(57)【要約】      （修正有）【課題】効率的な採用活動を支援する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１のＣＰＵは、人材を採用する利用者にとっての採用者候補に対する採用活動に関する情報を、採用活動情報して取得する採用活動情報取得手段と、採用者候補のレスポンスに関する情報を、レスポンス情報として取得するレスポンス情報取得手段と、採用活動情報及びレスポンス情報に基づいて、採用活動に関する学習をする学習手段とを備える。【選択図】図３
2020064467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人材を採用する利用者にとっての採用者候補に対する採用活動に関する情報を、採用活動情報して取得する採用活動情報取得手段と、
前記採用者候補のレスポンスに関する情報を、レスポンス情報として取得するレスポンス情報取得手段と、
前記採用活動情報及び前記レスポンス情報に基づいて、前記採用活動に関する学習をする学習手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記採用者候補に関する情報を採用者候補情報として取得する採用者候補情報取得手段をさらに備え、
前記学習手段は、さらに前記採用者候補情報に基づいて前記学習をする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記採用活動に関するルールを取得するルール取得手段をさらに備え、
前記学習手段は、さらに前記ルールに基づいて前記学習をする、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記学習手段の前記学習の結果に基づいて、前記採用者候補のリストを更新する採用者候補リスト更新手段、
をさらに備える請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記学習手段の前記学習の結果を、それより後の前記利用者の前記採用活動に反映させるための所定の処理を実行する学習結果反映手段と、
をさらに備える請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の企業活動において、採用活動や営業活動の重要性は、ますます高まっている。この点、営業活動を効率的に実施するための技術の１つとして、購入する可能性のある見込み顧客を紹介してくれる紹介者を抽出する技術が提案されている（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−７５８４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１に記載の技術を含め従来技術では、あくまでも営業活動の支援に着目したものであって、効率的な採用活動を行うためにそのまま適用することは困難である。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、効率的な採用活動を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
人材を採用する利用者にとっての採用者候補に対する採用活動に関する情報を、採用活動情報して取得する採用活動情報取得手段と、
前記採用者候補のレスポンスに関する情報を、レスポンス情報として取得するレスポンス情報取得手段と、
前記採用活動情報及び前記レスポンス情報に基づいて、前記採用活動に関する学習をする学習手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、効率的な採用活動を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の情報処理システムのうち、本発明の一実施形態に係るサービス提供者サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２のサーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】図３のサーバが実行する営業支援処理の一例を示す図である。
【図５】図３のサーバが実行する営業支援処理のうちスカウト学習処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【００１０】
本実施形態の情報処理システムは、利用者（会社）の採用活動を支援するサービスに適用可能なシステムである。
【００１１】
ここで、採用活動とは、人材を募集する利用者から当該人材として採用する者の候補（以下、「採用者候補」と呼ぶ）に対して行われる採用の活動のことをいう。
例えば、利用者が人材を募集していること及び利用者の説明をして、当該人材としてスカウトをしたい旨を伝えるメールの送信は、採用活動の一例である。このようなメールを、以下、「スカウトメール」と呼ぶ。
このようなスカウトメールを所定のルールに基づいて送信するサービスが、図１の情報処理システムの適用により実現される。
ここで、「ルール」とは、上述の採用活動についてのルール、例えば、スカウトメールの配信時間帯又は配信時刻、曜日等のルールである。
また、情報処理システムは、採用活動に対するレスポンスに基づいて学習を行う。その学習結果を反映させることで、採用活動をよりよいものにするサービスの提供が可能になる。
ここで、「レスポンス」とは、採用活動（例えば、メールの送信）に対する採用者候補の応答、即ち、送信されたメールを読んだかどうか、そのメールに返信があったかどうか等、当該採用者候補による各種応答をいう。
【００１２】
図１に示すように、サービスの提供者により管理されるサービス提供者サーバ１と、サービスの利用者により管理される利用者装置２と、ｎ人（ｎは、１以上の任意の整数値）の採用者候補の夫々により使用される採用者候補装置３−１乃至３−ｎとを含むように構成される。
サービス提供者サーバ１と、利用者装置２と、採用者候補装置３−１乃至３−ｎの夫々とはインターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
【００１３】
ここで、本実施形態では、利用者は、１人として説明しているが、特にこれに限定されない。即ち、ｍ人の（ｍは、１以上の任意の整数値）利用者により利用されるｍ台の利用者装置２−１乃至２−ｍが図１の情報処理システムの構成に含まれてもよい。
なお、以下、採用者候補装置３−１乃至３−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「採用者候補装置３」と呼ぶ。
【００１４】
図２は、図１の情報処理システムのうち、本発明の一実施形態に係るサービス提供者サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１５】
サービス提供者サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００１６】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されている各種プログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされた各種プログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１７】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００１８】
出力部１６は、各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば、図１の利用者装置２、採用者候補装置３等）との間で行う通信を制御する。
【００１９】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。またリムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００２０】
利用者装置２及び採用者候補装置３の構成は、サービス提供者サーバ１の構成と基本的に同様であるので、ここではそれらの説明は省略する。
【００２１】
図３は、図２のサービス提供者サーバ１の機能的構成のうち、採用支援処理の実現が可能となる機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
採用支援処理とは、利用者（会社）の採用活動を支援するサービスの提供に伴いサービス提供者サーバ１が実行する各種各様な処理をいう。
【００２２】
サービス提供者サーバ１のＣＰＵ１１においては、絞り込み条件受付部４１と、見込み採用者候補抽出部４２と、メール返信確度推定部４３と、送信先リスト作成部４４と、メール本文・タイトル生成部４５と、メール送信タイミング制御部４６と、学習用情報取得部４７と、学習部４８と、配信ルール更新部４９と、採用者候補リスト更新部５０と、学習結果反映部５１と、が機能する。
また、サービス提供者サーバ１の記憶部１８の一領域には、採用者候補リストＤＢ６１と、ブラックリストＤＢ６２と、本文・タイトルＤＢ６３と、配信ルールＤＢ６４と、送信履歴ＤＢ６５と、学習データＤＢ６６とが設けられている。
【００２３】
絞り込み条件受付部４１は、サービス提供者又は利用者からの、スカウトメールの送信対象となる採用者候補を絞り込む為の絞り込み条件を受け付ける。ここで、絞り込み条件とは、例えば、採用者候補を絞り込むための属性を１以上組み合わせた条件をいう。属性としては、採用者候補についての、性別、年齢、学歴、職歴、資格、スキル、性格、特技、趣味、専門分野、得意な科目等である。
【００２４】
見込み採用者候補抽出部４２は、絞り込み条件受付部４１で受け付けられた絞り込み条件に基づいて、採用者候補リストＤＢ６１に格納された採用者候補リストから、スカウトメールの送信対象となり得る見込み採用者候補を抽出する。
なお、見込み採用者候補抽出部４２は、採用者候補者の対象としない者の情報が格納されたブラックリストＤＢ６２を参照してもよい。
【００２５】
メール返信確度推定部４３は、採用者候補毎に、スカウトメールに対して返信される確率の度合いを示すメール返信確度を推定する。
なお、ここで言うメール返信確度とは、必ずしもメールに対して返信される確率の度合いに限定されない。
即ち、メール返信確度とは、例えば、メールへの返信があったかどうか、メールを何回読んだかどうか、添付資料を読んだかどうか、等の幅広くメールへの関心を含む幅広い概念である。
【００２６】
送信先リスト作成部４４は、メール返信確度推定部４３で推定されたメール返信確度の高い見込み採用者候補の順に配置されたリストを、スカウトメールの送信先リストとして作成する。
【００２７】
メール本文・タイトル生成部４５は、スカウトメールの本文及びタイトルを生成する。
即ち、メール本文・タイトル生成部４５は、スカウトメールの生成にあたり、本文・タイトルＤＢ６３に格納されている本文候補及びタイトル候補のうちから、適宜、適切な本文及びタイトルを抽出し、スカウトメールを作成する。
なお、本文やタイトルは、後述の学習部４８の学習の結果に基づいて、その文面がより効率的なものになっていく。
【００２８】
メール送信タイミング制御部４６は、配信ルールＤＢ６４に格納された所定の配信ルールに従って、メール本文・タイトル生成部４５で作成されたスカウトメールを採用者候補装置３へ送信するタイミングを制御する。
ここで「配信ルール」とは、スカウトメールの配信時間帯又は配信時刻、曜日等のルールである。
このようにして、スカウトメールは、メール送信タイミング制御部４６により制御されるタイミングで、送信リストに掲載された採用者候補を宛先として、通信部１９から送信される。
【００２９】
ここで、メール送信タイミング制御部４６は、コンタクト情報、送信内容、送信タイミング等の送信履歴に関する各種情報を、送信履歴ＤＢ６５に記憶させることができる。
コンタクト情報とは、採用者候補に対するコンタクトに関する情報であり、例えば、採用者候補についての、性別、年齢、学歴、職歴、資格、スキル、性格、特技、趣味、専門分野、得意な科目等である。
送信内容とは、送信されたスカウトメールの内容であり、例えば、スカウトメール本文、メールタイトル等であってもよい。
送信タイミングとは、スカウトメールの送信されたタイミングであり、例えば、スカウトメールの送信日時及び送信曜日等であってもよい。
【００３０】
学習用情報取得部４７は、利用者の採用者候補に対する採用活動に関する学習をするための入力情報（以下、「学習用情報」と呼ぶ）を取得する。
【００３１】
学習用情報としては、利用者の採用者候補に対する採用活動に関する情報（以下、「採用活動情報」と呼ぶ）が必要である。
採用活動情報として、例えば本実施形態では、送信されたスカウトメールに関する各種情報が採用されている。そこで、送信されたスカウトメールに関する各種情報を取得する送信メール情報取得部７３が、学習用情報取得部４７に設けられている。
即ち、送信メール情報取得部７３は、送信されたスカウトメールに関する各種情報を送信履歴ＤＢ６５から取得する。
なお、送信されたスカウトメールに関する各種情報としては、例えば、採用者候補の属性等のコンタクト情報、メール本文、メールタイトル等の送信内容、配信時間、曜日等の配信ルール等を含んでもよい。
【００３２】
また、学習用情報としては、採用活動に対する採用者候補のレスポンスに関する情報が必要である。ここで、採用者候補のレスポンスに関する情報とは、例えば本実施形態では、採用者候補に送信されたスカウトメールに対する当該採用者候補の返信（レスポンス）の内容自体の情報を当然に含み、さらには、スカウトメールに対して返信されたかどうか、スカウトメールが開封されたかどうか、スカウトメールに記載されたリンクがクリックされたかどうか、スカウトメールの開封時間、スカウトメールの開封回数等の情報も含む広義な概念である。なお、以下、採用活動に対する採用者候補のレスポンスに関する情報を、「レスポンス情報」と適宜呼ぶ。
このようなレスポンス情報を取得するレスポンス情報取得部７４が、学習用情報取得部４７に設けられている。
サービス提供者サーバ１は、このレスポンス情報を取得するために、送信されるスカウトメールに予めビーコン、任意のＵＲＬ等を本文の一部や添付画像として埋め込むような仕様としてもよい。
【００３３】
ここで、レスポンス情報は、上述したように、レスポンス自体でなくともよく、レスポンスに関する情報であれば足りる。したがって、採用者候補装置３から取得された情報自体をレスポンス情報として用いる必要は特になく、採用者候補装置３から取得された情報を加工したものをレスポンス情報として用いてもよい。例えば本実施形態では、スコアがレスポンス情報として採用されており、このため、スコアリング部８１がレスポンス情報取得部７４に設けられている。
スコアリング部８１は、スカウトメールを送信した採用者候補について、返信の有無、開封状況、等により、転職確度や温度感等についてスコアリングする。
スコアリング部８１は、送信先毎に返信の有無や開封状況等であるメールの送信結果をスコアリングしてレポートの生成を行っても良い。
スコアは、例えば返信ありが最も高く、リンククリック済、メール開封済、未開封の順に、低くして良い。
例えば、スカウトメールを一定期間内に何回も開封した採用者候補は、転職意欲（転職確度や温度感等）が高いと判断できるため、スコアを高くすることができる。
また例えば、利用者が複数いる場合、具体的には例えば、Ａ社、Ｂ社、及びＣ社の３社が存在する場合、それら３社からスカウトメールを受信し、1社でも面接に進んだ採用者候補は、転職意向がゼロではないため。一定のスコアを付すことができる。
【００３４】
学習部４８は、送信メール情報取得部７３により取得された採用活動情報、即ち送信されたスカウトメールに関する各種情報と、レスポンス情報取得部７４により取得されたレスポンス情報（スコアリング部８１から出力されたスコア）とに基づいて、採用活動に関する学習を実行する。
【００３５】
さらに、本実施形態では、学習用情報として、学習対象の採用者候補に関する各種情報、具体的には例えば、採用者候補についての、性別、年齢、学歴、職歴、資格、スキル、性格、特技、趣味、専門分野、得意な科目等が採用されている。このような情報を、以下、「採用者候補情報」と呼ぶ。
即ち、採用者候補情報取得部７２は、採用者候補情報を採用者候補リストＤＢ６１から取得する。
したがって、学習部４８は、送信メール情報取得部７３、及びレスポンス情報取得部７４により取得された情報に加えてさらに、採用者候補情報に基づいて学習をすることができる。
【００３６】
さらに、本実施形態では、学習用情報として、採用活動に関するルール、具体的には例えば、上述の配信ルールが採用されている。
即ち、配信ルール取得部７１は、スカウトメールに適用された配信ルールを送信履歴ＤＢ６５から取得する。
したがって、学習部４８は、送信メール情報取得部７３、及びレスポンス情報取得部７４により取得された情報に加えてさらに、配信ルールに基づいて学習をすることができる。
【００３７】
なお、このような学習部４８の学習の結果は、上述の学習データＤＢ６６に記憶される。
【００３８】
採用者候補リスト更新部５０は、学習データＤＢ６６に記憶された学習の結果に基づいて、採用者候補リストＤＢ６１に記憶された採用者候補リストを更新する。
【００３９】
学習結果反映部５１は、学習データＤＢ６６に記憶された学習の結果に基づいて、それより後の利用者の採用活動（例えばスカウトメール）に反映させるための所定の処理を実行する。
例えば、学習結果反映部５１は、学習データＤＢ６６に記憶された学習の結果を、メール返信確度推定部４３、メール本文・タイトル生成部４５、及びメール送信タイミング制御部４６に参照させる。
【００４０】
これにより、メール返信確度推定部４３は、学習の結果に基づいてメール返信確度を推定することができるので、その推定精度が高くなる。
【００４１】
また、メール本文・タイトル生成部４５は、学習の結果に基づいて、送信するスカウトメールの本文及びタイトルを決定することができるので、より効果の高い本文やタイトルを含むスカウトメールの送信が可能になる。
さらに、学習結果反映部５１は、学習の結果に基づいて、スカウトメールの本文の文面やタイトルを自動的により効果的にしていくことができる。
具体的には例えば、スカウトメールの複数のテンプレートが本文・タイトルＤＢ６３に予め登録されており、過去の配信結果やレスポンス情報に基づく学習結果を反映させて、メール本文・タイトル生成部４５が、効果の高いメールテンプレートを自動的に選択してもよい。
また、学習部４８は、スカウトメールの文面のＡ／Ｂテストの繰り返しの実行結果に基づいて学習をすることで、効果の良い本文の文面を導き出すようにしてもよい。
さらにまた、学習部４８及びメール本文・タイトル生成部４５は、深層学習等の技術を用いて、スカウトメールの送信対象毎にその本文の文面を自動的に作成するようにしてもよい。
【００４２】
また、学習部４８は、送信されたスカウトメールに対するレスポンス情報に基づいて、スカウトメールをよく読んでもらえる時間帯や配信のタイミング当を学習することができる。メール送信タイミング制御部４６は、学習の結果に基づいて、スカウトメールの配信タイミングとして好適なタイミングで、当該スカウトメールを送信することができる。
具体的には例えば、30代のＲｕｂｙ（登録商標）のエンジニアは、朝早い時間帯にメールを送信する方が反応がよいということが学習の結果として得られたとする。この場合、メール送信タイミング制御部４６は、当該エンジニアを採用者候補とするスカウトメールについては、その時間帯を送信タイミングに決定して、スカウトメールを送信することができる。
【００４３】
なお、学習結果反映部５１は、学習データＤＢ６６に記憶された学習結果に加えて、例えば、各採用者候補が既に所持している各種情報を組み合わせて、それより後の利用者の採用活動（例えばスカウトメール）に反映させるための所定の処理を実行させてもよい。
【００４４】
配信ルール更新部４９は、学習データＤＢ６６に記憶された学習の結果に基づいて、配信ルールＤＢ６４に格納されている配信ルールを更新する。
【００４５】
図４は、図３のサーバが実行する営業支援処理の結果の一例を示す図である。
図４の例では、採用活動（スカウトメールの送付）に対する複数の採用者候補のレスポンス情報を一括して閲覧可能なダッシュボードの画面が示されている。
このダッシュボードでは、所定期間（例えば過去１カ月）におけるレスポン情報が示されている。
例えば、「Ｖｉｓｉｔｏｒ  Ｒｅｐｏｒｔ」では、サービス提供者サーバ１から過去１ケ月に送信されたスカウトメールの数（送信数）、そのスカウトメールに対して返信メールが届いた数（返信数）、返信メールを出した採用者候補のうち面談まで進んだ人数（面談数）、及び、面談をした採用者候補のうち採用にまで至った人数（採用数）等の情報が、グラフといった視覚化情報や、数値情報で示される。
また例えば、「Ｖｉｓｉｔｏｒ  Ｒｅｐｏｒｔ」の右方には、サービス提供者サーバ１から過去１ケ月に送信されたスカウトメールの数（過去１カ月の送信数）、そのスカウトメールが開封された数（過去１カ月の開封数）、そのスカウトメールの本文等に記載されていたリンクに対してなされたクリックの数（過去１カ月のクリック数）、及びそのスカウトメールに対して返信メールが届いた数（過去１カ月の返信数）が表示される。
また例えば、「Ｖｉｓｉｔｏｒ  Ｒｅｐｏｒｔ」の下方には、スカウトメールに対する返信メールが格納される「受信トレイ」が設けられている。
これらのレスポンス情報は、学習用情報の一部として学習部４８に利用される他、レポート情報としてサービス提供者や利用者にも提示される。したがって、サービス提供者や利用者は、採用活動の結果を視認することが容易に可能になる。
【００４６】
なお、図示はしないが、図４の画面の左方の領域において、「ユーザ検索」が選択操作されると、採用者候補の検索が行われ、当該採用者候補に関するレスポンス情報や採用者候補情報等が閲覧可能になる。
また、「検索条件リスト」が選択操作されると、絞込み条件等の各種検索条件が表示され、必要に応じて、絞込み条件等の設定や更新が可能になる。
また、「メールボックス」が選択操作されると、各採用者候補に送付されたスカウトメールや、そのスカウトメールに対する返信メールが格納される「メールボックス」が表示される。
また、メールテンプレートが選択操作されると、スカウトメールの本文の複数のテンプレートが表示され、必要に応じて文面の作成や変更が可能になる。
【００４７】
図５は、図３のサービス提供者サーバが実行するスカウト学習送信処理の流れを説明するフローチャートである。
ここで、スカウト学習処理とは、スカウトメールを送信してから、当該スカウトメールに対するレスポンス情報に基づいて学習をし、その学習結果を次回のスカウトメールに反映させるまでの一連の処理をいう。
【００４８】
ステップＳ１１において、送信メール情報取得部７３は、送信されたスカウトメールに関する各種情報を、送信メール情報として送信履歴ＤＢ６５から取得する。
【００４９】
ステップＳ１２において、レスポンス情報取得部７４は、採用活動に対する採用者候補のレスポンスに関する情報、即ち、レスポンス情報を取得する。
【００５０】
ステップＳ１３において、スコアリング部８１は、スカウトメールを送信した採用者候補について、返信の有無、開封状況、等によりスコアリングする。
【００５１】
ステップＳ１４において、学習部４８は、採用活動情報、即ち送信されたスカウトメールに関する各種情報と、レスポンス情報（スコアリング部８１から出力されたスコア）とに基づいて、採用活動に関する学習をする。
【００５２】
ステップＳ１５において、採用者候補リスト更新部５０は、学習データＤＢ６６に記憶された学習の結果に基づいて、採用者候補リストＤＢ６１に記憶された採用者候補リストを更新する。
【００５３】
ステップＳ１６において、学習結果反映部５１は、ステップＳ１４において学習された結果を次回のスカウトメールに反映させる。
【００５４】
ステップＳ１７において、サービス提供者サーバ１のＣＰＵ１１は、処理の終了指示が有ったか否かを判断する。ここで、処理の終了指示は、特に限定されないが、本実施形態ではサービス提供者サーバ１の電源遮断が採用されている。つまり、サービス提供者サーバ１において電源が遮断されると、ステップＳ１７においてＹＥＳであると判断されて、サービス提供者サーバ１の処理は終了になる。
これに対して、サービス提供者サーバ１において電源が遮断されない限り、ステップＳ１７においてＮＯであると判断されて処理はステップＳ１１に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
【００５５】
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００５６】
また例えば、上述の実施形態では、サービス提供者サーバ１は、（利用者の立場で）スカウトメールを送信するものとして説明したが、特にこれに限定されない。
即ち、利用者装置２が、スカウトメールを送信してもよい。
【００５７】
また例えば、上述の実施形態では、利用者からのレスポンス情報は、例えばメールの返信率として説明したが、特にこれに限定されない。例えば、メールの開封率、リンクのクリック率、アポイントメントの成立率、応諾メールの返信率等の情報を取得してもよい。
さらに言えば、これらのレスポンス情報は、一種の情報のみを取得する必要はなく、複数の情報を取得して組み合わせて利用してもよい。
【００５８】
また例えば、上述の実施形態では、採用者候補リストＤＢ６１とブラックリストＤＢ６２は、別個のＤＢとして説明したが、特にこれに限定されない。例えば採用者候補リストＤＢ６１にブラックリスト採用者候補のレコードであることを示すブラックリストフラグを設けて共存させて良い。
【００５９】
また例えば、上述の実施形態では、メール返信確度とは、採用者候補毎にスカウトメールに返信する確率の度合いであるとして説明したが、特にこれに限定されない。例えば、スカウトメールに応諾する確率の度合いとしてもよい。
【００６０】
また例えば、上述の実施形態では、メール返信確度の高い見込み採用者候補から順にメール送信先リストを作成すると説明したが、特にこれに限定されない。
即ち、メール送信先リスト（採用者候補リスト）は、サービス提供者又は利用者が任意に作成することができる。具体的に例えば、メール開封確度等からメール送信先リスト（採用者候補リスト）を作成してもよい。
【００６１】
また例えば、採用者候補リストに格納させる、各採用者候補毎の情報は特に限定されない。
例えば、複数のＷｅｂサービスに登録されているユーザアカウントを紐づけて、採用者候補となり得る個人の詳細なプロフィール情報やレジュメを作成して、採用者候補リストに格納するようにしてもよい。
具体的には例えば、採用者候補甲について、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｇｉｔｈｕｂ（登録商標）、及びＱｉｉｔａ（登録商標）のアカウントを組み合わせることで、甲の詳細なプロフィール情報を作成することができる。
即ち、学歴や職歴等の情報は、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等から収集が可能である。使用する開発言語やスキルレベル等の情報は、エンジニアＳＮＳであるＧｉｔＨｕｂやＱｉｉｔａ等から収集が可能である。従って、このようにして収集された各情報を紐付けることで、学歴や職歴の基本情報に加えて、エンジニアとしてのスキルセットとスキルレベルを含めたプロフィール情報の作成が可能になる。
さらに、このようにして作成されたプロフィール情報は、採用者候補の本人（上述の例では甲）が確認できるようにし、本人による情報の追記や修正等が可能となるようにしてもよい。
【００６２】
また、例えば上述のスコアリングの基になる情報は、上述の実施形態の例に特に限定されない。
例えば、スコアリング部８１は、採用者候補について、過去の経歴やＳＮＳでの発言に基づいて、転職意欲をスコアリングするようにしてもよい。
具体的には例えば、現職に入社してから３年以上が経過し、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）で仕事の不満を投稿している人は転職意欲が高いと判断できる。従って、スコアリング部８１は、採用者候補がｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）で仕事の不満を投稿している場合、当該採用者候補の転職意欲のスコアを高くさせることができる。
【００６３】
また、例えば上述の見込み採用者候補を絞り込むための絞り込み条件は、上述の実施形態の例に特に限定されない。
例えば、過去の配信結果や選考結果を学習して、その学習結果を反映させた絞り込み条件を適用することで、より利用者にマッチしたエンジニア候補者を、見込み採用者候補として抽出できるようにしてもよい。
【００６４】
また例えば、サービス提供者サーバ１は、採用活動の支援として、上述のスカウトメールを送信するだけでなく、各種各様な処理を実行することができる。
具体的には例えば、サービス提供者サーバ１は、過去の選考結果に基づいて、エンジニア候補者（採用者候補）の市場価格（妥当な年収）を推計するようにしてもよい。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、採用者候補にアプローチする手段として、メールだけでなく、ＳＮＳを通しての連絡、手紙、電話、ＦＡＸ等、あらゆるアプローチ手段を採用してもよい。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、過去の選考結果、面接の進捗状況、ステータス情報等に基づいて、採用者候補の転職意向を推計するようにしてもよい。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、過去に面接した採用者候補に対して、何らかのトリガで再度スカウトメールを送信するようにしてもよい。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、過去に接触した採用者候補の転職意向が変わったと判断した際に、スカウトメールを送信する等再度アプローチするようにしてもよい。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、ｎヶ月（ｎは１以上の任意の整数値）に1回等、定期的に状況伺いや会社側の近況報告等をすることで、過去に接触した採用者候補に対して再度アプローチするようにしてもよい。
なお、再度スカウトメールを送信したり、再度アプローチする等の場合、トリガとなる情報が通知されたり、リマインドメール等がサービス提供者サーバ１や利用者装置２に届く等がなされると好適である。
また例えば、サービス提供者サーバ１は、複数のＷｅｂサービスに登録されているユーザアカウントから取得した情報に基づいて、その採用者候補に効果的であろうスカウトメールの文面を自動で作成するようにしてもよいし、スカウトメールの複数テンプレートから、効果的であろうメールの文章を自動的に選択する（Ａ／Ｂテスト等も含む）ようにしてもよい。
【００６５】
また例えば、採用者候補は、上述の実施形態ではエンジニアを想定したが、特にこれに限定されず、営業職の人など他の任意の職種に属する人も適用することができる。
【００６６】
また例えば、サービス提供者サーバ１は、採用者候補に対してスカウトメールを送信するのみならず、利用者にとって営業対象となる相手に営業メールを送信してもよい。さらに言えば、サービス提供者サーバ１は、メール以外のアプローチ手段、例えば、問い合わせフォームへの投稿機能、ＦＡＸ、ＤＭ、電話、手紙等の手段で、営業対照にアプローチしてもよい。
【００６７】
また例えば、サービス提供者サーバ１は、営業対象のリストを生成するに際し、営業対象を一企業のみならず、その企業に属するキーパーソン（自然人）もリストに掲載してもよい。
この場合、サービス提供者サーバ１は、キーパーソンについて、複数のＷｅｂサービスに登録されているユーザアカウントを紐づけて、当該キーパーソンの詳細なプロフィール情報を大量に収集してデータベース化して、営業リストとして活用してもよい。
【００６８】
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
人材を採用する利用者にとっての採用者候補に対する採用活動に関する情報を、採用活動情報して取得する採用活動情報取得手段（例えば、図３の送信メール情報取得部７３）と、
前記採用者候補のレスポンスに関する情報を、レスポンス情報として取得するレスポンス情報取得手段（例えば、図３のレスポンス情報取得部７４）と、
前記採用活動情報及び前記レスポンス情報に基づいて、前記採用活動に関する学習をする学習手段（例えば、図３の学習部４８）と、
を備えることができる。
【００６９】
また、本発明が適用される情報処理装置は、
前記採用者候補に関する情報を採用者候補情報として取得する採用者候補情報取得手段（例えば、図３の採用者候補情報取得部７２）をさらに備え、
前記学習手段（例えば、図３の学習部４８）は、さらに前記採用者候補に関する情報にも基づいて学習することができる。
【００７０】
また、本発明が適用される情報処理装置は、
前記採用活動に関するルールを取得するルール取得手段（例えば図３の配信ルール取得部７１）をさらに備え、
前記学習手段は、さらに前記ルールに基づいて前記学習をすることができる。
【００７１】
また、本発明が適用される情報処理装置は、
前記学習手段の前記学習の結果に基づいて、前記採用者候補のリストを更新する採用者候補リスト更新手段（例えば、図３の採用者候補リスト更新部５０）をさらに備えることができる。
【００７２】
また、本発明が適用される情報処理装置は、
前記学習手段の前記学習の結果を、それより後の前記利用者の前記採用活動に反映させるための所定の処理を実行する学習結果反映手段（例えば、図３の学習結果反映部５１）と、
をさらに備えることができる。
【符号の説明】
【００７３】
１・・・サーバ、２・・・利用者装置、３・・・採用者候補装置、１１・・・ＣＰＵ、４１・・・絞り込み条件受付部、４２・・・見込み採用者候補抽出部、４３・・・メール返信確度推定部、４４・・・送信先リスト作成部、４５・・・メール本文・タイトル生成部、４６・・・メール送信タイミング制御部、４７・・・学習用情報取得部、４８・・・学習部、４９・・・配信ルール更新部、５０・・・採用者候補リスト更新部、５１・・・学習結果反映部、６１・・・採用者候補リストＤＢ、６２・・・ブラックリストＤＢ、６３・・・本文・タイトルＤＢ、６４・・・配信ルールＤＢ、６５・・・送信履歴ＤＢ、６６・・・学習データＤＢ、７１・・・配信ルール取得部、７２・・・採用者候補情報取得部、７３・・・送信メール情報取得部、７４・・・レスポンス情報取得部、８１・・・スコアリング部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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