(57)【要約】【課題】応募者を募集者に紹介する際に、募集者や応募者にとってより好ましい紹介が実現できるようにする紹介システムを提供する。【解決手段】満足度計算手段９１は、応募者に対する募集者の満足度を計算する。調整手段９２は、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段９１が計算した満足度に対応する付随情報を特定する。紹介判定手段９３は、調整手段９２に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する。通知手段９４は、紹介判定手段９３によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する【選択図】図２０
2010170313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、
調整手段に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定手段と、
紹介判定手段によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知手段とを備える
ことを特徴とする紹介システム。
【請求項２】
紹介判定手段は、調整手段に特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１に記載の紹介システム。
【請求項３】
紹介判定手段は、調整手段に特定された付随情報を応募者に通知し、応募者から紹介を望む旨を入力された場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１または請求項２に記載の紹介システム。
【請求項４】
紹介判定手段は、予め応募者が定めた付随情報が満たすべき条件である付随情報条件を、調整手段に特定された付随情報が満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１または請求項２に記載の紹介システム。
【請求項５】
紹介判定手段は、応募者が自身に対する募集者の満足度に応じて予め定めた複数の付随情報条件の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報条件を特定し、調整手段に特定された付随情報が前記付随情報条件を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項４に記載の紹介システム。
【請求項６】
紹介判定手段は、付随情報が付随情報条件を満たしていると判定した場合に、付随情報を応募者に通知し、応募者から紹介を望む旨を入力された場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項４または請求項５に記載の紹介システム。
【請求項７】
満足度計算手段と、調整手段と、紹介判定手段と、通知手段とが設けられたサーバを有し、
前記サーバの紹介判定手段は、付随情報を応募者の端末に送信し、前記応募者の端末から紹介を望む旨を受信した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項３または請求項６に記載の紹介システム。
【請求項８】
満足度計算手段と、調整手段と、紹介判定手段とが設けられた応募者の端末である応募者端末と、
通知手段が設けられたサーバとを有し、
前記応募者端末は、
紹介判定手段によって前記応募者を募集者に紹介すると判定された場合、当該判定結果を前記サーバに送信する判定結果送信手段を備え、
前記サーバの通知手段は、応募者を募集者に紹介するという前記判定結果を受信すると、前記応募者の情報を募集者の端末に送信する
請求項１から請求項６に記載の紹介システム。
【請求項９】
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、
調整手段に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定手段と、
紹介判定手段によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知手段とを備える
ことを特徴とする紹介サーバ。
【請求項１０】
紹介判定手段は、調整手段に特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項９に記載の紹介サーバ。
【請求項１１】
応募者が使用する端末である応募者端末であって、
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、
調整手段に特定された付随情報を用いて前記応募者を募集者に紹介するか否かを判定する紹介判定手段と、
紹介判定手段が前記応募者を募集者に紹介すると判定した場合、当該判定結果を、募集者に応募者を紹介するサーバに送信する判定結果送信手段とを備える
ことを特徴とする応募者端末。
【請求項１２】
紹介判定手段は、調整手段に特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１１に記載の応募者端末。
【請求項１３】
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算ステップと、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算ステップで計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整ステップと、
調整ステップで特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定ステップと、
紹介判定ステップで判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知ステップとを含む
ことを特徴とする紹介方法。
【請求項１４】
紹介判定ステップで、調整ステップで特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１３に記載の紹介方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算処理、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算処理で計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整処理、
調整処理で特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定処理、および、
紹介判定処理で判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知処理
を実行させるための紹介プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
紹介判定処理で、調整処理で特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１５に記載の紹介プログラム。
【請求項１７】
応募者が使用するコンピュータに搭載される端末用プログラムであって、
前記コンピュータに、
応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算処理、
募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算処理で計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整処理、
調整処理で特定された付随情報を用いて前記応募者を募集者に紹介するか否かを判定する紹介判定処理、および、
紹介判定処理で前記応募者を募集者に紹介すると判定した場合、当該判定結果を、募集者に応募者を紹介するサーバに送信する判定結果送信処理
を実行させるための端末用プログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
紹介判定処理で、調整処理で特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、前記応募者を募集者に紹介すると判定する
請求項１７に記載の端末用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、募集者に応募者を紹介する紹介システム、紹介方法、紹介プログラム、および紹介システムに適用される紹介サーバ、応募者端末、端末用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
募集者に応募者を紹介するシステムが、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、予め定められた複数の顔画像をタイプ名と共に保存しているサーバが、募集側ユーザ端末に複数の顔画像データと、それぞれの顔画像のタイプ名とを送信し、募集側ユーザが希望した希望タイプを登録する。そのサーバは、応募側ユーザ端末から応募者情報と顔画像を受信するとその顔画像がどのタイプに属するのかを判定し、応募側ユーザの顔画像のタイプと希望タイプが一致する募集側ユーザに対して、応募者情報および応募者顔画像を送信する。
【０００３】
上記のようなシステムでは、募集者が希望するタイプを定めておき、その希望に合った応募者を募集者に知らせる。同様のシステムとして、募集者が希望した顔画像と、応募者の顔画像との類似度を計算し、類似度が高い場合に応募者の顔画像を募集者に送るシステムが考えられる。
【０００４】
また、非特許文献１には、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ：Learning Vector Quantization）の一般化である一般学習ベクトル量子化（ＧＬＶＱ：Generalized Learning Vector Quantization）を用いた手書き文字認識方法が記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、電子エスクロウシステムが記載されている。特許文献２に記載された電子エスクロウシステムは、電子情報Ａと電子情報Ｂとを評価し、評価結果を端末Ａ，Ｂに送信し、端末Ａ，Ｂからの応答に基づいて電子情報を交換するか否かを判断する。
【０００６】
また、特許文献３には、評価のポイントを修正する等によって、求人側の企業では特定の求職側会員を指定して給与の評価を向上させたりすることが記載されている。このように、求職側会員を指定して給与の評価を向上させたりする場合、特許文献３に記載の技術では、求職側データベースと企業側データベースに必要な修正を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−４０６０７号公報
【特許文献２】特開２００４−１６４１７５号公報（段落００２２，００２３）
【特許文献３】特開２００１−２５００３８号公報（段落０１１８）
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】佐藤敦、山田敬嗣、「一般学習ベクトル量子化による文字認識」、信学技報  ＴＥＣＨＮＩＣＡＬ  ＲＥＰＯＲＴ  ＯＦ  ＩＥＩＣＥ，ＰＲＵ９５−２１９、社団法人電子情報通信学会、１９９６年３月、p.23-30
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
応募者に対する募集者の満足度を求めたとする。このとき、募集者の満足度の条件を満たす応募者全員を一律に募集者に紹介するのではなく、満足度に基づいて、応募者が募集者に紹介されるかどうかを調整できたり、募集者もその応募者の紹介を受けるか否かを調節できたりすることが好ましい。例えば、応募者にとっては次のような例がある。応募者に対する募集者の満足度が募集者の最低基準を上回っている度合いが大きい場合、応募者は他の募集者の案件でも採用される可能性が高いと考えられる。そのような場合、応募者は、待遇のよりよい募集者に紹介される方が好ましいと考える場合がある。また、募集者にとっては次のような例がある。応募者に対する募集者の満足度が高い場合、募集者はその応募者を積極的に採用したいため、満足度の高い応募者に対してよりよい待遇を提示して、応募者との間で採用の合意を形成する確立を高めたい場合がある。
【００１０】
また、各人がそれぞれ募集者でもあり同時に応募者でもある募集者兼応募者であり、互いに相手の望む最低基準を満たす者同士にそれぞれ相手を紹介する場合でも、互いの最低基準を満たし合う者同士の組のうち、より好ましい組が選ばれるように各人がそれぞれ調整を行えることが好ましい。
【００１１】
そこで、本発明は、応募者を募集者に紹介する際に、募集者や応募者にとってより好ましい紹介が実現できるようにする紹介システム、紹介方法および紹介プログラム、および紹介システムに適用される紹介サーバ、応募者端末、端末用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】
【００１２】
本発明による紹介システムは、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、調整手段に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定手段と、紹介判定手段によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明による紹介サーバは、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、調整手段に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定手段と、紹介判定手段によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明による応募者端末は、応募者が使用する端末である応募者端末であって、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算手段と、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段が計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整手段と、調整手段に特定された付随情報を用いて応募者を募集者に紹介するか否かを判定する紹介判定手段と、紹介判定手段が応募者を募集者に紹介すると判定した場合、判定結果を、募集者に応募者を紹介するサーバに送信する判定結果送信手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明による紹介方法は、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算ステップと、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算ステップで計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整ステップと、調整ステップで特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定ステップと、紹介判定ステップで判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明による紹介プログラムは、コンピュータに、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算処理、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算処理で計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整処理、調整処理で特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する紹介判定処理、および、紹介判定処理で判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する通知処理を実行させることを特徴とする。
【００１７】
本発明による端末用プログラムは、応募者が使用するコンピュータに搭載される端末用プログラムであって、コンピュータに、応募者に対する募集者の満足度を計算する満足度計算処理、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算処理で計算した満足度に対応する付随情報を特定する調整処理、調整処理で特定された付随情報を用いて応募者を募集者に紹介するか否かを判定する紹介判定処理、および、紹介判定処理で応募者を募集者に紹介すると判定した場合、判定結果を、募集者に応募者を紹介するサーバに送信する判定結果送信処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、応募者を募集者に紹介する際に、募集者や応募者にとってより好ましい紹介を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に関連する第１の参考実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。
【図２】応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を模式的に示す説明図である。
【図３】サンプル画像が希望に合うか否かを募集者が判断した結果を紹介サーバが登録する処理の例を示すフローチャートである。
【図４】紹介サーバが行う紹介処理の例を示すフローチャートである。
【図５】参照ベクトル候補として選択されたサンプル画像を模式的に示す説明図である。
【図６】参照ベクトル候補の入れ替え例を示す説明図である。
【図７】参照ベクトル群を決定する募集者端末の例を示すブロック図である。
【図８】第１の参考実施形態の変形例を示すブロック図である。
【図９】本発明に関連する第２の参考実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。
【図１０】第２の参考実施形態の処理の例を示すフローチャートである。
【図１１】基準閾値に応じて定められる待遇情報の例を模式的に示す説明図である。
【図１２】本発明の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。
【図１３】閾値対応関係情報の例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施形態の処理の例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施形態の変形例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の実施形態の他の変形例を示すブロック図である。
【図１７】図１６に示す変形例における処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１８】満足度に応じて定められる複数の待遇情報条件の例を示す説明図である。
【図１９】本発明の実施形態の他の変形例を示すブロック図である。
【図２０】本発明の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下、募集者の希望に合う容姿（ここでは、顔とする。）の応募者を募集者に紹介する場合を例にして説明する。
【００２１】
以下に示す実施形態では、募集者に応募者を紹介する前に、応募者に対する募集者の満足度、または満足度に対して定められている情報を応募者や募集者にフィードバックする。そして、フィードバックの結果を踏まえた上で、応募者を募集者に紹介するか否かを決定する。また、予め複数の付随情報（待遇情報を含む情報）を定めておき、その付随情報の中から、応募者に対する募集者の満足度に応じた付随情報を特定し、その付随情報を用いて、募集者に紹介する応募者を判定する。まず、本発明に関連する参考実施形態を説明した後に、本発明の実施形態を説明する。
【００２２】
参考実施形態１．
図１は、本発明に関連する第１の参考実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。本参考実施形態の紹介システムは、応募者を募集者に紹介するための紹介サーバ１を備える。紹介サーバ１は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、満足度計算手段６と、最低基準判定手段４１と、満足度通知手段４２と、応募者選択手段４３と、結果通知手段７とを備える。
【００２３】
また、紹介システムは、募集者端末２１および応募者端末２２を備え、紹介サーバ１は、通信ネットワーク２０を介して募集者端末２１および応募者端末２２と接続される。募集者２１は募集者が使用する端末であり、応募者端末２２は応募者が使用する端末である。なお、通信ネットワーク２０の例として、例えば、インターネット等が挙げられるが、通信ネットワーク２０はインターネットに限定されない。
【００２４】
サンプル画像記憶手段２は、複数のサンプル画像（サンプル画像群）を記憶する記憶装置である。サンプル画像は、サンプルとして予め用意された容姿の画像であり、本参考実施形態では顔画像である。複数のサンプル画像は、それぞれ募集者によって、募集者の希望に合うか否かを判断される。そして、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群が決定される。
【００２５】
募集者応募者情報記憶手段８は、募集者および応募者に関する情報を記憶する記憶装置である。募集者応募者情報記憶手段８は、募集者に関する情報として、例えば、募集者端末２１のアドレス等と、各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果とを記憶する。また、募集者応募者情報記憶手段８は、応募者に関する情報として、応募者の顔画像やアドレス等を記憶する。
【００２６】
募集者情報登録手段３は、サンプル画像記憶手段２に記憶された各サンプル画像を募集者端末２１に送信し、募集者端末２１から、それぞれのサンプル画像に対して募集者が募集者自身の希望に合うか合わないかを判断した結果を受信する。そして、募集者情報登録手段３は、その判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。また、募集者端末２１のアドレス等も募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【００２７】
応募者情報登録手段９は、応募者端末２２から応募者の顔画像および応募者端末２２のアドレスを受信すると、その応募者の顔画像およびアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【００２８】
境界学習手段４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を決定する。
【００２９】
応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を決定するときには、サンプル画像とは別にそのような画像群を決定してもよい。あるいは、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を、サンプル画像の中から選択することによって決定してもよい。以下の図２に示す例では、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を、サンプル画像の中から選択する場合を例にして説明する。
【００３０】
図２は、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群を模式的に示す説明図である。図２に示す個々の丸および四角形は、それぞれサンプル画像を模式的に表わしている。また、丸は、募集者によって希望に合う顔であると判断されたサンプル画像を表し、四角形は、募集者によって希望に合わない顔であると判断されたサンプル画像を表している。応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群として、図２において塗りつぶした丸および四角形に相当するサンプル画像を選択した場合、それらのサンプル画像から、境界（図２に示す破線参照）が定まることになる。境界学習手段４は、図２に示す模式的説明図において塗りつぶして示した丸および四角形に相当する画像群を決定する。この処理の具体的内容については後述する。
【００３１】
なお、図２では模式的に示すために、各サンプル画像を２次元平面に分散させるように示しているが、本参考実施形態では、サンプル画像は、画像の特徴量を表す値を成分とするベクトルで表わすものとする。従って、そのベクトルの成分の数をｎとすると、各サンプル画像はｎ次元空間内の１点として表すことができる。応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群をサンプル画像とは異なる画像として決定する場合においても、その画像群に属する各画像を、サンプル画像と同次元のベクトルで表わす。
【００３２】
満足度計算手段６は、境界学習手段４が決定した画像群および応募者の顔画像から、応募者の顔画像が募集者の希望をどの程度満足しているかを示す満足度を計算する。満足度の計算方法の具体例については後述する。
【００３３】
最低基準判定手段４１は、募集者による満足度が求められた応募者の中から、募集者の満足度の最低基準を超えている応募者を選択する。この応募者は、募集者によるその応募者への満足度を通知する対象となる者である。なお、満足度の最低基準を示す値は、予め定められている。この最低基準を示す値は、最低基準閾値と呼ぶことができる。本参考実施形態では、最低基準閾値は固定値である。
【００３４】
満足度通知手段４２は、募集者による満足度が最低基準を上回っている応募者（すなわち、最低基準判定手段４１によって選択された応募者）の応募者端末２２に、その応募者に対する募集者の満足度を通知する。
【００３５】
本参考実施形態では、応募者に対する募集者の満足度が最低基準を超えているだけでなく、その満足度と最低基準閾値との差分が、最低基準とは異なる第２の基準以上である場合に、その応募者をその募集者に通知（紹介）する。第２の基準を示す値は、満足度と最低基準閾値との差分の大きさを判別するための閾値であり、応募者が設定することができる。第２の基準を示す値を、可変閾値と呼ぶことができる。
【００３６】
応募者選択手段４３は、応募者に対する募集者の満足度を通知された応募者端末２２から可変閾値（第２の基準）を受信する。そして、募集者による満足度が最低基準を超えている応募者のうち、その満足度と最低基準との差分が可変閾値以上である応募者を選択する。応募者選択手段４３によって選択された応募者が、募集者に対して紹介される。
【００３７】
結果通知手段７は、応募者選択手段４３による選択結果を募集者端末２１に通知する。すなわち、募集者に紹介する応募者を募集者端末２１に通知する。
【００３８】
募集者端末２１は、表示装置（図示略）と、募集者によって操作される入力装置（図示略）とを備えた端末装置である。募集者端末２１は、募集者情報登録手段３から各サンプル画像を受信すると、その各サンプル画像を表示装置に表示して、募集者に判断結果の入力を促す。募集者は、サンプル画像として表示された顔が自分の希望に合うか否かの判断結果をサンプル画像毎に募集者端末２１に入力する。各サンプル画像毎に希望に合うか否かの判断結果が入力装置を介して入力されると、募集者端末２１はその判断結果を募集者情報登録手段３に送信する。
【００３９】
応募者端末２２は、応募者の顔画像を通信ネットワーク２０を介して紹介サーバ１に送信する端末装置である。また、応募者端末２２は、応募者情報送信手段６０と、情報を表示する表示装置６１と、表示制御手段６２と、操作部６３と、可変閾値調整要求手段６４とを備える。応募者情報送信手段６０は、応募者の顔画像を紹介サーバ１に送信する。表示制御手段６２は、表示装置６１に情報を表示させる。本参考実施形態では、紹介サーバ１から満足度（応募者に対する募集者の満足度）を受信したときに、その満足度を表示装置６１に表示させる。操作部６３は、例えば、テンキーやキーボード等であり、可変閾値の調整を指定するための操作が応募者によって行われるインタフェースである。可変閾値調整要求手段６４は、指定された可変閾値の調整を紹介サーバ１に要求する。なお、本参考実施形態では応募者の顔画像、可変閾値の入力態様として、応募者端末２２が紹介サーバ１に顔画像や、可変閾値の調整要求を送信する態様を例にして説明するが、応募者の顔画像や、可変閾値の調整要求が応募者によって紹介サーバ１に直接入力されてもよい。
【００４０】
図１では１台の応募者端末２２を示しているが、複数の応募者が存在し、紹介サーバ１に複数の応募者端末２２が接続されていてもよい。そして、各応募者端末２２がそれぞれ応募者の顔画像を紹介サーバ１に送信し、紹介サーバ１は、最終的に応募者選択手段４３によって選択された応募者を募集者端末２１に通知する。また、図２では１台の募集者端末２１を示しているが、複数の募集者が存在し、紹介サーバ１に複数の募集者端末２１が接続されていてもよい。
【００４１】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、最低基準判定手段４１、満足度通知手段４２、応募者選択手段４３および結果通知手段７は、例えば、プログラム（紹介プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現される。プログラムは、例えば、紹介サーバ１が備えるプログラム記憶手段（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、最低基準判定手段４１、満足度通知手段４２、応募者選択手段４３および結果通知手段７として動作してもよい。また、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、最低基準判定手段４１、満足度通知手段４２、応募者選択手段４３および結果通知手段７がそれぞれ個別のハードウェアとして実現されていてもよい。
【００４２】
また、応募者情報送信手段６０、表示制御手段６２および可変閾値調整要求手段６４も、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【００４３】
次に、動作について説明する。
既に説明したように、本参考実施形態では、サンプル画像や、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像は、画像の特徴量を表す値を成分とするベクトルで表わす。ここでは、画像のそれぞれの画素の輝度値をその画像の特徴量とし、各画素の輝度値を成分とするベクトルで各画像が表されるものとする。例えば、（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ）というベクトルで表わされるサンプル画像では、１番の画素の輝度値がａ１であり、２番目の画素の輝度値がａ２であり、ｎ番目の画素の輝度値がａｎである。ただし、各サンプル画像や、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像の画素数は全て共通であり、各画像における画素の順番の定め方も共通であるものとする。以下、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群に属する各画像を参照ベクトルと記す。参照ベクトルは、判別用画像と称することもできる。
【００４４】
画像を表すための特徴量は、各画素の輝度値に限定されず、他の特徴量を用いてベクトル形式で画像を表してもよい。
【００４５】
紹介サーバ１がサンプル画像に対する募集者の判断結果を登録する動作について説明する。図３は、サンプル画像が希望に合うか否かを募集者が判断した結果を紹介サーバ１が登録する処理の例を示すフローチャートである。募集者端末２１は、募集者の操作によって、募集者の登録要求情報を紹介サーバ１に送信する。紹介サーバ１の募集者情報登録手段３は、募集者端末２１から募集者の登録要求情報を受信したときに、募集者に関する情報を募集者応募者情報記憶手段８に登録する（ステップＳ１）。例えば、募集者端末２１から、募集者の登録要求情報として、募集者端末２１のアドレス（例えばメールアドレス）等とともに、それらの情報を登録する旨の命令を受信した場合、募集者情報登録手段３は、新規の募集者に関する情報として、受信したアドレス等を対応付けて募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる情報は、募集者端末２１のアドレスに限定されない。例えば、募集者端末２１が、アドレスの他に募集者の氏名や連絡先も紹介サーバ１に送信し、募集者情報登録手段３は、受信した氏名や連絡先をアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に記憶させてもよい。
【００４６】
続いて、募集者情報登録手段３は、サンプル画像記憶手段２に記憶されている各サンプル画像を、通信ネットワーク２０を介して募集者端末２１に送信する（ステップＳ２）。
【００４７】
募集者端末２１は、紹介サーバ１から各サンプル画像を受信すると（ステップＳ３）、その各サンプル画像を表示する（ステップＳ４）。募集者は、サンプル画像（具体的にはサンプル画像として表示された顔）が希望に合うか否かを判断し、その判断結果を募集者端末２１に入力する。この結果、募集者端末２１には、サンプル画像として表示した顔が募集者の希望に合っているか否かの判断結果が、個々のサンプル画像毎に入力される（ステップＳ５）。続いて、募集者端末２１は、サンプル画像毎に入力された募集者の判断結果を、紹介サーバ１に送信する（ステップＳ６）。
【００４８】
そして、紹介サーバ１の募集者情報登録手段３は、サンプル画像毎に判断された募集者の希望に合うか否かの判断結果を募集者端末２１から受信すると、その判断結果を、募集者端末２１のアドレスなどと対応付けて募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる（ステップＳ７）。
【００４９】
次に、紹介サーバ１が応募者の顔画像等を登録する処理について説明する。応募者端末２２の応募者情報送信手段６０は応募者の操作によって、紹介サーバ１に、応募者の顔画像および応募者端末２２のアドレス（例えば、メールアドレス）等を送信する。紹介サーバ１の応募者情報登録手段９は、応募者端末２２から応募者の顔画像およびアドレス等を受信すると、新規の応募者に関する情報として、受信した応募者の顔画像およびアドレス等を募集者応募者記憶手段８に記憶させる。応募者端末２２から顔画像およびアドレスを紹介サーバ１に送信して募集者応募者記憶手段８に記憶させる処理は同時に行っても、それぞれ別に行ってもよい。
【００５０】
本参考実施形態では、説明を簡単にするために、応募者の顔画像は、サンプル画像や参照ベクトルと同数の画素数の画像であるものとする。この場合、応募者の顔画像も、各画素の輝度値を成分とするベクトルとして、サンプル画像等と同次元のベクトルで表わすことができる。応募者の顔画像の画素数が、サンプル画像の画素数と異なっている場合、応募者情報登録手段９は、応募者の顔画像を拡大したり、縮小したりして、サンプル画像等の画素数と揃えればよい。
【００５１】
ここでは輝度値を成分としてサンプル画像や応募者の顔画像をベクトルで表わす場合を例にするが、輝度値以外の特徴量を成分とするベクトルで表わす場合にも、応募者情報登録手段９は、応募者の顔画像がサンプル画像と同次元のベクトルで表わされるように応募者画像を変換すればよい。
【００５２】
また、ここでは、応募者の情報として応募者の顔画像およびアドレスを募集者応募者記憶手段８に記憶させる動作を説明したが、応募者端末２２は、応募者の顔画像およびアドレスの他に応募者の氏名や連絡先も送信し、応募者情報登録手段９は、受信した氏名や連絡先を応募者の顔画像ととともに募集者応募者情報記憶手段８に記憶させてもよい。
【００５３】
次に、紹介サーバ１が募集者に応募者を紹介する動作について説明する。図４は、紹介サーバ１が行う紹介処理の例を示すフローチャートである。
【００５４】
紹介サーバ１の境界学習手段４は、募集者がサンプル画像に対して行った判断結果に基づいて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（参照ベクトル群）を決定する（ステップＳ１１）。既に説明したように、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（参照ベクトル群）を決定する場合、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定してもよい。あるいは、参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって、参照ベクトルを決定してもよい。以下に示す説明では、まず、参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって、参照ベクトルを決定する場合を例にして説明する。
【００５５】
ステップＳ１１において、境界学習手段４は、各サンプル画像の中から、参照ベクトルの候補となる複数のサンプル画像を選択する。最初に候補として選択する複数のサンプル画像は任意であるが、境界学習手段４は、募集者によって希望に合うと判断されたサンプル画像と、希望に合わないと判断されたサンプル画像とを含むように複数のサンプル画像を参照ベクトルの候補として選択する。以下、参照ベクトルの候補を、単に参照ベクトル候補と記す。
【００５６】
図５は、参照ベクトル候補として選択されたサンプル画像を模式的に示す説明図である。図２と同様に、図５においても、個々の丸および四角形は、それぞれサンプル画像を模式的に表わしている。ただし、図５では、各サンプル画像を２次元平面に分散させるように示しているが、サンプル画像がｎ次元ベクトルである場合、それぞれのサンプル画像は、ベクトル成分を座標としたｎ次元空間の１点として表すことができる。図５において、塗りつぶした丸および四角形に相当するサンプル画像は、参照ベクトル候補として選択された参照ベクトルを表している。境界学習手段４は、図５に例示するように、希望に合うと判断されたサンプル画像（丸で表わしたサンプル画像）と、希望に合わないと判断されたサンプル画像（四角形で表わしたサンプル画像）とを含むように、参照ベクトル候補を選択する。
【００５７】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補において、希望に合うと判断されたサンプル画像の数と、希望に合わないと判断されたサンプル画像の数とが同数になるように、参照ベクトル候補を選択してもよい。
【００５８】
また、参照ベクトル候補として選択するサンプル画像数は、例えば、全サンプル画像の数に応じて予め定めておけばよい。あるいは、紹介サーバ１の管理者が参照ベクトルの数を入力し、その数だけ参照ベクトル候補を選択する構成であってもよい。
【００５９】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補を複数個選択した後、さらに、その複数の参照ベクトル候補の中から、任意の一つの参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を着目候補と記す。図５に示す例では、サンプル画像５１が着目候補であるものとする。
【００６０】
境界学習手段４は、着目候補と同じ判断がなされた他の参照ベクトル候補のうち、着目候補との距離が最も近い参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を同種候補と記す。また、境界学習手段４は、着目候補とは異なる判断がなされた他の参照ベクトル候補のうち、着目候補との距離が最も近い参照ベクトル候補を選択する。この参照ベクトル候補を異種候補と記す。図５に示す例では、募集者の希望に合うと判断されたサンプル画像５１が着目候補であるので、サンプル画像５２が同種候補であり、サンプル画像５３が異種候補である。
【００６１】
境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める。そして、後者の距離の方が前者の距離よりも短ければ、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が同種候補よりも短いサンプル画像を選んで参照ベクトル候補とし、同種候補を参照ベクトル候補から外す。また、参照ベクトル候補ではなく着目候補と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が異種候補よりも大きいサンプル画像を選んで参照ベクトル候補とし、異種候補を参照ベクトル候補から外す。このように境界学習手段４は、参照ベクトル候補を入れ替える。
【００６２】
図５および図６を参照して、参照ベクトル候補の入れ替えを模式的に説明する。例えば、境界学習手段４は、図５に示す着目候補５１と同種候補５２との距離と、着目候補５１と異種候補５３との距離を求める。図５に示す例では、後者の距離の方が短い。よって、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補５１と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補５１までの距離が同種候補５２よりも短いサンプル画像５４を選び、同種候補５２を参照ベクトル候補から外す（図６参照）。また、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補５１と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補５１までの距離が異種候補５３よりも大きいサンプル画像５５を選んで参照ベクトル候補とし、異種候補５３を参照ベクトル候補から外す。図６は、このように参照ベクトル候補を入れ替えた結果を模式的に示す説明図である。図５および図６では、着目候補が、募集者の希望に合うと判断されたサンプル画像である場合を例にしているが、募集者の希望に合わないと判断されている場合も同様である。
【００６３】
境界学習手段４は、参照ベクトル候補の入れ替えを行った後に、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。
【００６４】
また、境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求め、後者の距離が前者の距離以上であれば、参照ベクトル候補の入れ替えを行わずに、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。
【００６５】
境界学習手段４は、着目候補を順に選択していったときに、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことがなくなったならば、参照ベクトルの候補が収束したものとして、選択している参照ベクトル候補を、それぞれ参照ベクトルとして決定する。例えば、着目候補を選択して、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める処理を、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことなく所定回数繰り返した場合、その時点の参照ベクトル候補を参照ベクトルとして決定してもよい。
【００６６】
また、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定する場合、境界学習手段４は以下のように処理を行えばよい。この場合においても、境界学習手段４は、サンプル画像の中から参照ベクトル候補を選択する。そして、参照ベクトル候補の中から着目候補を選択し、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求める。この動作は、上記の動作と同様である。そして、後者の距離の方が前者の距離よりも短ければ、境界学習手段４は、参照ベクトル候補ではなく着目候補と同じ判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が同種候補よりも短いサンプル画像を選んで、同種候補をｎ次元空間におけるそのサンプル画像方向に一定距離移動させた位置における座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補とし、同種候補を参照ベクトル候補から外す。また、参照ベクトル候補ではなく着目候補と異なる判断がなされたサンプル画像の中から、着目候補までの距離が異種候補よりも大きいサンプル画像を選んで、異種候補をｎ次元空間におけるそのサンプル画像方向に一定距離移動させた位置における座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補とし、異種候補を参照ベクトル候補から外す。
【００６７】
例えば、図５に示す例では、境界学習手段４は、同種候補５２をサンプル画像５４方向に一定距離だけ移動した位置の座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補として、同種候補５４を参照ベクトル候補から除外する。また、境界学習手段４は、異種候補５３をサンプル画像５５方向に一定距離だけ移動した位置の座標を成分とするベクトルを新たな参照ベクトル候補として、異種候補５３を参照ベクトル候補から除外する。
【００６８】
その他の点に関しては、既に説明したステップＳ１１の動作と同様である。すなわち、境界学習手段４は、参照ベクトル候補の入れ替えを行った後に、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。また、境界学習手段４は、着目候補と同種候補との距離と、着目候補と異種候補との距離を求め、後者の距離が前者の距離以上であれば、参照ベクトル候補の入れ替えを行わずに、再度、別の着目候補を選択し、同様の処理を繰り返す。境界学習手段４は、着目候補を順に選択していったときに、参照ベクトル候補の入れ替えを行うことがなくなったならば、参照ベクトルの候補が収束したものとして、選択している参照ベクトル候補を、それぞれ参照ベクトルとして決定する。
【００６９】
このように、参照ベクトル候補を一定距離ずつずらしながら参照ベクトルを決定する場合、最終的に求められる参照ベクトルはサンプル画像とは異なる。
【００７０】
なお、画像同士の距離は、ベクトルの差分のノルムとして計算すればよい。例えば、参照ベクトル候補同士の距離は、参照ベクトル候補であるベクトル同士の差を求め、その差のノルムを距離とすればよい。
【００７１】
参照ベクトル群をサンプル画像の中から選択することによって参照ベクトルを決定する場合と、サンプル画像とは別の画像として参照ベクトルを決定する場合とを説明した。いずれの場合であっても、サンプル画像群および個々の画像に対する募集者の判断結果を学習データとして、境界学習型の機械学習技術を用いて参照ベクトル群を決定しているということができる。
【００７２】
ステップＳ１１で参照ベクトルを決定した後、満足度計算手段６は、応募者が募集者の顔に関する希望をどの程度満足しているかを示す満足度を、応募者毎にそれぞれ計算する（ステップＳ１２）。この満足度は、応募者に対する募集者の満足度ということができる。
【００７３】
ステップＳ１２において、満足度計算手段６は、応募者毎に、例えば、以下のように満足度を計算すればよい。満足度計算手段６は、参照ベクトルのうち、募集者によって希望に合うと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を選ぶ。この距離を満足サンプル距離と記す。同様に、満足度計算手段６は、参照ベクトルのうち、募集者によって希望に合わないと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を選ぶ。この距離を不満足サンプル距離と記す。満足度計算手段６は、例えば、以下に示す式（１）を計算することによって、その応募者に対する募集者の満足度を計算する。
【００７４】
満足度＝不満サンプル距離／満足サンプル距離          式（１）
【００７５】
ただし、式（１）は、満足度の計算方法の一例であり、他の計算方法で満足度を求めてもよい。
【００７６】
また、応募者の顔画像も参照ベクトルと同次元のベクトルで表わすことができる。よって、満足度計算手段６は、応募者の顔画像のベクトルと個々の参照ベクトルとの距離を求める場合、ベクトル同士の差分のノルムを計算し、そのノルムを距離とすればよい。
【００７７】
このようにして求めた満足度は、募集者の応募者に対する満足、不満足の度合を意味する。
【００７８】
ステップＳ１２の後、最低基準判定手段４１は、募集者による満足度が計算された応募者の中から、満足度が募集者の満足度の最低基準（最低基準閾値）を超えている応募者を選択する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３で選択された応募者は、募集者の満足度が通知される対象者である。
【００７９】
続いて、満足度通知手段４２は、ステップＳ１３で最低基準判定手段４１に選択された応募者の応募者端末２２に、その応募者に対する募集者の満足度を送信する（ステップＳ１４）。満足度通知手段４２は、最低基準判定手段４１に選択された応募者の応募者端末２２のアドレスを募集者応募者情報記憶手段８から読み込み、そのアドレスを宛先として満足度を送信すればよい。
【００８０】
応募者端末２２の表示制御手段６２は、ステップＳ１４で送信された満足度を受信すると、その満足度を表示装置６１に表示させる（ステップＳ１５）。応募者は、この表示を見て、自身に対する募集者の満足度を知ることができる。また、ステップＳ１４において、応募者自身の応募者端末２２に募集者の満足度が送信されているということは、少なくとも最低基準を満足していることになる。従って、ステップＳ１５で表示された満足度を確認することにより、応募者は、少なくとも最低基準は満たしているということを確認でき、さらに、満足度を表す具体的な値を確認することができる。
【００８１】
応募者は、自身に対する募集者の満足度を確認して、可変閾値をどのように調整するかを決定する。例えば、満足度が低い値であったとする。この場合、応募者は、自身に対する募集者の満足度は、最低基準を満たしているものの、満足度自体はそれほど高くないと判断することができる。そして、その応募者は、他にも応募者がいて、自分と他の応募者とが募集者に紹介されたとしても、自分が採用される可能性はあまり高くないと判断することができる。この場合、応募者は、募集者に紹介されても募集者が自分を採用しない可能性が高いのであれば、自分の顔の画像等の情報を募集者に通知したくないと考えることができる。このように、満足度を確認した時点で、自分の情報を募集者に通知したくないと考えた場合には、可変閾値を高く調整すると定めればよい。可変閾値を高く定めれば、応募者が募集者に紹介されないようにして、応募者自身の情報が募集者に通知されないようにすることができる。また、満足度を確認した上で、募集者に紹介されたいと考えるのであれば、可変閾値を低く調整すると定めればよい。可変閾値を低く定めれば、募集者に紹介されやすくすることができる。
【００８２】
応募者端末２２の可変閾値調整要求手段６４は、応募者端末２２の操作部６３を介して、応募者から可変閾値をどのように調整するかを指定される。すなわち、可変閾値の調整内容を入力される。すると、可変閾値調整要求手段６４は、指定された可変閾値の調整内容を紹介サーバ１に送信することによって、可変閾値の調整を紹介サーバ１に要求する（ステップＳ１６）。
【００８３】
紹介サーバ１の応募者選択手段４３は、可変閾値の調整内容を応募者端末２２（可変閾値調整要求手段６４）から受信すると、その内容に従って可変閾値を決定し、その可変閾値に基づいて、募集者に紹介すべき応募者を選択する（ステップＳ１７）。ここで、応募者端末２２が可変閾値の調整内容を送信して、その内容に応じて応募者選択手段４３が可変閾値を決定する方法の例として、例えば、応募者端末２２（可変閾値調整要求手段６４）が、応募者から可変閾値の値を入力され、その値を紹介サーバ１に送信し、応募者選択手段４３は、受信した可変閾値の値をそのまま用いる方法が挙げられる。あるいは、可変閾値の初期値が定められていて、応募者端末２２が可変閾値を増加または減少させる要求を紹介サーバ１に送信し、応募者選択手段４３は、その要求に応じて可変閾値の初期値から、可変閾値の値を増減させてもよい。このとき、応募者端末２２が、初期値からの増加量や減少量等を応募者によって指定され、その増加量や減少量を紹介サーバ１に送信し、応募者選択手段４３は、指定された増加量または減少量に応じて可変閾値を初期値から変更してもよい。応募者選択手段４３は、個々の応募者端末２２からの要求に応じて、応募者端末２２毎（すなわち応募者毎）に可変閾値を定める。
【００８４】
そして、応募者選択手段４３は、応募者に対する募集者の満足度から最低基準閾値を減算し、その減算結果（満足度と最低基準閾値との差分）が、その応募者の可変閾値以上であるか否かを判定し、差分が可変閾値以上であれば、その応募者を、募集者に紹介する応募者として選択する。一方、差分が可変閾値未満であれば選択しない。応募者選択手段４３は、満足度が最低基準閾値を超えていた各応募者について、募集者に紹介する応募者として選択するか否かを判定していけばよい。
【００８５】
結果通知手段７は、応募者選択手段４３によって募集者に紹介する応募者として選択された各応募者を募集者端末２１に通知する（ステップＳ１８）。例えば、結果通知手段７は、募集者応募者情報記憶手段８に記憶されている募集者端末２１のアドレスを宛先とし、ステップＳ１７で選択された応募者の顔画像を募集者端末２１に送信する。この結果、応募者が募集者に紹介される。
【００８６】
また、ここでは、応募者端末２２の可変閾値調整手段６４が可変閾値の調整内容を紹介サーバ１に送信する場合を説明したが、可変閾値調整手段６４は、応募を辞退する旨の情報を紹介サーバ１に送信してもよい。応募者が満足度を参照して、応募しないと決めた場合、応募者は操作部６３を介して、応募を辞退する旨を応募者端末２２に入力してもよい。可変閾値調整手段６４は、応募を辞退する旨が入力されると、その情報を紹介サーバ１に送信する。応募者選択手段４３は、ステップＳ１７において、応募を辞退する旨の情報を送信した応募者端末２２の応募者は、選択対象から除外する。この結果、その応募者の情報は、募集者端末２１に送信されない。
【００８７】
本参考実施形態によれば、応募者に対する募集者の満足度を応募者端末２２に通知し、応募者がその満足度を確認する。そして、応募者によって指定された可変閾値の調整内容を可変閾値調整要求手段６４が紹介サーバ１に送信し、応募者選択手段４３は、その調整内容に従って可変閾値を定め、満足度と最低基準閾値との差分が可変閾値以上であれば、その応募者を募集者に紹介する者として選択する。従って、応募者は、自分に対する募集者の満足度を見て募集者に紹介される可能性が高いか否かを判断することができ、さらに、その判断に基づいて、自身の情報（顔画像等）が募集者に通知されるように、あるいは、通知されないように、調整することができる。
【００８８】
また、本参考実施形態によれば、募集者に対して特定の顔画像だけを募集者の希望として指定させるのではなく、複数のサンプル画像を募集者に提示して、各サンプル画像毎に希望に合うか否かを判断させる。そして、境界学習手段４が、その判断結果に基づいて、応募者側の容姿が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（複数の参照ベクトル）を選択し、満足度計算手段６が、その参照ベクトルと応募者の顔画像のベクトルとから満足度を計算する。このように、希望に合うか否かを判別するための参照ベクトルを用いて満足度を計算するので、募集者が希望する顔画像だけを指定してその顔画像との類似度だけに基づいて応募者を判別する場合に比べ、満足度に対する基準（最低基準）を定めやすくなる。従って、募集者にとっては、希望に合う応募者を精度よく特定することができる。また、募集者は希望に合わない応募者を紹介されることが少なくなり、希望に合わない者の紹介に対応する手間が少なくなる。
【００８９】
募集者が希望する顔画像だけを指定してその顔画像との類似度だけに基づいて応募者を判別する構成では、募集者の希望に合う応募者だけを紹介するために最も類似度が高い応募者だけを紹介することとすると、紹介できる人数が少なくなってしまう。それに対し、本参考実施形態では、上記のように募集者の希望に合う応募者を精度よく特定できるので、ある程度、募集者の希望に合う応募者であれば、募集者にとって第一希望となる者でなかったとしても、募集者に紹介することができ。募集者への紹介件数が少なくならないようにすることができる。このような効果に加え、上述のように、応募者が、自身が紹介されるようにするか否かを可変閾値で調整することができるという効果がある。
【００９０】
本参考実施形態の紹介システムは、例えば、結婚相手の紹介サービスや、役者を募集する募集者に、役者として紹介されること望む応募者を紹介するサービス等に適用することができる。
【００９１】
以下、第１の参考実施形態の種々の変形例について説明する。満足度を応募者端末２２に通知する際に、採用した応募者に募集者が与える待遇に関する情報も合わせて通知してもよい。以下、この待遇に関する情報を待遇情報と記す。例えば、待遇情報の例として、募集者が採用した応募者に対して支払う報酬の情報等が挙げられる。具体例を挙げると、募集者が劇団であり、応募者が役者として紹介されることを望む者である場合等に、役者として採用した場合に支払う報酬の情報等が待遇情報となる。
【００９２】
満足度とともに待遇情報も応募者端末２２に通知する場合、予め、募集者端末２１が待遇情報を紹介サーバ１に登録しておく。募集者端末２１は、募集者によって入力された待遇情報を紹介サーバ１に送信する待遇情報送信手段（図示せず）を備えていればよい。そして、募集者端末２１の待遇情報送信手段（図示せず）は、例えば、図３に示すステップＳ７の後に、募集者によって入力された待遇情報を紹介サーバ１に送信すればよい。紹介サーバ１の募集者情報登録手段３は、募集者端末２１から待遇情報を受信すると、募集者端末２１のアドレスや、各サンプル画像に対する募集者の判断結果に対応付けて募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。ここでは、ステップＳ７の後に待遇情報を登録する場合を例示したが、待遇情報の登録タイミングはこの例に限定されない。なお、待遇情報送信手段も、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【００９３】
また、ステップＳ１１〜Ｓ１３までの処理は、既に説明した処理と同様である。ステップＳ１４において、満足度通知手段４２は、最低基準判定手段４１に選択された応募者の応募者端末２２に、その応募者に対する募集者の満足度だけでなく、募集者の待遇情報も送信すればよい。応募者端末２２は、その満足度および待遇情報を受信したならば、ステップＳ１５において満足度および待遇情報をそれぞれ表示装置（図示略）に表示させればよい。
【００９４】
この結果、応募者は、自身に対する募集者の満足度の他に、採用時の待遇情報も確認することができ、可変閾値をどのように調整するかを決める際に、満足度だけでなく待遇情報も参考にすることができる。例えば、待遇情報が示す内容（例えば、採用後の報酬等）が応募者の希望に合っていれば、募集者に紹介されるように、可変閾値を低く調整すると定めればよい。逆に、待遇情報が示す内容が応募者に合わなければ、募集者に紹介されないように、可変閾値を高く調整すると定めればよい。可変閾値を高くすれば、募集者の応募者に対する満足度が高くても、募集者に紹介されないようになるので、応募者は、紹介されないように（すなわち、望まない相手に自分の情報が通知されないように）、応募するか否かの調整を行うことができる。
【００９５】
ステップＳ１６以降の処理は、既に説明した処理と同様である。このような動作によれば、満足度だけでなく待遇情報も参考にして、募集者に紹介されるか否かを応募者が調整することができる。すなわち、調整のための判断材料として、募集者の待遇情報も応募者に提供することができる。
【００９６】
第１の参考実施形態において、顔画像以外の条件で応募者を絞り込んでから、絞り込まれた応募者に対して満足度を計算する構成であってもよい。例えば、募集者端末２１が募集者の操作によって募集者の登録要求情報を送信するときに、募集者が希望する容姿以外の条件を含めて送信し、募集者情報登録手段３は、ステップＳ１（図３参照）で、その条件を募集者端末２１のアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。このとき、希望する身長、年齢等に関する条件を登録してもよい。また、応募者端末２２は、紹介サーバ１に顔画像を送信するときに、応募者の操作により、応募者の容姿以外の属性を表す属性情報（例えば、身長、年齢等）もあわせて送信し、応募者情報登録手段９は、受信した属性情報も応募者の顔画像とともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。そして、満足度計算手段６は、属性情報が募集者の希望する条件を満たす応募者の顔画像を抽出し、その顔画像を対象として満足度を計算してもよい。このように、顔画像以外の条件で応募者を絞り込むことにより、属性情報が募集者の希望する条件を満たしていない応募者については満足度計算を行わないので、満足度の計算量を少なくすることができる。
【００９７】
また、募集者端末２１が、参照ベクトル群を決定する構成であってもよい。図７は、参照ベクトル群を決定する募集者端末の例を示すブロック図である。参照ベクトル群を決定する募集者端末２５は、境界学習手段２６と、参照ベクトル群送信手段２７とを備える。境界学習手段２６は、既に説明した境界学習手段４と同様に、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて参照ベクトル群を決定する。参照ベクトル群送信手段２７は、境界学習手段２６によって生成された参照ベクトル群を紹介サーバ１に送信する。この実施態様では、紹介サーバ１は、境界学習手段４を備えていなくてもよい。
【００９８】
この場合、境界学習手段２６は、募集者端末２６の表示部（図示せず）に各サンプル画像を表示させ、募集者端末２６の操作部（キー等、図示せず）を介してサンプル画像に対する募集者の判断結果が入力された場合に、その判断結果を用いて参照ベクトル群を決定すればよい。また、募集者端末２６は、例えば、サンプル画像群を紹介サーバ１に要求し、境界学習手段２６は紹介サーバ１から受信した各サンプル画像を表示させればよい。あるいは、予めサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段が募集者端末２５に設けられていてもよい。
【００９９】
境界学習手段２６は、ステップＳ１１(図４参照)と同様の動作で参照ベクトル群を決定する。参照ベクトル群決定後、参照ベクトル群送信手段２７は、その参照ベクトル群を紹介サーバ１に送信する。紹介サーバ１は、参照ベクトル群を受信した後、ステップＳ１２(図４参照）以降の処理を行えばよい。
【０１００】
また、図１では、満足度計算手段６が紹介サーバ１に備えられる構成を示したが、応募者端末２２が、満足度を計算し、応募するか否かに関する判断結果を紹介サーバ１に送信する構成であってもよい。図８は、この場合の構成例を示すブロック図である。図１に示す第１の参考実施形態の構成要素と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１０１】
本変形例において、紹介サーバ１は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、参照ベクトル出力手段１４と、結果通知手段７とを備える。
【０１０２】
各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果は、募集者情報登録手段３に入力され、募集者情報登録手段３が、その判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。各サンプル画像に対する判断結果の入力態様は、例えば、第１の参考実施形態と同様に、募集者情報登録手段３が、サンプル画像記憶手段２に記憶されている各サンプル画像を募集者端末２１に送信し、各サンプル画像に対して募集者が希望に合うか否かを判断した判断結果を募集者端末２１から受信する態様であってもよい。この場合、第１の参考実施形態と同様に、募集者端末２１が各サンプル画像を表示し、募集者がサンプル画像毎に判断を行い、募集者端末２１がその判断結果を紹介サーバに送信すればよい。あるいは、募集者による判断結果が募集者端末２１からではなく、紹介サーバに直接入力されてもよい。この場合、例えば、募集者情報登録手段３は、紹介サーバに設けられた表示装置（図示せず）に各サンプル画像を表示させ、募集者がサンプル画像毎に判断した判断結果が募集者情報登録手段３に入力されればよい。
【０１０３】
境界学習手段４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて参照ベクトルを決定する。この動作は、ステップＳ１１（図４参照）と同様である。
【０１０４】
参照ベクトル出力手段１４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果と、境界学習手段４によって決定された参照ベクトルと、予め定められた最低基準閾値とを出力する。本例では、参照ベクトル出力手段１４は、参照ベクトル、募集者の判断結果、および最低基準閾値を応募者端末２３に送信する。なお、これらの情報の出力態様は、参照ベクトル出力手段１４が、参照ベクトル、募集者の判断結果、および最低基準閾値を記憶媒体に記憶させ、その記憶媒体が応募者端末２３に提供される態様であってもよい。
【０１０５】
結果通知手段７は、応募者端末２３から、応募者を募集者に紹介するか否かに関する情報（以下、紹介可否情報と記す。）を受信し、募集者に紹介されると決定した応募者の情報を募集者端末２１に送信する。
【０１０６】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、参照ベクトル出力手段１４および結果通知手段７は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１０７】
応募者端末２２は、応募者情報送信手段６０と、表示装置６１と、表示制御装置６２と、満足度計算手段６と、最低基準判定手段４１と、操作部６３と、応募可否判定手段６７とを備える。
【０１０８】
応募者情報送信手段６０は、既に説明したように、応募者の顔画像やアドレスを紹介サーバに送信する。本例では、この顔画像は、応募者端末２３に保持され、満足度計算の際にも用いられる。なお、応募者端末への応募者の顔画像の入力態様は特に限定されない。例えば、応募者端末がカメラを備え、そのカメラが応募者の顔を撮影することで応募者の顔画像を生成してもよい。
【０１０９】
満足度計算手段６は、応募者の顔画像と、参照ベクトルおよび募集者の判断結果を用いて、応募者に対する募集者の満足度を計算する。例えばステップＳ１２で例示したように、満足サンプル距離および不満足サンプル距離を求め、その距離に基づいて満足度を計算する。満足度計算手段６は、募集者によって希望に合うと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を満足サンプル距離として選択すればよい。また、満足度計算手段６は、募集者によって希望に合わないと判断されている各参照ベクトルと、応募者の顔画像との距離をそれぞれ計算し、その中で最も短い距離を不満足サンプル距離として選択すればよい。そして、満足度計算手段６は、例えば、式（１）の計算を行って満足度を計算すればよい。
【０１１０】
最低基準判定手段４１は、満足度計算手段６が算出した満足度が、最低基準閾値を超えているか否かを判定する。
【０１１１】
応募可否判定手段６７は、操作部６３を介して入力される、可変閾値の調整指示に従い、可変閾値を調整する。そして、満足度と最低基準閾値の差分と、可変閾値とを比較して、紹介可否情報を紹介サーバ１に送信する。
【０１１２】
応募者情報送信手段６０、表示制御手段６２、満足度計算手段６、最低基準判定手段４１および応募可否判定手段６７は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１１３】
図８に示す第１の参考実施形態の変形例における処理経過を説明する。募集者応募者情報記憶手段８に情報を登録する動作は、既に説明した動作と同様である。
【０１１４】
また、紹介サーバ１は、以下に示すように募集者に応募者を紹介する。まず、境界学習手段４が、参照ベクトルを決定する。この動作は、ステップＳ１１（図４参照）と同様である。次に、参照ベクトル出力手段１４は、参照ベクトル、各サンプル画像に対する募集者の判断結果、および最低基準閾値を応募者端末２３に送信する。このとき、待遇情報も合わせて送信してもよい。
【０１１５】
それらの情報を受信すると、応募者端末２３の満足度計算手段６は、応募者の顔画像と、受信した参照ベクトル、サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて、応募者に対する募集者の満足度を計算する。次に、最低基準判定手段４１は、その満足度が最低基準閾値を超えているか否かを判定する。ここで、満足度が最低基準閾値を超えている場合、表示制御手段６２は、その満足度を表示装置６１に表示させる。紹介サーバ１から待遇情報を受信している場合、満足度と合わせて待遇情報も表示装置６１に表示させる。この結果、応募者は、自身に対する募集者の満足度を参照して、自分の情報を募集者に通知するか否か（すなわち紹介を望むか否か）を判断する。待遇情報も表示されている場合、応募者は、待遇情報も参照して判断すればよい。
【０１１６】
なお、満足度が最低基準閾値以下である場合、最低基準判定手段４１は、その旨を紹介サーバ１に送信し、紹介サーバ１の結果通知手段７は、満足度が最低基準閾値以下であった応募者の情報を、募集者端末２１に送信しないと決定する。
【０１１７】
応募者は、表示された満足度や待遇情報を参照して、操作部６３を介して、可変閾値の調整指示を行う。応募可否判定手段６７は、可変閾値の調整指示が入力されると、その指示に従って可変閾値を定める。既に説明したように、可変閾値が直接入力され、応募可否判定手段６７がその値を可変閾値として定めてもよい。あるいは、可変閾値の初期値を、入力された指示に従って増減させてもよい。そして、応募可否判定手段６７は、満足度から最低基準閾値を減算し、その減算結果（満足度と最低基準閾値との差分）が、可変閾値以上であるか否かを判定し、差分が可変閾値以上であれば、応募者を募集者に紹介することを示す紹介可否情報を紹介サーバ１に送信する。差分が可変閾値未満であれば、応募者を募集者に紹介しないことを示す紹介可否情報を紹介サーバ１に送信する。
【０１１８】
紹介サーバ１の結果通知手段７は、応募者を募集者に紹介することを示す紹介可否情報における応募者の情報（顔画像等）を募集者端末２１に送信する。また、応募者を募集者に紹介しないことを示す紹介可否情報における応募者の情報は、募集者端末２１に送信しないと決定する。
【０１１９】
また、満足度等を参照した応募者が応募するか否かを直接入力してもよい。応募する旨の情報が入力された場合、応募可否判定手段６７は、応募者を募集者に紹介することを示す紹介可否情報を紹介サーバ１に送信すればよい。応募しない旨の情報が入力された場合、応募者を募集者に紹介しないことを示す紹介可否情報を紹介サーバ１に送信すればよい。
【０１２０】
本変形例においても、応募者は、望まない相手に自分の情報が通知されないように、応募するか否かを調整することができる。
【０１２１】
参考実施形態２．
個々の募集者および応募者が、それぞれ、募集者であり、かつ、応募者でもある場合がある。例えば、結婚相手の紹介サービス等では、サービスの利用者は、結婚相手を募集する募集者であり、同時に、他の者に紹介されることを望む応募者でもある。以下、募集者であり、かつ、応募者である者を募集者兼応募者と記す。第２の参考実施形態の紹介システムは、募集者兼応募者に、互いに希望に合う他の募集者兼応募者を紹介する。
【０１２２】
図９は、本発明に関連する第２の参考実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。第１の参考実施形態と同様の要素については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。本参考実施形態の紹介サーバ１１は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、満足度計算手段６と、基準判定手段４７と、双方合意判定手段１０と、結果通知手段７とを備える。
【０１２３】
また、本参考実施形態の紹介サーバ１１に接続される各端末３１，３２は、募集者兼応募者によって使用されるので、以下、募集者兼応募者端末と記す。図８では、２台の募集者兼応募者端末３１，３２を示しているが、３人以上の募集者兼応募者が存在し、紹介サーバ１１に３台以上の募集者兼応募者端末が接続されていてもよい。各募集者兼応募者端末３１，３２は、それぞれ、登録要求情報、サンプル画像に対する募集者兼応募者の判断結果、募集者兼応募者の顔画像を紹介サーバ１１に送信する。
【０１２４】
満足度計算手段６は、第１の参考実施形態と同様に、募集者兼応募者毎に、他の各募集車検応募者に対する満足度を計算する。
【０１２５】
本参考実施形態では、募集者兼応募者同士において、互いに相手に対する満足度が基準（閾値）以上である場合に、その募集者兼応募者に相手を紹介する。例えば、Ａ，Ｂをそれぞれ募集者兼応募者とすると、本参考実施形態では、ＡのＢに対する満足度が基準以上であり、ＢのＡに対する満足度が基準以上であるときに、Ａ，Ｂにそれぞれ相手を紹介する。そして、本参考実施形態では、各募集者兼応募者は、自分自身に対する他の募集者兼応募者の満足度と比較する基準を変更する。従って、本参考実施形態では、基準となる閾値は、可変である。以下、この基準となる閾値を基準閾値と記す。
【０１２６】
基準判定手段４７は、募集者兼応募者を順番に選択する。そして、選択した募集者兼応募者（以下、選択募集者兼応募者）に対する他の各募集者兼応募者の満足度が、選択募集者兼応募者の基準閾値の初期値以上であるか否かを判定する。また、募集者兼応募者の基準閾値が、その募集者兼応募者によって変更された場合、基準判定手段４７は、変更後の基準閾値を用いて、再度同様の処理を行う。
【０１２７】
双方合意判定手段１０は、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の基準閾値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定する。基準判定手段４７は、選択募集者兼応募者に対する他の各選択募集者兼応募者の満足度が、選択募集者兼応募者の基準閾値以上であるか否かの判定処理を、基準閾値の初期値を用いる場合と、変更後の基準閾値とを用いる場合とでそれぞれ行う。双方合意判定手段１０は、基準閾値の初期値を用いた判定処理が行われた場合、および、変更後の基準閾値を用いた判定処理が行われた場合に、それぞれ、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の基準閾値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定する。
【０１２８】
また、双方合意判定手段１０は、基準閾値の初期値を用いた判定処理が行われ、募集者兼応募者同士の組を特定した場合には、その組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、満足度（相手側の募集者兼応募者の自分に対する満足度）および相手側の募集者兼応募者の属性情報を送信する。属性情報については後述する。
【０１２９】
結果通知手段７は、変更後の基準閾値を用いて基準判定手段４７が判定処理を行い、その判定結果に基づいて双方合意判定手段１０が募集者兼応募者同士の組を特定した場合に、その組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する。
【０１３０】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４，満足度計算手段６、基準判定手段４７、双方合意判定手段１０および結果通知手段７は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１３１】
募集者兼応募者端末に設けられる基準調整要求手段６４は、操作部６３を介して入力される基準閾値の調整内容を紹介サーバ１１に送信する。本参考実施形態における調整対象は基準閾値であるが、基準調整要求手段６４の動作は、第１の参考実施形態における可変閾値調整要求手段６４（図１参照）と同様である。
【０１３２】
また、募集者兼応募者情報送信手段６０は、第１の参考実施形態における応募者情報送信手段６０と同様である。ただし、本参考実施形態では、募集者兼応募者情報送信手段６０は、募集者兼応募者の顔画像だけでなく、その募集者兼応募者の属性を示す属性情報も紹介サーバ１１に送信する場合を例にして説明する。属性情報の例として、例えば、身長、職業、特技等が挙げられるが、属性情報となる項目は特に限定されない。
【０１３３】
募集者兼応募者情報送信手段６０、表示制御手段６２、基準調整要求手段６４は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１３４】
次に、第２の参考実施形態の動作について説明する。
各募集者兼応募者端末３１，３２が、募集者の端末として、アドレスや、サンプル画像に対する募集者兼応募者の判断結果を送信し、募集者情報登録手段３が、端末のアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたり、サンプル画像に対する判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたりする動作は、ステップＳ１〜Ｓ７（図３参照）と同様である。
【０１３５】
また、各募集者兼応募者端末３１，３２が、応募者の端末として顔画像を送信し、応募者情報登録手段９が、その顔画像を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる動作も第１の参考実施形態と同様である。なお、第１の参考実施形態では、図１に示す応募者情報送信手段６０が応募者端末２２のアドレスを送信するが、本参考実施形態では、例えば、ステップＳ１〜Ｓ７（図３参照）の処理過程でアドレスを登録した場合、同じアドレスを重複登録しなくてよい。
【０１３６】
次に、互いに希望に合う募集者兼応募者同士に、紹介サーバ１１が相手側の募集者兼応募者を通知する処理について説明する。図１０は、第２の参考実施形態の処理の例を示すフローチャートである。
【０１３７】
紹介サーバ１１は、個々の募集者兼応募者毎に、他の各募集者兼応募者に対する満足度を計算する（ステップＳ２０）。例えば、募集者兼応募者がｋ人いたとする。紹介サーバ１１は、１番目の募集者兼応募者を選択し、その募集者兼応募者の、他の募集者兼応募者に対する満足度を計算する。次に、２番目からｋ番目までの各募集者兼応募者に関しても、順次、選択し、その募集者兼応募者の、他の募集者兼応募者に対する満足度を計算する。
【０１３８】
ステップＳ２０では、例えば、境界学習手段４が、一人の募集者兼応募者を選択し、その募集者兼応募者のサンプル画像に対する判断結果から、その募集者兼応募者に関する参照ベクトルを決定する。この処理は、ステップＳ１１（図４参照）と同様である。参照ベクトル決定後、満足度計算手段６は、選択された募集者兼応募者の、他のそれぞれの募集者兼応募者に対する満足度を計算する。満足度の計算は、ステップＳ１２（図４参照）と同様である。ステップＳ２０では、募集者兼応募者を順番に選択し、参照ベクトル決定および満足度の計算を行っていけばよい。
【０１３９】
ステップＳ２０の後、基準判定手段４７は、募集者兼応募者を順番に選択し、その選択募集者兼応募者に対する他の各募集者兼応募者の満足度が、選択募集者兼応募者の基準閾値の初期値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。各募集者兼応募者の基準閾値の初期値は、例えば、所定の値に定められていてもよい。あるいは、各募集者兼応募者が予め指定した初期値が設定されていてもよい。
【０１４０】
ステップＳ２１において、例えば、募集者兼応募者Ａを選択したとする。この場合、基準判定手段４７は、Ａに対する他の募集者兼応募者（Ｂ，Ｃ，Ｄ等とする）の満足度が、Ａの基準閾値の初期値以上であるか否かを判定する。
【０１４１】
続いて、双方合意判定手段１０は、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の基準閾値の初期値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定する（ステップＳ２２）。例えば、ステップＳ２１で、Ａに対するＢの満足度がＡの基準閾値（初期値）以上であり、かつ、Ｂに対するＡの満足度がＢの基準閾値（初期値）以上であると判定されたとする。この場合、双方合意判定手段１０は、募集者兼応募者同士の組として、Ａ，Ｂの組を特定する。他の組についても同様に、判定していく。このとき、双方合意判定手段１０は、Ａ，Ｂの組、Ａ，Ｃの組、Ａ，Ｄの組等のように、一方の募集者兼応募者が共通となる複数の組を特定してもよい。
【０１４２】
ステップＳ２２の後、双方合意判定手段１０は、ステップＳ２２で特定された組毎に、組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、組をなす相手の満足度および属性情報を送信する（ステップＳ２３）。この満足度は、満足度が送信される側の者に対する、相手側の満足度である。例えば、募集者兼応募者Ａ，Ｂの組が特定されているとする。双方合意判定手段１０は、この組について、Ａの募集者兼応募者端末に、Ａに対するＢの満足度およびＢの属性情報を送信し、同様に、Ｂの募集者兼応募者端末に、Ｂに対するＡの満足度およびＡの属性情報を送信する。
【０１４３】
一方の募集者兼応募者が共通となる複数の組が特定されている場合、双方合意判定手段１０は、その募集者兼応募者の端末に、複数人分の募集者兼応募者の満足度および属性情報を送信する。例えば、Ａ，Ｂの組、Ａ，Ｃの組、Ａ，Ｄの組が定められている場合、双方合意判定手段１０は、Ａの募集者兼応募者端末に、Ｂ，Ｃ，ＤそれぞれのＡに対する満足度および、Ｂ，Ｃ，Ｄの属性情報を送信する。
【０１４４】
募集者兼応募者端末の表示制御手段６２は、ステップＳ２３で送信された満足度および属性情報を受信すると、その満足度および属性情報を表示装置６１に表示させる（ステップＳ２４）。募集者兼応募者は、お互いに満足度が基準閾値の初期値以上となっている他の募集者兼応募者の属性情報や、その者の自分に対する満足度を確認する。そして、募集者兼応募者は、基準閾値をどのように調整するかを決定する。
【０１４５】
例えば、相手側のある一人の募集者兼応募者の満足度が非常に高く、自分にその相手を紹介してもらいたいが、同時に確認した他の募集者兼応募者の満足度はそれほど高くなく、自分に対する満足度が非常に高い相手にできるだけ絞り込んで紹介を受けたいとする。その場合、募集者兼応募者は、他の募集者兼応募者に対する基準閾値を高く調整すると定めればよい。基準閾値を高く調整しても、自分に対する満足度が高い相手は紹介されるが、自分に対する満足度が低い相手は紹介対象から外れることになる。この結果、自分に対する満足度が高い相手に絞り込んで紹介を受けることができる。
【０１４６】
また、例えば、相手の自分に対する満足度が低くても、その相手を紹介してもらいたいと考える場合もある。そのような場合、募集者兼応募者は、他の募集者兼応募者に対する基準閾値を低く調整すると定めればよい。
【０１４７】
ここでは、募集者兼応募者がステップＳ２４で表示された満足度を参照して基準閾値に対する調整内容を判断する場合を例示したが、募集者兼応募者は、満足度だけでなく属性情報も参照して、調整内容を判断してもよい。また、属性情報以外の情報も、属性情報と同様に募集者応募者情報記憶手段８に記憶させておき、その属性情報以外の情報もステップＳ２３で送信し、ステップＳ２４で表示させる構成であってもよい。
【０１４８】
また、ここでは、予め属性情報を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させておき、ステップＳ２３で属性情報も送信する場合を例示したが、ステップＳ２３では、双方合意判定手段１０は、少なくとも満足度を送信し、ステップＳ２４において、表示制御手段６２は、少なくとも満足度を表示させればよい。
【０１４９】
募集者兼応募者端末の基準調整要求手段６４は、操作部６３を介して、募集者兼応募者から基準閾値をどのように調整するかを指定される。すなわち、基準閾値の調整内容を入力される。すると、基準調整要求手段６４は、指定された基準閾値の調整内容を紹介サーバ１１に送信することによって、基準閾値の調整を紹介サーバ１１に要求する（ステップＳ２５）。
【０１５０】
紹介サーバ１１の基準判定手段４７は、基準閾値の調整内容を募集者兼応募者端末（基準調整要求手段６４）から受信すると、その内容に従って、その募集者兼応募者の基準閾値を変更する。この変更方法の例として、例えば、募集者兼応募者（基準調整要求手段６４）が、操作部６３を介して変更後の基準閾値を直接入力され、その値を紹介サーバ１１に送信し、基準判定手段７４はその値を、そのまま変更後の基準閾値として用いる方法が挙げられる。あるいは、基準調整要求手段６４が基準閾値を増加または減少させる要求を紹介サーバ１１に送信し、基準判定手段４７は、その要求に応じて基準閾値の値を初期値から増減させてもよい。このとき、基準調整要求手段６４が初期値からの増加量や減少量等を指定され、その増加量や減少量も紹介サーバ１１に送信し、基準判定手段４７は、指定された増加量または減少量に応じて基準閾値を初期値から変更してもよい。基準判定手段４７は、個々の募集者兼応募者端末からの要求に応じて、募集者兼応募者端末毎（すなわち、募集者兼応募者毎）に基準閾値を変更する。
【０１５１】
そして、基準判定手段４７は、募集者兼応募者を順番に選択し、その選択募集者兼応募者に対する他の各募集者兼応募者の満足度が、選択募集者兼応募者の変更後の基準閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６）。変更後の基準閾値を用いる点の他は、ステップＳ２６の動作はステップＳ２１と同様である。
【０１５２】
続いて、双方合意判定手段１０は、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の変更後の基準閾値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定する（ステップＳ２７）。前述のステップＳ２２では基準閾値の初期値を用いた基準判定手段４７の判定結果から募集者兼応募者の組を特定するが、ステップＳ２７では、変更後の基準閾値を用いた基準判定手段４７の判定結果から募集者兼応募者の組を特定する。この点の他は、ステップＳ２７の動作はステップＳ２２と同様である。
【０１５３】
結果通知手段７は、ステップＳ２７で双方合意手段１０に特定された組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８では、相手の募集者兼応募者の顔画像を送信する。例えば、募集者兼応募者Ａ，Ｂの組が特定されているとする。このとき、通知手段７は、Ａの募集者兼応募者端末のアドレスを宛先としてＢの顔画像を送信し、Ｂの募集者兼応募者端末のアドレスを宛先としてＡの顔画像を送信する。
【０１５４】
このように、基準閾値の変更後においても、互いに相手に対する満足度が相手側の基準閾値以上である場合、その募集者兼応募者にそれぞれ相手の募集者兼応募者の顔画像を送信することによって、互いの希望に合う募集者兼応募者を紹介する。
【０１５５】
また、どちらか一方の満足度が基準閾値未満であれば、双方合意判定手段１０によって募集者兼応募者の組として特定されず、ステップＳ２８で双方に相手の情報が送信されることはない。
【０１５６】
第２の参考実施形態によれば、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の基準閾値の初期値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定する。そして、その組をなす募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に相手側の満足度等を送信し、募集者兼応募者端末は受信した満足度等を表示する。さらに、募集者兼応募者端末は、基準閾値の調整内容が指定されると、その調整内容を紹介サーバ１１に送信し、紹介サーバ１１は、変更後の基準閾値を用いて、互いに相手側の募集者兼応募者に対する満足度が、相手側の基準閾値の初期値以上となっている募集者兼応募者同士の組を特定し、その組をなす募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に相手側の顔画像を送信する。従って、個々の募集者兼応募者が柔軟に基準閾値を設定して、各募集者兼応募者にとってより好ましい紹介を実現することができる。
【０１５７】
例えば、ステップＳ２２で、Ａ，Ｂの組、Ａ，Ｃの組、Ａ，Ｄの組が特定され、募集者兼応募者Ａに、Ｂ，Ｃ，Ｄの満足度や属性情報が通知されたとする。そして、ＢのＡに対する満足度が非常に高く、Ａは、Ｂの紹介を受けたいが他の紹介は少なくしたいと考えたとする。このとき、Ａは基準閾値を高く調整すればよい。すなわち、ＢのＡに対する満足度は基準閾値以上となるが、他の者の満足度は基準閾値未満となるように、基準閾値を調整することにより、ステップＳ２７では、Ａ，Ｂの組等に絞り込まれ、ＡはＢの紹介を受けることができる。また、通知された満足度が低い場合には、基準閾値を低く調整してより多くの紹介を受けやすくすることができる。
【０１５８】
また、結果通知手段７は、基準閾値の変更後においても互いに相手に対する満足度が相手側の基準閾値以上となる場合にのみ、募集者兼応募者端末に相手の顔画像を送信する。従って、各募集者兼応募者にとって、自分の希望に合わない者に自分の顔画像が送られずに済むという効果がある。
【０１５９】
以下、第２の参考実施形態の種々の変形例について説明する。第２の参考実施形態では、募集者兼応募者が基準閾値を設定することができる。ステップＳ２８で、募集者兼応募者の顔画像を送信することによって紹介を行うが、このとき、その募集者兼応募者の待遇情報も合わせて送信することとし、さらに、その待遇情報を基準閾値に応じて変更してもよい。図１１は、基準閾値に応じて定められる待遇情報の例を模式的に示す説明図である。図１１において、縦軸は基準閾値を表し、ａ，ｂ，ｃ，ｄは基準閾値である。本例では、ａ＜ｂ＜ｃ＜ｄであるとする。そして、ａ以上ｂ未満の範囲に定められた基準閾値以上の満足度の者に対して待遇情報１を通知することを意味している。同様に、ｂ以上ｃ未満の範囲に定められた基準閾値以上の満足度の者に対して待遇情報２を通知し、ｃ以上ｄ未満の範囲に定められた基準閾値以上の満足度の者に対して待遇情報３を通知することを意味している。各募集者兼応募者は、基準閾値が高いほど、対応する待遇情報の内容が相手にとって好ましくなるように、待遇情報を定めればよい。
【０１６０】
以上のように、基準閾値と待遇情報とを対応付けた情報を、閾値対応関係情報と記す。図１１では、基準閾値の範囲と待遇情報とを対応付けた場合を示しているが、基準閾値が離散的に定められる場合には、個々の基準閾値毎に待遇情報を定めていてもよい。
【０１６１】
本変形例では、各募集者兼応募者端末が、基準閾値と待遇情報とを対応付けた閾値対応関係情報を紹介サーバ１１に登録しておく。各募集者兼応募者端末は、募集者兼応募者によって入力された閾値対応関係情報を紹介サーバ１１に送信する閾値対応関係情報送信手段（図９において図示せず）を備えていればよい。そして、例えば、ステップＳ１〜Ｓ７と同様の処理を行って、サンプル画像に対する判断結果を紹介サーバ１１に登録した後、各募集者兼応募者端末の閾値対応関係情報送信手段は、募集者兼応募者によって入力された閾値対応関係情報を紹介サーバ１１に送信すればよい。紹介サーバ１１の募集者情報登録手段３は、募集者兼応募者端末から閾値対応関係情報を受信すると、その閾値対応関係情報を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。ここでは、ステップＳ７の後に閾値対応関係情報を登録する場合を例示したが、閾値対応関係情報の登録タイミングはこの例に限定されない。なお、閾値対応関係情報送信手段も、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１６２】
また、ステップＳ２０〜Ｓ２７の処理は、既に説明した処理と同様である。ステップＳ２８において、結果通知手段７は、特定された組をなす各募集者兼応募者の募集者兼応募者端末に、それぞれ、相手の募集者兼応募者を通知する際に、通知される側の募集者兼応募者の顔画像とともに、その募集者兼応募者によって調整された後の基準閾値に応じた待遇情報も送信する。
【０１６３】
例えば、募集者兼応募者Ａが、図１１に例示する閾値対応関係情報を定めていて、Ａが基準閾値を初期値からｂに変更するように調整したとする。また、この基準閾値ｂを用いてステップＳ２６，Ｓ２７を行った結果、Ａ，Ｂの組が特定されていたとする。このとき、ＢのＡに対する満足度はｂよりも高い。結果通知手段７は、Ｂの募集者兼応募者端末にＡの顔画像を送信する際に、基準閾値ｂに対応する待遇情報２（図１１参照）も合わせて送信する。ここでは、ＢにＡの情報を送信する場合を例示したが、ＡにＢの情報を送信する場合にも、結果通知手段７は、Ｂが定めた閾値対応関係情報を参照して、Ｂによる調整後の基準閾値に応じた待遇情報を、Ｂの顔画像とともにＡの募集者兼応募者端末に送信する。
【０１６４】
本変形例によれば、固定的な待遇情報を提示するのではなく、各募集者兼応募者が、変更後の基準閾値に応じて種々の待遇情報を相手に提示することができる。
【０１６５】
また、第２の参考実施形態においても、満足度を計算するときに、顔画像以外の絞り込みを行ってもよい。例えば、各募集者兼応募者端末３１，３２が募集者兼応募者の操作によって募集者兼応募者の登録要求情報を送信するときに、募集者兼応募者が希望する属性情報の条件を含めて送信し、募集者情報登録手段３は、その条件を募集者兼応募者端末のアドレスとともに募集者応募者情報記憶手段８に登録する。そして、満足度計算手段６は、選択された募集者兼応募者について、他の募集者兼応募者に対する満足度を計算する場合、選択された募集者兼応募者が希望する条件を満たす他の募集者兼応募者を抽出し、その顔画像を対象として満足度を計算してもよい。このような構成により、満足度の計算量を少なくすることができる。
【０１６６】
また、第２の参考実施形態においても、端末側で参照ベクトル群を決定し、端末から紹介サーバ１１に参照ベクトルを送信してもよい。例えば、図９に示す募集者兼応募者端末３１，３２が、募集者端末２５（図７参照）と同様に、境界学習手段２６と参照ベクトル群送信手段２７とを備えていてもよい。この場合、募集者兼応募者端末３１，３２が備える境界学習手段２６は、サンプル画像に対する募集者の判断結果が入力されると、その判断結果を用いてステップＳ１１(図４参照)と同様に参照ベクトル群を決定すればよい。募集者兼応募者端末３１，３２は、例えば、サンプル画像群を紹介サーバ１１に要求し、境界学習手段２６は紹介サーバ１１から受信した各サンプル画像を表示させればよい。あるいは、予めサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段が募集者兼応募者端末３１，３２に設けられていてもよい。参照ベクトル群決定後、参照ベクトル群送信手段２７は、その参照ベクトル群を紹介サーバ１１に送信する。紹介サーバ１１は、募集者兼応募者端末３１，３２から受信した参照ベクトル群を用いて満足度を計算する。
【０１６７】
実施形態１．
以下、本発明の実施形態を説明する。本発明の実施形態では、基準となる閾値（基準閾値）は、募集者によって複数種類定められる。さらに、募集者は、基準閾値毎に待遇情報も定めておく。そして、紹介システムは、応募者に対する募集者の満足度が、どの基準閾値以上となっているかによって、応募者に提示する待遇情報を定め、その待遇情報を応募者に提示する。応募者がその待遇情報を確認して、募集者に紹介されることを望んだ場合、紹介システムは募集者に応募者を紹介する。募集者が、応募者に提示するために予め待遇情報を含めて定めておく情報を付随情報と記す。付随情報には報酬等の待遇情報が含まれるが、待遇情報以外の情報が含まれていてもよい。本実施形態で以下に示す待遇情報は、付随情報に相当する。
【０１６８】
図１２は、本発明の実施形態の紹介システムの例を示すブロック図である。第１の参考実施形態と同様の要素については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。本実施形態の紹介サーバ１２は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、満足度計算手段６と、比較手段４８と、紹介判定手段４９と、結果通知手段７とを備える。
【０１６９】
また、応募者が使用する応募者端末３７は、応募者情報送信手段６０と、表示装置６１と、表示制御手段６２と、操作部６３と、判断結果送信手段６８とを備える。募集者が使用する募集者端末３６は、閾値対応関係送信手段７１を備える。
【０１７０】
募集者端末３６が備える閾値対応関係送信手段７１は、複数の基準閾値と、基準閾値毎に定められた待遇情報との対応関係を示す閾値対応関係情報を、紹介サーバ１２に送信する。閾値対応関係情報は、募集者によって定められる。図１３は、本実施形態で用いられる閾値対応関係情報の例を示す説明図である。図１３では、基準閾値ａと待遇情報１とが対応付けられ、同様に、基準閾値ｂ，ｃ，ｄと待遇情報２，３，４とが対応付けられていることを表している。また、後述するように、応募者に対する募集者の満足度以下の基準閾値のうち、最大の基準閾値に対応する待遇情報が募集者に提示される。従って、募集者は、基準閾値が大きいほど、応募者にとってより好ましい待遇情報を対応付けるように閾値対応関係情報を定めることが好ましい。以下、基準閾値が大きいほど、応募者にとってより好ましい待遇情報が対応付けられている場合を例にして説明する。閾値対応関係送信手段７１は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。閾値対応関係情報は、満足度に応じた複数の待遇情報を示しているということができる。
【０１７１】
サンプル画像記憶手段２および募集者応募者情報記憶手段８は、第１の参考実施形態と同様である。ただし、募集者応募者情報記憶手段８は、応募者が定めた閾値対応関係情報も記憶する。
【０１７２】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４および満足度計算手段６は、第１の参考実施形態と同様に動作する。ただし、募集者情報登録手段３は、募集者端末３６から受信した閾値対応関係情報も募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【０１７３】
比較手段４８は、満足度が算出された後に、閾値対応関係情報が示す各基準閾値と、その満足度を比較する。そして、満足度以下の基準閾値のうち、最大の基準閾値を特定し、さらにその基準閾値に対応する待遇情報を特定する。
【０１７４】
紹介判定手段４９は、比較手段４８に特定された待遇情報を用いて、募集者に紹介する応募者を判定する。本実施形態では、紹介判定手段４９は、待遇情報を応募者端末３７に送信し、募集者への紹介を望む旨の情報を応募者端末３７から受信したならば、応募者端末３７を使用する応募者を募集者に紹介すると判定する。この応募者端末３７は、募集者による満足度が計算された応募者の端末である。このように、紹介判定手段４９は、待遇情報を送信した応募者端末３７から、募集者への紹介を望む旨の情報を受信したならば、待遇情報が応募者の希望を満たしていると判定し、その応募者を募集者に紹介すると判定する。
【０１７５】
結果通知手段７は、募集者に紹介すると判定された応募者の情報を募集者端末３６に送信する。
【０１７６】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、比較手段４８、紹介判定手段４９、および結果通知手段７は、プログラム（紹介プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現される。プログラムは、例えば、紹介サーバ１２が備えるプログラム記憶手段（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、比較手段４８、紹介判定手段４９、および結果通知手段７として動作してもよい。
【０１７７】
応募者端末３７が備える応募者情報送信手段６０と、表示装置６１と、表示制御手段６２と、操作部６３は、第１の参考実施形態と同様である。ただし、表示制御手段６２は、紹介サーバ１２から待遇情報を受信したときに、その待遇情報を表示装置６１に表示させる。また、判断結果送信手段６８は、応募者が募集者に紹介されることを望むか否かを示す情報を入力され、その情報を紹介サーバ１２に送信する。応募者情報送信手段６０、表示制御手段６２、判断結果送信手段６８は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１７８】
次に、動作について説明する。
募集者端末３６が、アドレスや、サンプル画像に対する募集者の判断結果を送信し、募集者情報登録手段３が、端末のアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたり、サンプル画像に対する判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させたりする動作は、ステップＳ１〜Ｓ７（図３参照）と同様である。
【０１７９】
さらに、募集者端末３６の閾値対応関係送信手段７１は、例えば、ステップＳ７の後、募集者によって、閾値対応関係情報を入力され、その閾値対応関係情報を紹介サーバ１２に送信する。閾値対応関係情報は、募集端末３６が備える操作部（図示せず）を介して入力されればよい。募集者情報登録手段３は、閾値対応関係情報を受信すると、受信した閾値対応関係情報を募集者毎に募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。例えば、募集者のアドレスに対応付けて閾値対応関係情報に記憶させればよい。
【０１８０】
また、応募者端末３７が、応募者の顔画像やアドレスを送信し、応募者情報登録手段９が、その顔画像やアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる動作も第１の参考実施形態と同様である。
【０１８１】
次に、募集者に応募者の情報を送信するまでの動作について説明する。図１４は、本実施形態の処理の例を示すフローチャートである。紹介サーバ１２の境界学習手段４は、募集者がサンプル画像に対して行った判断結果に基づいて、応募者の顔画像が募集者の希望に合うか否かを判別するための画像群（参照ベクトル群）を決定する（ステップＳ３１）。次に、満足度計算手段６は、参照ベクトルを用いて、応募者の顔画像に対する募集者の満足度を計算する（ステップＳ３２）。ステップＳ３１，Ｓ３２の動作は、第１の参考実施形態におけるステップＳ１１，Ｓ１２（図４参照）と同様である。
【０１８２】
次に、比較手段４８は、ステップＳ３２で算出された満足度と、募集者の閾値対応関係情報が示す各基準閾値とを比較し、その満足度がいずれの基準閾値を満たしているかを特定する（ステップＳ３３）。具体的には、満足度と各基準閾値とを比較し、満足度以下の基準閾値のうち、最大の基準閾値を特定する。さらに、比較手段４８は、ステップＳ３３で特定した基準閾値に対応する待遇情報を、閾値対応関係情報が示す各待遇情報の中から選択する（ステップＳ３４）。
【０１８３】
次に、紹介判定手段４９は、ステップＳ３４で選択された待遇情報を、応募者端末３７に送信する（ステップＳ３５）。ここで待遇情報が送信される応募者端末３７は、ステップＳ３２で募集者による満足度が計算された応募者の端末である。紹介判定手段４９は、募集者による満足度が計算された応募者の端末のアドレスを宛先として、待遇情報を送信すればよい。
【０１８４】
例えば、図１３に示す閾値対応関係情報において、各基準閾値の大小関係が、ａ＜ｂ＜ｃ＜ｄであるとする。また、ステップＳ３２で計算された満足度をｓとし、ｓがｂより大きくｃ未満の値であったとする。すると、比較手段４８は、ステップＳ３３において、満足度ｓ以下の基準閾値ａ，ｂのうち、最大の基準閾値ｂを特定する。そして、ステップＳ３４で、基準閾値ｂに対応付けられている「待遇情報２」を選択し、紹介判定手段４９は、ステップＳ３５で「待遇情報２」を応募者端末３７に送信する。
【０１８５】
閾値対応関係情報では、基準閾値が大きいほど、応募者にとって好ましい待遇情報が対応付けられている。従って、応募者に対する募集者の満足度が高くなるほど、紹介判定手段４９は、応募者にとってより好ましい待遇情報を応募者端末３７に送信する。
【０１８６】
応募者端末３７の表示制御手段６２は、紹介サーバ１２から待遇情報を受信すると、その待遇情報を表示装置６１に表示させる（ステップＳ３６）。応募者は、待遇情報を確認して、募集者に紹介されることを望むか否かを判断し、その判断結果を操作部６３を介して応募者端末３７に入力する。判断結果送信手段６８は、操作部６３を介して、応募者の判断結果（すなわち、募集者に紹介されることを望むか否か）を入力されると、その判断結果を照会サーバ１２に送信する（ステップＳ３７）。
【０１８７】
紹介サーバ１２の紹介判定手段４９は、応募者端末３７から、応募者の判断結果として、応募者が募集者に紹介されることを望む旨の情報を受信した場合、その応募者端末３７を使用する応募者を募集者に紹介すると判定する。すると、結果通知手段７は、その応募者を募集者端末３８に通知する（ステップＳ３８）。例えば、結果通知手段７は、募集者応募者情報記憶手段８に記憶されている募集者端末３６のアドレスを宛先として、応募者の顔画像を応募者端末３７に送信する。この結果、応募者が募集者に紹介される。
【０１８８】
また、応募者端末３７から、応募者の判断結果として、応募者が募集者に紹介されることを望まない旨の情報を受信した場合、紹介判定手段４９は、その応募者端末３７を使用する応募者を募集者に紹介しないと判定する。この場合、結果通知手段７は、募集者端末３６に応募者の情報を通知しない。すなわち、待遇情報を応募者に提示した結果、応募者が募集者に紹介されることを望まないと判断した場合、その応募者は募集者に紹介されない。
【０１８９】
本実施形態によれば、募集者は、複数の基準閾値を定め、さらに基準閾値毎に個別に待遇情報を定める。募集者端末３６の閾値対応関係送信手段７１は、その情報（閾値対応関係情報）を紹介サーバ１２に送信し、紹介サーバ１２は閾値対応関係情報を保持する。また、比較手段４８は、応募者に対する募集者の満足度が計算されると、その満足度がいずれの基準閾値を満たしているかを特定し、その基準閾値に対応する待遇情報を特定し、紹介判定手段４９はその待遇情報を応募者端末３７に送信する。応募者端末３７は、待遇情報を表示し、応募者から指定された、紹介されることを望むか否かの判断結果を紹介サーバ１２に送信する。紹介判定手段４９は、紹介を望む旨を受信した場合に、その応募者を紹介すると判定し、結果通知手段７が募集者に応募者を紹介する。従って、募集者は、応募者に対して満足度に応じた待遇情報を提示することができる。例えば、満足度が高い応募者に対して、より好ましい待遇情報を提示して、そのような応募者の積極的な応募を得ることができる。満足度の高い応募者は、多くの募集者にとっても満足度が高いと考えられるが、募集者は満足度の高い応募者に、より好ましい待遇情報を提示できる。その結果、応募者は、好ましい待遇情報を提示した募集者に紹介されたいと判断する可能性が高くなるので、募集者は満足度に応じた待遇情報を設定することができ、満足度の高い多くの応募者の紹介を受けられる。
【０１９０】
また、第１の参考実施形態の変形例で示した構成と同様に、本実施形態でも、顔画像以外の条件（身長、年齢等）で応募者を絞り込んでから、絞り込まれた応募者に対して満足度を計算する構成であってもよい。
【０１９１】
また、第１の参考実施形態の変形例で示した構成と同様に、募集者端末２１が、参照ベクトル群を決定する構成であってもよい。
【０１９２】
また、第１の参考実施形態の変形例で示した場合と同様に、応募者端末側で満足度を計算する構成であってもよい。図１５は、この場合の構成例を示すブロック図である。図１２に示す実施形態の構成要素と同様の構成要素については、図１２と同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【０１９３】
本変形例において、紹介サーバ１２は、サンプル画像記憶手段２と、募集者応募者情報記憶手段８と、募集者情報登録手段３と、応募者情報登録手段９と、境界学習手段４と、参照ベクトル出力手段１４ａと、結果通知手段７とを備える。
【０１９４】
各サンプル画像が表す顔が募集者の希望に合うか合わないかの判断結果を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる処理は、第１の参考実施形態の変形例として図８に示した構成の場合と同様に行えばよい。
【０１９５】
境界学習手段４は、各サンプル画像に対する募集者の判断結果を用いて参照ベクトルを決定する。この動作は、ステップＳ１１（図４参照）やステップＳ３１（図１４参照）と同様である。
【０１９６】
参照ベクトル出力手段１４ａは、各サンプル画像に対する募集者の判断結果と、境界学習手段４によって決定された参照ベクトルと、閾値対応関係情報とを出力する。本例では、参照ベクトル出力手段１４ａは、参照ベクトル、募集者の判断結果、および閾値対応関係情報応募者端末３７に送信する。参照ベクトル出力手段１４ａがこれらの情報を記憶媒体に記憶させ、その記憶媒体が応募者端末３７に提供される態様であってもよい。
【０１９７】
募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、参照ベクトル出力手段１４ａおよび結果通知手段７は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０１９８】
応募者端末３７は、応募者情報送信手段６０と、表示装置６１と、満足度計算手段６と、比較手段４８と、紹介判定手段４９と、操作部６３と、判断結果送信手段６８とを備える。
【０１９９】
応募者情報送信手段６０は、応募者の顔画像やアドレスを紹介サーバに送信する。満足度計算手段６は、紹介サーバ１２から受信した参照ベクトルおよび募集者の判断結果を用いて、応募者に対する募集者の満足度を計算する。満足度の計算方法は、既に説明した方法と同様である。
【０２００】
比較手段４８は、満足度計算手段６に計算された満足度と、紹介サーバ１２から受信した閾値対応関係情報が示す各基準閾値を比較して、その満足度がいずれの基準閾値を満たしているかを特定する。さらに、その基準閾値に対応する待遇情報を、閾値対応関係情報が示す各待遇情報の中から選択する。
【０２０１】
紹介判定手段４９は、比較手段４８に特定された待遇情報を用いて、募集者に紹介する応募者を判定する。本変形例では、紹介判定手段４９は、待遇情報を表示装置６１に表示させ、募集者への紹介を望む旨の情報が操作部６３を介して入力されたならば、応募者端末３７を使用する応募者を募集者に紹介すると判定する。このように、本実施形態では、紹介判定手段４９は、待遇情報を提示して、募集者への紹介を望む旨の情報が入力されると、待遇情報が応募者の希望を満たしていると判定する。
【０２０２】
判定結果送信手段６８は、紹介判定手段４９によって、応募者を募集者に紹介すると判定された場合、その判定結果を照会サーバ１２に送信する。
【０２０３】
応募者情報送信手段６０、満足度計算手段６、比較手段４８、紹介判定手段４９、および判断結果送信手段４８は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０２０４】
図１５に示す本発明の実施形態の変形例における処理経過を説明する。参照ベクトルを決定するまでの処理は、上述の本発明の実施形態と同様である。参照ベクトル決定後、参照ベクトル出力手段１４ａは、その参照ベクトルと、各サンプル画像に対する募集者の判断結果と、閾値対応関係情報とを応募者端末３７に送信する。
【０２０５】
それらの情報を受信すると、応募者端末３７の満足度計算手段６は、応募者の顔画像と、受信した参照ベクトルと、サンプル画像に対する募集者の判断結果とを用いて、応募者に対する募集者の満足度を計算する。この計算は、ステップＳ３２と同様である。
【０２０６】
次に、比較手段４８は、その満足度と、紹介サーバ１２から受信した閾値対応関係情報が示す各基準閾値を比較し、満足度以下の基準閾値のうち、最大の基準閾値を特定する。そして、その基準閾値に対応する待遇情報を、閾値対応関係情報が示す各待遇情報の中から選択する。この比較手段４８の動作は、ステップＳ３３，Ｓ３４と同様である。その後、紹介判定手段４９は、選択された待遇情報を表示装置６１に表示させる。
【０２０７】
そして、紹介判定手段４９は、募集者への紹介を望む旨の情報が入力されると、応募者端末３７を使用する応募者を募集者に紹介すると判定する。すると、判断結果送信手段６８は、その判定結果を照会サーバ１２に送信する。紹介サーバ１２の結果通知手段７は、応募者を募集者に紹介する旨の判定結果を受信すると、募集者端末３６に応募者の情報を送信する。
【０２０８】
本変形例のように、満足度計算手段６と比較手段４８とを応募者端末に設ける構成としても、上述の本発明の実施形態と同様の効果が得られる。
【０２０９】
また、募集者の待遇に対する応募者の希望と、応募者に対する募集者の満足度から特定された待遇情報とを比較して、特定された待遇情報が応募者の希望を満たしている場合に、その応募者を募集者に紹介すると判定してもよい。以下、このような判定を行う変形例を示す。本変形例の構成を図１６に示す。図１２に示す構成と同様の構成要素については、図１２と同様の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２１０】
また、付随情報が満たすべき条件として応募者が定めた条件（希望）を付随情報条件と称する。ここでは、待遇情報を付随情報として用いる場合を示しているので、以下の説明では、付随情報条件を待遇情報条件と記す。
【０２１１】
図１６に示す変形例において、応募者情報登録手段９は、応募者端末３７から応募者が定めた待遇情報条件を受信すると、その待遇情報条件を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【０２１２】
紹介判定手段４９ａは、比較手段４８によって応募者に対する募集者の満足度から待遇情報が特定されると、その待遇情報が待遇情報条件を満たしているか否かを判定する。待遇情報が待遇情報条件を満たしているならば、紹介判定手段４９ａは、その応募者を募集者に紹介すると判定し、待遇情報が待遇情報条件を満たしていないならば、紹介判定手段４９ａは、その応募者を募集者に紹介しないと判定する。
【０２１３】
図１６に示す変形例においても、募集者情報登録手段３、応募者情報登録手段９、境界学習手段４、満足度計算手段６、比較手段４８、紹介判定手段４９ａおよび結果通知手段７は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
【０２１４】
また、募集者端末３７の応募者情報送信手段６０は、操作部６３を介して応募者から待遇情報条件を入力され、応募者の顔画像とともに待遇情報条件を紹介サーバ１２に送信する。
【０２１５】
図１６に示す変形例における動作を説明する。
【０２１６】
募集者端末３６がサンプル画像に対する募集者の判断結果や閾値対応関係情報（図１３参照）等を送信し、募集者情報登録手段３がそれらの情報を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる動作は、既に説明した本発明の実施形態（図１２参照）と同様である。
【０２１７】
また、応募者端末３７が、応募者の顔画像やアドレスを送信し、応募者情報登録手段がその顔画像やアドレスを募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる動作は、本発明の実施形態（図１２参照）と同様である。ただし、応募者端末３７の応募者情報送信手段６０は、操作部６３を介して待遇情報条件を入力され、その待遇情報条件も顔画像等とともに紹介サーバ１２に送信する。応募者情報登録手段９は、顔画像等とともに受信した待遇情報条件も募集者応募者情報記憶手段８に記憶させる。
【０２１８】
図１７は、図１６に示す変形例における処理経過の例を示すフローチャートである。図１４と同様の処理については、図１４と同一の符号を付す。紹介サーバ１２の境界学習手段４は、募集者がサンプル画像に対して行った判断結果に基づいて参照ベクトル群を決定する（ステップＳ３１）。次に、満足度計算手段６は、参照ベクトルを用いて、応募者の顔画像に対する募集者の満足度を計算する（ステップＳ３２）。次に、比較手段４８は、ステップＳ３２で算出された満足度と、募集者の閾値対応関係情報が示す各基準閾値とを比較し、その満足度がいずれの基準閾値を満たしているかを特定し（ステップＳ３３）、さらに、基準閾値に対応する待遇情報を、閾値対応関係情報が示す各待遇情報の中から選択する（ステップＳ３４）。
【０２１９】
次に、紹介判定手段４９ａは、ステップＳ３４で選択された待遇情報が応募者の待遇情報条件を満足しているか否かを判定し、満足している場合には応募者を募集者に紹介すると判定し、満足していない場合には応募者を募集者に紹介しないと判定する（ステップＳ４１）。例えば、図１３に例示する待遇情報のうち、ステップＳ３４において「待遇情報２」が選択されたとし、「待遇情報２」は「時給１０００円」という待遇を示しているとする。一方、応募者が定めた待遇情報条件は、「時給９５０円以上」を示しているとする。この場合、「待遇情報２（時給１０００円）」は待遇情報条件を満たすので、紹介判定手段４９ａは、応募者を募集者に紹介すると判定する。
【０２２０】
結果通知手段７は、応募者を募集者に紹介すると判定された場合に（ステップＳ４１のＹｅｓ）、募集者端末３６にその応募者の情報を送信する。一方、応募者を募集者に紹介しないと判定された場合に（ステップＳ４１のＮｏ）には、募集者端末３６にその応募者の情報を送信せずに処理を終了する。
【０２２１】
本変形例によれば、応募者は待遇情報条件を定めることができるので、希望の条件を指定して、より待遇の良い募集者に紹介されやすくすることができる。
【０２２２】
募集者にとっては、満足度が高い応募者に対して、より好ましい待遇情報を提示して、そのような応募者の積極的な応募を得ることができる。
【０２２３】
また、ここでは、募集者が一種類の待遇情報条件を定める場合を例示したが、応募者は、自分自身に対する募集者の満足度に応じて、複数の待遇情報条件を定めてもよい。図１８は、募集者の満足度に応じて定められる複数の待遇情報条件の例を示す。図１８に示す例では、ステップＳ３２（図１７参照）で計算される満足度がｋ以上である場合、「時給９００円以上」を希望することを示している。同様に、満足度がｌ以上、ｍ以上、ｎ以上の場合、それぞれ「時給１０００円以上」、「時給１１００円以上」、「時給１２００円以上」を希望することを示している。図１８に例示するような満足度に応じた複数の待遇情報条件を応募者が応募者端末３７に入力した場合も、応募者情報送信手段６０は満足度に応じた複数の待遇情報条件を紹介サーバ１２に送信し、応募者情報登録手段９は、満足度に応じた複数の待遇情報条件を募集者応募者情報記憶手段８に記憶させればよい。
【０２２４】
また、紹介判定手段４９ａは、ステップＳ４１において、まず、満足度（ステップＳ３２で計算された満足度）に応じた待遇情報条件を特定する。例えば、図１８に例示する待遇情報条件が定められ、ｍ以上ｎ未満の満足度が算出された場合には、「時給１１００円以上」という待遇情報条件を特定する。そして、紹介判定手段４９ａは、ステップＳ３４で特定された待遇情報が、その待遇情報条件を満足しているか否かを判定すればよい。他の点に関しては、図１６に示す構成の場合と同様である。
【０２２５】
また、待遇情報が待遇情報条件を満たしていると判定した場合においても、その待遇情報を応募者に通知して、募集者に紹介されることを望む旨の情報が入力された後に、応募者の情報を募集者に送信してもよい。この場合、待遇情報が待遇情報条件を満たしていると判定した後、紹介サーバ１２および応募者端末３７は、ステップＳ３５〜Ｓ３８（図１４参照）と同様の処理を行えばよい。
【０２２６】
待遇情報が待遇情報条件を満たすか否かを判定する場合にも、応募者端末側で満足度を計算する構成であってもよい。図１９は、この場合の構成例を示すブロック図である。図１５、図１６に示す構成と同様の構成要素については、図１５、図１６と同一の符号を付し詳細な説明を省略する。図１９に示す紹介サーバ１２の動作は、図１５に示す変形例における紹介サーバの動作と同様である。ただし、参照ベクトル出力手段１４ａは、参照ベクトルを応募者端末３７に送信する際、参照ベクトルとともに閾値対応関係情報（図１３参照）も応募者端末３７に送信する。
【０２２７】
また、図１９に示す応募者端末３７に示す応募者情報送信手段６０、表示装置６１、満足度計算手段６０、比較手段４８、操作部６３、判断結果送信手段６８も、図１５に示す場合と同様である。ただし、図１９に示す紹介判定手段４９ａは、待遇情報および応募者が定めた待遇情報条件を用いて、応募者を募集者に紹介するか否かを判定する。この判定処理は、ステップＳ４１（図１７参照）と同様に行えばよい。また、待遇情報条件は、例えば、操作部６８を介して予め入力され、応募者端末３７がその待遇情報条件を記憶していればよい。
【０２２８】
すなわち、応募者端末３７の満足度計算手段６が募集者の満足度を計算し、比較手段４８がその満足度に応じた待遇情報を特定した後、応募者端末３７の紹介判定手段４９ａは、応募者に入力された待遇情報条件をその待遇情報が満足しているか否かを判定する。そして、満足していればその応募者を募集者に紹介すると判定し、満足していなければその応募者を募集者に紹介しないと判定する。応募者を募集者に紹介すると判定した場合、判断結果送信手段６８はその判定結果をサーバ１２に送信し、その結果、紹介サーバ１２の結果通知手段７は募集者端末３６に応募者の情報を送信する。
【０２２９】
また、図１８に例示するような満足度に応じて定められた複数の待遇情報条件が応募者端末３７に入力されていてもよい。この場合、応募者端末３７の紹介判定手段４９ａは、応募者に対する募集者の満足度に応じた待遇情報条件を選択し、待遇情報がその待遇情報条件を満たしているか否かを判定すればよい。
【０２３０】
また、待遇情報が待遇情報条件を満たしていると判定した場合において、紹介判定手段４９は、その待遇情報を表示装置６１に表示させて、募集者に紹介されることを望む旨の情報が入力されたときに、応募者を募集者に紹介すると判定し、判断結果送信手段６８がその判定結果をサーバ１２に送信してもよい。
【０２３１】
本発明の実施形態およびその変形例において、応募者が募集者も兼ねる募集者兼応募者であってもよい。この場合、紹介判定手段４９は、ある募集者兼応募者Ｘを別の募集者兼応募者Ｙに紹介すると判定し、かつ、募集者兼応募者Ｙを募集者兼応募者Ｘに紹介すると判定することを条件に、募集者兼応募者Ｘ，Ｙにそれぞれ相手を紹介すると判定すればよい。
【０２３２】
次に、本発明の概要について説明する。図２０は、本発明の概要を示すブロック図である。本発明の紹介システムは、満足度計算手段９１と、調整手段９２と、紹介判定手段９３と、通知手段９４とを備える。
【０２３３】
満足度計算手段９１（例えば、満足度計算手段６）は、応募者に対する募集者の満足度を計算する。
【０２３４】
調整手段９２（例えば、比較手段４８）は、募集者が予め満足度に応じて定めた複数の付随情報の中から、満足度計算手段９１が計算した満足度に対応する付随情報を特定する。
【０２３５】
紹介判定手段９３（例えば、紹介判定手段４９，４９ａ）は、調整手段９２に特定された付随情報を用いて募集者に紹介する応募者を判定する。
【０２３６】
通知手段９４（例えば、結果通知手段７）は、紹介判定手段９３によって判定された応募者の情報を募集者の端末に送信する
【０２３７】
そのような構成により、募集者は、満足度が高い応募者に対してより好ましい待遇情報を提示して、そのような応募者の積極的な応募を得ることができる。
【０２３８】
また、上記の実施形態には、紹介判定手段９３が、調整手段９２に特定された付随情報が応募者の希望を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２３９】
また、上記の実施形態には、紹介判定手段９３が、調整手段９２に特定された付随情報を応募者に通知し、応募者から紹介を望む旨を入力された場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２４０】
また、上記の実施形態には、紹介判定手段９３が、予め応募者が定めた付随情報が満たすべき条件である付随情報条件を、調整手段９２に特定された付随情報が満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２４１】
また、上記の実施形態には、紹介判定手段９３が、応募者が自身に対する募集者の満足度に応じて予め定めた複数の付随情報条件の中から、満足度計算手段９１が計算した満足度に対応する付随情報条件を特定し、調整手段９２に特定された付随情報が付随情報条件を満たしているか否かを判定し、満たしていると判定した場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２４２】
また、上記の実施形態には、紹介判定手段９３が、付随情報が付随情報条件を満たしていると判定した場合に、付随情報を応募者に通知し、応募者から紹介を望む旨を入力された場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２４３】
また、上記の実施形態には、満足度計算手段９１と、調整手段９２と、紹介判定手段９３と、通知手段９４とが設けられたサーバ（例えば、紹介サーバ１２）を有し、サーバの紹介判定手段９３が、付随情報を応募者の端末に送信し、応募者の端末から紹介を望む旨を受信した場合に、応募者を募集者に紹介すると判定する構成が開示されている。
【０２４４】
また、上記の実施形態には、満足度計算手段９１と、調整手段９２と、紹介判定手段９３とが設けられた応募者の端末である応募者端末と、通知手段９４が設けられたサーバとを有し、応募者端末が、紹介判定手段に９３よって応募者を募集者に紹介すると判定された場合、判定結果をサーバに送信する判定結果送信手段（例えば、判断結果送信手段６８）を備え、サーバの通知手段９４が、応募者を募集者に紹介するという判定結果を受信すると、応募者の情報を募集者の端末に送信する構成が開示されている。
【産業上の利用可能性】
【０２４５】
本発明は、応募者を募集者に紹介する紹介システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０２４６】
２  サンプル画像記憶手段
３  募集者情報登録手段
４  境界学習手段
６  満足度計算手段
７  結果通知手段
８  募集者応募者情報記憶手段
９  応募者情報登録手段
１２  紹介サーバ
３７  応募者端末
４８  比較手段
４９，４９ａ  紹介判定手段
６０  応募者情報送信手段
６１  表示装置
６２  表示制御手段
６３  操作部
６８  判断結果送信手段
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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