(57)【要約】【課題】精度の高い人材マッチングシステムを実現する。【解決手段】テストデータＴが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定・更新装置１であって、テストデータＴに基づいて、注目人物の評価結果である注目評価結果Ｒ０を作成する注目評価結果作成部１２と、テストデータＴに基づいて、複数の比較用人物の評価結果である比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘを作成する比較用評価結果作成部１３と、前記比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘの各々と前記注目評価結果Ｒ０との類似度Ｍ１〜Ｍｘを算出する類似度算出部１４と、前記比較用人物を、前記類似度が高い順に順位付けするランキング部１５と、前記比較用人物のうち、前記順位が所定以上高い上位者を、前記団体における人事評価について前記注目人物と比較する比較部１６と、前記比較結果に基づいて、テストデータＴが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定部１７と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定方法であって、
前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する一人の注目人物の評価結果である注目評価結果を作成する注目評価結果作成ステップと、
前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する前記注目人物以外の複数の比較用人物の評価結果である比較用評価結果を、前記比較用人物毎に作成する比較用評価結果作成ステップと、
前記比較用評価結果の各々と前記注目評価結果との類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記比較用人物を、前記類似度が高い順に順位付けするランキングステップと、
前記比較用人物のうち、前記順位が所定以上高い上位者を、前記団体における人事評価について前記注目人物と比較する比較ステップと、
前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする判定方法。
【請求項２】
前記団体に所属する前記比較用人物を変えながら、前記比較用評価結果作成ステップ、前記類似度算出ステップ、前記ランキングステップ、前記比較ステップおよび前記判定ステップを繰り返すことを特徴とする、請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適しているかを判定する判定方法であって、
前記適性テストに基づいて、前記団体への応募者の評価結果を作成する評価結果作成ステップと、
前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記評価結果と比較する比較ステップと、
前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする判定方法。
【請求項４】
求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新方法であって、
請求項１〜３のいずれかに記載の判定方法を用いて、前記適性テストが前記特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定ステップと、
前記適合度判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記適性テストを更新する更新ステップと、
を有することを特徴とする更新方法。
【請求項５】
求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新方法であって、
特定の団体への応募者の前記適性テストに対する回答を取得し、前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記回答と対応付けて教師データとしてデータベースに記憶させる教師データ記憶ステップと、
複数の応募者について、前記教師データ記憶ステップを繰り返し、蓄積された教師データに基づいて機械学習を行うことにより、前記適性テストを更新する更新ステップと、
を有することを特徴とする更新方法。
【請求項６】
求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定装置であって、
前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する一人の注目人物の評価結果である注目評価結果を作成する注目評価結果作成部と、
前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する前記注目人物以外の複数の比較用人物の評価結果である比較用評価結果を、前記比較用人物毎に作成する比較用評価結果作成部と、
前記比較用評価結果の各々と前記注目評価結果との類似度を算出する類似度算出部と、
前記比較用人物を、前記類似度が高い順に順位付けするランキング部と、
前記比較用人物のうち、前記順位が所定以上高い上位者を、前記団体における人事評価について前記注目人物と比較する比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定部と、
を有することを特徴とする判定装置。
【請求項７】
求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適しているかを判定する判定装置であって、
前記適性テストに基づいて、前記団体への応募者の評価結果を作成する評価結果作成部と、
前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記評価結果と比較する比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定部と、
を有することを特徴とする判定装置。
【請求項８】
求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新装置であって、
請求項６または７に記載の判定装置の各部と、
前記判定部による判定結果に基づいて、前記適性テストを更新する更新部と、
を有することを特徴とする更新装置。
【請求項９】
求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新装置であって、
特定の団体への応募者の前記適性テストに対する回答を取得する回答取得部と、
前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を取得する人事評価取得部と、
前記人事評価を前記回答と対応付けて教師データを作成する教師データ作成部と、
複数の応募者について作成された前記教師データに基づいて機械学習を行うことにより、前記適性テストを更新する機械学習部と、
を有することを特徴とする更新装置。
【請求項１０】
請求項６または７に記載の判定装置の各部、または、請求項８または９に記載の更新装置の各部として、コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、求職者と求人者とをマッチングさせる人材マッチングシステムに関し、特に、求職者の適性を評価するためのコンピテンシーテスト等の適正テストに関する。
【背景技術】
【０００２】
（一般的な人材マッチングの課題）
一般的に、人材マッチングは以下の４つのステップ（１）〜（４）により構成される。（１）人材紹介業者が求職者および求人者のプロファイルを作成する（Model）。
（２）求人者が明示的な基準もしくは暗黙的に、良いと思われる求職者の組み合わせを見つける（Match）。
（３）求職者および求人者がインタラクションを行えるように出会わせる（Introduce）。
（４）求職者および求人者でインタラクションが行われる（Interact）。その結果、両者のプロファイルも更新される（Model）。
【０００３】
ここで、人材マッチングにおいては、人材紹介を専門とする第三者が介在することによる求職者（または求人者）の信頼性の担保が重要な要素となる。しかしながら、既存の人材マッチングシステムでは、次のような課題がある。
・求職者および求人者のプロファイルをどのようにして作成するのか。
・これらのプロファイルからどのようにマッチング計算を行うのか。
・求職者を求人者に（または求人者を求職者に）どのように紹介するか。
・求職者および求人者のインタラクションをどのように支援するか。
・求職者および求人者からどのようにフィードバックを得るか。
【０００４】
これらの課題を、コンサルタント等の第三者が解決しようとすると、結局のところ「経験」や「勘」といった属人的な要素に頼らざるを得なくなってしまう。また、現在の人材マッチングでは紹介希望者である求職者（または求人者）が主導的となる紹介を想定しているものが多く、このような紹介では、コンサルタント等の介入する余地は必然的に制限がかけられてしまうため、「信頼性の担保」が維持できない。
【０００５】
（人間的な能力への注目不足）
また、従来の人材マッチングにおいては、たとえば簿記の能力、英語の能力等については、検定試験や資格の有無といった客観的な情報によって能力を把握し、適切な人材を選定していた。しかしながら、就職後、業務遂行に最も重要と考えられる人間的な能力について客観的に評価することは困難であり、結果として求人者の求めている人材と実際の就職者との間でミスマッチが生じることが多かった。
【０００６】
このような人材マッチングの問題点を克服すべく、「コンピテンシーテスト」等と称される適性テストを用いて、人材の個々の特性をできる限り客観的に把握し、求人者の要求している人材を的確に供給しようと試みたものも存在する（例えば、下記の特許文献１および２）。
【０００７】
しかしながら、これらの文献に開示された適性テストは、想定されているテスト形式について、全く同じ項目からなるテストに回答し、その得点を合計するというような方法を取っており、古典的なテスト理論の範疇を超えるものではない。このため、個々の項目にどのように点を割り振るのかについて必然的に人の恣意を介在させることになってしまう。つまり、「どの項目にどのように解答すればどの能力がどの程度あると判断される」という最も根本的であるはずの論理的基盤が存在しない。その結果、これらの従来技術は、人材の個々の特性をできる限り客観的に把握するという課題を解決するに至っていない。
【０００８】
また、入社後に能力を発揮できる人物像は、人材を求める団体ごとに異なるため、全ての団体における応募者の選考に精度よく対応した適性テストは存在しない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１８４３９２号公報
【特許文献２】特開２００５−１８２７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上記したような一般的な人材マッチングの課題を解決しつつ、従来技術の欠点を克服することを目的とする。
【００１１】
すなわち、人材紹介において人の恣意が介入する余地を排除するとともに、求人者に対しては真に求めている人材を供給し、また求職者に対しては自分の能力を発揮することができる職場を提供できる、精度の高い人材マッチングシステムを実現することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明に係る判定方法は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定方法であって、前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する一人の注目人物の評価結果である注目評価結果を作成する注目評価結果作成ステップと、前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する前記注目人物以外の複数の比較用人物の評価結果である比較用評価結果を、前記比較用人物毎に作成する比較用評価結果作成ステップと、前記比較用評価結果の各々と前記注目評価結果との類似度を算出する類似度算出ステップと、前記比較用人物を、前記類似度が高い順に順位付けするランキングステップと、前記比較用人物のうち、前記順位が所定以上高い上位者を、前記団体における人事評価について前記注目人物と比較する比較ステップと、前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１３】
前記判定方法では、前記団体に所属する前記比較用人物を変えながら、前記比較用評価結果作成ステップ、前記類似度算出ステップ、前記ランキングステップ、前記比較ステップおよび前記判定ステップを繰り返すことが好ましい。
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明に係る判定方法は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適しているかを判定する判定方法であって、前記適性テストに基づいて、前記団体への応募者の評価結果を作成する評価結果作成ステップと、前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記評価結果と比較する比較ステップと、前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る更新方法は、求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新方法であって、本発明に係る判定方法を用いて、前記適性テストが前記特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定ステップと、前記適合度判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記適性テストを更新する更新ステップと、を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る更新方法は、求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新方法であって、特定の団体への応募者の前記適性テストに対する回答を取得し、前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記回答と対応付けて教師データとしてデータベースに記憶させる教師データ記憶ステップと、複数の応募者について、前記教師データ記憶ステップを繰り返し、蓄積された教師データに基づいて機械学習を行うことにより、前記適性テストを更新する更新ステップと、を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る判定装置は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定装置であって、前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する一人の注目人物の評価結果である注目評価結果を作成する注目評価結果作成部と、前記適性テストに基づいて、前記団体に所属する前記注目人物以外の複数の比較用人物の評価結果である比較用評価結果を、前記比較用人物毎に作成する比較用評価結果作成部と、前記比較用評価結果の各々と前記注目評価結果との類似度を算出する類似度算出部と、前記比較用人物を、前記類似度が高い順に順位付けするランキング部と、前記比較用人物のうち、前記順位が所定以上高い上位者を、前記団体における人事評価について前記注目人物と比較する比較部と、前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定部と、を有することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る判定装置は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適しているかを判定する判定装置であって、前記適性テストに基づいて、前記団体への応募者の評価結果を作成する評価結果作成部と、前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を前記評価結果と比較する比較部と、前記比較結果に基づいて、前記適性テストが前記団体への応募者の選考に適合しているかを判定する判定部と、を有することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る更新装置は、求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新装置であって、本発明に係る判定装置の各部と、前記判定部による判定結果に基づいて、前記適性テストを更新する更新部と、を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る更新装置は、求職者の適性を評価するための適性テストを更新する更新装置であって、特定の団体への応募者の前記適性テストに対する回答を取得する回答取得部と、前記応募者が前記団体へ就職した場合に、就職後の前記応募者の前記団体における人事評価を取得する人事評価取得部と、前記人事評価を前記回答と対応付けて教師データを作成する教師データ作成部と、複数の応募者について作成された前記教師データに基づいて機械学習を行うことにより、前記適性テストを更新する機械学習部と、を有することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係るプログラムは、本発明に係る判定装置の各部、または本発明に係る更新装置の各部として、コンピュータを機能させるプログラムである。
【００２２】
本発明に係る記録媒体は、本発明に係るプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、適性テストが特定の団体への応募者の選考に適合しているかを客観的に判定することができる。よって、判定結果が良好である適性テスト、あるいは、判定結果に基づいて更新された適性テストを用いて人材マッチングを行うことにより、人材紹介において人の恣意が介入する余地を排除するとともに、求人者に対しては真に求めている人材を供給し、また求職者に対しては自分の能力を発揮することができる職場を提供できるマッチングシステムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】第１の実施形態に係る判定・更新システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る判定・更新装置による判定方法および更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態に係る適合度判定のフローチャートである。
【図４】コンピテンシーテストの画面の一例である。
【図５】コンピテンシーテストの設問の内容と重み係数の具体例の一部を示す表である。
【図６】第１の実施形態に係る判定・更新装置による処理手順の変形例を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態に係る判定・更新システムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係る判定・更新装置による判定方法および更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係る適合度判定のフローチャートである。
【図１０】第３の実施形態に係る更新システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態に係る更新装置による更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図１２】第３の実施形態に係る教師データ取得のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。
【００２６】
〔第１の実施形態〕
（システムの全体構成）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る判定・更新システムの概略構成を示すブロック図である。この判定・更新システムは、判定・更新装置１および複数のクライアント端末Ｃ０〜Ｃｘを備えている。判定・更新装置１およびクライアント端末Ｃ０〜Ｃｘは、ある特定の団体が所有する装置であり、各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘは、ローカルエリアネットワークＬＮ等を介して判定・更新装置１に接続されている。本実施形態において、「団体」とは、主に、企業などの営利行為を目的とする法人を想定しているが、これに限定されず、公的機関や非営利団体などを含んでもよい。以下では、判定・更新装置１によって判定・更新された適性テストを、応募者の選考に用いることを想定している団体を、「対象企業」と称することもある。
【００２７】
判定・更新装置１は、特許請求の範囲に記載の判定装置および更新装置の両方の機能を兼ね備えており、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ装置で構成することができる。判定・更新装置１は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ（図示せず）、メモリ（図示せず）、補助記憶装置１０などを備えており、ＣＰＵが各種プログラムをメモリに読み出して実行することにより、各種演算処理を実行する。判定・更新装置１が汎用のパーソナルコンピュータで構成される場合、判定・更新装置１には、液晶ディスプレイ等の表示装置（図示せず）、および、キーボードまたはタッチパネル等の入力装置（図示せず）が接続されてもよい。また、補助記憶装置１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）で構成することができる。補助記憶装置１０は、判定・更新装置１に内蔵されてもよいし、判定・更新装置１とは別体の外部記憶装置として設けてもよい。
【００２８】
各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘは、例えば汎用のパーソナルコンピュータやタブレットなどの携帯型のコンピュータで構成することができる。クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘのうちクライアント端末Ｃ０は、対象企業に所属する一人の注目人物が使用する端末である。注目人物は、対象企業に所属する人間であれば特に限定されないが、対象企業における高業績者（ハイパフォーマー）であることが好ましい。これに対し、クライアント端末Ｃ１〜Ｃｘは、対象企業に所属する前記注目人物以外の複数の比較用人物が使用する端末である。比較用人物は、注目人物と同じ対象企業に所属する人物から無作為で抽出され、その人数は特に制限されない。
【００２９】
判定・更新装置１は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定し、さらに、その判定結果に基づいて適性テストを更新する機能を有している。このような機能を実現するために、判定・更新装置１は、図１に示すように、機能ブロックとして、テスト実施部１１、注目評価結果作成部１２、比較用評価結果作成部１３、類似度算出部１４、ランキング部１５、比較部１６、判定部１７および更新修正部１８を有している。これらの機能ブロックは、判定・更新装置１のＣＰＵが本実施形態に係るプログラムを実行することによって実現される。本実施形態に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよく、当該記録媒体を判定・更新装置１に読み取らせることにより、プログラムを判定・更新装置１にインストールしてもよい。あるいは、通信ネットワークを介してプログラムのプログラムコードを判定・更新装置１にダウンロードしてもよい。
【００３０】
補助記憶装置１０には、テストデータＴおよび人事評価データＢが記憶されている。テストデータＴは、求職者の適性を評価するための適性テストの電子データであり、本実施形態では、適性テストはコンピテンシーテストである。初期状態において、補助記憶装置１０に記憶されているコンピテンシーテストは、一般的に用いられている既存のコンピテンシーテストである。以下では、コンピテンシーテストデータを単に「テストデータ」と称することもある。
【００３１】
人事評価データＢは、対象企業に所属する社員の人事評価に関するデータである。人事評価データＢには、各社員の所属部門、年齢、役職、年収、勤続年数などが含まれる。
【００３２】
ここで、既存のコンピテンシーテストは、特定の団体ごとに特化したものではない。一方、業務遂行において重要視される能力や人間性は、団体ごとに異なるため、既存のコンピテンシーテストが、特定の団体における応募者の選考に必ずしも適合しているとは限らない。
【００３３】
そこで、判定・更新装置１は、コンピテンシーテストが特定の団体に適合するように更新する。具体的には、判定・更新装置１は、図２および図３に示されるフローチャートに従って、コンピテンシーテストが、対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定し、その判定結果に基づいてコンピテンシーテストを更新する。
【００３４】
（判定・更新方法の全体フロー）
図２は、判定・更新装置１による判定方法および更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、既存のテストデータが補助記憶装置１０に記憶される。続いて、ステップＳ２において、判定・更新装置１は、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定を行う（適合度判定ステップ）。このステップＳ２は、本実施形態に係る判定方法によって実施され、その具体的な手順は図３のフローチャートに示されている。図３のフローチャートについては、後述する。
【００３５】
再び図２を参照すると、前記適合度判定の判定結果が良好でなかった場合は（ステップＳ３においてＮＯ）、ステップＳ４に移行し、判定・更新装置１は、判定結果に基づいて適性テストを更新する（更新ステップ）。前記適合度判定の判定結果が良好であった場合は（ステップＳ３においてＹＥＳ）、判定・更新装置１は、判定結果に基づいて適性テストを更新することなく、処理を終了する。このように、判定・更新装置１は、全体的な処理手順として、既存のコンピテンシーテストが特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定し、判定結果が良好でなかった場合にコンピテンシーテストを更新する。これにより、コンピテンシーテストを特定の団体への応募者の選考に適合するように修正して、特定の団体と求職者とのマッチングの精度を向上させることができる。
【００３６】
（適合度の判定方法）
続いて、図３に示す適合度判定のフローチャートについて、図１を併せて参照しながら説明する。
【００３７】
まず、ステップＳ２０において、図１に示すテスト実施部１１が、クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘを使用する社員に対しコンピテンシーテストを実施する。具体的には、テスト実施部１１は、補助記憶装置１０からテストデータＴを読み出し、テストデータＴからテスト画面Ｄを抽出してクライアント端末Ｃ０〜Ｃｘに送信する。これにより、各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘでは、コンピテンシーテストの画面が表示され、各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘの使用者は表示された画面に従って、コンピテンシーテストを受診する。
【００３８】
図４は、各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘに表示されるコンピテンシーテストの画面の一例である。受診者は、設問ごとに設定された６つの選択肢の中から回答を選択する。画面のレイアウト、設問の内容、設問数などは、特に限定されない。また、図４における「戻る」および「次へ」のボタンは省略可能であり、受診者が画面下側の設問に回答した時点で、次の設問の画面に切り替わる構成としてもよい。
【００３９】
各クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘの使用者のコンピテンシーテストに対する回答のデータは、それぞれ回答Ａ０〜Ａｘとして図１に示す判定・更新装置１に送信される。クライアント端末Ｃ０からの回答Ａ０（すなわち、注目人物による回答）は、判定・更新装置１の注目評価結果作成部１２に入力される。一方、クライアント端末Ｃ１〜Ｃｘからの回答Ａ１〜Ａｘ（すなわち、比較用人物による回答）は、判定・更新装置１の比較用評価結果作成部１３に入力される。
【００４０】
続いて、図３に示すステップＳ２１において、注目評価結果作成部１２が、回答Ａ０から注目人物の評価結果（潜在尺度値）である注目評価結果Ｒ０を作成する（注目評価結果作成ステップ）。具体的には、注目評価結果作成部１２は、回答Ａ０を解析し、各設問の回答番号に対応する素得点に所定の重み係数を乗じた値を合計した尺度得点を、注目評価結果Ｒ０として算出する。
【００４１】
図５は、コンピテンシーテストの設問の内容と重み係数の具体例の一部を示す表である。本実施形態におけるコンピテンシーテストの設問は、「指導・決定力」、「支援・協働力」といった９次元の大分類に区分され、さらに、各大文類は、３次元の小分類に区分される。例えば、「指導・決定力」の大分類は、「リーダーシップスキル」、「ビジョン設定」、「判断力」の３次元の小分類に区分され、各小分類に４項目の設問が割り当てられている。コンピテンシーテストには、上述の９×３×４＝１０８項目の設問に、ＩＭ（インプレッションマネジメント）の５項目を加えた計１１３項目の設問が含まれる。
各設問において、回答した番号に対する素得点は、例えば表１のように設定されている。
【００４２】
【表１】
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【００４３】
さらに、各設問には重み係数が設定されており、初期状態（すなわち更新前）では、全ての設問の重み係数は１．０である。注目評価結果作成部１２は、各設問における回答番号に対応する素得点に重み係数を乗じた値を合計して、注目評価結果Ｒ０を算出する。
【００４４】
また、図３に示すステップＳ２２において、比較用評価結果作成部１３が、回答Ａ１〜Ａｘの各々から比較用人物の評価結果である比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘを作成する（注目評価結果作成ステップ）。比較用評価結果作成部１３が比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘを算出する方法は、注目評価結果作成部１２が注目評価結果Ｒ０を算出する方法と同様である。注目評価結果作成部１２が作成した注目評価結果Ｒ０および比較用評価結果作成部１３が作成した比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘは、類似度算出部１４に入力される。
【００４５】
続いて、ステップＳ２３において、類似度算出部１４は、比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘの各々と注目評価結果Ｒ０との類似度Ｍ１〜Ｍｘを算出する（類似度算出ステップ）。類似度Ｍ１〜Ｍｘの算出方法は特に限定されないが、例えば、特開２００５−４４２８０号公報の段落［００２５］〜［００３０］に記載のマッチング値の算出方法と同様の方法で、類似度Ｍ１〜Ｍｘを算出することができる。
あるいは、注目評価結果Ｒ０と比較用評価結果Ｒ１〜Ｒｘの各々との差分に基づいて類似度を算出してもよい。この場合、例えば比較用評価結果Ｒ１と注目評価結果Ｒ０との類似度Ｍ１は、Ｒ０／（Ｒ０−Ｒ１）の絶対値とすることができ、Ｒ０−Ｒ１の絶対値が小さいほど、類似度が高くなる。類似度算出部１４が算出した類似度Ｍ１〜Ｍｘは、ランキング部１５に入力される。
【００４６】
続いて、ステップＳ２４において、ランキング部１５は、類似度Ｍ１〜Ｍｘに基づいて、比較用人物（すなわち、クライアント端末Ｃ１〜Ｃｘの使用者）を、類似度が高い順に順位付けする（ランキングステップ）。そして、ランキング部１５は、比較用人物のうち順位が所定以上高い上位者（例えば、上位１０人、上位１０％など）および注目人物を示すデータを比較部１６に入力する。上位者および注目人物を示すデータとしては、社員番号などが挙げられる。
【００４７】
続いて、ステップＳ２５において、比較部１６は、前記上位者を、対象企業における人事評価について注目人物と比較する（比較ステップ）。具体的には、比較部１６は、補助記憶装置１０に記憶されている人事評価データＢから、上位者および注目人物の人事評価に関するデータを読み出し、各上位者の人事評価と注目人物の人事評価とを比較する。比較対象に用いられる人事評価は、社内における人物評価を数値等で客観的に表わされるものであることが好ましく、例えば、平均昇給額が挙げられる。平均昇給額は、
（現在の年収−入社時の年収）／勤続年数
で算出することができ、ハイパフォーマーであるほど、平均昇給額は高くなる傾向にある。この場合、比較部１６は、平均昇給額について注目人物の数値との比率を上位者のそれぞれについて算出し、算出した比率を比較結果として判定部１７に出力する。なお、人事評価の他の指標としては、昇給の変化率が挙げられる。昇給の変化率は、
［年収（基礎賃金のみ）／勤続年数］の変化率
として表わすことができ、ハイパフォーマーであるほど、昇給の変化率は大きくなる傾向にある。
【００４８】
続いて、ステップＳ２６において、判定部１７は、前記比較結果に基づいて、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する（判定ステップ）。具体的には、判定部１７は、各上位者の人事評価が注目人物と類似している傾向が大きいほど、コンピテンシーテストの対象企業への応募者の選考の適合度が高いと判定する。より具体的には、前記上位者のうち、前記比率が所定範囲（例えば、９０％〜１１０％）内の者の割合が８割以上である場合に、適合度が高いと判定する（判定結果が良好）。
【００４９】
判定部１７による判定結果が良好でない場合（ステップＳ２７においてＮＯ）、図３に示す一連の処理は終了する。この場合、図２に示すステップＳ２（適合度判定ステップ）の判定結果は不良となる。
【００５０】
判定部１７による判定結果が良好である場合（ステップＳ２７においてＹＥＳ）、ステップＳ２８に移行する。ステップＳ２８では、テスト実施部１１が、比較用評価結果を得るための比較用人物が他に存在するか判定する。他の比較用人物が社内に存在する場合（ステップＳ２８においてＹＥＳ）、ステップＳ２９に移行し、テスト実施部１１は、比較用人物を変えてコンピテンシーテストを実施する。具体的には、クライアント端末Ｃ０〜Ｃｘ以外の複数のクライアント端末を無作為で選択し、選択したクライアント端末にテスト画面Ｄを送信する。その後、ステップＳ２７またはステップＳ２８においてＮＯとなるまで、ステップＳ２２〜ステップＳ２６を繰り返す。その結果、一度でもステップＳ２７においてＮＯとなることにより処理が終了した場合、図２に示すステップＳ２の判定結果は不良となる。これに対し、ステップＳ２８においてＮＯとなることにより処理が終了した場合（すなわち、一度もステップＳ２７においてＮＯとなることなく処理が終了した場合）、図２に示すステップＳ２の判定結果は良好となる。
【００５１】
以上のフローにより、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定（図２のステップＳ２）が行われる。なお、適合度判定では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２８およびＳ２９を省略し、ステップＳ２０〜Ｓ２６を一度のみ行う構成としてもよい。ただし、コンピテンシーテストの適合度を正確に判定するためには、ステップＳ２８およびＳ２９を省略せず、対象企業に所属する比較用人物を変えながら、ステップＳ２２〜ステップＳ２６を繰り返すことが望ましい。
【００５２】
再び、図２を参照する。ステップＳ２における適合度判定の結果が良好である場合（ステップＳ３においてＹＥＳ）、判定・更新装置１による処理を終了する。適合度判定の結果が良好であると判定されたコンピテンシーテストを、実際の対象企業への応募者の選考に用いることにより、高い精度で、注目人物と能力や人間性が類似した人物を応募者から選考することができる。
【００５３】
特に、注目人物がハイパフォーマーであった場合、適合度判定の結果が良好であると判定されたコンピテンシーテストを用いることにより、対象企業において高い実績を残すことが期待できる人物を、高い精度で応募者から選考することができる。具体的には、応募社のうち、コンピテンシーテストの評価結果（潜在尺度値）が、ハイパフォーマーの注目評価結果に近似している応募者は、入社後に活躍が期待できると判断される。
【００５４】
一方、ステップＳ２における適合度判定の結果が不良である場合（ステップＳ３においてＮＯ）、ステップＳ４に移行する。ステップＳ４では、図１に示す更新修正部１８がテストデータＴを更新する（更新ステップ）。具体的には、図３に示すステップＳ２５において算出された比較結果において、人事評価が注目人物と類似していない上位者のコンピテンシーテストの評価結果の注目評価結果Ｒ０との類似度が低下するように、かつ、人事評価が注目人物と類似している上位者のコンピテンシーテストの評価結果の注目評価結果Ｒ０との類似度が低下しないように、更新部１８がテストデータＴの各設問の重み係数を修正する。これにより、人事評価が注目人物と類似していない者が、コンピテンシーテストの評価結果においても注目人物と類似しない可能性が低下するため、その結果、コンピテンシーテストの適合度が向上する。
【００５５】
さらに、ステップＳ２に移行し、更新したコンピテンシーテストについて、再度、適合度判定を行い、ステップＳ３において、ＹＥＳとなるまで、テストデータの更新を行う。これにより、実際の対象企業への応募者の選考に適した適性テストを開発することができる。
【００５６】
そして、開発された適性テストを用いて対象企業への応募者の選考や対象企業への就職希望者の人材マッチングを行うことにより、対象企業への就職後に能力を十分に発揮できる人材を効率よくマッチングさせることができ、求人者の求めている人材と実際の就職者とのミスマッチを減らすことができる。よって、人材紹介において人の恣意が介入する余地を排除するとともに、求人者に対しては真に求めている人材を供給し、また求職者に対しては自分の能力を発揮することができる職場を提供できるマッチングシステムを実現できる。
【００５７】
（変形例）
なお、本実施形態において適性テストの更新は必須ではない。本変形例では、適性テストの更新を行わない形態について説明する。
【００５８】
図６は、判定・更新装置１による処理手順の変形例を示すフローチャートである。このフローチャートは、図２に示すフローチャートにおいて、ステップＳ４をステップＳ４’に置き換えたものである。
【００５９】
図６においては、ステップＳ２における適合度判定の結果が不良である場合（ステップＳ３においてＮＯ）、ステップＳ４’に移行する。ステップＳ４’では、図１に示す補助記憶装置１０に、他のテストデータが記憶される。他のテストデータとは、それまでの適合度判定に用いられたコンピテンシーテスト以外の適性テストのデータである。そして、ステップＳ２に移行し、について、再度、適合度判定を行う。このように、ステップＳ３においてＹＥＳとなるまで、テストデータを変えながら適合度判定を行うことにより、実際の対象企業への応募者の選考に適した適性テストを見出すことができる。
【００６０】
このように、適合度判定において良好であると判定された適性テストを用いて対象企業への応募者の選考や対象企業への就職希望者の人材マッチングを行うことにより、対象企業への就職後に能力を十分に発揮できる人材を効率よくマッチングさせることができる。
【００６１】
〔第２の実施形態〕
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。前述の第１の実施形態では、同一団体内から注目人物と比較用人物を抽出し、それらを適性テストの評価結果および人事評価について比較することにより、適性テストが特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定していた。しかし、一つの人材紹介業者がこの方法によって適性テストを開発する場合、多数の社員の協力、あるいは人事評価といった個人情報の提供が必要となる。そのため、第１の実施形態に係る判定・更新方法を多数の団体に適用することは、現実的ではない。
【００６２】
そこで、第２の実施形態では、特定の団体へ就職した者の追跡調査を繰り返すことにより、適性テストが当該団体への応募者の選考に適合しているかを判定する。なお、第２の実施形態おいては、第１の実施形態におけるものと同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００６３】
（システムの全体構成）
図７は、第２の実施形態に係る判定・更新システムの概略構成を示すブロック図である。この判定・更新システムは、判定・更新装置２、応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆを備えている。判定・更新装置２は、人材紹介業者が所有する装置であり、応募者端末Ｅは、応募者が所有する端末であり、求人者端末Ｆは、求人者が所有する端末である。
【００６４】
求人者は、本発明に係る判定方法および更新方法によって判定・更新された適性テストを、応募者の選考に用いることを想定している特定の団体であり、本実施形態において、「対象企業」と称することもある。また、応募者は、対象企業への就職を希望している者である。
【００６５】
判定・更新装置２は、特許請求の範囲に記載の判定装置および更新装置の両方の機能を兼ね備えており、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ装置で構成することができる。判定・更新装置２のハードウェア構成は、第１の実施形態において説明した判定・更新装置１と同様である。応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆは、例えば汎用のパーソナルコンピュータやタブレットなどの携帯型のコンピュータで構成することができる。判定・更新装置２、応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆは、インターネット等の通信ネットワークによって互いに接続されている。
【００６６】
判定・更新装置２は、求職者の適性を評価するための適性テストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定し、さらに、その判定結果に基づいて適性テストを更新する機能を有している。このような機能を実現するために、判定・更新装置２は、図７に示すように、機能ブロックとして、テスト実施部１１、評価結果作成部２０、人事評価取得部２１、比較部２２、判定部１７および更新部１８を有している。これらの機能ブロックは、判定・更新装置２のＣＰＵが本実施形態に係るプログラムを実行することによって実現される。本実施形態に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよく、当該記録媒体を判定・更新装置２に読み取らせることにより、プログラムを判定・更新装置２にインストールしてもよい。あるいは、通信ネットワークを介してプログラムのプログラムコードを判定・更新装置２にダウンロードしてもよい。
【００６７】
補助記憶装置１０には、テストデータＴが記憶されている。テストデータＴは、求職者の適性を評価するための適性テストの電子データであり、本実施形態では、適性テストはコンピテンシーテストである。初期状態において、補助記憶装置１０に記憶されているコンピテンシーテストは、一般的に用いられている既存のコンピテンシーテストであってもよいし、第１の実施形態における判定・更新方法によって更新されたコンピテンシーテストであってもよい。以下では、コンピテンシーテストデータを単に「テストデータ」と称することもある。
【００６８】
判定・更新装置２は、第１の実施形態に係る判定・更新装置１と同様、コンピテンシーテストが特定の団体に適合するように更新する。具体的には、判定・更新装置２は、図８および図９に示されるフローチャートに従って、コンピテンシーテストが、特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定し、その判定結果に基づいてコンピテンシーテストを更新する。
【００６９】
（判定・更新方法の全体フロー）
図８は、判定・更新装置２による判定方法および更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ５において、対象企業への応募者が有る場合（ＹＥＳ）、ステップＳ６において、判定・更新装置２は、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定を行う（適合度判定ステップ）。このステップＳ６は、本実施形態に係る判定方法によって実施され、その具体的な手順は図９のフローチャートに示されている。図９のフローチャートについては、後述する。
【００７０】
再び図８を参照すると、前記適合度判定の判定結果が良好でなかった場合は（ステップＳ７においてＮＯ）、ステップＳ８に移行し、判定・更新装置２は、判定結果に基づいて適性テストを更新する（更新ステップ）。前記適合度判定の判定結果が良好であった場合は（ステップＳ７においてＹＥＳ）、ステップＳ５に戻り、対象企業への応募者が現れた場合（ＹＥＳ）、再度、ステップＳ６〜Ｓ８を繰り返す。このように、判定・更新装置２は、全体的な処理手順として、既存のコンピテンシーテストが特定の団体への応募者の選考に適合しているかを判定し、判定結果が良好でなかった場合にコンピテンシーテストを更新する。これにより、コンピテンシーテストを特定の団体への応募者の選考に適合するように修正して、特定の団体と求職者とのマッチングの精度を継続的に向上させることができる。
【００７１】
（適合度の判定方法）
続いて、図９に示す適合度判定のフローチャートについて、図７を併せて参照しながら説明する。
【００７２】
まず、ステップＳ６０において、図７に示すテスト実施部１１が応募者に対しコンピテンシーテストを実施する。具体的には、テスト実施部１１は、補助記憶装置１０からテストデータＴを読み出し、テスト画面Ｄを抽出して応募者端末Ｅに送信する。これにより、応募者端末Ｅでは、コンピテンシーテストの画面が表示され、応募者は表示された画面に従って、コンピテンシーテストを受診する。
【００７３】
コンピテンシーテストの内容は、第１の実施形態におけるものと同様である。応募者のコンピテンシーテストに対する回答のデータは、回答Ａとして判定・更新装置２に送信され、評価結果作成部２０に入力される。
【００７４】
続いて、ステップＳ６１において、評価結果作成部２０が回答Ａから応募者の評価結果Ｒを作成する（評価結果作成ステップ）。評価結果Ｒの具体的な算出方法は、第１の実施形態におけるものと同様であり、評価結果作成部２０は、回答Ａを解析し、各設問の回答番号に対応する素得点に所定の重み係数を乗じた値を合計した尺度得点を、評価結果Ｒとして算出する。
【００７５】
その後、応募者が対象企業へ就職した場合（ステップＳ６２においてＹＥＳ）、ステップＳ６３に移行する。ステップＳ６３では、人事評価取得部２１が、対象企業から応募者の人事評価を取得する。具体的には、応募者が就職してから所定期間後（例えば１年後）に、人事評価取得部２１が、求人者端末ＦにアンケートデータＱを自動送信する。アンケートデータＱの内容は、就職した応募者の人事評価に関するものであれば特に限定されず、所定の選択肢を選択させるものであってもよいし、自由な記述形式としてもよい。これに対し、対象企業の人事担当者がアンケートデータＱに回答することにより、回答Ｌが求人者端末Ｆから判定・更新装置２の人事評価取得部２１に送信され、人事評価取得部２１は、回答Ｌから人事評価Ｐを作成する。
【００７６】
後述するように、人事評価Ｐは評価結果Ｒと比較されるデータであり、数値などの客観的な指標であることが望ましい。例えば、人事評価Ｐは、
（応募者の入社１年目の昇給額）／（対象企業の全職員の入社１年目の平均昇給額）
とすることができる。この場合、人事評価Ｐが１に等しければ、応募者に対する人事評価は平均的であり、人事評価Ｐが１から大きくなるほど、応募者に対する人事評価は良好であると判断できる。
【００７７】
続いて、ステップＳ６４において、比較部２２が人事評価Ｐを評価結果Ｒと比較する（比較ステップ）。具体的には、比較部２２は、人事評価Ｐと評価結果Ｒとが近似しているかを判断する。
【００７８】
続いて、ステップＳ６５において、判定部１７が比較結果に基づいて、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する（判定ステップ）。具体的には、人事評価Ｐが良好であり評価結果Ｒが良好である場合や、人事評価Ｐが不良であり評価結果Ｒが不良である場合、判定部１７は、適合度判定が良好であると判定する。逆に、人事評価Ｐが良好であり評価結果Ｒが不良である場合や、人事評価Ｐが不良であり評価結果Ｒが良好である場合、判定部１７は、適合度判定が不良であると判定する。なお、人事評価Ｐおよび評価結果Ｒの良否度合いの段階数や、両者の整合度と適合度判定の結果との関係は、特に限定されない。
【００７９】
以上のフローにより、コンピテンシーテストが対象企業への応募者の選考に適合しているかを判定する適合度判定（図８のステップＳ６）が行われる。ステップＳ６における適合度判定の結果が良好である場合（ステップＳ７においてＹＥＳ）、ステップＳ５に戻る。一方、ステップＳ６における適合度判定の結果が不良である場合（ステップＳ７においてＮＯ）、ステップＳ８に移行する。ステップＳ８では、図７に示す更新部１８がテストデータＴを更新する（更新ステップ）。具体的には、図９に示すステップＳ６１において、回答Ａから作成される評価結果Ｒが人事評価Ｐと近似するように、更新部１８がテストデータＴの各設問の重み係数を修正する。これにより、応募者のコンピテンシーテストによる評価結果と、実際の就職後の人事評価とが整合しない可能性が低下するため、その結果、コンピテンシーテストの適合度（精度）が向上する。
【００８０】
なお、図８に示すステップＳ５は、対象企業が存在している限り実施される。すなわち、判定・更新装置２によるコンピテンシーテストの判定および更新処理は、対象企業への応募者が現れる度に実施され、対象企業が存在している限り継続される。よって、判定および更新処理を繰り返すことにより、コンピテンシーテストの適合度を継続的に向上させることができる。また、対象企業の業態や社風の変化などにより、求める人材が変化した場合であっても、変化に対応するようにコンピテンシーテストを更新し続けることができる。
【００８１】
なお、ステップＳ６は、対象企業への応募者全員に実施してもよいし、対象企業から内定を得た者のみに実施してもよい。これにより、判定・更新処理の効率を上げることができる。
【００８２】
以上のように、本実施形態では、適性テストの評価結果を、実際の就職者の人事評価と照らし合わせることで、適性テストの精度を向上させている。すなわち、人の恣意を介入させることなく、適性テストの内容を各団体の環境に合わせて開発することができる。このように開発された適性テストを用いて対象企業への応募者の選考や対象企業への就職希望者の人材マッチングを行うことにより、対象企業への就職後に能力を十分に発揮できる人材を効率よくマッチングさせることができ、求人者の求めている人材と実際の就職者とのミスマッチを減らすことができる。
【００８３】
〔第３の実施形態〕
続いて、本発明の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、第２の実施形態と同様に、就職者の追跡調査を繰り返すことにより、適性テストが団体への応募者の選考に適合しているかを判定する。なお、第３の実施形態おいては、第１および第２の実施形態におけるものと同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００８４】
（システムの全体構成）
図１０は、第３の実施形態に係る更新システムの概略構成を示すブロック図である。この更新システムは、更新装置３、データサーバ４、応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆ１〜Ｆｙを備えている。更新装置３およびデータサーバ４は、人材紹介業者が所有する装置である。応募者端末Ｅの各々は、互いに異なる不特定多数の応募者が所有する端末であり、応募者端末Ｅの台数は特に限定されない。求人者端末Ｆ１〜Ｆｙは、互いに異なる求人者が所有する端末である。求人者は、人材紹介業者と提携する団体であり、その個数はｙである。以下では、求人者端末Ｆ１〜Ｆｙのうち求人者端末Ｆｍ（以下、ｍは１〜ｙの整数とする）を所有する団体を、対象企業Ｇｍとする。
【００８５】
更新装置３は、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ装置で構成することができ、そのハードウェア構成は、第１および第２の実施形態において説明した判定・更新装置１および２と同様である。なお、図１０では、補助記憶装置１０の図示を省略している。
【００８６】
応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆ１〜Ｆｙは、例えば汎用のパーソナルコンピュータやタブレットなどの携帯型のコンピュータで構成することができる。更新装置３と応募者端末Ｅおよび求人者端末Ｆ１〜Ｆｙとは、インターネット等の通信ネットワークによって互いに接続されている。
【００８７】
更新装置３は、求職者の適性を評価するための適性テストを機械学習によって更新する機能を有している。このような機能を実現するために、更新装置３は、機能ブロックとして、テスト実施部１１、人事評価取得部２１、回答取得部３０、教師データ作成部３１および機械学習部３２を有している。これらの機能ブロックは、更新装置３のＣＰＵが本実施形態に係るプログラムを実行することによって実現される。本実施形態に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよく、当該記録媒体を更新装置３に読み取らせることにより、プログラムを更新装置３にインストールしてもよい。あるいは、通信ネットワークを介してプログラムのプログラムコードを更新装置３にダウンロードしてもよい。
【００８８】
データサーバ４は、ビッグデータを蓄積可能なサーバ装置であり、更新装置３に接続されている。データサーバ４は、テストデータＴ１〜Ｔｙを記憶するテストデータ記憶部４０と、データベースＤＢ１〜ＤＢｙとを備えている。図１０では、データサーバ４は、１台の更新装置３に接続されているが、更新装置３と同様の複数の装置と接続されてもよい。
【００８９】
テストデータＴ１〜Ｔｙは、求職者の適性を評価するための適性テストの電子データであり、本実施形態では、適性テストはコンピテンシーテストである。テストデータＴ１〜Ｔｙは、対象企業Ｇ１〜Ｇｙにそれぞれ対応して用意されている。テストデータＴ１〜Ｔｙは、重み係数が互いに同一のデータであってもよいが、テストデータＴ１〜Ｔｙがそれぞれ対象企業Ｇ１〜Ｇｙへの応募者の選考に適合するように、第１の実施形態および／または第２の実施形態に係る判定・更新方法によって更新されていることが望ましい。
【００９０】
データベースＤＢ１〜ＤＢｙは、後述する機械学習のための教師データを記憶するための記憶装置である。本実施形態に係る判定・更新システムの稼働に伴い、データベースＤＢ１〜ＤＢｙには教師データが蓄積されていく。以下では、コンピテンシーテストデータを単に「テストデータ」と称することもある。
【００９１】
更新装置３は、テストデータＴｍが特定の対象企業Ｇｍに適合するように更新する。更新装置３による処理手順を図１１および図１２に示す。
【００９２】
（更新方法の全体フロー）
図１１は、更新装置３による更新方法の全体的な流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ９において、後述する機械学習のための教師データを取得する（教師データ取得ステップ）。具体的には、回答取得部３０が、対象企業Ｇｍへの応募者のテストデータＴｍに対する回答Ａｍを取得し、前記応募者が対象企業Ｇｍへ就職した場合に、就職後の前記応募者の対象企業Ｇｍにおける人事評価（人事評価Ｐｍとする）を回答Ａｍと対応付けて教師データＰＡｍとしてデータベースＤＢｍに記憶させる。これを他の応募者について継続的に繰り返すことにより、対象企業Ｇ１〜Ｇｙに対応した教師データＰＡ１〜ＰＡｙが、それぞれデータベースＤＢ１〜ＤＢｙに蓄積されていく。ステップＳ９のさらに具体的な手順は図１２のフローチャートに示されている。図１２のフローチャートについては、後述する。
【００９３】
再び図１１を参照すると、ステップＳ９を繰り返すことにより、対象企業Ｇｍおよび対象企業Ｇｍ以外の団体について、教師データが蓄積される。そして、教師データが十分に蓄積した場合（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、ステップＳ１１に移行する。ステップＳ１１では、図１０に示す機械学習部３２が、蓄積された多数の教師データに基づいて機械学習を行い、テストデータを更新する（更新ステップ）。
【００９４】
（教師データの取得方法）
続いて、図１２に示す教師データ取得のフローチャートについて、図１０を併せて参照しながら説明する。
【００９５】
まず、ステップＳ９０において、図１０に示すテスト実施部１１が応募者に対しコンピテンシーテストを実施する。具体的には、テスト実施部１１は、対象企業Ｇｍへの応募者が現れた場合、対象企業Ｇｍに対応するテストデータＴｍをデータサーバ４から読み出し、テスト画面Ｄｍを抽出して、応募者が使用する応募者端末Ｅに送信する。これにより、応募者端末Ｅでは、コンピテンシーテストの画面が表示され、応募者は表示された画面に従って、コンピテンシーテストを受診する。
【００９６】
コンピテンシーテストの内容は、第１および第２の実施形態におけるものと同様である。応募者のコンピテンシーテストに対する回答のデータは、回答Ａｍとして更新装置３に送信され、ステップＳ９１において、回答取得部３０が回答Ａｍを取得する。
【００９７】
その後、応募者が対象企業へ就職した場合（ステップＳ９２においてＹＥＳ）、ステップＳ９３に移行する。ステップＳ９３では、人事評価取得部２１が、対象企業Ｇｍから応募者の人事評価Ｐｍを取得する。人事評価Ｐｍの取得方法および内容は、第２の実施形態におけるものと同様である。具体的には、応募者が就職してから所定期間後（例えば１年後）に、人事評価取得部２１が、求人者端末ＦｍにアンケートデータＱを送信する。これに対し、対象企業Ｇｍの人事担当者が回答することにより、回答Ｌｍが求人者端末Ｆｍから更新装置３の人事評価取得部２１に送信され、人事評価取得部２１は、回答Ｌｍから人事評価Ｐｍを作成する。
【００９８】
続いて、ステップＳ９４において、教師データ作成部３１が人事評価Ｐｍを、回答取得部３０が取得した回答Ａｍと対応付けて教師データＰＡｍを作成する。続いてステップＳ９５において、教師データ作成部３１は、教師データＰＡｍを対象企業Ｇｍに対応するデータベースＤＢｍに記憶させる。
【００９９】
以上のフローにより、教師データを取得する教師データ取得ステップ（図１１のステップＳ９）が行われる。このステップＳ９を繰り返すことにより、対象企業Ｇｍおよび対象企業Ｇｍ以外の団体について、教師データが蓄積される。そして、少なくとも１つの団体に対応する教師データが十分に蓄積した場合（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、ステップＳ１１に移行する。ステップＳ１１に移行するか否かの基準となる教師データの数は、機械学習を行うのに十分な数であれば、特に限定されない。以下では、対象企業Ｇｎ（以下、ｎは１〜ｙの整数）に対応する教師データＰＡｎが十分に蓄積されたものとする。
【０１００】
ステップＳ１１では、図１０に示す機械学習部３２が、対象企業Ｇｎに対応するデータベースＤＢｎに蓄積された多数の教師データＰＡｎに基づいて機械学習を行い、回答Ａｎから算出される評価結果と、回答Ａｎに対応づけられた人事評価Ｐｎとが整合するように、テストデータＴｎの各設問の重み係数を修正する。すなわち、応募者の人事評価Ｐｎが良好であった場合、当該応募者の回答Ａｎから算出される評価結果も高確率で良好となるように、重み係数を修正する。これにより、機械学習部３２は、対象企業Ｇｎに対応するテストデータＴｎを更新する（更新ステップ）。本実施形態における機械学習法は特に限定されないが、例えば、ニューラルネットワークを用いることができる。
【０１０１】
ステップＳ９〜Ｓ１１を継続的に繰り返すことにより、各対象企業Ｇ１〜Ｇｙに対応するテストデータＴ１〜Ｔｙを更新することができる。これにより、テストデータＴ１〜Ｔｙを対象企業Ｇ１〜Ｇｙへの応募者の選考に適合するように修正して、対象企業Ｇ１〜Ｇｙと求職者とのマッチングの精度を継続的に向上させることができる。
【０１０２】
（付記事項）
本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０３】
１    判定・更新装置
２    判定・更新装置
３    更新装置
４    データサーバ
１０  補助記憶装置
１１  テスト実施部
１２  注目評価結果作成部
１３  比較用評価結果作成部
１４  類似度算出部
１５  ランキング部
１６  比較部
１７  判定部
１８  更新部
２０  評価結果作成部
２１  人事評価取得部
２２  比較部
３０  回答取得部
３１  教師データ作成部
３２  機械学習部
４０  テストデータ記憶部
Ａ、Ａ０〜Ａｘ、Ａｍ、Ａｎ  回答
Ｂ  人事評価データ
Ｃ０〜Ｃｘ  クライアント端末
Ｄ、Ｄｍ  テスト画面
ＤＢ１〜ＤＢｙ、ＤＢｍ、ＤＢｎ  データベース
Ｅ  応募者端末
Ｆ、Ｆ１〜Ｆｙ、Ｆｍ  求人者端末
Ｇ１〜Ｇｙ、Ｇｍ、Ｇｎ  対象企業（団体）
Ｌ、Ｌｍ  回答
Ｍ１〜Ｍｘ  類似度
Ｐ、Ｐｍ、Ｐｎ  人事評価
ＰＡ１〜ＰＡｙ  教師データ
ＰＡｍ、ＰＡｎ  教師データ
Ｑ  アンケートデータ
Ｒ  評価結果
Ｒ０  注目評価結果
Ｒ１〜Ｒｘ  比較用評価結果
Ｔ、Ｔ１〜Ｔｙ、Ｔｍ、Ｔｎ  テストデータ
【図１】
2019036042.tif 000004
【図２】
2019036042.tif 000005
【図３】
2019036042.tif 000006
【図４】
2019036042.tif 000007
【図５】
2019036042.tif 000008
【図６】
2019036042.tif 000009
【図７】
2019036042.tif 000010
【図８】
2019036042.tif 000011
【図９】
2019036042.tif 000012
【図１０】
2019036042.tif 000013
【図１１】
2019036042.tif 000014
【図１２】
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