(57)【要約】【課題】マッチングの対象となる対象要素とのマッチングシミュレーションにおいて、集合に含まれる要素の数が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させる。【解決手段】  個人と組織とのマッチングを行う情報処理装置は、マッチングの対象となる対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、対象組織以外の非対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、非対象組織の中から、対象組織と類似する少なくとも１つの類似組織を特定する手段を備え、対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、類似組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データを作成する手段を備え、マッチングの対象となる対象個人に関する対象個人情報と、教師データと、に基づいて、対象個人と対象組織とのマッチングレベルを判定する手段を備える。【選択図】図２
2019067072.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人と組織とのマッチングを行う情報処理装置であって、
前記マッチングの対象となる対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、前記対象組織以外の非対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、前記非対象組織の中から、前記対象組織と類似する少なくとも１つの類似組織を特定する手段を備え、
前記対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、前記類似組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データを作成する手段を備え、
前記マッチングの対象となる対象個人に関する対象個人情報と、前記教師データと、に基づいて、前記対象個人と前記対象組織とのマッチングレベルを判定する手段を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記特定する手段は、
前記構成員情報の変数の第１変数重要度を計算し、
前記対象組織の第１変数重要度と、前記対象組織以外の組織の第１変数重要度と、を比較することにより、前記類似組織を特定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定する手段は、
前記教師データに含まれる構成員情報の変数の第２変数重要度を計算し、
前記第２変数重要度と、前記対象個人情報と、比較することにより、前記マッチングレベルを判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象組織に関する組織情報と、前記非対象組織に関する組織情報と、を比較することにより、前記非対象組織のうち、前記類似組織の候補となる候補組織を特定する手段を備え、
前記類似組織を特定する手段は、対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、前記候補組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、前記候補組織の中から前記類似組織を特定する、
請求項１〜３の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記構成員情報は、企業に所属する社員の属性に関する社員属性情報、前記社員に対する試験の結果に関する評価情報、及び、前記社員の評価に関する評価情報の少なくとも１つを含み、
前記対象個人情報は、前記企業を志望する求職者の属性に関する求職者属性情報、及び、前記求職者に対する試験の結果に関する評価情報である、
請求項１〜４の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記対象組織に対して、複数の対象個人のそれぞれとのマッチングレベルを提示する手段を備える、
請求項１〜５の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象個人に対して、複数の対象組織のそれぞれとのマッチングレベルを提示する手段を備える、
請求項１〜６の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記組織は、複数のグループを含み、
前記構成員情報は、前記構成員が所属するグループに関する情報を含み、
前記特定する手段は、マッチングの対象となる対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、前記対象グループ以外の非対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、前記非対象組織の中から、前記対象組織と類似する少なくとも１つの類似グループを特定し、
前記作成する手段は、前記対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、前記類似グループに所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データを作成し、
前記対象個人に関する対象個人情報と、前記教師データと、に基づいて、前記対象個人と前記対象グループとのマッチングレベルを判定する、
請求項１〜７の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記グループは、企業に含まれる部門であり、
前記構成員情報は、前記企業に所属する社員の属性に関する社員属性情報であり、
前記対象個人情報は、前記部門への配属の対象となる社員の社員属性情報である、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
複数の要素から構成される集合と各要素とのマッチングを行う情報処理装置であって、
前記マッチングの対象となる対象集合を構成する要素の要素情報と、前記対象集合以外の非対象集合の要素に関する要素情報と、を比較することにより、前記非対象集合の中から、前記対象集合と類似する類似集合を特定する手段を備え、
前記対象集合の要素に関する要素情報と、前記類似集合の要素に関する要素情報と、を含む教師データを作成する手段を備え、
前記マッチングの対象となる対象要素に関する対象要素情報と、前記教師データと、に基づいて、前記対象要素と前記対象集合とのマッチングレベルを判定する手段を備える、
情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１〜１０の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な分野において、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術の活用が進んでいる。ＡＩ技術の応用例として、教師データを用いて、複数の要素を含む母集団と、ある対象要素とのマッチングを予測するためのマッチングシミュレーションを実行するシステムがある。このようなシステムは、例えば、企業と求職者とのマッチングを予測するために用いられる。
【０００３】
一般に、教師データの母集団が小さいほど、シミュレーション結果の精度が低くなる傾向にある。これに対して、特許文献１には、トピックモデルによる分析手法を利用して、求人情報とレジュメ情報との間の類似度学習を行う方法において、母集団が小さい場合にもシミュレーション結果の精度を向上させる方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１３４７３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の技術では、母集団を構成するデータ要素を加工した後、加工したデータ要素を用いてマッチングシミュレーションを行うので、シミュレーション結果の精度が低い場合がある。
【０００６】
本発明の目的は、複数の要素を含む集合と、マッチングの対象となる対象要素とのマッチングシミュレーションにおいて、集合に含まれる要素の数が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、
個人と組織とのマッチングを行う情報処理装置であって、
前記マッチングの対象となる対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、前記対象組織以外の非対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、前記非対象組織の中から、前記対象組織と類似する少なくとも１つの類似組織を特定する手段を備え、
前記対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、前記類似組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データを作成する手段を備え、
前記マッチングの対象となる対象個人に関する対象個人情報と、前記教師データと、に基づいて、前記対象個人と前記対象組織とのマッチングレベルを判定する手段を備える、
情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、マッチングの対象となる対象要素とのマッチングシミュレーションにおいて、集合に含まれる要素の数が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態の概要の説明図である。
【図３】本実施形態の概要の一例の説明図である。
【図４】本実施形態の企業情報データベースのデータ構造を示す図である。
【図５】本実施形態の社員情報データベースのデータ構造を示す図である。
【図６】本実施形態の求職者情報データベースのデータ構造を示す図である。
【図７】本実施形態の情報処理のフローチャートである。
【図８】図７の情報処理においてクライアント装置に表示される画面例を示す図である。
【図９】本実施形態の情報処理の説明図である。
【図１０】変形例１の概要の説明図である。
【図１１】変形例２の概要の説明図である。
【図１２】変形例４の情報処理においてクライアント装置に表示される画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１１】
（１）情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【００１２】
図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０とを備える。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
【００１３】
クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
【００１４】
サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。
【００１５】
（１−１）クライアント装置の構成
図１を参照して、クライアント装置１０の構成について説明する。
【００１６】
図１に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。
【００１７】
記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【００１８】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
【００１９】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
【００２０】
プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。
【００２１】
入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【００２２】
通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。
【００２３】
（１−２）サーバの構成
図１を参照して、サーバ３０の構成について説明する。
【００２４】
図１に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
【００２５】
記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【００２６】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
【００２７】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
【００２８】
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。
【００２９】
入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【００３０】
通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。
【００３１】
（２）本実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。図２は、本実施形態の概要の説明図である。
【００３２】
図２に示すように、本実施形態のサーバ３０は、マッチングの対象となる対象要素ＴＥと、マッチングの対象となる集合Ｇ１とのマッチングを予測するためのマッチングシミュレーションを実行する。
【００３３】
対象要素ＴＥには、対象要素に関する対象要素情報が関連付けられている。
【００３４】
複数の集合Ｇ１〜Ｇ３は、それぞれ、複数の要素を含む。
各集合Ｇ１〜Ｇ３には、集合に含まれる要素に関する要素情報が関連付けられている。
【００３５】
サーバ３０は、対象要素ＴＥ及び集合Ｇ１に関するマッチングシミュレーションにおいて、集合Ｇ１の要素情報に加えて、集合Ｇ１と類似する集合Ｇ２の要素情報を教師データＴＤとして参照する。
【００３６】
一般的なマッチングシミュレーションでは、マッチングの対象となる集合Ｇ１に関連付けられた情報のみが教師データＴＤとして参照される。
これに対して、サーバ３０は、マッチングの対象となる集合Ｇ１に関連付けられた情報だけでなく、マッチングの対象と類似する集合Ｇ２に関連付けられた情報も、教師データＴＤとして参照する。つまり、サーバ３０は、教師データＴＤを拡張する。
【００３７】
本実施形態の概要の一例について説明する。図３は、本実施形態の概要の一例の説明図である。
【００３８】
図３に示すように、本実施形態のサーバ３０は、求職者ＡＰＰ（「個人」の一例）と企業（「組織」の一例）とのマッチングシミュレーションを実行する。
【００３９】
求職者ＡＰＰには、求職者ＡＰＰに関する求職者情報が関連付けられている。
【００４０】
複数の企業ＣＯＭ１〜ＣＯＭ３には、それぞれ、少なくとも１人の社員（「構成員」の一例）が所属している。
各企業ＣＯＭ１〜ＣＯＭ３には、社員に関する社員情報（「構成員情報」の一例）が関連付けられている。
【００４１】
サーバ３０は、求職者ＡＰＰと企業ＣＯＭ１とのマッチングシミュレーションにおいて、企業ＣＯＭ１の社員情報に加えて、企業ＣＯＭ１と類似する企業ＣＯＭ２の社員情報を教師データＴＤとして参照する。
【００４２】
これにより、マッチングの対象となる企業ＣＯＭ１の要素の母集団が小さい場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。具体的には、企業ＣＯＭ１に所属する社員の数が少ない（つまり、企業ＣＯＭ１の社員情報のデータ量が小さい）場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。
【００４３】
（３）データベース
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。
【００４４】
（３−１）企業情報データベース
本実施形態の企業情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態の企業情報データベースのデータ構造を示す図である。
【００４５】
図４の企業情報データベースには、企業に関する企業情報（「組織情報」の一例）が格納される。
企業情報データベースは、「企業ＩＤ」フィールドと、「企業名」フィールドと、「企業属性」フィールドと、「業績」フィールドと、「目的変数」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【００４６】
「企業ＩＤ」フィールドには、企業を識別する企業ＩＤが格納される。企業ＩＤは、サーバ３０によって決定される。
【００４７】
「企業名」フィールドには、企業名を示す情報（例えば、テキスト）が格納される。企業名は、企業情報をサーバ３０に登録するオペレータによって任意に決定される。
【００４８】
「企業属性」フィールドには、企業の属性に関する企業属性情報が格納される。「企業属性」フィールドは、「業種」フィールドと、「社員数」フィールドと、「所在地」フィールドと、を含む。企業属性情報は、企業情報をサーバ３０に登録するオペレータによって任意に決定される、又は、サーバ３０が外部サーバから取得する。
【００４９】
「業種」フィールドには、企業の業種に関する情報が格納される。
【００５０】
「社員数」フィールドには、企業の社員数に関する情報が格納される。
【００５１】
「所在地」フィールドには、企業の所在地（例えば、本社が所在する場所）に関する情報が格納される。
【００５２】
「業績」フィールドには、企業の業績に関する業績情報が格納される。「企業属性」フィールドは、「売上」フィールドと、「利益」フィールドと、を含む。業績情報は、企業情報をサーバ３０に登録するオペレータによって任意に決定される、又は、サーバ３０が外部サーバから取得する。
【００５３】
「売上」フィールドには、企業の売上に関する情報が格納される。
【００５４】
「利益」フィールドには、企業の利益に関する情報が格納される。
【００５５】
「目的変数」フィールドには、企業が求める人材を示す目的変数が格納される。目的変数は、企業情報をサーバ３０に登録するオペレータによって任意に決定される。
【００５６】
（３−２）社員情報データベース
本実施形態の社員情報データベースについて説明する。図５は、本実施形態の社員情報データベースのデータ構造を示す図である。
【００５７】
図５の社員情報データベースには、企業に所属する社員に関する社員情報が格納される。
社員情報データベースは、「社員ＩＤ」フィールドと、「社員名」フィールドと、「部門コード」フィールドと、「社員属性」フィールドと、「入社前客観評価」フィールドと、「入社前主観評価」フィールドと、「入社後客観評価」フィールドと、「入社後主観評価」フィールドと、を含む。
社員情報データベースは、企業ＩＤに関連付けられる。
【００５８】
「社員ＩＤ」フィールドには、社員を識別する社員ＩＤが格納される。
【００５９】
「社員名」フィールドには、社員名を示す情報（例えば、テキスト）が格納される。
【００６０】
「部門コード」フィールドには、社員が所属する部門を識別する部門コードが格納される。
【００６１】
「社員属性」フィールドには、社員の属性に関する社員属性情報が格納される。「社員属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「学歴」フィールドと、「志望動機」フィールドと、「性格」フィールドと、を含む。「社員属性」フィールドの情報は、例えば、入社前に提出された履歴書に基づいて決まる。
【００６２】
「性別」フィールドには、社員の性別に関する情報が格納される。
【００６３】
「学歴」フィールドには、社員の学歴に関する情報が格納される。
【００６４】
「志望動機」フィールドには、社員の志望動機に関する情報が格納される。
【００６５】
「性格」フィールドには、社員の性格に関する情報が格納される。
【００６６】
「入社前客観評価」フィールドには、入社前の社員に対して実施された試験によって得られる客観的な評価に関する入社前客観評価情報（「評価情報」の一例）が格納される。「入社前客観評価」フィールドは、複数の「指標」フィールドを含む。
各「指標」フィールドには、当該試験において測られる指標毎の評価（例えば、社員の能力）を示すスコアが格納される。
指標は、例えば、以下を含む。
・将来性
・チャレンジ精神
・協調性
【００６７】
「入社前主観評価」フィールドには、入社前の社員に対して実施された試験によって得られる主観的な評価（例えば、入社前の社員の企業に対する満足度）に関する入社前主観評価情報（「評価情報」の一例）が格納される。
【００６８】
「入社後客観評価」フィールドには、入社後の社員に対して実施された試験によって得られる客観的な評価に関する入社後客観評価情報（「評価情報」の一例）が格納される。「入社後客観評価」フィールドは、複数の「指標」フィールドを含む。
各「指標」フィールドには、当該試験において測られる指標毎の評価（例えば、社員の能力）を示すスコアが格納される。「入社後客観評価」フィールドの各「指標」フィールドは、「入社前客観評価」フィールドの各「指標」フィールドに対応する。
【００６９】
「入社前主観評価」フィールドには、入社後の社員に対して実施された試験によって得られる主観的な評価（例えば、入社後の社員の企業に対する満足度）に関する入社後主観評価情報（「評価情報」の一例）が格納される。
【００７０】
（３−３）求職者情報データベース
本実施形態の求職者情報データベースについて説明する。図６は、本実施形態の求職者情報データベースのデータ構造を示す図である。
【００７１】
図６の求職者情報データベースには、求職者に関する求職者情報が格納される。
求職者情報データベースは、「求職者ＩＤ」フィールドと、「求職者名」フィールドと、「求職者画像」フィールドと、「求職者属性」フィールドと、「入社前客観評価」フィールドと、「入社前主観評価」フィールドと、「マッチングスコア」フィールドと、を含む。
求職者情報データベースは、企業ＩＤに関連付けられる。
【００７２】
「求職者ＩＤ」フィールドには、求職者を識別する求職者ＩＤが格納される。
【００７３】
「求職者名」フィールドには、求職者名を示す情報（例えば、テキスト）が格納される。
【００７４】
「求職者画像」フィールドには、求職者の画像データが格納される。
【００７５】
「求職者属性」フィールドには、求職者の属性に関する求職者属性情報が格納される。「求職者属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「学歴」フィールドと、「志望動機」フィールドと、「性格」フィールドと、を含む。
【００７６】
「性別」フィールドには、求職者の性別に関する情報が格納される。
【００７７】
「学歴」フィールドには、求職者の学歴に関する情報が格納される。
【００７８】
「志望動機」フィールドには、求職者の志望動機に関する情報が格納される。
【００７９】
「性格」フィールドには、求職者の性格に関する情報が格納される。
【００８０】
「入社前客観評価」フィールドには、入社前の求職者に対して実施された試験の結果から得られる入社前客観評価情報が格納される。「入社前客観評価」フィールドは、複数の「指標」フィールドを含む。
各「指標」フィールドには、当該試験において測られる指標毎の能力を示すスコアが格納される。各「指標」フィールドは、図５の「入社前客観評価」フィールドの各「指標」フィールドに対応する。
【００８１】
「入社前主観評価」フィールドには、入社前の求職者に対して実施された試験によって得られる入社前主観評価情報が格納される。
【００８２】
「マッチングスコア」フィールドには、求職者情報データベースに関連付けられた企業ＩＤによって識別される企業と求職者とのマッチングレベルを示すマッチングスコアが格納される。マッチングスコアは、マッチングシミュレーションのシミュレーション結果である。
【００８３】
（４）情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。図７は、本実施形態の情報処理のフローチャートである。図８は、図７の情報処理においてクライアント装置に表示される画面例を示す図である。図９は、本実施形態の情報処理の説明図である。
【００８４】
図７に示すように、クライアント装置１０は、マッチングリクエスト（Ｓ１００）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２が、画面Ｐ１００（図８）をディスプレイに表示する。
【００８５】
画面Ｐ１００は、操作オブジェクトＢ１００と、入力フィールドオブジェクトＦ１００と、を含む。
入力フィールドオブジェクトＦ１００は、企業ＩＤの入力を受け付けるオブジェクトである。
操作オブジェクトＢ１００は、マッチングリクエストのユーザ指示を受け付けるためのオブジェクトである。
【００８６】
ユーザ（例えば、企業の採用担当者）が、入力フィールドオブジェクトＦ１００に企業ＩＤを入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１００を指定すると、プロセッサ１２は、マッチングリクエストデータをサーバ３０に送信する。
マッチングリクエストデータは、入力フィールドオブジェクトＦ１００に入力された企業ＩＤを含む。
【００８７】
ステップＳ１００の後、サーバ３０は、第１変数重要度の計算（Ｓ３００）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、企業情報データベース（図４）に含まれる各企業ＩＤに関連付けられた社員情報データベース（図５）のうち、「部門コード」フィールド、「社員属性」フィールド、「入社前客観評価」フィールド、「入社前主観評価」フィールド、「入社後客観評価」フィールド、及び、「入社後主観評価」フィールドの情報を説明変数として特定する。
プロセッサ３２は、企業情報データベースを参照して、マッチングリクエストデータに含まれる企業ＩＤに関連付けられた目的変数を特定する。
プロセッサ３２は、第１数理モデル（例えば、式１の重回帰分析モデル）を用いて、目的変数（例えば、「将来性」）に対する各説明変数の寄与率を示す第１変数重要度を計算する。
つまり、第１変数重要度は、企業情報データベースに登録されている各企業の社員情報の変数重要度である。
ｙｍ＝ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋…ｂｎｘｎ  …（式１）
・ｙは、企業情報の目的変数
・ｘは、企業情報の説明変数
・ｍ（≧１）は、企業情報の目的変数の数
・ｎは、企業情報の説明変数の数
・ｂｉ（ｉ＝０〜ｎ）は、定数
【００８８】
例えば、ｍ＝１の場合、ステップＳ３００では、企業ＣＯＭ１〜ＣＯＭｎ（ｎは２以上の整数）の「将来性」に関する第１変数重要度が得られる。
【００８９】
図７に示すように、Ｓ３００の後、サーバ３０は、類似集合の特定（Ｓ３０１）を実行する。
具体的には、マッチングリクエストデータに含まれる企業ＩＤに関連付けられた社員情報データベースの第１変数重要度（つまり、対象企業の第１変数重要度）と、当該企業ＩＤ以外の企業ＩＤに関連付けられた社員情報データベースの第１変数重要度（つまり、非対象企業の第１変数重要度）と、を比較することにより、対象企業と類似する非対象企業（以下「類似企業」という）の企業ＩＤを特定する。
プロセッサ３２は、例えば、以下の少なくとも１つの類似条件を満たす非対象企業を類似企業として特定する。
・ステップＳ３００で計算された第１変数重要度の分布について、対象企業と類似する非対象企業
・ステップＳ３００で計算された第１変数重要度のうち上位から所定数（例えば、３つ）の第１変数重要度の差について、所定値以下である非対象企業
・ステップＳ３００で計算された第１変数重要度のうち上位から所定数（例えば、３つ）の第１変数重要度の比について、同一である非対象企業
・ステップＳ３００で計算された第１変数重要度をコサイン類似度モデルに代入することにより得られたコサイン類似度が所定値以上である非対象企業
【００９０】
例えば、図９に示すように、ステップＳ３０１では、対象企業ＣＯＭ１の第１変数重要度と、非対象企業ＣＯＭｎの第１変数重要度と、を比較した結果、類似条件を満たす第１変数重要度に対応する非対象企業ＣＯＭ２が類似企業として特定される。
【００９１】
プロセッサ３２は、特定した類似企業に関する類似企業情報を、クライアント装置１０に送信する。類似企業情報は、類似企業の企業ＩＤと、類似企業の企業名と、類似企業の第１変数重要度と、を含む。
【００９２】
図７に示すように、ステップＳ３０１の後、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ１０１）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、ステップＳ３０１において送信された類似企業情報に基づいて、画面Ｐ１０１をディスプレイに表示する。
【００９３】
図８に示すように、画面Ｐ１０１は、表示オブジェクトＡ１０１と、操作オブジェクトＢ１０１ａ〜Ｂ１０１ｂと、を含む。
表示オブジェクトＡ１０１には、類似企業の企業名と、類似企業の「将来性」に関する第１変数重要度と、が表示される。
操作オブジェクトＢ１０１ａは、表示オブジェクトＡ１０１に表示された企業の中から、ステップＳ３０２において参照される企業の指定を受け付けるためのチェックボックスオブジェクトである。操作オブジェクトＢ１０１ａには、類似企業情報に含まれる企業ＩＤが割り当てられる。操作された操作オブジェクトＢ１０１ａは、選択状態になる。
操作オブジェクトＢ１０１ｂは、選択状態を確定させるためのユーザの指示を受け付けるオブジェクトである。
【００９４】
ユーザが、画面Ｐ１０１において、任意の企業に対応する操作オブジェクトＢ１０１ａを操作すると、プロセッサ１２は、操作された操作オブジェクトＢ１０１ａに割り当てられた企業ＩＤを特定する。
ユーザが操作オブジェクトＢ１０１ｂを操作すると、プロセッサ１２は、特定した企業ＩＤをサーバ３０に送信する。
【００９５】
図７に示すように、ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、教師データの作成（Ｓ３０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、以下の情報を含む教師データを作成する。
・マッチングリクエストデータに含まれる企業ＩＤに関連付けられた社員情報データベースの情報（つまり、対象企業に所属する社員の社員情報）
・ステップＳ１０１でクライアント装置１０から送信された企業ＩＤに関連付けられた社員情報データベースの情報（つまり、類似企業に所属する社員の社員情報）
【００９６】
例えば、図９に示すように、ステップＳ３０２では、対象企業ＣＯＭ１の社員情報１と、類似企業ＣＯＭ２の社員情報２と、を含む教師データが得られる。
【００９７】
図７に示すように、ステップＳ３０２の後、サーバ３０は、第２変数重要度の計算（Ｓ３０３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３０２で作成した教師データ（つまり、対象企業及び類似企業の社員情報）のうち、ステップＳ３００で説明変数として特定した情報と同一の情報（つまり、「部門コード」フィールド、「社員属性」フィールド、「入社前客観評価」フィールド、「入社前主観評価」フィールド、「入社後客観評価」フィールド、及び、「入社後主観評価」フィールドの情報）を、ステップＳ３０３の説明変数として特定する。
プロセッサ３２は、企業情報データベースを参照して、マッチングリクエストデータに含まれる企業ＩＤに関連付けられた目的変数を特定する。
プロセッサ３２は、第１数理モデルを構成する数式の数より多い数式から構成される第２数理モデル（例えば、式２の多項ロジットモデル）を用いて、ステップＳ３０２で作成した教師データ（つまり、対象企業及び類似企業の社員情報）のうち、目的変数に対する各説明変数の寄与率を示す第２変数重要度を計算する。
つまり、第２変数重要度は、対象企業及び類似企業の社員情報の変数重要度である。
2019067072.tif 000003
・ｊ（＞ｍ）は、対象企業及び類似企業の社員情報の目的変数の数
・αｊは、定数
・β１ｊは、係数
・ＸＫｊは、対象企業及び類似企業の社員情報の説明変数
【００９８】
例えば、図９に示すように、ステップＳ３０３では、教師データ（対象企業ＣＯＭ１の社員情報１及び類似企業ＣＯＭ２の社員情報２）について、複数の目的変数の第２変数重要度が得られる。例えば、ｊ＝３の場合、「将来性」、「チャンレジ精神」、及び、「協調性」の第２変数重要度が得られる。
【００９９】
図７に示すように、ステップＳ３０３の後、サーバ３０は、マッチングレベルの判定（Ｓ３０４）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、マッチングリクエストデータに含まれる求職者ＩＤに関連付けられた求職者情報データベース（図６）を特定する。特定された求職者情報データベースには、マッチングの対象となる対象求職者（「対象要素」及び「対象個人」の一例）の求職者情報（「対象要素情報」及び「対象個人情報」の一例）が格納されている。
【０１００】
プロセッサ３２は、特定した求職者情報データベース（図６）の情報と、ステップＳ３０３で計算した第２変数重要度と、に基づいて、マッチングリクエストデータに含まれる企業ＩＤによって識別される対象企業と各求職者とのマッチングスコアを計算する。
一例として、プロセッサ３２は、以下のように、求職者情報データベースの「入社前客観評価」フィールドの各「指標」フィールドの情報と、当該指標に対応する第２変数重要度とを、任意の一般線形モデル（例えば、重回帰モデル）に代入することにより、目的変数（例えば、将来性、チャンレジ精神、及び、協調性）毎のスコアを計算する。
プロセッサ３２は、各目的変数のスコアを、任意の統計モデル（例えば、重み付け推定モデル）に代入することにより、マッチングスコアを計算する。
重み付け推定モデルを構成する複数の重みは、例えば、企業情報データベース（図４）の「目的変数」フィールドの情報によって決まる。より具体的には、「目的変数」フィールドの情報が「将来性」である場合、目的変数「将来性」の重みが最も大きくなる。
【０１０１】
ステップＳ３０４の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３０５）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、Ｓ３００で特定した求職者情報データベース（図６）の「マッチングスコア」フィールドに、ステップＳ３０４で計算したマッチングスコアを格納する。
【０１０２】
ステップＳ３０５の後、サーバ３０は、マッチングレスポンス（Ｓ３０６）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、マッチングレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。マッチングレスポンスデータは、ステップＳ３０５で更新された求職者情報データベース（図６）の情報（例えば、求職者ＩＤ、求職者名、及び、マッチングスコア）を含む。
【０１０３】
ステップＳ３０６の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０２（図８）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１０２には、求職者ＩＤ、求職者名、及び、ステップＳ３０４で計算されたマッチングスコアのリストＡ１０２が表示される。
【０１０４】
本実施形態によれば、サーバ３０は、対象企業ＣＯＭ１の情報だけでなく、対象企業ＣＯＭ１と類似する類似企業ＣＯＭ２の社員情報も教師データとして参照して、マッチングシミュレーションを実行する。これにより、対象企業ＣＯＭ１の社員情報の量（例えば、対象企業ＣＯＭ１に所属する社員の数）が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。つまり、対象企業ＣＯＭ１にとって、社員の数に関わらず、最適な求職者ＡＰＰを提示することができる。
【０１０５】
特に、対象企業ＣＯＭ１に所属する社員の数が少ないことは、求職者を選別する実績が少ないことを意味する。つまり、社員数の少ない企業にとって、自社に適した求職者を選別することは極めて難しい。同様に、求職者にとっても、社員数の少ない企業の中から、自身にとって適した企業を選ぶことは難しい。
本実施形態によれば、社員数の少ない企業に対しても、当該企業の情報だけでなく、類似企業の情報も教師データとして参照する。これにより、社員数の少ない企業と、社員数の少ない企業への求職を志望する求職者とのマッチングの高精度なシミュレーション結果を提示することができる。
【０１０６】
特に、ステップＳ３００において、第２数理モデルより少ない数の数式から構成される第１数理モデルを用いることにより、画面Ｐ１０１に表示される第１変数重要度の項目の数を抑制することができる。これにより、ユーザによる類似企業の比較が明確且つ容易になる。
【０１０７】
特に、ステップＳ３０３において、第１数理モデルより多い数の数式から構成される第２数理モデルを用いることにより、ステップＳ３０６において得られるマッチングスコアの精度を向上させることができる。
【０１０８】
（５）変形例
本実施形態の変形例について説明する。
【０１０９】
（５−１）変形例１
変形例１について説明する。変形例１は、組織を構成するグループと、組織に所属する構成員とのマッチングシミュレーションの例である。
【０１１０】
変形例１の概要について説明する。図１０は、変形例１の概要の説明図である。
【０１１１】
図１０に示すように、本実施形態のサーバ３０は、部門ＤＩＶ３に所属する社員ＥＭＰ３（「個人」の一例）と、部門ＤＩＶ２（「グループ」の一例）とのマッチングシミュレーションを実行する。
【０１１２】
社員ＥＭＰ３には、社員ＥＭＰ３に関する社員情報が関連付けられている。
【０１１３】
複数の部門ＤＩＶ１〜ＤＩＶ３には、それぞれ、少なくとも１人の社員（「構成員」の一例）が所属している。
各部門ＤＩＶ１〜ＤＩＶ３には、部門に所属する社員に関する社員情報（「構成員情報」の一例）が関連付けられている。
【０１１４】
サーバ３０は、社員ＥＭＰ３と部門ＤＩＶ２とのマッチングシミュレーションにおいて、部門ＤＩＶ２の社員情報に加えて、部門ＤＩＶ２と類似する部門ＤＩＶ１の社員情報を教師データＴＤとして参照する。
【０１１５】
これにより、マッチングの対象となる対象部門の要素の母集団が小さい場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。具体的には、部門ＤＩＶ２に所属する社員の数が少ない（つまり、部門ＤＩＶ２の社員情報のデータ量が小さい）場合であっても、シミュレーション結果（例えば、社員ＥＭＰ３を配属すべき部門の予測結果）の精度を向上させることができる。
【０１１６】
（５−２）変形例２
変形例２について説明する。変形例２は、企業情報を考慮して、類似企業を特定する例である。図１１は、変形例２の説明図である。
【０１１７】
変形例２のサーバ３０は、図７のステップＳ３００の前に、対象企業ＣＯＭ１の企業情報と類似する企業情報を有する非対象企業を特定する。一例として、サーバ３０は、対象企業１の企業属性情報及び業績情報（図４）の少なくとも１つが同一又は類似する非対象企業を特定する。
例えば、図１１に示すように、企業ＣＯＭｎのうち、対象企業ＣＯＭ１の社員情報と類似する社員情報に対応する非対象企業ＣＯＭ３及びＣＯＭ４が、候補企業として特定される。
【０１１８】
サーバ３０は、図７のステップＳ３００において、対象企業ＣＯＭ１の社員情報１、並びに、候補企業（非対象企業ＣＯＭ３及びＣＯＭ４）の社員情報３及び４の第１変数重要度を計算する。
サーバ３０は、ステップＳ３０１において、対象企業ＣＯＭ１の第１変数重要度と、非対象企業ＣＯＭ３及びＣＯＭ４の第１変数重要度と、を比較することにより、類似企業を特定する。
例えば、図１１に示すように、第１変数重要度について、対象企業ＣＯＭ１と類似する非対象企業ＣＯＭ３が類似企業として特定される。
【０１１９】
サーバ３０は、図７のステップＳ３０２において、対象企業ＣＯＭ１の社員情報１及び類似企業ＣＯＭ３の社員情報３を含む教師データを作成する（図１１）。
サーバ３０は、ステップＳ３０３において、教師データ（対象企業ＣＯＭ１の社員情報１及び類似企業ＣＯＭ３の社員情報３）の第２変数重要度を計算する。
【０１２０】
変形例２によれば、企業情報が対象企業により近い候補企業の中から類似企業を選択する。したがって、本実施形態と比べて、対象企業の第１変数重要度と、教師データの第２変数重要度との誤差が小さくなる。これにより、シミュレーション結果の精度をより向上させることができる。
【０１２１】
（５−３）変形例３ 
変形例３について説明する。変形例３は、マッチングシミュレーション（図７）の開始条件に関する変形例である。
【０１２２】
変形例３のサーバ３０は、求職者ＡＰＰのマッチングリクエストに応じて、マッチングシミュレーションを実行しても良い。
この場合、サーバ３０は、求職者ＡＰＰに対して、企業毎のマッチングスコアを提示する。
これにより、求職者ＡＰＰは、自身に適した企業を知ることができる。
【０１２３】
変形例３のサーバ３０は、求職者ＡＰＰが新規に登録される（つまり、図６の求職者情報データベースに新規レコードが追加される）度に、マッチングシミュレーションを実行しても良い。
これにより、企業は、自社を志望する求職者ＡＰＰが登録される度に、自社に適した求職者ＡＰＰを知ることができる。
特に、サーバ３０は、企業と求職者ＡＰＰとのマッチングスコアが所定値以上である求職者ＡＰＰが特定された場合に、当該企業に当該求職者ＡＰＰに関する求職者情報を通知（例えば、メール送信）しても良い。これにより、企業は、自社に適した求職者ＡＰＰが登録されたことを容易に知ることができる。
【０１２４】
（５−４）変形例４
変形例４について説明する。変形例４は、求職者に対して、各企業のマッチングスコアを提示する例である。図１２は、変形例４の情報処理においてクライアント装置に表示される画面例を示す図である。
【０１２５】
図１２に示すように、プロセッサ１２は、ステップＳ１００（図７）において、画面Ｐ２００（図１２）をディスプレイに表示する。
【０１２６】
画面Ｐ２００は、操作オブジェクトＢ１００と、入力フィールドオブジェクトＦ２００と、を含む。
入力フィールドオブジェクトＦ２００は、求職者ＩＤの入力を受け付けるオブジェクトである。
【０１２７】
ユーザ（例えば、求職者）が、入力フィールドオブジェクトＦ２００に自身の求職者ＩＤを入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１００を指定すると、プロセッサ１２は、マッチングリクエストデータをサーバ３０に送信する。
マッチングリクエストデータは、入力フィールドオブジェクトＦ２００に入力された企業ＩＤを含む。
【０１２８】
プロセッサ１２は、ステップＳ３０４において、マッチングリクエストデータに含まれる求職者ＩＤによって識別される求職者と各対象企業とのマッチングスコアを計算する。
【０１２９】
プロセッサ１２は、ステップＳ１０２（図７）において、画面Ｐ２０２（図１２）をディスプレイに表示する。
【０１３０】
ステップＳ３０６（図７）の後、クライアント装置１０は、シミュレーション結果の提示（Ｓ１０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ２０２（図１２）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ２０２には、企業ＩＤ、企業名、及び、ステップＳ３０４で計算されたマッチングスコアのリストＡ２０２が表示される。
【０１３１】
変形例４によれば、社員数の少ない企業への求職者に対して、当該企業とのマッチングの高精度なシミュレーション結果を提示することができる。
【０１３２】
（６）本実施形態の小括
本実施形態について小括する。
【０１３３】
本実施形態の第１態様は、
個人と組織とのマッチングを行う情報処理装置（例えば、サーバ３０）であって、
マッチングの対象となる対象組織（例えば、対象企業ＣＯＭ１）に所属する構成員（例えば、社員）に関する構成員情報と、対象組織以外の非対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、非対象組織の中から、対象組織と類似する少なくとも１つの類似組織（例えば、類似企業ＣＯＭ２）を特定する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、類似組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データＴＤを作成する手段（例えば、ステップＳ３０２の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
マッチングの対象となる対象個人（例えば、求職者ＡＰＰ）に関する対象個人情報と、教師データＴＤと、に基づいて、対象個人と対象組織とのマッチングレベルを判定する手段（例えば、ステップＳ３０４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置。
【０１３４】
第１態様によれば、教師データＴＤが、対象企業ＣＯＭ１だけでなく、類似企業ＣＯＭ２の社員情報も含む。これにより、対象企業ＣＯＭ１の社員数が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度の低下を向上させることができる。
【０１３５】
本実施形態の第２態様では、
特定する手段は、
構成員情報の変数の第１変数重要度を計算し、
対象組織の第１変数重要度と、対象組織以外の組織の第１変数重要度と、を比較することにより、類似組織を特定する。
【０１３６】
第２態様によれば、類似組織の特定の精度を向上させることができる。その結果、シミュレーション結果の精度がより向上する。
【０１３７】
本実施形態の第３態様では、
判定する手段は、
教師データＴＤに含まれる構成員情報の変数の第２変数重要度を計算し、
第２変数重要度と、対象個人情報と、比較することにより、マッチングレベルを判定する。
【０１３８】
第３態様によれば、類似組織の特定の精度を向上させることができる。その結果、シミュレーション結果の精度がより向上する。
【０１３９】
本実施形態の第４態様では、
対象組織に関する組織情報と、非対象組織に関する組織情報と、を比較することにより、非対象組織のうち、類似組織の候補となる候補組織（例えば、非対象企業ＣＯＭ３及びＣＯＭ４）を特定する手段を備え、
類似組織を特定する手段は、対象組織に所属する構成員に関する構成員情報と、候補組織に所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、候補組織の中から類似組織（例えば、類似企業ＣＯＭ３）を特定する。
【０１４０】
第４態様によれば、企業情報が近い候補企業の中から類似企業を選択する。これにより、シミュレーション結果の精度をより向上させることができる。
【０１４１】
本実施形態の第５態様では、
構成員情報は、企業に所属する社員の属性に関する社員属性情報、社員に対する試験の結果に関する入社前客観評価情報、及び、社員の評価に関する評価情報の少なくとも１つを含み、
対象個人情報は、企業を志望する求職者の属性に関する求職者属性情報、及び、求職者に対する試験の結果に関する入社前客観評価情報である。
【０１４２】
第５態様によれば、企業（特に、社員数の少ない中小企業）と、当該企業へ求職する求職者とのマッチングを高精度に実行することができる。
【０１４３】
本実施形態の第６態様では、対象組織（例えば、抽象企業の担当者）に対して、複数の対象個人（例えば、求職者）のそれぞれとのマッチングレベルを提示する手段（例えば、ステップＳ３０６の処理を実行するプロセッサ３２）を備える。
【０１４４】
本実施形態の第７態様では、対象個人（例えば、求職者）に対して、複数の対象組織（例えば、抽象企業）のそれぞれとのマッチングレベルを提示する手段を備える。
【０１４５】
本実施形態の第８態様は、
組織は、複数のグループを含み、
構成員情報は、構成員が所属するグループに関する情報を含み、
特定する手段は、マッチングの対象となる対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、対象グループ以外の非対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、を比較することにより、非対象組織の中から、対象組織と類似する少なくとも１つの類似グループを特定し、
作成する手段は、対象グループに所属する構成員に関する構成員情報と、類似グループに所属する構成員に関する構成員情報と、を含む教師データを作成し、
対象個人に関する対象個人情報と、教師データと、に基づいて、対象個人と対象グループとのマッチングレベルを判定する。
【０１４６】
第８態様によれば、組織に含まれる複数のグループと、構成員とのマッチングを高精度に実行することができる。
【０１４７】
本実施形態の第９態様では、
構成員情報は、企業に所属する社員の属性に関する社員属性情報であり、
対象個人情報は、部門への配属の対象となる社員の社員属性情報である。
【０１４８】
第９態様によれば、部門（特に、社員数の少ない部門）と、当該部門への異動を希望する社員とのマッチングを高精度に実行することができる。
【０１４９】
本実施形態の第１０態様は、
複数の要素から構成される集合と各要素とのマッチングを行う情報処理装置（例えば、サーバ３０）であって、
マッチングの対象となる対象集合Ｇ１を構成する要素の要素情報と、対象集合以外の非対象集合Ｇ２〜Ｇ３の要素に関する要素情報と、を比較することにより、非対象集合Ｇ２〜Ｇ３の中から、対象集合Ｇ１と類似する類似集合Ｇ２を特定する手段を備え、
対象集合Ｇ１の要素に関する要素情報と、類似集合Ｇ２の要素に関する要素情報と、を含む教師データＴＤを作成する手段を備え、
マッチングの対象となる対象要素ＴＥに関する対象要素情報と、教師データＴＤと、に基づいて、対象要素ＴＥと対象集合Ｇ１とのマッチングレベルを判定する手段を備える、
情報処理装置である。
【０１５０】
第１０態様によれば、第１態様と同様に、複数の要素を含む集合と、対象要素とのマッチングシミュレーションにおいて、集合に含まれる要素の数が少ない場合であっても、シミュレーション結果の精度を向上させることができる。
【０１５１】
（７）その他の変形例
【０１５２】
記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。
【０１５３】
本実施形態は、個人と企業の例を主に示したが、本実施形態は、以下の例にも適用可能である。
・アルバイトと配属先店舗のマッチング
・労働者と工場のマッチング
・患者と病院のマッチング
・生徒と学校のマッチング
・生徒とクラスのマッチング
・要介護者と介護施設のマッチング
・公務員と官公庁のマッチング
・医療従事者と病院のマッチング
【０１５４】
上述の実施形態では、図７のステップＳ３００で用いる第１数理モデルとして重回帰分析モデルを例示し、ステップＳ３０３で用いる第２数理モデルとして多項ロジットモデルを例示したが、第１数理モデル及び第２数理モデルは、この例示に限られない。
第１分析モデルは、任意の数理モデルを用いても良い。この場合、第２分析モデルは、第１分析モデルより多い数の数式で構成される数理モデルを用いることが好ましい。
特に、第１数理モデルは、任意の一般化線形モデルを用いることが好ましい。この場合、第２数理モデルは、第１数理モデルより多い数の数式で構成される一般化線形モデルを用いることが好ましい。
【０１５５】
図７のステップＳ１０１は省略可能である。この場合、ステップＳ３００によって計算された第１変数重要度に基づいて、ステップＳ３０１が実行される。図８の画面Ｐ１０１は表示されないので、ユーザが入力フィールドオブジェクトＦ１００に企業ＩＤを入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１００を指定すると、サーバ３０は、ステップＳ３００〜ステップＳ３０６を実行する。従って、クライアント装置１０のディスプレイには、画面Ｐ１００の後、画面Ｐ１０２が表示される。
【０１５６】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。
【符号の説明】
【０１５７】
１        ：情報処理システム
１０      ：クライアント装置
１１      ：記憶装置
１２      ：プロセッサ
１３      ：入出力インタフェース
１４      ：通信インタフェース
３０      ：サーバ
３１      ：記憶装置
３２      ：プロセッサ
３３      ：入出力インタフェース
３４      ：通信インタフェース
【図１】
2019067072.tif 000004
【図２】
2019067072.tif 000005
【図３】
2019067072.tif 000006
【図４】
2019067072.tif 000007
【図５】
2019067072.tif 000008
【図６】
2019067072.tif 000009
【図７】
2019067072.tif 000010
【図８】
2019067072.tif 000011
【図９】
2019067072.tif 000012
【図１０】
2019067072.tif 000013
【図１１】
2019067072.tif 000014
【図１２】
2019067072.tif 000015