【手続補正書】
【提出日】平成29年11月14日(2017.11.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理デバイスで実行されるモデル駆動型の候補者ソートツールによって、モデル駆動型の候補者のソートのためにデジタル面接データのデータセットを選択するステップであって、前記データセットが、複数の面接候補者に関して記録された候補者データを含む、ステップと、
前記複数の面接候補者に関して、
前記モデル駆動型の候補者ソートツールによって、複数のデジタル面接キューを特定するためにそれぞれの面接候補者に関する前記候補者データを分析するステップと、
前記それぞれの面接候補者に関して特定された前記複数のデジタル面接キューに基づいて業績指数を予測するために予測モデルに前記デジタル面接キューを適用するステップであって、前記モデル駆動型の候補者ソートツールにおける査閲者の入力なしに実行される、ステップと、
前記予測モデルに前記複数のデジタル面接キューを適用する前記ステップからの予測された業績指数に基づいて前記複数の面接候補者のリストをソートするステップと、
査閲者に対するユーザインターフェース内に前記複数の面接候補者の前記ソートされたリストを提示するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記複数のデジタル面接キューが、オーディオキューを含み、前記候補者データを分析する前記ステップが、前記オーディオキューを特定するために前記候補者データのオーディオ信号を調べるステップを含む請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のデジタル面接キューが、ビデオキューを含み、前記候補者データを分析する前記ステップが、前記ビデオキューを特定するために前記候補者データのビデオ信号を調べるステップを含む請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のデジタル面接キューが、ユーザインタラクションキューを含み、前記候補者データを分析する前記ステップが、前記ユーザインタラクションキューを特定するためにユーザインタラクションのログを調べるステップを含む請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のデジタル面接キューが、オーディオキュー、ビデオキュー、またはユーザインタラクションキューのうちの少なくとも1つを含み、前記候補者データを分析する前記ステップが、個人的な候補者データを含む追加的なデジタル面接キューを特定するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記予測モデルに前記デジタル面接キューを適用する前記ステップが、前記それぞれの面接候補者に関して前記予測モデルから追加的な業績指数を決定するステップを含み、ソートする前記ステップが、前記業績指数または前記追加的な業績指数のうちの少なくとも1つに基づいて前記複数の面接候補者の前記リストをソートするステップを含む請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記データセットの前記デジタル面接データを収集するステップをさらに含み、前記デジタル面接データを収集する前記ステップが、面接後データを収集するステップを含み、前記面接後データが、タイミングデータ、オーディオデータ、またはビデオデータのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記タイミングデータを収集する前記ステップが、
面接を開始および完了したときの前記それぞれの面接候補者の適時性を表す時間測定基準を決定するステップ、または
前記それぞれの面接候補者が最終期限に遅れたかまたは前記面接を完了するためにさらなる時間を要求したかを判定するステップのうちの少なくとも1つを含む請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記モデル駆動型の候補者ソートツールが、オーディオキュージェネレータを含み、前記オーディオデータを収集するステップが、
前記オーディオキュージェネレータによって、それぞれの候補者によるデジタル面接の前記オーディオデータ内の発話を特定するステップであって、前記発話が、それぞれ、前記デジタル面接内で候補者によって話された1つまたは複数の語の群を含む、ステップと、
前記オーディオキュージェネレータによって、前記特定された発話に基づいて前記デジタル面接のオーディオキューを生成するステップとを含む請求項7に記載の方法。
【請求項１０】
前記モデル駆動型の候補者ソートツールが、ビデオキュージェネレータを含み、前記ビデオデータを収集するステップが、
前記ビデオキュージェネレータによって、それぞれの候補者によるデジタル面接のビデオデータ内のビデオ測定基準を決定するステップと、
前記ビデオキュージェネレータによって、前記ビデオ測定基準に基づいて前記デジタル面接のビデオキューを生成するステップとのうちの少なくとも1つを含み、前記ビデオ測定基準が、以下、すなわち、
心拍数の検出、
候補者の表情、
目の動きのデータ、
環境データ、または
候補者の動きのデータのうちの少なくとも1つを含む請求項7に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザインターフェース内に前記複数の面接候補者の前記ソートされたリストを提示する前記ステップが、業績指数のソートのためのユーザインターフェース要素のアクティブ化に応答してデジタル面接プラットフォームのビューに前記ソートされたリストを提示するステップを含む請求項7に記載の方法。
【請求項１２】
前記デジタル面接データを収集する前記ステップが、面接前データを収集するステップをさらに含み、前記面接前データが、ユーザエージェントデータ、履歴書データ、ユーザインターフェースデータ、第3者の候補者データ、ユーザアカウントデータ、または前職からの候補者データのうちの少なくとも1つを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１３】
前記予測モデルを作るステップをさらに含み、前記予測モデルを作るステップが、
面接キューの履歴的なデータセットを集めるステップと、
前記履歴的なデータセットの前記面接キューを前記業績指数に結びつけるステップとを含む請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
面接キューの履歴的なデータセットを取得するステップと、
面接キューの前記履歴的なデータセットをキュー行列に記憶するステップであって、前記キュー行列の行が、それぞれ、複数の過去の候補者のうちの1人を表し、前記キュー行列の列が、それぞれ、前記面接キューの各々を表す、ステップと、
前記複数の候補者の過去の業績指数を業績スコアベクトルに記憶するステップと、
前記キュー行列および前記業績スコアベクトルを用いて前記予測モデルを構築するステップであって、前記キュー行列が、系特定アルゴリズムの入力行列を表し、前記業績スコアベクトルが、前記系特定アルゴリズムの出力行列を表す、ステップと、
前記予測モデルを訓練するステップとをさらに含む請求項1に記載の方法。
【請求項１５】
前記系特定アルゴリズムが、サポートベクターマシン、回帰、ニューラルネットワーク、木構造分類器、または遺伝的プログラミングを用いる記号回帰のうちの少なくとも1つである請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記業績指数が、期待される候補者の面接のスコア、期待される候補者の決断、仕事の出来の測定基準、定義された期間後の満了の見込みを示す測定基準、学業成績の測定基準、または将来の出来の測定基準のうちの少なくとも1つである請求項1に記載の方法。
【請求項１７】
コンピューティングシステムの処理デバイスによって実行されるときに、
前記処理デバイスによって、モデル駆動型の候補者のソートのためにデジタル面接データのデータセットを選択するステップであって、前記データセットが、複数の面接候補者に関して記録された候補者データを含む、ステップと、
前記複数の面接候補者に関して、
前記処理デバイスによって、複数のデジタル面接キューを特定するためにそれぞれの面接候補者に関する前記候補者データを分析するステップと、
前記処理デバイスによって、前記それぞれの面接候補者に関して特定された前記複数のデジタル面接キューに基づいて業績指数を予測するために予測モデルに前記デジタル面接キューを適用するステップであって、前記処理デバイスにおける査閲者の入力なしに実行される、ステップと、
前記処理デバイスによって、前記予測モデルに前記複数のデジタル面接キューを適用する前記ステップからの予測された業績指数に基づいて前記複数の面接候補者のリストをソートするステップと、
前記処理デバイスによって、査閲者に対するユーザインターフェース内に前記複数の面接候補者の前記ソートされたリストを提示するステップとを含む動作を前記コンピューティングシステムに実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１８】
前記複数のデジタル面接キューが、オーディオキュー、ビデオキュー、またはユーザインタラクションキューのうちの少なくとも1つを含み、前記候補者データを分析する前記ステップが、個人的な候補者データを含む追加的なデジタル面接キューを特定するステップをさらに含む請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１９】
前記デジタル面接データが、オーディオデータを含み、前記動作が、
前記処理デバイスによって、それぞれの候補者によるデジタル面接の前記オーディオデータ内の発話を特定するステップであって、前記発話が、それぞれ、前記デジタル面接内で候補者によって話された1つまたは複数の語の群を含む、ステップと、
前記処理デバイスによって、前記特定された発話に基づいて前記デジタル面接のオーディオキューを生成するステップとをさらに含む請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２０】
前記動作が、
面接キューの履歴的なデータセットを取得するステップと、
面接キューの前記履歴的なデータセットをキュー行列に記憶するステップであって、前記キュー行列の行が、それぞれ、複数の過去の候補者のうちの1人を表し、前記キュー行列の列が、それぞれ、前記面接キューの各々を表す、ステップと、
前記複数の候補者の過去の業績指数を業績スコアベクトルに記憶するステップと、
前記キュー行列および前記業績スコアベクトルを用いて前記予測モデルを構築するステップであって、前記キュー行列が、系特定アルゴリズムの入力行列を表し、前記業績スコアベクトルが、前記系特定アルゴリズムの出力行列を含む、ステップと、
前記予測モデルを訓練するステップとをさらに含む請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２１】
前記業績指数が、期待される候補者の面接のスコア、期待される候補者の決断、仕事の出来の測定基準、定義された期間後の満了の見込み、学業成績の測定基準、または将来の出来の測定基準のうちの少なくとも1つである請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２２】
データストレージデバイスと、
モデル駆動型の候補者ソートツールを含むデジタル面接プラットフォームを実行するための、前記データストレージデバイスに結合された処理デバイスとを含み、前記モデル駆動型の候補者ソートツールが、
モデル駆動型の候補者のソートのためにデジタル面接データのデータセットを選択することであって、前記データセットが、複数の面接候補者に関して記録された候補者データを含む、選択すること、
前記複数の面接候補者に関して、
複数のデジタル面接キューを特定するためにそれぞれの面接候補者に関する前記候補者データを分析すること、および
前記それぞれの面接候補者に関して特定された前記複数のデジタル面接キューに基づいて業績指数を予測するために予測モデルに前記複数のデジタル面接キューを適用することであって、前記モデル駆動型の候補者ソートツールにおける査閲者の入力なしに実行される、適用すること、
前記予測モデルに前記複数のデジタル面接キューを適用することからの予測された業績指数に基づいて前記複数の面接候補者のリストをソートすること、および
前記デジタル面接プラットフォームのユーザインターフェースにおいて査閲者に前記複数の面接候補者の前記ソートされたリストを提示することのためのものである、コンピューティングシステム。
【請求項２３】
前記デジタル面接プラットフォームが、ウェブベースのアプリケーションである請求項22に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２４】
前記データストレージデバイスが、デジタル面接データの前記データセット、前記予測モデル、および面接キューの履歴的なデータを含むデジタル面接データリポジトリを記憶する請求項22に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２５】
前記デジタル面接データが、オーディオデータを含み、前記モデル駆動型の候補者ソートツールが、さらに、
それぞれの候補者によるデジタル面接の前記オーディオデータ内の発話を特定することであって、前記発話が、それぞれ、前記デジタル面接内で候補者によって話された1つまたは複数の語の群を含む、特定することと、
前記特定された発話に基づいて前記デジタル面接のオーディオキューを生成することとのためのものである請求項22に記載のコンピューティングシステム。