Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7701586B2 - Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7701586B2 - Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method - Google Patents

Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method Download PDF

Info

Publication number
JP7701586B2
JP7701586B2 JP2021046740A JP2021046740A JP7701586B2 JP 7701586 B2 JP7701586 B2 JP 7701586B2 JP 2021046740 A JP2021046740 A JP 2021046740A JP 2021046740 A JP2021046740 A JP 2021046740A JP 7701586 B2 JP7701586 B2 JP 7701586B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
message
job seeker
information
key phrase
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021046740A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022145982A (en
Inventor
勝城 高橋
創 渡辺
克 佐々木
洸平 新田
高寛 山田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Labbase
Original Assignee
Labbase
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Labbase filed Critical Labbase
Priority to JP2021046740A priority Critical patent/JP7701586B2/en
Publication of JP2022145982A publication Critical patent/JP2022145982A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7701586B2 publication Critical patent/JP7701586B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本開示は、採用支援装置、採用支援システム、採用支援方法に関する。 This disclosure relates to a recruitment support device, a recruitment support system, and a recruitment support method.

近年、インターネットを介した求人プラットフォームが数多く運営されている。これらの求人プラットフォームは、学生を対象にしたいわゆる新卒採用のサービスや、社会人等の中途採用者を対象としたいわゆる転職者採用のサービスが存在する。求人側の企業は、これらの求人プラットフォームに求人情報を提供する。求職者は、これらのサービスを利用して、求人情報を取得する。 In recent years, many recruitment platforms have been operating via the Internet. These recruitment platforms include services for so-called new graduate recruitment, targeted at students, and services for so-called job-change recruitment, targeted at mid-career hires such as working adults. Companies looking to hire provide job information to these recruitment platforms. Job seekers use these services to obtain job information.

例えば、特許文献1には、求職者と求人側のそれぞれの情報に基づいて適切な求職情報を求職者に提供するための求人サービスに関する技術が記載されている。 For example, Patent Document 1 describes technology related to a recruitment service that provides job seekers with appropriate job search information based on information provided by both the job seeker and the employer.

特開2013-246453号公報JP 2013-246453 A

しかしながら、求人者は、少人数で、できるだけ多くの候補者との面談を行い、候補者を選別していくことが求められており、単に適切な求職情報のマッチングを行うだけでは、効率的な採用活動を行うことは難しい。 However, employers are required to interview as many candidates as possible in small groups and select candidates accordingly, so it is difficult to carry out efficient recruitment activities simply by matching appropriate job information.

そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、求人者の効率的な採用活動を支援することである。 Therefore, this disclosure has been made in consideration of the above problems, and its purpose is to support employers in their efficient recruitment activities.

本開示によれば、求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、を備えることを特徴とする、採用支援装置、が提供される。 According to the present disclosure, there is provided a recruiting support device that supports recruiters' recruiting activities, characterized in that the recruiting support device includes a key phrase selection unit that selects key phrases expressing characteristics of a job seeker from text information included in job seeker information related to the job seeker, and a message proposal generation unit that generates message proposals addressed to the job seeker based on the key phrases and presents the message proposals to the recruiter.

本開示によれば、求人者は効率的な採用活動を行うことができる。 This disclosure allows employers to conduct efficient recruitment activities.

本実施形態に係る採用支援システムの全体構成例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a recruitment support system according to an embodiment of the present invention. 同実施形態に係るサーバ装置1を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that realizes the server device 1 according to the embodiment. 同実施形態に係るサーバ装置1のソフトウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a software configuration of the server device 1 according to the embodiment. 同実施形態に係る求人者情報記憶部131に記憶される情報の構成例を示す図である。11 is a diagram showing an example of the configuration of information stored in a recruiter information storage unit 131 according to the embodiment. FIG. 同実施形態に係る求職者情報記憶部132に記憶される情報の構成例を示す図である。11 is a diagram showing an example of the configuration of information stored in a job seeker information storage unit 132 according to the embodiment. FIG. 同実施形態に係るサーバ装置1における一連の制御に係るフローチャート図である。FIG. 4 is a flowchart illustrating a series of controls in the server device 1 according to the embodiment.

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の一実施形態は、以下のような構成を備える。
[項目1]
求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、
を備えることを特徴とする、採用支援装置。
[項目2]
前記メッセージ案生成部は、前記求人者の入力による編集を取得すること、
を特徴とする、請求項1に記載の採用支援装置。
[項目3]
前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析部と、
前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする、請求項1または2に記載の採用支援装置。
[項目4]
前記キーフレーズ選定部は前記求人者に掛かる前記求人者情報から、前記求人者の特徴を表す前記キーフレーズを選定し、
前記求職者と前記求人者に係る前記キーフレーズを照合し、その一致度または関連度の高い前記求職者を、前記求人者へ提示するレコメンド部と、
を備えることを特徴とする、請求項1から3のいずれかに記載の採用支援装置。
[項目5]
前記メッセージ案生成部は、テキスト情報の中で前記キーフレーズを含むセンテンスであって、メッセージを送信する当事者に対する前記センテンスを、他のテキストとは異なる態様で提示すること、
を特徴とする、請求項1から4のいずれかに記載の採用支援装置。
[項目6]
求人者の採用活動を支援する採用支援システムであって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定機能と、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成機能と、
を備えることを特徴とする、採用支援システム。
[項目7]
求人者の採用活動を支援する採用支援方法であって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定ステップと、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成ステップと、
を備えることを特徴とする、採用支援方法。
The contents of the embodiment of the present invention will be listed and described below. One embodiment of the present invention has the following configuration.
[Item 1]
A recruitment support device that supports recruiters' recruitment activities,
a key phrase selection unit that selects a key phrase that represents a characteristic of the job seeker from text information included in job seeker information related to the job seeker;
a message proposal generating unit that generates a message proposal for the job seeker based on the key phrase and presents the message proposal to the employer;
A recruitment support device comprising:
[Item 2]
The message proposal generator acquires edits input by the recruiter;
The recruitment support device according to claim 1 .
[Item 3]
an analysis unit that assigns a correct answer tag to the proposed message when the job seeker and the employer are successfully matched based on the proposed message;
a model generation unit that uses the proposed message assigned with the correct tag, the job seeker information, and recruiter information related to the recruiter as training data, and generates a message generation model by a statistical method, in which the job seeker information and the recruiter information are used as inputs and the proposed message is used as an output;
The recruitment support device according to claim 1 or 2, further comprising:
[Item 4]
the key phrase selection unit selects the key phrase representing a characteristic of the recruiting party from the recruiting party information related to the recruiting party;
a recommendation unit that compares the key phrases related to the job seeker and the job recruiter and presents the job seeker having a high degree of match or relevance to the job recruiter;
The recruitment support device according to claim 1 , further comprising:
[Item 5]
the message draft generator presents a sentence including the key phrase among text information to a party sending a message in a manner different from other text;
5. The recruitment support device according to claim 1,
[Item 6]
A recruitment support system that supports recruitment activities of recruiters,
a key phrase selection function that selects a key phrase that represents a characteristic of the job seeker from text information included in the job seeker information related to the job seeker;
a message draft generation function for generating a message draft addressed to the job seeker based on the key phrase and presenting the message draft to the employer;
A recruitment support system comprising:
[Item 7]
A recruitment support method for supporting recruitment activities of a recruiter, comprising:
a key phrase selection step of selecting a key phrase representing a characteristic of the job seeker from text information included in the job seeker information related to the job seeker;
a message draft generation step of generating a message draft addressed to the job seeker based on the key phrase and presenting the message draft to the employer;
A recruitment support method comprising:

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 A preferred embodiment of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. Note that in this specification and drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals to avoid redundant description.

本実施形態のサーバ装置1は、求職者と求人者が円滑にコミュニケーションを取るためのメッセージを生成する。メッセージはファーストコンタクト時に送信するものに限らず、面談の日程調整や、採用・就職の可否を伝えるときに送信するものなどを含んでいてもよい。 The server device 1 of this embodiment generates messages for smooth communication between job seekers and employers. The messages are not limited to those sent at the time of first contact, but may also include messages sent to arrange interview dates and to inform the job seeker of the possibility of being hired or employed.

==概要==
図1はサーバ装置1(採用支援装置)の全体構成を示す図である。図1に示すように、採用支援システムは、サーバ装置1、求人者端末3、求職者端末4を含む。サーバ装置1は、ネットワーク2を介して求人者端末3、求職者端末4と接続される。求人者端末3、求職者端末4は1台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。また、求人者端末3、求職者端末4の具体的な機器は、携帯端末およびパーソナルコンピュータに限定されず、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブル端末、その他の電子機器であってもよい。
==Overview==
Fig. 1 is a diagram showing the overall configuration of a server device 1 (recruitment support device). As shown in Fig. 1, the recruitment support system includes the server device 1, a recruiter terminal 3, and a job seeker terminal 4. The server device 1 is connected to the recruiter terminal 3 and the job seeker terminal 4 via a network 2. Although only one recruiter terminal 3 and one job seeker terminal 4 are shown, it goes without saying that there may be more than one. Furthermore, the specific devices of the recruiter terminal 3 and the job seeker terminal 4 are not limited to mobile terminals and personal computers, and may be, for example, a smartphone, a tablet computer, a wearable terminal, or other electronic devices.

==求人者端末3==
求人者端末3は、採用を希望する企業等の組織の担当者(求人者)が操作するコンピュータである。求人者端末3は、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。求人者は、たとえば求人者端末3で実行されるアプリケーションやWebブラウザによりサーバ装置1にアクセスすることができる。
==Recruiter Terminal 3==
The recruiter terminal 3 is a computer operated by a person in charge (recruiter) of an organization such as a company that desires to hire. The recruiter terminal 3 is, for example, a smartphone, a tablet computer, a personal computer, etc. The recruiter can access the server device 1 by, for example, an application or a web browser executed on the recruiter terminal 3.

==求職者端末4==
求職者端末4は、就業を希望する人材(求職者)が操作するコンピュータである。求人者端末3は、たとえば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。求職者は、たとえば求職者端末4で実行されるアプリケーションやWebブラウザによりサーバ装置1にアクセスすることができる。
==Job Seeker Terminal 4==
The job seeker terminal 4 is a computer operated by a human resource (job seeker) who wishes to work. The employer terminal 3 is, for example, a smartphone, a tablet computer, a personal computer, etc. The job seeker can access the server device 1 by, for example, an application or a web browser executed on the job seeker terminal 4.

以下、サーバ装置1の構成について説明する。 The configuration of the server device 1 is described below.

図2は、本実施形態のサーバ装置1のハードウェア構成例を示す図である。サーバ装置1は、プロセッサ101、メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース104、入力装置105、出力装置106を備える。プロセッサ101は、サーバ装置1全体の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御、およびアプリケーションの実行および認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置である。例えばプロセッサ101は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶装置103に格納されメモリ102に展開されたプログラム等を実行して各情報処理を実施する。メモリ102は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリまたはHDD(Hard Disc Drive)等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。メモリ102は、プロセッサ101のワークエリア等として使用され、また、サーバ装置1の起動時に実行されるBIOS(Basic Input/Output System)、および各種設定情報等を格納する。記憶装置103は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース104は、ネットワーク2に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット(登録商標)に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタやRS232Cコネクタなどである。入力装置105は、たとえばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどを通じてデータの入力を受け付ける装置である。出力装置106は、データを出力する、たとえばディスプレイやプリンタ、スピーカなどを備える。 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the server device 1 of this embodiment. The server device 1 includes a processor 101, a memory 102, a storage device 103, a communication interface 104, an input device 105, and an output device 106. The processor 101 is a computing device that controls the operation of the entire server device 1, controls the transmission and reception of data between each element, and performs information processing necessary for application execution and authentication processing. For example, the processor 101 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit), and executes each information processing by executing a program stored in the storage device 103 and deployed in the memory 102. The memory 102 includes a main memory configured with a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and an auxiliary memory configured with a non-volatile storage device such as a flash memory or a HDD (Hard Disc Drive). The memory 102 is used as a work area for the processor 101, and stores the BIOS (Basic Input/Output System) executed when the server device 1 is started, and various setting information. The storage device 103 stores various data and programs, and is, for example, a hard disk drive, a solid state drive, or a flash memory. The communication interface 104 is an interface for connecting to the network 2, and is, for example, an adapter for connecting to Ethernet (registered trademark), a modem for connecting to a public telephone line network, a wireless communication device for wireless communication, a USB (Universal Serial Bus) connector or an RS232C connector for serial communication, etc. The input device 105 is a device that accepts data input through, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, a button, a microphone, etc. The output device 106 is equipped with, for example, a display, a printer, a speaker, etc., for outputting data.

図3は、サーバ装置1の機能構成を示すブロック図である。図3に示すように、サーバ装置1は、求人者情報取得部111と、求職者情報取得部112と、キーフレーズ選定部113と、レコメンド部114と、メッセージ案生成部115と、メッセージ送受信部116と、解析部117と、モデル生成部118と、の各機能部と、求人者情報記憶部131と、求職者情報記憶部132と、メッセージ情報記憶部133と、雛形情報記憶部134と、を含んで構成される。 FIG. 3 is a block diagram showing the functional configuration of the server device 1. As shown in FIG. 3, the server device 1 includes functional units, namely, an employer information acquisition unit 111, a job seeker information acquisition unit 112, a key phrase selection unit 113, a recommendation unit 114, a message proposal generation unit 115, a message transmission/reception unit 116, an analysis unit 117, and a model generation unit 118, as well as an employer information storage unit 131, a job seeker information storage unit 132, a message information storage unit 133, and a template information storage unit 134.

なお、上記各機能部は、サーバ装置1が備えるプロセッサ101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより実現され、上記各記憶部は、サーバ装置1が備えるメモリ102および記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現される。 The above-mentioned functional units are realized by the processor 101 of the server device 1 reading out a program stored in the storage device 103 into the memory 102 and executing it, and the above-mentioned storage units are realized as part of the storage area provided by the memory 102 and storage device 103 of the server device 1.

ここで、本実施の形態において、求人者情報記憶部131と、求職者情報記憶部132と、メッセージ情報記憶部133と、雛形情報記憶部134と、の各記憶部のデータ構成について示す。 Here, in this embodiment, the data configuration of each storage unit, the employer information storage unit 131, the job seeker information storage unit 132, the message information storage unit 133, and the template information storage unit 134, is shown.

求人者情報記憶部131は、求人者情報取得部111が受け付けた、図4に一例を示す求人者情報を記憶する。図4に示すように、当該求人者情報は、一例として、会社の社名や設立年月日などの情報である基本情報と、応募業種や条件等を含む応募要項などの採用に関する採用情報と、メッセージを送った求職者などを含む選考情報と、が含まれるがそれに限定されない。当該基本情報は、一例として、求人者IDに紐づけて、社名、代表者名、設立年月日、沿革、住所、連絡先、事業内容などの情報から構成される。当該採用情報は、一例として、求職職種、募集人数、応募要件、求めるスキル・マインド、採用担当者からのメッセージなどの情報から構成される。当該選考情報は、メッセージを送信した求職者、内定を出した求職者、採用に至った求職者などの情報から構成される。なお、テキスト処理情報として、キーフレーズ選定部113が処理、選定した単語、キーワード、キーフレーズなどの情報も記憶する。 The recruiter information storage unit 131 stores the recruiter information received by the recruiter information acquisition unit 111, an example of which is shown in FIG. 4. As shown in FIG. 4, the recruiter information includes, but is not limited to, basic information such as the company name and date of establishment, recruitment information related to recruitment such as application requirements including the application industry and conditions, and selection information including the job seeker who sent the message. The basic information includes, for example, information such as the company name, representative name, date of establishment, history, address, contact information, and business details linked to the recruiter ID. The recruitment information includes, for example, information such as the job type, number of applicants, application requirements, desired skills and mindset, and messages from the recruiter. The selection information includes information such as the job seeker who sent the message, the job seeker who received a job offer, and the job seeker who was hired. Note that, as text processing information, information such as words, keywords, and key phrases processed and selected by the key phrase selection unit 113 is also stored.

求職者情報記憶部132は、求職者情報取得部112が受け付けた、図5に一例を示す求職者情報を記憶する。図5に示すように、前記求職者情報は、一例として、求職者の氏名などの基本的な情報からなる本人情報と、現在までの職歴や選考の結果、希望職種などの就職情報と、メッセージを受け取った求人者などの選考情報と、を含むがこれに限定されない。当該本人情報は、一例として、求職者IDに紐づけて、氏名、年齢、住所、連絡先、学歴(大学・大学院名、学部、学科、研究科、研究室名などを含むがこれに限定されない)、自己紹介(テキスト、音声、動画などを含むがこれに限定されない)、研究内容、プログラミングスキル、論文・学会発表実績、表彰などの情報から構成される。また、当該選考情報は、現在のステータス(求職中、在職中など)、職歴(社名、事業部、課、係、グループなどを含むがこれに限定されない)、希望する職種、希望する条件などの情報から構成される。前記選考情報は、選考履歴(メッセージを受け取った求人者、どの求人者から内定をもらい、入社または辞退したか、また、どの会社から不採用となったか)などの情報から構成される。なお、テキスト処理情報として、キーフレーズ選定部113が処理、選定した単語、キーワード、キーフレーズなどの情報も記憶する。 The job seeker information storage unit 132 stores the job seeker information received by the job seeker information acquisition unit 112, an example of which is shown in FIG. 5. As shown in FIG. 5, the job seeker information includes, but is not limited to, personal information consisting of basic information such as the job seeker's name, employment information such as work history to date, selection results, and desired job type, and selection information such as the employer who received the message. The personal information, for example, is linked to the job seeker ID and consists of information such as name, age, address, contact information, academic history (including but not limited to university/graduate school name, faculty, department, research department, laboratory name, etc.), self-introduction (including but not limited to text, audio, video, etc.), research content, programming skills, papers/academic conference presentation record, and awards. The selection information is also composed of information such as current status (seeking a job, currently employed, etc.), work history (including but not limited to company name, business department, section, division, group, etc.), desired job type, and desired conditions. The selection information is composed of information such as a selection history (which employers received the message, which employers offered the employee a job offer, whether the employee joined the company or declined, and which companies rejected the employee). In addition, the text processing information also includes information on words, keywords, key phrases, etc. that are processed and selected by the key phrase selection unit 113.

メッセージ情報記憶部133は、メッセージ送受信部116が送信、または受信したメッセージ情報を記憶する。更に、メッセージ情報記憶部133は、解析部117が効果的であったと判定したメッセージには正解ラベルを付与して記憶する。 The message information storage unit 133 stores the message information sent or received by the message sending/receiving unit 116. Furthermore, the message information storage unit 133 stores the message that the analysis unit 117 determines to be effective by assigning a correct answer label to the message.

雛形情報記憶部134は、メッセージ案生成部115が、メッセージを生成する際に利用する雛形を記憶する。当該雛形は、キーフレーズ選定部113が選定したキーフレーズを挿入する部分と、当該キーフレーズを肯定、または当該キーフレーズに質問を行う部分とを含むが、これに限定されない。 The template information storage unit 134 stores a template that the message proposal generation unit 115 uses when generating a message. The template includes, but is not limited to, a section for inserting a key phrase selected by the key phrase selection unit 113 and a section for affirming the key phrase or asking a question about the key phrase.

以上がサーバ装置1のデータ構成についての説明である。 This concludes the explanation of the data configuration of server device 1.

ここで、本実施の形態において、求人者情報取得部111と、求職者情報取得部112と、キーフレーズ選定部113と、レコメンド部114と、メッセージ案生成部115と、メッセージ送受信部116と、解析部117と、モデル生成部118と、の各機能部の機能について示す。 Here, in this embodiment, the functions of each of the functional units, namely, the employer information acquisition unit 111, the job seeker information acquisition unit 112, the key phrase selection unit 113, the recommendation unit 114, the message proposal generation unit 115, the message transmission/reception unit 116, the analysis unit 117, and the model generation unit 118, are described.

求人者情報取得部111は、ネットワーク2を介して、求人者端末3から、求人者に関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、求人者情報は、サーバ装置1を使用して事業を行う事業者が、当該求人者へのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、ネットワーク2を介して、当該事業者が使用する端末から入力してもよいし、サーバ装置1に直接入力してもよい。なお、求人者情報取得部111は、音声を含む電子ファイルを取得した場合に、音声認識技術を用いてテキスト化してもよい。その場合に用いる音声認識技術は一般的に用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。このため、求人者情報取得部111が取得した情報はテキスト情報として取り扱うことができる。 The employer information acquisition unit 111 acquires information about employers from the employer terminal 3 via the network 2. The communication in the transmission and reception may be either wired or wireless, and any communication protocol may be used as long as the communication between the two is possible. The employer information may be collected by a business using the server device 1 through interviews or questionnaires with the employer, and the information may be input from a terminal used by the business via the network 2, or may be input directly to the server device 1. When the employer information acquisition unit 111 acquires an electronic file containing voice, it may convert the voice into text using voice recognition technology. The voice recognition technology used in this case may be implemented in a commonly used manner, and a detailed explanation will be omitted here. Therefore, the information acquired by the employer information acquisition unit 111 can be treated as text information.

求職者情報取得部112は、ネットワーク2を介して、求職者端末4から、求職者に関する情報を取得する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。なお、求職者情報は、サーバ装置1を使用して事業を行う事業者が、当該求職者へのヒアリングやアンケート等で回収した情報を、ネットワーク2を介して、当該事業者が使用する端末から入力してもよいし、サーバ装置1に直接入力してもよい。なお、求職者情報取得部112は、音声を含む電子ファイルを取得した場合に、音声認識技術を用いてテキスト化してもよい。その場合に用いる音声認識技術は一般的に用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。このため、求職者情報取得部112が取得した情報はテキスト情報として取り扱うことができる。 The job seeker information acquisition unit 112 acquires information about job seekers from the job seeker terminal 4 via the network 2. The communication in the transmission and reception may be either wired or wireless, and any communication protocol may be used as long as the communication between the two is possible. The job seeker information may be collected by a business using the server device 1 through interviews or questionnaires with the job seekers, and the information may be input from a terminal used by the business via the network 2, or may be input directly to the server device 1. When the job seeker information acquisition unit 112 acquires an electronic file containing voice, it may convert the voice into text using voice recognition technology. The voice recognition technology used in this case may be implemented in a commonly used manner, and a detailed description will be omitted here. Therefore, the information acquired by the job seeker information acquisition unit 112 can be treated as text information.

キーフレーズ選定部113は、求人者情報記憶部および求職者情報記憶部に記憶されたテキスト情報から、求人者および求職者の特性や優先事項などを表す特徴的なキーフレーズを選定し、各記憶部に記憶する。 The key phrase selection unit 113 selects characteristic key phrases that represent the characteristics and priorities of employers and job seekers from the text information stored in the employer information storage unit and the job seeker information storage unit, and stores them in each storage unit.

キーフレーズ選定部113は、例えば以下のようなテキスト解析のような手法により、キーフレーズを選択することができる、なお、以下の方法に限定されず、テキスト解析の手法を適宜用いることによりキーフレーズを選定してもよい。 The key phrase selection unit 113 can select key phrases using a method such as text analysis as described below. However, the method is not limited to the method described below, and key phrases may be selected by using any text analysis method as appropriate.

まず、キーフレーズ選定部113は、例えば、求人者情報記憶部131および求職者情報記憶部132に記憶されたテキスト情報を読み出し、当該テキスト情報からキーフレーズの候補となるフレーズを抽出する。キーフレーズ選定部113は、例えば、「形容詞+名詞」といった品詞に基づく特定のパターンをルールで記載し、それに合致するフレーズを候補(以下、候補フレーズ)として採用し、抽出する。 First, the key phrase selection unit 113 reads out text information stored, for example, in the employer information storage unit 131 and the job seeker information storage unit 132, and extracts phrases that are candidates for key phrases from the text information. For example, the key phrase selection unit 113 writes a specific pattern based on parts of speech, such as "adjective + noun," as a rule, and adopts and extracts phrases that match this as candidates (hereinafter, candidate phrases).

次に、キーフレーズ選定部113は、前記候補フレーズと、前記テキスト情報と、を対象に、文章埋め込みを計算し、埋め込みベクトルを計算する。文章埋め込みは、入力となる文章から何らかの固定次元でのベクトルが出力されれば良いため、例えば、doc2vec、sent2vec、infersentやその他類似手法を用いて実行されてもよい。 Next, the key phrase selection unit 113 calculates sentence embedding for the candidate phrases and the text information, and calculates an embedding vector. Since sentence embedding only requires that a vector with some fixed dimension is output from the input sentence, it may be performed using, for example, doc2vec, sent2vec, infersent, or other similar methods.

次に、キーフレーズ選定部113は、前記テキスト情報のベクトルに近い、前記候補フレーズの埋め込みベクトルを、類似度を元にして抽出し、キーフレーズを決定する。その後、キーフレーズ選定部113は、その上位5件(何件取得するかは変更可能)を取得し、前記テキスト情報に対するキーフレーズとする。 Next, the key phrase selection unit 113 extracts the embedding vectors of the candidate phrases that are close to the vector of the text information based on the similarity, and determines the key phrases. After that, the key phrase selection unit 113 obtains the top five of these (the number of phrases obtained can be changed) and sets them as key phrases for the text information.

なお、キーフレーズ選定部113は、上述した方法で抽出した場合に似たキーフレーズが重複して取得されることがあるため、多様性を持たせることを目的に、キーフレーズ同士の埋め込みベクトルを比較してもよい。この場合、キーフレーズ選定部113は、当該キーフレーズの埋め込みベクトルと、前記テキスト情報のベクトルの類似度が高く、更に、当該キーフレーズの埋め込みベクトルが離れている類似度が低いものをキーフレーズとして選定してもよい。 Note that, since similar key phrases may be obtained in duplicate when extracted using the above-mentioned method, the key phrase selection unit 113 may compare the embedding vectors of key phrases with each other in order to provide diversity. In this case, the key phrase selection unit 113 may select as a key phrase a key phrase whose embedding vector has a high similarity to the vector of the text information, and whose embedding vector is far away from the key phrase and has a low similarity.

更に、キーフレーズ選定部113は、前記キーフレーズを、話題のカテゴリーごとに選定、順位付けしてもよい。キーフレーズ選定部113は、事前に設定されたカテゴリー、例えば、学生生活、研究内容、学外活動などのカテゴリーに含まれる頻度の高いキーワード、キーフレーズのデータベースを参照し、選定したキーフレーズを各カテゴリーに振り分け、その後にカテゴリーごとに順位付けをしてもよい。更に、キーフレーズ選定部113は、事前に設定されたカテゴリーごとに、一定数のキーフレーズが選定されていなかった場合に、下位に位置付けられていたキーフレーズを繰り上げて、当該カテゴリーのキーフレーズとして選定してもよい。 Furthermore, the key phrase selection unit 113 may select and rank the key phrases for each topic category. The key phrase selection unit 113 may refer to a database of frequently occurring keywords and key phrases included in pre-set categories, such as student life, research content, and extracurricular activities, and may allocate the selected key phrases to each category, and then rank them for each category. Furthermore, if a certain number of key phrases have not been selected for each pre-set category, the key phrase selection unit 113 may move up a key phrase that was ranked lower and select it as the key phrase for that category.

更に、キーフレーズ選定部113は、前記テキスト情報を形態素解析によって単語に分割してもよく、当該単語の出現頻度等によって重要度を点数化し、重要度の高いものをキーワードとして選定してもよい。このようにして、キーフレーズ選定部113は、前記テキスト情報をもとに、テキスト処理情報(前記キーフレーズ、前記単語、前記キーワード)を生成、選定する。なお、キーフレーズ選定部113は、当該キーフレーズまたは当該キーワードを、求人者が採用時に重要視するポイント(求人者ポイント)、求職者が就職先を選定する際に重要視するポイント(求職者ポイント)と判定してもよい。 Furthermore, the key phrase selection unit 113 may divide the text information into words by morphological analysis, score the importance of the words based on the frequency of appearance, etc., and select the words with the highest importance as keywords. In this way, the key phrase selection unit 113 generates and selects text processing information (the key phrases, the words, the keywords) based on the text information. The key phrase selection unit 113 may determine that the key phrases or keywords are points that employers consider important when hiring (employer points) and points that job seekers consider important when selecting a place of employment (job seeker points).

レコメンド部114は、求人者の採用に関する希望と、求職者の就職に関する希望をもとに、求人者に対しては適した求職者の候補を、求職者に対しては適した求人者の候補を選定し、相手方に提示する。 The recommendation unit 114 selects suitable job seeker candidates for the employer and suitable job seeker candidates for the job seeker based on the employment wishes of the employer and the employment wishes of the job seeker, and presents them to the other party.

例えば、レコメンド部114は、前記求人者情報に含まれるテキスト情報またはテキスト処理情報と、前記求職者情報に含まれるテキスト情報またはテキスト処理情報との照合を行う。レコメンド部114は、当該照合の結果、求職者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、求人者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、の一致度に加え、両者の関連度を判定する。関連度とは、求職者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、求人者側のテキスト情報またはテキスト処理情報と、の関連性を示す度合いであり、求人者が求める求職者の度合い、または求職者が求める求人者の度合い、を表す。なお、関連度は、クラスター分析や、キーフレーズ選定部113と同様に埋め込みベクトルを比較することなどにより算出すればよい。 For example, the recommendation unit 114 compares the text information or text processing information included in the employer information with the text information or text processing information included in the job seeker information. As a result of the comparison, the recommendation unit 114 determines the degree of relevance between the text information or text processing information on the job seeker's side and the text information or text processing information on the employer's side, in addition to the degree of match between them. The degree of relevance is the degree of relevance between the text information or text processing information on the job seeker's side and the text information or text processing information on the employer's side, and represents the degree to which the job seeker is desired by the employer, or the degree to which the job seeker is desired by the employer. The degree of relevance may be calculated by cluster analysis or by comparing embedded vectors in the same manner as the key phrase selection unit 113.

レコメンド部114は、例えば、求人者が求職者に求めるスキルや資格などのテキスト情報に一致するテキスト情報が求職者情報に含まれる場合や、求職者が求人者に求める雇用条件、例えば特定の福利厚生などのテキスト情報に一致するテキスト情報が求人者情報に含まれるなど、相手方に求める条件等のテキスト情報と一致するテキスト情報が相手方に含まれる場合に、一致度が高いと判定する。また、レコメンド部114は、一致度が所定の基準より高い項目の数に応じて、一致度がより高くなる判定をしてもよい。 The recommendation unit 114 determines that the degree of match is high when the other party contains text information that matches text information such as the skills and qualifications that the employer requires from the job seeker, for example, when the job seeker information contains text information that matches text information such as the employment conditions that the job seeker requires from the employer, such as specific employee benefits, or when the other party contains text information that matches text information such as the conditions that the job seeker requires from the employer. In addition, the recommendation unit 114 may determine that the degree of match is higher depending on the number of items with a degree of match higher than a predetermined standard.

また、レコメンド部114は、例えば、求人者が求職者に求めるスキルとして、特定の専門分野を指定した場合、当該専門分野と関連性のあるテキスト情報が求職者情報に含まれるかどうか、または含まれる程度など、相手方に求める条件等のテキスト情報と関連性のあるテキスト情報が含まれる場合に、関連性が高いと判定する。更に、レコメンド部114は、前記関連性のあるテキスト情報の種類が多い場合や、含まれる数が多い場合に、更に関連度が高いと判定してもよい。 In addition, for example, when an employer specifies a specific specialty as a skill required of a job seeker, the recommendation unit 114 determines that the relevance is high when the job seeker information contains text information related to the text information of the conditions required of the other party, such as whether or not text information related to the specialty is included in the job seeker information or the degree to which it is included. Furthermore, the recommendation unit 114 may determine that the relevance is even higher when there are many types of related text information or when a large amount of the information is included.

更に、レコメンド部114は、前記求人者ポイントと前記求職者ポイントを照合することにより、一致度または関連度を判定してもよい。 Furthermore, the recommendation unit 114 may determine the degree of match or relevance by comparing the employer points with the job seeker points.

更に、レコメンド部114は、前述のように一致度または関連度が高いと判定した求人者、求職者を相手方に提示してもよい。相手方への提示の方法として、例えば、一致度または関連度が高い順に提示をしたり、一致度または関連度の程度を数値や、段階を設けてその中の程度のように表現したりしてもよい。 Furthermore, the recommendation unit 114 may present to the other party employers and job seekers that are determined to have a high degree of match or relevance as described above. As a method of presenting to the other party, for example, the employers and job seekers may be presented in order of the degree of match or relevance, or the degree of match or relevance may be expressed as a numerical value or as a level within a scale.

メッセージ案生成部115は、相手方に送信するメッセージを生成し、送信する当事者に提示し、当該当事者からの編集を取得する。 The message proposal generation unit 115 generates a message to be sent to the other party, presents it to the sending party, and obtains edits from that party.

メッセージ案生成部115は、例えば、キーフレーズ選定部113が選定したキーフレーズを含み、当該キーフレーズの肯定、または当該キーフレーズに関する質問など、相手に興味を示す文脈になるような雛形を雛形情報記憶部134から呼び出し、メッセージを生成する。例えば、一例として、前記求職者情報に「大学院で研究室に入ってから研究しており、多い年は年間3回の学会発表を行いました。」というテキスト情報があり、キーフレーズ選定部113が、「年間3回の学会発表」をキーフレーズとして選定した場合に、メッセージ案生成部115は、雛形情報記憶部134から、「(キーフレーズ)とは、すばらしい成果ですね。」という雛形に当てはめ、「年間3回の学会発表とは、すばらしい成果ですね。」というメッセージを生成する。なお、メッセージ案生成部115は、雛形にキーフレーズを適用する場合に、単に雛形に対してキーフレーズを当てはめるだけではなく、キーフレーズや雛形に含まれる接続詞などを、正しい日本語になるように変更してもよい。 The message draft generation unit 115 calls up a template from the template information storage unit 134 that includes the key phrase selected by the key phrase selection unit 113 and has a context that shows interest in the other person, such as an affirmation of the key phrase or a question about the key phrase, and generates a message. For example, if the job seeker information includes text information such as "I have been doing research since joining a research lab at graduate school, and in some years I have given three academic presentations a year," and the key phrase selection unit 113 selects "three academic presentations a year" as a key phrase, the message draft generation unit 115 applies the template "(key phrase) is a great achievement," from the template information storage unit 134, and generates a message such as "Three academic presentations a year is a great achievement." Note that when applying a key phrase to a template, the message draft generation unit 115 may not only apply the key phrase to the template, but may also change the conjunctions and other words included in the key phrase and template so that they are correct Japanese.

メッセージ案生成部115は、求職者向けのメッセージ案を生成した場合は求人者に、求人者向けのメッセージ案を生成した場合は求職者に、当該メッセージ案を提示する。メッセージ案生成部115が提示するメッセージ案は、メッセージを送信する当事者が編集可能に提示され、当該当事者によるメッセージ案に対する編集を取得する。 If the message proposal generation unit 115 generates a message proposal intended for a job seeker, it presents the message proposal to the employer; if the message proposal generation unit 115 generates a message proposal intended for a job seeker, it presents the message proposal to the job seeker. The message proposal presented by the message proposal generation unit 115 is presented so that it can be edited by the party sending the message, and edits made to the message proposal by that party are obtained.

なお、メッセージ案生成部115は、キーフレーズ選定部113が選定したキーフレーズを含むセンテンスを選択し、当該センテンスを求人者または求職者に提示してもよい。提示する方法は、当該センテンスのみを提示する方法であってもよいし、当該センテンスをハイライトした状態など、他のテキストとは異なる態様で提示するものであってもよい。また、提示する方法は、係るセンテンスを他のテキストとは異なる態様としたうえでテキスト全体を提示する方法であってもよい。また、メッセージ案生成部115は、当該センテンスを提示した上で、メッセージ作成フォームを求人者または求職者に提示してもよい。その場合に、メッセージ案生成部115は、学生生活に関してコメントしましょう、研究内容についてコメントしましょう、これまでの職種についてコメントしましょう、などのメッセージ作成の手引きとなる情報を併せて提示してもよい。 The message proposal generating unit 115 may select a sentence including a key phrase selected by the key phrase selecting unit 113 and present the sentence to the employer or job seeker. The method of presentation may be a method of presenting only the sentence, or a method of presenting the sentence in a different form from the other text, such as highlighting the sentence. The method of presentation may also be a method of presenting the entire text with the relevant sentence in a different form from the other text. The message proposal generating unit 115 may present the sentence and then present a message creation form to the employer or job seeker. In this case, the message proposal generating unit 115 may also present information to guide message creation, such as commenting on student life, commenting on research content, or commenting on previous jobs.

更に、メッセージ案生成部115は、後述するモデル生成部118が生成したメッセージ生成モデルをもとに、メッセージを生成してもよい。 Furthermore, the message proposal generation unit 115 may generate a message based on a message generation model generated by the model generation unit 118 described below.

メッセージ送受信部116は、求人者端末3と求職者端末4間でメッセージを送受信することができる機能を提供する。メッセージ送受信部116は、メッセージ案生成部115が生成したメッセージ案に対して送信する当事者の編集を取得して得られるメッセージを、当該当事者による送信ボタンのクリック、タップなどの送信意思を取得して、相手方に送信する。なお生成されたメッセージ案は、そのままメッセージとして送信されるものであってもよい。また、メッセージ送受信部116は送信されたメッセージを受信する。なお、メッセージ送受信部116はメッセージ送信部の一例である。 The message sending/receiving unit 116 provides a function that enables messages to be sent and received between the employer terminal 3 and the job seeker terminal 4. The message sending/receiving unit 116 obtains the sending intention of the party by clicking or tapping the send button, etc., of the message obtained by obtaining the editing of the message proposal generated by the message proposal generation unit 115 by the sending party, and transmits the message to the other party. Note that the generated message proposal may be sent as is as a message. The message sending/receiving unit 116 also receives the sent message. Note that the message sending/receiving unit 116 is an example of a message sending unit.

なお、メッセージ送受信部116は、例えば、送信したメッセージ、メッセージ案生成部115によって生成されたメッセージ案、受け付けた編集の内容を、送信者と受信者を特定してメッセージ情報記憶部133に記憶する。 The message sending/receiving unit 116 stores, for example, the sent message, the message proposal generated by the message proposal generating unit 115, and the accepted edit content in the message information storage unit 133, identifying the sender and recipient.

解析部117は、メッセージ案生成部115が生成したメッセージ案、受け付けた編集、およびメッセージ送受信部116が送信、受信したメッセージを解析する。 The analysis unit 117 analyzes the message proposals generated by the message proposal generation unit 115, the accepted edits, and the messages sent and received by the message transmission/reception unit 116.

解析部117は、例えば、メッセージ案生成部115が生成したメッセージ案をもとに、送信する当事者から取得したメッセージに対する編集の量が少ない場合に、生成したメッセージが、効果的であったと判定する。また、解析部117は、メッセージが受信された後に返信がなされた場合に、送信されたメッセージが効果的であったと判定してもよい。更に、解析部117は、メッセージが送信された後に、面談が行われた、採用に至った、という情報を取得し、当該メッセージが効果的であったと判定してもよい。この場合、解析部117は、効果的であったと判定したメッセージについて、正解ラベルを付与したメッセージ情報記憶部133に記憶する。 For example, the analysis unit 117 determines that the generated message was effective when the amount of editing of the message obtained from the sending party based on the message proposal generated by the message proposal generation unit 115 is small. The analysis unit 117 may also determine that the sent message was effective when a reply was made after the message was received. Furthermore, the analysis unit 117 may obtain information that an interview was held or that the candidate was hired after the message was sent, and determine that the message was effective. In this case, the analysis unit 117 stores the message determined to be effective in the message information storage unit 133 with a correct answer label attached.

モデル生成部118は、相手方にとって効果的なメッセージを生成するメッセージ生成モデルを生成する。モデル生成部118は、例えば、前記求人者情報、前記求職者情報、前記メッセージ情報をもとに、求職者の学歴、希望職種、または経験(アルバイトの種類や研究の内容など)などの求職者グループ、および/または事業理念、応募職種、求めるマインドなどが似ている求人者のグループにとって、効果的なメッセージを生成するメッセージ生成モデルを、統計的な手法によって生成する。モデル生成部118の用いるメッセージ生成モデル生成のための手法としては、分類、回帰、相関分析、特徴量重要度の算出、クラスタリングなどを行ってもよく、また、これらの統計モデルは一般的に統計学で用いられる実装を用いればよいため、ここでは詳細な説明を省略する。これら手法によって生成した、メッセージ生成モデルに対する入力データは、例えば、前記テキスト情報、前記キーフレーズ、前記キーワード、前記メッセージ情報であり、解析部117が正解ラベルを付与したメッセージ情報を正解情報としてよい。 The model generation unit 118 generates a message generation model that generates an effective message for the other party. For example, based on the recruiter information, the job seeker information, and the message information, the model generation unit 118 generates a message generation model that generates an effective message for a group of job seekers with similar educational backgrounds, desired job types, or experiences (such as types of part-time work or research content) and/or a group of recruiters with similar business philosophies, applied job types, and desired mindsets, using a statistical method. The method for generating the message generation model used by the model generation unit 118 may include classification, regression, correlation analysis, feature importance calculation, clustering, etc., and these statistical models may be implemented in a manner generally used in statistics, so detailed explanations are omitted here. The input data for the message generation model generated by these methods is, for example, the text information, the key phrases, the keywords, and the message information, and the message information to which the analysis unit 117 has assigned a correct answer label may be the correct answer information.

図8を用いて、本実施形態の代表的な処理の流れを説明する。まず、求人者情報取得部111が求人者情報を取得する(1001)。次に、求職者情報取得部112が求職者情報を取得する(1002)。キーフレーズ選定部113は、求人者情報と求職者情報に含まれるテキスト情報を言語処理し、キーフレーズを選定する(1003)。メッセージ案生成部115は、当該キーフレーズを、雛形情報記憶部134から呼び出した雛型に当てはめ、メッセージを生成する(1004)。このとき、メッセージ案生成部115は、メッセージを送信する当事者から、生成したメッセージの編集を取得してもよい。メッセージ送受信部116は、当該当事者の指示を受け、相手方にメッセージを送信する(1005)とともに、メッセージ情報記憶部133にメッセージ情報を記憶する。解析部は、メッセージ送信後の両者のやり取りや採用との関係を解析し、効果的であったメッセージを解析する(1006)。モデル生成部118は、効果的であったメッセージを正解データとして、メッセージ生成のためのメッセージ生成モデルを生成する(1007)。 A typical process flow of this embodiment will be described with reference to FIG. 8. First, the employer information acquisition unit 111 acquires employer information (1001). Next, the job seeker information acquisition unit 112 acquires job seeker information (1002). The key phrase selection unit 113 performs language processing on the text information contained in the employer information and the job seeker information to select a key phrase (1003). The message proposal generation unit 115 applies the key phrase to a template called up from the template information storage unit 134 to generate a message (1004). At this time, the message proposal generation unit 115 may obtain an edit of the generated message from the party sending the message. The message transmission/reception unit 116 receives instructions from the party and transmits the message to the other party (1005), and stores the message information in the message information storage unit 133. The analysis unit analyzes the interaction between the two parties after the message transmission and the relationship with the recruitment, and analyzes the effective message (1006). The model generation unit 118 generates a message generation model for generating messages using the effective messages as correct answer data (1007).

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲は係る例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiments of the present disclosure have been described in detail above with reference to the attached drawings, the technical scope of the present disclosure is not limited to the examples. It is clear that a person with ordinary knowledge in the technical field of the present disclosure can conceive of various modified or revised examples within the scope of the technical ideas described in the claims, and it is understood that these also naturally fall within the technical scope of the present disclosure.

本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置(例えばクラウドサーバ)等により実現されてもよい。例えば、サーバ装置1のプロセッサ101および記憶装置103は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。 The device described in this specification may be realized as a single device, or may be realized by multiple devices (e.g., cloud servers) some or all of which are connected via a network. For example, the processor 101 and the storage device 103 of the server device 1 may be realized by different servers connected to each other via a network.

本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係るサーバ装置1の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、PC等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。 The series of processes performed by the device described in this specification may be realized using software, hardware, or a combination of software and hardware. A computer program for realizing each function of the server device 1 according to this embodiment may be created and installed in a PC or the like. A computer-readable recording medium on which such a computer program is stored may also be provided. Examples of the recording medium include a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, and a flash memory. The computer program may also be distributed, for example, via a network, without using a recording medium.

また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。 In addition, the processes described in this specification using flowchart diagrams do not necessarily have to be performed in the order shown. Some processing steps may be performed in parallel. In addition, additional processing steps may be employed, and some processing steps may be omitted.

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。 Furthermore, the effects described in this specification are merely descriptive or exemplary and are not limiting. In other words, the technology disclosed herein may achieve other effects that are apparent to a person skilled in the art from the description in this specification, in addition to or in place of the above effects.

1 サーバ装置
2 ネットワーク
3 求人者端末
4 求職者端末
101 プロセッサ
102 メモリ
103 記憶装置
104 通信インタフェース
105 入力装置
106 出力装置
111 求人者情報取得部
112 求職者情報取得部
113 キーフレーズ選定部
114 レコメンド生成部
115 メッセージ案生成部
116 メッセージ送受信部
117 解析部
118 モデル生成部
131 求人者情報記憶部
132 求職者情報記憶部
133 メッセージ情報記憶部
134 雛形情報記憶部
REFERENCE SIGNS LIST 1 Server device 2 Network 3 Recruiter terminal 4 Job seeker terminal 101 Processor 102 Memory 103 Storage device 104 Communication interface 105 Input device 106 Output device 111 Recruiter information acquisition unit 112 Job seeker information acquisition unit 113 Key phrase selection unit 114 Recommendation generation unit 115 Message proposal generation unit 116 Message transmission/reception unit 117 Analysis unit 118 Model generation unit 131 Recruiter information storage unit 132 Job seeker information storage unit 133 Message information storage unit 134 Template information storage unit

Claims (6)

求人者の採用活動を支援する採用支援装置であって、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定部と、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成部と、
前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析部と、
前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする、採用支援装置。
A recruitment support device that supports recruiters' recruitment activities,
a key phrase selection unit that selects a key phrase that represents a characteristic of the job seeker from text information included in job seeker information related to the job seeker;
a message proposal generating unit that generates a message proposal for the job seeker based on the key phrase and presents the message proposal to the employer;
an analysis unit that assigns a correct answer tag to the proposed message when the job seeker and the employer are successfully matched based on the proposed message;
a model generation unit that uses the proposed message assigned with the correct tag, the job seeker information, and recruiter information related to the recruiter as training data, and generates a message generation model by a statistical method, in which the job seeker information and the recruiter information are used as inputs and the proposed message is used as an output;
A recruitment support device comprising:
前記メッセージ案生成部は、前記求人者の入力による編集を取得すること、
を特徴とする、請求項1に記載の採用支援装置。
The message proposal generator acquires edits input by the recruiter;
The recruitment support device according to claim 1 .
前記キーフレーズ選定部は前記求人者に掛かる前記求人者情報から、前記求人者の特徴を表す前記キーフレーズを選定し、
前記求職者と前記求人者に係る前記キーフレーズを照合し、その一致度または関連度の高い前記求職者を、前記求人者へ提示するレコメンド部と、
を備えることを特徴とする、請求項1または2に記載の採用支援装置。
the key phrase selection unit selects the key phrase representing a characteristic of the recruiting party from the recruiting party information related to the recruiting party;
a recommendation unit that compares the key phrases related to the job seeker and the job recruiter and presents the job seeker having a high degree of match or relevance to the job recruiter;
The recruitment support device according to claim 1 or 2 , further comprising:
前記メッセージ案生成部は、テキスト情報の中で前記キーフレーズを含むセンテンスであって、メッセージを送信する当事者に対する前記センテンスを、他のテキストとは異なる態様で提示すること、
を特徴とする、請求項1からのいずれかに記載の採用支援装置。
the message draft generator presents a sentence including the key phrase among text information to a party sending a message in a manner different from other text;
4. The recruitment support device according to claim 1,
求人者の採用活動を支援する採用支援プログラムであって、
プロセッサに、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定ステップと、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成ステップと、
前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析ステップと、
前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成ステップと、
実行させる、採用支援プログラム
A recruitment support program that supports recruiters' recruitment activities,
The processor:
a key phrase selection step of selecting a key phrase representing a characteristic of the job seeker from text information included in job seeker information related to the job seeker;
a message draft generation step of generating a message draft addressed to the job seeker based on the key phrase and presenting the message draft to the employer;
an analysis step of assigning a correct answer tag to the message proposal when the job seeker and the employer are successfully matched based on the message proposal;
a model generation step of using the message draft to which the correct tag has been assigned, the job seeker information, and job seeker information related to the job seeker as training data, and generating a message generation model by a statistical method, the message generation model having the job seeker information and the job seeker information as inputs and the message draft as an output;
This is a recruitment support program that helps implement these measures.
求人者の採用活動を支援する採用支援方法であって、
プロセッサが、
求職者に係る求職者情報に含まれるテキスト情報から、前記求職者の特徴を表すキーフレーズを選定するキーフレーズ選定ステップと、
前記キーフレーズに基づく前記求職者宛てのメッセージ案を生成し、前記求人者に提示するメッセージ案生成ステップと、
前記メッセージ案をもとに前記求職者と前記求人者のマッチングが成功した場合の、前記メッセージ案に正解タグを付与する解析ステップと、
前記正解タグを付与された前記メッセージ案と、前記求職者情報と、前記求人者に係る求人者情報と、を教師データとして用い、入力を前記求職者情報と前記求人者情報とし、出力を前記メッセージ案とするメッセージ生成モデルを統計的な手法により生成するモデル生成ステップと、
実行する、採用支援方法。
A recruitment support method for supporting recruitment activities of a recruiter, comprising:
The processor:
a key phrase selection step of selecting a key phrase representing a characteristic of the job seeker from text information included in job seeker information related to the job seeker;
a message draft generation step of generating a message draft addressed to the job seeker based on the key phrase and presenting the message draft to the employer;
an analysis step of assigning a correct answer tag to the message proposal when the job seeker and the employer are successfully matched based on the message proposal;
a model generation step of using the message draft to which the correct tag has been assigned, the job seeker information, and job seeker information related to the job seeker as training data, and generating a message generation model by a statistical method, the message generation model having the job seeker information and the job seeker information as inputs and the message draft as an output;
A recruitment support method that implements the above.
JP2021046740A 2021-03-22 2021-03-22 Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method Active JP7701586B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021046740A JP7701586B2 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021046740A JP7701586B2 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022145982A JP2022145982A (en) 2022-10-05
JP7701586B2 true JP7701586B2 (en) 2025-07-02

Family

ID=83461632

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021046740A Active JP7701586B2 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7701586B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2025025149A (en) * 2023-08-08 2025-02-21 株式会社Haul How to support the creation of letters for corporate recruitment activities

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004213512A (en) 2003-01-08 2004-07-29 Sony Electronics Inc Text information display method and terminal device
JP2006031204A (en) 2004-07-14 2006-02-02 Recruit Co Ltd Information matching apparatus
JP2020091539A (en) 2018-12-03 2020-06-11 Lapras株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing program
JP6792849B1 (en) 2019-09-02 2020-12-02 Famz株式会社 Recruitment support methods, recruitment support devices, recruitment support programs and recording media

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004213512A (en) 2003-01-08 2004-07-29 Sony Electronics Inc Text information display method and terminal device
JP2006031204A (en) 2004-07-14 2006-02-02 Recruit Co Ltd Information matching apparatus
JP2020091539A (en) 2018-12-03 2020-06-11 Lapras株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing program
JP6792849B1 (en) 2019-09-02 2020-12-02 Famz株式会社 Recruitment support methods, recruitment support devices, recruitment support programs and recording media

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022145982A (en) 2022-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10937446B1 (en) Emotion recognition in speech chatbot job interview system
Warschauer et al. Language choice online: Globalization and identity in Egypt
Lecompte Automation in the newsroom: How algorithms are helping reporters expand coverage, engage audiences, and respond to breaking news
Murphy et al. Routine politeness in American and British English requests: use and non-use of please
KR102281161B1 (en) Server and Method for Generating Interview Questions based on Letter of Self-Introduction
JP7790542B2 (en) Terminal, program, method, and information processing system
Marriott* et al. Accounting undergraduates' changing use of ICT and their views on using the Internet in higher education–a research note
Sakamoto Unintended consequences of translation technologies: From project managers’ perspectives
Jiang The interpreter’s glossary in simultaneous interpreting: A survey
US12008317B2 (en) Summarizing information from different sources based on personal learning styles
Bueechl et al. Influence of digitization on employee satisfaction in small and medium-sized enterprises
US20250217595A1 (en) College admissions and career mentorship platform
JP7475017B1 (en) Job advertisement related document creation support device
De Felice et al. A classification scheme for annotating speech acts in a business email corpus
Lang et al. Issues in online focus groups: Lessons learned from an empirical study of peer-to-peer filesharing system users
Bahaddad Increasing the degree of acceptability for chatbots in technical support systems for educational sector by using ML and semantic web
Laquintano et al. AI and the everyday writer
JP2005174325A (en) System and method for semantic stenography
US20260105083A1 (en) Information processing apparatus
Whitfield et al. Evaluating AI Language models for reference services: A comparative study of chatgpt, gemini, and copilot
JP7701586B2 (en) Recruitment support device, recruitment support system, and recruitment support method
Lee Investigating AI chatbot integration in academic libraries: A case study
Bennett-Kapusniak Baby boomers and technology: Factors and challenges in utilizing mobile devices
Piercy et al. Exploring dialectical tensions of leading volunteers in two community choirs
Lázaro Gutiérrez Telephone interpreting<? br?> and roadside assistance

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240305

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20241225

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250109

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20250310

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250321

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20250403

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250501

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7701586

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150