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JP5728287B2 - Recruitment management system - Google Patents
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本発明は、企業などの組織における採用を支援するための技術に関する。その中でも特に、複数の部署(ないし事業所)で構成される組織において、各部署により適した採用候補者(学生等)の特定ないし、採用候補者により適した部署を特定するための技術に関する。なお、部署が企業であり、組織をいわゆるグループ会社としてもよい。   The present invention relates to a technique for supporting employment in an organization such as a company. In particular, in an organization composed of a plurality of departments (or business establishments), the present invention relates to a technique for identifying a candidate suitable for each department (such as a student) or for identifying a department suitable for a candidate. The department may be a company and the organization may be a so-called group company.

現在、企業などの採用活動をインターネットなどのIT技術を利用して行うことがなされている。例えば、エントリシートをインターネット経由で提出することが一般化されている。このような技術において、より学生の就職を支援する技術として、特許文献1がある。特許文献1では、学生等の希望する条件で企業の採用条件を満たす検索を容易にすることを目的としている。このため、特許文献1は、学生または卒業生の就職活動の支援を行う就職支援システムであって、企業情報と求人情報と、就職希望情報と、学生情報と、求人条件情報を備え、企業情報と求人情報から学生の就職希望情報に合致するものを抽出し、さらに前記で抽出した企業情報と求人情報から学生情報と求人条件情報が合致するものを抽出し表示する。   Currently, recruiting activities of companies and the like are performed using IT technology such as the Internet. For example, it is common to submit an entry sheet via the Internet. In such a technique, there is Patent Document 1 as a technique for further supporting the employment of students. Patent Document 1 aims to facilitate a search that satisfies the employment conditions of a company under conditions desired by a student or the like. For this reason, Patent Document 1 is a job hunting support system that supports job hunting activities for students or graduates, and includes company information, job hunting information, job hunting information, student information, and job hunting condition information. The information that matches the student's job hunting information is extracted from the job information, and the information that matches the student information and the job information is extracted and displayed from the company information and the job information extracted above.

特開2002−259543号公報JP 2002-259543 A

しかしながら、採用を行う組織(企業等)側が複数の部署から構成される場合に、より適した部署と採用候補者(学生等)を特定することは考慮されていない。組織における各部署はそれぞれ異なる業務を行うことが多く、画一的な基準で採用ないし配属を決定すると、その部署に適さない採用候補者を採用(配属)させてしまうことが生じかねない。そこで、本発明では、互いに適した部署と採用候補者をマッチングすることを目的とする。   However, when a hiring organization (such as a company) is composed of a plurality of departments, it is not considered to specify more suitable departments and recruitment candidates (students or the like). Each department in an organization often performs different tasks, and if hiring or assignment is decided on a uniform basis, recruitment candidates that are not suitable for that department may be adopted (assigned). Accordingly, an object of the present invention is to match departments and recruitment candidates suitable for each other.

上記の課題を解決するために、本発明では、組織毎に、業務能力に関する項目の値を定めておき、これと採用候補者の値を比較して、採用候補者がその組織にどの程度適合しているかを示す適合度を算出する。この際、各組織の項目の値は、当該組織で勤務している者の代表値(平均など)を用いるものである。また、適合度は、採用候補者の値と組織の値がより近いものほど、より適合度を高くするとよい。これは、基準となる組織の値より高い場合でも、より近いものほど適合度を高くするとより好適である。   In order to solve the above-mentioned problems, in the present invention, for each organization, the value of the item relating to business ability is determined, and this is compared with the value of the candidate for employment. The degree of fitness that indicates whether or not At this time, the value of the item of each organization uses a representative value (such as an average) of persons working in the organization. In addition, as the fitness level, the closer the recruitment candidate value and the organization value are, the better the fitness level is. This is more preferable when the fitness level is higher as it is closer even if the value is higher than the reference tissue value.

本発明によれば、よりその組織に適合した採用候補者を特定することが可能になる。   According to the present invention, it becomes possible to specify a recruitment candidate more suitable for the organization.

本発明の一実施形態におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process in one Embodiment of this invention. 事業所テーブル70を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an office table 70. 学生データテーブル80を示す図である。4 is a diagram showing a student data table 80. FIG. 過去内定者テーブル91を示す図である。It is a figure which shows the past offerer table 91. FIG. 判定チェックテーブル92を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a determination check table 92. 候補テーブル93を示す図である。7 is a diagram showing a candidate table 93. FIG. 適合後算出テーブル94を示す図である。It is a figure which shows the calculation table 94 after a fitting. 適合度算出に用いられる各項目を示す図である。It is a figure which shows each item used for a fitness calculation. 学生xについて、C事業所の適合度を算出した例を示す図である。It is a figure which shows the example which calculated the fitness of C establishment about the student x.

以下、本発明の一実施形態について、図面を用いて説明する。図1は、本実施形態におけるシステム構成図である。本システムは、複数の事業所(A事業所、B事業所、C事業所…)を含む企業で採用活動に用いられる。各事業所には、採用担当者が用いる端末100、110、120がそれぞれ設けられている。そして、本実施形態の主たる処理を実行する採用管理システム200とイントラネットのようなネットワークを介して接続される。ここで、採用管理システム200は、いわゆるコンピュータで実現されるもので、演算処理を実行するCPU20、メモリ30や利用者からの入力を受け付ける入力デバイス40を有し、情報を表示するモニタ10、プログラム60やプログラム60等を記憶する記憶装置(ストレージ)を有するないしこれらと接続されるものである。ここでこの記憶装置には、プログラム60の他、事業所テーブル70、学生データ80、過去内定者テーブル91、判定チェックテーブル92、候補テーブル93、適合度算出テーブル94の各種データ(テーブル)を格納している。これら各種データについては、図3〜8を用いて後述する。図2は、本実施形態である事業所適合度を算出する流れを示すフローチャートである。以下、説明する各処理は、採用管理システム200により実行される。これは、プログラム60に従ってCPU20が演算を実行することで実現される。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present embodiment. This system is used for recruitment activities in companies including a plurality of business establishments (A establishment, B establishment, C establishment, etc.). Each office is provided with terminals 100, 110, and 120 used by recruiters. And it is connected with the employment management system 200 which performs the main process of this embodiment via networks, such as an intranet. Here, the employment management system 200 is realized by a so-called computer, and includes a CPU 20 that executes arithmetic processing, a memory 30, and an input device 40 that receives input from a user, a monitor 10 that displays information, a program It has or is connected to a storage device (storage) for storing 60, program 60, and the like. Here, in addition to the program 60, the storage device stores various data (tables) such as the establishment table 70, student data 80, past offerer table 91, judgment check table 92, candidate table 93, and fitness calculation table 94. doing. These various data will be described later with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing a flow of calculating the office suitability according to the present embodiment. Each process described below is executed by the employment management system 200. This is realized by the CPU 20 executing an operation according to the program 60.

まず、S10にて、各事業所の採用担当者から端末を介して、事業所が設定している必須条件を受付け、これを事業所テーブル70に格納する。つまり、図3に記載したように、事業所毎にテーブルを設け、各テーブルでは「募集職種」に対応付けてその条件が記録される。   First, in S10, the indispensable conditions set by the establishment are received from the person in charge of adoption at each establishment via the terminal and stored in the establishment table 70. That is, as described in FIG. 3, a table is provided for each business location, and the conditions are recorded in association with “recruitment job types” in each table.

次に、S11にて学生データを抽出し、さらにS12にて学生データがあるかどうかを判定する。まず、S11にて、学生データ80から、氏名順など所定順序で学生のデータを1件ずつ抽出する。ここでは、図4に示す学生xのデータを抽出したものとする。そして、S12にて学生データのそれぞれを抽出できたかどうかを判断する。ここでは、学生データが学生xのデータを抽出できたので、学生データがあると判断し、S13に進む。   Next, student data is extracted in S11, and it is further determined in S12 whether there is student data. First, in S11, student data is extracted from the student data 80 one by one in a predetermined order such as name order. Here, it is assumed that the data of the student x shown in FIG. 4 is extracted. Then, in S12, it is determined whether each student data has been extracted. Here, since the student data has been extracted from the student x, it is determined that there is student data, and the process proceeds to S13.

次に、各学生データについて必須条件による判断が済んでいるかフラグによって判定する。まず、S13にて、判定チェックテーブル92(図6)(の判定チェック欄の記録内容に基づき、すなわち、○=済み、×=未済みにより、抽出した学生の必須条件の判断が済んでいるかを判断する。ここでは、学生xには×がついているので、未済みと判断して、ステップS14に進む。   Next, it is determined by a flag whether or not each student data has been determined based on the essential conditions. First, in S13, whether or not the extracted essential condition of the student has been judged based on the recorded contents of the judgment check column of the judgment check table 92 (FIG. 6), that is, ○ = completed, × = not yet completed. Here, since x is attached to the student x, it is determined that it has not been completed, and the process proceeds to step S14.

次に、S14において、抽出した学生xのデータと図3に示す各事業所の必須条件を比較して、その学生が必須条件を満たしているか判断する。本例では、A事業所については、学生xは、応募学科が「情報」であるので、A事業部の「電気」「機械」とは一致しないため、必須を満たさないと判定する。また、B事業部については、英語テスト(点数)が一致しないので、やはり満たさないと判定する。さらに、C事業所については、希望職種が「SE」と一致するため、必須条件を満たす、と判断する。なお、ここでは、一致するかで判断したが、所定関係を満たす場合、一致すると判断してもよい。例えば。英語テストのように数字については、各事業部の設定している数字と一定範囲内の関係にある場合、条件を満たすと判断する。また、職種などの情報の場合、予め同種のものを類似情報として記録しておき、互いに類似の関係を満たせばよい。また、1つの項目に複数の情報が記録されている場合、その中の少なくとも1つが一致した場合、満たすとしてもよい。   Next, in S14, the data of the extracted student x is compared with the essential conditions of each office shown in FIG. 3, and it is determined whether or not the student satisfies the essential conditions. In this example, for the office A, the student x determines that the application department is “information”, and therefore does not match the “electricity” and “machinery” of the department A, and therefore does not satisfy the requirement. In addition, for the B division, the English test (score) does not match, so it is determined that it is not satisfied. Further, regarding the C office, since the desired job type matches “SE”, it is determined that the essential condition is satisfied. Although it is determined here whether or not they match, it may be determined that they match if a predetermined relationship is satisfied. For example. As with the English test, numbers are judged to satisfy the condition if they are in a certain range with the numbers set by each division. In addition, in the case of information such as job type, the same type may be recorded in advance as similar information and satisfy a similar relationship with each other. Further, when a plurality of pieces of information are recorded in one item, it may be satisfied if at least one of them is matched.

次に、S14にて必須条件を満たすと判断された場合は、S15にて各事業所の候補テーブル93(図7)の必須判定欄に必須条件を満たしていることを意味する「○」を登録する。本例では、C事業所については学生xが必須条件を満たしているのでC事業所の候補テーブル110に「○」を登録する。また、S14にて必須条件を満たさないと判断された場合は、S16にて各事業所の候補テーブル110の必須判定欄に必須条件を満たしていないことを意味する「×」を登録する。本例では、A事業所、B事業所について学生xが必須条件を満たしていないのでA事業所、B事業所の候補テーブル2に「×」を登録する。そして、S17にて必須条件による判断が済みのフラグを登録する。ここでは、判定チェックテーブル100の学生xに対する判定チェック欄に「○」を登録する。   Next, if it is determined in S14 that the required condition is satisfied, “Yes” indicating that the required condition is satisfied in the required determination column of the candidate table 93 (FIG. 7) of each business office is displayed in S15. sign up. In this example, since student x satisfies the required conditions for the C office, “○” is registered in the candidate table 110 of the C office. If it is determined in S14 that the essential condition is not satisfied, “X” indicating that the essential condition is not satisfied is registered in the essential determination column of the candidate table 110 of each office in S16. In this example, since the student x does not satisfy the required conditions for the A office and the B office, “x” is registered in the candidate table 2 of the A office and the B office. In S17, a flag that has been determined based on the essential conditions is registered. Here, “◯” is registered in the determination check column for student x in the determination check table 100.

また、学生xの判定終了後はS11にて繰り返し次の学生データを抽出し、S12にて学生データのそれぞれが抽出されたかを判断する。なお、S12にて次の学生データが抽出できていなかった場合は、学生データのそれぞれが抽出できたと判断しS18に進む。   After the determination of student x, the next student data is repeatedly extracted in S11, and it is determined whether each student data is extracted in S12. If the next student data has not been extracted in S12, it is determined that each of the student data has been extracted, and the process proceeds to S18.

次に、S18にて各事業所の候補テーブル110から必須判定欄に「○」が登録されている学生データを1件ずつ抽出する。ここではC事業所の学生xのデータを抽出したものとする。   Next, in S18, one piece of student data in which “◯” is registered in the mandatory determination column is extracted from the candidate table 110 of each business office one by one. Here, it is assumed that the data of the student x at the C office is extracted.

次に、S19にて事業所への適合度の算出を行う。まず、S19a、s19bにて過去内定者テーブル91(図5)にある各項目についてマッチングを行い、各項目についての適合度を特定する。本例では、事業所Cの過去内定者テーブル90から学生xの希望職種である「SE」が「内定職種」となっているデータのそれぞれを抽出する。まずは、その中から「最終学歴」の項目が学生xと同じ「修士」である割合を算出する。本例では、事業所Cの「内定職種」が「SE」のレコードの内、「最終学歴」が「修士」のデータは全体の50%とする。そして、割合に応じて10点満点として適合度を特定する。   Next, in S19, the degree of conformity to the office is calculated. First, in S19a and s19b, matching is performed for each item in the past offerer table 91 (FIG. 5), and the degree of fitness for each item is specified. In this example, each of the data in which “SE”, which is the desired job type of the student x, is “Temporary job type” is extracted from the past-employed person table 90 of the office C. First, the ratio of the “final educational background” item having the same “master” as the student x is calculated. In this example, the data in which “final education” is “master” is 50% of the records of “Career type” in business office C is “SE”. Then, the fitness is specified with a maximum score of 10 according to the ratio.

本例では、「最終学歴」項目が50%の内定者と一致していることから「最終学歴」の適合度は「5」とする。同様に、過去データテーブルの「学部」「受験学科区分」「研究テーマ」「資格」「英語テスト」「適性検査」項目についても適合度を特定する。そして、S19cにて各項目の適合度をそれぞれ加算する。本例での、適合度加算結果は図10の通り41点となる。つまり、図10に示すように、各項目の適合度についてテーブルを用いて特定し、これを合算することで算出する。また、S19dにて適合度算出テーブル94の対応する事業所の欄に算出した適合度データを登録する。なお、この処理で用いられる各項目については、図9に示すとおりであり、各事業部でこれらの中から必須のものを選択することになる。また、各項目は任意であり、利用者側で選択ないし図示しなう項目を追加して構わない。   In this example, since the “final educational background” item matches 50% of the candidates, the degree of fitness of “final educational background” is “5”. Similarly, the degree of conformity is specified for the items of “faculty”, “examination department division”, “research theme”, “qualification”, “English test”, and “aptitude test” in the past data table. Then, in S19c, the fitness of each item is added. In this example, the fitness level addition result is 41 points as shown in FIG. That is, as shown in FIG. 10, the degree of suitability of each item is specified using a table, and the sum is calculated. In S19d, the fitness data calculated in the column of the corresponding business in the fitness calculation table 94 is registered. Note that each item used in this process is as shown in FIG. 9, and each business division selects an essential item from these items. Each item is arbitrary, and an item that is selected or not shown on the user side may be added.

次に、S20にて各学生について適合度算出テーブル94(図8)からデータを抽出し、事業所毎の適合度の比較を行う。本例では、学生xが必須条件を満たし、適合度を算出する事業所はC事業所であり、他事業所の適合度は0として比較を行う。そして、S21にて適合度の高い事業所順にソートし、適合度が高い事業所を学生画面の上位に表示する。本例では学生xの画面においてC事業所が最も上位に表示される。   Next, in S20, data is extracted from the fitness level calculation table 94 (FIG. 8) for each student, and the fitness levels of each office are compared. In this example, the establishment where the student x satisfies the indispensable condition and calculates the fitness is the C office, and the other offices have the fitness of 0 for comparison. Then, in S21, sorting is performed in the order of establishments having the highest conformity, and the establishments having the highest conformance are displayed at the top of the student screen. In this example, the office C is displayed at the top on the screen of student x.

100、110、120…(各事業部の)端末、200…採用管理システム 100, 110, 120 ... terminals (for each division), 200 ... recruitment management system

Claims (3)

複数の部署を含む組織の採用を管理する採用管理システムにおいて、
前記複数の部署それぞれにおける採用予定者に対して要求される業務に関する複数の事業所情報であって、当該部署における複数の過去内定者毎の事業所情報を記憶する手段と、
前記部署に対する採用候補者について、前記業務に関する複数の採用候補者情報を記憶する手段と、
前記複数の事業所情報のそれぞれを、前記過去内定者毎に前記複数の採用候補者情報の対応する情報のそれぞれと比較する手段と、
前記比較により、前記複数の採用候補者情報それぞれが、前記複数の事業所情報のそれぞれについて前記複数の過去内定者と一致する割合を示す各適合度を特定して、特定された前記各適合度を合算して、前記複数の採用候補者それぞれの学生適合度を算出し、前記各事業所情報において前記事業所毎に定められた必須項目を前記採用候補者情報が満たすかを判断し、満たさないと判断された事業所については前記学生適合度を0に変換し、満たすと判断された事業所については前記学生適合度を、それぞれ事業所適合度として算出する手段を有し、
前記事業度適合度により、前記事業所に対する前記採用候補者の適合度合いを判断可能にすることを特徴とする採用管理システム。
In the recruitment management system that manages the recruitment of organizations that include multiple departments,
Means for storing office information for each of a plurality of past candidates in the department;
Means for storing a plurality of recruitment candidate information related to the business for the recruitment candidates for the department;
Means for comparing each of the plurality of establishment information with each of the corresponding information of the plurality of recruitment candidate information for each past offerer,
By the comparison, each of the plurality of employment candidate information, each to identify each fit indicating a ratio matching the plurality of past nominee with, each adapted identified of the plurality of office information The degree of student suitability of each of the plurality of recruitment candidates is calculated by adding the degrees, and it is determined whether the recruitment candidate information satisfies the required items determined for each establishment in each establishment information, For establishments determined not to be satisfied, the student suitability is converted to 0, and for establishments determined to be satisfied, the student suitability is calculated as the establishment suitability , respectively .
A recruitment management system that makes it possible to determine the suitability of the recruitment candidate with respect to the establishment based on the suitability of the business.
請求項1に記載の採用管理システムにおいて、
前記事業所情報を記憶する手段は、前記事業所情報として、当該事業所における内定者ないし勤務者の業務に関する情報の代表値を記憶することを特徴とする採用管理システム。
In the employment management system according to claim 1,
The employment management system according to claim 1, wherein the means for storing the business office information stores, as the business office information, a representative value of information related to a job of a candidate or a worker at the business office.
請求項1または2のいずれかに記載の採用管理システムにおいて、
前記事業所適合度を算出する手段は、前記比較の結果、前記事業所情報に近い採用候補者情報ほど前記適合度を高くすることを特徴とする採用管理システム。
In the employment management system according to claim 1 or 2,
The recruitment management system characterized in that the means for calculating the degree of business suitability increases the degree of suitability as the candidate information is closer to the business office information as a result of the comparison.
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