(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】2024-09-18
(45)【発行日】2024-09-27
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240919BHJP
【FI】
G06Q50/10
(21)【出願番号】P 2024064729
(22)【出願日】2024-04-12
(62)【分割の表示】P 2023173300の分割
【原出願日】2023-10-05
【審査請求日】2024-04-15
【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】110002789
【氏名又は名称】弁理士法人IPX
(72)【発明者】
【氏名】大河原 陽平
(72)【発明者】
【氏名】枝廣 憲
【審査官】小原 正信
(56)【参考文献】
【文献】特許第7329159(JP,B1)
【文献】特開2003-223534(JP,A)
(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】
情報処理システムであって、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
検索条件作成ステップでは、登録者の登録情報を検索条件作成モデルに入力し、前記検索条件作成モデルにデータベースに対する検索条件を出力させ、
ここで、前記検索条件作成モデルは、前記登録者の前記登録情報を入力とし、前記登録者に近い他の登録者を検索するための前記検索条件を出力とするように学習された学習モデルであり、前記データベースは、組織に所属する人材が登録された組織内人材データベースと、前記組織外の求職者が登録された求職者データベースとを含み、
データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースとして選択する入力を受け付け、
検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記検索対象データベースに対し前記人材又は前記求職者の検索を行う、情報処理システム。
【請求項2】
情報処理システムであって、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、
検索条件作成ステップでは、登録者の登録情報と、前記登録者に近い他の登録者を検索するための、データベースに対する検索条件を作成する指示とを大規模言語モデルである検索条件作成モデルに入力し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を出力させ、
ここで、前記データベースは、組織に所属する人材が登録された組織内人材データベースと、前記組織外の求職者が登録された求職者データベースとを含み、
データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースとして選択する入力を受け付け、
検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記検索対象データベースに対し前記人材又は前記求職者の検索を行う、情報処理システム。
【請求項3】
請求項1
又は請求項2に記載の情報処理システムにおいて、
前記登録情報は、前記データベースに登録された前記人材又は前記求職者から選択された前記登録者の登録情報である、情報処理システム。
【請求項4】
請求項1
又は請求項2に記載の情報処理システムにおいて、
前記検索条件作成ステップでは、前記登録情報に付与されたタグを提示すると共に前記タグの選択を受け付け、選択された前記タグに対応するタグワードを前記検索条件に追加する、情報処理システム。
【請求項5】
請求項
4に記載の情報処理システムにおいて、
前記検索条件作成ステップでは、選択された前記タグに対応する前記タグワードが追加された前記検索条件によって検索される前記人材又は前記求職者の数を、前記タグワードとともに表示させる、情報処理システム。
【請求項6】
請求項2に記載の情報処理システムにおいて、
前記検索条件作成ステップでは、複数の前記登録者の前記登録情報に共通する属性に基づいて前記検索条件を作成することを大規模言語モデルである前記検索条件作成モデルに指示し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を抽出させる、情報処理システム。
【請求項7】
請求項1
又は請求項2に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
スカウト文書作成ステップでは、前記データベース選択ステップで前記求職者データベースが前記検索対象データベースとして選択された場合に、前記求職者データベースから検索された前記求職者に対して送信するスカウト文書を作成し、ここで、前記スカウト文書は、前記組織に所属する前記登録者のうち、前記求職者の現在の組織に所属した経験のある前記登録者の情報を関連付けたものである、情報処理システム。
【請求項8】
請求項
7に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、
指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記検索条件に基づく検索の指示を含む第3入力と、前記スカウト文書の作成の指示を含む第4入力とを逐次的に受け付け、
前記第3入力及び前記第4入力は、連続した1つのチャット画面で行われる、情報処理システム。
【請求項9】
情報処理方法であって、
請求項1
又は請求項2に記載の情報処理システムの各ステップを備える、情報処理方法。
【請求項10】
プログラムであって、
コンピュータに、請求項1
又は請求項2に記載の情報処理システム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、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献1に開示されるように、ユーザが、条件に合致する求職者を検索することを支援する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ここで、組織の課題や状態を効率的に分析したり、人材を効率的に探したりできる技術が求められている。
【0005】
本発明では上記事情に鑑み、効率的な組織分析や人材の検索を実現できる情報処理システム等を提供することとした。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成される。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。
【0007】
このような態様によれば、効率的に組織を分析したり、人材を検索したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【
図2】サーバ装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。
【
図3】ユーザ端末20のハードウェア構成を示すブロック図である。
【
図4】サーバ装置10(制御部11)、及びユーザ端末20(制御部21)によって実現される機能を示すブロック図である。
【
図5】制御部11がユーザ端末20に表示させるメイン画面MDの一例を示す図である。
【
図6】処理結果の一覧表示画面LDの一例を示す図である。
【
図7】
図5とは異なる状態のメイン画面MDの一例を示す図である。
【
図9】
図8のチャット画面CSに応じて表示される分析情報の一例を示す図である。
【
図10】データベース選択画面DDの一例を示す図である。
【
図11】参考登録者リストRLの一例を示す図である。
【
図12】参考登録者の登録情報表示画面RDの一例を示す図である。
【
図13】参考登録者の登録情報表示画面RDの別の一例を示す図である。
【
図14】検索条件調整画面CDの一例を示す図である。
【
図15】検索条件調整画面CDの別の一例を示す図である。
【
図16】
図15の検索条件調整画面CDにおいてペルソナを変更した状態を示す図である。
【
図18】検索結果画面ODの別の一例を示す図である。
【
図19】スカウト文書作成画面SDの一例を示す図である。
【
図20】情報処理システム1によって実行される情報処理(候補者の検索処理)の流れを示すアクティビティ図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
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。
【0010】
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。
【0011】
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又は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、又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。
【0012】
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。
【0013】
1.ハードウェア構成
本節では、ハードウェア構成について説明する。
【0014】
<情報処理システム1>
図1は、情報処理システム1を表す構成図である。情報処理システム1は、通信回線2と、サーバ装置10と、複数のユーザ端末20とを備える。サーバ装置10と、ユーザ端末20とは、通信回線2を通じて通信可能に構成されている。サーバ装置10及びユーザ端末20との接続は有線でも無線でもよい。
【0015】
情報処理システム1は、複数のユーザ(第1ユーザU1及び第2ユーザU2)が利用する人材管理システムの一部を構成する。情報処理システム1は、人材の管理や検索を主に行う。一実施形態において、情報処理システム1とは、1つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。以下、これらの構成要素について説明する。
【0016】
<サーバ装置10>
図2は、サーバ装置10のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ装置10は、制御部11と、記憶部12と、通信部13と、通信バス14とを備える。制御部11、記憶部12、及び通信部13は、サーバ装置10の内部において通信バス14を介して電気的に接続されている。
【0017】
<制御部11>
制御部11は、サーバ装置10に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部11は、例えば中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)である。制御部11は、記憶部12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、サーバ装置10に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部12に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部11によって具体的に実現されることで、制御部11に含まれる各機能部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11は単一であることに限定されず、機能毎に複数の制御部11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。
【0018】
<記憶部12>
記憶部12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11によって実行されるサーバ装置10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。記憶部12は、制御部11によって実行されるサーバ装置10に係る種々のプログラム、変数等を記憶している。
【0019】
<通信部13>
通信部13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、3G/LTE/5G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。すなわち、サーバ装置10は、通信部13及びネットワークを介して、外部から種々の情報を通信してもよい。
【0020】
サーバ装置10は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態のサーバ装置10としては、例えば、SaaS(Software as a Service)、クラウドコンピューティングという形態で、上述の機能や処理を提供してもよい。
【0021】
<ユーザ端末20>
図3は、ユーザ端末20のハードウェア構成を示すブロック図である。
図3に示すように、ユーザ端末20は、制御部21と、記憶部22と、通信部23と、入力部24と、出力部25と、通信バス26とを備える。制御部21、記憶部22、通信部23、入力部24、及び出力部25は、ユーザ端末20の内部において通信バス26を介して電気的に接続されている。制御部21、記憶部22及び通信部23の説明は、サーバ装置10における各部の説明と同様のため省略する。なお、ユーザ端末20は、求人者の代わりに求職者とのやり取りを行う人材仲介業者が操作する端末であってもよい。
【0022】
<入力部24>
入力部24は、ユーザによってなされた操作入力を受け付ける。操作入力は、命令信号として通信バス26を介して制御部21に転送される。制御部21は、必要に応じて、転送された命令信号に基づいて所定の制御や演算を実行しうる。入力部24は、ユーザ端末20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。例えば、入力部24は、出力部25と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。入力部24がタッチパネルとして実施される場合、ユーザは、入力部24に対してタップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。入力部24としては、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、トラックパッド、QWERTYキーボード等が採用可能である。
【0023】
<出力部25>
出力部25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。出力部25は、ユーザ端末20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。具体的には、出力部25は、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、又はプラズマディスプレイ等の表示デバイスとして実施されうる。これらの表示デバイスは、ユーザ端末20の種類に応じて使い分けて実施されることが好ましい。
【0024】
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。記憶部12に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部11によって具体的に実現されることで、制御部11(情報処理システム1が備えるプロセッサ)に含まれる各機能部として実行されうる。
【0025】
図4は、サーバ装置10(制御部11)、及びユーザ端末20(制御部21)によって実現される機能を示すブロック図である。
【0026】
図4Aに示すように、サーバ装置10(制御部11)は、基本表示制御部111と、指示受付部112と、課題抽出部113と、データベース選択部114と、検索条件作成部115と、検索部116と、スカウト文書作成部117と、人工知能部118とを備える。
図4Bに示すように、ユーザ端末20(制御部21)は、表示部211と、操作受付部212とを備える。
【0027】
<基本表示制御部111>
基本表示制御部111は、種々の情報をユーザ端末20に表示させるように構成される。例えば、基本表示制御部111は、ユーザの要求に応じて、データベースに登録されている人材の登録情報等を、ユーザ端末20の表示部211に表示させる。
【0028】
ユーザ(検索者)には、営利法人(例えば企業等)、非営利法人(例えば、協同組合、財団法人等)、公的法人(例えば地方公共団体等)等の組織に属する人事管理者が含まれる。また、社外の求職者を検索対象とする場合、ユーザには、組織の代理人として求職者と組織とを仲介する人材仲介業者も含まれる。人材仲介業者は、ヘッドハンター、エージェント等とも呼ばれる。
【0029】
<指示受付部112>
指示受付部112は、チャット形式によって、課題の抽出の指示を含む第1入力と、検索条件の作成の指示を含む第2入力と、検索条件に基づく検索の指示を含む第3入力と、スカウト文書の作成の指示を含む第4入力とを逐次的に受け付けるように構成される。また、指示受付部112は、統計データの分析情報及び検索条件による検索結果を表示する情報表示画面を、チャット画面と並べて表示させる。
【0030】
図5は、制御部11がユーザ端末20に表示させるメイン画面MDの一例を示す図である。メイン画面MDは、情報表示画面ISと、チャット画面CSと、リスト表示ボタンLBと、第1矢印ボタンA1と、第2矢印ボタンA2とを含む。情報表示画面ISは、チャット画面CSへ入力された指示に対する処理結果(課題抽出部113が抽出した課題、検索条件作成部115が作成した検索条件、検索部116による検索結果、スカウト文書作成部117が作成したスカウト文書等)を表示する領域である。
【0031】
チャット画面CSは、指示受付部112が種々の入力をユーザ端末20から受け付けると共に、その応答を表示する領域である。チャット画面CSは、情報表示画面ISと左右に並んで(具体的には情報表示画面ISの右側に)、情報表示画面ISと同時に表示される。チャット画面CSには、ユーザ端末20によってユーザが入力したユーザメッセージM1とユーザメッセージM1に対する応答メッセージM2とを表示するメッセージ表示領域MFと、ユーザがメッセージを入力する入力欄IFとが含まれる。
【0032】
指示受付部112は、ユーザが入力したユーザメッセージM1をプロンプトとして人工知能部118のチャットモデル(大規模言語モデルを含む生成AI)に入力し、チャットモデルにプロンプトに基づくタスクを実行させるとともに、チャットモデルに応答メッセージM2を出力させる。ユーザは、人工知能部118のチャットモデルに実行させるタスクの指示(プロンプト)を、ユーザ端末20から、ユーザメッセージM1として入力する。ここで、チャットモデルは、ユーザからのチャット形式でのメッセージに対して、適切な応答を返すことができる言語モデルである。このチャットモデルは、後述する、ユーザによる組織課題の分析や人材の検索などのタスクを補助する役割を果たす。
【0033】
第1入力(課題の抽出指示)及び第2入力(検索条件の作成指示)と、第1入力及び第2入力に対する応答とは、連続した1つのチャット画面で行われる。これにより、課題の抽出指示から、抽出された課題に基づく検索条件の作成指示までを、1つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。
【0034】
また、第3入力(求職者の検索指示)及び第4入力(スカウト文書の作成指示)と、第3入力及び第4入力に対する応答とは、連続した1つのチャット画面で行われる。これにより、求職者の検索から、検索された求職者に対するスカウト文書の作成指示までを、1つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。
【0035】
さらに、第1入力から第4入力までが連続した1つのチャット画面で行われてもよい。これにより、課題の抽出からスカウト文書の作成までを、1つのチャット画面でユーザがシームレスに実行することができる。
【0036】
情報表示画面ISは、チャット画面CSにおけるユーザメッセージM1(ユーザからの入力)に含まれる指示に基づいて、制御部11の各部による処理が行われた結果(処理結果)が表示される。指示受付部112は、処理を行った部(つまり制御部11の機能)ごとに、処理結果を表示するエリア(ウインドウ又は枠)を用意し、情報表示画面ISに表示させるエリアを切り替えるか、又は新たに出現させる。例えば、指示受付部112は、第1入力に基づき抽出された課題、第2入力に基づき作成された検索条件、第3入力に基づき検索された求職者、及び第4入力により作成されたスカウト文書を、それぞれ異なるエリアに表示してもよい。
【0037】
指示受付部112は、情報表示画面ISにおいて、同一の機能の処理結果を、1つのエリアに重ねて表示する。ここで、同一の機能の処理結果は、同一のタスクに対する処理結果、と言い換えられてもよい。
図5の例では、チャット画面CSでの指示受付部112の応答内容に対応する、課題抽出部113による課題の分析処理結果(分析情報)を表示する第1エリアが情報表示画面ISに表示されている。第1エリアでは、2つの分析情報である、「マネジメント人材不足」に関する情報と、「早期退職者の増加傾向」に関する情報とが前後に重ねて配置されている。つまり、これらの情報は、組織の課題の分析という同一のタスクに対する処理結果であるため、1つのエリアに重ねて表示されてもよい。ユーザが第1エリア内のタブTB、又は対応する応答メッセージM2を選択することで、第1エリア内におけるこれらの情報の配置順(第1エリアの最表面に配置されて表示される情報)が切替えられる。また、同様に、例えば、第2入力に基づき作成された検索条件及び第3入力に基づき検索された求職者は、いずれも、求職者の検索という同一のタスクに対する処理の結果であり、同一の機能の処理結果であるため、同じエリアでウィンドウが前後に重なるような態様で表示されてもよい。
【0038】
リスト表示ボタンLBがクリック等の操作により入力されると、指示受付部112は、現在表示されているエリアに配置されている処理結果を一覧表示(つまり左右又は上下に並べて表示)させる。異なるエリアの処理結果は、エリアを切替えた上でリスト表示ボタンLBを入力することで、そのエリアに配置されている処理結果が一覧表示される。
図5の例では、リスト表示ボタンLBにより、第1エリアに配置されている「マネジメント人材不足」に関する情報と、「早期退職者の増加傾向」に関する情報とが一覧表示される。また、リスト表示ボタンLBの入力によって、異なるエリアに表示されている処理結果が一覧表示されてもよい。
図6は、処理結果の一覧表示画面LDの一例を示す図である。一覧表示画面LDには、1つのエリア(例えば第1エリア)に配置されている処理結果が表示される。また、一覧表示画面LDには、チャット画面CSは表示されなくてもよい。
【0039】
図7は、
図5とは異なる状態のメイン画面MDの一例を示す図である。
図7の例では、チャット画面CSでの指示受付部112の応答内容に対応する、検索部116による登録者の検索結果を表示する第2エリアが情報表示画面ISに表示され、情報表示画面ISには第1エリアは表示されない。第1矢印ボタンA1又は第2矢印ボタンA2が、クリック等の操作により入力されることで、第2エリアに替わって、第2エリアに対し左右のどちらかに隣接するエリア(例えば第1エリア)が情報表示画面ISに表示される。つまり、異なるエリアに表示されている、異なるタスクに対する処理結果が表示される。ここで、リスト表示ボタンLBの入力によって、エリアの一覧を表示するようにしてもよい。例えば、第1エリアと第2エリアとが一覧として、一覧表示画面LDに表示されてもよい。また、リスト表示ボタンLBの入力によって、エリアと、各エリアに配置されている処理結果とが、一覧表示されてもよい。例えば、第1エリアに表示されている処理結果と、第2エリアに表示されている処理結果とが、一覧表示画面LDに表示されてもよい。
【0040】
また、第2エリアが表示された状態において、チャット画面CSにおける分析処理に関するユーザメッセージM1又は応答メッセージM2をユーザが選択すると、情報表示画面ISには、第2エリアに替えて、ユーザメッセージM1又は応答メッセージM2に対応する処理結果が配置されている第1エリアが表示される。また、第1エリアが表示された状態において、ユーザが検索結果に関するユーザメッセージM1又は応答メッセージM2をユーザが選択すると、第1エリアに替えて、ユーザメッセージM1又は応答メッセージM2に対応する処理結果が配置されている第2エリアが再び表示される。つまり、チャット画面CSの応答メッセージM2と情報表示画面ISに表示される各エリアとが紐づけられて記憶されており、指示受付部112は、チャット画面CSの応答メッセージM2の選択をユーザ端末20から受け付け、選択された応答メッセージM2に対応する情報を含むエリアが表示されるように、情報表示画面ISを切り替える。そのため、ユーザは、チャット画面CSでチャットメッセージに対し任意の情報を文字検索し、その情報の詳細を情報表示画面ISに表示させることができる。さらに、指示受付部112は、チャット画面CSにおけるチャットエリアのスクロールによって情報表示画面ISを切り替えてもよい。例えば、指示受付部112は、チャットエリアの特定箇所(例えば、一番上、一番下又は中央)にあるユーザメッセージM1又は応答メッセージM2に対応する情報を含むエリアを情報表示画面ISに表示させてもよい。
【0041】
このように、指示受付部112は、情報表示画面ISにおいて、分析情報が配置された第1エリアと、検索結果が配置された第2エリアとを切替えて表示させる。これにより、機能毎に処理結果を個別に切り替えて表示できると共に、同一の機能内の処理結果が同一のエリアにまとめられるため、ユーザが目的の情報を遡って確認しやすくなる。また、指示受付部112は、情報表示画面ISにおいて、第1エリア及び第2エリアに加えて、さらに、検索条件を作成するための情報が配置された第3エリアと、スカウト文書が配置された第4エリアとを切替えて表示させる。すなわち、指示受付部112は、ユーザ端末20による処理の指示、又は応答メッセージM2の選択に応じて、第1エリアから第4エリアまでを切替えて情報表示画面ISに表示する。換言すれば、指示受付部112は、複数のエリアを排他的に表示させる。
【0042】
図8は、チャット画面CSの一例を示す図である。
図8に示すように、指示受付部112は、分析情報のサマリSM(プレビュー)と分析情報の詳細表示ボタンSBとをチャット画面CSの応答欄(応答メッセージM2内)に表示させると共に、詳細表示ボタンSBの入力に応じて、当該詳細表示ボタンSBに対応する分析情報が配置された第1エリアを表示させてもよい。これにより、ユーザが情報表示画面ISを見なくとも、チャット画面CSで分析結果のサマリを速やかに確認することができるため、分析結果を詳細に確認したい場合に、その詳細を個別に情報表示画面ISに表示させることができる。
図8には、マネジメント職の人材不足解消という組織の取り組みテーマに対する進捗状況が出力された例が示されている。この例では、全体として、昨年に比べてマネジメント職の人材不足が改善されているが、プロダクト職では改善の必要があることが示されている。
【0043】
指示受付部112は、例えば、分析情報を人工知能部118のサマリ作成モデルに入力し、サマリ作成モデルに分析情報を要約したサマリを出力させる。サマリ作成モデルは、分析情報を入力とし、分析情報を要約したサマリを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、サマリ作成モデルは、分析情報とそれに対応するサマリのデータとを教師データとして学習した学習モデルである。また、サマリ作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、指示受付部112は、分析情報を参照して分析情報を要約したサマリを作成する指示と、サマリを作成したい分析情報とを挿入したプロンプトをサマリ作成モデルに入力し、サマリをサマリ作成モデルに出力させる。また、指示受付部112は、サマリの作成指示と分析情報とに加え、例えば、1以上の分析情報のサンプルと、それに対応する1以上のサマリのサンプルとを挿入したプロンプトをサマリ作成モデルに入力してもよい。
【0044】
図9は、
図8のチャット画面CSに応じて表示される分析情報の一例を示す図である。例えば、
図8の「全体平均マネジメント職比率」に関する応答メッセージM2の詳細表示ボタンSBが入力されると、
図9Aに示す年齢層ごとのマネジメント職比率の詳細を示すグラフを含む分析情報GP1が第1エリアに配置され、この第1エリアが情報表示画面ISに表示される。また、
図8の「プロダクト職のマネジメント職率」に関する応答メッセージM2の詳細表示ボタンSBが入力されると、
図9Bに示す職種ごとのマネジメント職比率の詳細を示すグラフを含む分析情報GP2が第1エリアに配置され、この第1エリアが情報表示画面ISに表示される。分析情報GP1,GP2には、グラフに関するコメントCMが含まれる。コメントCMは、課題抽出部113によって人工知能部118を利用して作成される。
【0045】
課題抽出部113は、例えば、分析情報を人工知能部118のコメント作成モデルに入力し、コメント作成モデルに分析情報の内容に合うコメントを出力させる。コメント作成モデルは、分析情報を入力とし、分析情報の内容に合うコメントを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、コメント作成モデルは、分析情報とそれに対応するコメントのデータとを教師データとして学習した学習モデルである。また、コメント作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、課題抽出部113は、分析情報を参照して分析情報の内容に合うコメントを作成する指示と、分析情報とを挿入したプロンプトをコメント作成モデルに入力し、コメントをコメント作成モデルに出力させる。また、課題抽出部113は、コメントの作成指示と分析情報とに加え、例えば、1以上の分析情報のサンプルと、それに対応する1以上のコメントのサンプルとを挿入したプロンプトをコメント作成モデルに入力してもよい。
【0046】
<課題抽出部113>
課題抽出部113は、組織の統計データに基づいて課題を抽出するように構成される。これにより、課題の抽出から人材の検索までを情報処理システム1を用いてワンストップで行うことができる。
【0047】
具体的には、課題抽出部113は、チャット画面CSにおいて、ユーザから組織に関する課題のテーマ(
図5の例では「組織課題」)の入力を受け付ける。課題抽出部113は、受け付けたテーマに関する情報を、組織のデータベースから抽出する。組織のデータベースには、人事データベースが含まれる。人事データベースには、例えば、従業員基本データ、労務・勤怠データ、人事評価データ、給与データ、サーベイデータ、ストレスチェックテストデータ、360度FBデータ、自組織の求人票データ、候補者のデータ等が記憶され、蓄積されている。人事データベースには、組織内人材データベースが含まれる。また、組織のデータベースには、採用支援データベースが含まれ、採用支援データベースには、他組織の求人票データや求職者に関するデータ等が記憶され、蓄積されている。採用支援データベースには、求職者データベースが含まれる。
【0048】
課題抽出部113が抽出する情報としては、例えば、指標の変化(例えば前年度との比較)、目標やKPIに対する達成率等が含まれる。また、組織内人材の退職意向や異動意向の情報も抽出対象となる。組織内人材の退職意向は、組織内に属する人材が、退職する意向を示していることを表すデータであり、サーベイデータや人事評価データなどから抽出される。組織内人材の異動意向は、組織内に属する人材が、異動する意向を示していることを表すデータであり、サーベイデータや人事評価データなどから抽出される。課題抽出部113は、抽出された情報から、これらの情報の統計値(例えば、平均値、中央値、最大値、最小値、時系列変化量等)を含む統計データを生成する。さらに、課題抽出部113は、統計データを予め用意された判定用データ(基準値)と比較し、組織の課題を抽出する。例えば、課題抽出部113は、前年度より低下または悪化している指標や、目標やKPIに対する達成率が100%未満(つまり、未達成の目標やKPI)の指標を特定し、その指標を課題として抽出してもよい。抽出された課題は、指示受付部112によって、チャット画面CSに表示される。また、課題抽出部113が生成した統計データは、指示受付部112によって、情報表示画面IS及びチャット画面CSに表示される。
【0049】
課題抽出部113は、例えば、ユーザから受け付けた課題のテーマと、組織のデータベースと、判定用データとを人工知能部118の課題抽出モデルに入力し、課題抽出モデルに統計データと課題とを出力させる。課題抽出モデルは、課題のテーマと組織のデータベースと判定用データとを入力とし、統計データと課題とを出力とするように学習された学習モデルである。つまり、課題抽出モデルは、課題のテーマ、組織のデータベース及び判定用データとそれに対応する統計データ及び課題とを教師データとして学習した学習モデルである。また、課題抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、課題抽出部113は、組織のデータベースと判定用データとを参照して課題を抽出する指示と、課題のテーマとを挿入したプロンプトを課題抽出モデルに入力し、課題を課題抽出モデルに出力させる。また、課題抽出部113は、課題の抽出指示と課題のテーマとに加え、例えば、1以上の課題のテーマのサンプルと、それに対応する1以上の課題のサンプルとを挿入したプロンプトを課題抽出モデルに入力してもよい。
【0050】
図5の例では、「組織課題を2つ挙げて」というユーザからの課題の抽出指示(第1入力)を受けて、課題抽出部113は、組織のデータベースに蓄積されたデータに基づき、「マネジメント人材育成」及び「早期退職者の増加傾向」という2つの課題を抽出し、指示受付部112に応答メッセージM2として表示させる。また、課題抽出部113は、生成した統計データ(マネージャ職の平均管理人数等)を、指示受付部112によって情報表示画面IS(第1エリア)に表示させる。
【0051】
課題抽出部113は、組織ごとに設定された取り組みテーマの状況から課題を抽出してもよい。組織が設定した取り組みテーマは、組織のデータベースに記憶される。課題抽出部113は、テーマの進捗状況を、組織のデータベースを用いて分析し、課題を抽出する。例えば、取り組みテーマが「従業員エンゲージメントの向上」である場合、課題抽出部113は、組織のデータベースから組織コンディションサーベイ結果を抽出し、指標(従業員エンゲージメント)が昨年より改善しているか、又は悪化しているかを判定する。指標が悪化している場合には、これが課題として抽出される。
【0052】
<データベース選択部114>
データベース選択部114は、検索部116が検索対象とするデータベースに含まれる、組織内人材データベース及び求職者データベースのいずれかを検索対象データベースして選択する入力を受け付けるように構成される。組織内人材データベースは、組織に所属する人材が登録者として登録されたデータベースであり、求職者データベースは、組織外の求職者が登録者として登録されたデータベースである。なお、組織内人材データベースは、課題抽出部113が参照する人事データベースの一部であってもよい。
【0053】
図10は、データベース選択画面DDの一例を示す図である。データベース選択画面DDには、求職者データベースの選択肢(「代替人材を求職者から検索」)と、組織内人材データベースの選択肢(「似た社員を検索」)とが含まれる。データベース選択画面DDは、検索条件作成部115による検索条件の作成後(つまり検索部116による検索の直前)、及び/又は検索条件作成部115による検索条件の作成前に表示される。つまり、データベース選択部114は、検索条件作成部115が検索条件を作成する際に参照する検索対象データベースをユーザに選択させてもよいし(第1選択パターン)、検索部116が検索対象とする検索対象データベースをユーザに選択させてもよい(第2選択パターン)。これにより、組織の内外の人材を、検索対象のデータベースの切り替えながら、同一のシステム内で、効率的に、シームレスに検索することができる。また、データベース選択部114は、チャット画面CSにユーザによって入力された指示に基づいて、データベースの選択を受け付けてもよい。
【0054】
第1選択パターンでは、検索条件作成部115は、検索対象データベースから後述する参考登録者を抽出する。これにより、組織内人材データベース及び求職者データベースのどちらかのみを参照して4検索条件を作成することができる。その結果、効果的に検索条件を設定することができ、求める人材の検索精度を高めることができる。
【0055】
第2選択パターンでは、検索部116は、検索条件に基づいて、検索対象データベースに対し登録情報の検索を行う。これにより、組織内人材データベース及び求職者データベースのどちらかのみを対象とする検索を実行することができる。なお、第1選択パターンで選択された検索対象データベースがそのまま検索部116が検索する検索対象データベースとされてもよいし、第1選択パターンで検索条件作成部115が参照する検索対象データベースが選択された後、第2選択パターンによって改めて検索部116が検索する検索対象データベースが選択されてもよい。
【0056】
組織内人材データベースに登録された登録情報(つまり社員の登録情報)には、氏名等の基本情報、所属部署、目標、評価、サーベイスコア、職歴、スキル等が含まれる。また、組織内人材データベースに登録された登録情報には、組織内人材が、組織への採用時に登録していた履歴書、職務経歴書等が含まれる。求職者データベースに登録された登録情報(つまり求職者の登録情報)には、求職者の履歴書、職務経歴書、その他のプロフィール情報等が含まれる。「履歴書」は、主に求職者のプロフィール、現況、学歴、職歴、希望の労働条件等が記載された文書であり、「職務経歴書」は、レジュメとも呼ばれ、求職者が求人者に対して、自身のこれまでの職務に関する経歴、経験、スキル、資格等を伝える文書である。また、求職者の登録情報には、求職者が希望する業種及び職種等の条件が含まれてもよい。
【0057】
<検索条件作成部115>
検索条件作成部115は、課題抽出部113によって抽出された組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成するように構成される。具体的には、検索条件作成部115は、検索対象データベース(組織内人材データベース及び/又は求職者データベース)に登録された登録情報から、組織の課題の解決に必要なスキル、経験、ポジション等を有する少なくとも1人の登録者を参考登録者として抽出する。次に、検索条件作成部115は、抽出された参考登録者が検索の対象となる(検索でヒットする)検索条件を作成する。
【0058】
参考登録者の抽出において、検索条件作成部115は、例えば、課題と検索対象データベースとを人工知能部118の登録者抽出モデルに入力し、登録者抽出モデルに参考登録者を出力させる。登録者抽出モデルは、課題と検索対象データベースとを入力とし、参考登録者を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、登録者抽出モデルは、課題及び検索対象データベースとそれに対応する参考登録者とを教師データとして学習した学習モデルである。また、登録者抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、検索条件作成部115は、検索対象データベースを参照して参考登録者を抽出する指示と、課題とを挿入したプロンプトを登録者抽出モデルに入力し、参考登録者を登録者抽出モデルに出力させる。また、検索条件作成部115は、参考登録者の抽出指示と課題とに加え、例えば、1以上の課題のサンプルと、それに対応する1以上の参考登録者のサンプルとを挿入したプロンプトを登録者抽出モデルに入力してもよい。
【0059】
検索条件作成部115は、例えば、若手のマネジメント層の人材不足という課題に対しては、参考登録者として、組織内のマネジメント経験のある人材でかつ40歳以下の人材を抽出する。このように、検索条件作成部115は、課題やその解決に対応する属性を持つ登録者を抽出する。
【0060】
また、検索条件作成部115は、ネットワーク上に公開された情報(例えば、ホームページ情報、IR情報、求人情報等)に基づいて、ユーザの組織の課題と同一又は類似の課題の解決を図っている又は解決を行った参考組織を抽出すると共に、参考組織に属する又は属していた登録者を参考登録者として抽出してもよい。これにより、登録情報に記載されている事項からでは抽出することが難しい参考登録者を抽出することができる。また、検索条件作成部115は、求人票として登録されている企業情報を利用してもよい。
【0061】
検索条件作成部115は、例えば、課題を人工知能部118の組織抽出モデルに入力し、組織抽出モデルに参考組織を出力させる。組織抽出モデルは、課題を入力とし、組織を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、組織抽出モデルは、課題とそれに対応する組織とを教師データとして学習した学習モデルである。また、組織抽出モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、検索条件作成部115は、ネットワーク上に公開された情報を参照して参考組織を抽出する指示と、課題とを挿入したプロンプトを組織抽出モデルに入力し、参考組織を組織抽出モデルに出力させる。また、検索条件作成部115は、参考組織の抽出指示と課題とに加え、例えば、1以上の課題のサンプルと、それに対応する1以上の参考組織のサンプルとを挿入したプロンプトを組織抽出モデルに入力してもよい。また、検索条件作成部115は、ネットワーク上に公開された情報等から、ユーザの組織の課題に含まれるキーワードが含まれる情報を抽出し、その情報の発信者である組織を特定し、参考組織として抽出してもよい。
【0062】
検索条件の作成において、検索条件作成部115は、例えば、参考登録者の登録情報を人工知能部118の検索条件作成モデルに入力し、検索条件作成モデルに検索条件を出力させる。検索条件作成モデルは、参考登録者の登録情報を入力とし、検索条件を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、検索条件作成モデルは、参考登録者の登録情報とそれに対応する検索条件とを教師データとして学習した学習モデルである。また、検索条件作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、検索条件作成部115は、検索条件作成指示と、参考登録者の登録情報とを挿入したプロンプトを検索条件作成モデルに入力し、検索条件を検索条件作成モデルに出力させる。また、検索条件作成部115は、検索条件作成指示と参考登録者の登録情報とに加え、例えば、1以上の参考登録者の登録情報のサンプルと、それに対応する1以上の検索条件のサンプルとを挿入したプロンプトを検索条件作成モデルに入力してもよい。
【0063】
また、検索条件作成部115は、参考登録者の中からペルソナ(ユーザが求める人物像)を選択する入力を受け付けると共に、ペルソナの登録情報に基づいて、検索条件を提示してもよい。これにより、ユーザが選択したペルソナに近い登録者を検索することができる。
【0064】
図11は、参考登録者リストRLの一例を示す図である。参考登録者リストRLには、検索条件作成部115によって抽出された参考登録者が一覧表示される。参考登録者リストRLは、例えば、指示受付部112によって、
図5の情報表示画面ISに表示される(具体的には第3エリアに配置される)。検索対象データベースが組織内人材データベースである場合、参考登録者リストRLには、例えば、各参考登録者の氏名、部署、入社日、年齢、評価(例えばマネジメントスコア)等が表示される。また、参考登録者リストRLには、抽出された課題に関連する項目が表示されてもよい。例えば、若手のマネジメント層の人材不足という課題に対しては、年齢、マネジメント経験の有無、又はマネジメントに関する評価が、参考登録者リストRLに表示されてもよい。検索対象データベースが求職者データベースである場合、参考登録者リストRLには、例えば、各参考登録者の氏名、在籍企業、部署、年収、年齢、スキル、経験等が表示される。
【0065】
検索条件作成部115は、参考登録者リストRLの中から、ユーザ端末20からの入力によって選択された1又は複数の参考登録者(ペルソナ)の情報に基づいて、検索条件を作成し、ユーザ端末20に表示させる。ここで、
図11の参考登録者リストRLとともに、
図10のデータベース選択画面DDを、アイコンとして情報表示画面ISに表示してもよい。検索条件作成部115は、ユーザによって検索対象データベースがデータベース選択画面DDで選択されると、参考登録者リストRLの中からユーザ端末20からの入力によって選択された1又は複数の参考登録者(ペルソナ)の情報に基づいて、選択された検索対象データベースを検索するための検索条件を作成し、ユーザ端末20に表示させる。
【0066】
また、検索条件作成部115は、選択された参考登録者の詳細情報を表示させてもよい。
図12は、参考登録者の登録情報表示画面RDの一例を示す図である。参考登録者が組織内の人材(社員)の場合、登録情報表示画面RDには、基本情報、指向性、評価(マネジメントスコア)、サーベイスコア、職歴等が表示される。参考登録者が求職者の場合、登録情報表示画面RDには、履歴書、職務経歴書等の情報が表示される。また、登録情報表示画面RDには、参考登録者が過去に所属した組織と同じ組織の所属経験がある組織内人材を示す、関連者アイコンRIが表示される。関連者アイコンRIは、例えば、該当する人材の顔写真(サムネイル)である。ユーザはこのような登録情報表示画面RDを参照することで、ペルソナの設定がしやすくなる。
【0067】
なお、検索条件作成部115は、参考登録者リストRLからの選択の受け付けに替えて、チャット画面CSにユーザによって入力された指示に基づいて、ペルソナを設定してもよい。
【0068】
また、検索条件作成部115は、異動対象や退職予定になっている登録者を参考登録者として抽出し、その属性から、その参考登録者のポジションを埋める人材の検索条件を設定してもよい。
図13は、参考登録者の登録情報表示画面RDの別の一例を示す図である。
図13の登録情報表示画面RDでは、基本情報欄に、参考登録者の情報(属性)を示すラベルLLが表示される。異動対象の参考登録者には、「異動対象」のラベルLLが付される。
【0069】
ここで、
図12及び
図13の登録情報表示画面RDにおいて、参考登録者の詳細情報と共に、
図10のデータベース選択画面DDをアイコンとして表示してもよい。検索条件作成部115は、ユーザによって検索対象データベースがデータベース選択画面DDで選択されると、参考登録者の情報に基づいて、選択された検索対象データベースを検索するための検索条件を作成し、ユーザ端末20に表示させる。
【0070】
検索条件作成部115は、ペルソナの登録情報に付与されたタグを提示すると共にタグの選択を受け付け、選択されたタグに対応するタグワードを検索条件に追加してもよい。これにより、ペルソナの特徴を可視化したタグを使って検索条件の調整をユーザが容易に行うことができる。
図14は、検索条件調整画面CDの一例を示す図である。検索条件調整画面CDは、参考情報表示欄RFと、タグ設定欄TFとを含む。
【0071】
参考情報表示欄RFには、ポジションI1、役割I2、ペルソナ情報I3が表示される。ポジションI1は、検索条件作成部115によって設定された、求める人材のポジションである。役割I2は、検索条件作成部115によって設定された、求める人材の役割である。ポジションI1及び役割I2には、選択したペルソナの登録情報において設定されているポジション及び役割が表示される。
【0072】
ペルソナ情報I3は、ペルソナとして選択された登録者の顔写真、氏名、タグ等を含む。タグは、ペルソナの登録情報に関するタグワードを含んでいる。タグワードとは、タグに記載された(つまり、タグに対応する)ワードであり、典型的には、登録情報に含まれる、経歴、経験、スキル、資格、年収等を示すキーワードである。ペルソナの登録情報に付されるタグは、登録情報からタグワードを抽出することで作成されたものであってもよいし、予め複数のタグを記述したタグリストを用意し、当該タグリストの中から登録情報に対応するタグを抽出したものであってもよい。ここで、タグリストとは、一以上のタグが記載されたリストである。したがって、タグリストには、一以上のタグワードが記載されている。タグリストに記載されるタグワードは、例えばデータベースに含まれる複数の登録情報から抽出される。タグは、ポジションI1及び/又は役割I2に記載された内容に基づき、人工知能によって自動設定されてもよい。
【0073】
タグ設定欄TFには、タグ調整エリアTCと、候補者数RNと、検索ボタンRBとが表示される。タグ調整エリアTCには、ペルソナの登録情報に付与されたタグ(ペルソナ情報I3に表示されるタグ)が提示される。初期状態では、タグ調整エリアTCに表示されたタグが全て選択されている。ユーザは、タグの押下等の操作によって、検索条件として不要なタグの選択を解除する。なお、タグ調整エリアTCに表示されるタグは、必ずしもペルソナの登録情報に付与されたタグと一致する必要はなく、ペルソナの登録情報のタグワードと部分一致するタグワード、ペルソナの登録情報のタグワードの同義語、類義語、又は表記揺れしたワードであるタグワード、ペルソナの登録情報のタグワードを上位概念化又は下位概念化したタグワードを含むタグであってもよい。
【0074】
検索条件作成部115は、複数のペルソナの入力を受け付け、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグのうち、複数のペルソナに共通するタグをタグ調整エリアTCに提示してもよい。また、検索条件作成部115は、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグの和集合をタグ調整エリアTCに提示してもよい。つまり、検索条件作成部115は、複数のペルソナの登録情報それぞれに付与されたタグのうち、重複分を除外した全てのタグをタグ調整エリアTCに提示してもよい。また、組織内人材であるペルソナが求職者としても登録されている場合、検索条件作成部115は、組織内人材データベースに登録されたペルソナの登録情報と、求職者データベースに登録された当該ペルソナの登録情報との双方を参照する。
【0075】
候補者数RNは、タグ調整エリアTCで現在選択されているタグを検索条件とした場合に検索される登録者の数を示す。候補者数RNは、タグ調整エリアTCにおいて選択タグが変更される都度、更新される。検索ボタンRBが入力されると、タグ調整エリアTCで選択されているタグに基づく検索条件を用いた、検索部116による検索結果が表示される。
【0076】
検索条件作成部115は、必ずしもタグを含む検索条件を提示しなくてもよい。例えば、検索条件作成部115は、登録情報に記載されている項目(例えば、経験、スキル等)を自然言語処理のベクトル化等によって定量化したベクトル値の範囲であるパラメータを含む検索条件を提示してもよい。このパラメータは、複数の項目のベクトル値の和で表現されてもよい。
【0077】
図15は、検索条件調整画面CDの別の一例を示す図である。
図15の検索条件調整画面CDは、参考情報表示欄RFと、検索レンジ表示欄SRとを含む。参考情報表示欄RFには、選択したペルソナの登録情報が表示される。検索レンジ表示欄SRには、参考情報表示欄RFに表示されたペルソナの登録情報に基づいて検索条件を設定した場合の、候補者数、関連する求人数、採用リードタイム、候補者の年収帯、候補者の年齢分布等が表示される。これらの情報は、組織のデータベースに含まれる人事データベースや採用支援データベースに蓄積されているデータに基づいて算出される。例えば、候補者数、候補者の年収帯、及び候補者の年齢分布は、設定された検索条件に基づいた、人事データベースの従業員データや採用支援データベースの求職者データに対する検索でヒットした人数、ヒットした人材の年収データの分布及び年齢の分布として表示される。また、関連する求人数は、設定された検索条件に基づいた、採用支援データベースに蓄積された求人票に対する検索にヒットした求人票として表示される。年収帯には、ペルソナの年収と、候補者の年収の中央値とが示される。年齢分布では、年齢層ごとに候補者数がグラフ表示されると共に、ペルソナが含まれる年齢層が強調表示される。
【0078】
図16は、
図15の検索条件調整画面CDにおいてペルソナを変更した状態を示す図である。
図16に示すように、検索条件調整画面CDでは、ペルソナの変更に伴い、検索レンジ表示欄SRに表示される情報が更新される。つまり、検索レンジ表示欄SRには、新たに選択されたペルソナの登録情報に基づいて検索条件を設定した場合の、候補者数、関連する求人数、採用リードタイム、候補者の年収帯、候補者の年齢分布等が表示される。ペルソナの変更は、例えば、チャット画面CSへのユーザによる指示の入力を受けて行われる。例えば、ユーザは、チャット画面CSに、「プロダクトマネージャーの経験を追加したい」といったメッセージを入力すると、入力された内容に応じて、検索条件調整画面CDに表示されるペルソナが変更される。
【0079】
また、検索条件作成部115は、必ずしもペルソナの選択を受け付けなくてもよい。例えば、検索条件作成部115は、チャット画面CSにおける第2入力(検索条件の作成指示の入力)に応じて、複数の参考登録者に共通する属性に基づいて検索条件を作成することを検索条件作成モデルに指示し、検索条件作成モデルに検索条件を抽出させてもよい。これにより、ユーザの入力の手間を省きつつ、ユーザが求める人材を検索することができる。「参考登録者に共通する属性」とは、例えば、経歴、経験、スキル、資格、年収等に関する共通点である。この共通点は、必ずしも互いに一致するものに限られず、類似の概念も含まれる。また、複数の参考登録者の登録情報に含まれる項目を包括する概念(つまり上位概念)も、「参考登録者に共通する属性」である。また、検索条件作成部115は、複数の参考登録者の属性の和集合を検索条件として抽出してもよい。つまり、検索条件作成部115は、複数の参考登録者の登録情報それぞれの属性のうち、重複分を除外した属性を検索条件として抽出してもよい。
【0080】
<検索部116>
検索部116は、検索条件に基づいて、組織内人材データベース及び求職者データベースの少なくとも一方(つまり検索対象データベース)に対し登録情報の検索を行うように構成される。また、検索部116は、検索された(検索条件を満たす登録情報を有する)登録者をユーザ端末20に表示させる。これにより、ユーザが求める人材を、組織の内外を問わず共通の情報処理システム1で検索することができる。
【0081】
検索部116は、例えば、チャット画面CSにおける第3入力(検索指示の入力)に応じて、検索を実行する。また、検索部116は、検索条件作成部115による検索条件の作成後に、ユーザ端末20からの入力を受けることなく検索を実行してもよい。例えば、検索部116は、チャット画面CSにおける第2入力(検索条件の作成指示の入力)に応じて、検索条件作成部115による検索条件の作成に続いて検索を実行してもよい。つまり、指示受付部112は、第2入力と第3入力とを同時に受け付けてもよい。例えば、
図7の「求職者から適任者を検索して」というユーザメッセージM1は、第2入力と、第3入力と、データベースの選択入力とを同時に行う入力である。
【0082】
検索部116は、例えば、検索条件に含まれる複数のタグのうち、一定数のタグが付与された登録者を候補者として抽出する。抽出される候補者は、検索条件に含まれるタグのタグワードと完全一致するタグワードを含むタグが付与された登録者に限られず、これらが部分一致する登録者や、検索条件に含まれるタグワードの同義語、類義語、又は表記揺れしたワードをタグワードとして含むタグが付与された登録者であってもよい。
【0083】
図17は、検索結果画面ODの一例を示す図である。検索結果画面ODは、例えば、指示受付部112によって、
図5の情報表示画面ISに表示される(具体的には第2エリアに配置される)。検索結果画面ODは、重み付け調整欄WFと、候補者表示欄CFとを含む。なお、候補者表示欄CFの上には、候補者数RNが表示される。候補者表示欄CFには、検索部116によって検索された登録者が候補者としてリスト表示される。各候補者の情報には、現在の職種、年齢、性別、年収、経歴(経験した組織及び職務)、登録情報に付与されたタグ等が含まれる。また、各候補者には、検索部116によって付された検索スコアRSが表示される。候補者は、検索スコアRSの大きいものほど優先的に(つまり上方に)表示される。
【0084】
検索スコアRSは、例えば、候補者に付与されたタグと、タグの重み付けスコアとに基づいて算出される。例えば、検索部116は、検索条件に含まれるタグに対応するタグが付された登録者に、検索条件に含まれるタグの重み付けスコアを検索スコアとして付与する。検索条件に含まれる複数のタグそれぞれに対応する複数のタグが付された登録者には、当該複数のタグそれぞれの重み付けスコアの合計が検索スコアとされる。
【0085】
タグの重み付けスコアは、重み付け調整欄WFによって設定される。すなわち、検索部116は、重み付け調整欄WFにおいて、ユーザ端末20から重み付けスコアの入力を受け付ける。例えば、検索部116は、ユーザによる重み付けを変えたいタグの選択を受けて、ユーザが選択したタグの重み付けスコアをユーザから受け付ける。選択されたタグは、重み付け調整欄WFにおいて強調表示される。検索部116は、入力された重み付けスコアを用いて各候補者の検索スコアRSを再計算し、検索スコアRSの順に候補者を並び替えた上で、候補者表示欄CFを更新する。検索部116は、ユーザ端末20から、候補者表示欄CFに表示された候補者の選択(例えばチェックボックスへの入力)を受けて、選択された候補者の詳細情報を表示させる。検索部116は、選択されたタグの重み付けスコアを高くしてもよい。また、検索部116は、選択されたタグが付されている求職者を上位に表示してもよい。
【0086】
図18は、検索結果画面ODの別の一例を示す図である。
図18の検索結果画面ODは、パラメータ調整欄PFと、候補者表示欄CFとが含まれる。候補者表示欄CFには、
図17と同様に、検索部116によって検索された登録者が候補者としてリスト表示される。
図18の例では、各候補者の情報には、年齢、性別、居住地、年収、現在の所属組織及び職務、環境(職務遂行、カルチャー、希望条件、リードタイム等)の優先度、登録情報に付与されたタグ等が含まれる。
【0087】
パラメータ調整欄PFは、検索結果の表示順の調整及び絞り込みを実行するためのUIである。パラメータ調整欄PFには、登録情報に関するパラメータ名とその範囲又は調整量とがスライダ型のUIとして表示される。パラメータ条件の初期値は、候補者表示欄CFに表示される参考登録者の情報から抽出される。パラメータ条件としては、例えば、登録情報に含まれる環境の優先度、年収等が挙げられる。ユーザ端末20によってスライダによる環境項目の優先度が調整されると、該当する環境項目の優先度の高い候補者が候補者表示欄CFにおいて上位に表示される。また、ユーザ端末20によって年収の範囲が調整されると、調整した年収の範囲に該当する候補者のみが候補者表示欄CFに表示される。
【0088】
検索部116は、パラメータ調整欄PFにおいて、職種又は職歴(経験企業)に基づく絞り込みを受け付けてもよい。ユーザ端末20によって、職種又は職歴の条件が入力されると、この職種又は職歴についての条件を充足する候補者のみが候補者表示欄CFに表示される。
【0089】
検索部116は、組織内人材データベース内で検索条件を満たす該当者が少ない場合に、求職者データベースでの検索を推奨するメッセージを表示させてもよい。
【0090】
<スカウト文書作成部117>
スカウト文書作成部117は、検索部116によって検索された求職者(候補者)に対して送信するスカウト文書を作成するように構成される。スカウト文書作成部117は、検索部116が、データベース(求職者データベース)から、登録者として登録された求職者を検索条件に基づいて検索する場合に機能する。スカウト文書作成部117は、組織に所属する登録者のうち、求職者の現在の組織に所属した経験のある登録者の情報を関連付けたスカウト文書を作成する。これにより、組織の人材の情報を用いて、求職者の関心を引きやすいスカウト文書を作成することができる。
【0091】
スカウト文書作成部117は、例えば、チャット画面CSにおける第4入力(スカウト文書の作成指示の入力)に応じて、スカウト文書を作成する。
図19は、スカウト文書作成画面SDの一例を示す図である。スカウト文書作成画面SDは、例えば、指示受付部112によって、
図5の情報表示画面ISに表示される(具体的には第4エリアに配置される)。スカウト文書作成部117は、検索結果画面ODにおける求職者(候補者)の選択を受けてスカウト文書作成画面SDを表示させる。スカウト文書作成画面SDは、求職者情報表示欄JFと、スカウト文書表示欄SFとを含む。求職者情報表示欄JFには、ユーザ端末20によって選択された求職者の登録情報が、関連者アイコンRIを含む形で表示される。スカウト文書表示欄SFには、スカウト文書の求人対象(ポジション)、件名、及びスカウト本文の入力欄が設けられる。
【0092】
スカウト文書作成部117は、スカウト文書の宛先となる求職者の登録情報に基づいて、スカウト文書を自動作成する。具体的には、スカウト文書作成部117は、求職者の登録情報を人工知能部118のスカウト文書作成モデルに入力し、スカウト文書作成モデルにスカウト文書を出力させる。スカウト文書作成モデルは、求職者の登録情報を入力とし、スカウト文書を出力とするように学習された学習モデルである。つまり、スカウト文書作成モデルは、求職者の登録情報とそれに対応するスカウト文書とを教師データとして学習した学習モデルである。また、スカウト文書作成モデルは、大規模言語モデルを含む生成AIであってもよい。この場合、スカウト文書作成部117は、スカウト文書の作成指示と求職者の登録情報とを挿入したプロンプトをスカウト文書作成モデルに入力し、スカウト文書をスカウト文書作成に出力させる。また、スカウト文書作成部117は、スカウト文書の作成指示と求職者の登録情報とに加え、例えば、1以上の求職者の登録情報のサンプルと、それに対応する1以上のスカウト文書のサンプルとを挿入したプロンプトをスカウト文書作成モデルに入力してもよい。
【0093】
また、スカウト文書作成部117は、スカウト文書の宛先である求職者の現在の組織(
図19の例では「株式会社ABC」)に所属した経験のある組織内の登録者(関連者アイコンRIで表示される社員)を、組織内人材データベースから検索し、この社員のインタビュー情報(文章、音声又は動画)へのリンクILをスカウト本文に挿入する。インタビュー情報は、例えば組織内人材データベースに登録されている。なお、スカウト文書作成部117は、スカウト文書の宛先である求職者が過去に所属した組織について、この組織に所属した経験のある組織内の登録者の情報をスカウト文書にリンク等の形で関連付けてもよい。
【0094】
スカウト文書作成部117は、ユーザ端末20によるスカウト文書の編集を受け付けてもよい。また、スカウト文書作成部117によって作成されたスカウト文書は、ユーザ端末20からの指示に基づき、宛先である求職者に送信される。
【0095】
<人工知能部118>
人工知能部118は、各機能部から入力を受け付け、指示された出力を返すように構成される。なお、サーバ装置10が各機能部において使用する人工知能は、共通のものであってもよいし、機能部毎に個別に用意されたものであってもよい。
【0096】
人工知能部118は、GPT(Generative Pretrained Transformer、GPT-1、GPT-2、GPT-3を含む)、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、BART(Bidirectional and Auto-regressive Transformer)等を含むトランスフォーマ(Transformer)や再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network(RNN))等の言語モデル等を備えるAI(Artificial Intelligence)であって、生成AIを含む。
【0097】
言語モデルは、機械学習アルゴリズムによる学習モデルの一例である。機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークを利用した深層学習(ディープラーニング)等が挙げられる。人工知能部118は、上記のアルゴリズムを適宜適用することができる。
【0098】
人工知能部118は、教師あり学習、教師なし学習、又は自己教師あり学習等の学習方法によって構築された学習済みモデルを有する。教師あり学習では、教師データ(学習データ)を用いて機械学習を行う。教師データは、学習用の入力データ及び出力データ(正解データ)のペアで構成される。また、言語モデルは、特定のタスクのために訓練されたものだけでなく、幅広いタスクに対して汎用的に用いることができる汎用モデルであってもよい。
【0099】
人工知能部118は、人工知能として、膨大なデータを学習した大規模言語モデル(Large Language Models(LLM))のような汎用的な自然言語処理の学習モデルを含む。このような汎用的な学習モデルは、One-shot LearningやFew-shot Learning等により、ファインチューニングなしで様々なタスクに対応可能な言語モデルを含む。また、汎用的な学習モデルは、Zero-shot Learningによっても、様々なタスクに対応可能である。制御部11の各機能部において用いられる人工知能は、それぞれ別個の学習モデルであってもよいし、共通した汎用的な学習モデルであってもよい。
【0100】
人工知能部118に含まれる学習モデルは、追加の学習を行うことが可能である。例えば、人工知能部118は、作成した検索条件が、ユーザによって修正されたか否かを学習する。つまり、人工知能部118は、学習モデルが作成して提示した検索条件に対するフィードバックとして、提示した検索条件に実際の検索で用いられた検索条件をラベル付けした教師データセットを用いて、追加の学習を行い、ファインチューニングされる。これにより、学習モデルから出力される修正内容が最適化され、ユーザに提示される。
【0101】
<表示部>
ユーザ端末20の表示部211は、サーバ装置10から送信されてきた画面データが示す画面を表示する。
【0102】
<操作受付部>
ユーザ端末20の操作受付部212は、ユーザ端末20を利用するユーザ(ユーザ)による操作を受け付ける。
【0103】
3.情報処理方法
本節では、サーバ装置10の情報処理方法について説明する。この情報処理方法は、サーバ装置10の各部が、各ステップとしてコンピュータにより実行される。
【0104】
具体的には、この情報処理方法は、課題抽出ステップと、検索条件作成ステップと、検索ステップとを備える。課題抽出ステップでは、組織の統計データに基づいて課題を抽出する。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。検索ステップでは、検索条件に基づいて、組織内人材データベース及び求職者データベースの少なくとも一方に対し登録情報の検索を行う。
【0105】
図20は、情報処理システム1によって実行される情報処理(候補者の検索処理)の流れを示すアクティビティ図である。以下では、このアクティビティ図の各アクティビティに沿って、情報処理を説明する。
【0106】
候補者の検索処理は、ユーザによる、組織の課題の抽出指示の入力から開始される。ユーザは、ユーザ端末20において、例えばチャットメッセージによって課題の抽出を指示する(アクティビティA101)。サーバ装置10は、ユーザ端末20からの課題の抽出指示を受けて、人事データベースのデータを分析して課題を抽出する(課題抽出ステップ、アクティビティA102)。続いて、サーバ装置10は、課題及び分析結果をユーザ端末20に表示させる(アクティビティA103)。これにより、ユーザ端末20に課題及び分析結果が表示される(アクティビティA104)。
【0107】
ユーザは、課題及び分析結果が表示されたユーザ端末20において、例えばチャットメッセージによって課題を解決する候補者を検索するための検索条件の作成を指示する(アクティビティA105)。サーバ装置10は、ユーザ端末20からの検索条件の作成指示を受けて、参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいて検索条件を作成する(検索条件作成ステップ、アクティビティA106)。なお、サーバ装置10は、アクティビティA106において、ペルソナの選択入力をユーザ端末20から受け付けてもよい。続いて、サーバ装置10は、作成した検索条件をユーザ端末20に表示させる(アクティビティA107)。これにより、ユーザ端末20に検索条件が表示される(アクティビティA108)。
【0108】
ユーザは、検索条件が表示されたユーザ端末20において、必要に応じて検索条件を修正すると共に、例えばチャットメッセージによって候補者の検索を指示する(アクティビティA109)。サーバ装置10は、ユーザ端末20からの検索指示を受けて、検索条件に基づいて候補者の検索を実行する(検索ステップ、アクティビティA110)。続いて、サーバ装置10は、検索結果をユーザ端末20に表示させる(アクティビティA111)。これにより、ユーザ端末20に候補者の検索結果が表示される(アクティビティA112)。
【0109】
4.作用
本実施形態の作用をまとめると、次の通りとなる。すなわち、組織の課題の解決に適切な人材を検索するための条件を、データベースに登録された登録者の情報から自動で設定することができる。そのため、効率的に人材を検索できる。
【0110】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【0111】
5.その他
上記実施形態では、サーバ装置10が種々の記憶・制御を行ったが、サーバ装置10に代えて、複数の外部装置が用いられてもよい。すなわち、種々の情報やプログラムは、ブロックチェーン技術等を用いて複数の外部装置に分散して記憶されてもよい。特に、人工知能部118は、サーバ装置10の外部構成であってもよい。その場合、外部構成である人工知能部118は、サーバ装置10の各機能部から入力を受け付け、指示された出力をサーバ装置10に返すように構成される。
【0112】
本実施形態の態様は、情報処理システム1に限定されず、情報処理方法であっても、プログラムであってもよい。情報処理方法は、情報処理システム1の各ステップを備える。プログラムは、コンピュータに、情報処理システム1の各ステップを実行させる。
【0113】
情報処理システム1の制御部11は、必ずしも課題抽出部113を備えなくてもよい。つまり、制御部11は、必ずしも課題の抽出を行う必要はなく、ユーザ端末20からの課題の入力や、予め課題が登録されたデータベースの参照によって、組織の課題を取得してもよい。
【0114】
情報処理システム1の制御部11は、必ずしも指示受付部112を備えなくてもよい。つまり、制御部11は、必ずしもチャット形式にてユーザ端末20からの指示を受け付けなくてもよい。
【0115】
次に記載の各態様で提供されてもよい。
【0116】
(1)情報処理システムであって、プロセッサを備え、前記プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成され、検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、前記データベースから前記課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、前記参考登録者の前記登録情報に基づいて前記データベースに対する検索条件を作成する、情報処理システム。
【0117】
(2)上記(1)に記載の情報処理システムにおいて、前記データベースは、前記組織に所属する人材が前記登録者として登録された組織内人材データベースと、前記組織外の求職者が前記登録者として登録された求職者データベースとを含み、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースの少なくとも一方に対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。
【0118】
(3)上記(2)に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースして選択する入力を受け付け、前記検索ステップでは、前記検索条件に基づいて、前記検索対象データベースに対し前記登録情報の検索を行う、情報処理システム。
【0119】
(4)上記(2)又は(3)に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、さらに次のステップを実行可能に構成され、データベース選択ステップでは、前記組織内人材データベース及び前記求職者データベースのいずれかを検索対象データベースとして選択する入力を受け付け、前記検索条件作成ステップでは、前記検索対象データベースから前記参考登録者を抽出する、情報処理システム。
【0120】
(5)上記(1)から(4)のいずれか1つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、前記参考登録者の中からペルソナを選択する入力を受け付けると共に、前記ペルソナの前記登録情報に基づいて、前記検索条件を提示する、情報処理システム。
【0121】
(6)上記(5)に記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、前記ペルソナの前記登録情報に付与されたタグを提示すると共に前記タグの選択を受け付け、選択された前記タグに対応するタグワードを前記検索条件に追加する、情報処理システム。
【0122】
(7)上記(1)から(4)のいずれか1つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、複数の前記参考登録者に共通する属性に基づいて前記検索条件を作成することを検索条件作成モデルに指示し、前記検索条件作成モデルに前記検索条件を抽出させる、情報処理システム。
【0123】
(8)上記(1)から(7)のいずれか1つに記載の情報処理システムにおいて、前記検索条件作成ステップでは、ネットワーク上に公開された情報に基づいて、前記課題と同一又は類似の課題の解決を図っている又は解決を行った参考組織を抽出すると共に、前記参考組織に属する又は属していた前記登録者を前記参考登録者として抽出する、情報処理システム。
【0124】
(9)上記(1)から(8)のいずれか1つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、課題抽出ステップでは、前記組織の統計データに基づいて前記課題を抽出する、情報処理システム。
【0125】
(10)上記(9)に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記課題の抽出の指示を含む第1入力と、前記検索条件の作成の指示を含む第2入力とを逐次的に受け付け、前記第1入力及び前記第2入力と、前記第1入力及び前記第2入力に対する応答とは、連続した1つのチャット画面で行われる、情報処理システム。
【0126】
(11)上記(10)に記載の情報処理システムにおいて、前記指示受付ステップでは、前記統計データの分析情報及び前記検索条件による検索結果を表示する情報表示画面を、前記チャット画面と並べて表示させると共に、前記情報表示画面において、前記分析情報が配置される第1エリアと、前記検索結果が配置される第2エリアとを切替えて表示させる、情報処理システム。
【0127】
(12)上記(11)に記載の情報処理システムにおいて、前記指示受付ステップでは、前記分析情報のサマリと前記分析情報の詳細表示ボタンとを前記チャット画面の応答欄に表示させると共に、前記詳細表示ボタンの入力に応じて、当該詳細表示ボタンに対応する前記分析情報が配置された前記第1エリアを表示させる、情報処理システム。
【0128】
(13)上記(1)から(12)のいずれか1つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、検索ステップでは、前記データベースから、前記登録者として登録された求職者を前記検索条件に基づいて検索し、スカウト文書作成ステップでは、検索された前記求職者に対して送信するスカウト文書を作成し、ここで、前記スカウト文書は、前記組織に所属する前記登録者のうち、前記求職者の現在の組織に所属した経験のある前記登録者の情報を関連付けたものである、情報処理システム。
【0129】
(14)上記(13)に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、次のステップをさらに実行可能に構成され、指示受付ステップでは、チャット形式によって、前記検索条件に基づく検索の指示を含む第3入力と、前記スカウト文書の作成の指示を含む第4入力とを逐次的に受け付け、前記第3入力及び前記第4入力は、連続した1つのチャット画面で行われる、情報処理システム。
【0130】
(15)情報処理方法であって、上記(1)から(14)のいずれか1つに記載の情報処理システムの各ステップを備える、情報処理方法。
【0131】
(16)プログラムであって、コンピュータに、上記(1)から(14)のいずれか1つに記載の情報処理システム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。
【0132】
最後に、本開示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共に、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】
【0133】
1 :情報処理システム
2 :通信回線
10 :サーバ装置
11 :制御部
12 :記憶部
13 :通信部
14 :通信バス
20 :ユーザ端末
21 :制御部
22 :記憶部
23 :通信部
24 :入力部
25 :出力部
26 :通信バス
111 :基本表示制御部
112 :指示受付部
113 :課題抽出部
114 :データベース選択部
115 :検索条件作成部
116 :検索部
117 :スカウト文書作成部
118 :人工知能部
211 :表示部
212 :操作受付部
【要約】
【課題】効率的な組織分析や人材の検索を実現できる情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、プロセッサを備える。プロセッサは、次の各ステップを実行可能に構成される。検索条件作成ステップでは、組織の課題と、データベースに登録された複数の登録者の登録情報とを参照して、データベースから課題の解決に適した少なくとも一人の参考登録者を抽出すると共に、参考登録者の登録情報に基づいてデータベースに対する検索条件を作成する。
【選択図】
図1