特開 2024-90011 情報処理方法、情報処理システム及びプログラム

(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】P2024090011

(43)【公開日】2024-07-04

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240627BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】1

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022205629

(22)【出願日】2022-12-22

(71)【出願人】

【識別番号】515114289

【氏名又は名称】株式会社ラフール

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】結城 啓太

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049BB53

5L049CC11

5L050CC11

(57)【要約】

【課題】求職者の適正を正確に予測することを支援する技術を提供すること。
【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムによって実行される情報処理方法が提供される。この情報処理方法は、取得ステップと、特定ステップと、を備える。取得ステップでは、ユーザに対して実施された、第１の検査に対する複数の第１の回答と第２の検査に対する複数の第２の回答とを取得する。回答は、検査に含まれる質問に対する回答を含む。特定ステップでは、第１の回答と第２の回答と参照情報とに基づいて、質問の組み合わせを特定する。組み合わせは、少なくとも一つの第１の質問および少なくとも１つの第２の質問からなる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理システムによって実行される情報処理方法であって、
取得ステップと、特定ステップと、を備え、
前記取得ステップでは、ユーザに対して実施された、前記第１の検査に対する複数の第１の回答と前記第２の検査に対する複数の第２の回答とを取得し、
前記回答は、前記検査に含まれる質問に対する回答を含み、
前記特定ステップでは、前記第１の回答と前記第２の回答と参照情報とに基づいて、前記質問の組み合わせを特定し、
前記組み合わせは、少なくとも一つの前記第１の質問および少なくとも１つの前記第２の質問からなる、
情報処理方法。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記回答は、前記質問に対して設定された評価段階のなかから選択された選択結果である、
情報処理方法。

【請求項3】

請求項２に記載の情報処理方法において、
分類ステップをさらに備え、
前記分類ステップでは、前記第１の回答を前記評価段階に応じて複数のグループに分類し、
前記特定ステップでは、設定された前記評価段階のうち相対的に高い段階が選択されたグループに分類された前記第１の回答と前記第２の回答とに基づいて、回答が相関関係にある前記質問の組み合わせを特定する、
情報処理方法。

【請求項4】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記特定ステップでは、前記機械学習により生成された学習モデルに基づいて、前記回答が相関関係にある前記質問の組み合わせを特定する、
情報処理方法。

【請求項5】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記第１の検査に含まれる第１の質問と前記第２の検査に含まれる第２の質問は、少なくとも一つが異なる、
情報処理方法。

【請求項6】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記特定ステップでは、前記ユーザが前記第２の検査を複数回受験していた場合、第１の回答と過去の前記第２の回答との統計値（中央値、平均値）とに基づいて、前記質問の組み合わせを特定する、
情報処理方法。

【請求項7】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記第１の検査は、就職活動を行うユーザに対して実施される検査である、
前記第２の検査は、特定の組織に属するユーザの健康状態を測定することを目的として実施される検査である、
情報処理方法。

【請求項8】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記参照情報は、前記第１の回答と前記第２の回答とを教師データとして学習させた学習済みモデルである、
情報処理方法。

【請求項9】

請求項１に記載の情報処理方法において、
前記学習済みモデルは、前記ユーザに対して再度実施された前記第２の検査に対する第２の回答を新たな教師データとして更新される、
情報処理方法。

【請求項10】

少なくとも１つの装置からなる情報処理システムであって、
請求項１～９の何れか１つに記載の情報処理方法の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な、少なくとも１つのプロセッサを備える、
情報処理システム。

【請求項11】

プログラムであって、
少なくとも１つのコンピュータに、請求項１～９の何れか１つに記載の情報処理方法の各ステップを実行させる、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理方法、情報処理システム及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、求職者と企業とのミスマッチを防止すべく、適性検査を実施するのが一般的である。特許文献１には求人求職支援システムが開示されている。

【0003】

特許文献１に開示されるシステムは、通信回線を介して求人者に自身情報と採用条件とを入力させる求人情報入力手段と、通信回線を介して求職者に自身情報と就労条件とを入力させると共に適性検査に関する質問を与えて回答を入力させる求職情報入力手段と、前記入力された適性検査の回答を分析する分析手段と、求人者採用条件に合致する求職者の検索を行う求職者検索手段と、検索された求職者の自身情報と就労条件と分析結果とを通信回線を介して前記求人者に通知する手段と、求職者の就労条件および該求職者の分析結果に合致する求人者の検索を行う求人者検索手段と、検索された求人者の自身情報と採用条件と前記求職者の分析結果とを通信回線を介して前記求職者に通知する手段と、を有する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００２－１３３１６９

【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、ここ数十年の間で新規就職者の離職率は変わらないことから、既存の適性検査によって離職率低下が実現されたとは言えない。

【0006】

本発明では上記事情を鑑み、求職者の適正を正確に予測することを支援する技術を提供することとした。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様によれば、情報処理システムによって実行される情報処理方法が提供される。この情報処理方法は、取得ステップと、特定ステップと、を備える。取得ステップでは、ユーザに対して実施された、第１の検査に対する複数の第１の回答と第２の検査に対する複数の第２の回答とを取得する。回答は、検査に含まれる質問に対する回答を含む。特定ステップでは、第１の回答と第２の回答と参照情報とに基づいて、質問の組み合わせを特定する。組み合わせは、少なくとも一つの第１の質問および少なくとも１つの第２の質問からなる。

【0008】

本開示によれば、求職者の適正を正確に予測することを支援する技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施形態における情報処理システム１の全体構成を示す図である。

【図2】情報処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置３の機能を示す機能ブロック図である。

【図4】情報処理装置３による情報処理の一例を示すアクティビティ図である。

【図5】求職者端末２に表示される第１の質問７１の一例を示すイメージ図である。

【図6】第１の検査６１においてユーザに回答８を求める第１の質問７１の例を示す図である。

【図7】求職者端末２および管理者端末５に表示される評価結果の一例を示す図である。

【図8】従業者端末４に表示される第２の質問７２の一例を示すイメージ図である。

【図9】従業者端末４または管理者端末５に表示される評価結果の一例を示す図である。

【図10】「チャレンジ精神」に係る評価項目１０と関連性のある第２の質問７２の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

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。

【0011】

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。

【0012】

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または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、また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。

【0013】

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。

【0014】

１．ハードウェア構成（第１の実施形態）
本節では、本実施形態に係る情報処理システム１のハードウェア構成について説明する。図１は、第１の実施形態における情報処理システム１の全体構成を示す図である。

【0015】

１．１ 情報処理システム１
情報処理システム１は、求職者端末２と、情報処理装置３と、従業者端末４と、管理者端末５とを備え、これらが電気通信回線を通じて通信可能に構成される。これらの構成要素についてさらに説明する。

【0016】

１．２ 求職者端末２
求職者端末２は、求職者であるユーザが操作するものであり、スマートフォン、タブレット端末、コンピュータ、その他電気通信回線を通じて情報処理装置３にアクセス可能なものであれば、その形態は問わない。ここで、行政サービスは、例えば、マイナンバーカードを活用した住民通知である。住民通知とは、

【0017】

求職者端末２は、表示部と、入力部と、通信部と、記憶部と、制御部とを有し、これらの構成要素が求職者端末２の内部において通信バスを介して電気的に接続されている。

【0018】

表示部及び入力部は、例えば、求職者端末２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。表示部は、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。入力部は、表示部と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴＹキーボード等を採用してもよい。

【0019】

通信部、記憶部及び制御部は、情報処理装置３と略同様のハードウェア構成を備える。次に説明する情報処理装置３における通信部３１、記憶部３２及び制御部３３の記載を参照されたい。

【0020】

１．３ 情報処理装置３
情報処理装置３は、図２は、情報処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置３は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３を備え、これらの構成要素が情報処理装置３の内部において通信バス３０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。

【0021】

（通信部３１）
通信部３１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、ＬＴＥ／３Ｇ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。

【0022】

（記憶部３２）
記憶部３２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３３によって実行される情報処理装置３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。また、これらの組合せであってもよい。

【0023】

（制御部３３）
制御部３３は、情報処理装置３に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部３３は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部３３は、記憶部３２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、情報処理装置３に係る種々の機能を実現する。すなわち、ソフトウェア（記憶部３２に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部３３）によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部（図３参照）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３３は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部３３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。

【0024】

１．４ 従業者端末４
従業者端末４は、企業に属する従業者であるユーザが操作するものである。従業者端末４は、スマートフォン、タブレット端末、コンピュータ、その他電気通信回線を通じて情報処理装置３にアクセス可能なものであれば、その形態は問わない。

【0025】

従業者端末４は、表示部と、入力部と、通信部と、記憶部と、制御部とを有し、これらの構成要素が従業者端末４の内部において通信バスを介して電気的に接続されている。従業者端末４は、性能及び細かな仕様等は異なっていてもよいが、求職者端末２及び情報処理装置３と略同様のハードウェア構成を備える。

【0026】

１．５ 管理者端末５
管理者端末５は、企業の採用担当者または従業員を管理する立場にあるユーザが操作するものである。管理者端末５は、表示部と、入力部と、通信部と、記憶部と、制御部とを有し、これらの構成要素が管理者端末５の内部において通信バスを介して電気的に接続されている。管理者端末５は、性能及び細かな仕様等は異なっていてもよいが、求職者端末２及び情報処理装置３と略同様のハードウェア構成を備える。

【0027】

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。本実施形態に係るシステムは、情報処理システム１により実現される。後述する情報処理方法は、情報処理システム１によって実行される。

【0028】

ここで、情報処理システム１に例示されるシステムとは、１つまたはそれ以上の装置または構成要素からなるものである。したがって、情報処理装置３単体であっても情報処理システム１に例示されるシステムに含まれる。本実施形態に係る情報処理方法は、後述する各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な、少なくとも１つのプロセッサを備える少なくとも１つの装置により実現される。プログラムは、少なくとも１つのコンピュータに、後述する情報処理方法の各ステップを実行させる。以下、情報処理システム１に含まれる各構成要素についてさらに説明する。

【0029】

図３は、情報処理装置３の機能を示す機能ブロック図である。前述の通り、ソフトウェア（記憶部３２に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部３３）によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部として実行されうる。

【0030】

具体的には、情報処理装置３（制御部３３）は、各機能部として、取得部３３１と、分類部３３２と、特定部３３３と、学習部３３４と、表示制御部３３５と、評価部３３６とを備える。

【0031】

取得部３３１は、取得ステップを実行可能に構成される。取得ステップにおいて、取得部３３１は、通信部３１または記憶部３２を介して情報を受け付け、これを作業メモリに読出可能に構成される。特に、取得部３３１は、通信ネットワークおよび通信部３１を介して種々の情報を取得するように構成される。本実施形態では、取得部３３１が取得した種々の情報は、記憶部３２に記憶されるものとして説明する。特に、取得部３３１は、求職者端末２および従業者端末４から質問７に対する回答８を取得する。回答８は、例えば、質問７に対して設定された評価段階のなかから選択された選択結果である。

【0032】

分類部３３２は、分類ステップを実行可能に構成される。取得ステップにおいて、分類部３３２は、種々の情報を予め設定された条件又は機械学習モデルに基づいて分類する。

【0033】

特定部３３３は、特定ステップを実行可能に構成される。特定部３３３は、ユーザの回答８に基づき、条件を満たす質問７の組み合わせを特定する。詳細は後述する。

【0034】

学習部３３４は、学習ステップを実行可能に構成される。学習ステップにおいて、学習部３３４は、種々の情報を利用した機械学習を実行する。種々の情報は、例えば、第１の回答８１、第２の回答８２等である。なお、学習モデルは記憶部３２に記憶されていてもよい。

【0035】

表示制御部３３５は、表示制御ステップを実行可能に構成される。表示制御ステップにおいて、表示制御部３３５は、記憶部３２に記憶された種々の情報またはこれらを含む画面等を、求職者端末２、従業者端末４または管理者端末５等の端末で視認可能な態様で表示させる。具体的には、表示制御部３３５は、画面、画像、アイコン、メッセージ等の視覚情報を、上記の端末のディスプレイに表示させるように制御する。表示制御部３３５は、視覚情報を上記の端末に表示させるためのレンダリング情報だけを生成するものであってもよい。

【0036】

評価部３３６は、評価ステップを実行可能に構成される。具体的には、評価部３３６は、求職者端末２または従業者端末４から取得した回答８に基づきユーザの適性または健康状態を評価可能に構成される。

【0037】

３．情報処理の詳細
第３節では、イメージ図を参照しながら、アクティビティ図に沿って情報処理装置３により実行される情報処理方法について説明する。
３．１ 第１の検査６１および第２の検査６２の実施
図４は、情報処理装置３による情報処理の一例を示すアクティビティ図である。

【0038】

まず、求職者であるユーザに第１の検査６１を実施する。具体的には、表示制御部３３５は、求職者端末２に第１の質問７１を表示させる（アクティビティＡ１０１）。図５は、求職者端末２に表示される第１の質問７１の一例を示すイメージ図である。図５に示すように、求職者は、第１の質問７１に対して設定された評価段階のなかからいずれか一つを選択する。選択結果は、求職者端末２によって、第１の回答８１として情報処理装置３に送信される。このように、情報処理システム１は、就職活動を行うユーザに対して求職者の性格や適性を測定することを目的として実施される検査６である第１の検査６１を実施する。

【0039】

ここで、検査６に含まれる各質問７は、複数の評価段階に分類分けされている。図６は、第１の検査６１においてユーザに回答８を求める第１の質問７１の例を示す図である。図６で示すように、第１の質問７１および後述の第２の質問７２は、分類分けされた評価項目１０のうちいずれかに分類される。具体的には例えば、評価項目１０は、大分類９１、中分類９２および小分類９３に分類分けされる。

【0040】

次に、取得部３３１は、取得部３３１は、求職者に対して実施された、第１の検査６１に対する複数の第１の回答８１を取得する。（アクティビティＡ１０２）。そして、評価部３３６は、第１の回答８１に基づいて求職者を評価する（アクティビティＡ１０３）。図７は、求職者端末２および管理者端末５に表示される評価結果の一例を示す図である。図７に示すように、評価部３３６は、第１の質問７１が属する評価項目１０の分類段階ごとにユーザの適性が評価される。図７では、中分類９２および小分類９３ごとにユーザの性格が評価された場合の例が示される。また、分類部３３２は、評価結果に基づいて、「チャレンジ精神」をはじめとする評価項目１０ごとに、求職者を複数のグループに分類する。図７では、「弱い」「普通」「強い」の３つのグループに分類される場合の例が示される。このように、分類部３３２は、評価項目１０ごとに、第１の回答８１を評価段階に応じて複数のグループに分類する。そして、表示制御部３３５は、評価結果を管理者端末５に表示させる（アクティビティＡ１０４）。企業の採用担当者は、この評価結果を用いて求職者の採用可否を決定することができる。

【0041】

続いて、第１の検査６１を受けた求職者が第１の検査６１の評価結果を活用した企業に入社し、従業員となった元求職者であるユーザに第２の検査６２を実施する場合を例に説明する。

【0042】

表示制御部３３５は、求職者端末２に第２の質問７２を表示させる（アクティビティＡ１０５）。図８は、従業者端末４に表示される第２の質問７２の一例を示すイメージ図である。図８で示すように、第１の検査６１に含まれる第１の質問７１と第２の検査６２に含まれる第２の質問７２は、少なくとも一つが異なる。かかる従業員は、第２の質問７２に対して設定された評価段階のなかからいずれか一つを選択する。選択結果は、第１の回答８１として従業者端末４から情報処理装置３に送信される。このように、情報処理システム１は、特定の組織に属するユーザである従業員の健康状態を測定することを目的として実施される検査６である第２の検査６２を実施する。

【0043】

次に、取得部３３１は、第２の検査６２に対する複数の第２の回答８２を取得する（アクティビティＡ１０６）。そして、評価部３３６は、第２の回答８２に基づいて従業員の健康状態を評価する（アクティビティＡ１０７）。図９は、従業者端末４または管理者端末５に表示される評価結果の一例を示す図である。図９に示すように、評価部３３６は、第１の回答８１が属する評価項目１０の分類段階ごとにユーザの健康状態を評価する。図９では、中分類９２および小分類９３ごとにユーザの性格が評価された場合の例が示される。そして、表示制御部３３５は、評価結果を従業者端末４および管理者端末５に表示させる（アクティビティＡ１０８）。なお、かかる評価結果は、部署ごとに平均化された数値が管理者端末５に表示されることが好ましい。これにより、企業の管理者は、この評価結果を用いて従業員の健康状態を把握することができる。

【0044】

３．２ 学習済みモデルの生成
次に、学習部３３４は、第１の回答８１と第２の回答８２とを教師データとして機械学習を実行し、学習済みモデルを生成する（アクティビティＡ１０８）。下、「チャレンジ精神」の評価項目１０について学習を実行する場合を例にさらに説明する。

【0045】

ここで、第１の検査６１に含まれる評価項目１０と、かかる評価項目１０と関連性のある第２の質問７２とは関連付けられて記憶されている。図１０は、「チャレンジ精神」に係る評価項目１０と関連性のある第２の質問７２の一例を示す図である。図１０で示される第２の質問７２のそれぞれは、第２の検査６２において「メンタル」に係る中分類９２に含まれる第２の質問７２の群に含まれる第２の質問７２の一部である。このように、第１の検査６１の各評価項目１０と関連性のある第２の質問７２との組み合わせは、予めデータベース化されて記憶部３２に記憶されているものとする。

【0046】

まず、学習部３３４は、分類部３３２によって分類されたユーザ群ごとに、評価項目１０と関連性のある第２の質問７２との相関関係を分析する。具体的には、第１の検査６１において、「チャレンジ精神」が「弱い」ユーザ群、「普通」のユーザ群、「高い」ユーザ群の３つのグループそれぞれについて、第２の検査６２において「チャレンジ精神」と関連のある第２の質問７２に対する回答結果（第２の回答８２）との相関関係を分析する。なお、ここで分析対象とされる第２の質問７２は、例えば、図１０で示された「現状に満足している。」、「もっとハイレベルな仕事にチャレンジしたい。」、「最近物事に対して関心がもてない。」等の質問群である。

【0047】

そして、学習部３３４は、例えば、「チャレンジ精神」が「高い」ユーザ群の第２の回答８２が他のユーザ群と比べて有意に相関係数が高い第２の回答８２を特定する。また、学習部３３４は、「チャレンジ精神」に属する第１の回答８１の群と、特定された第２の回答８２との相関関係を分析する。具体的には、「チャレンジ精神」に属する複数の第１の回答８１のうち、特定された第２の回答８２との相関関係が他の第１の検査６１と比べて有意に高い第１の回答８１を特定する。

【0048】

そして、特定された第１の検査６１および第２の回答８２は、参照情報として記憶部３２に記憶される。すなわち、参照情報は、第１の回答８１と第２の回答８２とを教師データとして学習させた学習済みモデルである。なお、この学習済みモデルは、ユーザに対して再度実施された第２の検査６２に対する第２の回答８２を新たな教師データとして更新され得る。

【0049】

次に、特定部３３３は、機械学習により生成された学習モデルに基づいて、回答８が相関関係にある質問７の組み合わせを特定する。（アクティビティＡ１０９）この組み合わせは、少なくとも一つの第１の質問７１および少なくとも１つの第２の質問７２からなる。

【0050】

例えば、特定部３３３は、学習部３３４によって特定された第１の回答８１および第２の回答８２のうち、最も相関関係の高い第１の質問７１と第２の質問７２との組み合わせを特定する。このように、特定部３３３は、第１の回答８１と第２の回答８２と参照情報とに基づいて、質問７の組み合わせを特定する。具体的には、特定部３３３は、設定された評価段階のうち相対的に高い段階が選択されたグループに分類された第１の回答８１と第２の回答８２とに基づいて、回答８が相関関係にある質問７の組み合わせを特定する。なお、特定部３３３は、ユーザが第２の検査６２を複数回受験していた場合、第１の回答８１と過去の第２の回答８２との統計値とに基づいて、質問７の組み合わせを特定してもよい。統計値は、例えば、中央値、平均値である。

【0051】

このような態様によれば、以後の第１の検査６１および第２の検査６２において、特定された第１の質問７１と第２の質問７２との組み合わせを用いるとともに、相関関係のない他の第１の質問７１または第２の質問７２を以後の検査６に用いないこととすることができる。

【0052】

<まとめ>
以上をまとめると、本実施形態に係る情報処理方法は、取得ステップと、特定ステップと、を備える。取得ステップでは、ユーザに対して実施された、第１の検査６１に対する複数の第１の回答８１と第２の検査６２に対する複数の第２の回答８２とを取得する。回答８は、検査６に含まれる質問７に対する回答８を含む。特定ステップでは、第１の回答８１と第２の回答８２と参照情報とに基づいて、質問７の組み合わせを特定する。組み合わせは、少なくとも一つの第１の質問７１および少なくとも１つの第２の質問７２からなる。

【0053】

このような態様によれば、情報処理システム１は、求職者の適正を正確に予測することを支援する技術を提供することができる。具体的には、入社前にチェックされたユーザの適性と、入社後のユーザの状態とを考慮した上で、適性検査で実施する質問事項を決定し、ユーザの適性をより正確に把握することができる。

【0054】

４．その他
情報処理システム１は、以下の構成を含む態様で提供されてもよい。

【0055】

本実施形態では、取得部３３１、分類部３３２、特定部３３３、学習部３３４および表示制御部３３５を、情報処理装置３の制御部３３によって実現される機能部として説明しているが、この少なくとも一部を、従業者端末４の制御部によって実現される機能部として実施してもよい。

【0056】

さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。

【0057】

（１）情報処理システムによって実行される情報処理方法であって、取得ステップと、特定ステップと、を備え、前記取得ステップでは、ユーザに対して実施された、前記第１の検査に対する複数の第１の回答と前記第２の検査に対する複数の第２の回答とを取得し、前記回答は、前記検査に含まれる質問に対する回答を含み、前記特定ステップでは、前記第１の回答と前記第２の回答と参照情報とに基づいて、前記質問の組み合わせを特定し、前記組み合わせは、少なくとも一つの前記第１の質問および少なくとも１つの前記第２の質問からなる、情報処理方法。

【0058】

（２）上記（１）に記載の情報処理方法において、前記回答は、前記質問に対して設定された評価段階のなかから選択された選択結果である、情報処理方法。

【0059】

（３）上記（２）に記載の情報処理方法において、分類ステップをさらに備え、前記分類ステップでは、前記第１の回答を前記評価段階に応じて複数のグループに分類し、前記特定ステップでは、設定された前記評価段階のうち相対的に高い段階が選択されたグループに分類された前記第１の回答と前記第２の回答とに基づいて、回答が相関関係にある前記質問の組み合わせを特定する、情報処理方法。

【0060】

（４）上記（１）～（３）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記特定ステップでは、前記機械学習により生成された学習モデルに基づいて、前記回答が相関関係にある前記質問の組み合わせを特定する、情報処理方法。

【0061】

（５）上記（１）～（４）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記第１の検査に含まれる第１の質問と前記第２の検査に含まれる第２の質問は、少なくとも一つが異なる、情報処理方法。

【0062】

（６）上記（１）～（５）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記特定ステップでは、前記ユーザが前記第２の検査を複数回受験していた場合、第１の回答と過去の前記第２の回答との統計値（中央値、平均値）とに基づいて、前記質問の組み合わせを特定する、情報処理方法。

【0063】

（７）上記（１）～（６）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記第１の検査は、就職活動を行うユーザに対して実施される検査である、前記第２の検査は、特定の組織に属するユーザの健康状態を測定することを目的として実施される検査である、情報処理方法。

【0064】

（８）上記（１）～（７）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記参照情報は、前記第１の回答と前記第２の回答とを教師データとして学習させた学習済みモデルである、情報処理方法。

【0065】

（９）上記（１）～（８）の何れか１つに記載の情報処理方法において、前記学習済みモデルは、前記ユーザに対して再度実施された前記第２の検査に対する第２の回答を新たな教師データとして更新される、情報処理方法。

【0066】

（１０）少なくとも１つの装置からなる情報処理システムであって、上記（１）～（９）の何れか１つに記載の情報処理方法の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な、少なくとも１つのプロセッサを備える、情報処理システム。

【0067】

（１１）プログラムであって、少なくとも１つのコンピュータに、上記（１）～（９）の何れか１つに記載の情報処理方法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。

【0068】

最後に、本発明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ともに、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。

【符号の説明】

【0069】

１ ：情報処理システム
２ ：求職者端末
３ ：情報処理装置
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：制御部
３３１ ：取得部
３３２ ：分類部
３３３ ：特定部
３３４ ：学習部
３３５ ：表示制御部
３３６ ：評価部
４ ：従業者端末
５ ：管理者端末
６ ：検査
６１ ：第１の検査
６２ ：第２の検査
７ ：質問
７１ ：第１の質問
７２ ：第２の質問
８ ：回答
８１ ：第１の回答
８２ ：第２の回答
９１ ：大分類
９２ ：中分類
９３ ：小分類
１０ ：評価項目

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【手続補正書】

【提出日】2023-08-22

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

明細書に記載の発明。