特許 7058368 処理装置及び処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-04-13

(45)【発行日】2022-04-21

(54)【発明の名称】処理装置及び処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20120101AFI20220414BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06 332

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021179940

(22)【出願日】2021-11-04

【審査請求日】2021-11-04

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】512313953

【氏名又は名称】株式会社ビズリーチ

(74)【代理人】

【識別番号】110002815

【氏名又は名称】ＩＰＴｅｃｈ特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】友部 博教

【審査官】竹下 翔平

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０５２８５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】酒井 理，従業員生涯価値モデル再考，生涯学習とキャリアデザイン，第15巻第1号，日本，法政大学キャリアデザイン学会，2017年11月，pp.149-156

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

メンバーがもたらす価値を表す出力軸及び時間軸によって定義される座標空間において前記メンバーがもたらす価値の総量によって表現される生涯価値を定量化する制御部を備え、
前記制御部は、前記出力軸を定義するパラメータとして、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータを用い、前記第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化する、
処理装置。

【請求項2】

前記制御部は、前記出力軸を定義するパラメータとして、前記期待役割に対して前記2以上のメンバーの各々が発揮する能力を表す能力発揮度を定義する第2パラメータを用い、前記第2パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化し、
前記第2パラメータは、前記期待役割に対する比率で表されるパラメータである、請求項１に記載の処理装置。

【請求項3】

前記第1パラメータは、所定タイミングよりも過去における前記期待役割の実績値を定義するパラメータを含み、
前記第2パラメータは、前記所定タイミングよりも過去における前記能力発揮度の実績値を定義するパラメータを含み、
前記制御部は、前記期待役割の実績値及び前記能力発揮度の実績値に基づいて、前記所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する、請求項２に記載の処理装置。

【請求項4】

前記制御部は、所定タイミングよりも将来において、前記2以上のメンバーの各々が前記組織への在籍を継続すると期待される期待在籍期間を定義する第3パラメータに基づいて、前記所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の処理装置。

【請求項5】

前記第1パラメータは、前記所定タイミングよりも将来における前記期待役割の予想値を定義するパラメータを含み、
前記制御部は、前記期待役割の予想値及び前記期待在籍期間に基づいて、前記所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する、請求項４に記載の処理装置。

【請求項6】

前記第1パラメータは、前記所定タイミングよりも将来における前記期待役割の上限である最大期待役割を定義するパラメータを含み、
前記制御部は、前記期待役割の予想値、前記最大期待役割及び前記期待在籍期間に基づいて、前記所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する、請求項５に記載の処理装置。

【請求項7】

処理装置が、メンバーがもたらす価値を表す出力軸及び時間軸によって定義される座標空間において前記メンバーがもたらす価値の総量によって表現される生涯価値を定量化するステップAを備え、
前記ステップAは、前記処理装置が、前記出力軸を定義するパラメータとして、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータを用い、前記第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化するステップを含む、処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、処理装置及び処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、労働生産性などが重視される中で、従業員生涯価値（以下、ELTV; Employee Lifetime Value）という概念が注目を集めている。ELTVは、在籍期間における組織に対する従業員の貢献度を表す指標である。例えば、ELTVは、従業員に対する投資などの負の成果及び利益への寄与などの正の成果の積算値によってモデル化される。負の成果は損失と考えてもよく、正の成果は利益であると考えてもよい。また、ELTVの定量化において、個人差を考慮すべきであるといった提案もある（例えば、非特許文献１）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】酒井 理、“従業員生涯価値モデル再考”、生涯学習とキャリアデザイン、日本、法政大学キャリアデザイン学会、2017年11月、15巻1号P.149-156

【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、上述した提案では、ELTVの具体的な定量化において、どのようなパラメータを用いるべきか明確ではなく、実際の企業などの組織においてELTVを活用する利用シーンを想定すると、ELTVを適切に定量化することができない。

【0005】

そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ELTVを活用する利用シーンを想定して、ELTVを適切に定量化することを可能とする処理装置及び処理方法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】

開示に係る処理装置は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化する制御部を備える。

【0007】

開示に係る処理方法は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化するステップを備える。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、、ELTVを活用する利用シーンを想定して、ELTVを適切に定量化することを可能とする処理装置及び処理方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る処理システム100を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る処理装置30を示す図である。

【図3】図３は、ELTVの概要について説明するための図である。

【図4】図４は、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量の定量化について説明するための図である。

【図5】図５は、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量の定量化について説明するための図である。

【図6】図６は、実施形態に係る処理方法を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下において、実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。

【0011】

但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なる場合があることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係又は比率が異なる部分が含まれている場合があることは勿論である。

【0012】

［開示の概要］
開示の概要に係る処理装置は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化する制御部を備える。

【0013】

開示の概要に係る処理方法は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化するステップを備える。

【0014】

開示の概要では、処理装置は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化する。このような構成によれば、「期待役割」というコンセプトを新たに導入することによって、生涯価値（以下、ELTV; Employee Lifetime Value）を適切に定量化することができる。

【0015】

開示の概要において、組織は、法人格を有する団体であってもよく、法人格を有していない団体であてもよい。メンバーは、組織と雇用関係を有する者であってもよく、組織と契約関係を有する者であってもよい。特に限定されるものではないが、以下においては、組織が法人であり、メンバーが従業員であるケースについて例示する。

【0016】

［実施形態］
（処理システム）
以下において、実施形態に係る処理システムについて説明する。図１は、実施形態に係る処理システム100を示す図である。

【0017】

図１に示すように、処理システム100は、第1端末10と、第2端末20と、処理装置30と、を有する。第1端末10、第2端末20、処理装置30は、ネットワーク200によって接続される。特に限定されるものではないが、ネットワーク200は、インターネット網によって構成されてもよい。ネットワーク200は、ローカルエリアネットワークを含んでもよく、移動体通信網を含んでもよく、VPN（Virtual Private Network）を含んでもよい。

【0018】

第1端末10は、質問事項に回答する従業員が使用する端末である。例えば、第1端末10は、パーソナルコンピュータであってもよく、スマートフォンであってもよく、タブレット端末であってもよい。図１では、2以上の従業員が使用する2以上の第1端末10が例示されている。

【0019】

第2端末20は、法人の人事担当者が使用する端末である。例えば、第2端末20は、パーソナルコンピュータであってもよく、スマートフォンであってもよく、タブレット端末であってもよい。図１では、1人の人事担当者が使用する1つの第2端末20が例示されている。

【0020】

処理装置30は、ELTVを定量化する装置である。処理装置30は、法人に属する従業員の人事に関するデータを格納するデータベース（以下、第1DB）を有してもよい。処理装置30は、質問事項に対する回答を格納するデータベース（以下、第2DB）を有してもおよい。第1DBは、処理装置30と別体として設けられており、処理装置30と通信可能であってもよい。同様に、第2DBは、処理装置30と別体として設けられており、処理装置30と通信可能であってもよい。

【0021】

ここで、第1DBは、SaaS（Service as a Software）によって実現されてもよい。同様に、第2DBは、SaaSによって実現されてもよい。第1DBは、第1DBで管理される従業員が属する法人によって構築されてもよく、法人とは異なる第三者によって構築されてもよい。同様に、第2DBは、質問事項に回答する従業員が属する法人によって構築されてもよく、法人とは異なる第三者によって構築されてもよい。第1DB及び第2DBは、同一の業者によって構築されてもよく、異なる業者によって構築されてもよい。

【0022】

（処理装置）
以下において、実施形態に係る処理装置について説明する。図２は、実施形態に係る処理装置30を示す図である。図２に示すように、処理装置30は、通信部31と、管理部12と、制御部13と、を有する。

【0023】

通信部31は、通信モジュールによって構成される。通信モジュールは、IEEE802.11a/b/g/n/ac/ax、LTE、5G、6Gなどの規格に準拠する無線通信モジュールであってもよく、IEEE802.3などの規格に準拠する有線通信モジュールであってもよい。

【0024】

例えば、通信部31は、ELTVの定量化に用いるデータを受信してもよい。第1DBが処理装置30と別体として設けられる場合に、通信部31は、第1DBに格納されたデータを受信してもよい。第2DBが処理装置30と別体として設けられる場合に、通信部31は、第2DBに格納されたデータを受信してもよい。

【0025】

管理部32は、SSD（Solid State Drive）、HDD（Hard Disk Drive）などの記憶媒体によって構成されており、様々な情報を格納する。

【0026】

例えば、管理部32は、第1DBを含んでもよく、第1DBを管理してもよい。第1DBは、以下に示すデータを格納してもよい。

【0027】

第1DBに格納されるデータは、法人メールアドレス、従業員番号、氏名、人事異動履歴、雇用条件履歴、入社年月日、生年月日、性別、法人情報などを含んでもよい。

【0028】

法人メールアドレスは、従業員に割り当てられたメールアドレスである。法人メールアドレスは、アンケートの配布で用いられてもよい。従業員番号は、従業員に割り当てられる番号である。氏名は、従業員の氏名である。従業員番号及び氏名は、質問事項に回答する従業員の特定に用いられてもよい。人事異動履歴は、従業員が所属する部署の履歴、従業員の役職の履歴などを含んでもよい。雇用条件履歴は、従業員の職種の履歴、等級の履歴、雇用形態の履歴などを含んでもよい。入社年月日は、従業員が法人に入社した年月日である。生年月日は、従業員の生年月日である。性別は、従業員の性別である。法人情報は、法人の名称、法人の社員数などを含んでもよい。

【0029】

第1DBに格納されるデータは、個人メールアドレス、個人電話番号、個人住所、通勤経路、振込口座、給与、緊急連絡先、学歴、職務経歴、家族／手当情報、国籍、社会保険、勤務地、法人情報などを含んでもよい。

【0030】

個人メールアドレスは、従業員が個人で所有するメールアドレスである。個人電話番号は、従業員が個人で有する固定電話又は携帯電話の電話番号である。個人住所は、従業員の住所である。通勤経路は、従業員の通勤経路（例えば、乗車駅、降車駅など）である。振込口座は、従業員の給与が振り込まれる銀行口座である。給与は、従業員の給与である。給与は、賞与を含んでもよい。給与は、給与の履歴を含んでもよい。緊急連絡先は、従業員が届け出た緊急時の連絡先である。学歴は、従業員の学歴（例えば、卒業校名、大卒、大学院卒など）である。職務経歴は、従業員の職務経歴である。国籍は、従業員の国籍である。家族／手当情報は、扶養の有無、寡婦であるか否か、寡夫であるか否か、障害手当の有無、子供手当の有無、資格の有無、資格手当の有無などである。社会保険は、従業員が加入する社会保険（例えば、国民年金番号、健康保険番号など）である。勤務地は、従業員の勤務地である。法人情報は、法人の住所、法人の電話番号などである。

【0031】

例えば、管理部32は、第2DBを含んでもよく、第2DBを管理してもよい。第2DBは、以下に示すデータを格納してもよい。

【0032】

第2DBに格納されるデータは、従業員満足度、調査項目毎のスコア、コンディション、性格タイプなどを含んでもよい。

【0033】

従業員満足度は、法人に対する従業員の満足度を示す指標である。従業員満足度は、eNPS（Employee Net Promoter Score）と称されてもよい。従業員満足度は、質問事項に対する従業員個人の回答の分析結果として得られる。従業員満足度は、センサスサーベイによって得られる指標であってもよい。調査項目毎のスコアは、意識調査の対象とされる調査項目毎に集計されたスコアである。調査項目毎のスコアは、各調査項目に属する質問事項に対する従業員個人の回答の分析結果として得られる。コンディションは、法人に対する従業員の短期的な満足度を示す指標である。コンディションは、質問事項に対する従業員個人の回答の分析結果として得られる指標である。コンディションは、パルスサーベイ、コンディションサーベイによって得られる指標であってもよい。性格タイプは、性格診断によって分類される従業員の性格のタイプである。性格タイプは、性格診断に関する質問事項に対する従業員個人の回答の分析結果として得られる。

【0034】

調査項目は、意識調査の対象とされる調査項目である。例えば、調査項目は、職場環境の意識調査に関するもの、多様性の意識調査に関するもの、待遇の意識調査に関するものを含んでもよい。質問事項は、従業員に対して提示される質問の内容である。各質問事項は、いずれかの調査項目に属する。説明文は、質問事項に関する説明文である。回答対象は、アンケートを実施すべき従業員の母集団を示すものである。回答進捗は、質問事項に対する従業員個人の回答の進捗（例えば、未回答、回答済みなど）を示すものである。回答内容は、質問事項に対する従業員個人の回答の生データである。リマインダは、アンケートの実施を従業員個人に促すリマインダの状況（リマインダの回数、リマインダの頻度など）である。レポートは、従業員全体に関するレポートである。レポートは、質問事項に対する従業員全体の回答の分析結果として得られる。レポートは、従業員満足度の分布、調査項目毎のスコアの分布などを含んでもよい。時期は、従業員が目標を設定すべき時期、従業員が目標の達成度を評価すべき時期などを含む。法人情報は、法人の業種、法人の創業年月日などを含んでもよい。

【0035】

このような背景下において、第1DB又は第2DBは、従業員に対する面談の結果を格納してもよい。面談は、上司などの管理者と1対1で実行される面談を含んでもよく、従業員の評価に関する面談を含んでもよく、従業員の人事異動に関する面談を含んでもよい。

【0036】

制御部33は、少なくとも１つのプロセッサを含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、CPU（Central Processing Unit）、MPU（Micro Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、１以上のIntegrated Circuit、１以上のDiscrete Circuit、及び、これらの組合せによって構成されてもよい。

【0037】

実施形態では、制御部33は、法人に属する2以上の従業員の各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、2以上の従業員の各々のELTVを定量化する制御部を構成する。制御部33は、期待役割に対して2以上の従業員の各々が発揮する能力を表す能力発揮度を定義する第2パラメータに基づいて、ELTVを定量化してもよい。

【0038】

第1に、制御部33は、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を以下に示すように定量化してもよい。

【0039】

例えば、第1パラメータは、所定タイミングよりも過去における期待役割の実績値を定義するパラメータを含み、第2パラメータは、所定タイミングよりも過去における能力発揮度の実績値を定義するパラメータを含んでもよい。制御部33は、期待役割の実績値及び能力発揮度の実績値に基づいて、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化してもよい。

【0040】

第2に、制御部33は、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を以下に示すように定量化してもよい。

【0041】

制御部33は、所定タイミングよりも将来において、2以上の従業員の各々が法人への在籍を継続すると期待される期待在籍期間を定義する第3パラメータに基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化してもよい。

【0042】

例えば、第1パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の予想値を定義するパラメータを含んでもよい。制御部33は、期待役割の予想値及び期待在籍期間に基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化してもよい。

【0043】

例えば、第1パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の上限である最大期待役割を定義するパラメータを含んでもよい。制御部33は、期待役割の予想値、最大期待役割及び期待在籍期間に基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化してもよい。

【0044】

特に限定されるものではないが、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータは、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つに格納されてもよい。或いは、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータは、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つに格納されたデータに基づいて入力されてもよい。

【0045】

（ELTVの概要）
以下において、ELTVの概要について説明する。ELTVは、従業員が法人に属している期間において、従業員がもたらす価値の総量で表されてもよい。ELTVは、従業員生涯価値と称されてもよい。図３は、ELTVの概要について説明するための図である。図３では、新卒の従業員に関するELTVが例示されている。

【0046】

図３に示すように、ELTVは、縦軸（output）及び横軸（time）で表される座標空間において、outputの積算値によって表現することが可能である。outputは、従業員がもたらす価値を表す指標である。なお、採用直後においては、採用コスト及び教育コストなどのマイナスの価値が生じるため、outputはマイナスの値を取り得る。但し、マイナスの価値が生じる場合であっても、outputをマイナスの値とせずに”0”として扱ってもよい。

【0047】

例えば、図３に示すように、P1において、従業員のoutputはマイナスである。P1は、法人に入社するタイミングを表すポイントである。但し、outputは、マイナスの値とせずに”0”として扱われてもよい。

【0048】

P1からP2までの期間において、従業員のoutputが増大する。P2は、従業員の教育がひと通り完了するタイミングを表すポイントである。

【0049】

P2からP3までの期間において、従業員のoutputがさらに増大する。P2は、従業員が自由に活躍し始めるタイミングを表すポイントである。但し、P2からP3までの期間における単位期間当りのoutputの増大量（傾き）は、P1からP2までの期間における単位期間当りのoutputの増大量（傾き）よりも小さくなってもよい。

【0050】

P3からP4までの期間において、従業員のoutputがさらに増大する。P4は、従業員のoutputが最大化されるタイミングを表すポイントである。但し、P3からP4までの期間における単位期間当りのoutputの増大量（傾き）は、P3からP4までの期間における単位期間当りのoutputの増大量（傾き）よりも小さくなってもよい。

【0051】

P4からP5までの期間において、従業員のoutputが維持される。P5は、従業員の業務又はモチベーションなどがマンネリ化し始めるタイミングを表すポイントである。

【0052】

P5からP6までの期間において、従業員のoutputが減少する。P6は、従業員が離職を検討し始めるタイミングを表すポイントである。

【0053】

P6からP7までの期間において、従業員のoutputがさらに減少する。P7は、従業員が離職するタイミングを表すポイントである。但し、P6からP7までの期間における単位期間当りのoutputの減少量（傾き）は、P5からP6までの期間における単位期間当りのoutputの減少量（傾き）よりも大きくなってもよい。

【0054】

図３に示すように、ELTVの最大化にあたって、outputを増大させるための施策、離職時期を遅延させるための施策の実行が重要である。これらの施策の立案及び実行のために、ELTVの定量化が極めて重要である。

【0055】

図３は、ELTVの考え方を模式的に表したものに過ぎず、ELTVの面積（outputのカーブ）は、法人が属する業界、従業員の職種、従業員の年齢、従業員の役職及び従業員の性別に応じて異なってもよい。

【0056】

このような背景下において、発明者等は、鋭意検討の結果、ELTV（例えば、図３に示すoutput）を定量化することが極めて煩雑であることに着目した。発明者等は、さらに検討を重ね、ELTVを適切に定量化する方法を見出した。具体的には、発明者等は、ELTVの定量化において、「期待役割」というコンセプトを新たに導入する方法を見出した。

【0057】

（ELTVの定量化）
以下において、実施形態に係るELTVの定量化について説明する。以下においては、所定タイミングよりも過去に関する価値（output）の総量の定量化及び所定タイミングよりも将来に関する価値（output）の総量の定量化に分けて説明する。

【0058】

第1に、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量の定量化について説明する。図４は、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量の定量化について説明するための図である。

【0059】

具体的には、処理装置30は、第1パラメータ及び第2パラメータに基づいて、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する。

【0060】

第1パラメータは、従業員に期待される役割を表す期待役割を定義するパラメータである。ここで、第1パラメータは、0～100までの範囲で指標化されたパラメータであってもよい。第1パラメータは、マイナスの値を取り得るパラメータであってもよい。第1パラメータは、従業員に対する面談の結果、人事考課、双方向評価などに基づいて定められてもよい。ここでは、第1パラメータは、所定タイミングよりも過去における期待役割の実績値を定義するパラメータを含む。

【0061】

例えば、第1パラメータは、従業員の役職に応じて定義されるパラメータであってもよい。役職は、Member、グループ長、部長、CxO（Chief x Officer）、CEO（Chief Executive Officer）の5段階で表されてもよい。Memberは、役職を持たない従業員の役職である。グループ長は、グループの責任者の役職である。部長は、グループよりも上位の階層を構成する部の責任者である。CxOは、技術、情報、人事、財務、執行などの分類について法人を代表する最高責任者である。CEOは、経営について法人を代表する最高責任者である。このようなケースにおいて、Memberに関する期待役割は20で表され、グループ長に関する期待役割は50で表され、部長に関する期待役割は70で定義され、部門（例えば、など）の最高責任者（いわゆるCxO（Chief x Officer））に関する期待役割は90で定義され、最高経営責任者（いわゆるCEO（Chief Excective Officer））に関する期待役割は100で定義されてもよい。

【0062】

第1パラメータは、従業員の職務等級に応じて定義されるパラメータであってもよい。職務等級は、従業員の給与を定めるために参照される等級であってもよい。例えば、職務等級は、G1～G7の7段階で表されてもよい。なお、G1の等級が最も低く、G7の等級が最も高くてもよい。このようなケースにおいて、G1に関する期待役割は10で定義され、G2に関する期待役割は15で定義され、G3に関する期待役割は20で定義され、G4に関する期待役割は25で定義され、G5に関する期待役割は30で定義され、G6に関する期待役割は40で定義され、G7に関する期待役割は60で定義されてもよい。

【0063】

なお、上述した第1パラメータは例示に過ぎず、第1パラメータとして他のパラメータが用いられてもよい。例えば、第1パラメータは、従業員の役職及び従業員の職務等級の組合せで定義されてもよい。

【0064】

第2パラメータは、期待役割に対して従業員が発揮する能力を表す能力発揮度を定義するパラメータである。ここで、第2パラメータは、期待役割に対する比率（例えば、0%～100%）で表されるパラメータであってもよい。また、従業員が期待役割を超えるoutput（価値）を生じるケースが想定されてもよい。このようなケースでは、第2パラメータ（能力発揮度）は、100%を超える値（例えば、120%）を取り得るパラメータであってもよい。第2パラメータは、従業員に対する面談の結果、人事考課、双方向評価などに基づいて定められてもよい。ここでは、第2パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の実績値を定義するパラメータを含む。

【0065】

このような前提下において、図４に示すように、ELTVは、単位期間毎の価値（output）の合計で表されてもよい。単位期間は、四半期であってもよく、半年であってもよく、1年であってもよい。図４では、単位期間N-5、N-4、N-2において能力発揮度が100%であり、単位期間N-6、N-3、N-1、Nにおいて能力発揮度が100%よりも小さいケースが例示されている。

【0066】

第2に、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量の定量化について説明する。図５は、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量の定量化について説明するための図である。

【0067】

具体的には、処理装置30は、第1パラメータ及び第3パラメータに基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する。

【0068】

第1パラメータは、上述したように、従業員に期待される役割を表す期待役割を定義するパラメータである。ここでは、第1パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の予想値を定義するパラメータを含む。第1パラメータについては上述した内容と同様であるため、第1パラメータの詳細については省略する。

【0069】

第3パラメータは、法人への在籍を継続すると期待される期待在籍期間を定義するパラメータである。第3パラメータは、従業員の年齢と法人に属する従業員の定年年齢との間の期間によって定められてもよい。第3パラメータは、従業員の年齢と法人に属する従業員の平均離職年齢とに基づいて定められてもよい。

【0070】

このような前提下において、図５に示すように、ELTVは、所定タイミング（図５では、現在）よりも将来において、従業員がもたらす価値（図５では、output）のカーブを予想することによって定量化される。実施形態では、従業員がもたらす価値（図５では、output）は、第1パラメータ（期待役割の予想値）によって表されため、ELTVは、期待役割の予想値及び期待在籍期間に基づいて定量化される。なお、期待役割の予想値は、第1パラメータの一種であるため、従業員に対する面談の結果、人事考課、双方向評価などに基づいて定められてもよい。

【0071】

さらに、第1パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の上限である最大期待役割を定義するパラメータを含んでもよい。具体的には、最大期待役割は、期待役割の予想値の上限を表している。最大期待役割は、第1パラメータの一種であるため、従業員に対する面談の結果、人事考課、双方向評価などに基づいて定められてもよい。

【0072】

例えば、期待役割の予想値は、最大期待役割に依存すると考えられるため、処理装置30は、最大期待役割に基づいて、期待役割の予想値の推移（カーブ）を特定してもよい。現在がP3とP4との間である場合には、処理装置30は、従業員の成長角度（単位期間当りの期待役割の予想値の増大量）を特定でき、従業員の成長角度に基づいて、期待役割の予想値の推移（カーブ）を特定してもよい。

【0073】

図５では、現在がP3とP4との間であるケースを例示しているが、現在がP5とP6との間である場合には、処理装置30は、従業員の衰退角度（単位期間当りの期待役割の予想値の減少量）を特定でき、従業員の減少角度に基づいて、期待役割の予想値の推移（カーブ）を特定してもよい。

【0074】

ここで、将来に関する価値の総量の定量化においては、期待役割に対して従業員が発揮する能力を表す能力発揮度を定義する第2パラメータが用いられなくてもよい。すなわち、将来における期待役割については、能力発揮度が100%である想定で定められてもよい。

【0075】

（処理方法）
以下において、実施形態に係る処理方法について説明する。図６は、実施形態に係る処理方法を示す図である。

【0076】

図６に示すように、ステップS10において、処理装置30は、パラメータを取得する。パラメータは、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータを含んでもよい。第1パラメータ及び第2パラメータは、従業員に対する面談の結果、人事考課、双方向評価などに基づいて定められてもよい。第3パラメータは、従業員の年齢、従業員の定年年齢（又は、従業員の平均離職年齢）に基づいて定められてもよい。

【0077】

特に限定されるものではないが、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータは、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つに格納されてもよい。或いは、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータは、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つに格納されたデータに基づいて入力されてもよい。

【0078】

ステップS12において、処理装置30は、第1パラメータ及び第2パラメータに基づいて、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する。ステップS12では、第1パラメータは、所定タイミングよりも過去における期待役割の実績値を定義するパラメータを含む。

【0079】

ここで、処理装置30は、第3パラメータを用いずに、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する。すなわち、処理装置30は、第3パラメータを用いずに、第1パラメータ及び第2パラメータに基づいて、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する。

【0080】

ステップS14において、処理装置30は、第1パラメータ及び第3パラメータに基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する。ステップS14では、第1パラメータは、所定タイミングよりも将来における期待役割の実績値を定義するパラメータを含む。

【0081】

ここで、処理装置30は、第2パラメータを用いずに、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化してもよい。すなわち、処理装置30は、第2パラメータを用いずに、第1パラメータ及び第3パラメータに基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化してもよい。

【0082】

ステップS16において、処理装置30は、ステップS12及びステップS14で定量化されたELTVに基づいて、法人に属してから法人から離れるまでの期間のELTVを定量化する。

【0083】

上述したように、過去に関する価値の総量の定量化で用いるパラメータは、将来に関する価値の総量の定量化で用いるパラメータと異なってもよい。言い換えると、過去に関する価値の総量及び将来に関する価値の総量は、別々な方法で定量化されてもよい。

【0084】

（作用及び効果）
実施形態では、処理装置30は、法人に属する2以上の従業員の各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、2以上の従業員の各々のELTVを定量化する。このような構成によれば、「期待役割」というコンセプトを新たに導入することによって、ELTVを適切に定量化することができる。

【0085】

実施形態では、処理装置30は、第1パラメータ（期待役割の実績値）及び第2パラメータ（能力発揮度）に基づいて、所定タイミングよりも過去に関する価値の総量を定量化する。このような構成によれば、過去に関する価値の総量を簡易に定量化することができる。

【0086】

実施形態では、処理装置30は、第1パラメータ（期待役割の予想値）及び第3パラメータ（期待在籍期間）に基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する。このような構成によれば、将来に関する価値の総量を簡易に定量化することができる。

【0087】

実施形態では、処理装置30は、期待役割の予想値、最大期待役割及び期待在籍期間に基づいて、所定タイミングよりも将来に関する価値の総量を定量化する。このような構成によれば、期待役割の予想値の推移（カーブ）を適切に特定することができる。

【0088】

［変更例１］
以下において、実施形態の変更例１について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について主として説明する。

【0089】

第1に、変更例1では、第1パラメータは、学習モデルを用いて特定されてもよい。具体的には、所定タイミングよりも将来における期待役割の予想値は、学習モデルを用いて特定されてもよい。

【0090】

例えば、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つは、属性パラメータと期待役割の推移との相関関係を学習モデルとして格納してもよい。属性パラメータは、法人が属する業界、従業員の職種、従業員の年齢、従業員の役職及び従業員の性別の中から選択された少なくともいずれか1つのパラメータを含んでもよい。学習段階において、第1パラメータは、期待役割の実績値の推移を定義するパラメータである。第1パラメータは、期待役割の上限である最大期待役割を定義するパラメータを含んでもよい。

【0091】

属性パラメータと期待役割の推移との相関関係の学習は、機械学習であってもよく、AI（Artificial Intelligence）に代表される深層学習であってもよい。

【0092】

処理装置30は、属性パラメータを学習モデルに入力することによって、第1パラメータを特定してもよい。特定段階において、第1パラメータは、期待役割の予想値の推移を定義するパラメータである。特定段階において、属性パラメータは、期待役割の実績値の推移を示すパラメータを含んでもよい。属性パラメータは、期待役割の上限である最大期待役割を定義するパラメータを含んでもよい。属性パラメータは、成長角度（又は、衰退角度）を定義するパラメータを含んでもよい。

【0093】

第2に、変更例1では、第3パラメータは、学習モデルを用いて特定されてもよい。具体的には、法人への在籍を継続すると期待される期待在籍期間は、学習モデルを用いて特定されてもよい。

【0094】

例えば、第1DB及び第2DBの少なくともいずれか1つは、属性パラメータと期待在籍期間との相関関係を学習モデルとして格納してもよい。属性パラメータは、法人が属する業界、従業員の職種、従業員の年齢、従業員の役職及び従業員の性別の中から選択された少なくともいずれか1つのパラメータを含んでもよい。学習段階において、第3パラメータは、期待在籍期間を定義するパラメータである。

【0095】

属性パラメータと期待在籍期間との相関関係の学習は、機械学習であってもよく、AIに代表される深層学習であってもよい。

【0096】

処理装置30は、属性パラメータを学習モデルに入力することによって、第3パラメータを特定してもよい。特定段階において、第3パラメータは、期待在籍期間の予想値を定義するパラメータである。

【0097】

特に限定されるものではないが、属性パラメータは、第1DBに格納されてもよく、第2DBに格納されてもよく、処理装置30と通信可能な外部サーバに格納されてもよい。

【0098】

［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

【0099】

上述した開示では、将来における期待役割については、能力発揮度が100%である想定で特定されるケースについて例示した。しかしながら、上述した開示はこれに限定されるものではない。将来における期待役割は、能力発揮度が100%でない想定で特定されてもよい。このようなケースにおいて、処理装置30は、第1パラメータ、第2パラメータ及び第3パラメータに基づいて、ELTVを定量化してもよい。第2パラメータは、能力発揮度の予想値を定義するパラメータを含んでもよい。能力発揮度の予想値としては、能力発揮度の実績値の平均値が用いられてもよい。

【0100】

上述した開示では、第1DB及び第2DBが処理装置30に設けられるケースについて例示した。しかしながら、上述した開示はこれに限定されるものではない。第1DB及び第2DBは、処理装置30とは別体として、処理装置30と通信可能な同一の外部サーバに含まれてもよく、処理装置30と通信可能な別々の外部サーバに含まれてもよい。

【0101】

上述した開示では、第1DB及び第2DBが別々のDBであるケースについて例示した。しかしながら、上述した開示はこれに限定されるものではない。第1DB及び第2DBは1つのDBであってもよい。

【0102】

上述した開示では特に触れていないが、処理装置30が行う各処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにプログラムをインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、CD-ROMやDVD-ROM等の記録媒体であってもよい。

【0103】

或いは、処理装置30が行う各処理を実行するためのプログラムを記憶するメモリ及びメモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサによって構成されるチップが提供されてもよい。

【符号の説明】

【0104】

10…第1端末、20…第2端末、30…処理装置、31…通信部、32…管理部、33…制御部、100…処理システム、200…ネットワーク

【要約】

【課題】 ELTVを活用する利用シーンを想定して、ELTVを適切に定量化することを可能とする処理装置及び処理方法を提供する。
【解決手段】 処理装置は、組織に属する2以上のメンバーの各々に期待される役割を表す期待役割を定義する第1パラメータに基づいて、前記2以上のメンバーの各々の生涯価値を定量化する制御部を備える。
【選択図】 図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】