応じて重要度が異なる。

【0022】

スコアリング手法３２は、本人の異動希望に応じて異動候補者の適性を表すスコアを求める推奨モデルを用いる手法である。例えば、自己申告書の希望欄とポストが一致した場合に、その希望順位に応じた一定の加点がスコアに与えられる。具体的には、異動希望が第３希望まで取得されている場合、第１希望の場合が最も高く、第３希望の場合に最も低くなるように希望順位に応じてスコアに加算が行われる。

【0023】

スコアリング手法３３は、過去にどの様なポストに所属したかに応じてスコアを求める推奨モデルを用いる手法である。例えば、配属先のポストにおいて、他の特定のポストの経験が活かせることが考えられる。そこで、過去の所属履歴から、ポストへのスコアが算出される。

【0024】

図１に戻って各部の説明を続ける。表示部１１は、モニタなどである。入力部１２は、キーボードやマウスといった情報の入力を行う機器である。利用者Ｐは、表示部１１を参照して、入力部１２を用いて異動候補者推奨装置１に対して情報の入力を行う。

【0025】

入出力制御部１３は、人事データ２０の入力を端末装置２から受ける。そして、入出力制御部１３は、人事データ２０から配属先のポストの情報を取得して初期値算出部１６へ出力する。配属先のポストの情報には、そのポストを特定する情報及びそのポストから転出した転出者の人事項目の情報が含まれる。その後、入出力制御部１３は、配属先のポストに応じたポスト要件である各人事項目の初期値、各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値及びスコアリング手法３１において用いられる各人事項目の重要度の初期値の情報を含む各種初期値の情報の入力を初期値算出部１６から受ける。

【0026】

また、入出力制御部１３は、人事データ２０から異動候補者それぞれの人事項目の情報、各異動候補者の異動希望の情報及び各異動候補者の異動履歴の情報を含む各異動候補者の情報を取得する。そして、入出力制御部１３は、取得した各異動候補者の情報をスコア算出部１５へ出力する。その後、入出力制御部１３は、各異動候補者のスコアの入力をスコア算出部１５から受ける。

【0027】

図４は、異動候補者推奨画面の一例を示す図である。入出力制御部１３は、取得した各種初期値の情報及び各異動候補者のスコアを用いて図４に示す異動候補者推奨画面１００を生成して、表示部１１に表示させる。

【0028】

異動候補者推奨画面１００には、配属先のポスト要件を表すポスト要件表１０１及び各異動候補者の適正評価の結果を表す適正評価表１０２が配置される。さらに、異動候補者推奨画面１００には、各スコアリング手法３１～３３の重要度調整用のミキサー１０３、スコアリング手法３１で用いる各人事項目の重要度調整用のミキサー１０４及び保存ボタン１０５が配置される。

【0029】

入出力制御部１３は、ポスト要件表１０１に、異動予定年度１１１、ポスト部署名１１２及び人事項目１１３～１１５の欄を設ける。入出力制御部１３は、ポスト部署名１１２に配属先のポストの情報を登録する。配属先のポストの単位は、図４に示すように課単位でもよいし、部単位でもよいし、より細かい単位でもよい。また、入出力制御部１３は、人事項目１１３～１１５に配属先のポストの要件となる人事項目の初期値を登録する。

【0030】

また、入出力制御部１３は、各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値を示すようにミキサー１０３のつまみ１３１～１３３の位置を調整する。さらに、入出力制御部１３は、スコアリング手法３１で用いる各人事項目の重要度の初期値を示すようにミキサー１０４のつまみ１４１～１４３の位置を調整する。

【0031】

また、入出力制御部１３は、適正評価表１０２に、順位１２１、識別情報１２２、人事項目１２３～１２５、スコア１２６、配置決定状況１２７及び妥協配置情報１２８の欄を設ける。識別情報１２２は、異動候補者を識別するための情報であり、本実施例では氏名が登録される。入出力制御部１３は、順位１２１にしたがいスコア順に識別情報１２２に各異動候補者の氏名を登録する。また、入出力制御部１３は、人事項目１２３～１２５にポストの要件となる人事項目に対応する各異動候補者の人事項目の値を登録する。さらに、入出力制御部１３は、スコア１２６に、スコア算出部１５により算出された各異動候補者のスコアを登録する。

【0032】

入出力制御部１３は、以上の登録を行って異動候補者推奨画面１００の初期画面を生成する。そして、入出力制御部１３は、生成した異動候補者推奨画面１００の初期画面を表示部１１に表示させる。

【0033】

その後、入力部１２からミキサー１０３のつまみ１３１～１３３及びミキサー１０４のつまみ１４１～１４３のいずれかもしくはいくつかが移動されて重要度の変更が入力された場合、入出力制御部１３は、変更後の各重要度の情報をスコア算出部１５へ出力する。そして、入出力制御部１３は、スコアの再計算をスコア算出部１５に依頼する。その後、入出力制御部１３は、再計算された各異動候補者のスコアの入力をスコア算出部１５から受ける。そして、入出力制御部１３は、異動候補者推奨画面１００のつまみ１３１～１３３及び１４１～１４３を指定された位置に変更するとともに、新たに算出された各異動候補者のスコアをスコア１２６の欄に登録する。この際、スコアの変化により順位に変動が発生した場合、入出力制御部１３は、異動候補者の順位を新たなスコアに応じて修正する。そして、入出力制御部１３は、入力された重要度に応じて新たに生成したな異動候補者推奨画面１００を表示部１１に表示させる。

【0034】

また、特定の異動候補者の配置の決定を示す情報が入力部１２から入力された場合、入出力制御部１３は、選択された特定の異動候補者に応じた配置決定状況１２７の欄に選択を表す情報を登録する。さらに、選択された異動候補者の中でいずれかの異動候補者の選択について妥協配置であることを示す情報が入力部１２から入力された場合、入出力制御部１３は、その異動候補者に応じた妥協配置情報１２８の欄に妥協配置を示すフラグを設定する。この配属先のポストに対する妥協配置であることを示す情報の入出力制御部１３への入力が、「特定の配属先に配属された複数の人員のうちの特定の人員に対する指定を受け付け」の一例にあたる。そして、入出力制御部１３は、入力された配置の決定を示す情報及び妥協配置を示す情報に応じて新たに生成した異動候補者推奨画面１００を表示部１１に表示させる。

【0035】

また、配置決定状況１２７の欄に入力が行われた後に保存ボタン１０５が入力部１２を用いて押下された場合、入出力制御部１３は、その時点でのミキサー１０３及び１０４で表される各スコアリング手法３１～３３の重要度及びの情報及びスコアリング手法３１で用いる各人事項目の重要度の情報を記憶部１４に記憶させる。さらに、入出力制御部１３は、配置決定状況１２７の欄に選択を表す情報が付加された異動候補者のうち、妥協配置情報１２８の欄に妥協配置であることを示すフラグが付加されていない異動候補者を選択して、選択した各異動候補者の人事項目１２３～１２５に示された情報を記憶部１４に記憶させる。

【0036】

記憶部１４は、各年に行われた人事異動の結果、すなわち、どのポストにどの異動候補者が配属されたかや配属された各異動候補者の人事項目を含む属性を記憶して蓄積する。また、記憶部１４は、各年で設定されたスコアリング手法３１～３３のそれぞれの重要度及びスコアリング手法３１で用いられる人事項目のそれぞれの重要度を記憶して蓄積する。また、記憶部１４は、各配属先のポストにおいてスコアリング手法３１で評価対象となるポスト要件である人事項目の種類を記憶する。

【0037】

初期値算出部１６は、異動候補者を推奨する対象となる配属先のポストの情報の入力を入出力制御部１３から受ける。次に、初期値算出部１６は、配属先のポストの情報から、そのポストから転出した各転出者の人事項目の情報を取得する。さらに、初期値算出部１６は、その配属先のポストのポスト要件である人事項目の種類を記憶部１４から取得する。そして、初期値算出部１６は、その人事項目の種類毎にそのポストから転出した各転出者の平均値を算出して、その配属先のポストに応じたポスト要件である人事項目の初期値とする。

【0038】

また、初期値算出部１６は、異動候補者を推奨する対象となる配属先のポストに応じた各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値を算出する。以下に、初期値算出部１６による各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値の算出方法を説明する。以下では、異動候補者を推奨する対象となる配属先のポストを、「異動対象ポスト」と呼ぶ。

【0039】

初期値算出部１６は、各部署における職員の人事項目の値などの過去のデータから各部署をグルーピングする。例えば、初期値算出部１６は、図示しない人事部のデータベースなどからこれらの情報を取得する。次に、初期値算出部１６は、グループ毎に過去に実際に配置された職員の人事項目、異動希望及び異動履歴の情報を取得する。そして、初期値算出部１６は、グループ毎に、最もスコアの精度が良くなる、すなわち実際に配置された職員のスコアがなるべく上位になるように各スコアリング手法３１～３３の重要度の組み合わせを算出する。この算出された重要度を、過去のデータに基づくスコアリング重要度と呼ぶ。

【0040】

次に、初期値算出部１６は、前回の人事異動において手動調整された後の異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値を記憶部１４から取得する。この取得した重要度の初期値を、前回のスコアリング重要度の初期値と呼ぶ。

【0041】

次に、初期値算出部１６は、前年度の人事異動で再配置され且つ妥協配置の情報が付加されていない職員である有効配置職員の情報を取得する。次に、初期値算出部１６は、各部署をグルーピングした各グループ単位で、最もスコアの精度が良くなる、すなわち有効配置職員のスコアがなるべく上位になるように教師無し機械学習を行って各スコアリング手法３１～３３の重要度の組み合わせを算出する。この算出された組み合わせを、妥協配置を除いて算出したスコアリング重要度と呼ぶ。

【0042】

その後、初期値算出部１６は、過去のデータに基づくスコアリング重要度、前回のスコアリング重要度の初期値及び妥協配置を除いて算出したスコアリング重要度の平均を算出する。そして、初期値算出部１６は、算出した値を異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度の今回の初期値とする。この異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度が、「第２重要度」の一例にあたる。

【0043】

また、初期値算出部１６は、異動対象ポストについてスコアリング手法３１で用いられるポスト要件である人事項目のそれぞれについての重要度の初期値を算出する。以下では、異動対象ポストについてスコアリング手法３１で用いられるポスト要件である人事項目を、「異動対象ポストの人事項目」と呼ぶ。以下に、初期値算出部１６による異動対象ポストの人事項目のそれぞれについての重要度の初期値の算出方法を説明する。

【0044】

初期値算出部１６は、各部署をグルーピングした各グループにおける異動時の転出者の人事項目の値を取得して、各人事項目の平均値を算出する。また、初期値算出部１６は、各グループにおける転入者の人事項目の値を記憶部１４から取得して、各人事項目の値の平均を算出する。次に、初期値算出部１６は、各人事項目について転出者平均の値と転入者平均の値との差分をグループ毎に算出する。ここで、転出者平均の値と転入者平均の値との差分が０に近ければ近いほど前回の異動において等価交換が重視されたと考えられる。

【0045】

そこで、初期値算出部１６は、各人事項目について差分の標準偏差を確認する。次に、初期値算出部１６は、差分の標準偏差が大きい人事項目については等価交換度が低いとして予め決められた重要度の値から重要度を下げる。また、初期値算出部１６は、差分の標準偏差が小さい人事項目については等価交換度が高いとして予め決められた重要度の値から重要度を上げる。その後、初期値算出部１６は、各人事項目の重要度について正規化を行い、人事項目同士のスケールを合わせる。これにより、初期値算出部１６は、グループ毎の各人事項目についての重要度を決定する。その後、初期値算出部１６は、異動対象ポストが属するグループの各人事項目の重要度の初期値の中から、異動対象ポストの人事項目のそれぞれについての重要度を取得する。この取得した重要度を、過去データによる人事項目重要度と呼ぶ。

【0046】

また、初期値算出部１６は、異動対象ポストについて前回の異動時の手動調整後の最終的な各人事項目の重要度の値を記憶部１４から取得する。この取得した重要度の初期値を、前回の人事項目重要度の初期値と呼ぶ。この前回の異動時の手動調整後の最終的な各人事項目の重要度の値が、「以前の前記第１重要度の変更結果」の一例にあたる。

【0047】

また、初期値算出部１６は、各部署をグルーピングしたグループ毎に、前年度の人事異動で再配置され且つ妥協配置の情報が付加されていない職員である有効配置職員の情報を取得する。この初期値算出部１６による情報の取得が、「複数の人員のうち指定された特定の人員の情報を除いた有効人員の複数種類の属性情報の取得」の一例にあたる。この場合、前年度の人事異動で再配置され且つ妥協配置の情報が付加されていない職員が「有効人員」の一例にあたる。次に、初期値算出部１６は、異動対象ポストの人事項目のそれぞれについて転出者平均の値と有効配置職員の平均の値との差分を求める。次に、初期値算出部１６は、差分の標準偏差を求め、差分の標準偏差が大きいほど重要度を下げ且つ小さいほど重要度を上げるように教師無し機械学習を行って重要度を調整する。この調整を行って、初期値算出部１６は、重要度の精度が最良となる、すなわち有効配置職員のスコアがなるべく上位になるように各異動対象ポストの人事項目についての重要度の組み合わせをグループ毎に算出する。この算出された組み合わせを、妥協配置を除いて算出した人事項目重要度と呼ぶ。

【0048】

その後、初期値算出部１６は、過去のデータに基づく人事項目重要度、前回の人事項目重要度の初期値及び妥協配置を除いて算出した人事項目重要度の平均を算出する。そして、初期値算出部１６は、算出した値を異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度の今回の初期値とする。この異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度が、「第１重要度」の一例にあたる。

【0049】

その後、初期値算出部１６は、異動対象ポストの各人事項目の初期値、異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度の今回の初期値及び異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度の今回の初期値の情報を入出力制御部１３へ出力する。この初期値算出部１６が、「重要度算出部」の一例にあたる。

【0050】

スコア算出部１５は、異動候補者それぞれの人事項目の情報、各異動候補者の異動希望の情報及び各異動候補者の異動履歴の情報を含む各異動候補者の情報を入出力制御部１３から取得する。さらに、スコア算出部１５は、異動対象ポストの各人事項目の初期値、異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度の今回の初期値及び異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度の今回の初期値の情報を入出力制御部１３から取得する。そして、スコア算出部１５は、各異動候補者の情報、並びに、異動対象ポストの各人事項目の初期値及び各重要度の値を用いて、各異動候補者の異動対象ポストに対する適性を示す情報であるスコアを算出する。

【0051】

例えば、スコアリング手法３１であれば、スコア算出部１５は、異動対象ポストの人事項目について転出者の平均と各異動候補者の値とをベクトル空間に表す。そして、スコア算出部１５は、転出者の平均のベクトルと各異動候補者のベクトルとの距離をスコアとして表現する。ここでは、スコア算出部１５は、スコアを０～１の間の数字で表現する。

【0052】

また、スコアリング手法３２であれば、スコア算出部１５は、各異動候補者について、異動希望の第１希望～第３希望の中に異動対象ポストが存在する場合、その順位にしたがってスコアを与える。例えば、スコア算出部１５は、異動希望の中に異動ポストが無ければスコアを０とし、第３希望であればスコアを０．３とし、第２希望であればスコアを０．６とし、第１希望であればスコアを１とする。

【0053】

また、スコアリング手法３３であれば、スコア算出部１５は、異動対象ポストに配属された各職員の過去の所属歴を取得する。そして、スコア算出部１５は、異動対象ポストに配属された各職員の過去の所属歴と各異動候補者についての異動歴との差分をスコアとして表す。この場合、スコア算出部１５は、差が小さければスコアが高くなり、差がおおきければスコアが低くなるようにスコアを算出する。

【0054】

その後、スコア算出部１５は、スコアリング手法３１～３３のそれぞれを用いて算出したスコアの合計を各異動候補者のスコアとする。そして、スコア算出部１５は、各異動候補者のスコアを入出力制御部１３へ出力する。

【0055】

その後、重要度が利用者Ｐにより変更された場合、スコア算出部１５は、変更後の重要度の入力を入出力制御部１３から受ける。その場合、スコア算出部１５は、各異動候補者の情報、並びに、異動対象ポストの各人事項目の初期値及び新たな各重要度の値を用いて、各異動候補者のスコアを再計算する。この再計算が、「第１重要度が変更された場合の変更後の第１重要度を用いた複数の異動候補者の特定の配属先に対する適性を示す情報の再度の生成」の一例にあたる。その後、スコア算出部１５は、再計算された各異動候補者のスコアを入出力制御部１３へ出力する。

【0056】

図５は、実施例に係る異動候補者推奨装置による異動候補者推奨処理のフローチャートである。次に、図５を参照して、本実施例に係る異動候補者推奨装置１による異動候補者推奨処理の流れについて説明する。

【0057】

入出力制御部１３は、人事データ２０を端末装置２から受信する（ステップＳ１０１）。そして、入出力制御部１３は、人事データ２０に含まれる配属先のポストの情報を取得して初期値算出部１６へ出力する。

【0058】

初期値算出部１６は、配属先のポストの情報から異動対象ポストに在籍する職員の人事項目の情報を取得して平均値を算出して初期値とする。また、初期値算出部１６は、過去のデータに基づくスコアリング重要度、前回のスコアリング重要度の初期値及び妥協配置を除いて算出したスコアリング重要度を算出して平均を求め、異動対象ポストにおける各スコアリング手法３１～３３の重要度の初期値とする。また、初期値算出部１６は、過去のデータに基づく人事項目重要度、前回の人事項目重要度の初期値及び妥協配置を除いて算出した人事項目重要度を算出して平均を求め、異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度の初期値とする（ステップＳ１０２）。その後、初期値算出部１６は、算出した各初期値を入出力制御部１３へ出力する。

【0059】

次に、入出力制御部１３は、人事データ２０から取得した異動候補者それぞれの人事項目の情報、各異動候補者の異動希望の情報及び各異動候補者の異動履歴の情報を含む各異動候補者の情報をスコア算出部１５へ出力する。また、入出力制御部１３は、初期値算出部１６により算出された各初期値をスコア算出部１５へ出力する。スコア算出部１５は、異動候補者毎に、異動対象ポストの人事項目それぞれの重要度を用いてスコアリング手法３１のスコアを算出する。また、スコア算出部１５は、異動候補者毎に、異動希望異及び動履歴を用いてスコアリング手法３２及び３３のそれぞれのスコアを算出する。そして、スコア算出部１５は、各スコアリング手法３１～３３のそれぞれのスコア及び重要度を用いて、異動候補者毎のスコアを算出する（ステップＳ１０３）。その後、スコア算出部１５は、算出した異動候補者毎のスコアを入出力制御部１３へ出力する。

【0060】

入出力制御部１３は、異動対象ポストの人事項目の初期値、各スコアリング手法３１～３３の重要度、異動対象ポストの人事項目の重要度及び異動候補者のスコアを登録して異動候補者推奨画面１００を生成し、表示部１１に表示させる（ステップＳ１０４）。

【0061】

その後、入出力制御部１３は、入力部１２からの入力により各重要度が変更されたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。重要度が変更された場合（ステップＳ１０５：肯定）、異動候補者推奨処理は、ステップＳ１０３へ戻る。

【0062】

これに対して、重要度が変更されていない場合（ステップＳ１０５：否定）、入出力制御部１３は、配属先のポストへの配属が決定した異動候補者の選択結果及び妥協配置の情報を入力部１２から取得する（ステップＳ１０６）。そして、入出力制御部１３は、選択結果及び妥協配置の情報を異動候補者推奨画面１００に追加して表示部１１に表示させる。

【0063】

その後、入出力制御部１３は、異動候補者推奨画面１００における保存ボタン１０５が入力部１２を用いて選択されたか否かにより、保存指示を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。保存指示を受信していない場合（ステップＳ１０７：否定）、入出力制御部１３は、ステップＳ１０５へ戻る。

【0064】

これに対して、保存指示を受信した場合（ステップＳ１０７：肯定）、入出力制御部１３は、今回の異動における、重要度の調整結果、配属先のポストへの配属が決定された候補者の選択結果及び妥協配置情報を記憶部１４に記憶させて保存する（ステップＳ１０８）。異動候補者推奨装置１は、人事異動のオペレーションが発生し異動案作成業務が行われるたびに、各位配属先のポストについて以上の処理を実行する。

【0065】

以上に説明したように、本実施例に係る異動候補者推奨装置は、配属先のポスト毎の過去の履歴や、前回の調整結果及び妥協配置であることを示す情報を用いて教師なし学習を行う。これにより、本実施例に係る異動候補者推奨装置は、適正評価に用いるスコアリング手法毎の重要度及び各スコアリング手法で用いられる各人事項目の重要度の初期値を算出して、利用者に提供する。さらに、異動候補者推奨装置は、調整された重要度に応じて各異動候補者のスコアを算出してスコアに応じた順位を付加して利用者に提供する。これにより、異動案作成業務を行う利用者は、部署や職種等の違いによる異なる判断基準にしたがった各重要度の初期値を容易に把握することができる。また、適切な候補者がいないため妥協して配属させた異動候補者の情報を除くことで、部署や職種等の違いによる異なる判断基準をより適切に各重要度の初期値に反映することができる。すなわち、異動案作成業務を行う利用者は、配属先のポストが求める評価に応じた各異動候補者のスコアを基に配属する異動候補者を決定することが容易となり、異動案作成業務の効率化を図ることが可能となる。

【0066】

（ハードウェア構成）
図６は、異動候補者推奨装置のハードウェア構成図である。次に、図６を参照して、実施例に係る異動候補者推奨装置１のハードウェア構成の一例について説明する。

【0067】

異動候補者推奨装置１は、例えば、図６に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１、メモリ９２、ハードディスク９３、ネットワークインタフェース９４、表示装置９５及び入力装置９６を有する。ＣＰＵ９１は、バスを介してメモリ９２、ハードディスク９３、ネットワークインタフェース９４、表示装置９５及び入力装置９６に接続される。

【0068】

表示装置９５は、モニタなどであり、図１に例示した表示部１１の機能を実現する。また、入力装置９６は、キーボードやマウスなどであり、図１に例示した入力部１２の機能を実現する。

【0069】

ネットワークインタフェース９４は、異動候補者推奨装置１と外部の装置との間の通信のためのインタフェースである。例えば、ネットワークインタフェース９４は、ＣＰＵ９１と端末装置２との間の通信を中継する。

【0070】

ハードディスク９３は、補助記憶装置である。ハードディスク９３は、例えば、図１に例示した記憶部１４の機能を実現する。また、ハードディスク９３は、図１に例示した、入出力制御部１３、スコア算出部１５及び初期値算出部１６の機能を実現するプログラムを含む各種プログラムを格納する。

【0071】

メモリ９２は、主記憶装置である。メモリ９２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などを用いることができる。

【0072】

ＣＰＵ９１は、ハードディスク９３から各種プログラムを読み出してメモリ９２に展開して実行する。これにより、ＣＰＵ９１は、図１に例示した、入出力制御部１３、スコア算出部１５及び初期値算出部１６の機能を実現する。

【符号の説明】

【0073】

１ 異動候補者推奨装置
２ 端末装置
１１ 表示部
１２ 入力部
１３ 入出力制御部
１４ 記憶部
１５ スコア算出部
１６ 初期値算出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】