(57)【要約】【課題】人材のパフォーマンスを予測すること。【解決手段】本願に係る予測装置は、取得部と、予測部とを有する。取得部は、第１の人材を採用する過程で得られた、第１の人材の特徴を示す特徴情報と、第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する。予測部は、取得部によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、かかる特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記予測部は、
前記特徴情報及び前記成果情報に基づいて、前記将来の成果を予測する予測モデルを生成する生成部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測モデルを生成する生成部
を備えることを特徴とする生成装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記第１の人材の経歴に関する情報、前記第１の人材の面接に関する情報及び前記第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む前記特徴情報と、前記成果情報とに基づいて、前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記特徴情報と、企業における前記第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記第２の人材が前記企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の生成装置。
【請求項６】
前記生成部は、
前記特徴情報と、前記企業における前記第１の人材に対する評価を示す前記活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記企業における前記第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の生成装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記特徴情報と、企業における前記第１の人材の退職に関する退職情報を含む前記成果情報に基づいて、前記第２の人材が前記企業を退職するリスクを予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する、
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか一つに記載の生成装置。
【請求項８】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする予測方法。
【請求項９】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測モデルを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする生成方法。
【請求項１０】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１１】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測モデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人的リスクを管理する技術が提案されている。例えば、離職のリスクを評価するためのシステムが提案されている。このシステムでは、従業員のストレスチェックの結果や、従業員の勤怠データ等に基づいて、従業員の離職のリスクが評価される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２０７１６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、人材のパフォーマンスを予測できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、人材が企業に採用される前に、人材のポテンシャルに基づいて、人材が企業で活躍する可能性を予測できるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、人材のパフォーマンスを予測できる予測装置、予測方法及び予測プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
本願に係る予測装置は、第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する取得部と、前記取得部によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、前記特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、人材のパフォーマンスを予測できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る予測装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る成果情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る予測装置による予測処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る予測装置、予測方法及び予測プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る予測装置、予測方法及び予測プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１０】
〔１．予測処理〕 
まず、図１を参照して、予測システム１内の要素について説明する。図１は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。図１の例では、予測システム１によって予測処理が行われる。図１に示すように、実施形態に係る予測システム１には、提供装置１０と、端末装置２０と、予測装置１００とが含まれる。図１中では図示していないが、予測システム１は、複数台の提供装置１０や、複数台の端末装置２０や、複数台の予測装置１００を含んでもよい。
【００１１】
提供装置１０は、各種情報を予測装置１００に提供するサーバ装置である。具体的には、提供装置１０は、企業が人材を採用する過程で得られた、かかる第１の人材の特徴を示す特徴情報と、人材の成果に関する成果情報とを、予測装置１００に提供する。
【００１２】
端末装置２０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。図１の例において、端末装置２０は、ノート型ＰＣとして示されている。ただし、端末装置２０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）を含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。
【００１３】
予測装置１００は、各種情報を端末装置２０に提供するサーバ装置である。図１中では図示していないが、予測装置１００は、ネットワーク網（例えば、インターネット網）を介して、有線又は無線により提供装置１０および端末装置２０と通信を行う。
【００１４】
次に、図１を参照して、実施形態に係る予測処理の一例について説明する。はじめに、予測装置１００は、第１の人材を採用する過程で得られた、かかる第１の人材の特徴を示す特徴情報と、かかる第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する（ステップＳ１１）。一例として、特徴情報は、企業が第１の人材を採用する過程で得られる場合がある。図１の例では、予測装置１００は、企業が１０００人の第１の人材を採用する過程で得られた、１０００人の第１の人材の特徴を示す特徴情報ＦＩ１と、かかる企業における１０００人の第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む成果情報ＰＩ１とを、提供装置１０から取得する。１０００人の第１の人材は、図１には「人材ＨＲ１」から「人材ＨＲ１０００」までの複数の人材として示されている。人材ＩＤは、人材を識別するための識別子を示す。
【００１５】
特徴情報は、人材の経歴に関する情報、人材の面接に関する情報および人材の適性検査に関する情報を含む。人材の経歴に関する情報は、例えば、人材のレジュメのデータおよび人材が利用するソーシャル・ネットワーキング・サービスのデータを含む。人材の面接に関する情報は、例えば、人間の面接官による人材の評価および人工知能の面接官による人材の評価を含む。人材の適性検査に関する情報は、例えば、人材の性格検査の結果および人材の能力検査の結果を含む。
【００１６】
成果情報は、企業における人材の活躍に関する活躍情報を含む。例えば、活躍情報は、企業における人材に対する評価を示す。一例では、人材に対する評価は、評価者（例えば、上司、同僚）による評価である。評価者による評価は、例えば、段階的評価（例えば、５段階、またはＳ・Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ等）である。
【００１７】
図１の例では、特徴情報ＦＩ１は、適性検査に関する情報を含む。この例では、適性検査に関する情報には、「ストレス耐性」と「言語能力」とが含まれる。ストレス耐性の高さは、ストレス耐性のスコア（この例では、１から５）に比例する。同様に、言語能力の高さは、言語能力のスコア（この例では、１から５）に比例する。
【００１８】
図１の例では、成果情報ＰＩ１は、成果情報を含む。この例では、成果情報には、「上司による評価」が含まれる。上司による評価の高さは、上司による評価のスコア（この例では、１から５）に比例する。
【００１９】
次いで、予測装置１００は、取得された特徴情報および成果情報に基づいて、第１の人材の特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する（ステップＳ１２）。例えば、予測装置１００は、特徴情報および成果情報に基づいて、将来の成果を予測する予測モデルを生成する。より具体的には、予測装置１００は、第１の人材の経歴に関する情報、第１の人材の面接に関する情報および第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む特徴情報と、成果情報とに基づいて、予測モデルを生成する。
【００２０】
一例では、予測装置１００は、特徴情報と、企業における第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む成果情報とに基づいて、第２の人材が企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。例えば、予測装置１００は、特徴情報と、企業における第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報とに基づいて、企業における第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを生成する。
【００２１】
図１の例では、予測装置１００は、特徴情報ＦＩ１および成果情報ＰＩ１を訓練データとして用いて、企業における第２の人材に対する評価を予測する予測モデルＰＭ１を生成する。予測モデルＰＭ１は、例えば、回帰モデルである。例えば、予測モデルＰＭ１は、線形回帰によりモデル化され得る。線形回帰モデルは、例えば、次式で与えられる。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
ここで、ｘｉは説明変数であり、ωｉは、回帰係数である。また、Ｎは、線形回帰モデルｙ（ｘ；ω）のハイパーパラメータを表す。
【００２４】
図１の例では、Ｎは、「２」である。図１の例では、ｘ１の値、ｘ２の値は、それぞれ「ストレス耐性のスコア」、「言語能力のスコア」を表す。図１の例では、ｙ（ｘ；ω）の値は、「総合評価」を表す。図１の例では、訓練データの入力は、「ストレス耐性のスコア」および「言語能力のスコア」である。図１の例での訓練データの出力（すなわち、目標変数の推定量）は、「上司による評価のスコア」である。
【００２５】
例えば、予測装置１００は、特徴情報ＦＩ１および成果情報ＰＩ１を訓練データとして用いて、線形回帰モデルｙ（ｘ；ω）を訓練する。予測装置１００は、最小二乗法や正規方程式等を利用して線形回帰モデルｙ（ｘ；ω）を訓練することにより、予測モデルＰＭ１を生成することができる。
【００２６】
次いで、予測装置１００は、第２の人材の特徴を示す特徴情報を、端末装置２０から受信する（ステップＳ１３）。図１の例では、予測装置１００は、第２の人材の特徴を示す特徴情報ＦＩ２を、企業の採用担当者によって利用される端末装置２０から受信する。第２の人材は、図１には「人材ＨＲＳ１」として示されている。
【００２７】
次いで、予測装置１００は、生成された予測モデルに第２の人材の特徴を入力することで、第２の人材の予測された成果を出力する（ステップＳ１４）。例えば、予測装置１００は、第２の人材の特徴を示す特徴情報に基づいて、第２の人材の特徴のうちの第１の人材の特徴と同種の特徴を特定する。そして、予測装置１００は、特定された同種の特徴を表す特徴量を生成された予測モデルに入力することで、第２の人材の予測された成果を出力する。
【００２８】
図１の例では、第２の人材の特徴を示す特徴情報ＦＩ２には、「ストレス耐性のスコア」および「言語能力のスコア」が含まれる。この例では、予測装置１００は、人材ＨＲ１００１のストレス耐性のスコアおよび言語能力のスコアを、生成された予測モデルＰＭ１の説明変数ｘ１およびｘ２にそれぞれ入力することで、人材ＨＲＳ１の予測された上司による評価のスコアを、予測スコアＰＳ１として出力する。
【００２９】
次いで、予測装置１００は、第２の人材の予測された成果を、端末装置２０に提供する（ステップＳ１５）。図１の例では、予測装置１００は、企業の採用担当者によって利用される端末装置２０に、第２の人材の予測された上司による評価のスコアとして、出力された予測スコアＰＳ１を提供する。
【００３０】
上記のように、実施形態に係る予測装置１００は、第１の人材を採用する過程で得られた、かかる第１の人材の特徴を示す特徴情報と、かかる第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する。そして、予測装置１００は、取得された特徴情報および成果情報に基づいて、第１の人材の特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する。このため、実施形態に係る予測装置１００は、人材が企業に入社する前に、人材のパフォーマンスを予測することができる。この結果、予測装置１００は、企業の人事担当者が、企業における成果事例に基づいて、採用する人材を決定することを可能にする。
【００３１】
例えば、予測装置１００は、人材が企業で活躍する可能性の定量的データを、企業の人事担当者に人材の活躍指数として提供する。この場合、企業の人事担当者は、人材の活躍指数を用いて、面接の優先度や面接の予定日を決定することができる。
【００３２】
ところで、採用面接に関する問題の１つとして、足切りの条件の設定が挙げられる。企業は、人材の採用時に、大量の人材のデータを取得することがある。企業は、採用プロセスを迅速化させるべく、人材の採用条件に、足切りの条件を含める場合がある。足切りの条件は、例えば、留年の年数である。実施形態に係る予測装置１００は、人材の全体としての特徴を評価することができる。例えば、ある人材が、大学で３年間留年したと仮定する。さらに、この人材は、プログラミングの勉強のために、海外の大学に２年間留学していたと仮定する。足切りの条件が「留年の年数が３年以上」である場合に、この人材は、面接に呼ばれない可能性がある。予測装置１００は、人事担当者が、人材が有する特徴を全体として考慮することを可能にする。したがって、採用担当者は、従来、埋もれていた候補者を発見して面接に呼ぶことができる。以下、このような予測処理を実現する予測装置１００について詳細に説明する。
【００３３】
〔２．決定装置の構成〕
次に、図２を参照して、実施形態に係る予測装置１００の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る予測装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、予測装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、予測装置１００は、予測装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００３４】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、提供装置１０および端末装置２０との間で情報の送受信を行う。
【００３５】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、特徴情報記憶部１２１と、成果情報記憶部１２２とを有する。
【００３６】
（特徴情報記憶部１２１）
図３は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。特徴情報記憶部１２１は、人材の特徴情報を記憶する。例えば、特徴情報記憶部１２１は、受信部１３１によって受信された人材の特徴情報を記憶する。図３の例では、特徴情報記憶部１２１には、「特徴情報」が「人材ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「特徴情報」には、項目「経歴に関する情報」、「面接に関する情報」および「適性検査に関する情報」が含まれる。
【００３７】
「人材ＩＤ」は、人材を識別するための識別子を示す。「経歴に関する情報」は、人材の経歴に関する情報（例えば、レジュメのデータ）を示す。経歴に関する情報は、「留年の年数」、「留学の年数」のような、様々なカテゴリに分類される。経歴に関する情報は、例えば、学歴、保有資格（公的、私的問わず）、学業上の取り組みや成果、人材がこれまでに携わったプロジェクトやその成果、論文発表などを含む研究の実績、入賞実績、ソフトウェアの開発実績、開発したソフトウェア（スマートフォンアプリなど）のダウンロード実績、技術書などの執筆実績、メディア出演実績、起業経験等を含む。「面接に関する情報」は、人材の面接に関する情報（例えば、面接による評価のデータ）を示す。面接に関する情報は、「１次面接の評価」、「２次面接の評価」のような、様々なカテゴリに分類される。例えば、１次面接の評価の高さは、１次面接の評価のスコアに比例する。適性検査に関する情報は、人材の適性検査に関する情報（例えば、検査結果のデータ）を示す。人材の適性検査に関する情報は、「ストレス耐性」、「言語能力」のような、様々なカテゴリに分類される。例えば、ストレス耐性の高さは、ストレス耐性のスコアに比例する。
【００３８】
例えば、図３は、人材ＩＤ「ＨＲ１」で識別される人材が、「１年」留年し、「０」年留学したことを示している。図３はさらに、人材ＩＤ「ＨＲ１」で識別される人材の１次面接の評価および２次面接の評価が、それぞれ「３」および「３」であることを示している（例えば、５段階評価でそれぞれ「３」および「３」）。さらに、図３は、人材ＩＤ「ＨＲ１」で識別される人材のストレス耐性のスコアおよび言語能力のスコアが、それぞれ「２」および「５」であることを示している（例えば、５段階評価でそれぞれ「２」および「５」）。
【００３９】
（成果情報記憶部１２２）
図４は、実施形態に係る成果情報記憶部の一例を示す図である。成果情報記憶部１２２は、人材の成果情報を記憶する。例えば、成果情報記憶部１２２は、受信部１３１によって受信された人材の成果情報を記憶する。図４の例では、成果情報記憶部１２２には、「成果情報」が「人材ＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「検索履歴情報」には、項目「活躍情報」および「退職情報」が含まれる。
【００４０】
「活躍情報」は、企業における人材の活躍に関する情報（例えば、仕事に対する評価を示すデータ）を示す。活躍情報は、「上司による評価」、「同僚による評価」のような、様々なカテゴリに分類される。例えば、上司による評価の高さは、上司による評価のスコアに比例する。「退職情報」は、企業における人材の退職に関する情報を示す。一例では、退職情報は、人材が退職するまでの期間を示すデータである。
【００４１】
例えば、図４は、人材ＩＤ「ＨＲ１」で識別される人材の上司による評価および同僚による評価が、それぞれ「５」および「４」であることを示している（例えば、５段階評価でそれぞれ「５」および「４」）。
【００４２】
（制御部１３０）
図２に戻ると、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、予測装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【００４３】
制御部１３０は、図２に示すように、受信部１３１と、取得部１３２と、予測部１４０とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００４４】
（受信部１３１）
受信部１３１は、第１の人材を採用する過程で得られた、かかる第１の人材の特徴を示す特徴情報と、かかる第１の人材の成果に関する成果情報とを、提供装置１０から受信する。一例として、特徴情報は、企業が第１の人材を採用する過程で得られる場合がある。また、受信部１３１は、第２の人材の特徴を示す特徴情報を、端末装置２０から受信する。
【００４５】
受信部１３１は、受信された特徴情報を、特徴情報記憶部１２１に格納してもよい。また、受信部１３１は、受信された成果情報を、成果情報記憶部１２２に格納してもよい。
【００４６】
（取得部１３２）
取得部１３２は、第１の人材を採用する過程で得られた、かかる第１の人材の特徴を示す特徴情報と、かかる第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する。例えば、取得部１３２は、受信部１３１によって受信された特徴情報および成果情報を取得する。取得部１３２は、特徴情報記憶部１２１から特徴情報を取得してもよい。また、取得部１３２は、成果情報記憶部１２２から成果情報を取得してもよい。
【００４７】
（予測部１４０）
予測１４０は、取得部１３２によって取得された特徴情報および成果情報に基づいて、第１の人材の特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する。予測１４０は、図２に示すように、生成部１４１と、出力部１４２と、提供部１４３とを有する。
【００４８】
（生成部１４１）
生成部１４１は、特徴情報および成果情報に基づいて、将来の成果を予測する予測モデルを生成する。より具体的には、生成部１４１は、第１の人材の経歴に関する情報、第１の人材の面接に関する情報および第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む特徴情報と、成果情報とに基づいて、予測モデルを生成する。
【００４９】
一例では、生成部１４１は、特徴情報と、企業における第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む成果情報とに基づいて、第２の人材が企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。例えば、生成部１４１は、特徴情報と、企業における第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報とに基づいて、企業における第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを生成する。
【００５０】
例えば、生成部１４１は、特徴情報および成果情報を訓練データとして用いて、企業における第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを生成する。予測モデルは、例えば、回帰モデルである。例えば、予測モデルは、線形回帰によりモデル化される。予測モデルは、ロジスティック回帰、ソフトマックス回帰等によりモデル化されてもよい。予測モデルは、リッジ回帰（Ridge  Regression）、ＬＡＳＳＳＯ（Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator）回帰等により正則化されてもよい。
【００５１】
（出力部１４２）
出力部１４２は、生成部１４１によって生成された予測モデルに第２の人材の特徴を入力することで、第２の人材の予測された成果を出力する。例えば、出力部１４２は、第２の人材の特徴を示す特徴情報に基づいて、第２の人材の特徴のうちの第１の人材の特徴と同種の特徴を特定する。そして、出力部１４２は、特定された同種の特徴を表す特徴量を生成された予測モデルに入力することで、第２の人材の予測された成果を出力する。
【００５２】
（提供部１４３）
提供部１４３は、第２の人材の予測された成果を、端末装置２０に提供する。提供部１４３は、第２の人材の予測された成果を提示するためのユーザインタフェースを、端末装置２０に提供してもよい。
【００５３】
〔３．予測処理のフロー〕
次に、実施形態に係る予測装置１００による予測処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る予測装置１００による予測処理手順を示すフローチャートである。
【００５４】
図５に示すように、はじめに、予測装置１００は、第１の人材を採用する過程で得られた、第１の人材の特徴を示す特徴情報と、第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する（ステップＳ１０１）。次いで、予測装置１００は、取得された特徴情報および成果情報に基づいて、第１の人材の特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
次いで、予測装置１００は、第２の人材の特徴を示す特徴情報を、端末装置２０から受信する（ステップＳ１０３）。次いで、予測装置１００は、生成された予測モデルに第２の人材の特徴を入力することで、第２の人材の予測された成果を出力する（ステップＳ１０４）。次いで、予測装置１００は、第２の人材の予測された成果を、端末装置２０に提供する（ステップＳ１０５）。
【００５６】
〔４．変形例〕
上述の実施形態に係る予測装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の予測装置１００の他の実施形態について説明する。
【００５７】
〔４−１．退職する可能性を予測する予測モデルの生成〕
上記実施形態では、生成部１４１は、特徴情報および成果情報に基づいて、第２の人材が企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成しているが、これに限定されるものではない。生成部１４１は、特徴情報と、企業における第１の人材の退職に関する退職情報を含む成果情報に基づいて、第２の人材が前記企業を退職するリスクを予測する予測モデルを生成してもよい。企業における第１の人材の退職に関する退職情報は、例えば、第１の人材の退職理由に関する情報を含む。第１の人材の退職理由は、例えば、起業による退職、病気による退職、一身上の都合による退職を含む。
【００５８】
〔４−２．部署ごとの予測モデルの生成〕
生成部１４１は、特徴情報と、部署ごとの成果情報とに基づいて、第２の人材が企業のかかる部署で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成してもよい。
【００５９】
例えば、生成部１４１は、営業部に所属する人材の特徴情報と、営業部に所属する人材の成果に関する成果情報とに基づいて、第２の人材が企業の営業部で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。同様に、生成部１４１は、技術部に所属する人材の特徴情報と、技術部に所属する人材の成果に関する成果情報とに基づいて、第２の人材が企業の技術部で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。したがって、予測装置１００は、第２の人材の活躍の場を、企業内の部署ごとに特定することができる。
【００６０】
〔４−３．上司ごとの予測モデルの生成〕
生成部１４１は、特徴情報と、上司ごとの成果情報とに基づいて、第２の人材がかかる上司の下で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成してもよい。
【００６１】
例えば、生成部１４１は、体育会系の上司Ｂ１の下で働いている人材の特徴情報および成果情報に基づいて、第２の人材が体育会系の上司Ｂ１の下で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。同様に、生成部１４１は、文化系の上司Ｂ２の下で働いている人材の特徴情報および成果情報に基づいて、第２の人材が文化系の上司Ｂ２の下で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。したがって、予測装置１００は、第２の人材と上司との相性を判定することができる。
【００６２】
〔４−４．複数の時期ごとの予測モデルの生成〕
生成部１４１は、特徴情報と、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とに基づいて、第２の人材が複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルを生成してもよい。
【００６３】
例えば、生成部１４１は、特徴情報と、入社１年後、入社２年後、入社３年後、入社４年後および入社５年後の５つの時期の成果情報とに基づいて、時期ごとに予測モデルを生成する。この例では、出力部１４２は、「入社１年後」〜「入社５年後」にそれぞれ対応する５つの予測モデルに、第２の人材の特徴を入力することで、第２の人材の予測された「入社１年後」〜「入社５年後」の成果をそれぞれ出力する。この例では、提供部１４３は、出力された「入社１年後」〜「入社５年後」の成果を、第２の人材の予測された成果の変化を示す情報（例えば、第２の人材の予測された成果の変遷を表すグラフデータ）として、端末装置２０に提供する。したがって、予測装置１００は、第２の人材が、大器晩成型または早熟天才型のうちいずれであるかを判定することができる。
【００６４】
〔４−５．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００６５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６６】
例えば、図２に示した記憶部１２０の一部又は全部は、予測装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、予測装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、特徴情報や成果情報等の各種情報を取得する。
【００６７】
また、上記実施形態では、予測装置１００が、例えば、特徴情報および成果情報に基づいて、将来の成果を予測する予測モデルを生成し、そして第２の人材の予測された成果を、端末装置２０に提供した。しかし、上述の予測装置１００に対応する生成装置が、特徴情報および成果情報に基づいて、将来の成果を予測する予測モデルを生成してもよい。例えば、上述の予測装置１００は、予測モデルを生成する生成装置と、予測された成果を提供する提供装置とに分離されてもよい。この場合、生成装置は、少なくとも生成部１４１を有する。ただし、生成装置は、受信部１３１と、取得部１３２と、出力部１４２とを有するように構成されてもよい。一方、提供装置は、少なくとも提供部１４３を有する。ただし、提供装置は、受信部１３１と、取得部１３２と、出力部１４２とを有するように構成されてもよい。この場合、上記の予測装置１００による処理は、生成装置と提供装置とを含む予測システム１によって実現される。
【００６８】
〔４−６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る予測装置１００は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【００６９】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
【００７０】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）やＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High  Definition  Multimedia  Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【００７１】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【００７２】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【００７３】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【００７４】
例えば、コンピュータ１０００が予測装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。
【００７５】
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る予測装置１００は、取得部１３２と、予測部１４０とを有する。取得部１３２は、第１の人材を採用する過程で得られた、第１の人材の特徴を示す特徴情報と、第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する。予測部１４０は、取得部１３２によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、かかる特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する。このため、予測装置１００は、企業の人事担当者が、企業における成果事例に基づいて、採用する人材を決定することを可能にする。
【００７６】
また、実施形態に係る予測装置１００において、予測部１４０は、特徴情報および成果情報に基づいて、第２の人材の将来の成果を予測する予測モデルを生成する生成部１４１を有する。このため、予測装置１００は、人材の将来の成果を精度良く予測することができる。
【００７７】
上述してきたように、実施形態に係る予測装置１００（本願に係る生成装置に対応する）は、取得部１３２と、生成部１４１とを有する。取得部１３２は、第１の人材を採用する過程で得られた、第１の人材の特徴を示す特徴情報と、第１の人材の成果に関する成果情報とを取得する。生成部１４１は、取得部１３２によって取得された特徴情報及び成果情報に基づいて、かかる特徴に関連する第２の人材の将来の成果を予測する予測モデルを生成する。このため、予測装置１００は、人材の将来の成果を精度良く予測することができる。
【００７８】
また、実施形態に係る予測装置１００（本願に係る生成装置に対応する）において、生成部１４１は、第１の人材の経歴に関する情報、第１の人材の面接に関する情報および第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む特徴情報と、成果情報とに基づいて、予測モデルを生成する。このため、予測装置１００は、人材の複数の特徴を考慮して、人材の将来の成果を多面的に評価することができる。
【００７９】
また、実施形態に係る予測装置１００（本願に係る生成装置に対応する）において、生成部１４１は、特徴情報と、企業における第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む成果情報とに基づいて、第２の人材が企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する。このため、予測装置１００は、人材が企業に入社する前に、人材が企業で活躍するかを判定することができる。
【００８０】
また、実施形態に係る予測装置１００（本願に係る生成装置に対応する）において、生成部１４１は、特徴情報と、企業における第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報とに基づいて、企業における第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを生成する。このため、予測装置１００は、人材の将来の成果を定量的に予測することができる。
【００８１】
また、実施形態に係る予測装置１００（本願に係る生成装置に対応する）において、生成部１４１は、企業における第１の人材の退職に関する退職情報を含む成果情報に基づいて、第２の人材が企業を退職するリスクを予測する予測モデルを生成する。このため、予測装置１００は、企業の人事担当者が、人材が企業に入社する前に、人材が企業を退職するリスクを把握することを可能にする。
【００８２】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００８３】
また、上述した予測装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【００８４】
また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得手段は、取得部や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００８５】
１  予測システム
１００  予測装置
１２０  記憶部
１２１  特徴情報記憶部
１２２  成果情報記憶部
１３１  受信部
１３２  取得部
１４０  予測部
１４１  生成部
１４２  出力部
１４３  提供部
【図１】
2019164738.tif 000004
【図２】
2019164738.tif 000005
【図３】
2019164738.tif 000006
【図４】
2019164738.tif 000007
【図５】
2019164738.tif 000008
【図６】
2019164738.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月28日(2018.12.28)
【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】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得部によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成された予測モデルであって、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記予測部は、
前記予測モデルとして、前記特徴情報を訓練データの入力、前記成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する生成部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得部によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする生成装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記第１の人材の経歴に関する情報、前記第１の人材の面接に関する情報及び前記第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む前記特徴情報と、前記成果情報とに基づいて、前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記特徴情報と、企業における前記第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記第２の人材が前記企業で活躍する可能性を予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の生成装置。
【請求項６】
前記生成部は、
前記特徴情報と、前記企業における前記第１の人材に対する評価を示す前記活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記企業における前記第２の人材に対する評価を予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の生成装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記特徴情報と、企業における前記第１の人材の退職に関する退職情報を含む前記成果情報に基づいて、前記第２の人材が前記企業を退職するリスクを予測する予測モデルを、前記予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか一つに記載の生成装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する予測方法であって、
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得工程によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成された予測モデルであって、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする予測方法。
【請求項９】
コンピュータが実行する生成方法であって、
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得工程によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする生成方法。
【請求項１０】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得手順によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成された予測モデルであって、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１１】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、当該第１の人材の成果に関する成果情報であって、所定の期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得手順によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記特徴に関連する第２の人材が前記複数の時期の各々に活躍する可能性を予測する予測モデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和1年6月12日(2019.6.12)
【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】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得部によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成され、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材に対する評価を予測する複数の予測モデルであって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記予測部は、
前記複数の予測モデルとして、前記特徴情報を訓練データの入力、前記成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記第２の人材に対する評価を予測する複数の予測モデルであって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における前記第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルを生成する生成部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得部によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする生成装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記第１の人材の経歴に関する情報、前記第１の人材の面接に関する情報及び前記第１の人材の適性検査に関する情報のうち少なくとも１つを含む前記特徴情報と、前記成果情報とに基づいて、前記複数の予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記特徴情報と、企業における前記第１の人材の活躍に関する活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記第２の人材が前記企業で活躍する可能性を予測する複数の予測モデルを、前記複数の予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の生成装置。
【請求項６】
前記生成部は、
前記特徴情報と、前記企業における前記第１の人材に対する評価を示す前記活躍情報を含む前記成果情報とに基づいて、前記企業における前記第２の人材に対する評価を予測する複数の予測モデルを、前記複数の予測モデルとして生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の生成装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する予測方法であって、
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得工程によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成され、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材に対する評価を予測する複数の予測モデルであって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価を予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする予測方法。
【請求項８】
コンピュータが実行する生成方法であって、
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得工程によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする生成方法。
【請求項９】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得手順によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより生成され、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材に対する評価を予測する複数の予測モデルであって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルに当該第２の人材の特徴を入力することにより、当該第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１０】
第１の人材を採用する過程で得られた、当該第１の人材の特徴を示す特徴情報と、所定の企業における当該第１の人材に対する評価を示す活躍情報を含む成果情報であって、当該第１の人材が当該所定の企業に入社してからの期間のうちの複数の時期の各々の成果情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された特徴情報を訓練データの入力、前記取得手順によって取得された成果情報を訓練データの出力として用いることにより、前記第１の人材の特徴に関連する第２の人材の予測された評価の変化を示す情報として前記企業の採用担当者によって利用される端末装置に提供される複数の評価であって、前記複数の時期にそれぞれ対応する前記所定の企業における当該第２の人材に対する複数の評価をそれぞれ予測する複数の予測モデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。