JP7495098B2 - Affiliation selection support device, assignment selection support method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、配属先の選定を支援する配属先選定支援装置、配属先選定支援方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an assignment selection support device, an assignment selection support method, and a program for supporting the selection of an assignment.
人事異動が多い組織では、例えば、人員の異動が三年平均で発生する場合などがある。このように頻繁に人事異動をする理由としては、例えば、癒着の防止、サービスの均一化などが必要なためである。しかし、人事異動が頻繁に行われると、人事担当者の負担が大きくなる。ところが、人事異動業務においては、個人情報を取り扱うため、業務を外部に委託することが難しい。そこで、人事担当者の負担を軽減したいという要望がある。 In organizations with frequent personnel transfers, for example, personnel transfers may occur every three years on average. The reasons for such frequent personnel transfers include the need to prevent collusion and standardize services. However, frequent personnel transfers place a heavy burden on human resources personnel. However, because personnel transfer work involves handling personal information, it is difficult to outsource the work. As a result, there is a demand to reduce the burden on human resources personnel.
関連する技術として特許文献1には、複数の部署それぞれに最適な人員をバランスよく配置する人員配置支援システムが開示されている。特許文献1の人員配置支援システムによれば、業務内容とその業務に必要な人員の職務ランク及び人数とが少なくとも関連付けられた基準情報と、各部署の業務内容を含む業務情報とを用いて、各部署に必要な人員の職務ランク及び人数を含む適正配置情報を作成し、適正配置情報と、各部署に実際に配置されている人員の職務ランク及び人数を含む実配置情報とを用いて、各部署の剰員及び欠員を抽出して人員に関する情報を作成する。
As a related technique,
しかしながら、特許文献1の人員配置支援システムは、複数の部署それぞれに最適な人員をバランスよく配置するシステムではあるが、このシステムを用いてもなお人事担当者の負担を大幅に軽減できるものではない。
However, although the personnel allocation support system in
また、人事異動業務においては、人員の配属先選定に係る作業が、人事担当者に大きな負担となっている。そこで、配属先選定の作業をできる限り自動で行うことが望まれている。 In addition, when it comes to personnel transfer procedures, the task of selecting personnel assignments places a heavy burden on personnel managers. Therefore, it is desirable to automate the task of selecting assignments as much as possible.
本発明の目的の一例は、人員の配属先選定を効率よく行う配属先選定支援装置、配属先選定支援方法、及びプログラムを提供することにある。 One example of the objective of the present invention is to provide an assignment selection support device, an assignment selection support method, and a program that efficiently select assignment destinations for personnel.
上記目的を達成するため、本発明の一側面における配属先選定支援装置は、
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と、一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成部と、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選定部と、
を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, an assignment selection support device according to one aspect of the present invention comprises:
A generation unit that generates selection information by associating an index corresponding to the matched selection condition with the target person and an assignment destination related to the matched job type when the personnel information of the target person for personnel transfer matches a selection condition set for each job type;
A selection unit that inputs the selection information into a model for selecting assignment candidates to select assignment candidates for each of the subjects;
The present invention is characterized by having the following:
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における配属先選定支援方法は、
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成ステップと、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選定ステップと、
を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a method for supporting assignment selection according to one aspect of the present invention includes:
a generation step of generating selection information by associating an index corresponding to the matched selection condition with an assignment destination related to the matched job type of the target person when the personnel information of the target person of personnel transfer matches the selection condition set for each job type;
a selection step of inputting the selection information into a model for selecting candidate assignments to select candidate assignments for each of the subjects;
The present invention is characterized by having the following.
さらに、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成ステップと、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
Furthermore, in order to achieve the above object, a program according to one aspect of the present invention comprises:
A generation step in which, when the personnel information of a person to be a transferee matches a selection condition set for each job type, an indicator corresponding to the matched selection condition is associated with an assignment destination related to the target person and the matched job type to generate selection information;
a selection step of inputting the selection information into a model for selecting candidate assignments to select candidate assignments for each of the subjects;
The present invention is characterized in that the above-mentioned is executed.
以上のように本発明によれば、人員の配属先の選定を効率よく行うことができる。 As described above, the present invention allows for efficient selection of personnel assignments.
(実施形態)
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
(Embodiment)
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings described below, elements having the same or corresponding functions are denoted by the same reference numerals, and repeated description thereof may be omitted.
[装置構成]
最初に、図1を用いて、本実施形態における配属先選定支援装置10の構成について説明する。図1は、配属先選定支援装置の一例を説明する図である。
[Device configuration]
First, the configuration of an assignment destination
図1に示す配属先選定支援装置10は、配属先の選定を効率よくすることで、人事担当者の負担を軽減する装置である。また、図1に示すように、配属先選定支援装置10は、生成部11と、選定部12とを有する。
The assignment
このうち、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報が、職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した選定条件に対応する指標を、人事異動の対象者と、一致した職種に関係する配属先(ポスト)とに関連付けて選定情報を生成する。
When the personnel information of a person who is the subject of a personnel transfer matches the selection conditions set for each job type, the
人事情報は、例えば、人員それぞれの年齢、性別、所属、役職、通勤経路、親族、異動履歴、長期病気休暇、所属先の人数、所属の特性、異動希望、資格などの人員に関する情報である。ただし、人事情報は、上述した情報に限定されるものではない。なお、人事情報は、自動で作成することが好適であるが、人手で作成してもよい。 Personnel information is information about personnel, such as the age, sex, affiliation, position, commuting route, relatives, transfer history, long-term sick leave, number of people in the affiliation, affiliation characteristics, transfer requests, and qualifications. However, personnel information is not limited to the information described above. Note that while personnel information is preferably created automatically, it may also be created manually.
図2は、職種、選定条件、指標の一例を説明するための図である。職種は、所属先の業務の種類を表す情報である。選定条件は、職種ごとに、あらかじめ設定されている条件で、人員が所属先に所属するために必要な条件を表す情報である。 Figure 2 is a diagram for explaining an example of job types, selection conditions, and indicators. Job types are information that indicates the type of work of an affiliation. Selection conditions are conditions that are preset for each job type, and are information that indicates the conditions necessary for a person to belong to an affiliation.
指標は、例えば、過去の経験や事例などに基づいて決定された情報で、選定条件ごとにあらかじめ設定される。具体的には、指標は数値で表すことが考えられる。図2の例では、指標は、加点と重みとを用いて算出される。 The index is information determined based on, for example, past experience or cases, and is set in advance for each selection condition. Specifically, the index may be expressed as a numerical value. In the example of FIG. 2, the index is calculated using an additional point and a weight.
具体的には、人事異動の対象者の人事情報が、図2の「No1」の選定条件に一致すると、加点「1」と重み「4」とを用いて、指標4(=1×4)を算出する。なお、「No1」の他にも一致する選定条件がある場合、「No1」の算出した値(指標)と、他の選定条件で算出した値(指標)とを加算して指標とする。すなわち、人事異動の対象者ごとに、すべての職種に対して指標を算出する。 Specifically, when the personnel information of a person subject to personnel transfer matches the selection condition "No. 1" in Figure 2, an index 4 (= 1 x 4) is calculated using an added point of "1" and a weight of "4". If there are other matching selection conditions besides "No. 1", the calculated value (index) for "No. 1" is added to the values (indexes) calculated for the other selection conditions to obtain the index. In other words, an index is calculated for all job types for each person subject to personnel transfer.
選定情報は、人事異動の対象者と配属先との組み合わせそれぞれについて指標を関連付けた情報である。図3は、選定情報の一例を説明するための図である。図3に示す選定情報は、人員と配属先とを用いたマトリクス(n×n)で表された点数表である。 The selection information is information that associates an index with each combination of personnel transfer targets and assignment destinations. Figure 3 is a diagram for explaining an example of selection information. The selection information shown in Figure 3 is a score table expressed as a matrix (n x n) using personnel and assignment destinations.
例えば、識別番号「4589」の対象者の場合、識別番号「4589」の人事情報が、「職種A」「職種B」「職種C」の選定条件と一致した場合、「職種A」「職種B」「職種C」に関係する配属先に加点がされる(「0」以外の値(指標)が付されている)。なお、「職種D」には加点がされない。これは、識別番号「4589」の対象者が「職種D」の選定条件と一致しないためである。 For example, in the case of a person with identification number "4589," if the personnel information for identification number "4589" matches the selection conditions for "job type A," "job type B," and "job type C," points will be added to the assignments related to "job type A," "job type B," and "job type C" (values (indicators) other than "0" are assigned). Note that no points will be added to "job type D." This is because the person with identification number "4589" does not match the selection conditions for "job type D."
選定部12は、配属先候補を選定するためのモデルに、選定情報を入力して、対象者それぞれの配属先候補を選定する。
The
モデルは、選定情報を入力すると、対象者それぞれの配属先候補を出力するモデルである。また、モデルは、組み合わせ最適化エンジンなどを用いることが好適である。組み合わせ最適化エンジンとしては、例えば、ハンガリアン法を用いたエンジンなどが考えられる。 The model is a model that outputs potential assignments for each candidate when selection information is input. In addition, it is preferable for the model to use a combinatorial optimization engine or the like. As an example of a combinatorial optimization engine, an engine using the Hungarian method is conceivable.
このように、本実施形態においては、人事異動の対象者の配属先候補を自動で生成し、人事担当者に提示することができるので、人事担当者は配属先の選定を効率よくできる。したがって、人事担当者の負担を軽減できる。 In this way, in this embodiment, candidate assignments for personnel transfer targets can be automatically generated and presented to the human resources personnel, allowing the human resources personnel to efficiently select assignments. This reduces the burden on the human resources personnel.
[システム構成]
続いて、図4を用いて、本実施形態における配属先選定支援装置10の構成をより具体的に説明する。図4は、配属先選定支援装置を有するシステムの一例を説明するための図である。
[System configuration]
Next, the configuration of the assignment
図4に示すように、本実施形態におけるシステム20は、配属先選定支援装置10に加え、入力装置21と、出力装置22とを有する。配属先選定支援装置10は、生成部11、選定部12に加えて、特定部13、出力情報生成部14を有する。
As shown in FIG. 4, the system 20 in this embodiment has an
配属先選定支援装置10は、人事担当者の負担を軽減して、配属先の選定を効率よくできるようにする装置である。配属先選定支援装置10は、例えば、プログラマブルなデバイス(例えば、CPU(Central Processing Unit)、又はFPGA(Field-Programmable Gate Array)、又はそれら両方など)を搭載したコンピュータなどの情報処理装置である。なお、配属先選定支援装置10は、サーバコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置を用いて実現してもよい。
The assignment
入力装置21は、上述した人事情報などを入力するための装置である。具体的には、まず、人事担当者が、タッチパネル、キーボード、マウスなどのユーザーインターフェイスを用いて、人事情報を入力する。続いて、入力装置21は、人事情報を特定部13、生成部11に送信する。なお、人事情報などを有する情報を、ネットワークを介して収集して、配属先選定支援装置10に入力してもよい。
The
出力装置22は、出力情報生成部14により、出力可能な形式に変換された、出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置22は、例えば、液晶、有機EL(Electro Luminescence)、CRT(Cathode Ray Tube)を用いた画像表示装置などである。さらに、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置22は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
The
配属先選定支援装置について詳細な説明をする。
特定部13は、組織の人員に関する人事情報を、人事異動の対象者を特定するためのモデルに入力し、人事異動の対象者を特定する。
The assignment selection support device will now be described in detail.
The
具体的には、まず、特定部13は、組織の人員に関する人事情報を取得する。続いて、特定部13は、人事異動の対象者を特定するためのモデルに、組織の人員に関する人事情報を入力する。続いて、特定部13は、モデルから出力された、人事異動の対象者を表す情報を取得する。続いて、特定部13は、人事異動の対象者の人事情報を生成部11へ出力する。
Specifically, first, the
モデルは、例えば、AI判別分析(教師あり学習)を用いたモデルである。具体的には、予測決定木、ランダムフォレスト、LightGBMなど用いて生成されたモデルである。また、モデルは、学習フェーズにおいて、過去の人事異動に関する異動結果などを用いて学習をし、記憶装置に記憶される。記憶装置は、配属先選定支援装置10内に設けてもよいし、配属先選定支援装置10の外部に設けてもよい。
The model is, for example, a model that uses AI discriminant analysis (supervised learning). Specifically, the model is generated using predictive decision trees, random forests, LightGBM, etc. In addition, in the learning phase, the model learns using transfer results related to past personnel transfers, and is stored in a storage device. The storage device may be provided within the assignment
学習に用いる過去のデータは、例えば、過去の該当年度時点での組織の人員ごとの人事情報、及びその人員が過去の該当年度において異動の対象者となったか対象者とならなかったかの情報を保有している。それら過去のデータより、年齢、在籍年数、本人希望、組織長の意向といった判別情報(特徴量)を学習し、記憶した判別情報をもとに分析対象年度において同様の判別情報を保有する人員を人事異動の対象者として出力する。 The past data used for learning includes, for example, personnel information for each employee of the organization as of the relevant past fiscal year, and information on whether or not that employee was subject to transfer in that past fiscal year. From this past data, discrimination information (features) such as age, years of employment, personal wishes, and the intentions of the organization head are learned, and based on the stored discrimination information, employees who have similar discrimination information in the year being analyzed are output as subjects for personnel transfer.
生成部11は、人事異動の対象者の人事情報ごとに、すべての職種に対応する選定条件と比較し、人事情報と選定条件一致した場合、一致した選定条件に対応する指標を選択して、対象者と一致した選定条件に関連する配属先とに指標を付す。
The
具体的には、まず、生成部11は、特定部13から、人事異動の対象者の人事情報を取得する。ただし、既に配属先が決まっている人員については、人事異動の対象者から除外する。
Specifically, first, the generating
続いて、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報と、すべての選定条件と比較する。続いて、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件と一致した場合、一致した選定条件に対応する指標を選択する。例えば、図2に示すように、加点と重みを用いて指標を算出してもよい。
Next, the
続いて、生成部11は、選択した指標を、人事異動の対象者と、一致した職種に関係する配属先とに関連付けて、選定情報を生成する。人事異動の対象者すべてについて、職種ごとの選定条件との比較が終了すると、図3に示すような点数表(選定情報)が完成する。続いて、生成部11は、選定情報を選定部12へ出力する。
Next, the
選定部12は、選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、対象者それぞれの配属先候補を選定する。具体的には、まず、選定部12は、生成部11から選定情報を取得する。続いて、選定部12は、選定情報をモデルに入力する。続いて、選定部12は、モデルから対象者それぞれの配属先候補を取得する。その後、選定部12は、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を出力情報生成部14へ出力する。
The
モデルが、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンである場合、選定部12は、例えば、図3に示したマトリクスをn×nの行列に加工する。マトリクスの要素が不足している箇所には、「0」をダミーとして付する。
When the model is a combinatorial optimization engine that employs the Hungarian method, the
次に、このマトリクスを、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンに入力して、点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出して、人事異動の対象者それぞれについて、配属先の候補を求める。 Next, this matrix is input into a combinatorial optimization engine that uses the Hungarian method to calculate the optimal combination that maximizes the total score, and to find potential assignments for each person subject to personnel transfer.
出力情報生成部14は、人事異動の対象者それぞれの配属先候補を人事担当者に提示するために出力情報を生成する。具体的には、まず、出力情報生成部14は、選定部12から、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を取得する。続いて、出力情報生成部14は、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を出力装置22の画面に出力するために出力情報を生成する。その後、出力情報生成部14は、出力情報を出力装置22へ出力する。
The output
図5は、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報の一例を説明するための図である。図5に示すような表示を出力装置22の画面に出力する。図5の「最適部署」には、人事異動の対象者の最適と考えられる部署(ポスト)が示されている。また、図の「点数」には、人事異動の対象者ごとの指標の合計が示されている。
Figure 5 is a diagram for explaining an example of information showing potential assignment destinations for personnel transfer targets. A display such as that shown in Figure 5 is output on the screen of the
[装置動作]
次に、本発明の実施形態における配属先選定支援装置の動作について図6を用いて説明する。図6は、配属先選定支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図1から図5を参酌する。また、本実施形態では、配属先選定支援装置を動作させることによって、配属先選定支援方法が実施される。よって、本実施形態における配属先選定支援方法の説明は、以下の配属先選定支援装置の動作説明に代える。
[Device Operation]
Next, the operation of the assignment destination selection support device in the embodiment of the present invention will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is a diagram for explaining an example of the operation of the assignment destination selection support device. In the following description, Figs. 1 to 5 will be referred to as appropriate. Also, in this embodiment, an assignment destination selection support method is implemented by operating the assignment destination selection support device. Therefore, the description of the assignment destination selection support method in this embodiment will be replaced with the description of the operation of the assignment destination selection support device below.
図6に示すように、最初に、特定部13は、組織の人員に関する人事情報を、人事異動の対象者を特定するためのモデルに入力し、人事異動の対象者を特定する(ステップA1)。
As shown in FIG. 6, first, the
具体的には、ステップA1において、まず、特定部13は、組織の人員に関する人事情報を取得する。続いて、ステップA1において、特定部13は、人事異動の対象者を特定するためのモデルに、組織の人員に関する人事情報を入力する。続いて、ステップA1において、特定部13は、モデルから出力された、人事異動の対象者を表す情報を取得する。続いて、ステップA1において、特定部13は、人事異動の対象者の人事情報を生成部11へ出力する。
Specifically, in step A1, first, the
続いて、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報と、職種に対応する選定条件とが一致した場合、一致した選定条件に対応する指標を、人事異動の対象者と、一致した職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する(ステップA2)。
Next, when the personnel information of the person to be transferred matches the selection conditions corresponding to the job type, the
具体的には、ステップA2において、まず、生成部11は、特定部13から、人事異動の対象者の人事情報を取得する。ただし、既に配属先が決まっている人員については、人事異動の対象者から除外する。
Specifically, in step A2, the
続いて、ステップA2において、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報と、すべての選定条件と比較する。続いて、ステップA2において、生成部11は、人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件と一致した場合、一致した選定条件に対応する指標を選択する。例えば、図2に示すように、加点と重みを用いて指標を算出してもよい。
Next, in step A2, the
続いて、ステップA2において、生成部11は、選択した指標を、人事異動の対象者と、一致した職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する。人事異動の対象者すべてについて、職種ごとの選定条件との比較が終了すると、図3に示すような点数表(選定情報)が完成する。続いて、ステップA2において、生成部11は、選定情報を選定部12へ出力する。
Next, in step A2, the
続いて、選定部12は、選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、対象者それぞれの配属先候補を選定する(ステップA3)。
Next, the
具体的には、ステップA3において、まず、選定部12は、生成部11から選定情報を取得する。続いて、ステップA3において、選定部12は、選定情報をモデルに入力する。続いて、ステップA3において、選定部12は、モデルから対象者それぞれの配属先候補を取得する。その後、ステップA3において、選定部12は、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を出力情報生成部14へ出力する。
Specifically, in step A3, first, the
モデルが、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンである場合、選定部12は、例えば、図3に示したマトリクスをn×nの行列に加工する。マトリクスの要素が不足している箇所には、「0」をダミーとして付する。
When the model is a combinatorial optimization engine that employs the Hungarian method, the
次に、このマトリクスを、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンに入力して、点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出して、人事異動の対象者それぞれについて、配属先の候補を求める。 Next, this matrix is input into a combinatorial optimization engine that uses the Hungarian method to calculate the optimal combination that maximizes the total score, and to find potential assignments for each person subject to personnel transfer.
続いて、出力情報生成部14は、人事異動の対象者それぞれの配属先候補を人事担当者に提示するために出力情報を生成する(ステップA4)。
Next, the output
具体的には、ステップA4において、まず、出力情報生成部14は、選定部12から、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を取得する。続いて、ステップA4において、出力情報生成部14は、人事異動の対象者の配属先候補を表す情報を出力装置22の画面に出力するために出力情報を生成する。その後、ステップA4において、出力情報生成部14は、出力情報を出力装置22へ出力する。
Specifically, in step A4, first, the output
[本実施形態の効果]
以上のように本実施形態によれば、人事異動の対象者の配属先候補を自動で生成し、人事担当者に提示することができるので、人事担当者は配属先の選定を効率よくできる。したがって、人事担当者の負担を軽減できる。
[Effects of this embodiment]
As described above, according to the present embodiment, it is possible to automatically generate and present candidate departments for personnel transfer recipients to the personnel manager, so that the personnel manager can efficiently select departments. This reduces the burden on the personnel manager.
例えば、次に示す(1)から(12)のような選定条件がある場合、手作業で、人員すべてを配属させることは困難であるが、本実施形態によれば、自動で、人事異動の対象者の配属先候補を特定することができる。したがって、人事担当者は配属先の選定を効率よくでき、更に人事担当者の負担を軽減できる。 For example, if there are selection conditions such as those shown below in (1) to (12), it would be difficult to manually assign all personnel, but according to this embodiment, it is possible to automatically identify candidate assignment destinations for those who are the subject of personnel transfers. Therefore, human resources personnel can efficiently select assignment destinations, and further reduce the burden on human resources personnel.
(1)40代以下の人員(係員)は経験がない部署へ配置する。
(2)50代の人員(係員)は経験がある部署へ再配置する。
(3)係長以上は経験がある配属先へ配置する。
(4)資格が必要な職種において係長以上には資格を持った人員を配置する。
(5)有資格者が退職などで不在となる場合には最優先で有資格者を配置する。
(6)配属先ごとに必要な資格を有している人員を配置する。
(7)勤務経験がある系列の配属先へ配置する。
(8)課内の男女比率は平均などにする。
(9)育児休業・家族の有無:育児中や産後、産前の人員は大人数職場へ配置する。
(10)新幹線通勤者は通勤時間を考慮して本庁に配置する。
(11)長期病気休暇を取得している人員は大人数の職場や時間外が少ない職場へ配置する。
(12)異なる部への異動を原則とする。
(1) Personnel (staff) under the age of 40 will be assigned to departments in which they have no experience.
(2) Personnel (staff members) in their 50s will be reassigned to departments in which they have experience.
(3) Section chiefs and above will be assigned to positions in which they have experience.
(4) In jobs requiring qualifications, qualified personnel will be placed at the rank of section chief or above.
(5) In the event that a qualified person is unavailable due to retirement or other reasons, a qualified person will be given top priority for placement.
(6) Assign personnel who have the necessary qualifications to each location.
(7) The employee will be assigned to the same department in which he or she has work experience.
(8) The ratio of males to females within the department should be average.
(9) Childcare leave and family status: Personnel who are raising children, have given birth, or are about to give birth should be assigned to workplaces with a large number of employees.
(10) Shinkansen commuters will be assigned to the main office taking into consideration their commuting time.
(11) Personnel on long-term sick leave should be assigned to workplaces with a large number of employees or workplaces with less overtime.
(12) Transfers to different departments are the general rule.
また、本実施形態によれば、大量の人数が一斉に異動するような場面においても、大量の人事異動対象者に対して、上述した組み合わせ最適化エンジン(例えば、ハンガリアン法を用いたモデルなど)を用いて、組み合わせの最適化を実行するので、大量の人事異動対象者を最適な配属先へ配置することができる。 In addition, according to this embodiment, even in situations where a large number of people are transferred at the same time, the above-mentioned combinatorial optimization engine (e.g., a model using the Hungarian method) is used to perform combinatorial optimization for a large number of people to be transferred, so that the large number of people to be transferred can be assigned to the most optimal positions.
[プログラム]
本発明の実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図6に示すステップA1からA4を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における配属先選定支援装置と配属先選定支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、特定部13、生成部11、選定部12、出力情報生成部14として機能し、処理を行なう。
[program]
The program in the embodiment of the present invention may be a program that causes a computer to execute steps A1 to A4 shown in Fig. 6. By installing and executing this program in a computer, the assignment selection support device and assignment selection support method in the present embodiment can be realized. In this case, the processor of the computer functions as the
また、本実施形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、特定部13、生成部11、選定部12、出力情報生成部14のいずれかとして機能してもよい。
The program in this embodiment may be executed by a computer system constructed by multiple computers. In this case, for example, each computer may function as one of the
[物理構成]
ここで、実施形態におけるプログラムを実行することによって、配属先選定支援装置を実現するコンピュータについて図7を用いて説明する。図7は、本発明の実施形態における配属先選定支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
[Physical configuration]
Here, a computer that realizes the assignment selection support device by executing a program in the embodiment will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a block diagram showing an example of a computer that realizes the assignment selection support device in the embodiment of the present invention.
図7に示すように、コンピュータ110は、CPU(Central Processing Unit)111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ110は、CPU111に加えて、又はCPU111に代えて、GPU(Graphics Processing Unit)、又はFPGA(Field-Programmable Gate Array)を備えていてもよい。
As shown in FIG. 7, the
CPU111は、記憶装置113に格納された、本実施形態におけるプログラム(コード)をメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAM(Dynamic Random Access Memory)などの揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。なお、記録媒体120は、不揮発性記録媒体である。
The
また、記憶装置113の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、キーボード及びマウスといった入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。
Specific examples of the
データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
The data reader/
また、記録媒体120の具体例としては、CF(Compact Flash(登録商標))及びSD(Secure Digital)などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク(Flexible Disk)などの磁気記録媒体、又はCD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)などの光学記録媒体があげられる。
Specific examples of the
[付記]
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施形態の一部又は全部は、以下に記載する(付記1)から(付記12)により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
[Additional Notes]
The following supplementary notes are further disclosed with respect to the above-described embodiments. A part or all of the above-described embodiments can be expressed by (Supplementary Note 1) to (Supplementary Note 12) described below, but are not limited to the following descriptions.
(付記1)
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と、一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成部と、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選定部と、
を有することを特徴とする配属先選定支援装置。
(Appendix 1)
A generation unit that generates selection information by associating an index corresponding to the matched selection condition with the target person and an assignment destination related to the matched job type when the personnel information of the target person for personnel transfer matches a selection condition set for each job type;
A selection unit that inputs the selection information into a model for selecting assignment candidates to select assignment candidates for each of the subjects;
An assignment selection support device comprising:
(付記2)
付記1に記載の配属先選定支援装置であって、
人事異動の対象者を特定するためのモデルに、組織の人員に関する人事情報を入力し、人事異動の対象者を特定する、特定部
を有することを特徴とする配属先選定支援装置。
(Appendix 2)
2. The assignment selection support device according to
An assignment selection support device comprising: an identification unit that inputs personnel information on personnel of an organization into a model for identifying persons to be transferred, and identifies persons to be transferred.
(付記3)
付記1又は2に記載の配属先選定支援装置であって、
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とする配属先選定支援装置。
(Appendix 3)
3. The apparatus for supporting assignment selection according to
The index is a score calculated using a preset additional point and weighting.
(付記4)
付記3に記載の配属先選定支援装置であって、
前記選定部は、
前記選定情報を用いて行列を生成し、
生成した前記行列を、組み合わせ最適化エンジンである前記モデルに入力し、前記対象者ごとの前記点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、
前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定する
ことを特徴とする配属先選定支援装置。
(Appendix 4)
4. The assignment selection support device according to
The selection unit is
generating a matrix using the selection information;
The generated matrix is input to the model, which is a combinatorial optimization engine, and a combinatorial optimal solution that maximizes the total score for each subject is calculated;
and selecting candidate assignment destinations for each of the subjects based on the optimal solution.
(付記5)
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成ステップと、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選択ステップと、
を有することを特徴とする配属先選定支援方法。
(Appendix 5)
a generation step of generating selection information by associating an index corresponding to the matched selection condition with an assignment destination related to the matched job type of the target person when the personnel information of the target person of personnel transfer matches the selection condition set for each job type;
a selection step of inputting the selection information into a model for selecting potential assignment destinations to select potential assignment destinations for each of the subjects;
A method for supporting selection of a department to be assigned, comprising:
(付記6)
付記5に記載の配属先選定支援方法であって、
人事異動の対象者を特定するためのモデルに、組織の人員に関する人事情報を入力し、人事異動の対象者を特定する
ことを特徴とする配属先選定支援方法。
(Appendix 6)
The method for supporting assignment selection according to
A method for supporting selection of department assignments, comprising inputting personnel information on personnel of an organization into a model for identifying persons to be transferred, and identifying persons to be transferred.
(付記7)
付記5又は6に記載の配属先選定支援方法であって、
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とする配属先選定支援方法。
(Appendix 7)
The method for supporting assignment selection according to
The method for supporting assignment selection, wherein the index is a score calculated using a preset additional point and weighting.
(付記8)
付記7に記載の配属先選定支援方法であって、
前記選定ステップにおいて、
前記選定情報を用いて行列を生成し、
生成した前記行列を、組み合わせ最適化エンジンである前記モデルに入力し、前記対象者ごとの前記点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、
前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定する
ことを特徴とする配属先選定支援方法。
(Appendix 8)
The method for supporting assignment selection according to
In the selection step,
generating a matrix using the selection information;
The generated matrix is input to the model, which is a combinatorial optimization engine, and a combinatorial optimal solution that maximizes the total score for each subject is calculated;
selecting candidate assignment destinations for each of the subjects based on the optimal solution.
(付記9)
コンピュータに
人事異動の対象者の人事情報が職種ごとに設定された選定条件に一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成する、生成ステップと、
前記選定情報を、配属先候補を選定するためのモデルに入力して、前記対象者それぞれの配属先候補を選定する、選定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
(Appendix 9)
A generation step in which, when the personnel information of a person to be a transferee matches a selection condition set for each job type, an indicator corresponding to the matched selection condition is associated with an assignment destination related to the target person and the matched job type to generate selection information;
a selection step of inputting the selection information into a model for selecting candidate assignments to select candidate assignments for each of the subjects;
A program that contains instructions to execute a program.
(付記10)
付記9に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに
人事異動の対象者を特定するためのモデルに、組織の人員に関する人事情報を入力し、人事異動の対象者を特定する、特定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
(Appendix 10)
10. The program according to
an identification step of inputting personnel information on personnel of the organization into a model for identifying persons to be subject to personnel transfer in the computer, and identifying persons to be subject to personnel transfer;
A program that contains instructions to execute a program.
(付記11)
付記9又は10に記載のプログラムであって、
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とするプログラム。
(Appendix 11)
The program according to
The index is a score calculated using a preset additional point and weighting.
(付記12)
付記11に記載のプログラムであって、
前記選定ステップにおいて、
前記選定情報を用いて行列を生成し、
生成した前記行列を、組み合わせ最適化エンジンである前記モデルに入力し、前記対象者ごとの前記点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、
前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定する
ことを特徴とするプログラム。
(Appendix 12)
12. The program according to
In the selection step,
generating a matrix using the selection information;
The generated matrix is input to the model, which is a combinatorial optimization engine, and a combinatorial optimal solution that maximizes the total score for each subject is calculated;
selecting candidate assignment destinations for each of the subjects based on the optimal solution.
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments. Various modifications that can be understood by a person skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
以上のように本発明によれば、配属先の選定を効率よく行うことができる。本発明は、人事業務が必要な分野において有用である。 As described above, the present invention allows for efficient selection of departments. The present invention is useful in fields that require personnel management.
10 配属先選定支援装置
11 生成部
12 選定部
13 特定部
14 出力情報生成部
20 システム
21 入力装置
22 出力装置
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
REFERENCE SIGNS
112
Claims (9)
前記対象者それぞれについて生成された複数の前記選定情報を用いて、前記選定情報に含まれる前記指標を要素とする行列を生成し、生成した前記行列を、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンに入力し、前記対象者ごとに、前記指標が表す点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、算出した前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定する、選定手段と、
前記人事情報は、人員それぞれの年齢、性別、所属、役職、通勤経路、親族、異動履歴、長期病気休暇、所属先の人数、所属の特性、異動希望、資格のうち少なくとも一以上に関する情報である、
を有することを特徴とする配属先選定支援装置。 A generating means for comparing, for each person who is a target of personnel transfer , the personnel information of the person with the selection conditions set for each job type, and when the personnel information matches the selection conditions, generating selection information by associating an index corresponding to the matching selection condition with the person and an assignment related to the matching job type;
a selection means for generating a matrix having the indices included in the selection information as elements using the plurality of pieces of selection information generated for each of the subjects, inputting the generated matrix into a combinatorial optimization engine employing the Hungarian method, calculating a combination optimum solution that maximizes the total value of the scores represented by the indices for each of the subjects, and selecting assignment destination candidates for each of the subjects based on the calculated optimum solution;
The personnel information is information on at least one of the following: age, sex, affiliation, position, commuting route, relatives, transfer history, long-term sick leave, number of employees, affiliation characteristics, transfer requests, and qualifications of each employee.
An assignment selection support device comprising:
組織の人員それぞれの過去の人事情報を用いて、前記人事異動の対象者を特定するために、前記人員それぞれの年齢、在籍年数、本人希望、組織長の意向を表す判別情報を学習し、前記判別情報に基づいて、前記組織の人員の中から、次の年度における人事異動の対象者を特定する、特定手段
を有することを特徴とする配属先選定支援装置。 The apparatus for supporting selection of an assignment according to claim 1,
an identification means for learning discrimination information representing the age, years of employment, personal wishes, and the intentions of an organization head of an organization of each of the organization's personnel, in order to identify the personnel transfer targets using past personnel information of each of the organization's personnel, and for identifying the personnel transfer targets in the next fiscal year from among the organization's personnel based on the discrimination information.
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とする配属先選定支援装置。 3. The apparatus for supporting assignment selection according to claim 1,
The index is a score calculated using a preset additional point and weighting.
人事異動の対象者それぞれについて、前記対象者ごとの人事情報と、職種ごとに設定された選定条件とを比較し、前記人事情報と前記選定条件とが一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と、一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成し、
前記対象者それぞれについて生成された複数の前記選定情報を用いて、前記選定情報に含まれる前記指標を要素とする行列を生成し、生成した前記行列を、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンに入力し、前記対象者ごとに、前記指標が表す点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、算出した前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定し、
前記人事情報は、人員それぞれの年齢、性別、所属、役職、通勤経路、親族、異動履歴、長期病気休暇、所属先の人数、所属の特性、異動希望、資格のうち少なくとも一以上に関する情報である、
ことを特徴とする配属先選定支援方法。 The computer
For each person who is a target of personnel transfer, the personnel information for the person is compared with the selection conditions set for each job type, and if the personnel information and the selection conditions match, an index corresponding to the matched selection condition is associated with the person and an assignment related to the matched job type to generate selection information;
Using the plurality of pieces of selection information generated for each of the subjects, a matrix is generated having the indices included in the selection information as elements, the generated matrix is input into a combinatorial optimization engine that employs the Hungarian method, a combinatorial optimal solution that maximizes the total value of the scores represented by the indices is calculated for each of the subjects, and assignment destination candidates for each of the subjects are selected based on the calculated optimal solution;
The personnel information is information on at least one of the following: age, sex, affiliation, position, commuting route, relatives, transfer history, long-term sick leave, number of employees, affiliation characteristics, transfer requests, and qualifications of each employee.
A method for supporting selection of a department to which a person is assigned.
組織の人員それぞれの過去の人事情報を用いて、前記人事異動の対象者を特定するために、前記人員それぞれの年齢、在籍年数、本人希望、組織長の意向を表す判別情報を学習し、前記判別情報に基づいて、前記組織の人員の中から、次の年度における人事異動の対象者を特定する
ことを特徴とする配属先選定支援方法。 The method for supporting assignment selection according to claim 4 ,
A method for supporting selection of affiliation, comprising: learning discrimination information representing the age, years of employment, personal wishes, and the intentions of the organization head of each employee in order to identify employees who are candidates for personnel transfer using past personnel information of each employee in an organization; and identifying employees of the organization who are candidates for personnel transfer in the next fiscal year based on the discrimination information.
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とする配属先選定支援方法。 The method for supporting assignment selection according to claim 4 or 5 ,
The method for supporting assignment selection, wherein the index is a score calculated using a preset additional point and weighting.
人事異動の対象者それぞれについて、前記対象者ごとの人事情報と、職種ごとに設定された選定条件とを比較し、前記人事情報と前記選定条件とが一致した場合、一致した前記選定条件に対応する指標を、前記対象者と、一致した前記職種に関係する配属先とに関連付けて選定情報を生成させ、
前記対象者それぞれについて生成された複数の前記選定情報を用いて、前記選定情報に含まれる前記指標を要素とする行列を生成し、生成した前記行列を、ハンガリアン法を採用した組み合わせ最適化エンジンに入力し、前記対象者ごとに、前記指標が表す点数の合計値が最大となる組み合わせ最適解を算出し、算出した前記最適解に基づいて、前記対象者それぞれの配属先の配属先候補を選定させ、
前記人事情報は、人員それぞれの年齢、性別、所属、役職、通勤経路、親族、異動履歴、長期病気休暇、所属先の人数、所属の特性、異動希望、資格のうち少なくとも一以上に関する情報である、
ことを特徴とするプログラム。 A computer compares, for each person who is a target of personnel transfer , the personnel information of the person with the selection conditions set for each job type, and when the personnel information and the selection conditions match, generates selection information by associating an index corresponding to the matching selection condition with the person and an assignment related to the matching job type;
Using the plurality of pieces of selection information generated for each of the subjects, a matrix is generated having the indices included in the selection information as elements, the generated matrix is input to a combinatorial optimization engine employing the Hungarian method, a combinatorial optimal solution that maximizes the total value of the scores represented by the indices is calculated for each of the subjects, and assignment candidates for each of the subjects are selected based on the calculated optimal solution ;
The personnel information is information on at least one of the following: age, sex, affiliation, position, commuting route, relatives, transfer history, long-term sick leave, number of employees, affiliation characteristics, transfer requests, and qualifications of each employee.
A program characterized by :
前記コンピュータに
組織の人員それぞれの過去の人事情報を用いて、前記人事異動の対象者を特定するために、前記人員それぞれの年齢、在籍年数、本人希望、組織長の意向を表す判別情報を学習し、前記判別情報に基づいて、前記組織の人員の中から、次の年度における人事異動の対象者を特定させる
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 7 ,
The computer
In order to identify personnel transfer targets using past personnel information of each of the organization's personnel, discrimination information that indicates the age, years of employment, personal wishes, and the intentions of the organization head of each of the personnel is learned, and personnel transfer targets for the next fiscal year are identified from among the personnel of the organization based on the discrimination information.
A program characterized by :
前記指標は、あらかじめ設定された加点と重みとを用いて算出した点数である
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 7 or 8 ,
The index is a score calculated using a preset weight and additional points.
A program characterized by :
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