特開 2025-15182 面接装置、面接方法、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】P2025015182

(43)【公開日】2025-01-30

(54)【発明の名称】面接装置、面接方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/1053 20230101AFI20250123BHJP

   G06F 40/279 20200101ALI20250123BHJP

   G06F 40/44 20200101ALI20250123BHJP

   G06F 40/56 20200101ALI20250123BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/1053

G06F40/279

G06F40/44

G06F40/56

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023118409

(22)【出願日】2023-07-20

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】平山 三千昭

(72)【発明者】

【氏名】羽石 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】川久保 敦

(72)【発明者】

【氏名】邵 玉穎

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA20

5L049AA20

(57)【要約】

【課題】被面接者に対する面接を効率的かつ正確に行うことができる面接装置、面接方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】面接装置は、入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力する入力部と、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力する出力部と、を備える。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力する入力部と、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力する出力部と、
を備える面接装置。

【請求項2】

前記入力部は、前記文章生成モデルに、前記回答と、前記質問と、前記回答及び前記質問を要約する旨の指示とを表す第２テキストを前記入力文章として入力し、
前記出力部は、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての面接サマリを出力する
請求項１に記載の面接装置。

【請求項3】

前記入力部は、前記第２テキストに、前記被面接者に対する評価項目を前記面接サマリに含める旨の指示を含める
請求項２に記載の面接装置。

【請求項4】

前記評価項目は、前記被面接者の人間性、熱量、及び社交性の少なくとも一つに関する事項を含む
請求項３に記載の面接装置。

【請求項5】

前記入力部は、前記回答に基づいて、面接の進行に関する方針を決定する
請求項１に記載の面接装置。

【請求項6】

前記入力部は、前記被面接者に対する評価項目に基づいて、面接の進行に関する方針を決定する
請求項１に記載の面接装置。

【請求項7】

前記入力部は、前記回答に基づいて感情特定モデルによって決定された前記被面接者の感情を前記第１テキストに含める
請求項１に記載の面接装置。

【請求項8】

前記入力部は、前記回答に基づいて感情特定モデルによって決定された前記被面接者の感情を前記第２テキストに含める
請求項２に記載の面接装置。

【請求項9】

コンピュータが、
入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力すること
を含む処理を実行する面接方法。

【請求項10】

コンピュータに、
入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力すること
を含む処理を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、面接装置、面接方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、面接者端末と被面接者端末とがネットワークを介して会議サーバに接続され、面接者端末および被面接者端末から認証情報を用いて会議サーバにアクセスすることにより、会議サーバを利用したオンライン面接を行うことができる面接システムであって、面接者端末および被面接者端末がネットワークを介して接続された面接設定サーバを更に備え、面接設定サーバは、被面接者端末からのアクセスに基づいて面接日時を含む面接情報を生成して、会議サーバに面接情報を送信し、会議サーバは、面接設定サーバからの面接情報の送信に基づいて認証情報を発行する面接システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－００４１４２号公報

【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、特許文献１に記載の技術では、被面接者に対する面接を効率的かつ正確に行うためには改善の余地がある。

【0005】

本開示は、被面接者に対する面接を効率的かつ正確に行うことができる面接装置、面接方法、及びプログラム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】

【0006】

本開示の技術に係る第１の態様は、入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力する入力部と、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力する出力部と、を備える面接装置である。

【0007】

本開示の技術に係る第２の態様は、コンピュータが、入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力することを含む処理を実行する面接方法である。

【0008】

本開示の技術に係る第３の態様は、コンピュータに、入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力することを含む処理を実行させるためのプログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】面接システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図2】面接装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【図3】面接装置の動作の一例を示す第１説明図である。

【図4】面接装置の動作の一例を示す第２説明図である。

【図5】面接装置の動作の一例を示す第３説明図である。

【図6】面接装置の動作の一例を示す第４説明図である。

【図7】面接装置の動作の一例を示す第５説明図である。

【図8】面接装置の動作の一例を示す第６説明図である。

【図9】面接装置の動作の一例を示す第７説明図である。

【図10】面接装置の動作の一例を示す第８説明図である。

【図11】面接装置の動作の一例を示す第９説明図である。

【図12】面接実行処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図13】感情マップの一例を示す概念図である。

【図14】感情マップの一例を示す概念図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係る面接装置、面接方法、及びプログラムの実施形態の一例について説明する。

【0011】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0012】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等が挙げられる。

【0013】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0014】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0015】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0016】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0017】

図１には、実施形態に係る面接システム１０の構成の一例が示されている。

【0018】

図１に示すように、面接システム１０は、面接装置１２及び被面接者端末１４を備えている。面接装置１２は、ＡＩ面接官として機能する装置であり、被面接者端末１４は、被面接者とのインタフェースとして機能する装置である。面接装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。被面接者端末１４の一例としては、ノート型パーソナルコンピュータ、スマートフォン、又はタブレット端末が挙げられる。以下、被面接者端末１４がノート型パーソナルコンピュータである場合を説明する。

【0019】

面接装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0020】

被面接者端末１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0021】

受付装置３８は、キーボード３８Ａ、マウス３８Ｂ、タッチパッド３８Ｃ、マイク３８Ｄ等を備えており、被面接者からの入力を受け付ける。受付装置３８は、被面接者からの入力を受け付けた場合、入力に対応するデータをプロセッサ４６に対して出力する。

【0022】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データを人物２０が知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータを人物２０に対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0023】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0024】

図２には、面接装置１２の要部機能の一例が示されている。

【0025】

図２に示すように、面接装置１２では、プロセッサ２８によって面接実行処理が行われる。ストレージ３２には、面接実行プログラム５６が格納されている。面接実行プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から面接実行プログラム５６を読み出し、読み出した面接実行プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。面接実行処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する面接実行プログラム５６に従って、質問開始部２８Ａ、入力部２８Ｂ、及び出力部２８Ｃとして動作することによって実現される。

【0026】

ストレージ３２には、文章生成モデル５８及び感情特定モデル６０が格納されている。文章生成モデル５８及び感情特定モデル６０は、面接実行処理において使用される。文章生成モデル５８は、入力文章に応じた出力文章を生成する学習済のモデルである。具体的には、文章生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。文章生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。文章生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。文章生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。文章生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。図２では、文章生成モデルがストレージに格納されている態様が示されているが、文章生成モデルは、面接装置と通信可能に接続されたクラウドコンピュータに格納されていてもよい。なお、感情特定モデル６０については、後述する。

【0027】

次に、図３から図１１を参照しながら、面接装置１２が被面接者との面接を実行するための面接実行処理を行う場合の質問開始部２８Ａ、入力部２８Ｂ、及び出力部２８Ｃの動作の一例について説明する。

【0028】

図３に示すように、質問開始部２８Ａは、面接が開始されると、初めの質問である「質問１」を被面接者端末１４に対して出力する。図３に示す例において、「質問１」は、「はじめに、氏名、学歴、志望動機をお願いします。」である。初めの質問である「質問１」は、予め定められた質問でもよい。被面接者端末１４は、「質問１」を被面接者に対して出力する。被面接者端末１４は、「質問１」を音声で出力してもよく、文字で出力してもよい。また、被面接者端末１４は、「質問１」を音声及び文字の両方で出力してもよい。被面接者端末１４は、以下の各質問についても、音声で出力してもよく、文字で出力してもよく、音声及び文字の両方で出力してもよい。

【0029】

被面接者は、「質問１」に対する回答である「回答１」を被面接者端末１４に対して入力する。図３に示す例において、「回答１」は、「氏名は〇〇です。学歴は〇〇です。御社を志望したのは、〇〇で世界をリードする企業で働きたいという強い動機からです。」である。被面接者は、「回答１」を音声で入力してもよく、文字で入力してもよい。また、被面接者は、「回答１」を音声及び文字の両方で入力してもよい。被面接者は、以下の各回答についても、音声で入力してもよく、文字で入力してもよく、音声及び文字の両方で入力してもよい。被面接者端末１４は、「回答１」を面接装置１２に対して出力する。

【0030】

入力部２８Ｂは、被面接者の回答及び／又は被面接者に対する評価項目に基づいて、面接の進行に関する方針を決定する機能を有する。入力部２８Ｂは、例えば、回答に含まれる用語を抽出し、抽出した用語に対応する方針をパターンマッチング又は人工知能等を用いて決定してもよい。また、入力部２８Ｂは、例えば、面接担当者によって事前に設定された評価項目を取得し、取得した評価項目に対応する方針をパターンマッチング又は人工知能等を用いて決定してもよい。評価項目は、面接担当者が面接サマリに含めたい項目であり、面接担当者が任意に設定可能である。

【0031】

評価項目は、例えば、被面接者の人間性、熱量、及び社交性の少なくとも一つを含んでいてもよい。熱量とは、自己進化の意欲、仕事への意欲、能動性などを評価するための項目である。人間性及び社交性の評価項目は、以下の項目を含んでいてもよい。
・感情：トーン、音声の強弱、話速などから、応答時の感情状態（積極性、不安、興奮、ポジティブ、ネガティブなど）を推定するための項目
・モチベーション：志望動機、組織への献身度などを評価するための項目
・コミュニケーションスキル：応答の明確さや流暢さ、語彙力、質問への適切な反応など、言語的な表現からコミュニケーション能力を評価するための項目
・リーダーシップとチームワーク：チームでの経験や、特定のシナリオでのリーダーシップをどう発揮するかを評価するための項目
・責任感：負の結果に対して責任を取れるか、ミスを認めて改善に努める姿勢があるかを評価するための項目
・倫理性と価値観：個々の回答から、候補者の倫理観、価値観、道徳性、規範(コンプライアンス)意識を評価するための項目
・適応能力：状況に応じて自身の行動や発言を調整できるか、複数のタスクを同時に処理できるかなどを評価するための項目
・ストレス耐性と対処能力：予期しない質問や困難なシチュエーションに対する反応から、ストレス管理や問題解決能力を評価するための項目
・論理的思考力：与えられた質問や状況に対する理解度と、それに対する反応の論理性を評価するための項目
・創造力と革新性：新しいアイデアを提案できるか、問題解決のための革新的なアプローチを持っているかを評価するための項目
・問題解決スキル：複雑な問題を分解し、適切な解決策を提案できるかを評価するための項目
・情報収集能力：効率的に情報を収集し、それを元に行動できるかを評価するための項目
・自己認識：自分自身の強みや弱みを理解し、自己改善に取り組む意欲があるかを評価するための項目
・意思決定力：限られた情報から効率的かつ効果的に意思決定を行えるかを評価するための項目
・専門知識と技術スキル：応募している職種に必要な専門的な知識や技術スキルを持っているかを評価するための項目

【0032】

なお、入力部２８Ｂは、十分な情報が得られたか否かや、経過時間に基づいて、面接の進行に関する方針を決定してもよい。

【0033】

図３に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答１」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「志望動機についてさらに深堀するべきである。」との方針を決定している。

【0034】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問１」と、「回答１」と、「回答１に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。このように、入力部２８Ｂは、プロンプトを文章生成モデル５８に入力するプロンプト入力部としての機能を有する。図３に示す例において、入力部２８Ｂは、『学生の回答は「氏名は〇〇です～動機からです。」です。この学生に対して次の質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0035】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問２」を出力文章として生成する。図３に示す例において、「質問２」は、「自己紹介ありがとうございます。あなたがこの会社で取り組みたい具体的なプロジェクトや分野があれば教えてください。」である。

【0036】

出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された出力文章としての質問である「質問２」を被面接者端末１４に対して出力する。被面接者端末１４は、「質問２」を被面接者に対して出力する。

【0037】

図４に示すように、被面接者は、「質問２」に対する回答である「回答２」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答２」を面接装置１２に対して出力する。図４に示す例において、「回答２」は、「私は〇〇技術に特に興味があり、その技術を活用して社会問題を解決するプロジェクトに参加したいです。」である。

【0038】

入力部２８Ｂは、「回答２」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図４に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答２」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「志望動機についてさらに深堀するべきである。」との方針を決定している。

【0039】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問２」と、「回答２」と、「回答２に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図４に示す例において、入力部２８Ｂは、『「自己紹介ありがとう～あなたがこの会社で取り組みたい～教えてください」との質問に対して、学生の回答は「私は〇〇技術に～参加したいです。」です。この学生に対して次の質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0040】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問３」を出力文章として生成する。図４に示す例において、「質問３」は、「〇〇技術に興味を持ったきっかけや、具体的にどのような社会問題を解決したいのか詳しく教えていただけますか？」である。

【0041】

出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された出力文章としての質問である「質問３」を被面接者端末１４に対して出力する。被面接者端末１４は、「質問３」を被面接者に対して出力する。

【0042】

図５に示すように、被面接者は、「質問３」に対する回答である「回答３」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答３」を面接装置１２に対して出力する。図５に示す例において、「回答３」は、「高校時代に〇〇を始め、大学では〇〇の授業を取ったことがきっかけです。具体的には、〇〇を活用した〇〇支援システムに興味があります。〇〇の現場で起こっている問題をＡＩ技術で解決できれば、多くの人々の生活をより良くできると考えています。」である。

【0043】

入力部２８Ｂは、「回答３」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図５に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答３」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「情報が取得できたので、次の質問をするべきである。次は、面接担当者が事前に設定した「予期しない状況への対処能力」を測るべきである。」との方針を決定している。

【0044】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問３」と、「回答３」と、「回答３に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図５に示す例において、入力部２８Ｂは、『「〇〇技術に興味～ますか？」の質問に対して、学生の回答は「高校時代に～考えています。」です。志望動機についてはよく分かったので、次は、予期しない状況に対しての対処能力を測りたいと思います。その能力を測る質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0045】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問４」を出力文章として生成する。図５に示す例において、「質問４」は、「あなたが最も尊敬する人物は誰ですか？また、その理由も教えていただけますか？」である。

【0046】

出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された出力文章としての質問である「質問４」を被面接者端末１４に対して出力する。被面接者端末１４は、「質問４」を被面接者に対して出力する。

【0047】

図６に示すように、被面接者は、「質問４」に対する回答である「回答４」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答４」を面接装置１２に対して出力する。図６に示す例において、「回答４」は、「私が最も尊敬するのは、〇〇創設者である〇〇です。彼のビジョンと、それを現実に変えるための情熱に深く感銘を受けています。」である。

【0048】

入力部２８Ｂは、「回答４」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図６に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答４」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「情報が足りないので、さらに深堀するべきである。」との方針を決定している。

【0049】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問４」と、「回答４」と、「回答４に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図６に示す例において、入力部２８Ｂは、『「あなたが最も尊敬～ですか？」の質問に対して、学生の回答は「私が最も尊敬するのは～」です。この会話の流れで、状況対処能力をさらに深堀する質問をしてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0050】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問５」を出力文章として生成する。図６に示す例において、「質問５」は、「〇〇はたしかに多くの人々から尊敬されていますね。それでは、もし〇〇が生きていたとしたら、彼に一つだけ質問できるとしたら何を聞きますか？」である。

【0051】

図７に示すように、被面接者は、「質問５」に対する回答である「回答５」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答５」を面接装置１２に対して出力する。図７に示す例において、「回答５」は、「もし彼に質問できるなら、「あなたが直面した困難や挑戦にどのように立ち向かってきたのか」と尋ねたいです。それは私が自身の困難に対処する方法を見つけるのに役立つと思うからです。」である。

【0052】

入力部２８Ｂは、「回答５」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図７に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答５」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「情報が取得できたので、次の質問をするべきである。次は、担当者が事前に設定した、学生時代の経験について聞くべきである。」との方針を決定している。

【0053】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問５」と、「回答５」と、「回答５に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図７に示す例において、入力部２８Ｂは、『「〇〇はたしかに～聞きますか？」の質問に対して、学生の回答は「もし彼に～」です。次にこの学生に対して、学生時代に力を入れてきたことを聞くための質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0054】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問６」を出力文章として生成する。図７に示す例において、「質問６」は、「ありがとうございます。次の質問です。学生の頃一番力を入れた事は何ですか？」である。

【0055】

図８に示すように、被面接者は、「質問６」に対する回答である「回答６」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答６」を面接装置１２に対して出力する。図８に示す例において、「回答６」は、「学生の頃一番力を入れた事は〇〇〇です。」である。

【0056】

入力部２８Ｂは、「回答６」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図８に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答６」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「さらに深堀するべきである。」との方針を決定している。

【0057】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問６」と、「回答６」と、「回答６に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図８に示す例において、入力部２８Ｂは、『「学生の頃一番力を入れた事は何ですか？」の質問に対して、学生の回答は「学生の頃一番力を入れた事は〇〇〇です。」です。この学生に対して次の質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0058】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問７」を出力文章として生成する。図８に示す例において、「質問７」は、「〇〇〇について具体的なエピソードはありますか？」である。

【0059】

図９に示すように、被面接者は、「質問７」に対する回答である「回答７」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答７」を面接装置１２に対して出力する。図９に示す例において、「回答７」は、「具体的なエピソードは〇〇です。」である。

【0060】

入力部２８Ｂは、「回答７」が面接装置１２に入力されると、方針を決定する。図９に示す例において、入力部２８Ｂは、「回答７」及び面接担当者によって事前に設定された評価項目に基づいて、「面接で聞くべきことを聞くことができた。時間が終了時刻に近づいているので、最終の質問に移行するべきである。」との方針を決定している。

【0061】

そして、入力部２８Ｂは、決定した方針に従い、「質問７」と、「回答７」と、「回答７に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図９に示す例において、入力部２８Ｂは、『「〇〇〇について具体的なエピソードはありますか？」の質問に対して、学生の回答は「具体的なエピソードは〇〇です。」です。最後の質問を考えてください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0062】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問８」を出力文章として生成する。図９に示す例において、「質問８」は、「最後に何か質問はありますか？後日メールにて回答をします。」である。

【0063】

図１０に示すように、被面接者は、「質問８」に対する回答である「回答８」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答８」を面接装置１２に対して出力する。図１０に示す例において、「回答８」は、「会社の制度について、〇〇は〇〇ですか？」である。

【0064】

入力部２８Ｂは、「回答８」が面接装置１２に入力されると、決定した方針に従い、「質問８」と、「回答８」と、「回答８に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。図１０に示す例において、入力部２８Ｂは、面接の終了条件を満たしているので、『「最後に何か質問はありますか？後日メールにて回答をします。」の質問に対して、学生の回答は「会社の制度～ですか？」です。この学生に対して締めの言葉を出して下さい。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第１テキスト」の一例である。

【0065】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、次の質問である「質問９」を出力文章として生成する。図１０に示す例において、「質問９」は、「質問ありがとうございます。後日、担当者から回答させていただきます。本日は有難うございました。」である。

【0066】

図１１に示すように、被面接者は、「質問９」に対する回答である「回答９」を被面接者端末１４に対して入力する。被面接者端末１４は、「回答９」を面接装置１２に対して出力する。図１１に示す例において、「回答９」は、「ありがとうございました。」である。

【0067】

このように、面接装置１２による質問と被面接者による回答とのやり取りが進行すると、被面接者から最終的な回答である「回答Ｎ」（図３から図１１に示す例では、Ｎ＝９）が得られる。

【0068】

入力部２８Ｂは、最終的な回答である「回答Ｎ」が面接装置１２に入力された場合、「質問１～Ｎ」と、「回答１～Ｎ」と、「質問１～Ｎ及び回答１～Ｎを要約する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。なお、入力部２８Ｂは、被面接者に対する評価項目を面接サマリに含める旨の指示を含めてもよい。これにより、評価項目について「回答１～Ｎ」から特定される評価内容を面接サマリに含めることができる。図１１に示す例において、入力部２８Ｂは、『「ありがと～ました。」の質問に対して、学生の回答は「ありがとうございました。」です。以上の質問及びその回答に従って、この学生の人間性、熱量、社交性などの情報を盛り込んだ面接サマリを作成してください。』とのプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力している。この場合に生成されるテキストは、本開示における「第２テキスト」の一例である。

【0069】

文章生成モデル５８は、入力部２８Ｂによって入力されたプロンプトに対して、「回答１～Ｎ」及び「質問１～Ｎ」を要約した「面接サマリ」を出力文章として生成する。

【0070】

出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された出力文章としての「面接サマリ」を出力する。出力部２８Ｃは、「面接サマリ」を、ストレージ３２に対して出力してストレージ３２に記録させてもよく、他のサーバに対して出力して他のサーバに記録させてもよい。また、出力部２８Ｃは、「面接サマリ」を、ディスプレイに対して出力してディスプレイに表示させてもよく、プリンタに対して出力してプリンタに印刷させてもよい。

【0071】

なお、入力部２８Ｂは、後述する感情特定モデル６０を用い、被面接者の回答に基づいて感情特定モデル６０によって決定された被面接者の感情を、図３から図１１に示すプロンプトに含めてもよい。これにより、今回の質問に対して被面接者が示した感情に応じた次の質問を文章生成モデル５８によって生成することができる。

【0072】

また、入力部２８Ｂは、後述する感情特定モデル６０を用い、被面接者の回答に基づいて感情特定モデル６０によって決定された被面接者の感情を、図６に示すプロンプトに含めてもよい。これにより、各質問に対して被面接者が示した感情を、被面接者を評価する指標として面接サマリに含めることができる。

【0073】

また、図３から図１１に示す例では、面接装置１２から被面接者端末１４を介して被面接者に対して質問が出力され、被面接者から被面接者端末１４を介して面接装置１２に回答が入力されているが、面接装置１２から被面接者に対して直接的に質問が出力され、被面接者から面接装置１２に直接的に回答が入力されてもよい。以下、被面接者端末１４を介して被面接者に対して質問を出力する場合と、被面接者に対して直接的に質問を出力する場合とを、区別せずに、被面接者に対して質問を出力すると説明する。

【0074】

次に、面接装置による面接方法について説明する。

【0075】

図１２には、本実施形態に係る面接実行処理の流れの一例が示されている。図１２に示す面接実行処理では、先ず、ステップＳＴ１０で、質問開始部２８Ａは、初めの質問である「質問１」を被面接者に対して出力する。

【0076】

次いで、ステップＳＴ１２で、入力部２８Ｂは、「質問１」と、「回答１」と、「回答１に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。これにより、文章生成モデル５８によって次の質問である「質問Ｎ－１」が生成される。

【0077】

次いで、ステップＳＴ１４で、プロセッサは、面接を終了する終了条件が成立したか否かを判定する。終了条件としては、例えば、面接の進行に関する方針により面接を終了すべきと決定されたという条件、回答及び質問のやりとりの回数が既定の回数に達したという条件、及び、面接時間が既定の時間に達したという条件等が挙げられる。終了条件が成立した場合には、面接実行処理はステップＳＴ２０に移行する。一方、終了条件が成立していない場合には、面接実行処理はステップＳＴ１６に移行する。

【0078】

ステップＳＴ１６で、入力部２８Ｂは、「質問Ｎ－１」と、「回答Ｎ－１」と、「回答Ｎ－１に対して質問する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。これにより、文章生成モデル５８によって次の質問である「質問Ｎ」が生成される。

【0079】

次いで、ステップＳＴ１８で、出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された「質問Ｎ」を被面接者に対して出力する。ステップＳＴ１８後に、ステップＳＴ１４に戻る。この際に、Ｎをインクリメントする。

【0080】

ステップＳＴ２０で、入力部２８Ｂは、「質問１～Ｎ」と、「回答１～Ｎ」と、「質問１～Ｎ及び回答１～Ｎを要約する旨の指示」とを表すテキストであるプロンプトを生成し、生成したプロンプトを入力文章として文章生成モデル５８に入力する。これにより、文章生成モデル５８によって「回答１～Ｎ」及び「質問１～Ｎ」を要約した「面接サマリ」が生成される。

【0081】

次いで、ステップＳＴ２２で、出力部２８Ｃは、文章生成モデル５８によって生成された出力文章としての「面接サマリ」を出力する。これにより、面接実行処理は終了する。

【0082】

以上説明したように、面接装置１２によれば、文章生成モデル５８を活用することにより、被面接者に対する面接を効率的かつ正確に行うことができる。

【0083】

次に、感情特定モデル６０について説明する。感情特定モデル６０は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル６０は、特定のマッピングである感情マップ（図１３参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。

【0084】

図１３は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【0085】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【0086】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【0087】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【0088】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【0089】

感情特定モデル６０は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１４に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１４では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【0090】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって面接実行処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる面接実行処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0091】

また、上記実施形態では、ストレージ３２に面接実行プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、面接実行プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている面接実行プログラム５６は、面接装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、面接実行プログラム５６に従って面接実行処理を実行する。

【0092】

また、ネットワーク５４を介して面接装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に面接実行プログラム５６を格納させておき、面接装置１２の要求に応じて面接実行プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0093】

なお、ネットワーク５４を介して面接装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に面接実行プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に面接実行プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、面接実行プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0094】

面接実行処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、面接実行処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで面接実行処理を実行する。

【0095】

面接実行処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、面接実行処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0096】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、面接実行処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、面接実行処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、面接実行処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0097】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の面接実行処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0098】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0099】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【0100】

以下、本実施形態に関して以下の付記を開示する。
（付記１）
入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力する入力部と、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力する出力部と、
を備える面接装置。
（付記２）
前記入力部は、前記文章生成モデルに、前記回答と、前記質問と、前記回答及び前記質問を要約する旨の指示とを表す第２テキストを前記入力文章として入力し、
前記出力部は、前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての面接サマリを出力する
付記１に記載の面接装置。
（付記３）
前記入力部は、前記第２テキストに、前記被面接者に対する評価項目を前記面接サマリに含める旨の指示を含める
付記２に記載の面接装置。
（付記４）
前記評価項目は、前記被面接者の人間性、熱量、及び社交性の少なくとも一つに関する事項を含む
付記３に記載の面接装置。
（付記５）
前記入力部は、前記回答に基づいて、面接の進行に関する方針を決定する
付記１から付記４の何れか一つに記載の面接装置。
（付記６）
前記入力部は、前記被面接者に対する評価項目に基づいて、面接の進行に関する方針を決定する
付記１から付記５の何れか一つに記載の面接装置。
（付記７）
前記入力部は、前記回答に基づいて感情特定モデルによって決定された前記被面接者の感情を前記第１テキストに含める
付記１から付記６の何れか一つに記載の面接装置。
（付記８）
前記入力部は、前記回答に基づいて感情特定モデルによって決定された前記被面接者の感情を前記第２テキストに含める
付記２から付記４、及び付記２に従属する付記５から付記７の何れか一つに記載の面接装置。
（付記９）
コンピュータが、
入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力すること
を含む処理を実行する面接方法。
（付記１０）
コンピュータに、
入力文章に応じた出力文章を生成する文章生成モデルに、被面接者の回答と、前記回答に対して質問する旨の指示とを表す第１テキストを前記入力文章として入力すること、及び、
前記文章生成モデルによって生成された前記出力文章としての質問を前記被面接者に対して出力すること
を含む処理を実行させるためのプログラム。

【符号の説明】

【0101】

１０ 面接システム
１２ 面接装置
１４ 被面接者端末
２２ コンピュータ
２４ データベース
２６ 通信Ｉ／Ｆ
２８ プロセッサ
２８Ａ 質問開始部
２８Ｂ 入力部
２８Ｃ 出力部
３０ＲＡＭ
３２ ストレージ
３４ バス
３６ コンピュータ
３８ 受付装置
３８Ａ キーボード
３８Ｂ マウス
３８Ｃ タッチパッド
３８Ｄ マイク
４０ 出力装置
４０Ａ ディスプレイ
４０Ｂ スピーカ
４２ カメラ
４４ 通信Ｉ／Ｆ
４６ プロセッサ
４８ ＲＡＭ
５０ ストレージ
５２ バス
５４ ネットワーク
５６ 面接実行プログラム
５８ 文章生成モデル
６０ 感情特定モデル
４００ 感情マップ
９００ 感情マップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】