(57)【要約】      （修正有）【課題】検索の利便性が向上する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理システムの情報処理サーバにおいて、ＣＰＵ２００Ｃは、ユーザに関する情報を取得する取得部と、取得部で取得された情報から、ユーザに技能を付与する技能付与部と、技能間の関係性に基づいて、技能付与部により付与された技能から、ユーザが有する他の技能を推定する技能推定部と、を備える。【選択図】図２Ｃ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関する情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得された情報から、前記ユーザに技能を付与する技能付与部と、
技能間の関係性に基づいて、前記技能付与部により付与された技能から、前記ユーザが有する他の技能を推定する技能推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部が取得した情報から、前記ユーザに属性を付与する属性付与部を備え、
前記技能推定部は、
属性と技能との関係性に基づいて、前記属性付与部により付与された属性から、前記ユーザが有する他の技能を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記技能推定部により推定された技能を、前記ユーザを検索する際の情報として前記ユーザへ付与する付与部を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記技能を含む前記ユーザの検索条件の入力を受け付ける第１受付部と、
前記検索条件に含まれる技能以外の技能を、前記検索条件の候補として提示する第１提示部と、を備え、
前記技能推定部は、
前記技能間の関係性に基づいて、前記第１受付部で受け付けられた技能から、検索対象のユーザが有するであろう他の技能を推定し、
前記第１提示部は、
前記技能推定部により推定された前記他の技能を前記検索条件の候補として提示することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
技能を含むユーザの検索条件の入力を受け付ける第２受付部と、
前記検索条件に含まれる技能以外の技能を、前記検索条件に追加する検索部と、を備え、
前記技能推定部は、
前記技能間の関係性に基づいて、前記第２受付部で受け付けられた技能から、検索対象のユーザが有するであろう他の技能を推定し、
前記検索部は、
前記技能推定部により推定された前記他の技能を前記検索条件に追加して前記ユーザを検索することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記技能推定部は、
前記技能間の関係性に基づいて、前記推定された技能から更に前記ユーザの有する他の技能を推定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記技能付与部により付与された技能及び前記技能推定部により推定された技能の関係性を提示する第２提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記技能付与部により付与された技能と、前記技能推定部により推定された技能とを異なる態様で提示する第３提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記技能推定部により推定された技能を前記ユーザが有する信頼性を提示する第４提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記技能付与部により付与された技能を前記ユーザが有する信頼性を提示する第５提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
技能を含むユーザの検索条件の入力を受け付ける第３受付部と、
技能間の関係性に基づいて、前記第３受付部で受け付けられた技能から、検索対象のユーザが有するであろう他の技能を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記他の技能を前記検索条件の候補として提示する提示部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
取得部が、ユーザに関する情報を取得する工程と、
技能付与部が、前記取得部で取得された情報から、前記ユーザに技能を付与する工程と、
技能推定部が、技能間の関係性に基づいて、前記技能付与部により付与された技能から、前記ユーザが有する他の技能を推定する工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
ユーザに関する情報を取得する取得部、
前記取得部で取得された情報から、前記ユーザに技能を付与する技能付与部、
技能間の関係性に基づいて、前記技能付与部により付与された技能から、前記ユーザが有する他の技能を推定する技能推定部、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを利用した情報提供サービスが普及し、各種情報の発信に広く用いられている。例えば、就職や転職を希望するユーザ（卒業予定の学生や転職希望者等）の履歴や職務経歴を企業の採用担当者が閲覧し、採用条件に合致するユーザに対して求人企業情報を送信する就職・転職支援のシステムがある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、募集人員に必要なスキル及び採用条件と、スキルとジョブ・レベルとを関連付ける表から、募集人員に対応するジョブ・レベルを決定し、応募者の有するスキル及び希望条件と、スキルとジョブ・レベルとを関連付ける表と、希望条件とジョブ・レベルとを関連付ける表とに基づいて、応募者に対応するジョブ・レベルを決定し、募集人員に対応するジョブ・レベルと応募者に対応するジョブ・レベルとを比較し、比較した結果を応募者と関連付ける人材採用支援システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−０２１８５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示される発明では、人員を募集側が入力したスキルで募集人員の検索が行われる。このため、求める人員像と全く異なるスキルで検索してしまい採用したいと思っていたような人員がヒットしない、検索範囲を広げようとしても他のスキルが直ぐに思い浮かばない、といった場合に対応することができず検索の利便性において向上の余地がある。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、検索の利便性が向上する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決すべく、本発明の情報処理装置は、ユーザに関する情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された情報から、前記ユーザに技能を付与する技能付与部と、技能間の関係性に基づいて、前記技能付与部により付与された技能から、前記ユーザが有する他の技能を推定する技能推定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、検索の利便性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの概略構成図の一例である。
【図２Ａ】実施形態に係る情報処理サーバ（情報処理装置）のハード構成の一例である。
【図２Ｂ】実施形態に係る情報処理サーバの記憶装置に登録されているデータベースの一例である。
【図２Ｃ】実施形態に係る情報処理サーバの機能構成の一例である。
【図３Ａ】実施形態に係る企業端末のハード構成の一例である。
【図３Ｂ】実施形態に係る企業端末の機能構成の一例である。
【図４Ａ】実施形態に係る企業端末の表示装置に表示される検索条件入力画面の一例である。
【図４Ｂ】実施形態に係る企業端末の表示装置に表示される個人詳細表示画面の一例である。
【図５Ａ】実施形態に係る情報処理システムによるユーザ情報取得処理を示すフローチャートの一例である。
【図５Ｂ】実施形態に係る情報処理システムによる検索処理を示すフローチャートの一例である。
【図５Ｃ】実施形態に係る情報処理システムによる個人詳細提示処理を示すフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の各実施形態を説明する。なお、以下の説明において、「企業」には、種々の法人、組合、機構、個人、団体、事業体などが含まれる。また、「候補者」には、就職者、転職者、アルバイト、インターン生（実習生）、パートタイム労働者の候補者の他、業務委託契約を行う際の候補者などが含まれる。また、「市場価値」とは、就職、転職など就労に関する市場における価値のことをいう。
【００１１】
[第１実施形態]
初めに、図１を参照して情報処理システム１の構成について説明する。情報処理システム１は、情報処理サーバ２及び企業端末３がネットワーク５を介して接続された構成を有する。なお、情報処理システム１が具備する情報処理サーバ２及び企業端末３の数は任意である。
【００１２】
ネットワーク５には、例えば、ＨＴＭＬ、ＪＳＯＮ、ＣＳＶなどのファイル形式（以下、これらの形式のファイルを、単にＨＴＭＬファイルという）で情報を提供するＷＷＷサーバが接続されており、情報処理サーバ２は、ネットワーク５を介して上記ＷＷＷサーバにアクセスし、提供されたＨＴＭＬファイルを読み込むことで、公開されているＷＥＢサイトの情報を閲覧・取得することができるように構成されている。ＷＥＢサイトの情報の取得には、クローラーやスクレイパーなどのソフトウェアを利用することができる。なお、ネットワーク５をどのような通信網で構成するかは任意である。
【００１３】
（情報処理サーバ２）
図２Ａは、情報処理サーバ２の構成図である。図２Ａは、情報処理サーバ２の主なハード構成を示しており、情報処理サーバ２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ、ＣＰＵ２００Ｃがバス（ＢＵＳ）等を介して接続された構成を備える。なお、情報処理サーバ２は、その他、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置、及び液晶モニタや有機ＥＬモニタなどの表示装置を備えていてもよい。
【００１４】
通信ＩＦ２００Ａは、他の装置（本実施形態では、ＷＥＢサイト、企業端末３）と通信するためのインターフェースである。記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ)）である。ＣＰＵ２００Ｃは、情報処理サーバ２を制御し、図示しないＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を備えている。
【００１５】
なお、本実施形態では、図２Ａに示すように、情報処理サーバ２が記憶装置２００Ｂを備える構成となっているが、情報処理サーバ２とネットワーク５を介して接続された他のサーバが記憶装置２００Ｂの全部又はその一部を備える構成であってもよい。この場合、情報処理サーバ２は、他のサーバが備える記憶装置２００Ｂを参照する。また、後述する情報処理プログラムを情報処理サーバ２とネットワーク５を介して接続された他のサーバからダウンロード可能に構成されていてもよい。
【００１６】
図２Ｂは、情報処理サーバ２の記憶装置２００Ｂに登録されているデータベースの一例である。記憶装置２００Ｂには、情報処理プログラム、各種データベース（本実施形態では、巡回先ＤＢ１、ユーザＤＢ２、企業ＤＢ３）、ユーザが情報処理システム１へ登録する際の登録フォームの情報などが記憶されている。なお、本実施形態では、複数のデータベースを備えているが一つのデータベースとしてもよい。
【００１７】
（巡回先ＤＢ１）
巡回先ＤＢ１には、情報処理サーバ２が巡回して情報を取得するためのＷＥＢサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）が登録されている。このＵＲＬは、情報処理サーバ２の管理者等が予め巡回先のＵＲＬを巡回先ＤＢ１に登録してもよい。また、情報処理サーバ２が、巡回先のＷＥＢサイトのリンク先のＵＲＬを巡回先のＵＲＬとして自動で追加するようにしてもよい。ここで、ＷＥＢサイトは特に限定はされないが、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等の個人がネットワーク上に公開したサイトであることが好ましい。ユーザの情報を取得しやすいためである。
【００１８】
（ユーザＤＢ２）
ユーザＤＢ２には、情報処理サーバ２がＷＥＢサイトを巡回して取得した情報を解析した結果に基づいて付与された属性及び技能（以下、スキルともいう）がユーザ毎に登録されている。ここで属性には、ユーザの名称（氏名、ハンドルネーム（ＨＮ）、ニックネーム、アカウント名など）、性別、住所、連絡先（メールアドレス、ＳＮＳのアカウント名など）、所属先（企業名、学校名など）、職種、興味や関心のある事柄（プログラム、語学、など）などのユーザの属性を示す情報が含まれる。また、スキルには、資格（例えば、ＩＴパスポート、ＩＴストラテジストなど）、能力（例えば、ＰＣスキル（ワード、エクセル、パワーポイントなど）、プログラミングスキル（Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｒｕｂｙ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌなど））などのユーザの能力を示す情報が含まれる。なお、どのような情報を属性とし、どのような情報をスキルとするかは任意である。例えば、一例として、属性名があらかじめ与えられているもの(例:住所、性別など)を属性とし、形態素解析をして自動的に取得した固有名詞をスキルとしてもよい。
【００１９】
（企業ＤＢ３）
企業ＤＢ３には、企業情報が企業毎に関連付けられて登録されている。具体的には、企業ＤＢ３には、企業ごとに、企業の名称、連絡先、所属先（企業名、学校名など）、所属している人物に関する情報（例えば、氏名、ＳＮＳなど）などの情報が企業ＩＤに関連付けて企業ＤＢ３に登録されている。また、企業ＤＢ３には、企業がユーザＤＢ２から採用候補者として選択したユーザ（以下、候補者ユーザともいう）のユーザＩＤが企業ＩＤに関連付けて登録されている。なお、企業ＤＢ３に、候補者ユーザのユーザＩＤに、前記ユーザのステータス情報が関連付けて登録するようにしてもよい。ステータス情報としては、例えば、新規の採用候補者であるか否か、採用候補者へのコンタクト（メールの送信など）の有無、採用候補者からのコンタクトに対する返信の有無、採用候補者との面談の有無や予定などの情報を含めるとよい。
【００２０】
（情報処理サーバ２の機能）
図２Ｃは、情報処理サーバ２の機能ブロック図である。図２Ｃに示すように、情報処理サーバ２は、取得部２０１、解析部２０２、分類部２０３、属性付与部２０４、技能付与部２０５、受付部２０６（第１から第３受付部）、検索部２０７、技能推定部２０８、推定技能付与部２０９、レベル変換部２１０、提示部２１１（第１から第５提示部）、記憶装置制御部２１２などの機能を有する。なお、図２Ｃに示す機能は、情報処理サーバ２のＲＯＭ（不図示）に記憶された情報処理プログラムをＣＰＵ２００Ｃが実行することにより実現される。
【００２１】
取得部２０１は、巡回先ＤＢ１に登録されているＵＲＬに基づいて、ＷＥＢサイトにアクセスし、ＷＥＢサイトから提供されるＨＴＭＬファイルを読み込むことで、公開されている情報をユーザごとに取得する。取得部２０１により取得される情報には、ユーザを特定する情報が含まれる。ユーザを特定する情報としては、例えば、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ等がユーザを特定するのに用いる識別名（ハンドルネーム）、識別番号、メールアドレス、又は氏名などの情報が含まれる。
【００２２】
なお、取得部２０１は、アクセスしたＷＥＢサイトのリンク先のＵＲＬのＷＥＢサイトについても情報を取得するようにしてもよい。また、取得部２０１により取得される情報には、テキストデータの他、画像データ（動画データ及び静止画データを含む）、音声データなどが含まれていてもよい。
【００２３】
解析部２０２は、取得部２０１により取得された情報を解析する。具体的には、解析部２０２は、取得部２０１により取得されたテキストデータに対して形態素解析等の処理を行い、取得した情報に含まれる単語（ワード）の出現頻度を取得する。ここで、情報に記載される単語は、「技術」「プログラミング」のように、単一の形態素からなる語であっても良いし、たとえば、「技術開発」「Ｃ言語プログラミング」のように、連続する複数の形態素からなる複合語であってもよい。
【００２４】
また、解析部２０２は、取得部２０１により取得された情報が画像データである場合、画像処理により画像データに含まれるテキストデータを抽出する（既知のＯＣＲ (Ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ; 光学文字認識)技術等を用いてもよい）。また、解析部２０２は、取得部２０１により取得された情報が音声データである場合、音声データをテキストデータに変換する（既知の音声認識技術等を用いてもよい）。
【００２５】
分類部２０３は、ユーザを特定する情報に基づいて、解析部２０２で解析された情報をユーザごとに分類する。換言すると、分類部２０３は、解析部２０２で解析された情報が、どのユーザに関するものであるかを特定し、特定したユーザに関連付ける。分類部２０３は、前記処理を解析部２０２で解析された情報全てに対して行う。
【００２６】
属性付与部２０４は、解析部２０２での解析結果から属性を決定し、決定した属性をユーザに付与する処理をユーザ毎に行う。具体的には、属性付与部２０４は、解析部２０２で解析された複数の単語及び前記複数の単語の出現頻度に応じて、ユーザの名称（氏名、ハンドルネーム（ＨＮ）、ニックネーム、アカウント名など）、性別、住所、連絡先（メールアドレス、ＳＮＳのアカウント名など）、所属先（企業名、学校名など）、職種、興味や関心のある事柄（プログラム、語学、など）などの情報を抽出し、属性として該情報を抽出したユーザに付与する。
【００２７】
技能付与部２０５は、解析部２０２での解析結果からスキルを決定し、決定したスキルをユーザに付与する処理をユーザ毎に行う。具体的には、技能付与部２０５は、解析部２０２で解析された複数の単語及び前記複数の単語の出現頻度に応じて、資格（例えば、ＩＴパスポート、ＩＴストラテジストなど）、能力（例えば、ＰＣスキル（ワード、エクセル、パワーポイントなど）、プログラミングスキル（Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｒｕｂｙ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌなど））などのユーザの能力を示す情報を抽出し、スキルとして該情報を抽出したユーザに付与する。
【００２８】
ここで、出現頻度が高い単語は、ユーザの知識及び趣味等がより反映されていると期待される。例えば、ユーザがプログラムに関心が有る場合には、プログラムに関連した単語が頻繁に出現すると期待される。このため、本実施形態では、複数の単語の出現頻度に応じて属性及びスキルを決定し、決定した属性をユーザに付与する。例えば、属性付与部２０４及び技能付与部２０５は、出現頻度が相対的に高い複数の単語のいずれも１つの話題に関するものの場合、前記話題に関する属性及びスキルをユーザに付与する。
【００２９】
また、属性付与部２０４及び技能付与部２０５は、例えば、出現頻度の相対的に高い複数の単語が複数の話題に関するものの場合、それぞれの話題に関する複数の属性及びスキルをユーザに付与する。さらに、属性付与部２０４及び技能付与部２０５は、出現頻度の相対的に低い単語であっても、出現頻度の相対的に低い単語が１又は複数で１つの話題に関するものを示す場合、その話題に関する属性及びスキルをユーザに付与する。
【００３０】
なお、属性付与部２０４及び技能付与部２０５は、出現頻度の相対的な多さ又は少なさに応じてユーザに属性及びスキルを付与するだけでなく、種々の設定に基づき、複数の単語の出現頻度に応じてユーザに属性及びスキルを付与してもよい。
【００３１】
受付部２０６は、企業端末３から送信される検索条件（属性やスキル）を受け付ける。受付部２０６で受け付けられた検索条件は、検索部２０７によるユーザの検索に利用される。また、受付部２０６は、企業端末３から送信されるユーザの選択を受け付ける。受付部２０６で選択を受け付けられたユーザのユーザＩＤは、前記ユーザを選択した企業の企業ＩＤに関連付けて企業ＤＢ３に登録される。また、受付部２０６は、企業端末３から送信される種々の操作を受け付ける。
【００３２】
検索部２０７は、企業端末３から送信される検索条件に基づいてユーザを検索する。具体的には、検索部２０７は、ユーザＤＢ２を参照し、企業端末３から送信される検索条件に基づいてユーザを検索する。検索部２０７により検索されたユーザの情報は、企業端末３へと送信される。
【００３３】
ここで、検索条件は、ユーザに付与される１以上の属性及びスキルの指定を受け付けてもよいし、ユーザに付与された属性及びスキルに数値（スコア）が付与されている場合には、数値が所定数以上、所定数以下、又は、所定数の範囲等の入力を受け付けるようにしてもよい。また、属性には、住所、連絡先、勤務先などの情報が含まれているため、これらの情報を検索条件として受け付けるようにしてもよい。
【００３４】
技能推定部２０８は、スキル間の関係性に基づいて、技能付与部２０５により付与されたスキルから、ユーザが有する他のスキルを推定する。また、技能推定部２０８は、属性とスキルとの関係性に基づいて、属性付与部２０４により付与された属性から、ユーザが有する他のスキルを推定する。また、技能推定部２０８は、スキル間の関係性、属性とスキルとの関係性に基づいて、受付部２０６で受け付けた検索条件（属性やスキル）から、ユーザが有する他のスキルを推定する。なお、上記スキル間の関係性、属性とスキルとの関係性には、ユーザ間の関係性を利用する場合が含まれる。ここで、ユーザ間の関係性を利用する場合とは、例えば、あるユーザ（第一ユーザ）と類似した他のユーザ（第二ユーザ）の情報を用いて、あるユーザ（第一ユーザ）の情報を自動的に推定することであり、本実施形態の場合、技能推定部２０８は、ユーザ（第一ユーザ）が有するスキルまたは属性が類似している他のユーザ（第二ユーザ）が保有している他のスキルを、第一ユーザが保有するものとして推定する。
【００３５】
さらに、技能推定部２０８は、スキル間の関係性に基づいて、自身が推定したスキルから更にユーザの有する他のスキルを推定する（スキルの推定を連鎖させる）。なお、推定されたスキルから更にスキルを推定する場合、通常、連鎖させるたびに、推定されたスキルをユーザが有する信頼性が低下する。このため、推定されたスキルから更にスキルを推定する回数は、１〜３回程度に留めるか、推定されるスキルを有する信頼性が所定の閾値（例えば、５０％）を下回った時点で、スキルの推定を停止することが好ましい。
【００３６】
ここで、技能推定部２０８による推定には種々の手法を利用することができる。例えば、技能推定部２０８は、協調フィルタリング等の共起関係を利用してスキルを推定するようにしてもよい。この場合、例えば、技能推定部２０８は、ユーザＤＢ２に蓄積されているユーザの属性とスキルの情報に基づいて、スキルＡが付与されたユーザがスキルＢを付与されている信頼性を算出する。技能推定部２０８は、算出した信頼性が一定以上であれば、スキルＡが付与されたユーザは、スキルＢを有していると推定する。なお、技能推定部２０８は、一つのスキルから一つの他のスキルを推定するだけでなく、２以上のスキルから一つの他のスキル（例えば、スキルＢ）を推定する場合もあれば、２以上のスキルから２以上の他のスキルを推定する場合もある。また、技能推定部２０８は、一つのスキルから２以上の他のスキルを推定する場合もある。
また、技能推定部２０８による推定方法として、強調フィルタリングを用いる場合、アイテム（ここでは、スキル）ベース、ユーザーベース、モデルベース、等、既知の任意の協調フィルタリング手法を用いることができる。
【００３７】
ここで、上記信頼性を示す指標としては、例えば、「確率」、「ＰＭＩ (ｐａｉｒｗｉｓｅ  ｍｕｔｕａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ)」、「共起回数」などを採用することができる。信頼性を示す指標として「確率」、「ＰＭＩ」、「共起回数」のいずれかを採用する場合、算出された「確率」、「ＰＭＩ」、「共起回数」の値が一定以上であれば、スキルＡが付与されたユーザは、スキルＢを有していると推定するようにしてもよい。また、上記では、信頼性が一定以上のスキルを候補として提示する形態となっているが、推定されたスキルを信頼性の高い順に並べ、「上位から所定数まで」のスキルを候補として提示する形態としてもよい、また、上記では、信頼性が一定以上のスキルを信頼性の高い順に並べ、「上位から所定数まで」のスキルを候補として提示する形態としてもよい（信頼性の閾値と、順位の閾値との組み合わせ）。
【００３８】
なお、以降では、「信頼性」の指標に「確率」を採用したものとして本実施形態について説明するが、上述のように、「信頼性」の指標は、「確率」だけに限られるものでなく、他の種々の指標を利用することができる。
【００３９】
また、技能推定部２０８は、ユーザＤＢ２に蓄積されているユーザの属性とスキルの情報に基づいて、属性Ｃが付与されたユーザがスキルＤを有している信頼性を算出する。技能推定部２０８は、算出した信頼性が一定以上であれば、属性Ｃが付与されたユーザは、スキルＤを有していると推定する。
【００４０】
以上のように、ＤＢ２に蓄積されているスキル間の関係性や属性とスキルとの関係性に基づいて、技能推定部２０８が、属性付与部２０４により付与された属性や技能付与部２０５により付与されたスキル、受付部２０６で受け付けられた検索条件から、ユーザが有する他のスキルを推定するようにしてもよい。
【００４１】
また、上記説明では、ユーザＤＢ２に蓄積されているユーザの属性とスキルの情報を利用しているが、ＷＥＢサイト上の文章（例えば、専門分野のサイト）やそのような文章を集めたデータベースを利用してもよい。この場合、ある単語がある文章（または文）中に出たとき、その文章（文）中に別の限られた単語が頻繁に出現することを利用する。例えば、「自然言語処理」に関して記述されているＷＥＢサイトにおいて、「Ｐｙｔｈｏｎ」、「機械学習」の単語が頻繁に出現する場合、技能推定部２０８は、「Ｐｙｔｈｏｎ」、「機械学習」のスキルが付与されているユーザは、「自然言語処理」のスキルを有していると推定する。なお、技能推定部２０８は、「自然言語処理」に関して記述されているＷＥＢサイトにおいて、「Ｐｙｔｈｏｎ」、「機械学習」の単語が頻繁に出現する確率（出現率）が一定以上（例えば、５０％以上）であれば、「Ｐｙｔｈｏｎ」、「機械学習」のスキルが付与されているユーザは、「自然言語処理」のスキルを有していると推定する。また、「自然言語処理」スキルが付与されているユーザは、「Ｐｙｔｈｏｎ」、「機械学習」のスキルを有していると推定してもよい。
【００４２】
以上のように、ＷＥＢサイトやデータベース内の文章に記述されているスキル間の関係性や属性とスキルとの関係性に基づいて、技能推定部２０８が、属性付与部２０４により付与された属性や技能付与部２０５により付与されたスキル、受付部２０６で受け付けられた検索条件から、ユーザが有する他のスキルを推定するようにしてもよい。
【００４３】
また、類語辞書のように、ある属性が付与されたユーザが有すると推定されるスキル、あるスキルが付与されたユーザが有すると推定されるスキルを予め登録したデータベースを参照して、技能推定部２０８が、属性付与部２０４により付与された属性や技能付与部２０５により付与されたスキル、受付部２０６で受け付けられた検索条件から、ユーザが有する他のスキルを推定するようにしてもよい。
【００４４】
以下の表１にデータベースの一例を示す。
【表１】
2020170416.tif 000003
例えば、「属性Ａ」には、「スキル１」、「スキル２」、「スキル３」が関連付けて登録されているため、属性付与部２０４により属性Ａがユーザに付与されている場合、技能推定部２０８は、該ユーザは、「スキル１」、「スキル２」、「スキル３」を有していると推定する。
【００４５】
また、例えば、「属性Ｃ」と「スキルＺ」には、それぞれ「スキル７」が関連づけて登録されている。この場合、技能推定部２０８は、例えば「属性Ｃ」に関連して登録された「スキル７」の信頼性(確率３０％)と、「スキルＺ」に関連して登録された「スキル７」の信頼性（確率４０％）とから、「属性Ｃ」および「スキルＺ」が付与されているユーザが「スキル７」を有すると推定する信頼性（確率）を計算する。具体的には、技能推定部２０８は、例えば下記（１）式によって「属性Ｃ」および「スキルＺ」が付与されているユーザが「スキル７」を有すると推定する信頼性（１００％―７０％×６０％＝５８％）を求める。
１００％ ― (１００％ ― （属性Ｃに関連してスキル７を有する確率）)×(１００％ ― （スキルＺに関連してスキル７を有する確率）)・・・（１）
そして、属性ＣおよびスキルＺがユーザに付与されている場合、技能推定部２０８は、該ユーザが「スキル７」を有していると推定する。
また、後述する提示部２１１において、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性を提示するため、データベースには、推定される信頼性ごとにスキルが関連付けられている。
【００４６】
推定技能付与部２０９は、技能推定部２０８により推定されたスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する。つまり、本実施形態では、ユーザＤＢ２に登録されているユーザを検索する際の情報として、属性付与部２０４により付与された属性及び技能付与部２０５により付与されたスキルに加えて、技能推定部２０８により推定されたスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する。
【００４７】
レベル変換部２１０は、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性を１〜１０のレベルに変換する。また、レベル変換部２１０は、技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性を１〜１０のレベルに変換する。以下の表２に変換の一例を示す。
【表２】
2020170416.tif 000004
表２に示すように、例えば、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性が８５％以上９０％未満である場合、レベル変換部２１０は、レベル８に変換する。同様にして、例えば、技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性が８５％以上９０％未満である場合、レベル変換部２１０は、レベル８に変換する。また、本実施形態では、表２に示すように、レベルが高いほど信頼性が高くなっている。
【００４８】
なお、技能推定部２０８により推定されたスキルのレベルの計算方法として、推定元のレベルを引き継ぐようにしてもよい。このような形態として、例えば、以下のような場合が考えられる。
（１）推定元となったスキルのレベルをそのまま引き継いで該スキルのレベルとする。
（２）(推定元となったスキルのレベル)×(推定確率)を該スキルのレベルとする。
（３）複数のスキルから推定される場合(段落「００３６」参照)、各推定元のレベルの重み付き平均値(重みには関連度を用いる) を該スキルのレベルとする。
【００４９】
また、上記（３）の場合、推定前のスキルとして、スキルＡがレベル５, スキルＢがレベル８であり、スキル間の信頼性がそれぞれ、スキルＡからスキルＣが推定される信頼性が４０、スキルＢからスキルＣが推定される信頼性が８０であるとすると、スキルＣのレベルは、下記（２）式により、７となる。
（５×４０＋８×８０）／（４０＋８０）・・・（２）
【００５０】
提示部２１１は、情報処理サーバ２の情報を企業端末へ提示する。具体的には、提示部２１１（第１提示部）は、技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件の候補として提示する。また、提示部２１１（第２提示部）は、技能付与部２０５により付与されたスキル及び技能推定部２０８により推定されたスキルの関係性を提示する。ここで、本実施形態の関係性の提示には、例えば、「スキルＡは、スキルＢから推定されました。」というようにスキル間の関係性を提示する場合や、「スキルＡは、スキルＢから共起確率８０％で推定されました。」というように関連性及びその度合いを提示する場合などが含まれる。
【００５１】
また、提示部２１１（第３提示部）は、技能付与部２０５により付与されたスキルと、技能推定部２０８により推定されたスキルとを異なる態様（例えば、表示の大きさ、表示の色、表示の形状、文章の文字数、文字のフォントなどを異ならせる）で提示する。
【００５２】
さらに、提示部２１１（第４、第５提示部）は、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性及び技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性を提示する。具体的には、提示部２１１（第４、第５提示部）は、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性をレベルに変換した値及び技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性をレベルに変換した値を提示する。なお、本実施形態では、提示部２１１は、レベル変換部２１０で変換されたレベルを信頼性として提示しているが、技能推定部２０８により推定されたスキル及び技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性を（レベル変換部２１０で変換せずに）提示するようにしてもよい。
【００５３】
なお、技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性のレベルは、解析部２０２で解析された単語の出現頻度に応じて推定される。具体的には、解析部２０２で解析された単語の出現頻度が高いほど信頼性のレベルが高いものとして推定する。この場合、単語の出現回数とレベルとを対応付けたデータテーブルを用意し、情報素元（例えば、ブログ、ＳＮＳなど）ごとに重み付けを行い、出現回数の線形和を取ってから、上記データテーブルに適用してレベルを算出するとよい。なお、出現回数が多くても、ありふれた(=他の人も出現回数が多い)スキルの場合、レベルを割り引いて（レベルを低く）算出するようにしてもよい。例えば、ｔｆ−ｉｄｆの手法などを利用することができる。
【００５４】
記憶装置制御部２１２は、記憶装置２００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部２１２は、記憶装置２００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。
【００５５】
（企業端末３）
図３Ａは、企業端末３の構成図である。企業端末３は、例えば、デスクトップＰＣ、ノートＰＣなどであるが、スマートフォンやタブレット端末などであってもよい。図３Ａは、企業端末３の主なハード構成を示しており、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ、入力装置３００Ｃ、表示装置３００Ｄ及びＣＰＵ３００Ｅがバス（ＢＵＳ）などを介して接続された構成を備える。
【００５６】
通信ＩＦ３００Ａは、他の装置（本実施形態では、情報処理サーバ２）と通信するためのインターフェースである。記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置３００Ｂには、情報処理プログラムなどが記憶されている。また、記憶装置３００Ｂには、企業端末３を識別するためのＩＤが記憶されている。企業端末３から送信される情報にＩＤを付与することで、情報処理サーバ２は、受信した情報がどの企業端末３から送信されたものであるかを認識することができる。なお、ＩＤは、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレス、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスなどを利用してもよく、情報処理サーバ２が企業端末３に対して付与するようにしてもよい。
【００５７】
入力装置３００Ｃは、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、企業の採用担当者等（採用担当者等には、採用担当以外にも企業に所属する人物や関係する人物が含まれる）は、入力装置３００Ｃを操作して、必要な情報、例えば、ユーザを検索する際の検索条件などの情報を入力することができる。表示装置３００Ｄは、例えば、液晶モニタや有機ＥＬモニタなどである。表示装置３００Ｄは、情報処理システム１の利用に必要な画面を表示する。
【００５８】
ＣＰＵ３００Ｅは、企業端末３を制御し、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭを備えている。
【００５９】
図３Ｂは、企業端末３の機能ブロック図である。図３Ｂに示すように、企業端末３は、入力受付部３０１、表示装置制御部３０２、送信部３０３、受信部３０４及び記憶装置制御部３０５などの機能を有する。なお、図３Ｂに示す機能は、企業端末３のＲＯＭ（不図示）に記憶された情報処理プログラムをＣＰＵ３００Ｅが実行することにより実現される。
【００６０】
入力受付部３０１は、入力装置３００Ｃで入力された情報を受け付ける。
【００６１】
表示装置制御部３０２は、表示装置３００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部３０２は、後述する図４Ａ及び図４Ｂに示す画面を表示装置３００Ｄに表示させる。
【００６２】
送信部３０３は、入力受付部３０１で受け付けられた情報を情報処理サーバ２へ送信する。
【００６３】
受信部３０４は、情報処理サーバ２から送信される情報を受信する。
【００６４】
記憶装置制御部３０５は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０５は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。
【００６５】
（企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される画面）
図４Ａは、企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される検索条件入力画面の一例である。図４Ａに示す検索条件入力画面では、候補者ユーザを検索するための条件（検索条件）を入力することができる。具体的には、検索のための入力欄４０４が提示され、企業の採用担当者等は、属性またはスキルを指定する。例えば、「機械学習」４０１を検索条件として設定する場合、企業の採用担当者等は、入力装置３００Ｃを操作して、「ＯＫ」ボタン４０２を選択する。「ＯＫ」ボタン４０２を選択すると、情報が情報処理サーバ２へ送信され、「機械学習」が検索条件として設定される。また、図４Ａに示すように、入力欄４０４の下部には、技能推定部２０８により「機械学習」から推定された他のスキル４０３が提示部２１１により検索条件入力の候補として提示される（図４Ａに示す例では、「人工知能」と「統計」）。
【００６６】
また、企業の採用担当者等が、入力装置３００Ｃを操作して、「人工知能」又は「統計」を選択すると、選択されたスキルが企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される。例えば、図４Ａにおいて「人工知能」を選択すると、「人工知能」の名称４０１が記載された入力欄４０４が提示される。同様に、「人工知能」を検索条件として設定する場合、企業の採用担当者等は、入力装置３００Ｃを操作して、「ＯＫ」ボタン４０２を選択する。「ＯＫ」ボタン４０２を選択すると、情報が情報処理サーバ２へ送信され、「人工知能」が検索条件として設定される。また、図４Ａと同様に示すように、入力欄４０４の下部には、技能推定部２０８により「人工知能」から推定された他のスキル４０３が提示部２１１により提示される。すなわち、技能推定部２０８は、推定されたスキル「人工知能」から更にユーザの有する他のスキルを推定し、提示部２１１により企業端末３の表示装置３００Ｄに提示される。
【００６７】
図４Ｂは、企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される個人詳細表示画面の一例である。図４Ｂに示す個人詳細表示画面は、図４Ａに示す画面で設定された検索条件で検索されたユーザや、採用候補者として選択した候補者ユーザの詳細を確認するための画面である。
【００６８】
図４Ｂに示すように、個人詳細表示画面では、ユーザの名称４１１（田中一郎）と、このユーザが有しているスキル４１２とを確認することができる。ここで、スキル４１２は、技能付与部２０５により付与されたスキルと、技能推定部２０８により推定されたスキルが提示部２１１により提示される。また、各スキルは、スキル名４１２Ｂと、ユーザが該スキルを有している信頼性４１２Ａ（図４Ｂでは信頼性をレベル変換部２１０で変換されたレベルで提示）とが提示部２１１により提示される。
【００６９】
また、提示部２１１は、技能付与部２０５により付与されたスキルと、技能推定部２０８により推定されたスキルとは異なる態様で提示する。図４Ｂでは、技能推定部２０８により推定されたスキルがハッチングされた状態で提示されているが、技能付与部２０５により付与されたスキルと、技能推定部２０８により推定されたスキルとは異なる態様で提示されていればよく、表示の大きさ、表示の色、表示の形状、文章の文字数、文字のフォントなどを異ならせて提示してもよい。
【００７０】
また、提示部２１１は、技能付与部２０５により付与されたスキル及び技能推定部２０８により推定されたスキルの関係性を提示する。本実施形態では、ポインタを推定されたスキル上に合わせる（マウスオーバーする）ことで、図４Ｂに示すように、「自然言語処理」が「機械学習」、「Ｐｙｔｈｏｎ」から推定されたことが提示される。なお、図４Ｂに示すように、「スキルＡは、スキルＢから推定されました。」というようにスキル間の関係性を提示する以外に、「スキルＡは、スキルＢから共起確率８０％で推定されました。」というように関連性及びその度合いを提示するようにしてもよい。
【００７１】
（情報処理システム１の動作）
図５Ａから図５Ｃは、情報処理システム１による情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ａから図５Ｃを参照して本実施形態に係る情報処理システム１の処理について説明する。
【００７２】
（ユーザ情報取得処理）
図５Ａは、ユーザ情報取得処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ａを参照してユーザ情報取得処理について説明する。なお、図５Ａに示すユーザ情報取得処理は、定期的及び／又は非定期に実行される。
【００７３】
（ステップＳ１０１）
取得部２０１は、巡回先ＤＢ１に登録されているＵＲＬに基づいて、ＷＥＢサイトにアクセスし、ＷＥＢサイトから提供されるＨＴＭＬファイルを読み込むことで、公開されている情報をユーザごとに取得する。
【００７４】
（ステップＳ１０２）
解析部２０２は、取得部２０１により取得された情報を解析する。なお、解析部２０２による解析については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００７５】
（ステップＳ１０３）
分類部２０３は、ユーザを特定する情報に基づいて、解析部２０２で解析された情報をユーザごとに分類する。なお、分類部２０３による分類については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００７６】
（ステップＳ１０４）
属性付与部２０４は、解析部２０２で解析された解析結果に基づいて属性を決定し、決定した属性をユーザに付与する処理をユーザ毎に行う。なお、属性付与部２０４によるユーザへの属性付与については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００７７】
（ステップＳ１０５）
技能付与部２０５は、解析部２０２で解析された解析結果に基づいてスキルを決定し、決定したスキルをユーザに付与する処理をユーザ毎に行う。なお、技能付与部２０５によるユーザへの属性付与については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００７８】
（ステップＳ１０６）
技能推定部２０８は、属性付与部２０４により付与された属性及び技能付与部２０５により付与されたスキルから、ユーザが有する他のスキルを推定する。また、技能推定部２０８は、自身が推定したスキルから更にユーザの有する他のスキルを推定する（スキルの推定の連鎖）。なお、技能推定部２０８による他のスキルの推定については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００７９】
（ステップＳ１０７）
推定技能付与部２０９は、技能推定部２０８により推定されたスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する。つまり、上述したように、ユーザＤＢ２に登録されているユーザを検索する際の情報として、属性付与部２０４により付与された属性及び技能付与部２０５により付与されたスキルに加えて、技能推定部２０８により推定されたスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する。
【００８０】
（ステップＳ１０８）
記憶装置制御部２１２は、解析部２０２での解析結果に基づいて、属性付与部２０４及び技能付与部２０５により付与された属性及びスキルをユーザ毎にユーザＤＢ２へ登録する。
【００８１】
（検索処理）
図５Ｂは、検索処理の一例を示すフローチャートである。以下、図４Ａ及び図５Ｂを参照して検索処理について説明する。
【００８２】
（ステップＳ２０１）
企業の採用担当者等が企業端末３の入力装置３００Ｃを操作して検索開始操作を入力すると、該操作が情報処理サーバ２で受け付けられ、企業端末３の表示装置３００Ｄに図４Ａに示す入力欄４０４が提示される。企業の採用担当者等が、入力欄４０４に属性又はスキルを入力すると、該情報が企業端末３から情報処理サーバ２へ送信され、情報処理サーバ２の受付部２０６で受け付けられる。なお、上記では、企業の採用担当者等が入力欄４０４に属性又はスキルを入力する形態となっているが、あらかじめ複数のスキル及び／又は属性を表示しておき、企業の採用担当者等が表示されたスキル及び／又は属性の中から選択する形態としても良い。また、企業の採用担当者等が入力欄４０４に属性又はスキルを入力する形態と、あらかじめ複数のスキル及び／又は属性を表示しておき、企業の採用担当者等が表示されたスキル及び／又は属性の中から選択する形態とを組み合わせるようにしてもよい。
【００８３】
（ステップＳ２０２）
技能推定部２０８は、受付部２０６で受け付けられた属性又はスキルから、ユーザが有する他のスキルを推定する。なお、技能推定部２０８による他のスキルの推定については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００８４】
（ステップＳ２０３）
提示部２１１は、技能推定部２０８により推測された他のスキルの情報を検索条件入力の候補として提示する。具体的には、提示部２１１は、技能推定部２０８により推測された他のスキルの情報を企業端末３へ送信する。企業端末３へ送信された情報は、企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される。
【００８５】
（ステップＳ２０４）
受付部２０６は、提示されているスキルの選択操作を受け付けたか否か、具体的には、企業の採用担当者等が企業端末３の入力装置３００Ｃを操作して図４Ａの「ＯＫ」ボタン４０２を選択したか否かを判定する。受付部２０６が提示されたスキルの選択操作を受け付けたと判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０５のステップへ移行する。受付部２０６が提示されているスキルの選択操作を受け付けていないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ２０６のステップへ移行する。
【００８６】
（ステップＳ２０５）
検索部２０７は、入力欄４０４に入力されている属性又はスキルを検索条件としてセットする。
【００８７】
（ステップＳ２０６）
受付部２０６は、推定されたスキルの選択操作を受け付けたか否か、具体的には、企業の採用担当者等が企業端末３の入力装置３００Ｃを操作して図４Ａの「人口知能」又は「統計」のボタン４０２を選択したか否かを判定する。受付部２０６が推定されたスキルの選択操作を受け付けたと判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０２のステップへ移行する。受付部２０６が推定されたスキルの選択操作を受け付けていないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ２０７のステップへ移行する。
【００８８】
（ステップＳ２０７）
検索部２０７は、検索条件のセットが完了したか否かを判定する。検索部２０７が検索条件のセットが完了したと判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０８の処理へ移行する。検索部２０７が検索条件のセットが完了していないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ２０１の処理へ移行し、検索処理を継続する。
【００８９】
（ステップＳ２０８）
検索部２０７は、ユーザＤＢ２を参照し、セットされた検索条件に合致するユーザを検索する。セットされた検索条件に合致するユーザが検索された場合（ＹＥＳ）、検索部２０７は、ステップＳ２０９の処理へ移行する。セットされた検索条件に合致するユーザが検索されなかった場合（ＮＯ）、検索部２０７は、検索処理を終了する。
【００９０】
（ステップＳ２０９）
提示部２１１は、検索部２０７により検索されたユーザの情報を提示する。具体的には、提示部２１１は、検索されたユーザの情報を企業端末３へ送信する。企業端末３へ送信されたユーザの情報は、企業端末３の表示装置３００Ｄに表示される。
【００９１】
（ステップＳ２１０）
企業の採用担当者等は、入力装置３００Ｃを操作して、企業端末３の表示装置３００Ｄに表示されたユーザから、１以上のユーザを採用候補者（候補者ユーザ）として選択する。選択操作は、入力受付部３０１で受け付けられたのち、送信部３０３から情報処理サーバ２へと送信される。情報処理サーバ２は、企業端末３から送信されるユーザの選択を受け付ける。より具体的には、情報処理サーバ２の受付部２０６は、企業端末３から送信されるユーザの選択を受け付ける。
【００９２】
（ステップＳ２１１）
記憶装置制御部２１２は、受付部２０６で受け付けたユーザのユーザＩＤを、該ユーザを選択した企業の企業ＩＤに関連付けて企業ＤＢ３へ登録する（候補者ユーザとして登録される）。
【００９３】
（個人詳細提示処理）
図５Ｃは、個人詳細提示処理の一例を示すフローチャートである。以下、図４Ｂ及び図５Ｃを参照して個人詳細提示処理について説明する。図５Ｃに示す個人詳細提示処理を実行することで、図４Ｂに示す個人詳細表示画面を表示することができるようになる。
【００９４】
（ステップＳ３０１）
企業の採用担当者等が企業端末３の入力装置３００Ｃを操作して個人詳細表示画面の提示操作を入力すると、該操作が情報処理サーバ２で受け付けられる。具体的には、個人詳細表示画面の入力操作が企業端末３の入力受付部３０１で受け付けられ、送信部３０３から情報処理サーバ２へ送信される。情報処理サーバ２では、企業端末３から送信された個人詳細表示画面の提示操作が受付部２０６で受け付けられる。
【００９５】
（ステップＳ３０２）
提示部２１１は、受付部２０６で受け付けられた提示操作に基づいて、詳細を表示するように指定されたユーザの名称及び付与されたスキルの情報を提示する。具体的には、提示部２１１は、詳細を表示するように指定されたユーザの名称及び付与されたスキルの情報をユーザ端末４へ送信する。ユーザ端末４へ送信された情報は、ユーザ端末４の表示装置４００Ｄに表示される（図４Ｂ参照）。なお、提示部２１１による個人詳細表示画面の提示の詳細については既に述べたので重複する説明を省略する。
【００９６】
以上のように、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、ユーザに関する情報を取得する取得部２０１と、取得部２０１で取得された情報から、ユーザにスキルを付与する技能付与部２０５と、スキル間の関係性に基づいて、技能付与部２０５により付与されたスキルから、ユーザが有する他のスキルを推定する技能推定部２０８と、を備えている。
このため、求める人員像と全く異なるスキルで検索してしまい採用したいと思っていたような人員がヒットしない、検索範囲を広げようとしても他のスキルが直ぐに思い浮かばない、といった場合にも候補となるスキル（検索条件）が推定されるため、検索の利便性が向上する。
【００９７】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、取得部２０１が取得した情報から、ユーザに属性を付与する属性付与部２０４を備えている。そして、技能推定部２０８は、属性とスキルとの関係性に基づいて、属性付与部２０４により付与された属性から、ユーザが有する他のスキルを推定する。
このようにスキルだけでなく属性からもユーザが有する他のスキルを推定するので、検索の利便性が更に向上する。
【００９８】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、技能推定部２０８により推定されたスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する推定技能付与部２０９を備えている。
このように、ユーザを検索する際の情報として推定されたスキルをユーザへ付与するので、より効果的にユーザを検索することができる。
【００９９】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、スキルを含むユーザの検索条件の入力を受け付ける受付部２０６と、検索条件に含まれるスキル以外のスキルを、検索条件の候補として提示する提示部２１１（第１提示部）とを備えている。そして、技能推定部２０８は、スキル間の関係性に基づいて、受付部２０６で受け付けられたスキルから、検索対象のユーザが有するであろう他のスキルを推定する。また、提示部２１１は、技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件の候補として提示する。
このように、検索条件に含まれるスキル以外のスキルを、検索条件の候補として提示するので、検索の利便性が向上する。
【０１００】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２の技能推定部２０８は、スキル間の関係性に基づいて、推定されたスキルから更にユーザの有する他のスキルを推定する。
このように、連鎖的にスキルを推定してくれるので、推定されたスキルだけでは、候補が検索できない場合などに、推定されたスキルから更に推定されたスキルを利用してユーザを検索することができ、検索の利便性に優れる。
【０１０１】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、技能付与部２０５により付与されたスキル及び技能推定部２０８により推定されたスキルの関係性を提示する提示部２１１（第２提示部）を備えている。
このように、付与されたスキルから推定されたスキルとの関係性を提示するので、どのような理由でスキルが推定されたのかを確認することができ、利便性に優れる。
【０１０２】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、技能付与部２０５により付与されたスキルと、技能推定部２０８により推定されたスキルとを異なる態様で提示する提示部２１１（第３提示部）を備えている。
このように、付与されたスキルと、推定されたスキルとを異なる態様で提示するで、付与されたスキルか、推定されたスキルかを一目で確認することができ、利便性に優れる。
【０１０３】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、技能推定部２０８により推定されたスキルをユーザが有する信頼性を提示する提示部２１１（第４提示部）を備えている。
このように、推定されたスキルをユーザが有する信頼性を提示するので、推定されたスキルをユーザが有する確かさを確認することができ、推定されたスキルを検索に利用するか否かを容易に判断することができ、利便性に優れる。
【０１０４】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、技能付与部２０５により付与されたスキルをユーザが有する信頼性を提示する提示部２１１（第５提示部）を備えている。
このように、付与されたスキルをユーザが有する信頼性を提示するので、付与されたスキルをユーザが有する確かさを確認することができ、付与されたスキルを検索に利用するか否かを容易に判断することができ、利便性に優れる。
【０１０５】
また、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、スキルを含むユーザの検索条件の入力を受け付ける受付部２０６と、スキル間の関係性に基づいて、受付部２０６で受け付けられたスキルから、検索対象のユーザが有するであろう他のスキルを推定する技能推定部２０８（推定部）と、技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件の候補として提示する提示部２１１とを備えている。
このように、検索条件に含まれるスキル以外のスキルを、検索条件の候補として提示するので、検索の利便性が向上する。
【０１０６】
[実施形態の変形例]
なお、上記実施形態では、情報処理サーバ２は、スキルを含むユーザの検索条件の入力を受け付ける受付部２０６と、スキル間の関係性に基づいて、受付部２０６で受け付けられたスキルから、技能推定部２０８（推定部）が検索対象のユーザが有するであろう他のスキルを推定し、この推定された他のスキルを検索条件の候補として提示するが、推定された他のスキルを利用するか否かは、企業の採用担当者等が決める構成となっている。
【０１０７】
これに対して、提示部２１１は、技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件の候補として提示せずに、情報処理サーバ２の検索部２０７が技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件として自動的に追加して検索を実行するようにしてもよい。この場合、企業の採用担当者等は、何ら意識することなく、検索条件が拡張された状態でユーザを検索することができる。また、情報処理サーバ２の検索部２０７が技能推定部２０８により推定された他のスキルを検索条件として自動的に追加し、自動的に追加されたスキルを提示して検索を実行するようにしてもよい。この場合、企業の採用担当者等は、自動的に追加されたスキルが何であるかを確認の上、検索条件が拡張された状態でユーザを検索することができる。
【０１０８】
なお、上記実施形態及びその変形例では、取得部２０１は、巡回先ＤＢ１に登録されているＵＲＬに基づいて、ＷＥＢサイトにアクセスし、ＷＥＢサイトから提供されるＨＴＭＬファイルを読み込むことで、公開されている情報をユーザごとに取得する構成となっているが、取得部２０１が、ユーザ自身が入力した情報（例えば、登録フォームに入力された情報）を取得する構成を除外するものではない。換言すると、取得部２０１が、ＷＥＢサイトから提供されるＨＴＭＬファイルを読み込むことで、公開されている情報と、ユーザ自身が入力した情報（例えば、登録フォームに入力された情報）とを取得する構成であってもよい。
【０１０９】
また、上記実施形態及びその変形例では、提示部２１１は、技能推定部２０８によりユーザが保有するとして推定されたスキルを企業端末３に提示する構成となっているが、提示部が、技能推定部２０８によりユーザが保有するとして推定されたスキルをユーザ自身の端末に提示する構成としてもよい（該構成を排除するものではない）。この場合、推定技能付与部２０９は、技能推定部２０８において推定され、提示部２１１がユーザに提示したスキルのうち、該ユーザが選択したスキルを付与してもよい。換言すると、提示部２１１は、技能推定部２０８によりユーザが保有すると推定されたスキルをユーザが選択可能な形式で（例えば、ＷＥＢサイト上のクリック可能な要素として）提示し、推定技能付与部２０９は、ユーザに提示されたスキルのうちユーザが選択したスキルを、ユーザを検索する際の情報としてユーザへ付与する構成としてもよい。
【０１１０】
また、検索条件にスキル・属性を入力すると、技能推定部２０８により推定されたスキルが提案され、提案された推定後のスキルと、技能付与部２０５により付与されたユーザのスキルとをマッチすることでユーザを検索する構成としてもよい。
また、検索条件にスキル・属性を入力すると、入力されたスキルと、ユーザＤＢ２に保存されたユーザの推定前のスキル(技能付与部２０５により付与されたスキル)及び／又は推定後のスキル（推定技能付与部２０９により付与されたスキル）とをマッチすることで検索するユーザを検索する構成としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
以上説明したように、本発明は、検索の利便性を向上させることができ、企業による人材の採用等において利用することができる。
【符号の説明】
【０１１２】
１  情報処理システム
２  情報処理サーバ
２００Ａ  通信ＩＦ
２００Ｂ  記憶装置
２００Ｃ  ＣＰＵ
２０１  取得部
２０２  解析部
２０３  分類部
２０４  属性付与部
２０５  技能（スキル）付与部
２０６  受付部（第１から第３受付部）
２０７  検索部
２０８  技能推定部
２０９  推定技能付与部
２１０  レベル変換部
２１１  提示部（第１から第５提示部）
２１２  記憶装置制御部
３  企業端末
３００Ａ  通信ＩＦ
３００Ｂ  記憶装置
３００Ｃ  入力装置
３００Ｄ  表示装置
３００Ｅ  ＣＰＵ
３０１  入力受付部
３０２  表示装置制御部
３０３  送信部
３０４  受信部
３０５  記憶装置制御部
５  ネットワーク
ＤＢ１  巡回先データベース
ＤＢ２  ユーザデータベース
ＤＢ３  企業データベース
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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