(57)【要約】【課題】マッチング精度を向上させる。【解決手段】本願に係る推定装置は、第１対象に関する情報であって、当該第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、当該第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する取得部と、前記第１情報と前記第２情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する推定部とを有することを特徴とする。【選択図】図１
2019125323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１対象に関する情報であって、当該第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、当該第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する取得部と、
前記第１情報と前記第２情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記第１情報と前記第２情報との類似度が高い程、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記第１対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を前記第１情報として取得し、前記第２対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を前記第２情報として取得し、
前記推定部は、前記第１情報のうち所定の種別の情報と、前記第２情報のうち当該所定の種別の情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記第１対象の長所に関する情報と、前記第１対象の短所に関する情報とを前記第１情報として取得し、前記第２対象の長所に関する情報と、前記第２対象の短所に関する情報とを前記第２情報として取得する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記第１対象の長所に関する情報と、前記第２対象の長所に関する情報との類似度が高い程、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記第１対象の長所に関する情報と、前記第２対象の短所に関する情報との類似度が低いほど、若しくは、前記第１対象の短所に関する情報と、前記第２対象の長所に関する情報との類似度が低いほど、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記第１情報の分散表現と、前記第２情報の分散表現との類似度に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記第２対象と所定の関連性を有する複数の第２利用者により入力された第２情報を取得し、
前記推定部は、前記第２情報のうち前記第１情報と類似する情報の数に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項９】
前記第１利用者と相性がよいと推定された第２対象に関する情報を前記第１利用者に対して提供する第１提供部
を有することを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１０】
前記第２対象と相性がよいと推定された前記第１利用者に関する情報を前記第２対象に対して提供する第２提供部
を有することを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１１】
前記取得部は、前記第１利用者による前記第１対象の評価を示す第１評価情報と、前記第１利用者が有する価値観のうち前記第１対象および前記第２対象と関連する価値観を示す第１価値観情報とを前記第１情報として取得し、前記第２利用者による前記第２対象の評価を示す第２評価情報と、前記第２利用者が有する価値観のうち前記第１対象および前記第２対象と関連する価値観を示す第２価値観情報とを前記第２情報として取得する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１２】
前記推定部は、前記第１価値観情報と前記第２価値観情報とが類似する場合は、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。
【請求項１３】
前記推定部は、前記第２評価情報が示す評価のうち、前記第１価値観情報が示す価値観であって前記第１利用者が重視する価値観と関連する項目に対する評価が好意的である場合、または、前記第２評価情報が示す評価のうち、前記第１価値観情報が示す価値観であって前記第１利用者が敬遠する価値観と関連する項目に対する評価が否定的である場合は、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の推定装置。
【請求項１４】
前記推定部は、前記第２利用者のうち前記第２対象との関係が所定の条件を満たす利用者による前記第２情報と前記第１情報とが類似する場合は、前記第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１〜１３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１５】
前記取得部は、前記第１情報として、前記第１利用者が現在または過去において所属する第１組織に関する情報を取得し、前記第２情報として、前記第２利用者が現在または過去において所属する第２組織に関する情報を取得し、
前記推定部は、前記第１利用者と前記第２組織との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１６】
前記取得部は、前記第１情報として、前記第１利用者が利用した第１施設に関する情報を取得し、前記第２情報として、前記第２利用者が利用した第２施設に関する情報を取得し、
前記推定部は、前記第１利用者と前記第２施設との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１７】
推定装置が実行する推定方法であって、
第１対象に関する情報であって、当該第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、当該第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する取得工程と、
前記第１情報と前記第２情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１８】
第１対象に関する情報であって、当該第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、当該第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する取得手順と、
前記第１情報と前記第２情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法および推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象同士の相性に基づいたマッチングを行う技術が知られている。このような技術の一例として、求人者が入力した職場の心理的な魅力を求人情報として提示する技術や、求人者が入力した情報と、求職者が入力した情報とのキーワード解析を行い、キーワードの共通性に基づいたマッチングを行う技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３４６１７１号公報
【特許文献２】特開２００６−０３１２０４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、上述した従来技術では、対象の適切なマッチングを行っているとは言えない場合がある。
【０００５】
例えば、上述した従来技術では、マッチングする対象同士が入力した情報を用いてマッチングを行っているに過ぎない。このため、対象が入力した情報に欠損や虚偽等の不備が存在する場合には、適切なマッチングを行うことができない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、マッチング精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る推定装置は、第１対象に関する情報であって、当該第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、当該第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する取得部と、前記第１情報と前記第２情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２対象との相性を推定する推定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、マッチング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】図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る求人データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る求職データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る組織情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報提供装置が利用者からポリシ情報や評価情報を受付けるためのコンテンツの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報提供装置が公開する情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】図９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】
【００１０】
以下に、本願に係る推定装置、推定方法および推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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推定装置、推定方法および推定プログラムが限定されるものではない。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。
【００１１】
［実施形態］
〔１．情報提供装置が提供する処理について〕
まず、図１を用いて、推定装置の一例となる情報提供装置が実行する推定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の一例を示す図である。
【００１２】
なお、以下の説明では、情報提供装置１０が実行する処理として、第１利用者が現在または過去に在籍した会社等の組織を第１対象とし、第２利用者が現在または過去に在籍した会社等の組織を第２対象として、第１利用者と第２対象との相性を推定する処理の一例について説明する。すなわち、以下の説明では、情報提供装置１０は、転職や就職を考えている求職者である利用者と、求人を行っている組織（以下、「求人組織」と記載する場合がある。）との間の相性を推定する推定処理を実行するものとする。なお、実施形態は、これに限定されるものではなく、情報提供装置１０は、サークル、クラブ活動、会社等といった各種の組織や、レストランやスポーツジム等といった各種の施設を第１対象または第２対象とし、利用者と対象との間の相性を推定してよい。
【００１３】
〔１−１．情報提供装置の一例〕
情報提供装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２を参照。）を介して、求職者端末１０１〜１０３（以下、「求職者端末１００」と総称する場合がある。）、組織端末２００、および従業者端末３０１〜３０３（以下、「従業者端末３００」と総称する場合がある。）と通信可能な情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。なお、情報提供装置１０は、ネットワークＮを介して、任意の数の求職者端末１００、組織端末２００、および従業者端末３００と通信可能であってよい。
【００１４】
求職者端末１００は、求職者が利用する端末装置であり、ＰＣ（Personal  Computer）、スマートデバイス、携帯電話等といった各種の情報処理装置により実現される。例えば、求職者端末１００は、情報提供装置１０と情報の送受信を行い、求職者が入力した各種の情報を情報提供装置１０へと送信する機能や、情報提供装置１０から受信した情報を表示する機能等を有する。
【００１５】
組織端末２００は、求人組織等、第１対象や第２対象となりえる組織が利用する端末装置であり、ＰＣ、スマートデバイス、携帯電話、サーバ装置等といった各種の情報処理装置により実現される。例えば、求職者端末１００は、情報提供装置１０と情報の送受信を行い、求人組織が入力した各種の情報を情報提供装置１０へと送信する機能や、情報提供装置１０から受信した情報を表示する機能等を有する。
【００１６】
従業者端末３００は、従業者が利用する端末装置であり、ＰＣ、スマートデバイス、携帯電話等といった各種の情報処理装置により実現される。例えば、従業者端末３００は、情報提供装置１０と情報の送受信を行い、従業者が入力した各種の情報を情報提供装置１０へと送信する機能や、情報提供装置１０から受信した情報を表示する機能等を有する。
【００１７】
ここで、求職者とは、転職または就職を考えている利用者であって、現在または過去において、会社等の任意の組織に所属する利用者である。また、従業者とは、現在または過去において、第２対象となる所定の組織に所属する利用者である。すなわち、従業者とは、求職者との相性の推定対象となる組織に属する或いは属していた利用者である。
【００１８】
〔１−２．推定処理の一例〕
従来、求職者と求人組織との間の相性を推定し、相性がよい求人組織の情報を求職者に提供するといったサービスが行われている。しかしながら、従来技術においては、求職者が入力した求職者自身の情報と、求人組織が入力した求人組織自身の情報との比較結果に応じて、求職者と求人組織との間の相性を推定しているに過ぎない。このため、従来技術では、適切な推定を行うことができない恐れがある。
【００１９】
例えば、従来技術では、ある求人組織が長所を過度にアピールする情報を登録した場合、求職者が求める環境ではないにも関わらず、求職者と相性がよい求人組織として提案を行う恐れがある。また、一般的な転職サービスや求職サービスにおいては、求職者や求人組織が短所を登録する可能性が少ないため、必ずしも適切な推定を行っているとは言えない。
【００２０】
そこで、情報提供装置１０は、以下の推定処理を実行する。まず、情報提供装置１０は、第１対象に関する情報であって、その第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、その第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する。そして、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。
【００２１】
例えば、情報提供装置１０は、第１情報として、第１利用者が現在または過去において所属する第１組織に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が現在または過去において所属する第２組織に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１０は、第１利用者と第２組織との相性を推定する。
【００２２】
より具体的な例を説明すると、情報提供装置１０は、求職者となる利用者（すなわち、第１利用者）が登録した情報であって、その利用者が現在または過去において所属する組織である第１組織に関する情報を第１情報として取得する。また、情報提供装置１０は、求人組織に対して現在または過去において所属した利用者（すなわち、第２利用者）が登録した情報であって、求人組織に関する情報を第２情報として取得する。
【００２３】
このような第１情報および第２情報は、利用者が組織に対して有する評価の内容や、利用者がその組織と関連して有する価値観を示すと考えられる。例えば、第１情報や第２情報は、組織における実際の給与体系、組織における実際の評価項目、実際の業務内容、実際の雰囲気等、組織に関する各種の情報を示していると考えられる。このような第１情報と第２情報とを比較した場合、求職者が求人組織に対して好意的な印象を有するか否か、すなわち、求職者と求人組織との間の相性を推定することができると考えられる。
【００２４】
そこで、情報提供装置１０は、求職者が入力した第１情報と、従業者が入力した第２情報との比較結果に基づいて、求職者と求人組織との間の相性を推定する。例えば、第２対象となる求人組織に所定の期間以上所属している従業者の第２情報と第１情報とが類似する場合や、第１情報と類似する第２情報を登録した従業者が所定の数以上存在する場合、第２対象となる求人組織は、求職者がなじみやすい環境を有していると言える。そこで、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との類似度が所定の閾値を超える場合、求職者と求人組織との相性がよい旨を推定する。例えば、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との類似度が高い程、第１利用者と前記第２対象との相性がよりよいと推定する。
【００２５】
このように、情報提供装置１０は、求職者が登録した情報と、従業者が登録した求人組織に関する情報との比較結果に基づいて、求職者と求人組織との間の相性を推定する。このような処理の結果、情報提供装置１０は、例えば、求人組織における実際の評価項目や雰囲気等に基づいて、求職者とのマッチングを実現するので、求職者と求人組織との間のマッチング精度、すなわち、対象同士のマッチング精度を向上させることができる。
【００２６】
〔１−３．相性の推定について〕
以下、求職者と求人組織との相性を推定する処理の具体例について説明する。例えば、情報提供装置１０は、求職者が現在または過去に所属していた組織（以下、「第１組織」と総称する。）に関する情報を第１情報として求職者から受付ける。より具体的には、情報提供装置１０は、第１情報として、第１組織に関する複数の情報を項目別に受付ける。例えば、情報提供装置１０は、第１組織の長所に関する文字列を第１長所情報として求職者から受付け、第１組織の短所に関する文字列を第１短所情報として求職者から受付ける。
【００２７】
また、情報提供装置１０は、従業者が現在または過去に所属していた組織（以下、「第２組織」と総称する。）に関する情報を第２情報として従業者から受付ける。より具体的には、情報提供装置１０は、第２情報として、第２組織に関する複数の情報を項目別に受付ける。例えば、情報提供装置１０は、第２組織の長所に関する文字列を第２長所情報として従業者から受付け、第２組織の短所に関する文字列を第２短所情報として従業者から受付ける。
【００２８】
このような第１長所情報は、第１組織における環境や待遇のうち、求職者がよいと感じている項目を示すと推定される。また、第１短所情報は、第１組織における環境や待遇のうち、求職者が良くない若しくは不要と考えている項目を示すと推定される。すなわち、第１情報は、組織に対する求職者の価値観を示す情報であると言える。同様に、第２長所情報や第２短所情報は、組織に対する従業者の価値観を示す情報であるといえる。ここで、価値観とは、給与面や福利厚生面等、利用者が組織に対して希望する事象を含む概念である。
【００２９】
このように、求職者と従業者との価値観を比較した場合、求職者と、従業者が所属する求人組織との間の相性を推定することができると考えられる。例えば、ある求職者と同じ価値観を有する従業者が多く所属する求人組織や、求職者と同じ価値観を有する従業者が長く在籍する求人組織は、その求職者が心地よく働ける、若しくは、その求職者が長期間働ける組織であると考えられる。このため、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報とを比較することで、求人組織に求職者と価値観が類似する従業者が所定の閾値よりも多く所属しているか否かを判定し、所属している場合には、その求人組織を求職者と相性がよい組織と推定する。
【００３０】
例えば、第１長所情報や第２長所情報は、求職者や従業者が組織に求めている環境や待遇等といった条件のうち、満たされている条件であると考えられる。このため、求職者と相性がよい求人組織は、従業者が登録した第２長所情報が第１長所情報と類似すると推定される。一方、第１短所情報や第２短所情報は、求職者や従業者が組織に求めている環境や待遇等といった条件のうち、満たされていない条件であると考えられる。このため、求職者と相性がよい求人組織は、従業者の第２短所情報が求職者の第１長所情報と類似しない、若しくは、従業者の第２長所情報が求職者の第１短所情報と類似しないと推定される。
【００３１】
そこで、情報提供装置１０は、求職者の第１長所情報と従業者の第２長所情報との類似度を判定し、類似度が高い程、求人組織と求職者との相性がよいと推定する。また、情報提供装置１０は、求職者の第１長所情報と従業者の第２短所情報との類似度、もしくは、求職者の第１短所情報と従業者の第２長所情報との類似度の少なくともいずれか一方を判定し、類似度が低い程、求人組織と求職者との相性がよいと推定する。
【００３２】
例えば、情報提供装置１０は、第１長所情報として入力された文字列と、第２長所情報として入力された文字列との文字解析を行い、「給与が高い」、「残業がない」、「人間関係がよい」等といった所定のキーワードが含まれているか否かを判定する。そして、情報提供装置１０は、各長所情報に共通して含まれるキーワードの数が多い程、各長所情報の類似度が高いと推定してもよい。また、情報提供装置１０は、公知の意味解析技術を用いて、各長所情報の意味的な類似度を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、ｗ２ｖ、ｓ２ｖ、バグオブワーズ等の技術を用いて、各長所情報が有する意味の類似度を推定してもよい。また、情報提供装置１０は、各長所情報を分散表現に変換し、分散表現の類似度に応じて、各長所情報の類似度を推定してもよい。
【００３３】
同様に、情報提供装置１０は、第１長所情報と第２短所情報との類似度や、第１短所情報と第２長所情報との類似度を推定する。そして、情報提供装置１０は、推定した類似度に応じて、求職者と求人組織との間の相性を示す相性度を算出する。例えば、情報提供装置１０は、第１長所情報と第２長所情報との類似度が高い程、第１短所情報と第２長所情報との類似度が低いほど、若しくは、第１長所情報と第２短所情報との類似度が低いほど、値が高くなる相性度を算出する。そして、情報提供装置１０は、相性度が所定の閾値を超えた場合は、求職者と求人組織との間の相性がよいと推定する。
【００３４】
このように、情報提供装置１０は、求職者（すなわち、第１利用者）が所属する第１対象の長所に関する情報と、第１対象の短所に関する情報とを第１情報として取得し、従業者（すなわち、第２利用者）が所属する第２対象の長所に関する情報と、第２対象の短所に関する情報とを第２情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、第１対象の長所に関する情報と、第２対象の長所に関する情報との類似度が高い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。また、情報提供装置１０は、第１対象の長所に関する情報と、第２対象の短所に関する情報との類似度が低いほど、若しくは、第１対象の短所に関する情報と、第２対象の長所に関する情報との類似度が低いほど、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。
【００３５】
また、情報提供装置１０は、入力した情報の内容が求職者と類似する従業者の数が所定の閾値を超える場合に、求人組織と求職者との相性がよいと推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第２対象と所定の関連性を有する複数の第２利用者により入力された第２情報を取得する。そして、情報提供装置１０は、第２情報のうち第１情報と類似する情報の数に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。また、情報提供装置１０は、求人組織に属する従業者のうち、求職者が入力した第１情報と類似する第２情報を入力した従業者の割合が所定の閾値を超える場合は、求職組織と求職者との相性がよいと推定してもよい。
【００３６】
すなわち、情報提供装置１０は、第１利用者が入力した第１情報から推定される価値観であって第１対象に対する価値観と、第２利用者が入力した第２情報から推定される価値観であって第２対象に対する価値観とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。また、情報提供装置１０は、第１利用者と類似する価値観を有する第２利用者が所定の人数以上所属している場合、もしくは、第１利用者と類似する価値観を有する第２利用者の割合が所定の閾値を超える場合に、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。
【００３７】
また、情報提供装置１０は、第２利用者が入力した第２情報が、第１利用者が重視する要素や項目が重視されている旨を示す場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。また、情報提供装置１０は、第２利用者が入力した第２情報が、第１利用者が敬遠する要素や項目が重視されていない旨を示す場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。
【００３８】
また、情報提供装置１０は、第２利用者の状態を考慮して、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者と価値観が共通する第２利用者の平均的な就業年数が所定の閾値を超える場合や、第１利用者と価値観が共通する第２利用者であって、就業年数が所定の閾値を超える第２利用者の数が所定の閾値を超える場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、第２利用者のうち第２対象との関係が所定の条件を満たす利用者による第２情報と第１情報とが類似する場合は、第１利用者と前記第２対象との相性がよいと推定してもよい。
【００３９】
〔１−４．第１情報および第２情報について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、第１情報や第２情報として、組織の長所や短所を示す文字列を受付けた例について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、求職者や従業者に対して、所属組織における仕事のやりがい、給与や福利厚生、成長度合い、ワークライフバランス、人間関係、経営状態等といった項目ごとの情報を入力させるためのＵＩ（User  Interface）を提供し、各項目ごとの情報を比較することで、求職者と求人組織との相性を推定してもよい。
【００４０】
また、情報提供装置１０は、各項目ごとに組織に対する評価を示す数値（以下、「評価値」と記載する。）等を第１情報および第２情報として受付けてもよい。このような場合、情報提供装置１０は、求職者が入力した評価値よりも従業者が入力した評価値の方が平均的に高い場合は、求職者と求人組織との相性がよいと推定してもよい。
【００４１】
また、情報提供装置１０は、各項目ごとに情報を受付ける場合、同じ項目同士の類似度に応じて、求職者と求人組織との間の相性を推定してもよく、対応する項目同士の類似度に応じて、求職者と求人組織との間の相性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、求職者が仕事のやりがいを評価していない場合、従業者が仕事のやりがいを高く評価している求人組織を相性がよい求人組織として推定してもよい。
【００４２】
すなわち、情報提供装置１０は、第１対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を第１情報として取得し、第２対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を第２情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、第１情報のうち所定の種別の情報と、第２情報のうち所定の種別の情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定すればよい。
【００４３】
〔１−５．時系列を考慮した処理や信頼度を考慮した処理について〕
また、情報提供装置１０は、第１情報や第２情報の時系列的な変化を考慮して、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、ある第２対象に所属してから所定の期間（例えば、１年）が経過していない第２利用者のうち、第１利用者と価値観が共通する第２利用者の数が所定の閾値を下回る場合は、全体として第１利用者と価値観が共通する第２利用者の数が所定の閾値を超えていたとしても、その第２対象と第１利用者との相性が良くないと推定してもよい。
【００４４】
また、情報提供装置１０は、各利用者が登録した情報の信頼度を考慮してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第２利用者が登録した第２情報の遍歴に基づいて、第２利用者が有する価値観の一貫性を推定し、一貫性が存在する場合は、その第２利用者が登録した第２情報の信頼度が所定の閾値を超えると推定する。そして、情報提供装置１０は、第１利用者の第１情報と、求人組織に属する第２利用者が登録した第２情報のうち、信頼度が所定の閾値を超えると推定された第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２組織との相性を推定してもよい。
【００４５】
また、情報提供装置１０は、第１利用者が登録した第１情報の遍歴に基づいて、第１利用者が有する価値観の一貫性を推定し、一貫性が存在する場合は、その第１利用者が登録した第１情報の信頼度が所定の閾値を超えると推定する。そして、情報提供装置１０は、第１情報の信頼度が所定の閾値を超える場合にのみ、第１利用者と第２組織との相性を推定してもよい。
【００４６】
また、情報提供装置１０は、所定の第２対象に属する複数の第２利用者が登録した各第２情報を解析し、各第２利用者が共通して有する価値観を特定する。そして、情報提供装置１０は、第１利用者の価値観と、各第２利用者が共通して有する価値観とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。また、情報提供装置１０は、給与等といったある種別において共通する価値観を有する複数の第２利用者が他の種別においてそれぞれ異なる価値観を有している場合は、それらの価値観に対する重みを大きくした状態で、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。
【００４７】
〔１−６．情報の提供対象について〕
ここで、情報提供装置１０は、推定結果を第１利用者に対して提供してもよく、第２対象に対して提供してもよい。例えば、情報提供装置１０は、ある求職者とある求人組織との間の相性がよいと推定された場合は、その求職者に対してその求人組織に関する情報や、その求人組織が登録した求人情報を提供してもよい。また、情報提供装置１０は、ある求人組織に対し、その求人組織と相性がよいと推定された求職者の情報を提供してもよい。
【００４８】
また、情報提供装置１０は、推定結果を第１利用者に提供する場合と、第２対象に対して提供する場合とで、相性がよいか否かを判断するための条件を変更してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者の価値観と類似する価値観の第２利用者の数が所定の閾値を超える場合は、第１利用者に対して第２対象の情報を提供する。一方、情報提供装置１０は、第２利用者のうち、従業期間が所定の閾値を超える第２利用者や役職についている第２利用者の価値観と第１利用者の価値観とが類似する場合は、第２対象に対して第１利用者の情報を提供する。
【００４９】
〔１−７．価値観と評価とを考慮した処理について〕
ここで、情報提供装置１０は、第１情報や第２情報として、各利用者の価値観と、組織に対する評価とを示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、利用者と組織との間の相性を推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者による第１対象の評価を示す第１評価情報と、第１利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第１価値観情報とを第１情報として取得する。ここで、第１利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観とは、第１対象や第２対象に対して第１利用者が共通して有する価値観である。例えば、第１対象や第２対象が利用者の職場である場合、第１価値観情報は、第１利用者が職場に対して有する価値観である。同様に、情報提供装置１０は、第２利用者による第２対象の評価を示す第２評価情報と、第２利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第２価値観情報とを第２情報として取得する。
【００５０】
このような場合、情報提供装置１０は、第１価値観情報と第２価値観情報とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと判断する。さらに情報提供装置１０は、第２評価情報が示す評価のうち、第１価値観情報が示す価値観であって第１利用者が重視する価値観と関連する項目に対する評価が好意的である場合、または、第２評価情報が示す評価のうち、第１価値観情報が示す価値観であって第１利用者が敬遠する価値観と関連する項目に対する評価が否定的である場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。
【００５１】
すなわち、情報提供装置１０は、第１価値観情報から第１利用者が重視する価値観を推定し、第２評価情報に基づいて、推定した価値観が好意的に評価されているか否かを判定する。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者が給与を重視している場合、第２評価情報に基づいて、給与面における第２対象の評価がよいか否かを判定する。そして、情報提供装置１０は、給与面における第２対象の評価がよい場合は、第１利用者と第２対象の相性がよいと判定する。
【００５２】
一方、情報提供装置１０は、第１価値観情報から第１利用者が敬遠する価値観を推定し、第２評価情報に基づいて、推定した価値観が否定的に評価されているか否かを判定する。例えば、情報提供装置１０は、第１利用者がルーティンワークを敬遠している場合、第２評価情報に基づいて、第２対象においてルーティンワークが重要視されているか否かを判定する。そして、情報提供装置１０は、第２対象においてルーティンワークが重要視されていない場合、すなわち、第１利用者が敬遠する価値観が第２対象において否定的にとられている場合は、第１利用者と第２対象の相性がよいと判定してもよい。
【００５３】
このように、情報提供装置１０は、第１利用者の価値観と第２利用者の価値観とを単純に比較するだけではなく、価値観情報と共に評価情報を取得することで、第１利用者が重要視する価値観が第２対象において評価されているか、第１利用者が敬遠する価値観が第２対象において否定的にとらえられているかを判定する。そして、情報提供装置１０は、判定結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定するので、推定精度を向上させることができる。
【００５４】
〔１−８．求職における推定処理について〕
ここで、情報提供装置１０は、実際に求人を行っている組織と求職者との間の相性を推定する必要はない。例えば、情報提供装置１０は、組織が求人を行っているか否かに係わらず、各従業者から組織に関する第２情報を収集する。そして、情報提供装置１０は、求職者と各組織との相性を推定し、推定結果を求職者や組織に対して提供してもよい。また、情報提供装置１０は、求職を行っている利用者以外にも、任意の利用者と組織との間の相性を推定してもよい。
【００５５】
また、情報提供装置１０は、第１利用者が入力した第１情報と、第２利用者が入力した第２情報との比較結果に基づいて、第１組織と第２利用者との間の相性を推定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、求職者が入力した情報を第２情報と見做し、従業者が入力した情報を第１情報と見做して、上述した推定処理を実行することで、従業者として情報を登録した利用者と、求職者が所属する組織との間の相性を推定してもよい。すなわち、情報提供装置１０は、各利用者から、所属する組織に関する各種の情報の登録を受付け、受付けた情報を第１情報若しくは第２情報として利用することで、各利用者と組織との間の相性を推定すればよい。
【００５６】
なお、情報提供装置１０は、組織が実際に求人を行っているか否かに応じて、推定処理の結果を提供してもよい。例えば、情報提供装置１０は、求職者と相性のよい組織が求人を行っているか否かを判定し、求人を行っている場合にのみ、求職者に対してその組織の情報を提供してもよい。
【００５７】
〔１−９．適用態様について〕
なお、上述した例では、情報提供装置１０は、求人を行う求人組織と求職者との間の相性を推定したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、レストラン、ホテル、アミューズメントパーク、カフェ、ジム等といった任意の役務を提供する各種施設と利用者との間の相性を推定してもよい。
【００５８】
例えば、情報提供装置１０は、第１情報として、第１利用者が利用した第１施設に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が利用した第２施設に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２施設との相性を推定する。例えば、情報提供装置１０は、第１情報から推定される価値観であって、第１利用者が各種施設に対して求める価値観と、第２情報から推定される価値観であって、第２施設において重視されている価値観（例えば、第２利用者が満足している価値観）とが類似するか否かを判定し、類似する場合は、第１利用者と第２施設との相性がよいと推定してもよい。
【００５９】
このように、情報提供装置１０は、利用者が入力した情報と施設や組織等の対象が入力した情報とを比較するのではなく、利用者が入力した情報であって、対象に関して入力した評価や価値観を示す情報同士を比較することで、利用者と対象との間の相性を推定する。例えば、情報提供装置１０は、利用者が対象に対して所望する事項と、他の利用者が示す対象の実情とのマッチング結果に基づいて、利用者と施設とが実際にマッチするか否かを判定する。このため、情報提供装置１０は、マッチングの精度を向上させることができる。
【００６０】
〔１−１０．推定処理の一例について〕
次に、図１を用いて、情報提供装置１０が実行する推定処理の一例について説明する。例えば、情報提供装置１０は、組織端末２００から求人リクエストを受付ける（ステップＳ１）。例えば、情報提供装置１０は、求人リクエストとして、給与や就業時間等といった求人に関する各種の情報（以下、「求人情報」と記載する。）を受付ける。
【００６１】
また、情報提供装置１０は、求人組織の従業者（元従業者を含む）から、ポリシ情報と評価情報とを受付ける（ステップＳ２）。すなわち、情報提供装置１０は、求人組織の従業者である第２利用者から第２情報を受付ける。ここで、ポリシ情報とは、組織に対する従業員のポリシを示す情報、すなわち、第２価値観情報であり、評価情報とは、組織に対する従業員の評価を示す情報、すなわち、第２評価情報である。
【００６２】
また、情報提供装置１０は、求職者からポリシ情報と評価情報とを受付ける（ステップＳ３）。すなわち、情報提供装置１０は、求職者から第１価値観情報と第１評価情報とを第１情報として受付ける。そして、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との比較欠陥い基づいて、求職者と相性がよい求人組織を検索する（ステップＳ４）。より具体的には、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との類似性が、求職者と対応する条件を満たす組織を検索する。
【００６３】
例えば、情報提供装置１０は、第１評価情報から求職者が重要視する価値観を推定する。そして、情報提供装置１０は、第２評価情報が示す評価内容から、求人組織において好意的に評価されている事項を推定し、推定した求職者の価値観と、求人組織において好意的に評価されている事項とが対応するか否かを判定する。そして、情報提供装置１０は、推定した求職者の価値観と、求人組織において好意的に評価されている事項とが対応する場合は、求職者と求人組織との相性がよい旨を推定する。なお、情報提供装置１０は、他の各種条件を総合的に考慮して、相性の推定を行ってもよい。
【００６４】
そして、情報提供装置１０は、検索した求人組織の情報を求職者に通知する（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１０は、ある求職者に対し、その求職者と相性がよいと推定された求人組織の求人情報を提供する。
【００６５】
一方、情報提供装置１０は、求人組織に応じた条件に基づいて、求人組織と相性がよい求職者を検索する（ステップＳ６）。例えば、情報提供装置１０は、求職者のうち、求人組織に所定の期間以上従業している従業者が登録した第２価値情報と類似する第１価値情報を登録した求職者や、従業者が登録した第２評価情報と類似する第１評価情報登録した求職者を検索する。そして、情報提供装置１０は、検索した求職者の情報、すなわち、相性がよい求職者の情報を求人組織へと提供する（ステップＳ７）。このような処理の結果、情報提供装置１０は、相性がよい求職者と求人組織との仲介を実現できる。
【００６６】
なお、図１の例では、組織から求人が行われることをステップＳ１として記載したが、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報提供装置１０は、組織からの求人の有無にかかわらず、各利用者が登録した第１情報と第２情報との比較に基づいて、各利用者と相性が良い組織の推定を行ってもよい。すなわち、図１に示した処理の流れは、あくまで一例であり、情報提供装置１０は、図１に示す任意の処理から任意の順番で、各処理を実行してよい。また、情報提供装置１０は、求職を行う利用者のみならず、任意の利用者と任意の組織との間の相性を任意のタイミングで実行して良い。  
【００６７】
また、例えば、情報提供装置１０は、ある利用者と各組織との間の相性を推定した際に、相性の良さが所定の閾値を超える組織が存在しなかった場合、その利用者に対し、相性が良い組織が存在しなかった旨を通知してもよい。また、例えば、情報提供装置１０は、利用者が現在所属している組織が存在する場合、その所属組織と利用者との間の相性の良さを推定してもよい。例えば、情報提供装置１０は、同一の組織を第１対象および第２対象とみなし、その組織に所属する他の利用者が登録した情報を第２情報と見做すことで、ある利用者とその利用者が所属する組織との間の相性の良さを推定する。例えば、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との類似性を示す数値に基づいて、利用者と組織との間の相性を示す数値（以下、「現職相性値」と記載する。）を算出する。また、情報提供装置１０は、その利用者が所属する組織以外の組織との間の相性を示す数値を算出する。そして、情報提供装置１０は、ある組織について算出した数値が現職相性値を上回る場合は、利用者に対し、その組織が現在所属する組織よりも相性が良い組織である旨の情報を提供してもよい。
【００６８】
〔２．情報提供装置の構成〕
以下、上記した情報提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
【００６９】
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、求職者端末１００、組織端末２００、および従業者端末３００との間で情報の送受信を行う。
【００７０】
記憶部３０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。また、記憶部３０は、求人データベース３１、求職データベース３２、および組織情報データベース３３を記憶する。
【００７１】
求人データベース３１には、求人に関する情報である求人情報が登録される。例えば、図３は、実施形態に係る求人データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示す例では、求人データベース３１には、「求人情報ＩＤ（Identifier）」、「求人組織」、「労務情報」および「希望情報」等といった情報が登録されている。なお、求人データベース３１には、図３に示す情報以外にも、求人に関する情報であれば、任意の情報が登録されていてもよい。
【００７２】
ここで、「求人情報ＩＤ」とは、求人情報を識別する識別子である。また、「求人組織」とは、求人情報を登録した組織、すなわち、求人組織を識別するための識別子であり、求人を行っているか否かに係わらず、組織を識別する識別子（例えば、後述する「組織ＩＤ」）と共通する識別子が採用可能である。また、「労務情報」とは、労務内容や労務期間等といった組織における労務の内容や条件を示す情報である。また、「希望情報」とは、求人組織が求職者に対して求める希望的条件であり、例えば、年齢制限や経験の有無等といった情報が登録される。
【００７３】
例えば、図３に示す例では、求人データベース３１には、求人情報ＩＤ「求人情報＃１」、求人組織「組織＃１」、労務情報「労務情報＃１」および希望情報「３０代」といった情報が登録されている。このような情報は、求人情報ＩＤ「求人情報＃１」が示す求人情報として、求人組織「組織＃１」が示す組織により登録されており、労務内容、労務期間、報酬等といった労務情報が「労務情報＃１」であり、「３０代」までの求職者を希望している旨を示す。
【００７４】
なお、図３に示す例では、「求人情報＃１」、「組織＃１」、「労務情報＃１」等という概念的な値を記載したが、実際には、求人データベース３１には、労務情報や組織を識別するための数値や文字列、労務情報を示す数値や文字列等のデータが登録されることとなる。
【００７５】
図２に戻り、説明を続ける。求職データベース３２には、第１情報等、求職者に関する情報が登録される。例えば、図４は、実施形態に係る求職データベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示す例では、求職データベース３１には、「求職者ＩＤ」、および「求職者情報」等といった情報が登録されている。なお、求職データベース３２には、図４に示す情報以外にも、求職に関する情報であれば、任意の情報が登録されていてもよい。
【００７６】
ここで、「求職者ＩＤ」とは、求職を行っている利用者、すなわち、求職者を識別する識別子であり、求職しているか否かに係わらず、利用者を識別する識別子（例えば、後述する「従業者ＩＤ」）と共通する識別子が採用可能である。また、「求職者情報」とは、求職者に関する情報であり、例えば、求職者の氏名、年齢、性別、職歴、資格等といった求職者に関する各種の情報である。
【００７７】
例えば、図４に示す例では、求職データベース３２には、求職者ＩＤ「求職者ＩＤ＃１」、および求職者情報「求職者情報＃１」といった情報が登録されている。このような情報は、求職者ＩＤ「求職者ＩＤ＃１」が示す求職者の情報が求職者情報「求職者情報＃１」である旨を示す。なお、図４に示す例では、「求職者ＩＤ＃１」、および「求職者情報＃１」等という概念的な値を記載したが、実際には、求職データベース３２には、求職者を識別するための数値や文字列、求職者をの情報を示す数値や文字列等のデータが登録されることとなる。
【００７８】
図２に戻り、説明を続ける。組織情報データベース３３には、第２情報等、組織に関する情報が登録される。例えば、図５は、実施形態に係る組織情報データベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示す例では、組織情報データベース３３には、「組織ＩＤ」、「従業者ＩＤ」、「状態情報」、「ポリシ情報」、「評価情報」等といった情報が登録されている。なお、組織情報データベース３３には、図５に示す情報以外にも、組織に関する情報であれば、任意の情報が登録されていてもよい。
【００７９】
ここで、「組織ＩＤ」とは、各種組織を識別するための識別子である。また、「従業者ＩＤ」とは、各利用者を識別するための識別子であり、対応付けられた「組織ＩＤ」が示す組織に現在属している、若しくは、過去に属していた利用者（すなわち、「従業者」）を示す識別子である。また、「状態情報」とは、対応付けられた「従業者ＩＤ」が示す従業者が退職しているか否か等、利用者と組織との間の関係性の状態を示す情報である。また、「ポリシ情報」とは、対応付けられた「従業者ＩＤ」が示す従業者が、対応付けられた「組織ＩＤ」が示す組織との関係について登録したポリシ情報である。また、「評価情報」とは、対応付けられた「従業者ＩＤ」が示す従業者が、対応付けられた「組織ＩＤ」が示す組織との関係について登録した評価情報である。
【００８０】
例えば、図５に示す例では、組織情報データベース３３には、組織ＩＤ「組織＃１」、従業者ＩＤ「従業者＃１−１」、状態情報「現職・・・」、ポリシ情報「ポリシ＃１−１」、評価情報「評価情報＃１−１」といった情報が登録されている。このような情報は、組織ＩＤ「組織＃１」が示す組織に、従業者ＩＤ「従業者＃１−１」が示す利用者が所属しており、この利用者と組織ＩＤ「組織＃１」が示す組織との間の関係性の状態が状態情報「現職・・・」であり、この利用者によりポリシ情報「ポリシ＃１−１」および評価情報「評価情報＃１−１」が登録された旨を示す。なお、図４に示す例では、「組織ＩＤ＃１」、「従業者＃１−１」、「ポリシ＃１−１」、「評価情報＃１−１」等という概念的な値を記載したが、実際には、組織情報データベース３３には、組織や利用者を識別するための数値や文字列、ポリシ情報として登録された数値や文字列、評価情報として登録された数値や文字列等のデータが登録されることとなる。
【００８１】
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０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、情報提供装置１０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４０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。
【００８２】
図２に示すように、制御部４０は、受付部４１、取得部４２、推定部４３、検索部４４、および提供部４５を有する。受付部４１は、求人リクエストや求職リクエスト等の受付を行う。また、受付部４１は、各利用者から、第１情報や第２情報となるポリシ情報や評価情報の登録を受付ける。
【００８３】
例えば、受付部４１は、求職者端末１００から求職リクエストを受付ける。より具体的には、受付部４１は、求職者端末１００から、求職者となる利用者の情報、すなわち、求職者情報の登録を受付ける。このような場合、受付部４１は、受付けた求職者情報を、求職者となる利用者の識別子（すなわち、求職者ＩＤとなる識別子）と対応付けて求職データベース３２に登録する。
【００８４】
また、受付部４１は、組織端末２００から求人リクエストを受付ける。より具体的には、受付部４１は、組織端末２００から、労務情報や希望情報の登録を受付ける。このような場合、受付部４１は、受付けた労務情報や希望情報を、組織端末２００と対応する組織の識別子、すなわち、求人組織となる組織の識別子と対応付けて求人データベース３１に登録する。
【００８５】
また、受付部４１は、各利用者から、ポリシ情報や評価情報の登録を受付ける。例えば、受付部４１は、求職サイトや組織の評価サイト等を介して、各利用者からポリシ情報や評価情報の登録を受付ける。なお、受付部４１は、利用者が求職者として登録する際にポリシ情報や評価情報の登録を受付けてもよい。
【００８６】
例えば、図６は、実施形態に係る情報提供装置が利用者からポリシ情報や評価情報を受付けるためのコンテンツの一例を示す図である。なお、図６に示す例では、ポリシ情報や評価情報の登録を受付けるためのコンテンツＣ１０を、分割した状態で記載した。例えば、情報提供装置１０は、求職サイトや組織の評価サイト等において配信されるウェブコンテンツの一つとして、図６に示すコンテンツＣ１０を配信し、利用者からポリシ情報や評価情報の登録を受付ける。
【００８７】
例えば、図６に示すコンテンツＣ１０は、「組織＃１」に所属している利用者若しくは所属していた利用者（すなわち、「組織＃１」の従業者）に対して配信され、「組織＃１」に対する利用者の評価や、「組織＃１」と関連した利用者が有する価値観を示すポリシ情報の登録を受付ける。例えば、コンテンツＣ１０には、「組織＃１」に対する評価情報を受付ける評価情報受付コンテンツＣ１１が配置される。図６に示す例では、評価情報受付コンテンツＣ１１は、仕事のやりがい、給与・昇給・福利厚生、成長・教育制度、ワークライフバランス、職場の人間関係、経営状況・雇用の安定性等といった各種項目ごとに「組織＃１」に対する評価を５段階で受付ける。
【００８８】
ここで、図６に示す各情報のうち、評価情報受付コンテンツＣ１１が受け付ける各種の情報は、「組織＃１」に対する利用者の評価情報となる。受付部４１は、コンテンツＣ１０を介して利用者から評価情報を受付けると、利用者を識別する従業者ＩＤと、「組織＃１」を示す組織ＩＤと対応付けて、受付けた評価情報を組織情報データベース３３に登録する。
【００８９】
また、例えば、図６に示すコンテンツＣ１０には、「組織＃１」と利用者との間の関係の状態を示す情報を入力するための状態受付コンテンツＣ１２が配置される。図６に示す例では、状態受付コンテンツＣ１２は、利用者が現在「組織＃１」に在籍しているか否か、利用者の性別、正社員であるか否かといった「組織＃１」における利用者の雇用体系、新卒入社であるか否かといった「組織＃１」に対する入社形態、「組織＃１」における職種、「組織＃１」における役職等といった利用者と「組織＃１」との関係の状態を示す情報の入力を受付ける。ここで、図６に示す各情報のうち、状態受付けコンテンツＣ１２が受け付ける各種の情報は、「組織＃１」と利用者との関係性の状態を示す状態情報となる。そこで、受付部４１は、コンテンツＣ１０を介して利用者から状態情報を受付けると、受付けた状態情報を組織情報データベース３３に登録する。
【００９０】
また、例えば、図６に示すコンテンツＣ１０には、「組織＃１」に対する利用者の口コミを入力するための口コミ受付コンテンツＣ１３が配置される。図６に示す例では、口コミ受付けコンテンツＣ１３は、口コミのテーマ、テーマに関するよい点（すなわち、長所）、テーマに関する不満な点（すなわち、短所）のそれぞれを示すテキストの入力を受付ける。ここで、図６に示す各情報のうち、口コミ受付けコンテンツＣ１３が受け付ける情報は、「組織＃１」に対応する利用者の価値観を示す情報が含まれる場合がある。例えば、口コミ受付けコンテンツＣ１３がよい点として「給与が高い」といった文字列を受付けた場合、利用者は、給与を重要視していると推定される。そこで、受付部４１は、口コミ受付けコンテンツＣ１３が受け付けた各情報をポリシ情報として、組織情報データベース３３に登録する。
【００９１】
図２に戻り、説明を続ける。取得部４２は、第１対象に関する情報であって、第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する。より具体的には、取得部４２は、第１利用者による第１対象の評価を示す第１評価情報と、第１利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第１価値観情報とを第１情報として取得し、第２利用者による第２対象の評価を示す第２評価情報と、第２利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第２価値観情報とを第２情報として取得する。また、取得部４２は、第１情報として、第１利用者が現在または過去において所属する第１組織に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が現在または過去において所属する第２組織に関する情報を取得する。
【００９２】
例えば、取得部４２は、求職データベース３２を参照し、求職者となる利用者を第１利用者として選択する。続いて、取得部４２は、組織情報データベース３３を参照し、第１利用者が登録したポリシ情報と評価情報とのうち、最新のポリシ情報と評価情報とを第１情報として取得する。また、取得部４２は、組織情報データベース３３を参照し、処理対象となる組織を第２対象として選択し、選択した第２対象の組織ＩＤと対応付けられた各利用者のポリシ情報と評価情報とを第２情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、取得した第１情報および第２情報を推定部４３に提供する。
【００９３】
すなわち、取得部４２は、第１利用者が最後に所属した組織である第１対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を第１情報として取得し、第２対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を前記第２情報として取得する。例えば、取得部４２は、項目別の評価情報や、組織の長所を示す口コミおよび短所を示す口コミといったポリシ情報を取得する。また、取得部４２は、第２対象となる組織と所定の関係性を有する複数の第２利用者、すなわち、第２対象となる組織の従業員により登録されたポリシ情報や評価情報を第２情報として取得する。
【００９４】
なお、取得部４２は、情報提供装置１０が各種施設と利用者との間の相性を推定する場合、第１情報として、第１利用者が利用した第１施設に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が利用した第２施設に関する情報を取得することとなる。例えば、情報提供装置１０は、組織ではなく、各種施設に対する評価情報や口コミ情報の登録を受付け、施設との相性を推定する利用者が登録した評価情報や口コミ情報を第１情報とし、利用者との相性を推定する施設の評価情報や口コミ情報を第２情報として取得することとなる。
【００９５】
推定部４３は、第１情報と第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。例えば、推定部４３は、第１情報と第２情報との類似度が高い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。例えば、推定部４３は、第１情報のうち所定の種別の情報と、第２情報のうち所定の種別の情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。
【００９６】
ここで、推定部４３は、第１情報と第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者の価値観と第２対象とがマッチすると推定されるのであれば、任意の処理を実行してよい。例えば、推定部４３は、第１対象の長所に関する情報と、第２対象の長所に関する情報との類似度が高い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する、また、推定部４３は、第１利用者が入力した情報であって、第１利用者の価値観を示す第１価値観情報（すなわち、第１利用者のポリシ情報）と第２利用者が入力した情報であって、第２利用者の価値観を示す第２価値観情報（すなわち、第２利用者のポリシ情報）とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。
【００９７】
より具体的には、推定部４３は、第１利用者が入力したポリシ情報のうち、第１施設の長所を示す情報と、第２利用者が入力したポリシ情報のうち第２施設の長所を示す情報とが類似する場合や、類似度が所定の閾値を超える場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。また、推定部４３は、第１利用者が入力したポリシ情報のうち第１施設の長所を示す情報と、第２利用者が入力したポリシ情報のうち第２施設の短所を示す情報との類似度が低い程、もしくは、第１利用者が入力したポリシ情報のうち第１施設の短所を示す情報と、第２利用者が入力したポリシ情報のうち第２施設の長所を示す情報との類似度が低い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。
【００９８】
ここで、推定部４３は、第１情報の分散表現と、第２情報の分散表現との類似度に基づいて、第１利用者と前記第２対象との相性を推定してもよい。例えば、推定部４３は、ポリシ情報として入力された口コミを分散表現へと変更し、変更した分散表現同士を比較することで、各口コミの類似度を推定してもよい。また、推定部４３は、第２情報のうち第１情報と類似する情報の数に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。例えば、推定部４３は、第１利用者が入力した口コミと類似する口コミを投稿した従業者の数が所定の閾値を超える場合は、第１利用者と第２組織との相性がよいと推定してもよい。
【００９９】
また、推定部４３は、第２評価情報が示す評価のうち、第１価値観情報が示す価値観であって第１利用者が重視する価値観と関連する項目に対する評価が好意的である場合、または、第２評価情報が示す評価のうち、第１価値観情報が示す価値観であって第１利用者が敬遠する価値観と関連する項目に対する評価が否定的である場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。例えば、推定部４３は、第１利用者が第１組織に対して「給与がよい」といった長所の口コミや「給与が悪い」といった短所の口コミを入力していた場合、第１利用者が重視する価値観が「給与」であると推定する。このような場合、推定部４３は、第２情報に含まれる評価情報を参照し、第２組織における給与面での評価が所定の閾値を超えるか否かを判定する。そして、推定部４３は、第２組織における給与面での評価が所定の閾値を超える場合は、第１利用者と第２組織との相性がよいと推定する。
【０１００】
また、推定部４３は、第２利用者のうち第２対象との関係が所定の条件を満たす利用者による第２情報と第１情報とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定してもよい。例えば、推定部４３は、状態情報を参照し、第２利用者のうち第２対象に所属してから所定の期間が経過していない第２利用者や役職についている第２利用者を抽出する。そして、推定部４３は、第１利用者の第１情報と、抽出した第２利用者の第２情報とを比較することで、第１利用者と第２対象との相性を推定してもよい。また、推定部４３は、利用者と組織との相性を推定するのではなく、利用者と施設との間の相性を推定してもよい。
【０１０１】
なお、取得部４２、および推定部４３は、各利用者と各組織との組合せごとに上述した処理をおこなうことで、各利用者と各組織との相性を推定してもよい。また、取得部４２および推定部４３は、求職者と各組織との間の相性を推定してもよく、求職者であるか否かに係わらず、利用者と各組織との間の相性を推定してもよい。
【０１０２】
検索部４４は、求職者と相性がよいと推定された組織のうち、求職者が求人条件を満たす組織を検索する。例えば、検索部４４は、求人データベース３１を参照し、推定部４３により第１利用者と相性がよいと推定された組織のうち、求人を行っている組織を特定する。そして、検索部４４は、求人を行っている組織、すなわち、求人組織の労務情報や希望情報と、第１利用者が登録した求職者情報とを比較することで、第１利用者が求人条件を満たしているか否かを判定する。その後、検索部４４は、第１利用者が求人条件を満たしている求人組織を提供部４５に通知する。
【０１０３】
提供部４５は、第１利用者と相性がよいと推定された第２対象に関する情報を第１利用者に対して提供する。また、提供部４５は、第２対象と相性がよいと推定された第１利用者に関する情報を第２対象に対して提供する。例えば、提供部４５は、検索部４４から通知された求人組織の名称や労務情報等といった求人組織に関する情報を、第１利用者に対して提供する。なお、提供部４５は、求人組織に対して相性がよい利用者の情報を提供する場合、利用者が求人条件を満たしているか否かに係わらず、相性がよい全ての利用者の情報を求人組織に提供してもよい。また、提供部４５は、求人組織に対して相性がよい利用者の情報を提供する場合、利用者が求職者であるか否かに係わらず、相性がよい全ての利用者の情報を求人組織に提供してもよい。
【０１０４】
また、提供部４５は、各利用者に対し、各組織に対して他の利用者が入力したポリシ情報や評価情報を提供してもよい。例えば、図７は、実施形態に係る情報提供装置が公開する情報の一例を示す図である。例えば、情報提供装置１０は、図７に示すように、「組織＃１」に対して各利用者が登録した口コミ（すなわち、ポリシ情報）や、各利用者が登録した評価情報の統計値等を示す組織情報コンテンツＣ２０を求職者端末１００や従業者端末３００に提供してもよい。
【０１０５】
〔３．情報提供装置が実行する処理の流れの一例〕
続いて、図８を用いて、情報提供装置１０が実行する推定処理の流れについて説明する。図８は、実施形態に係る情報提供装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、情報提供装置１０は、図８に示す処理を、任意の単位で、任意のタイミングにより実行可能である。
【０１０６】
例えば、情報提供装置１０は、求職者から第１対象に関する第１情報を取得する（ステップＳ１０１）。また、情報提供装置１０は、従業者から第２対象に関する第２情報を取得する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１、１０２に示す処理は、任意のタイミングにおいて、任意の順番で実行されてよい。
【０１０７】
続いて、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報とを比較し、従業者と相性がよい第２対象を推定する（ステップＳ１０３）。例えば、情報提供装置１０は、所属する利用者のうち、第１情報と内容が類似する第２情報を登録した利用者の数が所定の閾値を超える第２対象や、第１対象が示す利用者の価値観と対応する項目における評価が所定の閾値を超える第２対象を推定する。そして、情報提供装置１０は、求職者に対し、相性がよい第２対象の情報を提供するとともに（ステップＳ１０４）、第２対象に対し、相性がよい従業者の情報を提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【０１０８】
〔４．変形例〕
上記では、情報提供装置１０による推定処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置１０が実行する推定処理のバリエーションについて説明する。
【０１０９】
〔４−１．相性の推定対象について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、利用者と相性がよい組織や施設に関する情報を提供した。ここで、情報提供装置１０は、組織や施設以外にも、たとえば、利用者が居住するアパートやマンション、利用者が所属する自治体、利用者が利用した結婚式場等のサービス、利用者が通っている習い事、利用者が購入した商品や不動産等、任意の対象について、利用者との間の相性を推定してよい。
【０１１０】
〔４−２．第１情報および第２情報について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、利用者から評価情報とポリシ情報との登録を受付けた。より具体的には、情報提供装置１０は、あるテーマについての組織の長所を示す情報と、組織の短所を示す情報とをポリシ情報として受付けた。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。
【０１１１】
例えば、情報提供装置１０は、利用者から各テーマごとに、対象に対する長所および短所を示す文字列の登録（すなわち、口コミの登録）を受付けてもよい。このような文字列を解析することで、情報提供装置１０は、対象に対する利用者の評価と、対象との関係性における利用者の価値観とを推定し、推定結果を用いて、利用者と対象との相性を推定してもよい。このような評価や価値観の推定は、各種の意図解析技術が採用可能である。例えば、情報提供装置１０は、利用者がある組織に対する口コミとして「給与が高い」という文字列を入力している場合は、利用者が「給与」を重要視するという価値観のみならず、その組織において「給与」が高い評価を受けているものとして、利用者と組織との間の相性を推定してもよい。
【０１１２】
〔４−３．装置構成〕
情報提供装置１０は、推定処理を実現するフロントエンドサーバと、提供処理を実現するバックエンドサーバとで実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図２に示す提供部４５が配置され、バックエンドサーバには、受付部４１、取得部４、推定部４３、および検索部４４が配置される。また、記憶部３０に登録された各データベース３１〜３３は、外部のストレージサーバに保持されていてもよい。
【０１１３】
〔４−４．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、逆に、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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１１４】
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。
【０１１５】
また、上記してきた各実施形態は、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。
【０１１６】
〔４−５．プログラム〕
また、上述した実施形態に係る情報提供装置１０は、例えば図９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９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。
【０１１７】
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次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（Hard  Disk  Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１０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４０の機能を実現する。
【０１２３】
〔５．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、第１対象に関する情報であって、その第１対象と所定の関連性を有する第１利用者により入力された第１情報と、第２対象に関する情報であって、その第２対象と所定の関連性を有する第２利用者により入力された第２情報とを取得する。そして、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。このように、情報提供装置１０は、第１利用者が第１対象について入力した情報と、第２利用者が第２対象について入力した情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定するので、より客観的な情報に基づいて相性を推定することができる結果、推定精度を向上させることができる。
【０１２４】
また、情報提供装置１０は、第１情報と第２情報との類似度が高い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。このため、情報提供装置１０は、第１利用者と相性がよい対象を精度良く推定することができる。
【０１２５】
また、情報提供装置１０は、第１対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を第１情報として取得し、第２対象に関する複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を第２情報として取得し、第１情報のうち所定の種別の情報と、第２情報のうちその所定の種別の情報との比較結果に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。このため、情報提供装置１０は、例えば、第１利用者が重視している事項を、同様に重視している第２対象を相性がよい対象として推定することができる。
【０１２６】
また、情報提供装置１０は、第１対象の長所に関する情報と、第１対象の短所に関する情報とを第１情報として取得し、第２対象の長所に関する情報と、第２対象の短所に関する情報とを第２情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、第１対象の長所に関する情報と、第２対象の長所に関する情報との類似度が高い程、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。また、情報提供装置１０は、第１対象の長所に関する情報と、第２対象の短所に関する情報との類似度が低いほど、若しくは、第１対象の短所に関する情報と、第２対象の長所に関する情報との類似度が低いほど、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。このため、情報提供装置１０は、第１利用者が重視している事項を同様に重視する第２対象を相性がよい対象とすることができる。
【０１２７】
また、情報提供装置１０は、第１情報の分散表現と、第２情報の分散表現との類似度に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。このため、情報提供装置１０は、口コミ等の文字情報から相性を推定することができる。
【０１２８】
また、情報提供装置１０は、第２対象と所定の関連性を有する複数の第２利用者により入力された第２情報を取得し、第２情報のうち第１情報と類似する情報の数に基づいて、第１利用者と第２対象との相性を推定する。このため、情報提供装置１０は、第１利用者と相性がよい第２利用者が多く関連する第２対象を相性がよい対象とすることができる。
【０１２９】
また、情報提供装置１０は、第１利用者と相性がよいと推定された第２対象に関する情報を第１利用者に対して提供する。また、情報提供装置１０は、第２対象と相性がよいと推定された第１利用者に関する情報を第２対象に対して提供する。このため、情報提供装置１０は、利用者に対して相性がよい対象を通知し、対象に対して相性がよい利用者を通知することができる。
【０１３０】
また、情報提供装置１０は、第１利用者による第１対象の評価を示す第１評価情報と、第１利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第１ポリシ情報とを第１情報として取得し、第２利用者による第２対象の評価を示す第２評価情報と、第２利用者が有する価値観のうち第１対象および第２対象と関連する価値観を示す第２ポリシ情報とを第２情報として取得する。そして、情報提供装置１０は、第１ポリシ情報と第２ポリシ情報とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。また、情報提供装置１０は、第２評価情報が示す評価のうち、第１ポリシ情報が示す価値観であって第１利用者が重視する価値観と関連する項目に対する評価が好意的である場合、または、第２評価情報が示す評価のうち、第１ポリシ情報が示す価値観であって第１利用者が敬遠する価値観と関連する項目に対する評価が否定的である場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。
【０１３１】
このように、情報提供装置１０は、第１利用者が有する価値観とマッチする第２対象を相性がよい対象とする。この結果、情報提供装置１０は、相性の推定精度を向上させることができる。
【０１３２】
また、情報提供装置１０は、第２利用者のうち第２対象との関係が所定の条件を満たす利用者による第２情報と第１情報とが類似する場合は、第１利用者と第２対象との相性がよいと推定する。このため、情報提供装置１０は、相性の推定精度をさらに向上させることができる。
【０１３３】
また、情報提供装置１０は、第１情報として、第１利用者が現在または過去において所属する第１組織に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が現在または過去において所属する第２組織に関する情報を取得し、第１利用者と第２組織との相性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者と組織との間の相性を推定することができる。
【０１３４】
また、情報提供装置１０は、第１情報として、第１利用者が利用した第１施設に関する情報を取得し、第２情報として、第２利用者が利用した第２施設に関する情報を取得し、第１利用者と第２施設との相性を推定する。このため、情報提供装置１０は、利用者と施設との間の相性を推定することができる。
【０１３５】
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。
【０１３６】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、選択部は、選択手段や選択回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１３７】
１０  情報提供装置
２０  通信部
３０  記憶部
３１  求人データベース
３２  求職データベース
３３  組織情報データベース
４０  制御部
４１  受付部
４２  取得部
４３  推定部
４４  検索部
４５  提供部
１００  求職者端末
２００  組織端末
３００  従業者端末
【図１】
2019125323.tif 000003
【図２】
2019125323.tif 000004
【図３】
2019125323.tif 000005
【図４】
2019125323.tif 000006
【図５】
2019125323.tif 000007
【図６】
2019125323.tif 000008
【図７】
2019125323.tif 000009
【図８】
2019125323.tif 000010
【図９】
2019125323.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月4日(2019.2.4)
【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企業に対する評価を示す情報であって、当該第１企業に所属している若しくは所属していた第１利用者により入力された第１評価情報と、第２企業に対する評価を示す情報であって、当該第２企業に所属している若しくは所属していた第２利用者により入力された第２評価情報とを取得する取得部と、
前記第１評価情報と前記第２評価情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記第１評価情報と前記第２評価情報との類似度が高い程、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。  
【請求項３】
前記取得部は、前記第１企業に対する評価を示す複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を前記第１評価情報として取得し、前記第２企業対する評価を示す複数の情報であって、それぞれ異なる種別の情報を前記第２評価情報として取得し、
前記推定部は、前記第１評価情報のうち所定の種別の情報と、前記第２評価情報のうち当該所定の種別の情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記第１企業の長所を示す情報と、前記第１企業の短所を示す情報とを前記第１評価情報として取得し、前記第２企業の長所を示す情報と、前記第２企業の短所を示す情報とを前記第２評価情報として取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の推定装置。  
【請求項５】
前記推定部は、前記第１企業の長所を示す情報と、前記第２企業の長所を示す情報との類似度が高い程、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記第１企業の長所を示す情報と、前記第２企業の短所を示す情報との類似度が低いほど、若しくは、前記第１企業の短所を示す情報と、前記第２企業の長所を示す情報との類似度が低いほど、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記第１評価情報の特徴を示すベクトルと、前記第２評価情報の特徴を示すベクトルとの類似度に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記第２企業に所属している若しくは所属していた複数の第２利用者により入力された第２評価情報を取得し、
前記推定部は、前記第２評価情報のうち前記第１評価情報と類似する情報の数に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の推定装置。  
【請求項９】
前記第１利用者と相性がよいと推定された第２企業を示す情報を前記第１利用者に対して提供する第１提供部
を有することを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の推定装置。  
【請求項１０】
前記第２企業と相性がよいと推定された前記第１利用者を示す情報を前記第２企業に対して提供する第２提供部
を有することを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の推定装置。  
【請求項１１】
前記取得部は、前記第１利用者による前記第１企業に対する評価を示す第１評価情報と、前記第１利用者が所属する若しくは所属しようとする企業に対して希望する条件を示す第１価値観情報とを取得し、前記第２利用者による前記第２企業に対する評価を示す第２評価情報と、前記第２利用者が所属する若しくは所属していた企業に対して希望する条件を示す第２価値観情報とを取得する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１２】
前記推定部は、前記第１価値観情報と前記第２価値観情報とが類似する場合は、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。  
【請求項１３】
前記推定部は、前記第２評価情報が示す評価のうち、前記第１価値観情報が示す条件であって前記第１利用者が重視する条件に対する評価が好意的である場合、または、前記第２評価情報が示す評価のうち、前記第１価値観情報が示す条件であって前記第１利用者が敬遠する条件に対する評価が否定的である場合は、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の推定装置。
【請求項１４】
前記推定部は、前記第２利用者のうち前記第２企業に所属する利用者による前記第２評価情報と前記第１評価情報とが類似する場合は、前記第１利用者と前記第２企業との相性がよいと推定する
ことを特徴とする請求項１〜１３のうちいずれか１つに記載の推定装置。  
【請求項１５】
推定装置が実行する推定方法であって、
第１企業に対する評価を示す情報であって、当該第１企業に所属している若しくは所属していた第１利用者により入力された第１評価情報と、第２企業に対する評価を示す情報であって、当該第２企業に所属している若しくは所属していた第２利用者により入力された第２評価情報とを取得する取得工程と、
前記第１評価情報と前記第２評価情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項１６】
第１企業に対する評価を示す情報であって、当該第１企業に所属している若しくは所属していた第１利用者により入力された第１評価情報と、第２企業に対する評価を示す情報であって、当該第２企業に所属している若しくは所属していた第２利用者により入力された第２評価情報とを取得する取得手順と、
前記第１評価情報と前記第２評価情報との比較結果に基づいて、前記第１利用者と前記第２企業との相性を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための推定プログラム。