特表 2025-506009 会話型仕事検索のためのインテリジェントアシスタントシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2025-03-05

(54)【発明の名称】会話型仕事検索のためのインテリジェントアシスタントシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20250226BHJP

   G06F 16/9035 20190101ALI20250226BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06F16/9035

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024547020

(86)(22)【出願日】2022-12-29

(85)【翻訳文提出日】2024-08-07

(86)【国際出願番号】 US2022082552

(87)【国際公開番号】W WO2023158523

(87)【国際公開日】2023-08-24

(31)【優先権主張番号】63/268,105

(32)【優先日】2022-02-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＦＡＣＥＢＯＯＫ

(71)【出願人】

【識別番号】523377173

【氏名又は名称】パラドックス，インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110002321

【氏名又は名称】弁理士法人永井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】オスト，ステファン デレク

(72)【発明者】

【氏名】シャフィーヴァ，ザリーナ

【テーマコード（参考）】

5B175

5L050

【Ｆターム（参考）】

5B175GC03

5B175HA05

5L050CC11

(57)【要約】

コンピューティングシステムは、インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立する。コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントは、候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報をプロンプトする。プロンプトは、自然言語で実行される。コンピューティングシステムは、対話中に候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、問合せを生成する。コンピューティングシステムは、問合せを、求人のデータベースと比較する。コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントは、比較に基づいて、対話を介して、候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピューティングシステムによって、インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報を、自然言語でプロンプトすることと、
前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、前記コンピューティングシステムによって問合せを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記問合せを、求人のデータベースと比較することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記比較に基づいて、前記対話を介して、前記候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信することとを含む、方法。

【請求項2】

前記インテリジェントアシスタントによって生成されたプロンプトに対する応答を、前記コンピューティングシステムによって前記候補者コンピューティングシステムから受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記プロンプトに対する前記応答に曖昧さがあると判定することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに対して、前記曖昧さを明確にするようにさらにプロンプトすることとをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記コンピューティングシステムによって、前記候補者コンピューティングシステムのインターネットプロトコルアドレスに基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記コンピューティングシステムによって、前記候補者コンピューティングシステムの電話番号に関連付けられた市外局番に基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、仕事への関心に関するさらなる情報を受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記受信することに基づいて、前記仕事への関心に関する前記さらなる情報を含めることによって、前記問合せを更新することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記更新された問合せに基づいて、前記可能性のある仕事マッチを更新することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記可能性のある仕事マッチに含まれる職種に関する追加情報を求める要求を受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記自然言語処理および前記自然言語理解技術を前記要求に適用することによって、前記要求を解析することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記解析に基づいて、前記要求に対する回答を取得することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、前記自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、前記コンピューティングシステムによって前記問合せを生成することは、
前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって示された仕事の職種の同義語を特定することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

１つまたは複数のプロセッサによって実行された場合、コンピューティングシステムに対して、以下の動作を実行させる命令を備えた非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
前記コンピューティングシステムによって、インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報を、自然言語でプロンプトすることと、
前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、前記コンピューティングシステムによって問合せを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記問合せを、求人のデータベースと比較することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記比較に基づいて、前記対話を介して、前記候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信することとを含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項9】

前記インテリジェントアシスタントによって生成されたプロンプトに対する応答を、前記コンピューティングシステムによって前記候補者コンピューティングシステムから受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記プロンプトに対する前記応答に曖昧さがあると判定することと、
前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに対して、前記曖昧さを明確にするようにさらにプロンプトすることとをさらに含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項10】

前記コンピューティングシステムによって、前記候補者コンピューティングシステムのインターネットプロトコルアドレスに基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することをさらに含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項11】

前記コンピューティングシステムによって、前記候補者コンピューティングシステムの電話番号に関連付けられた市外局番に基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することをさらに含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項12】

前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、仕事への関心に関するさらなる情報を受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記受信することに基づいて、前記仕事への関心に関する前記さらなる情報を含めることによって、前記問合せを更新することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記更新された問合せに基づいて、前記可能性のある仕事マッチを更新することとをさらに含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項13】

前記コンピューティングシステムの前記インテリジェントアシスタントによって、前記可能性のある仕事マッチに含まれる職種に関する追加情報を求める要求を受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記自然言語処理および前記自然言語理解技術を前記要求に適用することによって、前記要求を解析することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記解析に基づいて、前記要求に対する回答を取得することとをさらに含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項14】

前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、前記自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、前記コンピューティングシステムによって前記問合せを生成することは、
前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって示された仕事の職種の同義語を特定することを含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

【請求項15】

システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された場合、前記システムに対して、以下の動作を実行させる、格納されたプログラミング命令を有するメモリとを備え、前記動作は、
インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立することと、
前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報を、自然言語でプロンプトすることと、
前記対話中に前記候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、問合せを生成することと、
前記問合せを、求人のデータベースと比較することと、
前記インテリジェントアシスタントによって、前記比較に基づいて、前記対話を介して、前記候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信することとを含む、システム。

【請求項16】

前記動作はさらに、
前記インテリジェントアシスタントによって生成されたプロンプトに対する応答を、前記候補者コンピューティングシステムから受信することと、
前記プロンプトに対する前記応答に曖昧さがあると判定することと、
前記インテリジェントアシスタントによって、前記候補者コンピューティングシステムに対して、前記曖昧さを明確にするようにプロンプトすることとを含む、請求項１５に記載のシステム。

【請求項17】

前記動作はさらに、
前記候補者コンピューティングシステムのインターネットプロトコルアドレスに基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することを含む、請求項１５に記載のシステム。

【請求項18】

前記動作はさらに、
前記候補者コンピューティングシステムの電話番号に関連付けられた市外局番に基づいて、前記候補者コンピューティングシステムの場所を推測することを含む、請求項１５に記載のシステム。

【請求項19】

前記動作はさらに、
前記インテリジェントアシスタントによって、仕事への関心に関するさらなる情報を受信することと、
前記受信することに基づいて、前記仕事への関心に関する前記さらなる情報を含めることによって、前記問合せを更新することと、
前記更新された問合せに基づいて、前記可能性のある仕事マッチを更新することとを含む、請求項１５に記載のシステム。

【請求項20】

前記動作はさらに、
前記インテリジェントアシスタントによって、前記可能性のある仕事マッチに含まれる職種に関する追加情報を求める要求を受信することと、
前記自然言語処理および前記自然言語理解技術を前記要求に適用することによって、前記要求を解析することと、
前記解析に基づいて、前記要求に対する回答を取得することとを含む、請求項１５に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願は、２０２２年２月１６日に出願された米国特許出願第６３／２６８，１０５号に対する優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

本明細書で開示される実施形態は、一般に、仕事結果を自然言語形式でユーザに配信するためのインテリジェントアシスタントシステムに関する。

【背景技術】

【0003】

仕事検索プロセスは、しばしば、候補者にとって時間がかかり、苛立たしい手続である。従来の仕事掲示板および仕事サイトは、通常、強力な検索機能を有していない。従来の仕事掲示板および仕事サイトは、可能性のある職種に関する候補者の質問に積極的に回答する機能もない。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

いくつかの実施形態では、本明細書において方法が開示される。コンピューティングシステムは、インテリジェントアシスタントを介して、候補者コンピューティングシステムとの対話を確立する。コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントは、候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報をプロンプトする。プロンプトは、自然言語で実行される。コンピューティングシステムは、対話中に、候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって問合せを生成する。コンピューティングシステムは、問合せを、求人のデータベースと比較する。コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントは、比較に基づいて、対話を介して候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信する。

【0005】

いくつかの実施形態では、本明細書において非一時的なコンピュータ可読媒体が開示される。非一時的なコンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のプロセッサによって実行された場合、コンピューティングシステムに対して動作を実行させる、１つまたは複数の命令シーケンスを含む。動作は、コンピューティングシステムによって、インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立する。動作はさらに、コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントによって、候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報をプロンプトすることを含む。プロンプトは、自然言語で実行される。動作はさらに、対話中に候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、コンピューティングシステムによって問合せを生成することを含む。動作はさらに、コンピューティングシステムによって、問合せを、求人のデータベースと比較することを含む。動作はさらに、コンピューティングシステムのインテリジェントアシスタントによって、比較に基づいて、対話を介して、候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信することを含む。

【0006】

いくつかの実施形態では、本明細書においてシステムが開示される。システムは、プロセッサおよびメモリを含む。メモリは、プロセッサによって実行された場合、コンピューティングシステムに対して動作を実行させる、格納されたプログラミング命令を有する。動作は、インテリジェントアシスタントを介して候補者コンピューティングシステムとの対話を確立することを含む。動作はさらに、インテリジェントアシスタントによって、候補者コンピューティングシステムに、仕事検索に関する情報をプロンプトすることを含む。プロンプトは、自然言語で実行される。動作はさらに、対話中に候補者コンピューティングシステムによって送信された通信に、自然言語処理および自然言語理解技術を適用することによって、問合せを生成することを含む。動作はさらに、問合せを、求人のデータベースと比較することを含む。動作はさらに、インテリジェントアシスタントによって、比較に基づいて、対話を介して、候補者コンピューティングシステムに、可能性のある仕事マッチを通信することを含む。

【0007】

本開示の上記の特徴を詳細に理解できるように、上記で簡単に要約した本開示のより具体的な説明は、実施形態を参照することによって得ることができ、そのうちのいくつかは、添付された図面に例示される。しかしながら、添付された図面は、本開示の典型的な実施形態のみを例示しており、したがって、本開示は、他の同様に効果的な実施形態を許容し得るため、本開示の範囲を限定すると見なされるものではないことに留意されたい。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、１つの例示的な実施形態による、コンピューティング環境を例示するブロック図である。

【0009】

【図2】図２は、例示的な実施形態による、インテリジェントアシスタントを使用して、仕事検索を容易にするための例示的なワークフローを例示するブロック図である。

【0010】

【図3】図３は、例示的な実施形態による、自然言語インテリジェントアシスタントを使用して、仕事検索を実行する方法を例示するフロー図である。

【0011】

【図4】図４は、例示的な実施形態による、クライアントデバイスとインテリジェントアシスタントとの間で確立された対話を提示するグラフィカルユーザインターフェースを例示する図である。

【0012】

【図5A】図５Ａは、例示的な実施形態による、システムバスコンピューティングシステムアーキテクチャを例示する図である。

【0013】

【図5B】図５Ｂは、例示的な実施形態による、チップセットアーキテクチャを有するコンピュータシステムを例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

理解を容易にするために、可能な場合、図に共通する同一の要素を示すために、同一の参照番号が使用されている。１つの実施形態で開示された要素は、特に言及することなく他の実施形態でも有益に利用され得ることが考えられる。

【0015】

一般に、候補者の仕事検索の大部分は、典型的には、候補者が仕事掲示板またはキャリアサイトを訪問することで始まる。候補者は、仕事掲示板またはキャリアサイトのテキストフィールドまたはドロップダウン選択に、仕事のカテゴリ、職名、または場所などの構造化された検索基準を入力し得る。そのようなプロセスは、様々な理由で、候補者にとって苛立たしいことになる。たとえば、ユーザは、仕事掲示板またはキャリアサイトにあるすべての仕事の掲示を個別に検討して、ユーザが、求人に応募する資格があるかさえも判定する必要があり得る。別の例では、仕事掲示板またはキャリアサイトの検索またはフィルタリングの制限により、ユーザは、複雑な検索問合せを生成できない場合がある。従来のシステムのそのような制限により、候補者は、仕事採用者の支援を求めることになり、仕事採用者に支払う手数料の結果として、ビジネスの全体的な採用コストが増加する可能性がある。

【0016】

本明細書で説明される１つまたは複数の技法は、仕事採用者と仕事の興味について話すときに期待されるような、より自然な会話体験をユーザに提供することによって、従来の仕事掲示板およびキャリアサイトを改善する。これを容易にするために、企業、エンティティ、または組織は、自然言語処理（ＮＬＰ）と自然言語理解（ＮＬＵ）との組合せを活用して、候補者の仕事検索を容易化または支援するインテリジェントアシスタントインテグレーションを利用し得る。インテリジェントアシスタントは、候補者との自然言語会話を容易にして、候補者の仕事の検索を支援し得る。たとえば、候補者は対話型アシスタントと話して、「フェニックスで営業の仕事はありますか？」と尋ねることができる。これに応じて、インテリジェントアシスタントは問合せを要約し、数秒以内に候補者にパーソナライズ化された仕事結果を提供し得る。会話が進むにつれて、インテリジェントアシスタントは、候補者にさらに具体的な検索基準を尋ね、最終的に候補者が最も希望する関連性の高い仕事を提示し得る。さらに、自然言語処理（natural language processing）および自然言語理解(natural language understanding)のおかげで、インテリジェントアシスタントは、従来のフィルタやブール検索では処理できない複雑な問合せを取り扱うことができる。このように、インテリジェントアシスタントは、採用担当者レベルの品質の検索を候補者に提供し、組織への採用担当者のコストを削減する。

【0017】

本明細書で使用される「ユーザ」または「候補者」という用語は、たとえば、コンピューティングデバイスまたはワイヤレスデバイスを所有する個人またはエンティティ、コンピューティングデバイスまたはワイヤレスデバイスを動作または利用する個人またはエンティティ、または、コンピューティングデバイスまたはワイヤレスデバイスに何らかの形で関連付けられている個人またはエンティティを含む。「ユーザ」または「候補者」という用語は、限定を意図したものではなく、説明されているもの以外の様々な例を含み得る。

【0018】

図１は、１つの実施形態によるコンピューティング環境１００を例示するブロック図である。コンピューティング環境１００は、少なくとも１つまたは複数のクライアントデバイス１０２と、バックエンドコンピューティングシステム１０４と、ネットワーク１０５を介して通信するサードパーティシステム１０６とを含み得る。

【0019】

ネットワーク１０５は、セルラネットワークまたはＷｉ－Ｆｉネットワークなどのインターネットを介した個別の接続を含む、任意の適切なタイプであり得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、低エネルギＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（ＢＬＥ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、周囲後方散乱通信（ＡＢＣ）プロトコル、ＵＳＢ、ＷＡＮ、またはＬＡＮなどの直接接続を使用して、端末、サービス、およびモバイルデバイスを接続し得る。送信される情報は、個人のもの、または機密であり得るので、セキュリティ上の懸念により、これらのタイプの接続の１つまたは複数を暗号化するか、他の方法で保護する必要があり得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、送信される情報はそれほど個人的なものではないため、セキュリティよりも利便性を優先してネットワーク接続が選択され得る。

【0020】

ネットワーク１０５は、データを交換するために使用される任意のタイプのコンピュータネットワーク構成を含み得る。たとえば、ネットワーク１０５は、インターネットや、プライベートデータネットワークや、パブリックネットワークを使用した仮想プライベートネットワークや、および／または、コンピューティング環境１００内の構成要素が、コンピューティング環境１００の構成要素間で情報を送受信できるようにする他の適切な接続であり得る。

【0021】

クライアントデバイス１０２は、ユーザ（たとえば、候補者）によって操作され得る。たとえば、クライアントデバイス１０２は、モバイルデバイス、タブレット、デスクトップコンピュータ、または本明細書で説明される機能を有する任意のコンピューティングシステムであり得る。クライアントデバイス１０２は、少なくともアプリケーション１１０およびウェブブラウザ１１２を含み得る。いくつかの実施形態では、アプリケーション１１０は、サードパーティシステム１０６に関連付けられたスタンドアロンアプリケーションであり得る。いくつかの実施形態では、ウェブブラウザ１１２は、サードパーティシステム１０６に関連付けられたウェブサイトへのアクセスを可能にし得る。クライアントデバイス１０２は、アプリケーション１１０またはウェブブラウザ１１２にアクセスして、サードパーティシステム１０６に関連付けられたコンテンツにアクセスし得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２は、ネットワーク１０５を介して通信して、たとえば、サードパーティシステム１０６のウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４からウェブページを要求し得る。たとえば、クライアントデバイス１０２は、アプリケーション１１０またはウェブブラウザ１１２を実行して、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４によって管理されるコンテンツにアクセスするように構成され得る。クライアントデバイス１０２に表示されるコンテンツは、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４からクライアントデバイス１０２に送信され、その後、クライアントデバイス１０２のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して表示するために、アプリケーション１１０またはウェブブラウザ１１２によって処理され得る。

【0022】

サードパーティシステム１０６は、少なくともウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４およびインテリジェントアシスタントインテグレーション１１６を含み得る。インテリジェントアシスタントインテグレーション１１６は、サードパーティシステム１０６が、バックエンドコンピューティングシステム１０４に関連付けられたインテリジェントアシスタントを、サードパーティシステム１０６に関連付けられたウェブサイト、またはサードパーティシステム１０６に関連付けられたアプリケーション１１０を介して提示されるコンテンツに組み込むことを可能にし得る。たとえば、インテリジェントアシスタントは、サードパーティシステム１０６に関連付けられたウェブサイトのウェブページ（たとえば、仕事掲示板、キャリアサイトなど）、ウェブベースのプラットフォーム、メッセージングアプリケーション（たとえば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ、ＷｈａｔｓＡｐｐ（登録商標）、Ｓｉｎｇａｌなど）、モバイルアプリケーション（たとえば、スタンドアロンアプリケーション１１０）、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）アプリケーション、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）アプリケーションなどに組み込まれ得る。たとえば、インテリジェントアシスタントインテグレーション１１６は、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４によってホストされるウェブサイトのウェブコードに挿入され得るコードの形式をとり得る。別の例では、インテリジェントアシスタントインテグレーション１１６は、クライアントデバイス１０２で実行されるアプリケーション１１０のコードに挿入され得るコードの形式をとり得る。バックエンドコンピューティングシステム１０４によってサポートされるインテリジェントアシスタントは、ウェブサイトのウェブコード、またはアプリケーション１１０のコードに挿入されると、サードパーティシステム１０６によって提供されるコンテンツに組み込まれ得る。そのため、クライアントデバイス１０２のユーザが、アプリケーション１１０にアクセスした場合、アプリケーション１１０は、バックエンドコンピューティングシステム１０４に関連付けられたインテリジェントアシスタントをレンダリングし得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２のユーザが、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４からウェブサイトを要求した場合、ウェブブラウザ１１２は、ウェブサイト内で、バックエンドコンピューティングシステム１０４に関連付けられたインテリジェントアシスタントをレンダリングし得る。

【0023】

バックエンドコンピューティングシステム１０４は、少なくとも、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１２４、インテリジェントアシスタント１２６、自然言語処理（ＮＬＰ）モジュール１２８、自然言語理解（ＮＬＵ）モジュール１３０、仕事検索サービス１３２、場所検索サービス１３４、および翻訳サービス１３６を含み得る。インテリジェントアシスタント１２６、ＮＬＰモジュール１２８、ＮＬＵモジュール１３０、仕事検索サービス１３２、および場所検索サービス１３４のおのおのは、１つまたは複数のソフトウェアモジュールで構成され得る。１つまたは複数のソフトウェアモジュールは、媒体（たとえば、バックエンドコンピューティングシステム１０４のメモリ）に格納されたコードまたは命令の集合であり、１つまたは複数のアルゴリズムステップを実施する一連の機械命令（たとえば、プログラムコード）を表す。そのような機械命令は、バックエンドコンピューティングシステム１０４のプロセッサが命令を実施するために解釈する実際のコンピュータコードである場合もあれば、実際のコンピュータコードを取得するために解釈される命令の、より高レベルのコーディングである場合もある。１つまたは複数のソフトウェアモジュールは、１つまたは複数のハードウェア構成要素をも含み得る。例示的なアルゴリズムの１つまたは複数の態様は、命令の結果としてではなく、ハードウェア構成要素（たとえば、回路構成）自体によって実行され得る。

【0024】

いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２が、サードパーティシステム１０６から、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４からのウェブサイトを要求した場合、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４は、クライアントデバイス１０２のウェブブラウザ１１２に、ウェブページに関連付けられたウェブコードを提供し得る。たとえば、ウェブブラウザ１１２は、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）要求を、ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４に送信し得る。ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４は、この要求を読み取り、ＨＴＴＰメッセージをアプリケーション１１０に返信し得る。ウェブクライアントアプリケーションサーバ１１４からの応答は、ウェブサイトに対応するハイパテキストテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）コードを含み得る。ＨＴＭＬコードは、インテリジェントアシスタントインテグレーション１１６に関連付けられたウェブコードを含み得る。したがって、ウェブブラウザ１１２が、ウェブサイトのユーザへの提示のために、ＨＴＭＬコードを処理した場合、クライアントデバイス１０２とバックエンドコンピューティングシステム１０４との間に接続が確立され得る。

【0025】

いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２が、アプリケーション１１０を介して、サードパーティシステム１０６に関連付けられたコンテンツにアクセスした場合、アプリケーション１１０は、１つまたは複数のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を利用して、インテリジェントアシスタントインテグレーション１１６の機能にアクセスし得る。したがって、アプリケーション１１０が、１つまたは複数のＡＰＩを介して、バックエンドコンピューティングシステム１０４との接続を確立した場合、クライアントデバイス１０２とバックエンドコンピューティングシステム１０４との間に接続が確立され得る。

【0026】

インテリジェントアシスタント１２６は、ユーザと対話するように構成され得る。いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６は、ユーザがウェブページにアクセスした場合に、ユーザと対話し得る。たとえば、ウェブブラウザ１１２内でウェブページがレンダリングされると、ウェブブラウザ１１２は、インテリジェントアシスタント１２６のグラフィカル表現をさらにレンダリングし得る。インテリジェントアシスタント１２６は、クライアントデバイス１０２からメッセージを受信し得る。インテリジェントアシスタント１２６は、１つまたは複数の自然言語処理および自然言語理解技術を利用して、ユーザのメッセージの意味と、ユーザのメッセージの文脈とを判定し得る。

【0027】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６は、ユーザとの会話を容易にするように構成され得る。たとえば、候補者は、「フェニックスで営業の仕事はありますか？」と尋ねることによってインテリジェントアシスタント１２６と対話し得、インテリジェントアシスタント１２６は、この問合せに基づいて、以下で論じられる様々なモジュールを通じて、ユーザにパーソナライズ化された仕事結果を提供し得る。いくつかの実施形態では、会話が進むにつれて、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者にさらに具体的な検索基準をプロンプト（prompt）し、最終的に、候補者に、最も関連性の高い仕事を提示することができる。このように、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者との対話を容易にする能力を有し得る。

【0028】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６によって指示される会話は、採用担当者の会話を模倣するように構成され得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者の最適な仕事の適合性をよりよく理解するために、定性的な仕事の属性ベースの質問をするようにトレーニングされ得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者に、「あなたは、自分を社交的な人間と見なしていますか、それとも個人志向の人間と見なしていますか？」または「あなたは、自分を大局的な人間と見なしていますか、それとも細部にこだわる人間と見なしていますか？」を含むがこれらに限定されない質問をし得る。

【0029】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６はさらに、複雑な問合せを処理するように構成され得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、「私は、フェニックスまたはロサンゼルスで営業またはマーケティングの仕事に就きたい」などの自然言語による複数の検索を、一度にサポートし得る。インテリジェントアシスタント１２６は、複数の要求をシームレスに組み合わせて、候補者に提示する最適な結果を生成するように構成され得る。

【0030】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６は、可能性のある求人についての追加情報を求める候補者をサポートし得る。たとえば、候補者は、インテリジェントアシスタント１２６に、「この仕事にはどの程度の経験が必要ですか？」のように尋ね得る。そのような追加機能は、ＳＭＳテキストメッセージングや、Ａｍａｚｏｎ Ａｌｅｘａのような音声アシスタントツールなどの視覚的なインターフェースが、制限されている、または存在しない媒体において、非常に役立つことが多い。

【0031】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６は、他の候補者に関する以前の検索から学習した情報を利用して、対象候補者に同様の仕事を積極的に推奨し得る。

【0032】

いくつかの実施形態では、候補者が、インテリジェントアシスタント１２６との対話を開始するのではなく、候補者は、単に、自分の履歴書を、分析のためにインテリジェントアシスタント１２６にアップロードし得る。たとえば、候補者の履歴書に基づいて、インテリジェントアシスタント１２６は、経験、学歴、および場所のうちの１つまたは複数に基づいて、ユーザに関連する仕事を特定するように構成され得る。

【0033】

いくつかの実施形態では、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者の入力を必要とせずに、候補者の関心分野または場所における新たな、および強く推奨される仕事を積極的に提案することができる。

【0034】

いくつかの実施形態では、候補者によってインテリジェントアシスタント１２６へ提供された対話またはコンテンツは、分析のために、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０へ提供され得る。ＮＬＰモジュール１２８は、エンドユーザによって、ウェブサイトを介してアップロードされたドキュメントを分析および処理するように構成され得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、インテリジェントアシスタント１２６によってプロンプトされた場合に、ドキュメントをアップロードし得る。ＮＬＰモジュール１２８は、対話またはコンテンツから情報を要約および抽出するように構成され得る。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８は、可能性のある仕事の職名（たとえば、アナリスト）に関連する情報、可能性のある給与要件に関連する情報、特定の地理的場所に関連する情報などであるが、これらに限定されないキー用語を抽出するようにトレーニングされ得る。いくつかの実施形態では、候補者が履歴書をアップロードしたような場合、ＮＬＰモジュール１２８はさらに、職歴、学歴、仕事のスキル、キーワードなどのうち１つまたは複数に関連する用語を抽出するように構成され得る。

【0035】

ＮＬＵモジュール１３０は、ＮＬＰモジュール１２８と連携して動作し得る。たとえば、ＮＬＵモジュール１３０は、抽出された用語に加えてまわりの用語を分析して、各用語の文脈を理解するように構成され得る。たとえば、「アナリスト」は、「アナリスト」という用語の広範さのため、複数の可能な職種に対応し得る。ＮＬＵモジュール１３０は、まわりの用語を分析して、候補者が求めているアナリストの仕事のタイプを判定し得る。

【0036】

いくつかの実施形態では、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は、意味的に類似した検索用語を特定するために、ともに動作し得る。たとえば、候補者が、インテリジェントアシスタント１２６と対話し、レジ係の職種を求めていると仮定する。ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は連携して動作し、「販売員」が、そのような職種のために使用される別の用語であり得ると判定し得る。このように、仕事検索サービス１３２は、「レジ係」および「販売関連」という用語に個別に基づいて、別の手法では互いに関連付けられない、仕事結果の範囲をカバーする検索問合せを実行できる。

【0037】

仕事検索サービス１３２は、抽出された情報に基づいて、関連する仕事を検索するように構成され得る。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０が、キー用語を抽出し、候補者の検索意図を判定した後、仕事検索サービス１３２は、ＮＬＰ／ＮＬＵが抽出したデータまたは値を、データベース１０８に格納されている求人とマッチさせる１つまたは複数の検索アルゴリズムを利用し得る。いくつかの実施形態では、検索アルゴリズムは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ジャカード類似度などのうち１つまたは複数に基づき得る。いくつかの実施形態では、検索アルゴリズムは、データベース１０８から仕事を取得し得、取得した仕事を、迅速な検索のために、逆データ構造に変換し得る。いくつかの実施形態では、仕事をランク付けするために、検索アルゴリズムは、ＢＭ２５類似度、ランダム性からの乖離（ＤＦＲ）類似度、独立性からの乖離（ＤＦＩ）類似度、情報ベース（ＩＢ）類似度、言語モデル（ＬＭ）ディリクレ類似度、スクリプト類似度などのうち１つまたは複数を含み得る。

【0038】

いくつかの実施形態では、バックエンドコンピューティングシステム１０４はさらに、場所検索サービス１３４を含み得る。場所検索サービス１３４は、候補者の場所を判定または推測するように構成され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、場所検索サービス１３４は、候補者のインターネットプロトコルアドレス（インターネットを介して通信する場合）、または市外局番（ＳＭＳを介して通信する場合）から、候補者の場所を判定するアルゴリズムを実行し得る。次に、場所検索サービス１３４は、候補者の判定された場所を、地理ポイントに変換し得る。場所検索サービス１３４によって判定された場所情報は、追加の検索制約として、仕事検索サービス１３２へ提供され得る。

【0039】

いくつかの実施形態では、場所検索サービス１３４はさらに、候補者の希望する仕事場所を、緯度および経度のパラメータに基づいて正規化された正確な場所とマッチさせ、候補者の検索に関連する可能性のある仕事の場所を正確に特定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、複数の場所が一致した場合（たとえば、「Ｇｌｅｎｄａｌｅ」は、アリゾナ州Ｇｌｅｎｄａｌｅと、カリフォルニア州Ｇｌｅｎｄａｌｅとに一致し得る）、場所検索サービス１３４は、インテリジェントアシスタント１２６に対して、候補者に関するさらなる情報の探索をプロンプトし得る。たとえば、場所検索サービス１３４は、場所検索サービス１３４が特定した複数の場所の中から、候補者に対して、候補者が意味する特定の場所を選択するように要求する。

【0040】

場所検索サービス１３４は、バックエンドコンピューティングシステム１０４の構成要素として図示されているが、当業者であれば、場所検索サービス１３４は、バックエンドコンピューティングシステム１０４によって、１つまたは複数のＡＰＩを介してアクセスされる外部サービスであり得ることを理解する。

【0041】

いくつかの実施形態では、バックエンドコンピューティングシステム１０４はさらに、翻訳サービス１３６を含み得る。翻訳サービス１３６は、候補者に、多言語検索エクスペリエンスを提供するように構成され、これによって、候補者が、様々な言語で、インテリジェントアシスタント１２６と対話することを可能にし得る。たとえば、翻訳サービス１３６は、多言語検索問合せを受信し、多言語検索問合せを、候補者の希望する言語に変換するように構成され得る。

【0042】

翻訳サービス１３６は、バックエンドコンピューティングシステム１０４の構成要素として図示されているが、当業者であれば、翻訳サービス１３６は、１つまたは複数のＡＰＩを介してバックエンドコンピューティングシステム１０４によってアクセスされる外部サービスであり得ることを理解する。

【0043】

データベース１０８は、求人情報を格納するように構成され得る。動作において、仕事検索サービス１３２は、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０によって生成された検索用語の文字列に基づいて問合せを生成し得る。いくつかの実施形態では、仕事検索サービス１３２はさらに、場所検索サービス１３４によって生成された場所情報に基づいて、検索問合せを生成し得る。仕事検索サービス１３２は、この問合せを、データベース１０８と比較し得る。

【0044】

いくつかの実施形態では、データベース１０８は、１つまたは複数のクライアントまたはエンティティによって直接入力され得る。たとえば、クライアントまたは組織は、外部フィードを介して、仕事データをアップロードできる。いくつかの実施形態では、データベース１０８は、バックエンドコンピューティングシステム１０４によって入力され得る。たとえば、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、ウェブクローラおよび／またはスクリーンスクレイピング機能を利用して、クライアントのキャリアサイトから、仕事データを集め得る。したがって、図示されるように、データベース１０８は、クライアント（たとえば、クライアント１４０）によって体系化され得る。各クライアント１４０は、求人１４２を含み得、各求人１４２は、複数の仕事パラメータ１４４を有する。例示的な仕事パラメータ１４４は、限定されないが、仕事の職名、仕事のカテゴリ、説明、場所、仕事のタイプ、ステータスなどを含み得る。

【0045】

図２は、例示的な実施形態による、インテリジェントアシスタント１２６を使用して仕事検索を容易にするための例示的なワークフロー２００を例示するブロック図である。

【0046】

図示されるように、ワークフロー２００は、ステップ２０２で開始し得る。ステップ２０２では、クライアントデバイス１０２が、会話を開始し得る。ステップ２０４では、クライアントデバイス１０２が、インテリジェントアシスタント１２６へメッセージを送信し得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２が、サードパーティアプリケーションまたはウェブサイトにおけるインテリジェントアシスタントインテグレーション１１６を介して、インテリジェントアシスタント１２６にメッセージを送信し得る。一般に、メッセージは、自然言語形式であることができる。たとえば、候補者は、「私は、仕事を探しています。」と述べるメッセージを送信できる。別の例では、候補者はより具体的になり得、「私は、サニーベールで販売アシスタントの仕事を探しています。」と述べるメッセージを送信し得る。別の例では、候補者は「複雑な」要求と見なされるものを提供し得る。たとえば、候補者は、「私は、サニーベールまたはサンディエゴで販売アシスタントの仕事を探しています。」と述べるメッセージを送信し得る。

【0047】

ステップ２０６では、インテリジェントアシスタント１２６は、分析のためにＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０にメッセージまたは複数のメッセージを提供し得る。ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は連携して、候補者のメッセージを処理および理解し得、候補者の自然言語メッセージから問合せを生成できる。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８は、可能性のある仕事の職名（たとえば、アナリスト）に関連する情報、可能性のある給与要件に関連する情報、特定の地理的場所に関連する情報などであるが、これらに限定されないキー用語を抽出し得る。ＮＬＵモジュール１３０は、抽出された用語に加えて、まわりの用語を分析して、各用語の文脈を理解し得る。

【0048】

ステップ２０８では、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は、候補者のメッセージから問合せを生成するのに十分な情報が存在するか否かを判定し得る。たとえば、候補者が「私は、仕事を探しています」と述べるメッセージのみを送信した場合、そのようなメッセージは、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０が、実行可能な問合せを生成するのに、十分ではない可能性がある。

【0049】

ステップ２０８では、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０が、候補者からのさらなる情報が必要とされると判定した場合、ワークフロー２００は、ステップ２１０に進み得る。ステップ２１０では、インテリジェントアシスタント１２６は、検索を完了するために、候補者に対して、追加の仕事詳細をプロンプトし得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、自然言語で、候補者に、どのようなタイプの仕事を求めているかを尋ね得る。別の例では、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者に、候補者が職種を求めている地理的エリアを、自然言語で尋ね得る。

【0050】

ステップ２１２では、クライアントデバイス１０２は、インテリジェントアシスタント１２６に応答し得る。たとえば、候補者は、クライアントデバイス１０２を介して、インテリジェントアシスタント１２６からのプロンプトに対して、自然言語で応答し得る。

【0051】

ステップ２１４では、ＮＬＰモジュール１２８とＮＬＵモジュール１３０とが連携して、候補者の追加メッセージを処理および理解し、候補者の自然言語メッセージから問合せを生成できる。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８は、可能性のある仕事の職名（たとえば、アナリスト）に関連する情報、可能性のある給与要件に関連する情報、特定の地理的場所に関連する情報などであるが、これらに限定されないキー用語を抽出し得る。ＮＬＵモジュール１３０は、抽出された用語に加えてまわりの用語を分析して、各用語の文脈を理解し得る。

【0052】

しかしながら、ステップ２０８において、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０が、元のメッセージに十分な情報があると判定した場合、ワークフロー２００は同様にステップ２１４に進み、それらの動作を実行し得る。

【0053】

ステップ２１６では、仕事検索サービス１３２は、抽出された情報に基づいて問合せを生成し得る。たとえば、仕事検索サービス１３２は、ＮＬＰ／ＮＬＵが抽出したデータまたは値を、データベース１０８に格納されている求人とマッチさせる１つまたは複数の検索アルゴリズムを利用し得る。いくつかの実施形態では、検索アルゴリズムは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ジャカード類似度などのうちの１つまたは複数に基づき得る。

【0054】

ステップ２２２では、仕事検索サービス１３２は、問合せをデータベース１０８と比較して、マッチする仕事を特定し得る。たとえば、検索アルゴリズムに基づいて、仕事検索サービス１３２は、データベース１０８から、複数の可能性のある求人を受信し得る。仕事検索サービス１３２は、検索結果を処理し、関連性スコアに基づいて、複数の可能性のある求人のサブセットを特定し得る。いくつかの実施形態では、仕事検索サービス１３２は、しきい値関連性スコアを満たさない可能性のある求人を削除し得る。

【0055】

ステップ２２４では、インテリジェントアシスタント１２６は、仕事検索サービス１３２から仕事マッチング結果を受信し得、仕事マッチング結果を、クライアントデバイス１０２に返送し得る。インテリジェントアシスタント１２６は、仕事マッチング結果を、自然言語形式で、クライアントデバイス１０２に提供し得る。

【0056】

ステップ２２６では、クライアントデバイス１０２は、インテリジェントアシスタント１２６から仕事マッチング結果を受信し得る。ステップ２２８では、クライアントデバイス１０２は、この結果を受諾し、仕事に応募するか、または新たな仕事固有のデータのために、検索語句を修正し得る。ステップ２２８において、クライアントデバイス１０２が仕事結果を受諾することを選択し、仕事マッチング結果から仕事を選択した場合、ワークフロー２００は、ステップ２３２に進み得る。ステップ２３２では、候補者は、「今すぐ応募」プロンプトを選択して、インテリジェントアシスタント１２６とのやり取りを終了し得る。

【0057】

しかしながら、ステップ２２８において、クライアントデバイス１０２が、新たな検索が必要であることを示した場合、ワークフロー２００は、ステップ２３０に進む。ステップ２３０では、候補者は、追加の仕事固有のデータを使用して検索語句を修正し得、そのデータは、インテリジェントアシスタント１２６に提供され得る。ワークフロー２００はその後、さらなる処理のために、ステップ２１４に戻り得る。

【0058】

図示されるように、いくつかの実施形態では、ワークフロー２００は、ステップ２１８およびステップ２２０を含み得る。ステップ２１８では、場所検索サービス１３４は、候補者の希望する仕事の場所を、緯度および経度のパラメータに基づいて正規化された正確な場所と一致させ、候補者の検索に関連する可能性のある仕事の場所を正確に特定し得る。

【0059】

ステップ２２０では、翻訳サービス１３６は、候補者のメッセージを、検索のために、ローカライズされた言語に翻訳し得る。たとえば、翻訳サービス１３６は、多言語検索問合せを受信し、多言語検索問合せを、候補者の希望する言語に変換するように構成され得る。

【0060】

図３は、例示的な実施形態による、自然言語インテリジェントアシスタントを使用して仕事検索を実行する方法３００を例示するフロー図である。方法３００は、ステップ３０２において開始し得る。

【0061】

ステップ３０２では、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、候補者との対話を確立し得る。たとえば、クライアントデバイス１０２は、バックエンドコンピューティングシステム１０４のインテリジェントアシスタント１２６にメッセージを送信し得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０２は、サードパーティのアプリケーションまたはウェブサイト上のインテリジェントアシスタントインテグレーション１１６を介して、インテリジェントアシスタント１２６にメッセージを送信し得る。

【0062】

ステップ３０４では、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、候補者に対して、仕事検索に関する情報をプロンプトし得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、候補者に、仕事検索に関する質問をすることによって、候補者と対話し得る。インテリジェントアシスタント１２６は、ユーザが関心のある仕事のタイプ、興味のある場所、給与の範囲などに関するメッセージを送信するようにプロンプトし得る。

【0063】

ステップ３０６では、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、候補者によって送信された通信にＮＬＰおよびＮＬＵ技術を適用することによって、問合せを生成し得る。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は連携して、候補者のメッセージを処理および理解し得、候補者の自然言語メッセージから問合せを生成できる。たとえば、ＮＬＰモジュール１２８は、可能性のある仕事の職名（たとえば、アナリスト）に関連する情報、可能性のある給与要件に関連する情報、特定の地理的場所に関連する情報などであるが、これらに限定されないキー用語を抽出し得る。ＮＬＵモジュール１３０は、抽出された用語に加えてまわりの用語を分析して、各用語の文脈を理解する。

【0064】

ステップ３０８では、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、問合せをデータベース１０８と比較し得る。たとえば、仕事検索サービス１３２は、問合せをデータベース１０８と比較して、マッチする仕事を特定し得る。仕事検索サービス１３２は、検索アルゴリズムに基づいて、データベース１０８から複数の可能性のある求人を受信し得る。仕事検索サービス１３２は、検索結果を処理し、関連性スコアに基づいて、複数の可能性のある求人のサブセットを特定し得る。いくつかの実施形態では、仕事検索サービス１３２は、しきい値関連性スコアを満たさない可能性のある求人を削除し得る。

【0065】

ステップ３１０では、バックエンドコンピューティングシステム１０４は、候補者に、可能性のある仕事マッチ（job matches）を通信し得る。たとえば、インテリジェントアシスタント１２６は、仕事マッチング結果を、自然言語形式で、クライアントデバイス１０２に提供し得る。

【0066】

図４は、例示的な実施形態による、クライアントデバイス１０２とインテリジェントアシスタント１２６との間で確立された対話を提示するグラフィカルユーザインターフェース４００（以下、「ＧＵＩ４００」）の例示的なビューを例示する。いくつかの実施形態では、ＧＵＩ４００は、クライアントデバイス１０２のウェブブラウザ１１２に提示されるウェブページであり得る。いくつかの実施形態では、ＧＵＩ４００は、クライアントデバイス１０２で実行されるアプリケーション１１０によって生成されるグラフィカルユーザインターフェースであり得る。

【0067】

例示されるように、インテリジェントアシスタント１２６（たとえば、「Ｏｌｉｖｉａ」）は、候補者との対話を確立し得る。インテリジェントアシスタント１２６は、候補者と、自然言語形式で、通信をやり取りし得る。「ニューヨーク州ホワイトプレーンズ付近でリサーチの仕事はありますか？」という候補者のメッセージに基づいて、ＮＬＰモジュール１２８およびＮＬＵモジュール１３０は連携して、少なくとも「リサーチ」、「ホワイトプレーンズ」、および「ニューヨーク」を含む問合せを生成し得る。仕事検索サービス１３２は、この問合せを、データベース１０８と比較して、結果のリストを特定し得る。インテリジェントアシスタント１２６は、それらの結果を、チャットで候補者に提供し得る。

【0068】

当業者が理解しているように、また上記で論じたように、候補者とインテリジェントアシスタント１２６との間で会話が進むにつれて、より適切な仕事の推奨が表示される。たとえば、候補者は「私は、実はスコッツデールに引っ越そうと思っています」と言うかもしれない。その時点で、インテリジェントアシスタント１２６は、提供された場所に基づいて仕事をフィルタリングするだろう。候補者はさらに「私は、ＵＸデザインの学士号を取得したばかりです」と述べることができ、インテリジェントアシスタント１２６は、スコッツデールにおけるＵＸリサーチ職を推奨する。

【0069】

図５Ａは、例示的な実施形態によるシステムバスコンピューティングシステム５００のアーキテクチャを例示する。システム５００の１つまたは複数の構成要素は、バス５０５を使用して互いに電気的に通信し得る。システム５００は、プロセッサ（たとえば、１つまたは複数のＣＰＵ、ＧＰＵ、または他のタイプのプロセッサ）５１０と、読取専用メモリ（ＲＯＭ）５２０およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５２５などのシステムメモリ５１５を含む様々なシステム構成要素を、プロセッサ５１０へ結合するシステムバス５０５とを含み得る。システム５００は、プロセッサ５１０に直接接続される、プロセッサ５１０に近接する、またはプロセッサ５１０の一部として統合される高速メモリのキャッシュを含むことができる。システム５００は、プロセッサ５１０による迅速なアクセスのために、メモリ５１５および／または記憶デバイス５３０から、キャッシュ５１２に、データをコピーできる。このように、キャッシュ５１２は、データを待っている間、プロセッサ５１０の遅延を回避する性能向上を提供し得る。これらおよび他のモジュールは、様々な動作を実行するために、プロセッサ５１０を制御できるか、または制御するように構成できる。同様に、他のシステムメモリ５１５も、使用のために利用可能である。メモリ５１５は、異なる性能特性を有する、複数の異なるタイプのメモリを含み得る。プロセッサ５１０は、単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを表し得る。プロセッサ５１０は、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計に組み込まれている特殊用途プロセッサと同様に、プロセッサ５１０を制御するように構成された、記憶デバイス５３０に格納されたサービス１ ５３２、サービス２ ５３４、サービス３ ５３６などの汎用プロセッサまたはハードウェアモジュールまたはソフトウェアモジュールのうちの１つまたは複数を含むことができる。プロセッサ５１０は、本質的に、複数のコアまたはプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュなどを含む、完全内蔵型のコンピューティングシステムであり得る。マルチコアプロセッサは、対称または非対称であり得る。

【0070】

システム５００とのユーザインタラクションを可能にするために、入力デバイス５４５は、音声用のマイクロフォン、ジェスチャまたはグラフィック入力用の接触感知スクリーン、キーボード、マウス、モーション入力、音声などの任意の数の入力機構とすることができる。出力デバイス５３５（たとえば、ディスプレイ）は、当業者に知られている多数の出力機構のうちの１つまたは複数とすることもできる。いくつかの事例では、マルチモーダルシステムにより、ユーザが、システム５００と通信するために、複数のタイプの入力を提供できるようにすることができる。通信インターフェース５４０は、一般に、ユーザ入力およびシステム出力を制御および管理できる。特定のハードウェア構成での動作に制限はないため、本明細書での基本機能は、改良されたハードウェアまたはファームウェア構成の開発に応じて容易に置換され得る。

【0071】

記憶デバイス５３０は、不揮発性メモリであり得、ハードディスクや、または、磁気カセット、フラッシュメモリカード、ソリッドステートメモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５２５、読取専用メモリ（ＲＯＭ）５２０、およびそれらの混成のような、コンピュータによってアクセス可能なデータを格納できる他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。

【0072】

記憶デバイス５３０は、プロセッサ５１０を制御するためのサービス５３２、５３４、および５３６を含むことができる。他のハードウェアまたはソフトウェアモジュールも考えられる。記憶デバイス５３０は、システムバス５０５に接続できる。１つの態様では、特定の機能を実行するハードウェアモジュールは、プロセッサ５１０、バス５０５、出力デバイス５３５（たとえば、ディスプレイ）など、機能を実行するために必要なハードウェア構成要素に接続されたコンピュータ可読媒体に格納されたソフトウェア構成要素を含むことができる。

【0073】

図５Ｂは、例示的な実施形態による、チップセットアーキテクチャを有するコンピュータシステム５５０を例示する。コンピュータシステム５５０は、開示された技術を実施するために使用できるコンピュータハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェアの例であり得る。システム５５０は、特定された計算を実行するように構成されたソフトウェア、ファームウェア、およびハードウェアを実行できる任意の数の物理的および／または論理的に別個のリソースを表す、１つまたは複数のプロセッサ５５５を含むことができる。１つまたは複数のプロセッサ５５５は、１つまたは複数のプロセッサ５５５への入力、および１つまたは複数のプロセッサ５５５からの出力を制御できるチップセット５６０と通信できる。この例では、チップセット５６０は、ディスプレイなどの出力５６５に情報を出力し、たとえば、磁気媒体や、ソリッドステート媒体を含むことができる記憶デバイス５７０と情報を読み書きできる。チップセット５６０は、記憶デバイス５７５（たとえば、ＲＡＭ）ともデータを読み書きできる。様々なユーザインターフェース構成要素５８５とインターフェースするためのブリッジ５８０を、チップセット５６０とインターフェースするために提供できる。そのようなユーザインターフェース構成要素５８５は、キーボードと、マイクロフォンと、接触検出および処理回路構成と、マウスなどのポインティングデバイス等を含むことができる。一般に、システム５５０への入力は、機械が生成したおよび／または人間が生成した、様々なソースのいずれかから得ることができる。

【0074】

チップセット５６０は、また、異なる物理インターフェースを有することができる１つまたは複数の通信インターフェース５９０ともインターフェースできる。そのような通信インターフェースは、有線およびワイヤレスのローカルエリアネットワーク、ブロードバンドワイヤレスネットワーク、およびパーソナルエリアネットワーク用のインターフェースを含むことができる。本明細書で開示されるＧＵＩを生成し、表示し、使用するための方法のいくつかの用途は、物理インターフェースを介して順序付けられたデータセットを受信することを含むことができるか、または、記憶デバイス５７０または５７５に格納されたデータを分析する１つまたは複数のプロセッサ５５５によって機械自体によって生成できる。さらに、機械は、ユーザインターフェース構成要素５８５を介してユーザから入力を受信し、１つまたは複数のプロセッサ５５５を使用してこれらの入力を解釈することによって、ブラウジング機能などの適切な機能を実行できる。

【0075】

例示的なシステム５００および５５０は、複数のプロセッサ５１０を有することができるか、または、より優れた処理能力を提供するために、ともにネットワーク化された、コンピューティングデバイスのグループまたはクラスタの一部とすることができると理解できる。

【0076】

上記は、本明細書で説明される実施形態を対象としているが、その基本的な範囲から逸脱することなく、他のおよびさらなる実施形態も考案され得る。たとえば、本開示の態様は、ハードウェアまたはソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せで実施され得る。本明細書で説明される１つの実施形態は、コンピュータシステムで使用するためのプログラム製品として実施され得る。プログラム製品のプログラムは、（本明細書で説明される方法を含む）実施形態の機能を定義し、様々なコンピュータ可読記憶媒体に格納できる。例示的なコンピュータ可読記憶媒体は、（ｉ）情報が永久に格納される書込不能記憶媒体（たとえば、ＣＤ－ＲＯＭドライブによって読取可能なＣＤ－ＲＯＭディスク、フラッシュメモリ、ＲＯＭチップ、または任意のタイプのソリッドステート不揮発性メモリのような、コンピュータ内の読取専用メモリ（ＲＯＭ）デバイス）と、（ｉｉ）変更可能な情報が格納される書込可能記憶媒体（たとえば、ディスケットドライブまたはハードディスクドライブ内のフロッピーディスク、または任意のタイプのソリッドステートランダムアクセスメモリ）とを含むが、これらに限定されない。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、開示された実施形態の機能を指示するコンピュータ可読命令を保持する場合、本開示の実施形態である。

【0077】

当業者であれば、前述した例は例示であり、限定的ではないことが理解されよう。明細書を読み、図面を検討すれば、それらに対するすべての置換、拡張、等価物、および改良は当業者には明らかであり、本開示の真の精神および範囲内に含まれることが意図される。したがって、以下の添付の特許請求の範囲は、これらの教示の真の精神および範囲内に含まれるすべてのそのような修正、置換、および均等物を含むことが意図される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【国際調査報告】