特開 2024-106070 データベース処理装置、データベース処理システム、データベース処理方法及びデータベース処理用プログラム

(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】P2024106070

(43)【公開日】2024-08-07

(54)【発明の名称】データベース処理装置、データベース処理システム、データベース処理方法及びデータベース処理用プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0637 20230101AFI20240731BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0637

【審査請求】未請求

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023010156

(22)【出願日】2023-01-26

(71)【出願人】

【識別番号】514246299

【氏名又は名称】株式会社ＦＩＮＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110000958

【氏名又は名称】弁理士法人インテクト国際特許事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100120189

【弁理士】

【氏名又は名称】奥 和幸

(74)【代理人】

【識別番号】100173510

【弁理士】

【氏名又は名称】美川 公司

(72)【発明者】

【氏名】山形 知大

(72)【発明者】

【氏名】富野 永和

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA08

5L049AA08

(57)【要約】

【課題】ＨＲデータベースの有効活用を可能とするデータベース処理装置等を提供する。
【解決手段】ＨＲデータベース１００の内容を複数の分析手法を用いて分析する場合に、当該分析手法又は分析の対象となる人材データの少なくともいずれか一方を選択して分析させる。また、ＨＲデータベース１００を用いて人事施策を実行した結果を予測結果として生成する。このとき、ＨＲデータベース１００に含まれている人材データを用いた人事施策の実行の前後それぞれにおけるＨＲデータベース１００の内容及び上記予測結果に基づいて分析手法等の選択結果が分析に用いられ、当該分析の結果に基づいた人事施策を示す情報が取得される。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段と、
前記分析手段による分析結果を出力する出力手段と、
前記分析手法、及び前記分析手段における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段に出力するために用いられる選択手段と、
前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段と、
前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として生成する予測手段と、
を備え、
前記選択手段は、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段に出力し、
前記施策情報取得手段は、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報を取得することを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載のデータベース処理装置において、
前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する更新手段を更に備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項3】

人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段と、
前記分析手段による分析結果を出力する出力手段と、
前記分析手法、及び前記分析手段における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段に出力するために用いられる選択手段と、
を備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項4】

人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段と、
前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を当該人事情報データベースから取得する取得手段と、
前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として生成する予測手段と、
前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する更新手段と、
を備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項5】

請求項４に記載のデータベース処理装置において、
前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用い且つ前記対象者を対象とする前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて比較分析する分析手段を更に備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項6】

人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報をそれぞれ取得する取得手段と、
各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて統合する統合手段と、
少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を生成する補完手段と、
前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成する生成手段と、
を備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項7】

請求項６に記載のデータベース処理装置において、
前記生成された統合人事情報データベースの精度を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価結果を用いて、前記人事情報データベース及び前記補完対象者情報の少なくともいずれかを更新する更新手段と、
を更に備えることを特徴とするデータベース処理装置。

【請求項8】

請求項１又は請求項２に記載の前記データベース処理装置として機能する第１サブシステムと、
請求項３に記載の前記データベース処理装置として機能する第２サブシステムと、
請求項４又は請求項５に記載の前記データベース処理装置として機能する第３サブシステムと、
請求項６又は請求項７に記載の前記データベース処理装置として機能する第４サブシステムと、
を備えることを特徴とするデータベース処理システム。

【請求項9】

分析手段と、出力手段と、選択手段と、施策情報取得手段と、予測手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、前記分析手段により複数の分析手法を用いて分析する分析工程と、
前記分析工程における分析結果を前記出力手段により出力する出力工程と、
前記分析手法、及び前記分析工程における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の前記選択手段による選択結果を当該選択手段により前記分析手段に出力する選択工程と、
前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を前記施策情報取得手段により取得する施策情報取得工程と、
前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として前記予測手段により生成する予測工程と、
を含み、
前記選択工程においては、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記選択結果を前記分析手段に出力し、
前記施策情報取得工程においては、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報の取得を行うことを特徴とするデータベース処理方法。

【請求項10】

分析手段と、出力手段と、選択手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、前記分析手段により複数の分析手法を用いて分析する分析工程と、
前記分析工程における分析結果を前記出力手段により出力する出力工程と、
前記分析手法、及び前記分析工程における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の選択を前記選択手段により行って前記分析手段に出力する選択工程と、
を含むことを特徴とするデータベース処理方法。

【請求項11】

施策情報取得手段と、取得手段と、予測手段と、更新手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、
人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を前記施策情報取得手段により取得する施策情報取得工程と、
前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を前記取得手段により当該人事情報データベースから取得する取得工程と、
前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として前記予測手段により生成する予測工程と、
前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を前記更新手段により更新する更新工程と、
を含むことを特徴とするデータベース処理方法。

【請求項12】

取得手段と、統合手段と、補完手段と、生成手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報を前記取得手段によりそれぞれ取得する取得工程と、
各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて前記統合手段により統合する統合工程と、
少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を前記補完手段により生成する補完工程と、
前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを前記生成手段により生成する生成工程と、
を含むことを特徴とするデータベース処理方法。

【請求項13】

データベース処理装置に含まれるコンピュータを、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段、
前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析結果を出力する出力手段、
前記分析手法、及び前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段として機能する前記コンピュータに出力する選択手段、
前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段、並びに、
前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として生成する予測手段、
として機能させるデータベース処理プログラムであって、
前記選択手段として機能する前記コンピュータを、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段として機能する前記コンピュータに出力させ、
前記施策情報取得手段として機能する前記コンピュータを、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報を取得するように機能させることを特徴とするデータベース処理用プログラム。

【請求項14】

データベース処理装置に含まれるコンピュータを、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段、
前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析結果を出力する出力手段、
前記分析手法、及び前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段に出力する選択手段、
として機能させることを特徴とするデータベース処理用プログラム。

【請求項15】

データベース処理装置に含まれるコンピュータを、
人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段、
前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を当該統人事情報データベースから取得する取得手段、
前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として生成する予測手段、及び、
前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する更新手段、
として機能させることを特徴とするデータベース処理用プログラム。

【請求項16】

データベース処理装置に含まれるコンピュータを、
人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報をそれぞれ取得する取得手段、
各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて統合する統合手段、
少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を生成する補完手段、及び、
前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成する生成手段、
として機能させることを特徴とするデータベース処理用プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データベース処理装置、データベース処理システム及びデータベース処理方法並びにデータベース処理用プログラムの技術分野に属する。より詳細には、複数の異なるデータベースを統合する処理や個々のデータベースを分析する処理等を行うデータベース処理装置、データベース処理システム及びデータベース処理方法、並びに当該データベース処理装置用のプログラムの技術分野に属する。

【背景技術】

【0002】

一般に、様々な企業では、それぞれの従業員の人事に関する種々の情報を人材データとしてそれぞれに含む人材データベースを一又は複数管理している。上記人材データとして具体的には、各従業員を相互に識別する従業員ＩＤに関連付けて、例えば、当該従業員ＩＤにより識別される従業員の氏名、性別、年齢、当該企業における年次、現在の役職、現在の所属部署、採用区分及び各種評価法に基づく人事評価等の人事情報が蓄積されている。これらの人材データベースは、例えば各従業員の今後の人事配置を決定する人事管理に活用される。なお以下の説明では、上記人材データベースを「ＨＲ（Human Resource）データベース」と称する。

【0003】

ここで、上述したような人事管理に活用することが可能なデータベースの処理に関する従来技術を開示した先行技術文献としては、例えば下記特許文献１が挙げられる。この特許文献１には、データ統合プロセスを構築し、管理するためのアーキテクチャが開示されている。特許文献１に開示されているアーキテクチャは、ユーザ・インターフェース、プログラマチック・インターフェース、サービス、コンポーネント、ランタイム・エンジン及び外部コネクタを含み、統合設計プロセスの多くの態様にモジュール性及び拡張性を与えることができることとされている。また当該アーキテクチャでは、データ統合プロセスの設計及び実装の種々のフェーズ間のシームレスな遷移を可能にする、設計プロセス全体にわたる一般的な統合メタデータ共有アプローチを用いることもできることとされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特表２００８－５１１９３４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来から指摘されている問題点として、上述したＨＲデータベースは、それを管理する組織又は部署内でのみ（すなわち、いわゆる縦割りの組織又は部署内でのみ）利便性があるように構成されており、全社的な（すなわち横断的な）運用や活用には不向きであるという問題点があった。また、上記縦割り的なＨＲデータベースであることから、あるＨＲデータベースに人材データが記録されている従業員の当該人事情報が他のＨＲデータベースには含まれていない場合があり、この場合に各ＨＲデータベースを統合して全社的なＨＲデータベースを構成することができないという問題点もあった。更に、上記特許文献１は、統合されたＨＲデータベースの精度を更に向上させることについては開示がなく、よって当該精度向上は特許文献１に開示された技術では実現できないという問題点もあった。更にまた、統合されたＨＲデータベースに含まれるＨＲデータ自体の活用については、何ら開示が見当たらない。

【0006】

そこで本発明は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、ＨＲデータベースの有効活用を可能とするデータベース処理装置、データベース処理システム及びデータベース処理方法、並びに当該データベース処理装置用のプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析するセグメント比較部等の分析手段と、前記分析手段による分析結果を出力するセグメント出力部等の出力手段と、前記分析手法、及び前記分析手段における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段に出力するために用いられる分析手法／対象選択部等の選択手段と、前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策投入条件入力部等の施策情報取得手段と、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として生成する生産性予測部等の予測手段と、を備え、前記選択手段は、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段に出力し、前記施策情報取得手段は、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報を取得するように構成される。

【0008】

上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の前記データベース処理装置として機能する第１サブシステムと、請求項３に記載の前記データベース処理装置として機能する第２サブシステムと、請求項４又は請求項５に記載の前記データベース処理装置として機能する第３サブシステムと、請求項６又は請求項７に記載の前記データベース処理装置として機能する第４サブシステムと、を備える。

【0009】

上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、セグメント比較部等の分析手段と、セグメント出力部等の出力手段と、分析手法／対象選択部等の選択手段と、施策投入条件入力部等の施策情報取得手段と、生産性予測部等の予測手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、前記分析手段により複数の分析手法を用いて分析する分析工程と、前記分析工程における分析結果を前記出力手段により出力する出力工程と、前記分析手法、及び前記分析工程における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の前記選択手段による選択結果を当該選択手段により前記分析手段に出力する選択工程と、前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を前記施策情報取得手段により取得する施策情報取得工程と、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として前記予測手段により生成する予測工程と、を含み、前記選択工程においては、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記選択結果を前記分析手段に出力し、前記施策情報取得工程においては、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報の取得を行うように構成される。

【0010】

上記の課題を解決するために、請求項１３に記載の発明は、データベース処理装置に含まれるコンピュータを、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段、前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析結果を出力する出力手段、前記分析手法、及び前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段として機能する前記コンピュータに出力する選択手段、前記対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段、並びに、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いて実行した結果を予測結果として生成する予測手段、として機能させるデータベース処理プログラムであって、前記選択手段として機能する前記コンピュータを、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用いた前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び前記生成された予測結果に基づいた前記少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段として機能する前記コンピュータに出力させ、前記施策情報取得手段として機能する前記コンピュータを、前記出力された分析結果に基づいた前記施策情報を取得するように機能させる。

【0011】

請求項１、請求項８、請求項９又は請求項１３のいずれか一項に記載の発明によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を分析して分析結果を出力すると共に、当該分析のための分析手法及び当該分析の対象の少なくともいずれか一方が選択される。一方、対象者を対象とする人事施策を人事情報データベースに含まれている対象者情報を用いて実行した結果が予測結果として生成される。このとき、人事情報データベースに含まれている対象者情報を用いた人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び上記予測結果に基づいた、分析手法及び分析の対象の少なくともいずれか一方の選択結果が分析手段に出力され、更に、上記分析結果に基づいた施策情報が取得される。よって、人事情報データベースの分析結果に基づいた人事施策の実行結果が予測されると共に、当該人事施策の実行の前後それぞれにおける人事情報データベースの内容及び上記人事施策の実行結果の予測に基づいた、上記分析のための分析手法及び分析対象の少なくともいずれか一方の選択が行われるので、人事情報データベースの分析の結果（換言すれば、人事情報データベースの内容の種々の側面）を容易に認識することができると共に、人事施策の実行の前後を踏まえて選択された分析手法等により的確に人事情報データベースを分析することができ、結果として人事情報データベースの有効活用が可能となる。

【0012】

上記の課題を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のデータベース処理装置において、前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する施策投入条件入力部等の更新手段を更に備える。

【0013】

請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明の作用に加えて、施策情報により示される人事施策を実行した結果の予測結果を用いて施策情報が更新されるので、将来的に有効な人事施策を効果的に実現することができる。

【0014】

上記の課題を解決するために、請求項３に記載の発明は、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析するセグメント比較部等の分析手段と、前記分析手段による分析結果を出力するセグメント出力部等の出力手段と、前記分析手法、及び前記分析手段における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方を選択して前記分析手段に出力するために用いられる分析手法／対象選択部等の選択手段と、を備える。

【0015】

上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、セグメント比較部等の分析手段と、セグメント出力部等の出力手段と、分析手法／対象選択部等の選択手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、前記分析手段により複数の分析手法を用いて分析する分析工程と、前記分析工程における分析結果を前記出力手段により出力する出力工程と、前記分析手法、及び前記分析工程における分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の選択を前記選択手段により行って前記分析手段に出力する選択工程と、を含む。

【0016】

上記の課題を解決するために、請求項１４に記載の発明は、データベース処理装置に含まれるコンピュータを、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて分析する分析手段、前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析結果を出力する出力手段、前記分析手法、及び前記分析手段として機能する前記コンピュータによる分析の対象となる前記内容の少なくともいずれか一方の選択結果を前記分析手段に出力する選択手段、として機能させる。

【0017】

請求項３、請求項１０又は請求項１４のいずれか一項に記載の発明によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を複数の分析手法を用いて分析し、その分析結果を出力する。このとき、当該分析手法、及び当該分析の対象となる人事情報データベースの内容の少なくともいずれか一方が選択可能とされている。よって、所望の分析方法による人事情報データベースの分析の結果（換言すれば、人事情報データベースの内容の種々の側面）を容易に認識することができる。

【0018】

上記の課題を解決するために、請求項４に記載の発明は、人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策投入条件入力部等の施策情報取得手段と、前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を当該人事情報データベースから取得する処理部等の取得手段と、前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として生成する生産性予測部等の予測手段と、前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する施策投入条件入力部等の更新手段と、を備える。

【0019】

上記の課題を解決するために、請求項１１に記載の発明は、施策投入条件入力部等の施策情報取得手段と、処理部等の取得手段と、生産性予測部等の予測手段と、施策投入条件入力部等の更新手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を前記施策情報取得手段により取得する施策情報取得工程と、前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を前記取得手段により当該人事情報データベースから取得する取得工程と、前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として前記予測手段により生成する予測工程と、前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を前記更新手段により更新する更新工程と、を含む。

【0020】

上記の課題を解決するために、請求項１５に記載の発明は、データベース処理装置に含まれるコンピュータを、人事管理の対象者を対象とする人事施策の内容を示す施策情報を取得する施策情報取得手段、前記対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を当該統人事情報データベースから取得する取得手段、前記取得された対象者情報を用いて、前記取得した施策情報により示される前記人事施策を実行した結果を予測結果として生成する予測手段、及び、前記生成された予測結果を用いて前記施策情報を更新する更新手段、として機能させる。

【0021】

請求項４、請求項１１又は請求項１５のいずれか一項に記載の発明によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている当該対象者情報を用いて、施策情報により示される人事施策を実行した結果を予測結果として生成し、その予測結果を用いて施策情報を更新する。よって、将来的に有効な人事施策を効果的に実現することができる。

【0022】

上記の課題を解決するために、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載のデータベース処理装置において、前記人事情報データベースに含まれている前記対象者情報を用い且つ前記対象者を対象とする前記人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いて比較分析するセグメント比較部等の分析手段を更に備える。

【0023】

請求項５に記載の発明によれば、請求項４に記載の発明の作用に加えて、人事情報データベースに含まれている対象者情報を用いた人事施策実行の前後それぞれにおける人事情報データベースの内容を、複数の分析手法を用いてそれぞれ比較分析するので、人事施策の有効性を的確に分析して出力させることができる。

【0024】

上記の課題を解決するために、請求項６に記載の発明は、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報をそれぞれ取得する処理部等の取得手段と、各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて統合するデータ統合部等の統合手段と、少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を生成するデータ拡張部等の補完手段と、前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成するデータ統合部等の生成手段と、を備える。

【0025】

上記の課題を解決するために、請求項１２に記載の発明は、処理部等の取得手段と、データ統合部等の統合手段と、データ拡張部等の補完手段と、データ統合部等の生成手段と、を備えるデータベース処理装置において実行されるデータベース処理方法であって、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報を前記取得手段によりそれぞれ取得する取得工程と、各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて前記統合手段により統合する統合工程と、少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を前記補完手段により生成する補完工程と、前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを前記生成手段により生成する生成工程と、を含む。

【0026】

上記の課題を解決するために、請求項１６に記載の発明は、データベース処理装置に含まれるコンピュータを、人事管理の対象者を識別するための対象者識別情報と、当該対象者についての人事情報と、が関連付けられた対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから、当該対象者情報をそれぞれ取得する取得手段、各前記取得された対象者情報を、前記対象者識別情報を用いて統合する統合手段、少なくとも一の前記人事情報データベースには含まれているが他の前記人事情報データベースには含まれていない前記対象者情報がある場合に、当該他の前記人事情報データベースについて当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報であって前記対象者識別情報を含む補完対象者情報を生成する補完手段、及び、前記補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、前記統合された対象者情報と、を用いて、各前記人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成する生成手段、として機能させる。

【0027】

請求項６、請求項１２又は請求項１６のいずれか一項に記載の発明によれば、対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから当該対象者情報をそれぞれ取得し、対象者識別情報を用いて各対象者情報を統合する。一方、人事情報データベースによっては含まれていない対象者情報がある場合に、当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報を生成する。そして、補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、統合された対象者情報と、を用いて、各人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成する。よって、対象者識別情報を手掛かりとして、分散していた人事情報データベースを統合することができる。また、人事情報データベースによっては含まれていない対象者情報がある場合であっても、それを補完する補完対象者情報を生成して統合人事情報データベースを生成することで、充実した統合人事情報データベースを生成することができる。

【0028】

上記の課題を解決するために、請求項７に記載の発明は、請求項６に記載のデータベース処理装置において、前記生成された統合人事情報データベースの精度を評価する品質評価部等の評価手段と、前記評価手段による評価結果を用いて、前記人事情報データベース及び前記補完対象者情報の少なくともいずれかを更新するデータ統合部等の更新手段と、を更に備える。

【0029】

請求項７に記載の発明によれば、請求項６に記載の発明の作用に加えて、統合人事情報データベースの精度を評価し、その評価結果を用いて人事情報データベース及び補完対象者情報の少なくともいずれかを更新するので、元の人事情報データベース及び／又は補完対象者情報の精度を上げることで、結果的に高精度の統合人事情報データベースを生成することができる。

【発明の効果】

【0030】

本発明の一側面によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を分析して分析結果を出力すると共に、当該分析のための分析手法及び当該分析の対象の少なくともいずれか一方が選択される。一方、対象者を対象とする人事施策を人事情報データベースに含まれている対象者情報を用いて実行した結果が予測結果として生成される。このとき、人事情報データベースに含まれている対象者情報を用いた人事施策の実行の前後それぞれにおける当該人事情報データベースの内容及び上記予測結果に基づいた、分析手法及び分析の対象の少なくともいずれか一方の選択結果が分析手段に出力され、更に、上記分析結果に基づいた施策情報が取得される。

【0031】

従って、人事情報データベースの分析結果に基づいた人事施策の実行結果が予測されると共に、当該人事施策の実行の前後それぞれにおける人事情報データベースの内容及び上記人事施策の実行結果の予測に基づいた、上記分析のための分析手法及び分析対象の少なくともいずれか一方の選択が行われるので、人事情報データベースの分析の結果（換言すれば、人事情報データベースの内容の種々の側面）を容易に認識することができると共に、人事施策の実行の前後を踏まえて選択された分析手法等により的確に人事情報データベースを分析することができ、結果として人事情報データベースの有効活用が可能となる。

【0032】

また、本発明の他の一側面によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースの内容を複数の分析手法を用いて分析し、その分析結果を出力する。このとき、当該分析手法、及び当該分析の対象となる人事情報データベースの内容の少なくともいずれか一方が選択可能とされている。

【0033】

従って、所望の分析方法による人事情報データベースの分析の結果（換言すれば、人事情報データベースの内容の種々の側面）を容易に認識することができる。

【0034】

更に、本発明の更に他の一側面によれば、対象者情報が記録されている人事情報データベースに含まれている当該対象者情報を用いて、施策情報により示される人事施策を実行した結果を予測結果として生成し、その予測結果を用いて施策情報を更新する。

【0035】

従って、将来的に有効な人事施策を効果的に実現することができる。

【0036】

更にまた、本発明の更に他の一側面によれば、対象者情報がそれぞれ記録されている複数の人事情報データベースから当該対象者情報をそれぞれ取得し、対象者識別情報を用いて各対象者情報を統合する。一方、人事情報データベースによっては含まれていない対象者情報がある場合に、当該含まれていない対象者情報を補完するための補完対象者情報を生成する。そして、補完対象者情報が生成されている場合に、当該生成された補完対象者情報と、統合された対象者情報と、を用いて、各人事情報データベースを統合した統合人事情報データベースを生成する。

【0037】

従って、対象者識別情報を手掛かりとして、分散していた人事情報データベースを統合することができる。また、人事情報データベースによっては含まれていない対象者情報がある場合であっても、それを補完する補完対象者情報を生成して統合人事情報データベースを生成することで、充実した統合人事情報データベースを生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0038】

【図1】実施形態のデータベース処理システムの概要構成を示すブロック図である。

【図2】実施形態のデータベース処理装置における分析／シミュレーション部の概要構成を示すブロック図である。

【図3】実施形態の人材マッピング出力部による表示内容を例示する図であり、（ａ）は当該表示内容の第１例を示す図であり、（ｂ）は当該表示内容の第２例を示す図である。

【図4】実施形態の人材マッピング出力部による表示内容の第３例を示す図である。

【図5】実施形態のセグメント比較出力部による表示内容の第１例を示す図である。

【図6】実施形態のセグメント比較出力部による表示内容の第２例を示す図である。

【図7】実施形態のセグメント比較出力部による表示内容の第３例を示す図である。

【図8】実施形態の人材ランキング／マッチングスコア出力部による表示内容の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0039】

次に、本発明を実施するための形態について、図１乃至図８を用いて説明する。なお、以下に説明する実施形態は、それぞれが異なる人材データ又は人事データ（以下、単に「人材データ」と称する）を蓄積している複数のＨＲデータベースを用いた処理を行うデータベース処理システムに対して本発明を適用した場合の実施の形態である。

【0040】

また、図１は実施形態のデータベース処理システムの概要構成を示すブロック図であり、図２は実施形態のデータベース処理装置における分析／シミュレーション部の概要構成を示すブロック図である。更に、図３及び図４は実施形態の人材マッピング出力部による表示内容の例をそれぞれ示す図であり、図５乃至図７は実施形態のセグメント比較出力部による表示内容の例をそれぞれ示す図であり、図８は実施形態の人材ランキング／マッチングスコア出力部による表示内容の例を示す図である。

【0041】

図１に示すように、実施形態のデータベース処理システムＳＳは、管理する組織又は部署が異なることに起因してそれぞれに蓄積されている人材データの内容が異なる第１ＨＲデータベース１００－１乃至第ｎＨＲデータベース１００－ｎ（ｎは自然数。以下、同様。）を含んでいる。そしてデータベース処理システムＳＳは、当該第１ＨＲデータベース１００－１乃至第ｎＨＲデータベース１００－ｎに接続されたデータベース処理装置Ｓと、第１ＨＲデータベース１００－１乃至第ｎＨＲデータベース１００－ｎにそれぞれ蓄積されている人材データを統合した統合人材データが蓄積されており且つデータベース処理装置Ｓに接続された統合ＨＲデータベース１０２と、を含んで構成されている。なお以下の説明において、第１ＨＲデータベース１００－１乃至第ｎＨＲデータベース１００－ｎについて共通の事項を説明する場合には、これらを纏めて「ＨＲデータベース１００」と称する。

【0042】

また、データベース処理装置Ｓは、具体的には例えばパーソナルコンピュータ等により実現されるものであり、ＣＰＵ等からなる処理部１と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等からなる記録部２と、キーボード及びマウス等からなる操作部３と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ４と、により構成されている。

【0043】

また処理部１は、データ統合部１０と、データ拡張部１１と、品質評価部１２と、分析／シミュレーション部１３と、により構成されている。更に、統合ＨＲデータベース１０２及びディスプレイ４に接続されている分析／シミュレーション部１３は、図２に示すように、分析手法／対象選択部１３０と、分析手法／対象選択部１３０及び統合ＨＲデータベース１０２にそれぞれ接続されたセグメント処理部１３１、人材分析部１３２、組織パフォーマンス分析部１３３、セグメント比較部１３４、重要指標抽出部１３５、ポジショニング処理部１３６及び人材発掘処理部１３７と、セグメント処理部１３１に接続されたセグメント出力部１３８と、人材分析部１３２及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続された人材マッピング出力部１３９と、組織パフォーマンス分析部１３３及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続された組織パフォーマンス出力部１４０と、セグメント比較部１３４及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続されたセグメント比較出力部１４１と、重要指標抽出部１３５及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続された重要指標出力部１４２と、ポジショニング処理部１３６及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続されたポジショニング出力部１４３と、人材発掘処理部１３７及びセグメント出力部１３８にそれぞれ接続された人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４と、統合ＨＲデータベース１０２に接続された施策投入条件入力部１４５と、施策投入条件入力部１４５に接続された施策投入結果処理部１４６と、施策投入条件入力部１４５及び分析手法／対象選択部１３０にそれぞれ接続された生産性予測部１４７及び組織力予測部１４８と、施策投入結果処理部１４６及び施策投入条件入力部１４５並びに上記分析手法／対象選択部１３０にそれぞれ接続された変化構造出力部１４９と、により構成されている。

【0044】

このとき、処理部１のデータ統合部１０、データ拡張部１１、品質評価部１２及び分析／シミュレーション部１３は、処理部１を構成するＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、実施形態のデータベース処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み込んで実行することによりソフトウェア的に実現されてもよい。また、分析手法／対象選択部１３０、セグメント処理部１３１、人材分析部１３２、組織パフォーマンス分析部１３３、セグメント比較部１３４、重要指標抽出部１３５、ポジショニング処理部１３６、人材発掘処理部１３７、セグメント出力部１３８、人材マッピング出力部１３９、組織パフォーマンス出力部１４０、セグメント比較出力部１４１、重要指標出力部１４２、ポジショニング出力部１４３、人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４、施策投入条件入力部１４５、施策投入結果処理部１４６、生産性予測部１４７、組織力予測部１４８及び変化構造出力部１４９も同様に、分析／シミュレーション部１３を構成するＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、上記データベース処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み込んで実行することにより、ソフトウェア的に実現されてもよい。なお上記の各プログラムは、記録部２に予め記録されているものを上記ＣＰＵ等が読み込んでもよいし、図示しない外部のサーバ装置に記録されている当該プログラムをインターネット等のネットワークを介して上記ＣＰＵ等が取得して用いるように構成してもよい。

【0045】

このとき、処理部１が本発明の「取得手段」の一例に相当し、データ統合部１０が本発明の「統合手段」の一例、「生成手段」の一例及び「更新手段」の一例にそれぞれ相当し、データ拡張部１１が本発明の「補完手段」の一例及び「更新手段」の一例にそれぞれ相当する。また、品質評価部１２が本発明の「評価手段」の一例に相当し、施策投入条件入力部１４５が本発明の「施策情報取得手段」の一例及び「更新手段」の一例にそれぞれ相当する。更に、セグメント処理部１３１、人材分析部１３２、組織パフォーマンス分析部１３３、セグメント比較部１３４、重要指標抽出部１３５、ポジショニング処理部１３６及び人材発掘処理部１３７が本発明の「分析手段」の一例に相当し、セグメント出力部１３８、人材マッピング出力部１３９、組織パフォーマンス出力部１４０、セグメント比較出力部１４１、重要指標出力部１４２、ポジショニング出力部１４３及び人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４が本発明の「出力手段」の一例に相当し、分析手法／対象選択部１３０が本発明の「選択手段」の一例に相当し、生産性予測部１４７及び組織力予測部１４８が本発明の「予測手段」の一例に相当する。

【0046】

以上の構成において、データベース処理システムＳＳは、複数のＨＲデータベース１００それぞれに格納されている人材データを統合して統合ＨＲデータベース１０２を生成するデータベース処理システムである。このとき、統合されるＨＲデータベース１００それぞれの人材データ自体は、基本的に従来と同一の人材データである。また、当該人材データは、図１に例示するように実施形態のデータベース処理が実行される度に図示しない外部のサーバ装置等からインターネット等のネットワークを介して取得されるものであってもよいし、当該データ処理装置Ｓの記録部２に予め記録されているものであってもよい。これに加えてデータベース処理システムＳＳは、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データを対象とした分析機能及びシミュレーション機能を備えている。これら二つの機能については、後ほど詳述する。

【0047】

ここで、実施形態のＨＲデータベース１００のそれぞれに蓄積されている人材データを他の人材データから識別するための上記従業者ＩＤは、各ＨＲデータベース１００について共通の規則の下で付与されている。しかしながら、各ＨＲデータベース１００を管理する部署又は組織等が上述したようにそれぞれ異なるため、結果として、あるＨＲデータベース１００に蓄積されている従業者の人材データが他のＨＲデータベース１００には蓄積されていない状態が発生する。また、同じ従業者ＩＤにより識別されている人材データが異なるＨＲデータベース１００に蓄積されていても、それぞれの人材データ自体の内容が異なる状態が発生する。そこで実施形態のデータベース処理装置Ｓは、上述したようなＨＲデータベース１００ごとの人材データの相違を前提とした上で、これらを統合した統合人材データを生成し、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積する。

【0048】

より具体的に、先ずデータベース処理装置Ｓのデータ統合部１０は、各ＨＲデータベース１００に蓄積されている人材データそれぞれに含まれている上記従業員ＩＤを手掛かりとして上記各人材データを統合し、統合後の人材データを統合人材データとして統合ＨＲデータベース１０２に蓄積する。このときデータ統合部１０は、例えば、
（ｉ）従業員ＩＤに基づいて、一の統合人材データ内の項目（表形式の統合人材データの場合はその列）を各ＨＲデータベース１００の人材データから追加する形式、又は、
（ii）記録部２に記録されている既定の統合用プログラムを読み出して実行する形式、
のいずれか又は双方を用いることで上記統合人材データを生成して、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積する。なお、一の統合人材データとして含まれる項目としては、例えば以下の諸項目が挙げられる。
・上記従業員ＩＤ
・その従業員の所属企業、所属部署、所属チーム等を示す「組織指標」
・その従業員の性別、年令、年次、役職等を示す「セグメント指標」
・その従業員の基本能力や個別スキル等を示す「能力指標」
・その従業員の評価、個人売上又は個人利益等を示す「パフォーマンス指標」
・その従業員の過去の経験部署や過去の経験業務等を示す「経験指標」
・その従業員のアセスメント調査結果、エンゲージメント調査結果又は３６０度調査結果等を示す「調査指標」
・その従業員の勤務時間、勤務状況、業務内容及び工数等を示す「労働指標」
・その従業員における上記各指標それぞれの時系列的変化を示す「時系列指標」
・その従業員における売上や利益等を全社的又は組織別に示す「経営指標」
・その従業員における目的変数ごとの上記各指標のウエイト等を示す「ウエイト指標」

【0049】

一方、データ統合部１０における上記統合人材データの生成時において、あるＨＲデータベース１００に蓄積されている従業者の人材データが他のＨＲデータベース１００には蓄積されていないことが判明した場合に、データベース処理装置Ｓのデータ拡張部１１は、当該他のＨＲデータベース１００に蓄積されていない（つまり欠損している）人材データを補完する補完人材データを生成し、統合ＨＲデータベース１０２に追加する。このときデータ拡張部１１は、統合対象たるＨＲデータベース１００同士のサンプル数を同数とすべく、本発明の発明者らによる特許出願（特開２０２１－１７９８６５号公報）記載の技術の他、従来の例えばウエイトバック法やＧＡＮ（Generative Adversarial Networks（敵対的生成ネットワーク））技術等のＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いたサンプルの新規生成方法を用いて、欠損している人材データ（サンプル）を新たに生成し、これを上記補完人材データとして当該人材データが欠損しているＨＲデータベース１００に追加し、当該人材データの追加後のＨＲデータベース１００の統合人材データを用いて統合ＨＲデータベース１０２を生成する。

【0050】

次に、データベース処理装置Ｓの品質評価部１２は、定期的に又はデータ処理システムＳＳの管理者等からの操作部３を介した指示操作に基づき、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データの内容の評価を行い、当該評価結果をＨＲデータベースのいずれか及びデータ拡張部１１に出力する。この評価結果は、例えばデータ拡張部１１における上記補完人材データの生成及び更新や、当該評価結果を受けたＨＲデータベース１００のいずれかにおける項目の追加又は更新、或いは新たなＨＲデータベース１００の生成に、それぞれ用いられる。

【0051】

このとき、品質評価部１２は、例えば、
（ａ）ＡＩによる目的変数予測を行うことで、統合ＨＲデータベース１０２における現状の指標を用いたそのパフォーマンスを分析する方法、
（ｂ）従来の、いわゆるＳＨＡＰ（SHapley Additive exPlanations）法により有効指標を抽出する方法、又は、
（ｃ）データ拡張部１１における補完人材データの生成過程での精度変化に基づいてデータ拡張部１１における欠損した人材データの補完を行うか否かを決めさせる方法、
のいずれか又は組合せにより上記評価を行う。

【0052】

次に、上述したデータ統合部１０、データ拡張部１１及び品質評価部１２の機能により生成された統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データに対する、分析／シミュレーション部１３による実施形態の分析機能及びシミュレーション機能について、具体的に説明する。

【0053】

先ず、分析／シミュレーション部１３のセグメント処理部１３１及びセグメント出力部１３８は、図２に示すように、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データのうち分析手法／対象選択部１３０により選択された統合人材データを対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データをセグメント（例えば○○部門等の企業内の人事単位となる部門や部署等のセグメント）に分類する処理及び当該分類処理の結果の出力処理を行う。より具体的に、セグメント処理部１３１は、
（Ａ）従業員の役職やアセスメントタイプ等によるデフォルトセグメント分類機能、
（Ｂ）従業員の年次の区分や評価の区分等によるスコア集計セグメント分類機能、又は、
（Ｃ）いわゆるクラスター分析法によるクラスターセグメント分類機能、
のいずれか又は組合せを用いて、統合人材データを複数のセグメントに分類する。その後セグメント出力部１３８は、当該セグメントの分類結果を、人材マッピング出力部１３９、組織パフォーマンス出力部１４０、セグメント比較出力部１４１、重要指標出力部１４２、ポジショニング出力部１４３及び人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４にそれぞれ出力する。

【0054】

次に、分析／シミュレーション部１３の人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの分類結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データに関する分析処理及び当該分析処理の結果の出力処理を行う。より具体的に、人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、
（ア）対象セグメントの選定処理、
（イ）選定された対象セグメントを対象としたマッピング分析処理、
（ウ）企業全体⇔対象セグメント⇔従業員個人の関係性（行き来）の分析処理、
（エ）対象セグメントの人材リスト（人材データ）のダウンロード処理、及び、
（オ）ダウンロードした人材リストにおける関係性の分析処理（いわゆるフィット曲線の生成処理）、
を順次行う。その後人材マッピング出力部１３９は、当該分析結果をディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0055】

ここで、人材マッピング出力部１３９から出力される、実施形態の人材分析結果の表示画面例について、図３及び図４を用いて説明する。

【0056】

例えば上記セグメントとしての「製造部門」を対象とした分析処理の場合、その分析結果は、図３（ａ）に例示されるような二次元的なマッピング図２００Ａとしてディスプレイ４に表示される。このマッピング図２００Ａでは、横軸が統合人材データにおける一項目としての「現部門（製造部門）所属年数」とされており、縦軸は同じく一項目としての「評価ランク」とされている。そして、横軸の年数ごとの区分及び縦軸の評価ランクの区分に応じて、それぞれ区分に該当する従業員の数の例えば当該企業内の全従業員数に対する割合が、当該割合に対応する例えば色の区分と共に表示される。なお、例えば、表示されるべき割合が２．０パーセント未満の場合は白で、表示されるべき割合が２．０パーセント以上４．０パーセント未満の場合は黄色で、表示されるべき割合が４．０パーセント以上６．０パーセント未満の場合は橙色で、表示されるべき割合が６．０パーセント以上の場合は赤色で、それぞれの該当部分が表示されるのが好ましい。図３（ａ）に例示する場合は、例えば製造部門所属年数が１０年以上であり且つ人事上の評価ランクがＡランクである従業員の数の割合が、製造部門の全従業員数に対して８．８パーセントであることが示されている。また、表示される分析結果における横軸と縦軸は、それぞれＸ軸選択欄２００Ｘ及びＹ軸選択欄２００Ｙにより、操作部３を用いた選択が可能とされており、それぞれの選択欄における選択結果に応じて、マッピング図２００Ａの内容が切り換えられる。なお、マッピング図２００Ａが表示されているときのディスプレイ４の上端のタイトルＴには、現段階のセグメントが「製造部門」であることが表示されている。

【0057】

そして、図３（ａ）に例示されるマッピング図２００Ａにおいて、例えばデータＤ１が操作部３を用いて選択された場合、次に、人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、図３（ａ）のマッピング図２００Ａにおいて選択されたデータＤ１の属性である「製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡである従業員」についての更なる詳細な分析結果をディスプレイ４に表示する。より具体的に、人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、当該詳細な分析結果を、図３（ｂ）に例示されるような二次元的なマッピング図２００Ｂとしてディスプレイ４に表示する。このマッピング図２００Ｂでは、製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡである従業員についての更なる詳細な分析結果として、横軸が統合人材データにおける一項目としての「リーダーシップ」とされており、縦軸は同じく一項目としての「分析思考」とされている。そして、横軸の点数ごとの区分及び縦軸の点数ごとの区分に応じて、それぞれ区分に該当する従業員（少なくとも、製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡである従業員であることになる）の数の例えば当該製造部門内の全従業員数に対する割合が、当該割合に対応する例えば色の区分と共に表示される。なお、当該色の区分は、例えば、図３（ａ）のマッピング図２００Ａと同様とすることができる。図３（ｂ）に例示するデータＤ２の場合は、製造部門所属年数が１０年以上であり且つ人事上の評価ランクがＡランクであって、更にリーダーシップ及び分析思考が共に５点と評価されている従業員の数の割合が、製造部門所属年数が１０年以上であり且つ人事上の評価ランクがＡランクの全従業員数に対して１２．１パーセントであることが示されている。また、表示される分析結果における横軸と縦軸は、図３（ａ）のマッピング図２００Ａと同様に、それぞれＸ軸選択欄２００Ｘ及びＹ軸選択欄２００Ｙにより、操作部３を用いた選択が可能とされている。なお、マッピング図２００Ｂが表示されているときのタイトルＴには、マッピング図２００Ｂが、製造部門所属年数が１０年以上であり且つ人事上の評価ランクがＡランクの従業員を対象としていることが表示されている。

【0058】

図３（ｂ）に例示されるマッピング図２００Ｂにおいて、例えばデータＤ２が操作部３を用いて選択された場合、次に、人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、図３（ｂ）のマッピング図２００Ｂにおいて選択されたデータＤ２の属性である「製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡであり、更にリーダーシップ及び分析思考が共に５点と評価されている従業員」の一覧をディスプレイ４に表示する。より具体的に、人材分析部１３２及び人材マッピング出力部１３９は、当該一覧を、図４に例示されるような表２００Ｃとしてディスプレイ４に表示する。この表２００Ｃでは、製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡであり、更にリーダーシップ及び分析思考が共に５点と評価されている従業員の統合人材データの一覧が、その項目ごとに表示される。この表２００Ｃの表示により、製造部門所属年数が１０年以上で且つ評価ランクがＡであり、更にリーダーシップ及び分析思考が共に５点と評価されている従業員の具体的な氏名や年齢等が確認可能となる。なお、上記Ｘ軸選択欄２００Ｘ及びＹ軸選択欄２００Ｙは、表２００Ｃが表示されている状態でも引き続き表示されており、これにより、表として表示させる従業員の属性を変更することができる。なお、表２００Ｃが表示されているときのタイトルＴには、表２００Ｃが、製造部門所属年数が１０年以上であり且つ人事上の評価ランクがＡランクであり、更にリーダーシップ及び分析思考が共に５点と評価されている従業員を対象としていることが表示されている。

【0059】

次に、分析／シミュレーション部１３の組織パフォーマンス分析部１３３及び組織パフォーマンス出力部１４０は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データについての組織パフォーマンスに関するスコアに基づく分析処理及び当該分析結果の出力処理を行う。より具体的に、組織パフォーマンス分析部１３３及び組織パフォーマンス出力部１４０は、
（α）分析指標の選択、分析指標のウエイト（重み）付け、及び分析モデルの選択を含むパラメータの設定処理、並びに、
（β）上記（α）で設定されたパラメータに基づく組織全体での人材パワー総量のスコアの算出処理、
を順次行う。その後組織パフォーマンス出力部１４０は、当該分析結果をディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0060】

次に、分析／シミュレーション部１３のセグメント比較部１３４及びセグメント比較出力部１４１は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データにおける上記セグメント同士の比較処理及び当該比較結果の出力処理を行う。より具体的に、セグメント比較部１３４及びセグメント比較出力部１４１は、
（ｘ）比較対象となるセグメント選択のための選択項目の設定処理、及び、
（ｙ）上記（ｘ）で設定された選択項目によるセグメント間の比較結果としての集計結果を、表又はグラフ等により可視化する出力処理、
を順次行う。その後セグメント比較出力部１４１は、当該集計結果をディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0061】

ここで、セグメント比較出力部１４１から出力される、上記（ｘ）のセグメント選択のための選択項目の設定処理のための表示画面例及び上記（ｙ）の比較結果の表示画面例について、それぞれ図５及び図６を用いて説明する。

【0062】

先ず、上記（ｘ）のセグメント選択のための選択項目の設定処理においては、図５に例示されるような選択画面２０１が、ディスプレイ４に表示される。この選択画面２０１では、二つのセグメント（図５に例示する場合は、セグメントＡ及びセグメントＢ）を構成させる従業員を選ぶためのフィルタとしての項目（「性別」及び「年齢」等の人材データとしての項目）を選択するための項目選択部２０１Ａが表示され、この項目選択部２０１Ａを用いた項目の選択が可能とされる。そして、その項目選択によって抽出されて構成された二つのセグメントの内容が、抽出結果２０１Ｂとして、項目選択部２０１Ａと並列して表示される。

【0063】

一方、上記（ｙ）の比較結果の表示としては、図６に例示されるような比較結果画面２０２が、ディスプレイ４に表示される。この比較結果画面２０２では、項目選択部２０２Ａを用いた比較項目の操作部３による選択操作が可能とされており、更に、その選択された項目ごとの、選択画面２０１を用いて構成された二つのセグメントの比較結果が、例えば比較画面２０２Ｂのグラフとして、項目選択部２０２Ａと共にディスプレイ４に表示される。図６に例示する比較画面２０２Ｂでは、セグメントＡ及びセグメントＢを構成する従業員について、「コンピテンシー」、「エンゲージメント」、「年代」及び「英語力」の比較結果が、それぞれ棒グラフとして表示されている。

【0064】

次に、分析／シミュレーション部１３の重要指標抽出部１３５及び重要指標出力部１４２は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データにより構成される上記セグメント同士の違いを特徴付けるための人材データとしての指標（以下、「重要指標」と称する）の抽出処理及び当該抽出結果の出力処理を行う。より具体的に、重要指標抽出部１３５及び重要指標出力部１４２は、
（Ｉ）セグメント間の相違の可視化の対象となるセグメント選択のための選択項目の設定処理、
（II）予め設定された検定によるセグメント間の相違（すなわち、当該セグメントに対応する組織又は人材の違い）を区分するための重要指標の抽出処理、及び、
（III）その抽出処理により抽出されたセグメント間の相違の、ランキング表示或いはグラフ又はツリーマップによる可視化のための出力処理、
を順次行う。その後重要指標出力部１４２は、当該相違をディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0065】

ここで、上記（Ｉ）のセグメント選択のための選択項目の設定処理では、例えば図５に例示した選択画面２０１と同様の選択画面が、ディスプレイ４に表示される。そして、重要指標抽出部１３５及び重要指標出力部１４２は、当該選択画面を用いた項目選択によって抽出されて構成された二つのセグメントについての上記（II）の抽出処理及び上記（III）の出力処理をそれぞれ順次実行し、その結果が重要指標出力部１４２から出力される。

【0066】

次に、上記（II）の重要指標の抽出処理の結果の表示画面例、及び上記（III）としての比較結果の表示画面例について、図７を用いて説明する。

【0067】

先ず、上記（II）の重要指標の抽出処理においては、図７に例示されるような項目選択部２０３Ａ及び重要指標表示２０３Ｂを含む重要指標画面２０３が、ディスプレイ４に表示される。このとき項目選択部２０３Ａは、二つのセグメント（図７に例示する場合は、セグメントＡ及びセグメントＢ）を比較する際の重要指標を選ぶための項目選択部であり、この項目選択部２０３Ａを用いた項目（「性別」及び「年齢」等の人材データとしての項目）の選択が可能とされる。そして、その項目選択に対応し且つ二つのセグメントの比較に用いられる重要指標が、その優先度に沿って、項目選択部２０３Ａと並列する重要指標画面２０３内に表示される。

【0068】

一方、上記（III）の比較結果の表示の例としては、当該（III）において抽出された二つのセグメント間の相違が、視覚的に認識可能な態様（例えば、ランキング表示或いはグラフ又はツリーマップ等）でディスプレイ４に表示されるのが好ましい。なお、当該視覚的に認識可能な態様の画像の構成自体は、従来の当該構成と同様のものが用いられてもよい。

【0069】

次に、分析／シミュレーション部１３のポジショニング処理部１３６及びポジショニング出力部１４３は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データにより構成される上記セグメントを分析する分析処理及び当該分析結果の出力処理を行う。より具体的に、ポジショニング処理部１３６及びポジショニング出力部１４３は、
（イ）分析処理の対象となるセグメントの選定処理、
（ロ）当該分析処理に用いられる分析軸（Ｘ軸及びＹ軸）の選定処理、及び、
（ハ）選定された分析軸を用いたセグメントの分析結果をポジショニング形式で可視化する出力処理、
を順次行う。その後ポジショニング出力部１４３は、当該分析結果をポジショニング形式でディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0070】

次に、分析／シミュレーション部１３の人材発掘処理部１３７及び人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４は、図２に示すように、上記セグメント出力部１３８から出力されたセグメントの結果を対象とし、分析手法／対象選択部１３０により選択された分析手法を用いて、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データにより示される従業員又はセグメントの特性（すなわち、「性別」、「年齢」、「年次」等の特性（例えば図６の項目選択部２０２Ａ参照））に近しい特性を有する別の従業員を、当該従業員における人材データとしてのスコアを用いて、例えばＡＩにより探し出し、元の従業員又はセグメントに対応させる（マッチングさせる）マッチング処理及び当該マッチング結果の出力処理を行う。より具体的に、人材発掘処理部１３７及び人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４は、
（Ｘ）当該マッチング処理（すなわち人材発掘処理）に用いられるマッチング条件（すなわち人材要件パラメータ）の選定処理、
（Ｙ）ＡＩを用いた例えば分析処理による人材要件ごとのマッチング処理、及び、
（Ｚ）マッチング処理の結果としての人材要件ランキング及び／又はスコアリストの取得処理（ダウンロード処理）、
を順次行う。その後人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４は、当該人材要件ランキング／スコアリストをディスプレイ４に表示すると共に施策投入条件入力部１４５に出力する。

【0071】

ここで、上記人材要件ランキング／スコアリストとしては、図８に例示されるようなマッチング変数選択部２０４Ａ、マッチング変数選択部２０４Ａにおける選択結果を表示するマッチング変数表示部２０４Ｂ及びマッチング結果表示部２０４Ｃを含むマッチング結果２０４が、ディスプレイ４に表示される。このときマッチング変数選択部２０４Ａは、マッチング処理を行う際の人材要件を選ぶための変数選択部であり、このマッチング変数選択部２０４Ａを用いたマッチング変数（「性別」及び「年齢」等の人材データの項目としてのマッチング変数）の選択が可能とされる。このマッチング変数選択部２０４Ａにおける選択結果がマッチング変数表示部２０４Ｂの表示に反映される。そして、当該マッチング変数選択に対応し且つマッチング対象として選択された従業員に対するマッチング処理の結果としてのマッチング度が、他の従業員ごとに、マッチング変数選択部２０４Ａ及びマッチング変数表示部２０４Ｂと並列するマッチング結果表示部２０４Ｃ内に表示される。

【0072】

次に、分析／シミュレーション部１３の施策投入条件入力部１４５は、図２に示すように、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データについて新たに投入される人事に関する施策（以下単に「人事施策」と称する）に対応するパラメータやモデルとしてのデータ等を例えば操作部３を介して取得する。また、施策投入条件入力部１４５は、上記人材マッピング出力部１３９及び上記組織パフォーマンス出力部１４０それぞれからの上記各分析結果、上記セグメント比較出力部１４１からの上記集計結果、上記重要指標出力部１４２からの上記セグメント間の相違、上記ポジショニング出力部１４３からの上記分析結果、及び上記人材ランキング／マッチングスコア出力部１４４からの上記人材要件ランキング／スコアリストを、それぞれ取得する。その後施策投入条件入力部１４５は、上記取得された各分析結果や集計結果等を参照しつつ、上記取得したパラメータやデータ等を、上記統合人材データと共に分析／シミュレーション部１３の施策投入結果処理部１４６に出力する。このとき取得されるパラメータやデータ等の例としては、例えば、以下のものが挙げられる。
・新たな人材配置施策としての採用、配属、異動等を示すパラメータやデータ等
・新たな組織施策としての組織設立又はその改変等を示すパラメータやデータ等
・新たな労働時間施策としてのセグメントごとの労働時間の変化又は変更を示すパラメータやデータ等
・新たな経験施策としての研修や業務経験等によりその対象者に期待される変化を示すパラメータやデータ等

【0073】

なお、上記施策投入条件入力部１４５における上記各分析結果や集計結果等の取得については、上記人材マッピング出力部１３９等からの当該各分析結果や集計結果等をディスプレイ４上の表示として認識した上記管理者等が、操作部３を操作して当該各分析結果や集計結果等を修正又は変更し、当該修正又は変更後の当該各分析結果や集計結果等を施策投入条件入力部１４５が取得するように構成してもよい。

【0074】

そして、施策投入結果処理部１４６は、当該各人事施策に対応するパラメータやデータ等が上記各分析結果や集計結果等を参照しつつ投入された結果として現れる人材データのスコアの算出及びその集計を行い、当該算出／集計結果を、分析／シミュレーション部１３の生産性予測部１４７、組織力予測部１４８及び変化構造出力部１４９にそれぞれ出力する。そして、生産性予測部１４７は、当該算出／集計結果に基づき、当該新たな人事施策が投入された結果としての生産性（すなわち、その結果としての売上、利益、時間効率等）の変化を予測するスコア等を予め設定された予測方法により算出し、当該算出結果を施策投入条件部１４５及び分析手法／対象選択部１３０にそれぞれ出力する。一方、組織力予測部１４８は、上記算出／集計結果に基づき、当該新たな人事施策が投入された結果としての組織力（組織パフォーマンス等）の変化を予測するスコア等を予め設定された予測方法により算出し、当該算出結果を施策投入条件部１４５及び分析手法／対象選択部１３０にそれぞれ出力する。また、変化構造出力部１４９は、当該算出／集計結果に基づき、当該新たな人事施策が投入される前後の人材データとしての変化を予め設定された分析方法により分析し、その変化を示す分析結果を施策投入条件部１４５及び施策投入結果処理部１４６並びに分析手法／対象選択部１３０にそれぞれ出力する。これにより、施策投入条件入力部１４５及び施策投入結果処理部１４６を介して、生産性予測部１４７による生産性の変化の予測結果、組織力予測部１４８による組織力の変化の予測結果、及び変化構造出力部１４９による人材データとしての変化分析結果が、それぞれ、以降に投入される人事施策の内容に反映される。このとき、上記各人事施策に対応するパラメータやデータ等の投入に当たって上記人材マッピング出力部１３９等からの上記各分析結果や集計結果等が参照されていることから、上記新たに投入される人事施策の内容にも当該各分析結果や集計結果等が反映されていることになる。これに加えて、分析手法／対象選択部１３０における分析手法の選択に対して、上記人材データとしての変化分析結果（結果的に、上記各人事施策に対応するパラメータやデータ等の投入に当たって参照されている上記各分析結果や集計結果等の内容が反映されていることになる）が反映される。これにより分析手法／対象選択部１３０は、複数の分析手法の中から当該変化分析結果や上記各分析結果及び集計結果等が反映された分析手法を選択することになる。

【0075】

なお、上記分析手法／対象選択部１３０における生産性予測部１４７及び組織力予測部１４８による上記各算出結果の取得、及び変化構造出力部１４９による上記分析結果の取得については、当該各算出結果及び分析結果を例えばディスプレイ４上の表示として認識した上記管理者等が、操作部３を操作して当該各算出結果及び分析結果を修正又は変更し、当該修正又は変更後の当該各算出結果及び分析結果を分析手法／対象選択部１３０又は変化構造出力部１４９がそれぞれ取得するように構成してもよい。

【0076】

以上説明したように、実施形態のデータベース処理システムＳＳによれば、人材データがそれぞれ記録されている複数のＨＲデータベース１００を統合して得られた統合ＨＲデータベース１０２の内容を分析して分析結果を出力すると共に、当該分析のための分析手法及び当該分析の対象の少なくともいずれか一方を分析手法／対象選択部１３０が選択する。一方、人事施策を統合ＨＲデータベース１０２に含まれている人材データを用いて実行した結果が予測結果として生成される。このとき、統合ＨＲデータベース１０２に含まれている人材データを用いた人事施策の実行の前後それぞれにおける当該統合人ＨＲデータベース１０２の内容及び上記予測結果に基づいて分析手法又は分析の対象の少なくともいずれか一方が分析手法／対象選択部１３０により選択され、更に、上記分析結果に基づいた施策情報が施策投入条件入力部１４５により取得される。

【0077】

従って、統合ＨＲデータベース１０２の分析結果に基づいて取得された人事施策の実行結果が予測されると共に、当該人事施策の実行の前後それぞれにおける統合ＨＲデータベース１０２の内容及び上記人事施策の実行結果の予測に基づいて上記分析のための分析手法又は分析対象の少なくともいずれか一方が選択されるので、統合ＨＲデータベース１０２の分析の結果（換言すれば、統合ＨＲデータベース１０２の内容の種々の側面）を容易に認識することができると共に、人事施策の実行の前後を踏まえて選択された分析手法等により的確に統合ＨＲデータベース１０２を分析することができ、結果として統合ＨＲデータベース１０２の有効活用が可能となる。

【0078】

また、人事施策を実行した結果の生産性予測部１４７及び／又は組織力予測部１４８による予測を用いて当該人事施策が更新されるので、将来的に有効な人事施策を効果的に実現することができる。

【0079】

更に、人材データがそれぞれ記録されている複数のＨＲデータベース１００を統合して得られた統合ＨＲデータベース１０２の内容を分析／シミュレーション部１３により複数の分析手法を用いて分析し、その分析結果を出力する。このとき、当該分析手法、及び当該分析の対象となる統合ＨＲデータベース１０２の内容の少なくともいずれか一方が分析手法／対象選択部１３０により選択可能とされている。よって、所望の分析方法による統合ＨＲデータベース１０２の分析の結果（換言すれば、統合ＨＲデータベース１０２の内容の種々の側面）を容易に認識することができる。

【0080】

更にまた、人材データがそれぞれ記録されている複数のＨＲデータベース１００を統合して得られた統合ＨＲデータベース１０２に含まれている当該人材データを用いて、人事施策を実行した結果を生産性予測部１４７及び／又は組織力予測部１４８により予測し、その予測結果を用いて人事施策が更新されるので、将来的に有効な人事施策を効果的に実現することができる。

【0081】

また、統合ＨＲデータベース１０２に含まれている人材データを用いた人事施策実行の前後それぞれにおける統合ＨＲデータベース１０２の内容を、分析／シミュレーション部１３により複数の分析手法を用いてそれぞれ比較分析するので、人事施策の有効性を的確に分析して出力させることができる。

【0082】

更に、人材データがそれぞれ記録されている複数のＨＲデータベース１００から当該人材データをそれぞれ取得し、従業員ＩＤを用いて各人材データを統合する。一方、ＨＲデータベース１００によっては含まれていない人材データがある場合に、当該含まれていない人材データを補完するための補完人材データを生成する。そして、補完人材データが生成されている場合に、当該生成された補完人材データと、統合された人材データと、を用いて、各ＨＲデータベース１００を統合した統合ＨＲデータベース１０２を生成する。よって、分散していたＨＲデータベース１００について従業員ＩＤを手掛かりとして統合できる。また、ＨＲデータベース１００によっては含まれていない人材データがある場合であっても、それを補完する補完人材データを生成して統合ＨＲデータベース１０２を生成することで、充実した統合ＨＲデータベース１０２を生成することができる。

【0083】

更にまた、統合ＨＲデータベース１０２の精度を品質評価部１２により評価し、その評価結果を用いてＨＲデータベース１００及び補完人材データの少なくともいずれかを更新するので、元のＨＲデータベース１００及び／又は補完人材データの精度を上げることで、結果的に高精度の統合ＨＲデータベース１０２を生成することができる。

【0084】

なお、上述した実施形態では、統合ＨＲデータベース１０２に蓄積されている統合人材データを対象とした分析機能及びシミュレーション機能を分析／シミュレーション部１３が備えている場合について説明した。しかしながらこれ以外に、分析／シミュレーション部１３による当該分析機能及びシミュレーション機能の対象を、統合前のＨＲデータベース１００のいずれかに記録されている人材データとしてもよい。この場合でも、統合人材データを対象とした当該分析機能及びシミュレーション機能における効果と同様の効果を、ＨＲデータベース１００について得ることができる。

【産業上の利用可能性】

【0085】

以上説明したように、本発明はデータベース処理の分野に利用することが可能であり、特に人材データを蓄積してこれを分析等するデータベース処理の分野に適用すれば特に顕著な効果が得られる。

【符号の説明】

【0086】

１ 処理部
２ 記録部
３ 操作部
４ ディスプレイ
１０ データ統合部
１１ データ拡張部
１２ 品質評価部
１３ 分析／シミュレーション部
１００－１ 第１ＨＲデータベース
１００－２ 第２ＨＲデータベース
１００－３ 第３ＨＲデータベース
１００－ｎ 第ｎＨＲデータベース
１０２ 統合ＨＲデータベース
１３０ 分析手法／対象選択部
１３１ セグメント処理部
１３２ 人材分析部
１３３ 組織パフォーマンス分析部
１３４ セグメント比較部
１３５ 重要指標抽出部
１３６ ポジショニング処理部
１３７ 人材発掘処理部
１３８ セグメント出力部
１３９ 人材マッピング出力部
１４０ 組織パフォーマンス出力部
１４１ セグメント比較出力部
１４２ 重要指標出力部
１４３ ポジショニング出力部
１４４ 人材ランキング／マッチングスコア出力部
１４５ 施策投入条件入力部
１４６ 施策投入結果処理部
１４７ 生産性予測部
１４８ 組織力予測部
１４９ 変化構造出力部
２００Ａ、２００Ｂ マッピング図
２００Ｘ Ｘ軸選択欄
２００Ｙ Ｙ軸選択欄
２００Ｃ 表
２０１ 選択画面
２０１Ａ、２０２Ａ、２０３Ａ 項目選択部
２０１Ｂ 抽出結果
２０２ 比較結果画面
２０２Ｂ 比較画面
２０３ 重要指標画面
２０３Ｂ 重要指標表示
２０４ 比較結果画面
２０４Ａ マッチング変数選択部
２０４Ｂ マッチング変数表示部
２０４Ｃ マッチング結果表示部
Ｓ データベース処理装置
Ｔ タイトル
ＳＳ データベース処理システム
Ｄ１、Ｄ２ データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】