(57)【要約】【課題】求職者が意識して作業することなく適合した企業に関する情報を取得することができ、企業にとっては採否判断をするために有用な求職者に関する情報を収集することができる就職支援装置、就職支援方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業情報ごとに記憶しておく。企業に所属する者の第一のメール履歴情報に基づき、特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を生成する。集計情報を入力とし、第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成しておき、求職者の第二のメール履歴情報に基づき、特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を入力として、生成した数理モデルにより第二の行動特性情報を算出する。第一の行動特性情報と第二の行動特性情報との類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶する必要行動特性情報記憶部と、
企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する基本履歴情報取得手段と、
取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する第一の特徴量算出手段と、
算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する第一の集計情報生成手段と、
前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する数理モデル生成手段と、
求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得するメール履歴情報取得手段と、
取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する第二の特徴量算出手段と、
算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する第二の集計情報生成手段と、
生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する行動特性情報算出手段と、
記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する類似度算出手段と、
算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する判断手段と、
該判断手段で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する企業情報抽出手段と
を備えることを特徴とする就職支援装置。
【請求項２】
求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する指示受信手段と、
前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードするダウンロード手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の就職支援装置。
【請求項３】
電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得するメール本体情報取得手段と、
取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の特徴量を算出するメール内容特徴量算出手段と
を備え、
前記第一の集計情報生成手段又は前記第二の集計情報生成手段は、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段でそれぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び前記メール内容特徴量算出手段で算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成するようにしてあり、
前記行動特性情報算出手段は、取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の就職支援装置。
【請求項４】
前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段は、
過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の就職支援装置。
【請求項５】
前記数理モデル生成手段は、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の就職支援装置。
【請求項６】
前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する企業情報送信手段を備えることを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の就職支援装置。
【請求項７】
前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する求職者識別情報送信手段を備えることを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の就職支援装置。
【請求項８】
企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶する工程と、
企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する工程と、
取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する工程と、
算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する工程と、
前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する工程と、
求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得する工程と、
取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する工程と、
算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する工程と、
生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する工程と、
記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する工程と、
算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する工程と、
類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する工程と
を含むことを特徴とする就職支援方法。
【請求項９】
求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する工程と、
前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードする工程と
を含むことを特徴とする請求項８記載の就職支援方法。
【請求項１０】
電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得する工程と、
取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の第一の特徴量又は第二の特徴量を算出する工程と
を含み、
それぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成し、
取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出することを特徴とする請求項８又は９記載の就職支援方法。
【請求項１１】
過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の就職支援方法。
【請求項１２】
前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の就職支援方法。
【請求項１３】
抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する工程を含むことを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか一項に記載の就職支援方法。
【請求項１４】
抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する工程を含むことを特徴とする請求項９乃至１３のいずれか一項に記載の就職支援方法。
【請求項１５】
企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶しておき、求職者に企業情報を提供する就職支援装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記就職支援装置を、
企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する基本履歴情報取得手段、
取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する第一の特徴量算出手段、
算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する第一の集計情報生成手段、
前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する数理モデル生成手段、
求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得するメール履歴情報取得手段、
取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する第二の特徴量算出手段、
算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する第二の集計情報生成手段、
生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する行動特性情報算出手段、
記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する類似度算出手段、
算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する判断手段、及び
該判断手段で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する企業情報抽出手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記就職支援装置を、
求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する指示受信手段、及び
前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードするダウンロード手段
として機能させることを特徴とする請求項１５記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記就職支援装置を、
電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得するメール本体情報取得手段、及び
取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の特徴量を算出するメール内容特徴量算出手段
として機能させ、
前記第一の集計情報生成手段又は前記第二の集計情報生成手段を、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段でそれぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び前記メール内容特徴量算出手段で算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成する手段として機能させ、
前記行動特性情報算出手段を、取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出する手段として機能させることを特徴とする請求項１５又は１６記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段を、
過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出する手段として機能させることを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
前記数理モデル生成手段を、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成する手段として機能させることを特徴とする請求項１５乃至１８のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記就職支援装置を、
前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する企業情報送信手段
として機能させることを特徴とする請求項１６乃至１９のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２１】
前記就職支援装置を、
前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する求職者識別情報送信手段
として機能させることを特徴とする請求項１６乃至２０のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、求職者が意識して作業することなく適合した企業に関する情報を取得することができ、企業にとっては採否判断をするために有用な求職者に関する情報を収集することができる就職支援装置、就職支援方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今の就職市場において、企業が求める人材と求職者との不適合が大きな問題となっている。すなわち、採用試験における筆記試験及び面接試験だけでは求職者の本当の適性を判断することは困難であり、企業側及び求職者側の双方から不適合を回避する要求は年々高まっている。
【０００３】
少しでも企業が求める人材と求職者との不適合を回避するべく、ＩＴを活用した様々な就職支援システムが開発されている。例えば特許文献１では、採用候補者の面接結果、適性検査等の結果を事前に定義された重み付けに従って数値化する評価モデルを構築しておき、評価モデルに基づいて評価ポイントを算出し、算出した評価ポイントに基づいて採用候補者を選別する採用支援システムが開示されている。評価ポイントに基づいて客観的な評価をすることができるとともに、採用実情に応じて評価モデルを更新することもできる。
【０００４】
また特許文献２では、求職者が入力する求職者情報と、企業が入力する求人情報との合致度を算出し、合致度の高い求人情報を求職者が使用する端末へ送信する就職・転職サポートシステムが開示されている。求職者情報に含まれる求職条件項目及び求人情報に含まれる求人条件項目が多くなるほど、より適切に合致度を算出することができ、求職者の希望に沿った求人情報を取得することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３３８１０６号公報
【特許文献２】特開２００９−００３４８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、いずれのシステムにおいても、求職者（採用候補者）に関する情報は、求職者が実際に適性検査を受験する、求職者情報を入力する等、求職者が企業の意図に沿った設問に直接回答する必要が有り、求職者の採否を正確に判断するために設問数が増加した場合には、求職者にとって回答する負荷が大きいという問題点があった。
【０００７】
また、人的資質の多くは客観的指標を設けることが困難であるため、適性検査、採用試験等により評価した場合であっても客観的な評価となっている保証はない。しかし、求職者を採用する企業が最も欲している求職者に関する情報は、求職者の協調性、コミュニケーション能力等の人的資質に関する情報であり、従来のシステムでは客観的に数値化することができなかった。
【０００８】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、求職者が意識して作業することなく適合した企業に関する情報を取得することができ、企業にとっては採否判断をするために有用な求職者に関する情報を収集することができる就職支援装置、就職支援方法、及びコンピュータ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】
【０００９】
上記目的を達成するために第１発明に係る就職支援装置は、企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶する必要行動特性情報記憶部と、企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する基本履歴情報取得手段と、取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する第一の特徴量算出手段と、算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する第一の集計情報生成手段と、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する数理モデル生成手段と、求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得するメール履歴情報取得手段と、取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する第二の特徴量算出手段と、算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する第二の集計情報生成手段と、生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する行動特性情報算出手段と、記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する類似度算出手段と、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する判断手段と、該判断手段で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する企業情報抽出手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、第２発明に係る就職支援装置は、第１発明において、求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する指示受信手段と、前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードするダウンロード手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、第３発明に係る就職支援装置は、第１又は第２発明において、電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得するメール本体情報取得手段と、取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の特徴量を算出するメール内容特徴量算出手段とを備え、前記第一の集計情報生成手段又は前記第二の集計情報生成手段は、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段でそれぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び前記メール内容特徴量算出手段で算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成するようにしてあり、前記行動特性情報算出手段は、取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１２】
また、第４発明に係る就職支援装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段は、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１３】
また、第５発明に係る就職支援装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記数理モデル生成手段は、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成するようにしてあることを特徴とする。
【００１４】
また、第６発明に係る就職支援装置は、第２乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する企業情報送信手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、第７発明に係る就職支援装置は、第２乃至第６発明のいずれか１つにおいて、前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する求職者識別情報送信手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
次に、上記目的を達成するために第８発明に係る就職支援方法は、企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶する工程と、企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する工程と、取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する工程と、算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する工程と、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する工程と、求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得する工程と、取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する工程と、算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する工程と、生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する工程と、記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する工程と、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する工程と、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する工程とを含むことを特徴とする。
【００１７】
また、第９発明に係る就職支援方法は、第８発明において、求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する工程と、前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードする工程とを含むことを特徴とする。
【００１８】
また、第１０発明に係る就職支援方法は、第８又は第９発明において、電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得する工程と、取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の第一の特徴量又は第二の特徴量を算出する工程とを含み、それぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成し、取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出することを特徴とする。
【００１９】
また、第１１発明に係る就職支援方法は、第８乃至第１０発明のいずれか１つにおいて、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出することを特徴とする。
【００２０】
また、第１２発明に係る就職支援方法は、第８乃至第１１発明のいずれか１つにおいて、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成することを特徴とする。
【００２１】
また、第１３発明に係る就職支援方法は、第９乃至第１２発明のいずれか１つにおいて、抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する工程を含むことを特徴とする。
【００２２】
また、第１４発明に係る就職支援方法は、第９乃至第１３発明のいずれか１つにおいて、抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する工程を含むことを特徴とする。
【００２３】
次に、上記目的を達成するために第１５発明に係るコンピュータプログラムは、企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶しておき、求職者に企業情報を提供する就職支援装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記就職支援装置を、企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得する基本履歴情報取得手段、取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する第一の特徴量算出手段、算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成する第一の集計情報生成手段、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する数理モデル生成手段、求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得するメール履歴情報取得手段、取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出する第二の特徴量算出手段、算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成する第二の集計情報生成手段、生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する行動特性情報算出手段、記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出する類似度算出手段、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する判断手段、及び該判断手段で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する企業情報抽出手段として機能させることを特徴とする。
【００２４】
また、第１６発明に係るコンピュータプログラムは、第１５発明において、前記就職支援装置を、求職者が使用する外部コンピュータから、前記第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信する指示受信手段、及び前記指示の送信元である外部コンピュータへ、前記メール情報収集モジュールをダウンロードするダウンロード手段として機能させることを特徴とする。
【００２５】
また、第１７発明に係るコンピュータプログラムは、第１５又は第１６発明において、前記就職支援装置を、電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得するメール本体情報取得手段、及び取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の特徴量を算出するメール内容特徴量算出手段として機能させ、前記第一の集計情報生成手段又は前記第二の集計情報生成手段を、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段でそれぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び前記メール内容特徴量算出手段で算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成する手段として機能させ、前記行動特性情報算出手段を、取得した前記第二のメール履歴情報、前記メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて前記第二の行動特性情報を算出する手段として機能させることを特徴とする。
【００２６】
また、第１８発明に係るコンピュータプログラムは、第１５又は第１７発明のいずれか１つにおいて、前記第一の特徴量算出手段又は前記第二の特徴量算出手段を、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出する手段として機能させることを特徴とする。
【００２７】
また、第１９発明に係るコンピュータプログラムは、第１５乃至第１８発明のいずれか１つにおいて、前記数理モデル生成手段を、前記第一の集計情報を入力とし、前記第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成する手段として機能させることを特徴とする。
【００２８】
また、第２０発明に係るコンピュータプログラムは、第１６乃至第１９発明のいずれか１つにおいて、前記就職支援装置を、前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報を前記求職者が使用する外部コンピュータへ送信する企業情報送信手段として機能させることを特徴とする。
【００２９】
また、第２１発明に係るコンピュータプログラムは、第１６乃至第２０発明のいずれか１つにおいて、前記就職支援装置を、前記企業情報抽出手段で抽出した企業情報に対応する企業に対して、前記求職者を識別する情報を送信する求職者識別情報送信手段として機能させることを特徴とする。
【００３０】
第１発明、第８発明、及び第１５発明では、企業にとって必要とされる求職者の行動特性に関する第一の行動特性情報を、企業を識別する企業情報ごとに記憶しておく。企業に所属する者の電子メールの送受信履歴に関する第一のメール履歴情報を取得し、取得した第一のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第一の特徴量を算出する。算出した第一の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報を生成し、第一の集計情報を入力とし、第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する。求職者の電子メールの送受信履歴に関する第二のメール履歴情報を取得し、取得した第二のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの第二の特徴量を算出し、算出した第二の特徴量を所定の期間ごとに集計した第二の集計情報を生成して、生成した第二の集計情報及び生成した数理モデルに基づいて、求職者の行動特性に関する第二の行動特性情報を算出する。記憶してある第一の行動特性情報と、算出した第二の行動特性情報との類似度を企業情報ごとに算出し、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する。類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する。求職者の電子メールの第二のメール履歴情報に基づいて算出された第二の特徴量、生成された第二の集計情報、及び事前に生成してある数理モデルを基礎として、求職者の人的資質である第二の行動特性情報を算出することにより、客観化することが困難である人的資質を客観化することができ、第二の行動特性情報と、記憶されている第一の行動特性情報との類似度が所定値より大きい企業にとっては、企業に所属する者の行動特性と類似する行動特性を有する求職者を効率良く選択することができ、求職者にとっては、自己の行動特性と類似する行動特性を有する者が所属している可能性が高い企業を抽出することが可能となる。また、企業に所属する者、求職者ともに特段の適性検査、採用試験等を行うことなく、日常のメールの送受信履歴に基づいて行動特性情報を算出することができるので、負担が少なく、作為的に行動特性情報を生成することが困難であることから、信頼性の高い行動特性情報を算出することが可能となる。
【００３１】
第２発明、第９発明、及び第１６発明では、求職者が使用する外部コンピュータから、第二のメール履歴情報を収集するメール情報収集モジュール送信の指示を受信し、指示の送信元である外部コンピュータへ、メール情報収集モジュールをダウンロードする。これにより、求職者が使用する外部コンピュータへダウンロードされたメール情報収集モジュールによりメール履歴情報が収集されるので、メール履歴情報の収集が必要な外部コンピュータのみからメール履歴情報を収集することが可能となる。
【００３２】
第３発明、第１０発明、及び第１７発明では、電子メールの本体部分であるメール本体情報を取得し、取得したメール本体情報を自然言語解析してメール内容の第一の特徴量又は第二の特徴量を算出する。それぞれ算出した第一の特徴量又は第二の特徴量、及び算出したメール内容の特徴量を所定の期間ごとに集計した第一の集計情報又は第二の集計情報をそれぞれ生成し、取得した第二のメール履歴情報、メール本体情報、及び生成した数理モデルに基づいて第二の行動特性情報を算出する。メール履歴情報の特徴量だけでなく、メール内容の特徴量も考慮した数理モデルに基づいて求職者の第二の行動特性情報を算出することにより、求職者が良く用いる言葉の傾向、文章の傾向等を加味した第二の行動特性情報を算出することができ、企業が求職者に対して求める人的資質を有しているか否かをより具体的に判断することが可能となる。
【００３３】
第４発明、第１１発明、及び第１８発明では、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率、送受信アドレスごとの出現率のうち、少なくとも１つを含む第一の特徴量又は第二の特徴量をそれぞれ算出することにより、求職者が意識して調整することが困難であるメールの送受信履歴に基づく操作傾向に基づいて行動特性情報を算出することができ、企業が求職者に対して求める人的資質を有しているか否かを高い信頼性にて判断することが可能となる。
【００３４】
第５発明、第１２発明、及び第１９発明では、第一の集計情報を入力とし、第一の行動特性情報を出力とする数理モデルを、ニューラルネットワークの学習により生成することにより、集計情報の種類に依存せず信頼性の高い数理モデルを生成することができるとともに、企業に所属する者の行動特性を集計情報に基づいて確実に推し量ることができる。
【００３５】
第６発明、第１３発明、及び第２０発明では、抽出した企業情報を求職者が使用する外部コンピュータへ送信することにより、求職者は自分の人的資質に適合した企業に関する情報を取得することができ、企業が求める人的資質と求職者の人的資質との不適合を未然に回避することが可能となる。
【００３６】
第７発明、第１４発明、及び第２１発明では、抽出した企業情報に対応する企業に対して、求職者を識別する情報を送信することにより、企業は、自らが求める人的資質を有する求職者を選別することができ、採用後における企業が求める人的資質と求職者の人的資質との不適合を未然に回避することが可能となる。
【発明の効果】
【００３７】
上記構成によれば、求職者の電子メールの第二のメール履歴情報に基づいて算出された第二の特徴量、生成された第二の集計情報、及び事前に生成してある数理モデルを基礎として、求職者の人的資質である第二の行動特性情報を算出することにより、客観化することが困難である人的資質を客観化することができ、第二の行動特性情報と、記憶されている第一の行動特性情報との類似度が所定値より大きい企業にとっては、企業に所属する者の行動特性と類似する行動特性を有する求職者を効率良く選択することができ、求職者にとっては、自己の行動特性と類似する行動特性を有する者が所属している可能性が高い企業を抽出することが可能となる。また、企業に所属する者、求職者ともに特段の適性検査、採用試験等を行うことなく、日常のメールの送受信履歴に基づいて行動特性情報を算出することができるので、負担が少なく、作為的に行動特性情報を生成することが困難であることから、信頼性の高い行動特性情報を算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置を用いた就職支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置と接続してある端末装置をＣＰＵを用いて具現化した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置の数理モデル生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置の集計情報の例示図である。
【図６】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置の行動特性情報の例示図である。
【図７】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置のＣＰＵのメール情報収集プログラム送信処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】就職支援用プログラム起動時の入力画面の例示図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る就職支援装置のＣＰＵの企業情報抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】第二の行動特性情報の算出方法の例示図である。
【図１１】第二の行動特性情報と第一の行動特性情報との類似度の算出方法の例示図である。
【図１２】本発明の実施の形態２に係る就職支援装置の機能ブロック図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係る就職支援装置のＣＰＵの企業情報抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、本発明の実施の形態に係る就職支援装置について、図面に基づいて具体的に説明する。
【００４０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置を用いた就職支援システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１は、インターネット等のネットワーク４を介して、複数のメールサーバ２、２、・・・、複数の端末装置３、３、・・・とデータ通信することが可能に接続されている。メールサーバ２、２、・・・は、例えばウエブメールのウエブサーバであっても良いし、携帯メールのメールサーバであっても良いし、社内のメールサーバであっても良い。
【００４１】
本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、ビデオインタフェース１５、通信インタフェース１６、可搬型ディスクドライブ１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。
【００４２】
ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して就職支援装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶してあるコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００４３】
記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＳＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＲＯＭ等の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶装置１３に記憶してあるコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１７によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１６を介してネットワーク４に接続されている他のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
【００４４】
また記憶装置１３は、必要行動特性情報記憶部１３１、メール履歴情報記憶部１３２、及び数理モデル記憶部１３３を備えている。必要行動特性情報記憶部１３１には、求人側の企業が求職者に対して求める行動特性に関する情報である必要行動特性情報（第一の行動特性情報）を企業を識別する企業情報ごとに記憶してある。ここで、「行動特性」とは、企業に所属する者、求職者等が所定の条件下でどのように行動するかを客観的に示す特性全般を意味する広い概念であり、本発明では間接的に特定される。例えば受信メールに対する返信までの時間の長短に応じて、決断力の速さの大小等の行動特性を定量化する。
【００４５】
メール履歴情報記憶部１３２は、端末装置３を使用する求職者が送受信したメール履歴情報を、求職者を識別する求職者識別情報に対応付けて記憶する。求職者が送受信したメール履歴情報は、電子メールごとにメールサーバ２、２、・・・にメールログ情報として記憶されているので、端末装置３にてメールサーバ２、２、・・・に記憶されているメールログ情報を収集して集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信する。
【００４６】
数理モデル記憶部１３３は、企業に所属する者のメール履歴情報の集計情報を入力とし、企業が求職者に対して求める行動特性を示す行動特性情報を出力とする数理モデルを記憶する。数理モデルの生成方法は特に限定されるものではないが、データマイニングの手法を用いて、例えばニューラルネットワークの学習により生成することがモデル精度の観点から好ましい。
【００４７】
通信インタフェース１６は内部バス１８に接続されており、インターネット、有線／無線のＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク４に接続することにより、外部のコンピュータ、例えばメールサーバ２、２、・・・、端末装置３、３、・・・等とデータ通信することが可能となっている。
【００４８】
Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード１４１、マウス１４２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース１５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置１５１と接続され、所定の画像を表示する。
【００４９】
図２は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１と接続してある端末装置３をＣＰＵを用いて具現化した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。図２において、本実施の形態に係る端末装置３は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）３１、メモリ３２、記憶装置３３、Ｉ／Ｏインタフェース３４、ビデオインタフェース３５、通信インタフェース３６、及び上述したハードウェアを接続する内部バス３８で構成されている。
【００５０】
ＣＰＵ３１は、内部バス３８を介して端末装置３の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置３３に記憶してあるコンピュータプログラムに従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ３２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラムの実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラムの実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００５１】
記憶装置３３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＳＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＲＯＭ等の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶装置３３に記憶してあるコンピュータプログラム、例えば電子メール送受信用のコンピュータプログラムは、通信インタフェース３６を介してネットワーク４に接続されている外部のコンピュータからダウンロードされる。また、メールサーバ２、２、・・・ごとに記憶されているメールログ情報を収集するコンピュータプログラムも、通信インタフェース３６を介してネットワーク４に接続されている就職支援装置１からダウンロードされる。もちろん、外部接続することが可能な可搬型ディスクドライブにより、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤＲＯＭ等の可搬型記録媒体からダウンロードしたコンピュータプログラムであっても良い。
【００５２】
通信インタフェース３６は内部バス３８に接続されており、インターネット、有線／無線のＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク４に接続することにより、外部のコンピュータ、例えば就職支援装置１、メールサーバ２、２、・・・等とデータ通信することが可能となっている。
【００５３】
Ｉ／Ｏインタフェース３４は、キーボード３４１、マウス３４２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース３５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置３５１と接続され、所定の画像を表示する。
【００５４】
図３は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１の機能ブロック図である。基本履歴情報取得部３０１は、企業に所属する者、例えば社員、同一部署の社員、同一プロジェクトの社員等が使用する端末装置３から、企業に所属する者を識別する識別情報、例えば社員ＩＤに対応付けられたメールログ情報を収集して集約した情報をメール履歴情報として取得する。メール履歴情報の取得方法は特に限定されるものではないが、ネットワーク４を介して端末装置３から受信することが好ましい。さらに企業に所属する者が意識して送信する必要がないよう、一定期間ごとにメールサーバ２、２、・・・から収集したメールログ情報を集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信することがより好ましい。
【００５５】
特徴量算出部３０２は、取得した企業に所属する者のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール履歴情報から読み取ることが可能な送受信年月日、送受信者のメールアドレス、メールタイトル等の情報に基づいて算出される添付メールの数、添付メールのバイト数等、及びこれらの情報に基づいて算出される、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等である。また、送信メールの送信先アドレスのうち、ｃｃ／ｂｃｃの比率、一定期間、例えば１ヶ月間の送受信アドレス中の新規アドレスの比率、送受信アドレスごとの出現率等であっても良く、メールの送受信履歴を通じて企業に所属する者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【００５６】
集計情報生成部３０３は、算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を、企業に所属する者ごとに生成する。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を生成する。
【００５７】
数理モデル生成部３０４は、集計情報を入力とし、求職者に対して求める行動特性を示す行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する。数理モデルの生成には、ニューラルネットワークの学習を用いることにより、企業に所属する者ごとの集計情報を行動特性情報に変換する数理モデルを生成しても良い。生成された数理モデルは、求職者の行動特性を示す行動特性情報を算出するために、数理モデル記憶部１３３に記憶される。
【００５８】
メール履歴情報取得部３０５は、求職者が使用する端末装置３から、求職者を識別する識別情報、例えば求職者ＩＤに対応付けられたメールログ情報を収集して集約した情報をメール履歴情報として取得する。メール履歴情報の取得方法は特に限定されるものではないが、ネットワーク４を介して端末装置３から受信することが好ましい。さらに求職者が意識して送信する必要がないよう、一定期間ごとにメールサーバ２、２、・・・から収集したメールログ情報を集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信することがより好ましい。なお、取得したメール履歴情報は、メール履歴情報記憶部１３２に記憶される。
【００５９】
特徴量算出部３０６は、取得した求職者のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール履歴情報から読み取ることが可能な送受信年月日、送受信者のメールアドレス、メールタイトル等の情報に基づいて算出される添付メールの数、添付メールのバイト数等、及びこれらの情報に基づいて算出される、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等である。また、送信メールの送信先アドレスのうち、ｃｃ／ｂｃｃの比率、一定期間、例えば１ヶ月間の送受信アドレス中の新規アドレスの比率等であっても良く、メールの送受信履歴を通じて求職者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【００６０】
集計情報生成部３０７は、算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を、求職者ごとに生成する。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を生成する。
【００６１】
行動特性情報算出部３０８は、取得した求職者のメール履歴情報に基づいて集計情報生成部３０７にて生成された集計情報及び記憶してある数理モデルに基づいて、第二の行動特性情報を算出する。メール履歴情報は、メール履歴情報取得部３０５にて新たに取得したメール履歴情報であることが好ましいが、メール履歴情報記憶部１３２に記憶されているメール履歴情報を取得しても良い。
【００６２】
類似度算出部３０９は、事前に必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある、企業側が求職者に対して求める第一の行動特性情報と、行動特性情報算出部３０８で算出した第二の行動特性情報との類似度を、企業情報ごとに算出する。類似度の算出方法は特に限定されるものではないが、例えば行動特性情報に含まれるｎ個の行動特性項目ＥＩn（ｎは自然数）を用いたベクトル間距離を算出しても良い。
【００６３】
判断部３１０は、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する。具体的には、例えば行動特性情報に含まれるｎ個の行動特性項目ＥＩn（ｎは自然数）を用いて算出されたベクトル間距離が所定値よりも短いか否かを判断しても良い。
【００６４】
企業情報抽出部３１１は、判断部３１０で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する。これにより、企業が求職者に対して求める行動特性情報として事前に必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある第一の行動特性情報と類似する第二の行動特性情報を有する求職者に対して、抽出された企業情報を送信することで、求職者は不適合の少ない企業群の中から就職先企業を選択することができる。一方、企業に対して、必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある第一の行動特性情報と類似する第二の行動特性情報を有する求職者に関する情報を送信することにより、企業が求職者に対して求める行動特性情報を有する可能性の高い求職者に関する情報を企業が取得することができ、不適合ミスマッチの少ない求職者の中から採用候補者を選択することが可能となる。
【００６５】
以下、就職支援装置１の処理手順に従って、就職支援システム全体の処理について詳細に説明する。図４は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１の数理モデル生成処理の手順を示すフローチャートである。就職支援装置１のＣＰＵ１１は、企業に所属する者のメール履歴情報を、例えば社員ＩＤに対応付けて取得する（ステップＳ４０１）。具体的には、求人側の企業に所属する者、部署に所属する者等のメール履歴情報を、社内で使用しているメールサーバ２から受信する、又はＤＶＤ、ＣＤＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１７を介して取得する。
【００６６】
ＣＰＵ１１は、取得したメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する（ステップＳ４０２）。算出する特徴量は、例えばメール履歴情報から読み取ることが可能な送受信年月日、送受信者のメールアドレス、メールタイトル等の情報に基づいて算出される添付メールの数、添付メールのバイト数等、及びこれらの情報に基づいて算出される、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等である。また、送信メールの送信先アドレスのうち、ｃｃ／ｂｃｃの比率、一定期間、例えば１ヶ月間の送受信アドレス中の新規アドレスの比率、送受信アドレスごとの出現率等であっても良く、メール送受信履歴を通じて企業に所属する者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【００６７】
ＣＰＵ１１は、算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を、企業に所属する者ごとに生成する（ステップＳ４０３）。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を、社員ＩＤごとに生成する。
【００６８】
図５は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１の集計情報の例示図である。図５（ａ）は取得したメール履歴情報の例示図を、図５（ｂ）は生成した集計情報の例示図を、それぞれ示している。
【００６９】
図５（ａ）の例では、企業に所属する者、例えば社員ごとに、いつ（日付）、誰から（Ｆｒｏｍ）、どのような返信内容（Ｒｅ）の電子メールが送信されてきたかを、メール履歴情報として取得している。もちろん、メール履歴情報の項目はこれらに限定されるわけではなく、送信先情報、返信するまでのレスポンス時間等を含めても良いことは言うまでもない。
【００７０】
図５（ｂ）の例では、取得したメール履歴情報に基づいて、一日に受信する電子メールの平均受信数、一日に送信する電子メールの平均送信数、一回の電子メールの平均レスポンス時間等を算出して、集計情報として生成する。集計情報を生成することにより、企業に所属する者のメールの送受信操作の全体傾向を把握することが可能な基礎情報として用いることができる。しかも、日常のメールの送受信履歴に基づいて集計情報が生成されるので、企業に所属する者は、基礎情報を取得するために特別な操作を要求されることがない。
【００７１】
図４に戻って、ＣＰＵ１１は、集計情報を入力とし、求職者に対して求める行動特性を示す行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する（ステップＳ４０４）。行動特性情報の各行動特性項目ＥＩn（ｎは自然数）として、求人側の企業が求職者に対して要求する行動特性項目を特定しておく。
【００７２】
図６は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１の行動特性情報の例示図である。図６の例では、企業に所属する者を識別する識別情報として社員ＩＤを用い、社員ＩＤごとに行動特性情報として用いる行動特性項目ＥＩnを複数選択して、行動特性項目１、行動特性項目２、行動特性項目３、・・・のそれぞれに対して項目値を求めておく。
【００７３】
行動特性項目ＥＩnと企業に所属する者の集計情報とを、生成した数理モデルを介して関係付けることにより、求職者の集計情報と生成した数理モデルとを用いて求職者の行動特性情報を算出することができる。したがって、求職者が企業に所属する者と同質の行動特性を有しているか否かを的確に判断することができ、企業が求職者に対して求める人的資質と求職者の人的資質との不適合を未然に回避することができる。
【００７４】
なお、数理モデルの生成には、ニューラルネットワークの学習を用いることが望ましい。ニューラルネットワークの学習を用いることにより、企業の所属する者のメール履歴情報に基づく集計情報を取得すれば、第一の行動特性情報を算出することができる数理モデルを生成することができる。同じ数理モデルを求職者のメール履歴情報に基づく集計情報に適用することで、求職者の行動特性を示す第二の行動特性情報を容易に算出することができる。生成された数理モデルは、求職者の行動特性を示す行動特性情報を算出するために、企業を識別する企業情報ごとに数理モデル記憶部１３３に記憶される。
【００７５】
図７は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１のＣＰＵ１１のメール情報収集プログラム送信処理の手順を示すフローチャートである。端末装置３を使用する求職者は、端末装置３から就職支援装置１が提供している就職支援サイトに接続する。求職者は、端末装置３のマウス３４２を操作して、メールサーバ２、２、・・・上に散在しているメールログ情報を収集するコンピュータプログラムを含む就職支援用プログラムのダウンロード指示を就職支援装置１へ送信する。
【００７６】
就職支援装置１のＣＰＵ１１は、求職者が使用する端末装置３が就職支援サイトに接続しているか否かを判断する（ステップＳ７０１）。ＣＰＵ１１が、端末装置３が就職支援サイトに接続していないと判断した場合には（ステップＳ７０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、接続待ち状態となる。
【００７７】
ＣＰＵ１１が、端末装置３が就職支援サイトに接続していると判断した場合には（ステップＳ７０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、端末装置３からダウンロード指示を受信したか否かを判断する（ステップＳ７０２）。ＣＰＵ１１が、ダウンロード指示を受信していないと判断した場合（ステップＳ７０２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、受信待ち状態となり、ＣＰＵ１１が、ダウンロード指示を受信したと判断した場合（ステップＳ７０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ダウンロード指示に含まれる求職者を識別する求職者ＩＤ及びダウンロード指示の送信元のアドレスを抽出し（ステップＳ７０３）、抽出したアドレスに対して、就職支援用プログラムのダウンロードを開始する（ステップＳ７０４）。
【００７８】
就職支援用プログラムがダウンロードされた端末装置３では、求職者がダウンロードされた就職支援用プログラムを起動することにより、使用しているメールシステムに応じて、ウエブメールのメールサーバ２、プロバイダ提供のメールサーバ２、社内用のメールサーバ２等に記憶されているメールログ情報を収集する。求職者が使用する端末装置３は、一定時間ごと、又は就職支援サイトに接続した時点で、収集したメールログ情報を集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信する。
【００７９】
図８は、就職支援用プログラム起動時の入力画面の例示図である。就職支援用プログラムがメールサーバ２、２、・・・に記憶してあるメールログ情報を確実に収集することができるように、端末装置３にて求職者が使用しているメールソフトウエアの名称、メールソフトウエアに設定している求職者ＩＤ、及びメールサーバ２ごとのパスワード、及びメール履歴情報を生成するワーキングディレクトリの設定を行う。ワーキングディレクトリは、「参照」ボタン等で設定することが好ましい。
【００８０】
就職支援用プログラムは、メールサーバ２ごとに記憶されているメールログ情報を収集して、集約したメール履歴情報をワーキングディレクトリに生成する。就職支援用プログラムは、一定時間ごとにメール履歴情報を添付した電子メールを就職支援装置１へ送信する。もちろん、就職支援装置１が提供する就職支援サイトに接続する都度、メール履歴情報を添付した電子メールを就職支援装置１へ送信しても良い。また、ファイル転送プログラムにより、直接就職支援装置１へメール履歴情報を送信しても良い。
【００８１】
図９は、本発明の実施の形態１に係る就職支援装置１のＣＰＵ１１の企業情報抽出処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態１では、就職支援装置１が提供する就職支援サイトに求職者が接続した時点で、求職者が使用する端末装置３からメール履歴情報が送信される場合について説明する。
【００８２】
図９において、就職支援装置１のＣＰＵ１１は、求職者が使用する端末装置３が、就職支援サイトに接続しているか否かを判断する（ステップＳ９０１）。ＣＰＵ１１が、就職支援サイトに接続していないと判断した場合（ステップＳ９０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、接続待ち状態となる。
【００８３】
ＣＰＵ１１が、就職支援サイトに接続していると判断した場合（ステップＳ９０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、端末装置３からメール履歴情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ９０２）。ＣＰＵ１１が、端末装置３からメール履歴情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ９０２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、メール履歴情報の受信待ち状態となる。
【００８４】
ＣＰＵ１１が、端末装置３からメール履歴情報を受信したと判断した場合（ステップＳ９０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、受信したメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する（ステップＳ９０３）。ＣＰＵ１１は、算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を求職者ごとに生成する（ステップＳ９０４）。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を、求職者を識別する情報、例えば就職支援サイトに接続する場合に用いた求職者ＩＤごとに生成する。
【００８５】
ＣＰＵ１１は、生成した集計情報と、数理モデル記憶部１３３に記憶してある企業ごとの数理モデルに基づいて、複数の行動特性項目ＥＩnで構成された行動特性情報（第二の行動特性情報）を算出する（ステップＳ９０５）。ＣＰＵ１１は、算出された行動特性情報（第二の行動特性情報）と、必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある必要行動特性情報（第一の行動特性情報）との類似度を算出する（ステップＳ９０６）。
【００８６】
図１０は、第二の行動特性情報の算出方法の例示図である。図１０の例では、求職者ＩＤ「ＸＸＸ」についての集計情報を用いて、企業Ａの数理モデルに基づく行動特性情報を生成している。生成された行動特性情報は、３つの行動特性項目を有しており、それぞれの項目値を求職者ＩＤと対応付けて生成している。類似度は、生成された行動特性情報の項目値と、事前に第一の行動特性情報として記憶されている行動特性項目ごとの項目値とを比較して算出する。
【００８７】
第二の行動特性情報と第一の行動特性情報との類似度の算出方法は特に限定されるものではない。例えば第二の行動特性情報及び第一の行動特性情報に含まれるｎ（ｎは自然数）個の行動特性項目ＥＩ1、ＥＩ2、・・・、ＥＩnをそれぞれ座標軸とするｎ次元空間におけるベクトル間距離として算出しても良い。この場合、ベクトル間距離が短いほど類似度は高く算出される。
【００８８】
図１１は、第二の行動特性情報と第一の行動特性情報との類似度の算出方法の例示図である。行動特性項目ＥＩ1 、ＥＩ2 、ＥＩ3 をそれぞれ軸とする３次元空間において、企業Ａが指定する第一の行動特性情報１１１、企業Ｂが指定する第一の行動特性情報１１２、企業Ｃが指定する第一の行動特性情報１１３をそれぞれプロットしている。算出された求職者の第二の行動特性情報１１４と、第一の行動特性情報１１１、１１２、１１３との距離は、それぞれの行動特性情報ベクトル間の距離となる。ベクトル間距離が短いほど行動特性情報ベクトルが類似しており、企業が求職者に対して求める行動特性に近い行動特性を有する求職者であると考えることができる。行動特性項目は３つではなくｎ個選択すれば良く、ｎ個選択された場合にはｎ次元空間でのベクトル間距離を算出することになる。
【００８９】
図９に戻って、就職支援装置１のＣＰＵ１１は、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断し（ステップＳ９０７）、ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在しないと判断した場合（ステップＳ９０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、適当な企業が見つからない旨を示すメッセージを端末装置３へ送信して（ステップＳ９１０）、処理を終了する。
【００９０】
ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合（ステップＳ９０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、算出した類似度が大きい順に企業情報を抽出して（ステップＳ９０８）、抽出した企業情報を端末装置３へ送信する（ステップＳ９０９）。
【００９１】
なお、ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合（ステップＳ９０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、企業情報により識別される企業が就職支援装置１とデータ通信することが可能に接続してあるコンピュータに対して、求職者に関する情報を送信しても良い。この場合、求職者ＩＤだけではなく、企業が指定した行動特性項目に対する項目値と、算出した類似度とを総合評価に関する情報として送信することが好ましい。これにより、類似度が大きい求職者から順に面接等の対象とすることができ、企業側及び求職者側の双方にとって不適合が生じることを未然に回避することができる。
【００９２】
以上のように本実施の形態１によれば、求職者の電子メールのメール履歴情報に基づいて算出された特徴量、生成された集計情報、及び事前に生成してある数理モデルを基礎として、求職者の人的資質である第二の行動特性情報を算出することにより、客観化することが困難である人的資質を客観化することができ、第二の行動特性情報と、記憶されている第一の行動特性情報との類似度が所定値より大きい企業にとっては、企業に所属する者の行動特性と類似する行動特性を有する求職者を効率良く選択することができ、求職者にとっては、自己の行動特性と類似する行動特性を有する者が所属している可能性が高い企業を抽出することが可能となる。また、企業に所属する者、求職者ともに特段の適性検査、採用試験等を行うことなく、日常のメールの送受信履歴に基づいて行動特性情報を算出することができるので、負担が少なく、作為的に行動特性情報を生成することが困難であることから、信頼性の高い行動特性情報を算出することが可能となる。
【００９３】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る就職支援装置を用いた就職支援システムの構成は実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。本実施の形態２は、電子メールの本体部分を解析して特徴量を算出する点で実施の形態１と相違する。
【００９４】
すなわちメール履歴情報記憶部１３２は、端末装置３を使用する求職者が送受信したメール履歴情報として、電子メールごとにメールサーバ２、２、・・・にメールログ情報のみならず、実際に送受信した電子メールの本体部分であるメール本体情報も記憶する。
【００９５】
図１２は、本発明の実施の形態２に係る就職支援装置１の機能ブロック図である。基本履歴情報取得部３０１は、企業に所属する者、例えば社員、同一部署の社員、同一プロジェクトの社員等が使用する端末装置３から、企業に所属する者を識別する識別情報、例えば社員ＩＤに対応付けられたメールログ情報を収集して集約した情報をメール履歴情報として取得する。メール履歴情報の取得方法は特に限定されるものではないが、ネットワーク４を介して端末装置３から受信することが好ましい。さらに企業に所属する者が意識して送信する必要がないよう、一定期間ごとにメールサーバ２、２、・・・から収集したメールログ情報を集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信することがより好ましい。
【００９６】
メール本体情報取得部１２０１は、企業に所属する者、例えば社員、同一部署の社員、同一プロジェクトの社員等が使用する端末装置３から、企業に所属する者を識別する識別情報、例えば社員ＩＤに対応付けられたメールログ情報のうち、電子メールの本体部分であるメール本体情報をメール履歴情報として取得する。メール本体情報の取得方法は特に限定されるものではなく、基本履歴情報取得部３０１におけるメール履歴情報の取得方法と同様であっても良い。
【００９７】
特徴量算出部３０２は、取得したメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール履歴情報から読み取ることが可能な送受信年月日、送受信者のメールアドレス、メールタイトル等の情報に基づいて算出される添付メールの数、添付メールのバイト数等、及びこれらの情報に基づいて算出される、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等である。また、送信メールの送信先アドレスのうち、ｃｃ／ｂｃｃの比率、一定期間、例えば１ヶ月間の送受信アドレス中の新規アドレスの比率等であっても良く、メールの送受信履歴を通じて企業に所属する者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【００９８】
メール内容特徴量算出部１２０２は、取得したメール本体情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール本体情報を自然言語解析し、シソーラス辞書等を用いることにより求めることができる、命令的な語彙の含まれている割合、叱責的な語彙の含まれている割合、激励的な語彙の含まれている割合、情報伝達のみを目的とした語彙の含まれている割合等である。特にこれらに限定されるものではなく、メール本体情報を通じて企業に所属する者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【００９９】
集計情報生成部１２０３は、特徴量算出部３０２及びメール内容特徴量算出部１２０２にて算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を、企業に所属する者ごとに生成する。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を生成する。
【０１００】
数理モデル生成部３０４は、集計情報を入力とし、求職者に対して求める行動特性を示す行動特性情報を出力とする数理モデルを生成する。数理モデルの生成には、ニューラルネットワークの学習を用いることにより、企業に所属する者ごとの集計情報を行動特性情報に変換する数理モデルを生成しても良い。生成された数理モデルは、求職者の行動特性を示す行動特性情報を算出するために、数理モデル記憶部１３３に記憶される。
【０１０１】
メール履歴情報取得部３０５は、求職者が使用する端末装置３から、求職者を識別する識別情報、例えば求職者ＩＤに対応付けられたメールログ情報を収集して集約した情報をメール履歴情報として取得する。メール履歴情報の取得方法は特に限定されるものではないが、ネットワーク４を介して端末装置３から受信することが好ましい。さらに求職者が意識して送信する必要がないよう、一定期間ごとにメールサーバ２、２、・・・から収集したメールログ情報を集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信することがより好ましい。なお、取得したメール履歴情報は、メール履歴情報記憶部１３２に記憶される。
【０１０２】
求職者メール本体情報取得部１２０４は、求職者が使用する端末装置３から、求職者を識別する識別情報、例えば求職者ＩＤに対応付けられたメールログ情報のうち、電子メールの本体部分であるメール本体情報をメール履歴情報として取得する。メール本体情報の取得方法は特に限定されるものではなく、メール履歴情報取得部３０５におけるメール履歴情報の取得方法と同様であっても良い。なお、取得したメール履歴情報は、メール履歴情報記憶部１３２に記憶される。
【０１０３】
特徴量算出部３０６は、取得した求職者のメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール履歴情報から読み取ることが可能な送受信年月日、送受信者のメールアドレス、メールタイトル等の情報に基づいて算出される添付メールの数、添付メールのバイト数等、及びこれらの情報に基づいて算出される、過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等である。また、送信メールの送信先アドレスのうち、ｃｃ／ｂｃｃの比率、一定期間、例えば１ヶ月間の送受信アドレス中の新規アドレスの比率等であっても良く、メールの送受信履歴を通じて求職者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【０１０４】
メール内容特徴量算出部１２０５は、取得した求職者のメール本体情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する。算出する特徴量は、例えばメール本体情報を自然言語解析し、シソーラス辞書等を用いることにより求めることができる、命令的な語彙の含まれている割合、叱責的な語彙の含まれている割合、激励的な語彙の含まれている割合、情報伝達のみを目的とした語彙の含まれている割合等である。特にこれらに限定されるものではなく、メール本体情報を通じて求職者の行動特性を推し量ることができる可能性がある特徴量であれば何でも良い。
【０１０５】
集計情報生成部１２０６は、特徴量算出部３０６及びメール内容特徴量算出部１２０５にて算出した特徴量を所定の期間ごとに集計した集計情報を、求職者ごとに生成する。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を生成する。
【０１０６】
行動特性情報算出部１２０７は、取得したメール履歴情報、すなわちメールログ情報を収集して集約したメール履歴情報及びメール本体情報に基づいて生成された集計情報と記憶してある数理モデルとに基づいて、第二の行動特性情報を算出する。メール履歴情報は、メール履歴情報取得部３０５及び求職者メール本体情報取得部１２０４にて新たに取得したメール履歴情報であることが好ましいが、メール履歴情報記憶部１３２に記憶されているメール履歴情報を取得しても良い。
【０１０７】
類似度算出部３０９は、事前に必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある、企業側が求職者に対して求める第一の行動特性情報と、行動特性情報算出部１２０７で算出した第二の行動特性情報との類似度を、企業情報ごとに算出する。類似度の算出方法は特に限定されるものではないが、例えば行動特性情報を用いたベクトル間距離を算出しても良い。
【０１０８】
判断部３１０は、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断する。具体的には、例えば行動特性情報を用いて算出されたベクトル間距離が所定値よりも短いか否かを判断しても良い。
【０１０９】
企業情報抽出部３１１は、判断部３１０で、類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合、類似度が所定値より大きい企業情報を抽出する。これにより、企業が求職者に対して求める行動特性情報として事前に必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある第一の行動特性情報と類似する第二の行動特性情報を有する求職者に対して、抽出された企業情報を送信することで、求職者は不適合の少ない企業群の中から就職先企業を選択することができる。一方、企業に対して、必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある第一の行動特性情報と類似する第二の行動特性情報を有する求職者に関する情報を送信することにより、企業が求職者に対して求める行動特性情報を有する可能性の高い求職者に関する情報を企業が取得することができ、不適合の少ない求職者の中から採用候補者を選択することが可能となる。
【０１１０】
本発明の実施の形態２に係る就職支援装置１での数理モデル生成処理は、実施の形態１とは異なり、メール履歴情報にメール本体情報が含まれる。すなわち、電子メールごとの特徴量を算出する場合に、実施の形態１に記載してある過去一定期間内の送受信メール数、返信までに要したレスポンス時間の分布、過去一定期間内の滞留メール数と返信メール数との比率等だけではなく、例えばメール本体情報を自然言語解析し、シソーラス辞書等を用いることにより求めることができる、命令的な語彙の含まれている割合、叱責的な語彙の含まれている割合、激励的な語彙の含まれている割合、情報伝達のみを目的とした語彙の含まれている割合等も算出される。
【０１１１】
算出された特徴量を集計した集計情報を入力とし、企業が求職者に対して求める行動特性を示す行動特性情報を出力とする数理モデルを生成することにより、実施の形態１では判断することができなかった、より詳細な人的資質も含めた数理モデルを生成することができる。
【０１１２】
なお、数理モデルの生成には、実施の形態１と同様、ニューラルネットワークの学習を用いることが望ましい。ニューラルネットワークの学習を用いることにより、企業の所属する者のメール履歴情報に基づく集計情報を取得すれば、第一の行動特性情報を算出することができる数理モデルを生成することができる。同じ数理モデルを求職者のメール履歴情報に基づく集計情報に適用することで、求職者の行動特性を示す第二の行動特性情報を容易に算出することができる。生成された数理モデルは、求職者の行動特性を示す行動特性情報を算出するために、企業を識別する企業情報ごとに数理モデル記憶部１３３に記憶される。
【０１１３】
図１３は、本発明の実施の形態２に係る就職支援装置１のＣＰＵ１１の企業情報抽出処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態２でも、就職支援装置１が提供する就職支援サイトに求職者が接続した時点で、求職者が使用する端末装置３からメール本体情報を含むメール履歴情報が送信される場合について説明する。
【０１１４】
図１３において、就職支援装置１のＣＰＵ１１は、求職者が使用する端末装置３が、就職支援サイトに接続しているか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。ＣＰＵ１１が、就職支援サイトに接続していないと判断した場合（ステップＳ１３０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、接続待ち状態となる。
【０１１５】
ＣＰＵ１１が、就職支援サイトに接続していると判断した場合（ステップＳ１３０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、端末装置３からメール履歴情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０２）。ＣＰＵ１１が、端末装置３からメール履歴情報を受信していないと判断した場合（ステップＳ１３０２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、メール履歴情報の受信待ち状態となる。
【０１１６】
ＣＰＵ１１が、端末装置３からメール履歴情報を受信したと判断した場合（ステップＳ１３０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、受信したメール履歴情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する（ステップＳ１３０３）。また、ＣＰＵ１１は、受信したメール履歴情報に含まれるメール本体情報に基づいて電子メールごとの特徴量を算出する（ステップＳ１３０４）。
【０１１７】
具体的には、メール本体情報を自然言語解析し、シソーラス辞書等を用いることにより求めることができる、命令的な語彙の含まれている割合、叱責的な語彙の含まれている割合、激励的な語彙の含まれている割合、情報伝達のみを目的とした語彙の含まれている割合等を算出する。
【０１１８】
ＣＰＵ１１は、算出した特徴量ごとに所定の期間ごとに集計した集計情報を、求職者ごとに生成する（ステップＳ１３０５）。例えば１ヶ月ごとに特徴量を集計した集計情報を、求職者を識別する情報、例えば就職支援サイトに接続する場合に用いた求職者ＩＤごとに生成する。
【０１１９】
ＣＰＵ１１は、生成した集計情報と、数理モデル記憶部１３３に記憶してある企業ごとの数理モデルに基づいて、複数の行動特性項目ＥＩnで構成された行動特性情報（第二の行動特性情報）を算出する（ステップＳ１３０６）。ＣＰＵ１１は、算出された行動特性情報（第二の行動特性情報）と、必要行動特性情報記憶部１３１に記憶してある必要行動特性情報（第一の行動特性情報）との類似度を算出する（ステップＳ１３０７）。
【０１２０】
第二の行動特性情報と第一の行動特性情報との類似度の算出方法は特に限定されるものではない。例えば第二の行動特性情報及び第一の行動特性情報に含まれるｎ（ｎは自然数）個の行動特性項目ＥＩnをそれぞれ座標軸とするｎ次元空間におけるベクトル間距離として算出しても良い。この場合、ベクトル間距離が短いほど類似度は高く算出される。
【０１２１】
ＣＰＵ１１は、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在するか否かを判断し（ステップＳ１３０８）、ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在しないと判断した場合（ステップＳ１３０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、適当な企業が見つからない旨を示すメッセージを端末装置３へ送信して（ステップＳ１３１１）、処理を終了する。
【０１２２】
ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合（ステップＳ１３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、算出した類似度が大きい順に企業情報を抽出して（ステップＳ１３０９）、抽出した企業情報を端末装置３へ送信する（ステップＳ１３１０）。
【０１２３】
なお、ＣＰＵ１１が、算出した類似度が所定値より大きい企業情報が存在すると判断した場合（ステップＳ１３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、企業情報により識別される企業が就職支援装置１とデータ通信することが可能に接続してあるコンピュータに対して、求職者に関する情報を送信しても良い。この場合、求職者ＩＤだけではなく、企業が指定した行動特性項目に対する項目値と、算出した類似度とを総合評価に関する情報として送信することが好ましい。これにより、類似度が大きい求職者から順に面接等の対象とすることができ、企業側及び求職者側の双方にとって不適合が生じることを未然に回避することができる。
【０１２４】
以上のように本実施の形態２によれば、求職者の電子メールのメール履歴情報の特徴量だけでなく、メール内容の特徴量も考慮した数理モデルに基づいて求職者の第二の行動特性情報を算出することにより、求職者が良く用いる言葉の傾向、文章の傾向等を加味した第二の行動特性情報を算出することができ、企業が求職者に対して求める人的資質を有しているか否かをより具体的に判断することが可能となる。
【０１２５】
また、本発明は上記実施の形態１及び２に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内の記載であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。例えば、ダウンロードする就職支援用プログラムは、メールログ情報及びメール本体情報を収集して集約したメール履歴情報を就職支援装置１へ送信するようにしているが、就職支援用プログラムにて集計情報を生成してから、集計情報のみを就職支援装置１へ送信するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１２６】
１  就職支援装置
２  メールサーバ
３  端末装置
４  ネットワーク
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  記憶装置
１４  Ｉ／Ｏインタフェース
１５  ビデオインタフェース
１６  通信インタフェース
１７  可搬型ディスクドライブ
１８  内部バス
９０  可搬型記録媒体
１００  コンピュータプログラム
１３１  必要行動特性情報記憶部
１３２  メール履歴情報記憶部
１３３  数理モデル記憶部
【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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【図６】
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【図７】
2010231685.tif 000009
【図８】
2010231685.tif 000010
【図９】
2010231685.tif 000011
【図１０】
2010231685.tif 000012
【図１１】
2010231685.tif 000013
【図１２】
2010231685.tif 000014
【図１３】
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