特許 7643773 情報処理システム、プログラム及び情報処理方法

(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】2025-03-03

(45)【発行日】2025-03-11

(54)【発明の名称】情報処理システム、プログラム及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/1053 20230101AFI20250304BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/1053

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2024229086

(22)【出願日】2024-12-25

【審査請求日】2024-12-25

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】524477498

【氏名又は名称】株式会社ムード

(74)【代理人】

【識別番号】100131842

【弁理士】

【氏名又は名称】加島 広基

(74)【代理人】

【識別番号】100215267

【弁理士】

【氏名又は名称】古屋 秀人

(74)【代理人】

【識別番号】100215555

【弁理士】

【氏名又は名称】今井 貴裕

(74)【代理人】

【識別番号】100135530

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 智代

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 聡

【審査官】上田 威

(56)【参考文献】

【文献】特許第７５８７７３３（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０２４－１６１９４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－０３１０８９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ１０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得する取得部と、
前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する対話部と、
を備え、
前記取得部は、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定し、
前記第２の質問文は、前記技量レベルを特定するための質問文である、
情報処理システム。

【請求項2】

前記条件は、前記回答文から得られた技量レベルの信用度に関する条件である、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記信用度の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能である、請求項２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記条件は、前記回答文と共に、前記信用度の判定基準を前記生成モデルに入力することにより得られた前記信用度が閾値以上であることである、請求項２に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記対話部は、前記取得部が取得した回答文と共に、前記生成指示と、前記第２の質問文がより高い前記信用度を得るための質問である旨と、を前記生成モデルに入力することにより、前記第２の質問文を取得する、請求項４に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記対話部は、前記技量レベル毎の定義を生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させる、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記技量レベル毎の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能である、請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記対話部は、
前記技量レベルの評価理由を提示する提示指示を前記生成モデルに入力することにより、前記技量レベルと共に、前記技量レベルの評価理由を前記生成モデルから取得し、
決定された前記技量レベルと前記評価理由とを提示する
請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項9】

前記対話部は、
前記評価理由の根拠を提示する提示指示を前記生成モデルに入力することにより、前記回答文のうち前記評価理由の根拠となる部分をさらに前記生成モデルから取得し、
前記技量レベル、前記評価理由及び前記根拠となる部分を提示する、請求項８に記載の情報処理システム。

【請求項10】

前記対話部は、さらに技量レベルが閾値以上の前記対象者の特徴を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させる、請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項11】

前記対象者は、求職者であって、
前記技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、
前記対話部は、さらに前記求人事業者への内定者の特徴を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させる、請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項12】

前記対象者は、求職者であって、
前記技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、
前記対話部は、さらに前記求人事業者の情報を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させる、請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項13】

前記対話部は、さらに前記対象者の情報を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させる、請求項６に記載の情報処理システム。

【請求項14】

前記第１の質問文は、１つの項目に対する前記技量レベルを評価するための質問文である、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項15】

前記第１の質問文は、複数の項目それぞれに対する前記技量レベルを評価するための質問文である、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項16】

コンピュータを、取得部及び対話部として機能させるプログラムであって、
前記取得部は、対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得し、
前記取得部は、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定し、
前記第２の質問文は、前記技量レベルを特定するための質問文である、
プログラム。

【請求項17】

制御部を有するコンピュータにより行われる情報処理方法であって、
前記制御部が、対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得する工程と、
前記制御部が、前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する工程と、
前記制御部が、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得する工程と、
前記制御部が、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定する工程と、を含み、
前記第２の質問文は、前記技量レベルを特定するための質問文である、情報処理方法。

【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、プログラム及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＡＩ（artificial intelligence）を利用した採用面接が行われている。特許文献１には、事業者の採用に応募する応募者の応募書類について、複数の評価項目それぞれに対してスコアを付与するリクエストを、ＡＩチャットボットに入力することで、ＡＩチャットボットから出力される複数の評価項目毎のスコアを取得する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第７５２５６９６号

【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、生成モデルを利用した人材評価における精度の向上が望まれていた。

【0005】

本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、生成モデルを利用した人材評価における精度の向上を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の情報処理システムは、
対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得する取得部と、
前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する対話部と、
を備え、
前記取得部は、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定する、ことを特徴とする。

【0007】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記条件は、前記回答文から得られた技量レベルの信用度に関する条件であってもよい。

【0008】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記信用度の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能であってもよい。

【0009】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記条件は、前記回答文と共に、前記信用度の判定基準を前記生成モデルに入力することにより得られた前記信用度が閾値以上であることであってもよい。

【0010】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対話部は、前記取得部が取得した回答文と共に、前記生成指示と、前記第２の質問文がより高い前記信用度を得るための質問である旨と、を前記生成モデルに入力することにより、前記第２の質問文を取得してもよい。

【0011】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対話部は、前記技量レベル毎の定義を生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させてもよい。

【0012】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記技量レベル毎の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能であってもよい。

【0013】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対話部は、
前記技量レベルの評価理由を提示する提示指示を前記生成モデルに入力することにより、前記技量レベルと共に、前記技量レベルの評価理由を前記生成モデルから取得し、
決定された前記技量レベルと前記評価理由とを提示してもよい。

【0014】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対話部は、
前記評価理由の根拠を提示する提示指示を前記生成モデルに入力することにより、前記回答文のうち前記評価理由の根拠となる部分をさらに前記生成モデルから取得し、
前記技量レベル、前記評価理由及び前記根拠となる部分を提示してもよい。

【0015】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対話部は、さらに技量レベルが閾値以上の前記対象者の特徴を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問文を生成させてもよい。

【0016】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対象者は、求職者であって、
前記技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、
前記対話部は、さらに前記求人事業者への内定者の特徴を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問を生成させてもよい。

【0017】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対象者は、求職者であって、
前記技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、
前記対話部は、さらに前記求人事業者の情報を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問を生成させてもよい。

【0018】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記対象者は、求職者であって、
前記対話部は、さらに前記求職者の情報を前記生成モデルに入力することにより、前記第１の質問を生成させてもよい。

【0019】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記第１の質問文は、１つの項目に対する前記技量レベルを評価するための質問文であってもよい。

【0020】

本発明の情報処理システムにおいては、
前記第１の質問文は、複数の項目それぞれに対する前記技量レベルを評価するための質問文であってもよい。

【0021】

本発明のプログラムは、
コンピュータを、取得部及び対話部として機能させるプログラムであって、
前記取得部は、対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得し、
前記取得部は、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得し、
前記対話部は、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定する、ことを特徴とする。

【0022】

制御部を有するコンピュータにより行われる情報処理方法であって、
前記制御部が、対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、前記対象者からの回答文を取得する工程と、
前記制御部が、前記回答文が所定の条件を満たさない場合には、前記第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する工程と、
前記制御部が、前記第２の質問文に対する前記対象者からの回答文を取得する工程と、
前記制御部が、前記第２の質問文に対する前記回答文が前記条件を満たす場合に、当該回答文と共に、前記回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた前記技量レベルを前記対象者の確定技量レベルとして決定する工程と、を含む、ことを特徴とする。

【発明の効果】

【0023】

本発明の情報処理システム、プログラム及びおよび情報処理方法によれば、生成モデルを利用した人材評価における精度を向上させる。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】採用管理システムの全体構成図である。

【図2】項目リストのデータ構成の一例を示す図である。

【図3】信用度情報のデータ構成の一例を示す図である。

【図4】選考処理を示すフローチャートである。

【図5】選考処理を示すフローチャートである。

【図6】選考処理を示すフローチャートである。

【図7】選考処理を示すフローチャートである。

【図8】第２の実施形態に係る選考処理を示すフローチャートである。

【図9】評価処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0025】

（第１実施形態）
以下、図面を参照し、第１実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る採用管理システム１の全体構成図である。採用管理システム１は、生成モデルを利用した求職者の採用選考を管理する情報処理システムである。

【0026】

採用管理システム１は、採用管理装置１０と、求職者端末２０と、求人事業者端末３０と、生成モデル装置４０と、を備えている。採用管理装置１０と、求職者端末２０と、求人事業者端末３０と、生成モデル装置４０とは、インターネット等の通信ネットワークＮを介して互いに通信可能に接続されている。

【0027】

求職者端末２０は、求職者が利用する装置である。求職者端末２０は、例えば、履歴書や職務経歴書等の応募書類等、求職者に関する情報である求職者情報を採用管理装置１０に送信する。求人事業者端末３０は、求人事業者の担当者等が利用する装置である。求人事業者端末３０は、例えば、募集要項等、求職者が募集する人材に関する情報である求人事業者情報や、内定者の特徴等の情報である内定者情報等を採用管理装置１０に送信する。採用管理装置１０は、求人情報や求職者情報等に基づいて、求職者の採用に係る処理を行う。採用管理装置１０は、情報処理システムの一例である。生成モデル装置４０は、生成モデル４１０を格納している。採用管理装置１０は、生成モデル４１０との対話を通して、採用に係る処理を行う。

【0028】

採用管理装置１０は、コンピュータ等であり、生成モデル装置４０に格納されている生成モデル４１０との対話を利用した求職者の選考であるＡＩ選考を行う。採用管理装置１０は、コンピュータ等により構成され、制御部１００と、記憶部１１０と、通信部１２０と、ユーザインタフェース（ＵＩ）部１３０と、を備えている。

【0029】

制御部１００は、ＣＰＵ（中央演算装置）等のプロセッサを含み、採用管理装置１０の動作を制御する。記憶部１１０は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などを含む。また、記憶部１１０は、採用管理装置１０に内蔵されるものに限定されることはなく、採用管理装置１０に着脱自在に装着可能な記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ）等であってもよい。本実施形態では、記憶部１１０は、制御部１００により実行される各種プログラムや、各種データを記憶する。

【0030】

通信部１２０は、無線または有線により、外部装置との間で通信を行う通信インターフェースを含む。制御部１００は、通信部１２０を介して、求職者端末２０、求人事業者端末３０及び生成モデル装置４０との間でデータの送受信を行う。ＵＩ部１３０は、ユーザ操作を受け付けるための操作部と、各種情報を表示する表示部と、発話等を収音するマイクと、音声を発するスピーカと、を備える。

【0031】

求職者端末２０は、制御部２００と、記憶部２１０と、通信部２２０と、ＵＩ部２３０と、を備えている。制御部２００、記憶部２１０、通信部２２０及びＵＩ部２３０は、それぞれ採用管理装置１０の制御部１００、記憶部１１０、通信部１２０及びＵＩ部１３０と同様である。

【0032】

求人事業者端末３０は、制御部３００と、記憶部３１０と、通信部３２０と、ＵＩ部３３０と、を備えている。制御部３００、記憶部３１０、通信部３２０及びＵＩ部３３０は、それぞれ採用管理装置１０の制御部１００、記憶部１１０、通信部１２０及びＵＩ部１３０と同様である。求職者端末２０及び求人事業者端末３０は、スマートフォン、ＰＣタブレット等の携帯型の装置であってもよい。

【0033】

生成モデル装置４０は、コンピュータ等である。生成モデル装置４０には、質問文を入力、結果を出力とする生成モデル４１０が記憶されている。生成モデル４１０は、機械学習により生成された学習モデルであり、通信ネットワークＮを介してアクセスしてきたユーザからの質問文（プロンプト）に応じた結果を生成する。生成モデルは、Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ又はこれに基づく言語モデルであればよい。生成モデル４１０としては、例えば、ＯｐｅｎＡＩによるＣｈａｔＧＰＴ、ＧＰＴ－３、ＧＰＴ－４、ＥｌｅｕｔｈｅｒＡＩによるＧＰＴ－Ｊ等が挙げられる。

【0034】

生成モデル４１０は、膨大な量のデータを学習し、その後、新しい入力に対して予測を行う。生成モデル装置４０は、生成モデル４１０をホストし、リクエストに応じて生成モデル４１０を呼び出し、結果を返す。生成モデル４１０は、採用管理装置１０から指示を与えるための命令文であるプロンプトを受け付けると演算処理を行うことにより、プロンプトに対応した結果を生成する。そして、生成された結果は採用管理装置１０に送信される。

【0035】

次に、採用管理装置１０の制御部１００の構成について説明する。制御部１００は、記憶部１１０に記憶されているプログラムを実行することにより、取得部１０１、対話部１０２として機能する。なお、以下において、取得部１０１、対話部１０２が行うこととして記載する処理は、制御部１００がプログラムを実行することにより行う処理である。

【0036】

取得部１０１は、ＡＩ選考において、生成モデル４１０により生成された質問文に対する求職者の回答文を求職者端末２０から通信部１２０を介して取得する。求職者端末２０から送信される回答文はテキストデータであるものとする。なお、他の例としては、求職者端末２０から送信される回答文は、音声データであってもよい。求職者端末２０から送信される回答文が音声データの場合には、制御部１００において、音声認識処理により音声データからテキストデータに変換され、取得部１０１は、テキストデータを取得するものとする。

【0037】

対話部１０２は、生成モデル４１０に対して、指示を与えるための命令文であるプロンプトを、通信部１２０を介して送信する。そして、対話部１０２は、プロンプトに対する回答を取得する。例えば、求職者に対する、採用面接での質問文の作成を指示するプロンプトに対し、生成モデル４１０により採用面接における質問文が作成され、対話部１０２は、この質問文を回答として取得する。

【0038】

次に、採用選考の過程について説明する。例えば、求人事業者において、募集要項が提示され、これに対して就職を希望する求職者が応募書類を提出すると、書類選考がなされ、次のステップとして採用担当者による面接に替えて、または面接とは別の選考過程としてＡＩ選考が実施される。ＡＩ選考においては、生成モデル４１０との対話を利用することで、予め設定された複数の項目についての確認がなされる。なお、採用選考においては、複数の過程が含まれてもよい。

【0039】

以下、生成モデル４１０を利用したＡＩ選考について説明する。ＡＩ選考においては、項目リストと信用度情報が参照される。これらの情報は、記憶部１１０に格納されている。

【0040】

図２は、項目リストの一例を示す図である。項目リストは、ＡＩ選考において確認される各項目のリストと、各項目の定義を示し、さらに、対応する技量レベルとその定義を示す情報である。図２に示すように、本実施形態においては、項目は、上位の階層から順に、大項目、中項目及び小項目の３つの階層に分類される。さらに、１つの大項目に対して、複数の中項目が設定されている。図２の例では、大項目「（１）成果志向」に対して、「（１－１）達成重視」、「（１－２）不確実性の排除」及び「（１－３）主体性」の３つの中項目が示されている。

【0041】

さらに、１つの中項目に対して複数の小項目が設定されている。図２の例では、「（１－１）達成重視」に対して「（Ａ）達成への意欲と行動力」、「（Ｂ）達成への行動による影響範囲」及び「（Ｃ）革新の程度」の３つの小項目が示されている。さらに、大項目、中項目及び小項目それぞれに対しては、各項目の定義が設定されている。これらの項目の階層数、各層の項目数、及び各項目の内容は、求人事業者の担当者や採用管理装置１０の管理者等により予め設定されているものとする。また、これらの項目の階層数及び各層の項目数、各項目の内容は、任意であり、自由に設定することができる。

【0042】

ＡＩ選考においては、最も細分化された項目（本実施形態においては、小項目）それぞれについて技量レベルが特定される。ここで、技量レベルとは、その項目についての能力をどの程度持ち合わせているかを示す評価値である。例えば、中項目「（１－１）達成重視」に属する小項目「（Ａ）達成への意欲と行動力」に対しては、１～５の５段階の技量レベルが設定されている。技量レベルは、数が大きいほど、その技量レベルが高いことを示す。さらに、各技量レベルに対しては、そのレベルの定義が予め設定されている。技量レベルの定義には、求職者の経験に応じた内容が設定されているものとする。このように、経験に沿って技量レベルが判断されることにより、信頼度の高い技量レベルを得ることができる。これら技量レベルの段階数及び各技量レベルの定義は、採用管理装置１０の管理者や、求人事業者の担当者等により予め設定されているものとする。また、これらの技量レベルの段階数及び各レベルの定義は、任意であり、自由に設定することができる。

【0043】

ＡＩ選考においては、求職者との対話を通して求職者の各小項目に対する技量レベルが特定され、さらに、この技量レベルがどの程度信用できる値であるかの評価が行われる。この評価には、信用度の指標が利用される。信用度は、その値が高いほど、技量レベルが信用できる値である可能性が高いことを示す値である。

【0044】

図３は、信用度情報の一例を示す図である。信用度情報は、信用度の値と、各値の定義（判定基準）を示す情報である。図３の例では、信用度は、「信用度１」から「信用度５」まで５段階の値が設定されている。あるプロジェクトに取り組んだ期間、成果等の数値に対する言及があるなど、内容がより具体的であるほど信用度が高くなるように設定されている。信用度の各値に対し、その定義が予め設定されている。このように信用度の定義が設定されていることで、信用度の数値がどのような判定基準に対応しているのかを明確化することができる。信用度の値の数（段階数）及び定義は、採用管理装置１０の管理者や求人事業者の担当者等により予め設定されているものとする。また、信用度の値の段階数及び定義は、任意であり、自由に設定することができる。

【0045】

図４～図７は、ＡＩ選考に係る選考処理を示すフローチャートである。まず、対話部１０２は、生成モデル４１０に前提条件を提供する（ステップＳ１００）。ここで、前提条件には、項目リストと、信用度情報と、対象となる求人事業者の情報と、当該求人事業者における内定者の特徴と、求職者の情報が含まれる。求人事業者の情報は、求人事業者に関する情報であり、より詳しくは、採用において応募者の要望とのマッチング等において参照され得る情報である。求人事業者の情報には、求人事業者の理念、文化、事業内容、企業情報、募集要項等が含まれる。内定者の特徴は、既に内定が出されている応募者の特徴を示す情報であってもよく、求人事業者が求める内定者の特徴、すなわち理想とする内定者の特徴を示す情報であってもよい。求職者の情報は、求職者の履歴書や職務経歴書の情報である。対話部１０２は、生成モデル４１０に対して前提条件と共に、これらを踏まえた上で、採用選抜を行うことを指示する。

【0046】

次に、対話部１０２は、処理対象の小項目を選択する（ステップＳ１０２）。具体的には、対話部１０２は、大項目の１つを処理対象として選択し、処理対象の大項目に含まれる１つ目の中項目をさらに処理対象として選択する。そして、対話部１０２は、処理対象の中項目に含まれる１つ目の小項目を処理対象として選択する。なお、以下においては、大項目「（１）成果志向」、中項目「（１－１）達成重視」、小項目「（Ａ）達成への意欲と行動力」が処理対象として選択されている場合を例に説明する。

【0047】

次に、対話部１０２は、生成モデル４１０から、処理対象として選択した小項目に対応する初回質問文を取得する（ステップＳ１０４）。ここで、初回質問文とは、処理対象となっている小項目に対する、求職者の技量レベルとその信用度を推定するための質問文である。具体的には、対話部１０２は、処理対象として選択した１つの小項目に対応する初回質問文の生成指示のプロンプトを生成モデル装置４０に送信することで、初回質問文の生成を生成モデル４１０に依頼する。生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。これにより、生成モデル４１０により、初回質問文が生成される。生成モデル装置４０は、初回質問文を採用管理装置１０に送信する。そして、対話部１０２は、送信したプロンプトに対する回答として、初回質問文を取得する。初回質問文としては、例えば、下記のような文章が得られる。

「これまでの職務経験の中で、目の前の目標を達成するためにあなた自身が主体的に計画を立てたり行動を調整したりした事例を教えて下さい。その過程で直面した課題や実行した具体的な措置、そしてその結果について詳しく説明して下さい。」

【0048】

次に、対話部１０２は、初回質問文を求職者に対して提示する（ステップＳ１０６）。具体的には、対話部１０２は、通信部１２０を介して、求職者が利用する求職者端末２０に初回質問文を送信する。求職者端末２０においては、制御部２００は、初回質問文を取得すると、これをＵＩ部２３０の表示部に表示する。これにより求職者は、生成モデル４１０により生成された初回質問文を確認することができる。求職者は、初回質問文を確認すると、これに対する回答文を求職者端末２０の操作部を利用して入力する。この回答文は、求職者端末２０から採用管理装置１０へ送信される。回答文としては、例えば、下記のような文章が得られる。

「私の中では納期の１日２日前に納品をするというのが最低限でも必要だという明確な仕事の基準があります。なので １日２日前を目標にタスクを細かくしてスケジュールを組んでいきます。…これにより、納品前のタスク漏れに気づいたり、早めに提出することで顧客に対する信用度が上がったりします。」

【0049】

そして、採用管理装置１０においては、制御部１００は、通信部１２０を介して求職者による回答文を取得する（ステップＳ１０８）。制御部１００は、回答文をＵＩ部１３０の表示部に表示する。なお、他の例としては、制御部１００は、回答文を求人事業者端末３０に送信し、求人事業者端末３０の表示部に表示させてもよい。

【0050】

次に、対話部１０２は、生成モデル４１０から、回答文に応じた技量レベルとその信用度を取得する（ステップＳ１１０）。具体的には、対話部１０２は、回答文と共に、この回答文に基づいて技量レベル及び信用度の評価を行う評価指示のプロンプトを生成モデル装置４０に送信することで、これらの評価を依頼する。生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。これにより、生成モデル４１０は、プロンプトに従い、技量レベルと、信用度と、を演算し、これを出力する。技量レベル及び信用度は、採用管理装置１０に送信される。そして、採用管理装置１０において、対話部１０２は、評価結果として技量レベルと信用度とを取得する。例えば、先の回答文の例に対して、技量レベル３、信用度４が得られる。

【0051】

次に、対話部１０２は、得られた技量レベルと信用度を提示する（Ｓ１１２）。具体的には、対話部１０２は、採用管理装置１０のＵＩ部１３０の表示部に技量レベルと信用度を表示する。これにより、採用管理装置１０のユーザは、技量レベルと信用度を確認することができる。

【0052】

なお、他の例としては、技量レベルと信用度は、求人事業者端末３０のユーザに提示されてもよい。この場合には、対話部１０２は、技量レベルと信用度を、通信部１２０を介して求人事業者端末３０に送信する。そして、求人事業者端末３０では、制御部３００は、技量レベルと信用度とを取得すると、これをＵＩ部３３０の表示部に表示する。これにより、求人事業者においても、技量レベルと信用度を確認することができる。

【0053】

次に、対話部１０２は、回答文が否定形であるか否かを確認する（ステップＳ１１４）。回答文が否定形であるとは、回答文の中に「納期は守っておりましたが、そのための計画は立てませんでした。」のように、質問文に含まれる内容を否定する文章が該当する。このような否定形の文章の場合には、要求した内容が含まれていない可能性が高いため、この回答文からは評価が行えないと判断される。なお、回答文が否定形であるか否かについては、生成モデル４１０により判断されるものとする。具体的には、生成モデル４１０に入力されるプロンプトには、回答文が否定形である場合には、その旨の情報を出力することが含まれている。対話部１０２は、回答文が否定形である場合には（ステップＳ１１４でＹ）、処理をステップＳ１４０へ進める。

【0054】

対話部１０２は、回答文が否定形でない場合には（ステップＳ１１４でＮ）、回答文に対して得られた技量レベルの信用度を確認する（ステップＳ１１６）。対話部１０２は、信用度が予め設定された閾値以上の場合には（ステップＳ１１６でＹ）、処理を図５に示すステップＳ１２０へ進める。なお、閾値は予め設定されているものとする。例えば信用度３が閾値として設定される。

【0055】

信用度が閾値以上の場合には、回答文に対して得られた技量レベルは、信用できる値であるとしてステップＳ１２０以降の処理において扱われる。ステップＳ１２０において、対話部１０２は、暫定技量レベルが設定されているか否かを確認する。ここで、暫定技量レベルは、技量レベルの確定前に暫定的に設定される技量レベルである。暫定技量レベルは、初期状態においては値が設定されていない。

【0056】

対話部１０２は、暫定技量レベルに設定がない場合には（ステップＳ１２０でＮ）、処理をステップＳ１２４へ進める。対話部１０２は、暫定技量レベルが設定されている場合には（ステップＳ１２０でＹ）、直近のステップＳ１１０において、生成モデル４１０から取得した技量レベル（取得技量レベル）と、暫定技量レベルを比較する（ステップＳ１２２）。対話部１０２は、取得技量レベルが暫定技量レベルよりも高い値である場合には（ステップＳ１２２でＹ）、取得技量レベルを暫定技量レベルに設定する（ステップＳ１２４）。暫定技量レベルが初期状態であり、取得技量レベルが技量レベル３の場合には、暫定技量レベルに３が設定される。

【0057】

対話部１０２は、取得技量レベルが暫定技量レベルと同じ、又は暫定技量レベルよりも低い場合には（ステップＳ１２２でＮ）、暫定技量レベルの更新を行わない。具体的には、対話部１０２は、この場合には、処理をステップＳ１４０へ進める。なお、当該選考処理においては暫定技量レベルが更新され得るが、一度設定された暫定技量レベルがより低いレベルに更新されることはない。これは、ループ処理が繰り返されるのを防ぐことで、演算量が多くなり過ぎるのを防ぐためである。

【0058】

対話部１０２は、ステップＳ１２４の処理の後、処理対象の小項目に対して、暫定技量レベルよりも高い技量レベルの設定があるか否かを確認する（ステップＳ１２６）。例えば、小項目「（Ａ）達成への意欲と行動力」に対しては、技量レベルは、１～５が定められている。したがって、暫定技量レベルに４以下の値が設定されている場合には、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがあると判断される。

【0059】

対話部１０２は、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがある場合には（ステップＳ１２６でＹ）、生成モデル４１０からレベルアップ質問文を取得する（ステップＳ１２８）。ここで、レベルアップ質問文とは、求職者がより高い技量レベルを備えるかどうかを確認するための質問文である。対話部１０２は、具体的には、求職者に対するレベルアップ質問文の生成指示のプロンプトを送信することにより、レベルアップ質問文の生成を生成モデル４１０に依頼する。生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。生成モデル４１０は、当該プロンプトと、これまでに得られた情報とに基づいて、レベルアップ質問文を生成する。

【0060】

生成モデル装置４０は、生成モデル４１０により生成されたレベルアップ質問文を採用管理装置１０に送信する。そして、対話部１０２は、送信したプロンプトに対する回答として、レベルアップ質問文を取得する。

【0061】

例えば、暫定技量レベル「３」に設定されている場合には、レベルアップ質問文として、例えば、下記のような文章が得られる。

「あなたが提案または実行した業務効率化のアイディアの中で、組織の作業時間の短縮やコスト削減に寄与した事例があれば教えてください。その際に、どのような成果を達成できたのかも教えてください。」

【0062】

次に、対話部１０２は、レベルアップ質問文を求職者に対して提示する（ステップＳ１３０）。次に、対話部１０２は、深掘り質問カウントをゼロにリセットする（ステップＳ１３２）。深掘り質問カウントについては後述する。

【0063】

制御部１００は、その後処理をステップＳ１０８へ進める。そして、ステップＳ１０８以降においては、制御部１００は、求職者により入力された回答文に従い処理を進める。ステップＳ１０８において取得した回答文が、否定形でなく、信頼度が閾値以上で、かつ暫定技量レベルよりも高い技量レベルが得られたとする。この場合には、ステップＳ１２４において、暫定技量レベルは、より高いレベルに更新される。このように、ステップＳ１０８からステップＳ１３２の処理が繰り返されることで、暫定技量レベルがより高いレベルに更新される。

【0064】

また、対話部１０２は、ステップＳ１２２において、技量レベルが暫定技量レベル以下であった場合には（ステップＳ１２２でＮ）、処理を図６に示すステップＳ１４０へ進める。ステップＳ１４０において、対話部１０２は、処理時点において暫定技量レベルに設定されている値を確定技量レベルとして設定する。また、対話部１０２は、処理時点において、暫定技量レベルが設定されていない場合には、確定技量レベルに評価不能を示す情報を設定する。

【0065】

また、対話部１０２は、図５に示すステップＳ１２６において、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがない場合には（ステップＳ１２６でＮ）、処理をステップＳ１４０へ進める。この場合も、同様に、対話部１０２は、ステップＳ１４０において、処理時点において暫定技量レベルに設定されている値を確定技量レベルとして設定する。すなわち、この場合には、対話部１０２は、処理対象の小項目に対する技量レベルの最高値を確定技量レベルとして設定する。「（Ａ）達成への意欲と行動力」の技量レベルは最高値が「５」であるから、確定技量レベルには「５」が設定される。

【0066】

また、前述の通り、対話部１０２は、図４に示すステップＳ１１４において、回答文が否定形である場合には（ステップＳ１１４でＹ）、処理をステップＳ１４０へ進める。この場合も、上記と同様に、対話部１０２は、ステップＳ１４０において、処理時点において暫定技量レベルに設定されている値を確定技量レベルとして設定するか、評価不能を示す情報を設定する。このように、対話部１０２は、回答文が否定形である場合には、この時点で技量レベルの確認を終了する。

【0067】

ステップＳ１４０の処理の後、対話部１０２は、確定技量レベルを提示する（Ｓ１４２）。具体的には、対話部１０２は、確定技量レベルをＵＩ部１３０の表示部に表示する。なお、他の例としては、対話部１０２は、確定技量レベルを求人事業者端末３０のＵＩ部３３０の表示部に表示してもよい。

【0068】

対話部１０２は、次の小項目があるか確認する（ステップＳ１４４）。例えば、処理対象の小項目が「（Ａ）達成への意欲と行動力」である場合には、中項目「（１－１）達成重視」における他の小項目が未選択であるため、次の小項目があると判断される。

【0069】

対話部１０２は、次の小項目がある場合には（ステップＳ１４４でＹ）、次の小項目を処理対象として選択する（ステップＳ１４６）。次に、対話部１０２は、深掘り質問カウントの値をゼロにリセットし（ステップＳ１４８）、その後処理をステップＳ１０４へ進める。この場合、対話部１０４は、ステップＳ１０４以降において、新たに処理対象となった小項目に対する処理を継続する。

【0070】

対話部１０２は、ステップＳ１４２において、次の小項目がない場合には（ステップＳ１４４でＮ）、処理対象の中項目に属する小項目すべてについて処理が完了したものとして、処理を完了する。なお、当該処理は、項目リストに含まれる、すべての大項目に属する、すべての中項目に対して実行される。

【0071】

一方で、ステップＳ１１０において得られた、回答文に対して得られた技量レベルの信用度が閾値未満の場合には（ステップＳ１１６でＮ）、このままでは技量レベルを確定できない。そこで、この場合には、対話部１０２は、図７に示すステップＳ１５０以降の処理において、さらなる質問文を求職者に提示する。ここで、さらなる質問文は、求職者の回答内容をさらに深掘りするための質問文であり、以降、この質問文を深掘り質問文と称する。深掘り質問文は、前回の回答文よりも、より高い信用度の技量レベルが得られるような質問文である。深掘り質問文は、求職者の実際の経験を答えさせるような質問であることが好ましい。

【0072】

具体的には、対話部１０２は、ステップＳ１１６において、信用度が閾値未満の場合、または信用度が評価不能の場合には（ステップＳ１１６でＮ）、処理を図７に示すステップＳ１５０へ進める。ステップＳ１５０において、対話部１０２は、深掘り質問カウントを確認する。深掘り質問カウントは、初期状態においてゼロに設定されており、深掘り質問が生成される度にカウントアップされる。また、深掘り質問カウントには、その最大値であるカウント最大値が予め設定されている。

【0073】

対話部１０２は、深掘り質問カウントがカウント最大値未満の場合には（ステップＳ１５０でＹ）、生成モデル４１０から、深掘り質問文を取得する（ステップＳ１５２）。具体的には、対話部１０２は、求職者に対する深掘り質問文の生成指示のプロンプトを送信することで、深掘り質問文の生成を生成モデル４１０に依頼する。プロンプトには、深掘り質問文がこれまでに得られた回答文よりも信用度の高い技量レベルを得るための質問文である旨の情報が含まれる。より好ましくは、プロンプトには、深掘り質問文が求職者の実際の経験を答えさせるような質問である旨の情報が含まれる。

【0074】

生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。生成モデル４１０は、当該プロンプトと、これまでに得られた情報とに基づいて、深掘り質問文を生成する。そして、深掘り質問文が採用管理装置１０に送信される。

【0075】

これに対応して、対話部１０２は、プロンプトに対する回答として、深掘り質問文を取得する。次に、対話部１０２は、深掘り質問文を求職者に対して提示する（ステップＳ１５４）。

【0076】

例えば、初回質問文に対して下記の回答文が得られたとする。

「スケジュールを立てて、タスクを細かくしていました。」

この場合には、信用度が２と評価され、深掘り質問が必要であると判断される。この場合、例えば下記のような深掘り質問文が得られる。

「スケジュールを立てタスクを細分化した際、その計画に基づいてどのような具体的な行動を取りましたか？また、どのような成果を上げましたか？取り組むに際しての目標や基準についてもお話し下さい。」

【0077】

そして、対話部１０２は、深掘り質問カウントを１加算する（ステップＳ１５６）。制御部１００は、その後処理をステップＳ１０８へ進める。そして、ステップＳ１０８以降においては、制御部１００は、求職者により入力された回答文に従い処理を進める。

【0078】

また、ステップＳ１５０において、深掘り質問文カウントがカウント最大値以上の場合には（ステップＳ１５０でＮ）、処理をステップＳ１４０へ進め、技量レベルを確定する。

【0079】

このように、対話部１０２は、信用度が閾値に満たない場合には、深掘り質問を自動的に生成し、求職者に提示することで、求職者から更なる回答文を得ることができる。したがって、新たに得られた回答文に基づいて、再度技量レベルと信用度を評価することができる。

【0080】

以上のように、本実施形態の採用管理システム１においては、採用管理装置１０は、１回の質問に対して得られた回答文の信用度が低い場合には、第２の質問文として深掘り質問文を生成し、再度回答文を入力させることができる。これにより、より信頼度の高い回答文を得ることができる。また、採用管理装置１０は、回答文の内容に応じて、技量レベルに応じた新たな質問文を第２の質問文として提示することで、技量レベルを確定するために必要な情報を求職者から得ることができる。このように、本実施形態の採用管理システム１によれば、生成モデルを利用した採用選考における人材評価において、その精度を向上させることができる。

【0081】

本実施形態においては、各技量レベルに対する定義が設定されているため、ユーザは、技量レベルが提示された場合に、その定義を参照することで、その意味合いを把握することができる。したがって、単に数値が提示されるよりもより詳細な情報を得ることができる。さらに、求職者の経験に沿って技量レベルが判断されるように、各技量レベルの定義が設定されている。したがって、より信頼度の高い技量レベルが得られる。

【0082】

（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る採用管理システム１について、第１実施形態と異なる点を主に説明する。第２実施形態においては、採用管理装置１０の対話部１０２は、初回質問文として、１つの中項目に属する複数の小項目それぞれについての技量レベルとこれに対応する信用度とを評価可能な質問文を生成モデル４１０に生成させる。

【0083】

図８は、第２の実施形態に係る選考処理を示すフローチャートである。まず、対話部１０２は、生成モデル４１０に前提条件を提供する（ステップＳ２００）。本処理は、図４を参照しつつ説明したステップＳ１００の処理と同様である。

【0084】

次に、対話部０１２は、処理対象の中項目を選択する（ステップＳ２０２）。具体的には、対話部１０２は、大項目の１つを処理対象として選択し、処理対象の大項目に含まれる１つ目の中項目をさらに処理対象として選択する。なお、以下においては、大項目「（１）成果志向」、中項目「（１－１）達成重視」が処理対象として選択されている場合を例に説明する。

【0085】

次に、対話部１０２は、生成モデルから、処理対象として選択した中項目に対する初回質問文を取得する（ステップＳ２０４）。具体的には、対話部１０２は、選択した中項目に対応する初回質問文の生成指示のプロンプトを送信することで、初回質問文の生成を生成モデル４１０に依頼する。このプロンプトには、初回質問文が、処理対象の中項目に含まれるすべての小項目についての技量レベルと、その信用度とを評価するものであることを指定する情報が含まれるものとする。

【0086】

生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。これにより、生成モデルにより、初回質問文が生成される。生成モデル装置４０は、初回質問文を採用管理装置１０に送信する。そして、対話部１０２は、送信したプロンプトに対する回答として、初回質問文を取得する。初回質問文としては、例えば、下記のような文章が得られる。

「以前の職場で直面した具体的な課題について教えて下さい。その課題に対してどのように向き合い、どのような行動をとったのか、そしてその行動によってどのような結果が生まれたのか詳しく教えて下さい。」

【0087】

次に、対話部１０２は、初回質問文を求職者に対して提示する（ステップＳ２０６）。これにより、求職者端末２０から回答文が入力され、回答文が採用管理装置１０へ送信される。採用管理装置１０においては、制御部１００は、通信部１２０を介して求職者による回答文を取得する（ステップＳ２０８）。
上記質問文に対しては、例えば下記のような回答文が得られる。

「非常に短い期間でホームページをいくつか納品しなければいけない案件がありました。そこでＣＭＣ（Contents Management System）を作ることでホームページを量産できるような体制を思いつきました。…」

【0088】

次に、対話部１０２は、生成モデル４１０から、回答文に応じた技量レベルとその信用度を取得する（ステップＳ２１０）。なお、ここでは、対話部１０２は、処理対象の中項目に属するすべての小項目に対する技量レベルとその信用度を取得する。

【0089】

具体的には、対話部１０２は、回答文と共に、この回答文に基づいて、処理対象の中項目に属するすべての小項目に対する技量レベルとその信用度の評価を行う評価指示のプロンプトを生成モデル４１０に送信することで、これらの評価を依頼する。生成モデル装置４０においては、プロンプトを受信すると、これを生成モデル４１０に入力する。これにより、生成モデル４１０は、プロンプトに従い、処理対象の中項目に属するすべての小項目に対する、技量レベルと、信用度と、を演算し、これを出力する。技量レベル及び信用度は、採用管理装置１０に送信され、対話部１０２は、評価結果として、各小項目についての技量レベルと信用度とを取得する。

【0090】

上記回答文に対しては、例えば下記のような評価結果が得られる。

（Ａ）達成への意欲と行動力： 技量レベル４、信用度４
（Ｂ）達成への行動による影響範囲： 技量レベル３、信用度４
…

【0091】

このように、第２実施形態においては、対話部１０２は、求職者からの１つの回答文から、処理対象の中項目に属するすべての小項目に対する技量レベルとその信用度とを取得することができる。

【0092】

次に、対話部１０２は、得られた技量レベルと信用度を提示する（Ｓ２１２）。次に、対話部１０２は、処理対象のすべての小項目に対して、評価処理を実行する（ステップＳ２１４）。図９は、評価処理（ステップＳ２１４）における詳細な処理を示すフローチャートである。なお、評価処理（ステップＳ２１４）は、処理対象の小項目それぞれに対して実行される。評価処理（ステップＳ２１４）において、対話部１０２は、まず回答文が否定形であるか否かを確認する（ステップＳ２３０）。対話部１０２は、回答文が否定形である場合には（ステップＳ２３０でＹ）、処理をステップＳ２３２へ進める。ステップＳ２３２において、対話部１０２は、処理時点において暫定技量レベルに設定されている値を確定技量レベルとして設定する。また、対話部１０２は、処理時点において、暫定技量レベルが設定されていない場合には、確定技量レベルに評価不能を示す情報を設定する。対話部１０２は、以上で、評価処理を終了する。

【0093】

一方で、対話部１０２は、回答文が否定形でない場合には（ステップＳ２３０でＮ）、回答文に対して得られた技量レベルの信用度を確認する（ステップＳ２３４）。対話部１０２は、信用度が閾値未満の場合には（ステップＳ２３４でＮ）、深掘り質問が必要であると判断し（ステップＳ２３６）、評価処理を終了する。

【0094】

対話部１０２は、信用度が予め設定された閾値以上の場合には（ステップＳ２３４でＹ）、暫定技量レベルが設定されているか否かを確認する（ステップＳ２３８）。対話部１０２は、暫定技量レベルに設定がない場合には（ステップＳ２３８でＮ）、処理をステップＳ２４４へ進める。対話部１０２は、暫定技量レベルが設定されている場合には（ステップＳ２３８でＹ）、２１０において、生成モデル４１０から取得した技量レベル（取得技量レベル）と、暫定技量レベルを比較する（ステップＳ２４０）。

【0095】

対話部１０２は、取得技量レベルが暫定技量レベル以下である場合には（ステップＳ２４０でＮ）、処理をステップＳ２４２へ進める。ステップＳ２４２において、対話部１０２は、処理時点において暫定技量レベルに設定されている値を確定技量レベルとして設定する。また、対話部１０２は、処理時点において、暫定技量レベルが設定されていない場合には、確定技量レベルに評価不能を示す情報を設定する。以上で、評価処理が完了する。

【0096】

対話部１０２は、取得技量レベルが暫定技量レベルよりも高い値である場合には（ステップＳ２４０でＹ）、取得技量レベルを暫定技量レベルに設定する（ステップＳ２４４）。
次に、対話部１０２は、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがあるか否かを確認する（ステップＳ２４６）。対話部１０２は、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがない場合には（ステップＳ２４６でＮ）、評価処理を終了する。対話部１０２は、暫定技量レベルよりも高い技量レベルがある場合には（ステップＳ２４６でＹ）、レベルアップ質問文が必要であると判断し（ステップＳ２４８）、評価処理を終了する。

【0097】

図８において、評価処理（ステップＳ２１４）が実行された後、対話部１０２は、処理対象の中項目に属するすべての小項目に対する評価が完了したか否かを判定する（ステップＳ２１６）。すべての小項目について、確定技量レベルが決定している場合に、評価が完了したと判定される。

【0098】

対話部１０２は、すべての小項目に対する評価が終了した場合には（ステップＳ２１６でＹ）、処理をステップＳ２１８へ進める。対話部１０２は、深掘り質問が必要と判断した場合には（ステップＳ２１６で深掘り質問が必要）、生成モデル４１０から深掘り質問文を取得し、これを求職者に提示し（ステップＳ２２０）、その後処理をステップＳ２０８へ進める。なお、本処理は、ステップＳ１５２及びステップＳ１５４の処理と同様である。対話部１０２は、ステップＳ２０８以降の処理において、求職者からの回答文を取得し、これに基づいて、再び技量レベル及び信用度の評価を行う。

【0099】

また、対話部１０２は、レベルアップ質問が必要と判断した場合には（ステップＳ２１６でレベルアップ質問が必要）、生成モデル４１０からレベルアップ質問文を取得し、これを求職者に提示し（ステップＳ２２２）、その後処理をステップＳ２０８へ進める。なお、本処理は、ステップＳ１２８及びステップＳ１３０の処理と同様である。対話部１０２は、ステップＳ２０８以降の処理において、求職者からの回答文を取得し、これに基づいて、再び技量レベル及び信用度の評価を行う。なお、対話部１０２が、レベルアップ質問が必要と判断すると共に、深掘り質問が必要と判断した場合には、深掘り質問の方が優先されるものとする。

【0100】

ステップＳ２１８においては、対話部１０２は、処理対象として選択されていない次の中項目が存在するか否かを確認する。対話部１０２は、次の中項目が存在する場合には（ステップＳ２１８でＹ）、処理をステップＳ２０２へ進める。この場合には、対話部１０２は、ステップＳ２０２において、未選択の中項目を処理対象として選択し、以降の処理を行う。対話部１０２は、次の中項目が存在しない場合には（ステップＳ２１８でＮ）、選考処理を終了する。

【0101】

第２の実施形態の採用管理システム１においても、生成モデルを利用した採用選考において、選考の精度を向上させることができる。さらに、本実施形態においては、採用管理装置１０は、１回の回答文から複数の小項目それぞれに対応した技量レベルと信用度を取得することができるので、選考処理を効率化することができる。

【0102】

以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えばある変形例を他の変形例に適用するなど、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、上述の実施形態の一部の構成が省略されてもよいし、処理の順序が変動または省略されてもよい。

【0103】

そうした第１の変形例としては、対話部１０２は、求職者により入力された回答文の評価結果が予め定められた条件を満たさない場合に、前回の質問文と異なる質問文の生成指示を生成モデル４１０に入力すればよく、そのための具体的な処理は実施形態に限定されるものではない。例えば、対話部１０２は、回答文の評価結果として、取得希望として予め設定されていた情報が得られなかった場合に、当該情報を得るために、新たな質問文の生成指示を生成モデル４１０に入力してもよい。

【0104】

第２の変形例について説明する。本実施形態においては、対話部１０２により提示された質問文等の情報は、求職者の表示部に表示されるものとしたが、これらの情報の出力形態は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、スピーカにより音声出力されてもよい。

【0105】

第３の変形例としては、対話部１０２は、ステップＳ１１２において、技量レベル及び信用度と共に、そのような評価結果が得られた評価理由と、その根拠と、を提示してもよい。ここで、根拠は、回答文のうち、判断の根拠とされた部分である。この場合には、対話部１０２は、評価理由と、その根拠の提示指示のプロンプトを生成モデル４１０に入力するものとする。これにより、対話部１０２は、技量レベル及び信用度だけでなく、評価理由及び根拠を取得することができる。

【0106】

評価理由と根拠としては、例えば、下記のような文章が得られる。なお、下記文章は、技量レベル１、信用度２に対応した評価理由である。

評価理由「具体的な行動を示している理由や背景については十分に言及されていないが、行動自体について述べられている。」
根拠「スケジュールを立てて、タスクを細かくしていました。」

【0107】

同様に、対話部１０２は、ステップＳ１４２において、確定技量レベルだけでなく、対応する信用度、評価理由及び根拠を提示してもよい。この場合には、ステップＳ１２４において、取得技量レベルだけでなく、この取得技量レベルに対応する信用度、評価理由及び根拠が確定技量レベルとともに設定されるものとする。

【0108】

また、対話部１０２は、ステップＳ２１２においても、技量レベル及び信用度と共に、評価理由とその根拠とを提示してもよい。

【0109】

第４の変形例としては、本実施形態においては、ＡＩ選考における求職者の技量レベルを決定する処理について説明したが、対象者は、求職者に限定されるものではない。対象者は、技量レベルの評価が必要な人材であればよい。例えば、社内において社員を評価するようなケースにおいて、各社員の技量レベルの評価に情報処理システムが用いられてもよい。さらに、この場合には、内定情報に替えて、技量レベルが閾値以上の人物（対象者）の特徴が、前提条件に含まれるものとする。

【0110】

以上のような構成からなる本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法によれば、対象者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、対象者からの回答文を取得する取得部１０１と、回答文が所定の条件を満たさない場合には、第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する対話部１０２と、を備え、取得部１０１は、第２の質問文に対する対象者からの回答文を取得し、対話部１０２は、第２の質問文に対する回答文が条件を満たす場合に、当該回答文と共に、回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデル４１０に入力することにより得られた技量レベルを対象者の確定技量レベルとして決定する。このように、自動的に第２の質問文が生成され、これに対応する回答文が得られるので、生成モデルを利用した採用選考における精度を向上させることができる。

【0111】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、条件は、回答文から得られた技量レベルの信用度に関する条件であってもよい。これにより、技量レベルの信用度に応じて、第２の質問文を生成するか否かを判断することができる。

【0112】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、信用度の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能であってもよい。これにより、信用度の定義を任意に設定変更することができる。

【0113】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、条件は、回答文と共に、信用度の判定基準を前記生成モデルに入力することにより得られた信用度が閾値以上であることであってもよい。これにより、技量レベルの信用度の判断を自動的に行うことができる。

【0114】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対話部１０２は、取得部１０１が取得した回答文と共に、生成指示と、第２の質問文がより高い信用度を得るための質問である旨と、を生成モデル４１０に入力することにより、第２の質問文を取得してもよい。これにより、自動的に第２の質問文を取得することができる。

【0115】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対話部１０２は、技量レベル毎の定義を生成モデルに入力することにより、第１の質問文を生成させてもよい。これにより、自動的に第１の質問文を取得することができる。

【0116】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、技量レベル毎の定義は、ユーザ操作に応じて設定又は変更が可能であってもよい。これにより、技量レベル毎の定義を任意に設定することができる。

【0117】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対話部１０２は、技量レベルの評価理由を提示する提示指示を生成モデル４１０に入力することにより、技量レベルと共に、技量レベルの評価理由を生成モデル４１０から取得し、決定された技量レベルと評価理由とを提示してもよい。これにより、ユーザは、技量レベルだけでなく、評価理由を確認することができる。

【0118】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対話部１０２は、評価理由の根拠を提示する提示指示を生成モデル４１０に入力することにより、回答文のうち評価理由の根拠となる部分をさらに生成モデル４１０から取得し、技量レベル、評価理由及び記根拠となる部分を提示してもよい。これにより、ユーザは、技量レベルだけでなく、評価理由及び根拠となる部分を確認することができる。

【0119】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対話部１０２は、さらに技量レベルが閾値以上の対象者の特徴を生成モデルに入力することにより、第１の質問文を生成させてもよい。これにより、対象者の特徴が反映された第１の質問文を得ることができる。

【0120】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対象者は、求職者であって、技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、対話部１０２は、さらに求人事業者への内定者の特徴を前記生成モデルに入力することにより、第１の質問を生成させてもよい。これにより、内定者の特徴が反映された第１の質問文を得ることができる。

【0121】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対象者は、求職者であって、技量レベルは、所定の求人事業者の募集内容に対する技量レベルであり、対話部１０２は、さらに求人事業者の情報を生成モデル４１０に入力することにより、第１の質問を生成させてもよい。これにより、求人事業者の情報が反映された第１の質問文を得ることができる。

【0122】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、対象者は、求職者であって、対話部１０２は、さらに求職者の情報を生成モデルに入力することにより、第１の質問を生成させてもよい。これにより、求職者の情報が反映された第１の質問文を得ることができる。

【0123】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては第１の質問文は、１つの項目に対する前記技量レベルを評価するための質問文であってもよい。これにより、各項目に対する技量レベルを評価するための第１の質問文を得ることができる。

【0124】

また、本実施形態の情報処理システム、プログラム及び情報処理方法においては、第１の質問文は、複数の項目それぞれに対する技量レベルを評価するための質問文であってもよい。これにより、複数の項目に対する技量レベルを評価するための第１の質問文を得ることができる。

【符号の説明】

【0125】

１ 採用管理システム
１０ 採用管理装置
２０ 求職者端末
３０ 求人事業者端末
４０ 生成モデル装置
１００ 制御部
１０１ 取得部
１０２ 対話部
１１０ 記憶部
１２０ 通信部
１３０ ＵＩ部
２００ 制御部
２１０ 記憶部
２２０ 通信部
２３０ ＵＩ部
３００ 制御部
３１０ 記憶部
３２０ 通信部
３３０ ＵＩ部
４１０ 生成モデル

【要約】

【課題】生成モデルを利用した採用選考における精度を向上させる情報処理システム、プログラム及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】求職者の技量レベルを推定するための第１の質問文に対する、求職者からの回答文を取得する取得部１０１と、回答文が所定の条件を満たさない場合には、第１の質問文と異なる第２の質問文の生成指示を生成モデルに入力することにより、第２の質問文を取得する対話部１０２と、を備え、取得部１０１は、第２の質問文に対する求職者からの回答文を取得し、対話部１０２は、第２の質問文に対する回答文が条件を満たす場合に、当該回答文と共に、回答文に基づいて技量レベルを評価する評価指示を生成モデルに入力することにより得られた技量レベルを求職者の確定技量レベルとして決定する。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】