(57)【要約】【課題】性質の異なる２つの情報間においてマッチングを行うことが可能なマッチング装置、マッチング方法及びプログラムを提供する。【解決手段】特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングするマッチング装置１００は、人材および組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報を保持する記憶部１１０、人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理部１２０を有する。【選択図】図１ａ
2015164022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングするマッチング装置であって、
前記人材および前記組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報を保持する記憶部と、
前記人材情報および前記組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理部と、を有する
マッチング装置。
【請求項２】
前記マッチング処理部は、
前記人材情報および前記組織情報に基づいて人材ベクトルおよび組織ベクトルを生成する前処理部と、
前記人材ベクトルおよび前記組織ベクトルの特徴を抽出し、同次元の人材特徴ベクトルおよび組織特徴ベクトルに変換する特徴抽出部と、
前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトル間の類似度を前記マッチングスコアとして算出するマッチングスコア算出部と、を有する
請求項１記載のマッチング装置。
【請求項３】
前記特徴抽出部は、前記人材ベクトルと前記組織ベクトルを、それぞれ異なる階層型ニューラルネットワークを用いて特徴抽出することにより、同次元の前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトルにそれぞれ変換する
請求項２記載のマッチング装置。
【請求項４】
前記人材と前記組織との関係性を示す教師信号を入力し、前記類似度と前記教師信号との差に基づいて、前記特徴抽出部を最適化するマッチング学習部をさらに有する
請求項２又は３記載のマッチング装置。
【請求項５】
前記マッチング学習部は、前記差を用いて、誤差逆伝播法により前記ニューラルネットワークの学習パラメータを調整する
請求項３を引用する請求項４記載のマッチング装置。
【請求項６】
前記人材ベクトルおよび前記組織ベクトルは、同一の特徴ベクトル空間上で表現できない異なる次元のベクトルである
請求項２項記載のマッチング装置。
【請求項７】
前記人材情報および前記組織情報のうち少なくともいずれか一方は、構造化された数値データと構造化されていないテキストデータが混在する半構造化データである
請求項１ないし６いずれか１項記載のマッチング装置。
【請求項８】
前記マッチング処理部は、前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトル間のコサイン類似度またはノルムを計算することにより、マッチングスコアを算出する
請求項２記載のマッチング装置。
【請求項９】
マッチングの結果を表示するマッチング表示部をさらに有し、
前記マッチング処理部は、特定の前記組織と複数の前記人材とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、
前記マッチング表示部は、複数の前記人材をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示する
請求項１ないし８いずれか１項記載のマッチング装置。
【請求項１０】
マッチングの結果を表示するマッチング表示部をさらに有し、
前記マッチング処理部は、特定の前記人材と複数の前記組織とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、
前記マッチング表示部は、複数の前記組織をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示する
請求項１ないし８いずれか１項記載のマッチング装置。
【請求項１１】
マッチングの結果を表示するマッチング表示部をさらに有し、
前記マッチング処理部は、複数の前記組織からなる組織群と、複数の前記人材と、とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、
前記マッチング表示部は、複数の前記人材をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示する
請求項１ないし８いずれか１項記載のマッチング装置。
【請求項１２】
特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングする方法であって、
前記人材および前記組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理ステップを有する
マッチング方法。
【請求項１３】
前記マッチング処理ステップは、
前記人材情報および前記組織情報に基づいて人材ベクトルおよび組織ベクトルを生成する前処理ステップと、
前記人材ベクトルおよび前記組織ベクトルの特徴を抽出し、同次元の人材特徴ベクトルおよび組織特徴ベクトルに変換する特徴抽出ステップと、
前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトル間の類似度を前記マッチングスコアとして算出するマッチングスコア算出ステップと、を有する
請求項１２記載のマッチング方法。
【請求項１４】
前記特徴抽出ステップは、前記人材ベクトルと前記組織ベクトルを、それぞれ異なる階層型ニューラルネットワークを用いて特徴抽出することにより、同次元の前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトルにそれぞれ変換する
請求項１３記載のマッチング方法。
【請求項１５】
前記人材と前記組織との関係性を示す教師信号を入力し、前記類似度と前記教師信号との差に基づいて、前記特徴抽出部を最適化するマッチング学習ステップをさらに有する
請求項１３又は１４記載のマッチング方法。
【請求項１６】
前記マッチング学習ステップは、前記差を用いて、誤差逆伝播法により前記ニューラルネットワークの学習パラメータを調整する
請求項１４を引用する請求項４記載のマッチング方法。
【請求項１７】
前記人材ベクトルおよび前記組織ベクトルは、同一の特徴ベクトル空間上で表現できない異なる次元のベクトルである
請求項１３項記載のマッチング方法。
【請求項１８】
前記人材情報および前記組織情報のうち少なくともいずれか一方は、構造化された数値データと構造化されていないテキストデータが混在する半構造化データである
請求項１２ないし１７いずれか１項記載のマッチング方法。
【請求項１９】
前記マッチング処理ステップは、前記人材特徴ベクトルおよび前記組織特徴ベクトル間のコサイン類似度またはノルムを計算することにより、マッチングスコアを算出する
請求項１３記載のマッチング方法。
【請求項２０】
特定の前記組織と複数の前記人材とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、複数の前記人材をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示するマッチング表示ステップをさらに有する
請求項１２ないし１９いずれか１項記載のマッチング方法。
【請求項２１】
特定の前記人材と複数の前記組織とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、複数の前記組織をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示するマッチング表示ステップをさらに有する
請求項１２ないし１９いずれか１項記載のマッチング方法。
【請求項２２】
複数の前記組織からなる組織群と、複数の前記人材と、とのマッチングスコアをそれぞれ算出し、複数の前記人材をマッチングスコアの昇順または降順に整序して表示するマッチング表示ステップをさらに有する
請求項１２ないし１９いずれか１項記載のマッチング方法。
【請求項２３】
コンピュータに、請求項１２乃至請求項２２いずれか１項記載のマッチング方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はマッチング装置、マッチング方法及びプログラムに関し、例えば性質の異なる２つの情報間においてマッチングを行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、２つの情報間のマッチングを行う技術が広く利用されるようになった。マッチング技術の適用例として、例えばインターネット上の求人情報サイトがある。一般に、求人情報サイトには、求職者すなわち職を探している人と、求人企業すなわち特定の要件を満たす求職者を求めている企業と、の双方の情報が登録される。求職者はまず、求職者自身の履歴書情報（氏名・年齢、学歴・職歴、免許・資格、希望採用条件、等）を求人情報サイトに登録する。次に、求職者は、求人情報サイトに登録されている求人企業の中から、求職者自身の希望にマッチする企業を選択し、採用エントリーを行う。一方、求人企業はまず、求人情報サイトに求人情報（企業情報、採用職種、待遇や福利厚生等を含む採用条件、等）を登録する。次に、求人企業は、当該企業に対して採用エントリーを行った求職者の中から、当該企業の求める人材タイプにマッチする者を選択する。その後、求人企業は、求職者との間で筆記試験や面接等の採用試験を行い、当該求職者の採用合否を判定する。このような求職者と求人企業とのマッチングを促進するための試みがいくつか提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、キャリアアドバイザーすなわち専任の担当者が、求職者から要望をヒアリングし、求職者に最も適切な求人企業を紹介する転職支援サービスが開示されている。
【０００４】
また、非特許文献２には、求人情報サイト上において、協調フィルタリングと呼ばれる技法を用い、求職者の当該サイト上での行動履歴に基づいて、当該求職者が今後興味をもちそうな企業を推測し、当該求職者に対してレコメンドする機能が開示されている。
【０００５】
ここで、協調フィルタリング（ＣＦ、Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）とは、推薦システム（Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ）において、システム利用者の嗜好を予測するために用いられる技法である（非特許文献３参照）。協調フィルタリングは、当該利用者の嗜好データと高い相関を持つ他の利用者を特定し、当該他の利用者が好むものを当該利用者に対し推薦する。この点で、協調フィルタリングは、ユーザベースの推薦システムと言える。
【０００６】
推薦システムのその他の実現手法として、システム利用者の嗜好（例えば検索文等）の内容に類似するものを推薦する内容ベースフィルタリング（ＣＢＦ、Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）がある（特許文献１参照）。内容ベースフィルタリングの代表的な実装例は潜在的意味インデキシング（ＬＳＩ、Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｉｎｄｅｘｉｎｇ）である。
【０００７】
潜在的意味インデキシングは、高次元の特徴ベクトル空間に属する２つの入力データのベクトルを低次元の概念空間に変換（特徴抽出）した後、同一の概念空間に属するこれらの２つのベクトル間のコサイン類似度を計算することより、２つの入力データ間の類似度を算出する手法である（特許文献２参照）。ここで、特徴ベクトル空間から概念空間への変換行列は、推薦システムの対象データに対する特異値分解（教師なし学習、Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）により決定される。潜在的意味インデキシングは、例えば検索エンジンに適用されているアルゴリズムであり、検索文と、検索対象文書が、同一ベクトル空間で表現できれば、シンプルなアルゴリズムでマッチングできるという特徴がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第４８３９８５３号明細書
【特許文献２】米国特許第８３４１０９５号明細書
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“人材紹介サービスの特徴と採用までの流れ”、［online］、株式会社リクルートキャリア、［平成２６年２月２８日検索］、インターネット〈http://www.recruitcareer.co.jp/business/flow_agency/〉
【非特許文献２】“リクナビの掲載依頼・申込み”、［online］、株式会社リクルートキャリア、［平成２６年２月２８日検索］、インターネット〈http://www.recruitcareer.co.jp/business/new_graduates/rikunabi/〉
【非特許文献３】神嶌  敏弘、“推薦システムのアルゴリズム”、［online］、［平成２６年２月２８日検索］、インターネット〈http://www.kamishima.net/archive/2007-s-jsai_rsys.pdf〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、協調フィルタリングが扱うことができる嗜好データは、構造化された数値データ（例えば、縦軸がユーザＩＤ、横軸が商品ＩＤからなる行列形式のデータ等）である。一方、例えば求人情報サイトが扱う求職者の履歴書情報や求人企業の求人情報は、構造化された数値データ（例えばＳＰＩスコア、ＴＯＥＩＣスコア等）と、非構造化されたテキストデータ（例えば学歴、職歴、採用職種等）と、が混在する半構造化データである。協調フィルタリングにおいては、このような半構造データを扱うことが困難である。
【００１１】
潜在的意味インデキシングは、協調フィルタリングと異なり、半構造化データを扱うことができる。しかし、マッチング対象となる２つの入力データが同一の特徴ベクトル空間内でベクトル表現できる必要がある。この点、例えば求人情報サイトが扱う求職者の履歴書情報と求人企業の求人情報とは、それぞれが異なるデータ構造を持ち、同一の特徴ベクトル空間上でベクトル表現できない情報である。潜在的意味インデキシングにおいては、このような同一の特徴ベクトル空間上でベクトル表現できない２つの情報間のマッチングを行うことが困難である。
【００１２】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、性質の異なる２つの情報間においてマッチングを行うことが可能なマッチング装置、マッチング方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１３】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係るマッチング装置は、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングするマッチング装置であって、前記人材および前記組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報を保持する記憶部と、前記人材情報および前記組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理部と、を有するものである。
【００１５】
本発明に係るマッチング方法は、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングする方法であって、前記人材および前記組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出するマッチング処理ステップを有するものである。
【００１６】
本発明に係るプログラムは、上記マッチング方法をコンピュータに実施させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、性質の異なる２つの情報間においてマッチングを行うことが可能なマッチング装置、マッチング方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１ａ】本発明の実施の形態のマッチング装置１００の構成を示す図である。
【図１ｂ】本発明の実施の形態のマッチング装置１００の構成を示す図である。
【図１ｃ】本発明の実施の形態のマッチング装置１００の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態の求職者情報記憶部１の例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の求人企業情報記憶部２の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態の教師信号記憶部８の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の学習結果記憶部９の例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態のマッチング装置１００の事前学習ステップの動作を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態のマッチング装置１００のマッチングステップの動作を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の構成例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の出力例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の構成例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の出力例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の構成例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の出力例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態のマッチング表示部１２の出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。マッチング装置１００は、第１の対象と、第２の対象と、のマッチングを行う装置である。
【００２０】
図１ａに、本発明の実施の形態にかかるマッチング装置１００の基本的な構成を示す。基本的なマッチング装置１００は、記憶部１１０と、マッチング処理部１２０とを含む。典型的には、マッチング装置１００は、プロセッサと、プログラム等を記憶可能な記憶装置と、を含む情報処理装置であって、記憶部１１０及びマッチング処理部１２０は、プロセッサがプログラムに従って動作することにより実現される論理的な記憶部及び処理部である。
【００２１】
記憶部１１０は、第１の対象を特徴づける要件と、第２の対象を特徴づける要件と、をそれぞれ含む第１の情報及び第２の情報を保持する。例えば、マッチング装置１００が、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングする装置である場合、記憶部１１０は、人材および組織にかかる要件をそれぞれ示す人材情報および組織情報を保持する。
【００２２】
マッチング処理部１２０は、第１の情報と、第２の情報と、の関連性を示すマッチングスコアを算出する処理を行う。マッチング装置１００が、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、をマッチングする装置である場合、マッチング処理部１２０は、人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出する。
【００２３】
図１ｂに、マッチング装置１００の他の好ましい構成を示す。この構成では、マッチング装置１００は、マッチング学習部７、マッチング表示部１２をさらに有する。また、マッチング処理部１２０は、前処理部１２１、特徴抽出部１２２、マッチングスコア算出部１０を含む。
【００２４】
前処理部１２１は、第１の情報および第２の情報に基づいて、第１のベクトルおよび第２のベクトルを生成する処理を行う。例えば、前処理部１２１は、人材情報および組織情報に基づいて人材ベクトルおよび組織ベクトルを生成する。
【００２５】
特徴抽出部１２２は、第１のベクトルおよび第２のベクトルの特徴を抽出し、同次元の第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルに変換する処理を行う。例えば、人材ベクトルおよび組織ベクトルの特徴を抽出し、同次元の人材特徴ベクトルおよび組織特徴ベクトルに変換する。
【００２６】
マッチングスコア算出部１０は、第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトル間の類似度をマッチングスコアとして算出する処理を行う。例えば、人材特徴ベクトルおよび組織特徴ベクトル間の類似度をマッチングスコアとして算出する。
【００２７】
マッチング学習部７は、第１の対象と第２の対象との関係性を示す教師信号を入力し、上記類似度と教師信号との差に基づいて、特徴抽出部１２２を最適化する処理を行う。例えば、人材と組織との関係性を示す教師信号を入力し、上記類似度と教師信号との差に基づいて、特徴抽出部１２２を最適化する。
【００２８】
マッチング表示部１２は、マッチングの結果を種々の形式で表示する処理を行う。
【００２９】
図１ｃに、マッチング装置１００を、特定の要件を満たす組織を探す人材と、特定の要件を満たす人材を探す組織と、のマッチングを行う求人情報サイトに適用した場合の、１つの好ましい実装例を示す。以下、この図１ｃの構成を例として、マッチング装置１００の構成についてより詳細に説明する。
【００３０】
マッチング装置１００は、求職者情報記憶部１、求人企業情報記憶部２、求職者情報前処理部３、求人企業情報前処理部４、求職者情報特徴抽出部５、求人企業情報特徴抽出部６、マッチング学習部７、教師信号記憶部８、学習結果記憶部９、マッチングスコア算出部１０、分析結果記憶部１１、マッチング表示部１２を有する。ここで、求職者情報記憶部１、求人企業情報記憶部２は、記憶部１１０に相当する。また、求職者情報前処理部３、求人企業情報前処理部４は、前処理部１２１に相当する。求職者情報特徴抽出部５、求人企業情報特徴抽出部６は、特徴抽出部１２２に相当する。
【００３１】
マッチング装置１００として最も典型的なのは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。そのほか、サーバ等の様々な装置であってもよい。この実施形態では、マッチング装置１００としてサーバを想定している。なお、サーバの機能やハードウェア構成については、一般によく知られているので、ここでは説明を省略する。
【００３２】
図２に、求職者情報記憶部１が保持する求職者情報の例を示す。求職者情報は、個々の求職者に対応付けられた、例えば履歴書情報、ＳＮＳ情報、行動履歴情報等を含む。履歴書情報は、例えば求職者が登録する、氏名、年齢、性別、学歴、職歴、ＴＯＥＩＣスコア、免許、資格、希望採用条件等の情報を含む。ＳＮＳ情報とは、求職者がＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）、例えばＦａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ブログ等に書き込んだテキスト等をいう。行動履歴情報とは、求職者が求人情報サイト上で行ったクリック操作のログ、ウェブページの閲覧記録等をいう。求職者に関するＳＮＳ情報、行動履歴情報の取得は、既知の種々の手法を利用可能であるため、ここでは説明を省略する。
【００３３】
図３に、求人企業情報記憶部２が保持する求人企業情報の例を示す。求人企業情報は、個々の求人企業に対応付けられた、例えば求人情報、ＳＮＳ情報、調査会社情報等を含む。求人情報は、例えば求人企業が登録する、企業情報、採用職種、採用条件等の情報を含む。公開情報は、例えば製品情報、カタログ情報、プレスリリース等の情報を含む。ＳＮＳ情報は、求人企業がＳＮＳ、例えばＦａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ブログ等に書き込んだテキスト等をいう。調査会社情報は、例えば会社四季報情報、与信情報等をいう。ＳＮＳ情報の取得は、既知の種々の手法により実施可能である。公開情報、調査会社情報は、例えば企業や調査会社のウェブページから既知の手法により収集される。あるいは、所定のデータソースから提供される情報を登録しても良い。
【００３４】
求職者情報前処理部３は、マッチング学習部７又はマッチングスコア算出部１０の命令に応じて、求職者情報記憶部１から１レコード（求職者情報１名分のデータ）を読み込み、当該レコードの情報を用いて求職者ベクトルを生成する。
【００３５】
求人企業情報前処理部４は、マッチング学習部７又はマッチングスコア算出部１０の命令に応じて、求人企業情報記憶部２から１レコード（求人企業情報１名分のデータ）を読み込み、当該レコードの情報を用いて求人企業ベクトルを生成する。
【００３６】
なお、求職者ベクトル及び求人企業ベクトルは、異なる次元を持つベクトルであって良い。
【００３７】
求職者情報特徴抽出部５は、求職者情報前処理部３が生成した求職者ベクトルから特徴抽出を行い、求職者特徴ベクトルを生成する。
【００３８】
求人企業情報特徴抽出部６は、求人企業情報前処理部４が生成した求人企業ベクトルから特徴抽出を行い、求人企業特徴ベクトルを生成する。
【００３９】
本実施の形態では、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６は、階層型ニューラルネットワーク（以下、ＮＮ）による実装を想定している。すなわち、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６は、既知の階層型ＮＮを利用して、求職者ベクトル及び求人企業ベクトルから特徴抽出を行い、求職者特徴ベクトル及び求人企業ベクトルを生成する。
【００４０】
マッチング学習部７は、求職者情報特徴抽出部５が生成した求職者特徴ベクトル、求人企業特徴抽出部６が生成した求人企業特徴ベクトル、及び教師信号記憶部８から読み込んだ教師信号にもとづいて、求職者、求人企業の間の関係性を機械学習する。
【００４１】
図４に、教師信号記憶部８が保持する、求職者と求人企業の間の関係性を示す教師信号の例を示す。この例では、求職者と、求人企業と、の組合せに対し、０又は１の教師信号が定義されている。教師信号は、例えば求職者に対する求人企業の採用合否結果（合格＝１、不合格＝０）、求職者の求人企業に対する嗜好（好き＝１、嫌い＝０）、求職者の求人企業入社後のパフォーマンス（良い＝１、悪い＝０）等に基づいて定義され得る。なお、教師信号は必ずしも２値である必要はなく、多値又は連続値であっても良い。
【００４２】
学習結果記憶部９は、マッチング学習部７の学習結果を保持する。
【００４３】
マッチングスコア算出部１０は、求職者情報特徴抽出部５が生成した求職者特徴ベクトル及び求人企業特徴抽出部６が生成した求人企業特徴ベクトルから、当該求職者と当該求人企業の間のマッチングスコアを算出する。
【００４４】
本実施の形態では、マッチング学習部７及びマッチングスコア算出部１０における、求職者特徴ベクトルと求人企業特徴ベクトルの間の類似度計算は、コサイン類似度による実装を想定している。すなわち、マッチング学習部７及びマッチングスコア算出部１０は、求職者特徴ベクトルと求人企業特徴ベクトルとのコサイン類似度を計算し、計算結果をマッチングスコアとして出力する。
【００４５】
分析結果記憶部１１は、マッチングスコア算出部１０が算出した求職者と求人企業の間のマッチングスコアを保持する。図５に、分析結果記憶部１１が記憶するマッチングスコアの例を示す。この例では、求職者と、求人企業と、の組合せに対し、０から１の間の数値であるマッチングスコアが保持されている。
【００４６】
マッチング表示部１２は、分析結果記憶部１１から求職者と求人企業の間のマッチングスコアを読み込み、表示する。
【００４７】
つづいて、図６及び図７のフローチャートを用いて、マッチング装置１００の動作について説明する。マッチング装置１００の動作は、大きく分けて事前学習ステップとマッチングステップの２つのステップを含む。
【００４８】
事前学習ステップでは、マッチング学習部７が、教師信号記憶部８が求職者及び求人企業に対応付けて保持する教師信号、すなわち求職者と求人企業との関係性を示す情報にもとづいて機械学習を行う。また、マッチング学習部７は、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６のＮＮの学習パラメータ（重み）を調整し、学習結果を学習結果記憶部９に書き込む。
【００４９】
マッチングステップでは、マッチングスコア算出部１０が、事前学習ステップの学習結果を学習結果記憶部９から読み込んで、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６のＮＮの学習パラメータ（重み）を設定し、求職者情報と求人企業情報との未知のマッチングスコアを算出し、算出結果を分析結果記憶部１１に書き込む。また、マッチング表示部１２が、分析結果記憶部１１に書き込まれた分析結果を利用者に提示する。
【００５０】
（事前学習ステップ）
図６は、マッチング装置１００の事前学習ステップの動作を示すフローチャートである。
【００５１】
Ｓ１０１：教師信号の読み込み
マッチング学習部７は、教師信号記憶部８から、＜求職者ＩＤ、求人企業ＩＤ、教師信号＞を含むレコードを少なくとも１件含むリストを読み込む。本実施の形態では、教師信号は、求職者と求人企業の間に関係性があることを示す１、関係性がないことを示す０の２値であるものとする。たとえば、教師信号は、求職者に対する求人企業の採用合否結果（合格＝１、不合格＝０）、求職者の求人企業に対する嗜好（好き＝１、嫌い＝０）、求職者の求人企業入社後のパフォーマンス（良い＝１、悪い＝０）に基づいて定義され得る。
【００５２】
なお、教師信号は、求職者と求人企業の間の関係性に応じて、多値（例えば、０乃至１００等、所定の範囲内の整数値）であっても良い。例えば、求人者が求人企業のＳＮＳ（Ｆａｃｅｂｏｏｋページ等）で反応を示した（イイね！ボタンを押下した）回数、求人企業に関してＴｗｉｔｔｅｒ上でつぶやいた回数やインターネット掲示板に書き込んだ回数等を教師信号の値として用いても良い。
【００５３】
また、教師信号は、求職者と求人企業の間の関係性に応じて、連続値（例えば０から１の間の実数）であっても良い。例えば、求職者が求人企業に関してＴｗｉｔｔｅｒ上でつぶやいた回数を、Ｔｗｉｔｔｅｒにおける求人企業に関するつぶやきの総数で除算して０乃至１の間に正規化した数値等を、教師信号の値として用いても良い。
【００５４】
Ｓ１０２：教師信号の件数分繰り返しＳＴＡＲＴ
マッチング学習部７は、Ｓ１０１で読み込んだリストに含まれるレコードの件数分だけ、以降のＳ１０３乃至Ｓ１０８の処理を繰り返す。
【００５５】
Ｓ１０３：求職者ベクトルの生成
マッチング学習部７は、求職者情報前処理部３を駆動し、Ｓ１０１で取得した求職者ＩＤに対応する求職者情報の読み込みを指図する。求職者情報前処理部３は、求職者情報記憶部１を参照して求職者ＩＤに対応する求職者情報を取得し、求職者情報の前処理を行って、当該情報をベクトル形式に変換した求職者ベクトルを生成する。情報からのベクトル生成手法は既知であるためここでは詳細な説明を省略する。
【００５６】
Ｓ１０４：求職者特徴ベクトルの生成
マッチング学習部７は、求職者情報特徴抽出部５を駆動し、Ｓ１０３で生成した求職者ベクトルの読み込みを指図する。求職者情報特徴抽出部５は、読み込んだ求職者ベクトルを対象に、ＮＮによる求職者ベクトルの特徴抽出を行い、求職者特徴ベクトルを生成する。
【００５７】
なお、求職者情報特徴抽出部５が使用するＮＮは、ネットワーク構造（中間層の階数、ノード間の接続形態、アクティブ化関数等）に応じて様々なバリエーション（３層ニューラルネットワーク、ＲＢＦネットワーク、多層ニューラルネットワーク等）が考えられるが、本実施例はこれらのうち任意の手法を適用できる。ＮＮによるベクトルの特徴抽出手法は既知であるためここでは詳細な説明を省略する。
【００５８】
Ｓ１０５：求人企業ベクトルの生成
マッチング学習部７は、求人企業情報前処理部４を駆動し、Ｓ１０１で取得した求人企業ＩＤに対応する求人企業情報の読み込みを指図する。求人企業情報前処理部４は、求人企業情報の前処理を行い、当該情報をベクトル形式に変換した求人企業ベクトルを生成する。情報からベクトル生成手法は既知であるためここでは詳細な説明を省略する。
【００５９】
Ｓ１０６：求人企業特徴ベクトルの生成
マッチング学習部７は、求人企業情報特徴抽出部６を駆動し、Ｓ１０５で生成した求人企業ベクトルの読み込みを指図する。求人企業情報特徴抽出部６は、ＮＮにより  、求人企業ベクトルの特徴抽出を行い、求人企業特徴ベクトルを生成する。
【００６０】
なお、求人企業情報特徴抽出部６で使用するＮＮは、ネットワーク構造（中間層の階数、ノード間の接続形態、アクティブ化関数等）に応じて様々なバリエーション（３層ニューラルネットワーク、ＲＢＦネットワーク、多層ニューラルネットワーク等）が考えられるが、本実施例はこれら任意の手法を適用できる。ＮＮによるベクトルの特徴抽出手法は既知であるためここでは詳細な説明を省略する。
【００６１】
ここで、Ｓ１０４及びＳ１０６の処理により生成される求職者特徴ベクトル及び求人企業特徴ベクトルは、好ましくはそれぞれ異なるＮＮにより生成される。これにより、仮に求職者ベクトル及び求人企業ベクトルがそれぞれ異なる次元のベクトルであったとしても、同次元の特徴ベクトルを出力させることが可能となる。
【００６２】
なお、ＮＮにより生成される特徴ベクトルの次元数は、基本的には任意である。但し、求職者ベクトル及び求人企業ベクトルのいずれの次元数よりも小さい次元数であることが好ましい。これは、入力ベクトル、すなわち求職者ベクトル及び求人企業ベクトルは、多くの場合、揺らぎやノイズ、意味のない情報を含むことから、特徴ベクトルは、入力ベクトルよりも少ない情報量（次元数）で表現可能と考えられるためである。また、特徴ベクトルの次元数は、数十乃至数百を目安とすることが好ましい。これは、特徴ベクトルの次元数が増大すると、必要となる計算リソース（ＣＰＵ、メモリ、ディスク等の使用量）がより多く必要となるためである。発明者の知見によれば、現時点で一般的な構成の汎用サーバで本発明を実施するにあたっては、上述の範囲の次元数が適切である。
【００６３】
Ｓ１０７：特徴ベクトル間のコサイン類似度計算
マッチング学習部７は、Ｓ１０４で生成した求職者特徴ベクトルとＳ１０６で生成した求人企業特徴ベクトルとのコサイン類似度を計算する。コサイン類似度の計算手法は既知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６４】
なお、本実施例は、２つのベクトルの類似度を測定する指標としてコサイン類似度を用いているが、類似度を示す他の任意の指標（ピアソン相関係数、偏差パターン類似度、等）を用いても良い。これらの指標は、大きな値であるほど、類似度が大きいと評価できる。あるいは、２つのベクトルの距離を示す任意の指標（Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、等）を用いて、類似度を評価しても良い。これらの指標は、小さな値であるほど、類似度が大きいと評価できる。
【００６５】
Ｓ１０８：ＮＮ学習パラメータの調整（機械学習）
マッチング学習部７は、Ｓ１０７で計算したコサイン類似度と、Ｓ１０１で取得した教師信号（０または１の値）の差（推定誤差）を計算し、この値を用いて、誤差逆伝播法により、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６のＮＮの学習パラメータ（重み係数）を調整する。なお、誤差逆伝播法は既知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６６】
なお、本実施例は、ＮＮの学習パラメータの調整方法として誤差逆伝播法を用いているが、その他、ＮＮの学習パラメータを調整するための任意の機械学習手法（最急降下法、確率的勾配降下法、Ｇｒｅｅｄｙ  Ｌａｙｅｒ−Ｗｉｓｅ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ等）を用いることもできる。
【００６７】
Ｓ１０９：教師信号の件数分繰り返す
マッチング学習部７は、Ｓ１０１で読み込んだリストの件数分だけ、以上のＳ１０３乃至Ｓ１０８の処理を繰り返す。
【００６８】
Ｓ１１０：学習結果の書き込み
マッチング学習部７は、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６のＮＮの学習パラメータ（重み）を、学習結果記憶部９に書き込む。
【００６９】
（マッチングステップ）
図７は、マッチング装置１００のマッチングステップの動作を示すフローチャートである。
【００７０】
Ｓ２０１：学習結果の読み込み
マッチングスコア算出部１０は、学習結果記憶部９から、求職者情報特徴抽出部５及び求人企業情報特徴抽出部６のＮＮの学習パラメータ（重み）を読み込む。
【００７１】
Ｓ２０２：求職者情報の読み込み
マッチングスコア算出部１０は、求職者情報前処理部３を駆動し、マッチングスコアの算出対象とする求職者情報の読み込みを指図する。求職者情報前処理部３は、任意の入力手段又は記憶手段を介して、マッチングスコアの算出対象である求職者情報を取得する。
【００７２】
Ｓ２０３：求職者ベクトルの生成
求職者情報前処理部３は、Ｓ２０２で読み込んだ求職者情報の前処理を行い、当該情報をベクトル形式に変換した求職者ベクトルを生成する。
【００７３】
Ｓ２０４：求職者特徴ベクトルの生成
マッチングスコア算出部１０は、求職者情報特徴抽出部５を駆動し、Ｓ２０３で生成した求職者ベクトルの読み込みを指図する。求職者情報特徴抽出部５は、求職者ベクトルを読み込み、ＮＮにより求職者ベクトルの特徴抽出を行って、求職者特徴ベクトルを生成する。
【００７４】
Ｓ２０５：求人企業情報の読み込み
マッチングスコア算出部１０は、求人企業情報前処理部４を駆動し、マッチングスコアの算出対象とする求人企業情報の読み込みを指図する。求人企業情報前処理部４は、任意の入力手段又は記憶手段を介して、マッチングスコアの算出対象である求人企業情報を取得する。
【００７５】
Ｓ２０６：求人企業ベクトルの生成
求人企業情報前処理部４は、Ｓ２０５で読み込んだ求人企業情報の前処理を行い、当該情報をベクトル形式に変換した求人企業ベクトルを生成する。
【００７６】
Ｓ２０７：求人企業特徴ベクトルの生成
マッチングスコア算出部１０は、求人企業情報特徴抽出部６を駆動し、Ｓ２０６で生成した求人企業ベクトルの読み込みを指図する。求人企業情報特徴抽出部６は、求人企業ベクトルを読み込み、ＮＮにより求人企業ベクトルの特徴抽出を行って、求人企業特徴ベクトルを生成する。
【００７７】
ここで、Ｓ２０４及びＳ２０７の処理により生成される求職者特徴ベクトル及び求人企業特徴ベクトルは、事前学習ステップにおいて生成される特徴ベクトルと同様に、同次元のベクトルとなる。
【００７８】
Ｓ２０８：マッチングスコアの算出
マッチングスコア算出部１０は、Ｓ２０４で生成した求職者特徴ベクトルとＳ２０７で生成した求人企業特徴ベクトルのコサイン類似度を計算し、この値を当該求職者と当該求人企業のマッチングスコアとする。これにより、１の求職者と、１の求人企業と、のマッチングスコアを算出できる。この場合、マッチングスコアは１に近いほど求職者と求人企業との相性が良いことを示し、０に近いほど、求職者と求人企業との相性は良くないことを示す。
【００７９】
なお、本実施の形態では、コサイン類似度の値をそのままマッチングスコアとして用いているが、マッチングスコアは、コサイン類似度に基づいて計算し得る任意の値であって良い。また、本実施の形態では、マッチングスコアを算出するための指標として、２つのベクトルのコサイン類似度を用いているが、類似度を示す他の任意の指標（ピアソン相関係数、偏差パターン類似度、等）を用いても良い。これらの指標は、大きな値であるほど、相性が良いと評価できる。あるいは、２つのベクトルの距離を示す任意の指標（Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、等）を用いて、マッチングスコアを算出しても良い。これらの指標は、小さな値であるほど、相性が良いと評価できる。
【００８０】
なお、マッチングスコア算出部１０は、１の求職者と、複数の求人企業と、のマッチングスコアを算出することも可能である。このような、求職者と求人企業群とのマッチングスコア算出手法を以下に示す。
【００８１】
例えば、マッチングスコア算出部１０は、求人企業群を構成する個々の求人企業と求職者とのマッチングスコアを総当りで逐次算出し、算出したマッチングスコアの総和又は平均を求人企業群と求職者とのマッチングスコアとすることができる。すなわち、求人企業群を構成する個々の求人企業＝｛Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＮ｝（Ｎは求人企業の数）、求職者＝｛Ｐ１｝、求人企業群を構成する個々の求人企業と求職者とのマッチングスコア＝｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝、求人企業群と求職者とのマッチングスコア＝｛ＳＰ１｝、求人企業と求職者とのマッチングスコアの算出関数＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ、Ｐ）とすると、マッチングスコア算出部１０は、以下のような処理フローを実行する。
【００８２】
（１）求人企業群を構成する個々の求人企業｛Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＮ｝と、求職者｛Ｐ１｝のマッチングスコア｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝を総当りで計算する。
Ｓ１＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ１、Ｐ１）
Ｓ２＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ２、Ｐ１）
・・・
ＳＮ＝ｓｃｏｒｅ（ＣＮ、Ｐ１）
（２）上記（１）で計算したマッチングスコア｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝の総和又は平均を計算する。
（総和の場合）ＳＰ１＝Ｓ１＋Ｓ２＋…＋ＳＮ
（平均の場合）ＳＰ１＝（Ｓ１＋Ｓ２＋…＋ＳＮ）／Ｎ
（３）マッチングスコア｛ＳＰ１｝を、求人企業群｛Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＮ｝と求職者｛Ｐ１｝のマッチングスコアとして返す。
【００８３】
また、マッチングスコア算出部１０は、１の求人企業と、複数の求職者と、のマッチングスコアを算出することも可能である。このような、求人企業と求職者群とのマッチングスコアは、上述の求職者と求人企業群とのマッチングスコア算出手法の応用により実現可能である。すなわち、求職者群を構成する個々の求職者＝｛Ｐ１、Ｐ２、…、ＰＮ｝（Ｎは求職者の数）、求人企業＝｛Ｃ１｝、求職者群を構成する個々の求職者と求人企業とのマッチングスコア＝｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝、求職者群と求人企業とのマッチングスコア＝｛ＳＣ１｝、求人企業と求職者とのマッチングスコアの算出関数＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ、Ｐ）とすると、マッチングスコア算出部１０は、以下のような処理フローを実行する。
【００８４】
（１）求職者群を構成する個々の求職者｛Ｐ１、Ｐ２、…、ＰＮ｝と、求人企業｛Ｃ１｝のマッチングスコア｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝を総当りで計算する。
Ｓ１＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ１、Ｐ１）
Ｓ２＝ｓｃｏｒｅ（Ｃ２、Ｐ１）
・・・
ＳＮ＝ｓｃｏｒｅ（ＣＮ、Ｐ１）
（２）上記（１）で計算したマッチングスコア｛Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＮ｝の総和又は平均を計算する。
（総和の場合）ＳＣ１＝Ｓ１＋Ｓ２＋…＋ＳＮ
（平均の場合）ＳＣ１＝（Ｓ１＋Ｓ２＋…＋ＳＮ）／Ｎ
（３）マッチングスコア｛ＳＣ１｝を、求職者群｛Ｐ１、Ｐ２、…、ＰＮ｝と求人企業｛Ｃ１｝とのマッチングスコアとして返す。
【００８５】
Ｓ２０９：分析結果の書き込み
マッチングスコア算出部１０は、Ｓ２０８で計算したマッチングスコアを含む情報セット＜求職者ＩＤ、求人企業ＩＤ、マッチングスコア＞を、分析結果記憶部１１に書き込む。
【００８６】
Ｓ２１０：分析結果の表示
マッチング表示部１２は、分析結果記憶部１１から＜求職者ＩＤ、求人企業ＩＤ、マッチングスコア＞のリストを取得し、利用者に提示する。
【００８７】
利用者への提示方法には、たとえば以下の方法がある。
（１）マッチングスコアの高い求職者リストを求人企業に提示
マッチングスコア算出部１０は、特定の求人企業とすべての求職者のマッチングスコアを総当りで算出する。マッチング表示部１２は、マッチングスコアの高い上位Ｎ人の求職者リストを作成して当該求人企業に提示する。
【００８８】
図８は、上記（１）の提示方法を実現するマッチング表示部１２のブロック図である。また、図９は、スコア上位求職者リスト１２１４の表示例である。
【００８９】
図８において、特定求人企業抽出部１２１１は、分析結果記憶部１１から、特定の求人企業に合致するレコードをすべて抽出する。マッチングスコアソート部１２１２は、特定求人企業抽出部１２１１の抽出結果をマッチングスコア降順にソートする。スコア上位求職者表示部１２１３は、特定求人企業抽出部１２１１のソート結果の上位Ｎ件をスコア上位求職者リスト１２１４（図９）に表示する。
【００９０】
なお、本提示方法では、マッチングスコアの高い求職者リストを表示しているが、大量の求職者から採用見込みの低い求職者を足切りする等の用途で、マッチングスコアの低い求職者リストを表示しても良い。
【００９１】
（２）マッチングスコアの高い求人企業リストを求職者に提示
マッチングスコア算出部１０は、特定の求職者とすべての求人企業のマッチングスコアを総当りで算出する。マッチング表示部１２は、マッチングスコアの高い上位Ｎ社の求人企業リストを作成して当該求職者に提示する。
【００９２】
図１０は、上記（２）の提示方法を実現するマッチング表示部１２のブロック図である。また、図１１は、スコア上位求人企業リスト１２２４の表示例である。
【００９３】
図１０において、特定求職者抽出部１２２１は、分析結果記憶部１１から、特定の求職者に合致するレコードをすべて抽出する。マッチングスコアソート部１２２２は、特定求職者抽出部１２２１の抽出結果をマッチングスコア降順にソートする。スコア上位求人企業表示部１２２３は、特定求職者抽出部１２２１のソート結果の上位Ｎ件をスコア上位求人企業リスト１２２４（図１１）に表示する。
【００９４】
なお、本提示方法では、マッチングスコアの高い求人企業リストを表示しているが、大量の求人企業から採用見込みの低い求人企業を足切りする等の用途で、マッチングスコアの低い求人企業リストを表示しても良い。
【００９５】
（３）特定の求人企業群に対してマッチングスコアの高い求職者リストを求人企業に提示
マッチングスコア算出部１０は、業種等の条件で絞り込んだ特定求人企業群とすべての求職者のマッチングスコアを総当りで算出する。ここで、求人企業の絞り込みは、業種に限定されず任意の条件を用いて行い得る。マッチング表示部１２は、特定求人企業群とのマッチングスコアの総和が高い上位Ｎ人の求職者リストを作成して当該求人企業に提示する。
【００９６】
図１２は、上記（３）の提示方法を実現するマッチング表示部１２のブロック図である。また、図１４は、スコア上位求職者リスト１２３６の表示例である。
【００９７】
図１２において、特定条件求人企業抽出部１２３１は、分析結果記憶部１１から、特定条件（例えば業種、求人職種、年商等）を満たす求人企業に合致するレコードをすべて抽出する。マッチングスコア集計部１２３２は、特定条件求人企業抽出部１２３１の抽出結果に対して、求職者毎にマッチングスコアの総和（以下、適性スコア）を集計し、集計結果を集計結果記憶部１２３３（図１３）に書き込む。マッチングスコアソート部１２３４は、集計結果記憶部１２３３を適性スコア降順にソートする。スコア上位求職者表示部１２３５は、マッチングスコアソート部１２３４のソート結果の上位Ｎ件をスコア上位求職者リスト１２３６（図１４）に表示する。
【００９８】
なお、本提示方法では、マッチングスコアの高い求職者リストを表示しているが、大量の求職者から採用見込みの低い求職者を足切りする等の用途で、マッチングスコアの低い求職者リストを表示しても良い。
【００９９】
また、本提示方法では、特定の求人企業群を抽出する方法として業種などを用いているが、その他にも、所在地、与信情報、財務情報（資本金、売上）、創業年月、等のような任意の求人企業情報を用いても良い。あるいは、東証一部上場企業や優秀人材を多数輩出していると広く一般に認知されている企業など、利用者が任意の基準で選択した求人企業群を用いても良い。
【０１００】
本実施の形態においては、マッチング装置１００が、人材情報および組織情報の関連性を示すマッチングスコアを算出する。これにより、求職者と求人企業とのマッチングを実施できる。すなわち、求職者には当該人材タイプにマッチする求人企業を、求人企業には求める人材タイプにマッチする求職者を双方向で推薦できる。
【０１０１】
また、本実施の形態においては、マッチング対象の２つの情報について、それぞれ異なる階層型ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて特徴抽出を行う。これにより、構造化された数値データと非構造化されたテキストデータが混在する半構造化データであり、かつ、それぞれ異なるデータ構造を持つゆえに従来は同一の特徴ベクトル空間上でベクトル表現できなかった２つの情報を、同一の特徴ベクトル空間上に変換することができる。
【０１０２】
＜その他の実施の形態＞
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施の形態は、新卒採用または中途採用における求職者と求人企業のマッチングを主な目的とするものであるが、求職者情報記憶部１及び求人企業情報記憶部２が保持するデータ項目を変更することにより、より一般に、人と組織のマッチングに適用できる。
【０１０３】
例えば、同一企業内のリソースシフト（人事異動、人材公募、雇用延長等）は、当該企業の社員と部門のマッチングである。このケースでは、社員情報には、役割定義書、キャリアレビュー、人事考課、健康診断結果、異動履歴、勤続年数、職能情報、等が考えられる。また、部門情報には、役割定義書、部門業績、オピニオン・サーベイ結果（当該部門に所属する部員による満足度評価）、等が考えられる。
【０１０４】
また、上述の実施の形態は、求職者と求人企業、より一般的には人と組織とのマッチングを主な目的としたものであるが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、ベクトル化可能なあらゆる情報セット同士のマッチングについて適用可能であることは勿論である。
【０１０５】
また、上述の実施の形態では、本発明を主にハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【０１０６】
１００  マッチング装置
１１０  記憶部
１２０  マッチング処理部
１２１  前処理部
１２２  特徴抽出部
１  求職者情報記憶部
２  求人企業情報記憶部
３  求職者情報前処理部
４  求人企業情報前処理部
５  求職者情報特徴抽出部
６  求人企業情報特徴抽出部
７  マッチング学習部
８  教師信号記憶部
９  学習結果記憶部
１０  マッチングスコア算出部
１１  分析結果記憶部
１２  マッチング表示部
【図１ａ】
2015164022.tif 000003
【図１ｂ】
2015164022.tif 000004
【図１ｃ】
2015164022.tif 000005
【図２】
2015164022.tif 000006
【図３】
2015164022.tif 000007
【図４】
2015164022.tif 000008
【図５】
2015164022.tif 000009
【図６】
2015164022.tif 000010
【図７】
2015164022.tif 000011
【図８】
2015164022.tif 000012
【図９】
2015164022.tif 000013
【図１０】
2015164022.tif 000014
【図１１】
2015164022.tif 000015
【図１２】
2015164022.tif 000016
【図１３】
2015164022.tif 000017
【図１４】
2015164022.tif 000018