特許7915794IP Force 特許公報全文掲載

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システム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

従来のエージェント型の転職サービスでは、求職者のパーソナリティ・スキル・興味を十分に反映した職業紹介が難しく、また企業側にとっては高額なエージェント報酬が負担となっていた。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

生成系ＡＩを活用して個々のパーソナリティ・スキル・興味に基づいて最適な職業やキャリアパスを特定し、その特定した職業やキャリアパスへの転職をサポートする。さらに、転職に必要なスキルを身につけるためのサポートも提供する。これにより、企業側は高額なエージェント報酬を削減でき、求職者は従来のエージェント型サービスよりも精度の高い求人紹介をいつでも利用できるようになる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 第１データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図2】 第１データ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。
【図3】 第２データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図4】 第２データ処理装置及びスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。
【図5】 第３データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図6】 第３データ処理装置及びヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。
【図7】 第４データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図8】 第４データ処理装置及びロボットの要部機能の一例を示す概念図である。
【図9】 複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【図10】 複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【図11】 形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図12】 形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図13】 形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図14】 形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図15】 形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図16】 形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図17】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図18】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図19】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図20】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図21】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図22】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム １２ データ処理装置 １４ スマートデバイス ２１４ スマート眼鏡 ３１４ ヘッドセット型端末 ４１４ ロボット

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