(57)【要約】【課題】入社時の求人側、求職者双方の負担を軽減できる人材紹介を行う。【解決手段】人材紹介システム１００は、所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の人材紹介の管理を行う。適性制御部１０５は、各求職者２００に対して、求人側３００の必要とする人材の職務と能力に関する情報に基づき、求人側３００が必要とする能力のレベルを種類別に数値化した能力レベル値と、各求職者２００の特性を示す個人特性値とを特定する。整合制御部１０６は、能力レベル値と個人特性値とに基づいて、採用候補となる求職者を抽出し、抽出した求職者のデータを能力レベル値および個人特性値と共に求人側に提供する。【選択図】　　　　図１
2004021908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の特性を複数の尺度で表し、求人側が望んでいる人間の集団に対して前記各尺度の値を求め、これら尺度の値に基づいて前記求人側が望んでいる人間の集団を複数のクラスタに分類すると共に、前記求人側を所定のタイプに分類し、前記各クラスタがどのタイプにマッチングするかを示すマッチングテーブルを用意し、
求職者を前記求人側に紹介する場合、前記求職者の前記各尺度の値を求めると共に、前記マッチングテーブルを参照して、前記求職者の各尺度の値がどのクラスタに属するかを判別し、当該判別結果を前記求人側に提供することを特徴とする人材紹介方法。
【請求項２】
請求項１に記載の人材紹介方法において、
マッチングテーブルは、求人側が望んでいる人間の集団をデータとする各尺度の偏差値に基づいてクラスタに分類され、
かつ、各尺度毎の重み係数と個人特性値とに基づいて、特定のクラスタか他のクラスタかを判別するための判別式を設け、
求職者の、紹介する複数の求職者の集団をデータとする各尺度の偏差値を求めると共に、前記求職者個人の各尺度の偏差値を母集団とする個人偏差値を個人特性値として求め、
当該個人特性値を前記判別式に与えることで特定のクラスタに属するかを判別し、当該判別を全てのクラスタで行うことにより前記求職者がどのクラスタに分類されるかを決定することを特徴とする人材紹介方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の人材紹介方法において、
所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の人材管理を行い、
かつ、
求職者の、求人側が必要とする各種類毎の能力レベルを示す能力レベル値を特定し、
前記能力レベル値と個人偏差値を付与した求職者のデータを前記求人側に提供することを特徴とする人材紹介方法。
【請求項４】
請求項３に記載の人材紹介方法において、
求職者がインターンシップ契約された場合の勤務スケジュール情報を保持し、
前記求職者が仮採用された場合は、前記勤務スケジュール情報に基づいて、仮採用期間の期限管理を行うことを特徴とする人材紹介方法。
【請求項５】
請求項４に記載の人材紹介方法において、
仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、当該求職者と求人側とを関連付けて記憶し、
それ以降の前記求人側へのインターンシップ契約の候補から前記求職者を対象外とすることを特徴とする人材紹介方法。
【請求項６】
請求項４に記載の人材紹介方法において、
仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、本採用不可の要因となった当該求職者の前記種類別能力レベルの値を低くし、それ以降のインターンシップ契約の候補とすることを特徴とする人材紹介方法。
【請求項７】
個人の特性を複数の尺度で表し、求人側が望んでいる人間の集団に対して前記各尺度の値を求め、これら尺度の値に基づいて前記求人側が望んでいる人間の集団を複数のクラスタに分類すると共に、前記複数の求人側を所定のタイプに分類し、前記各クラスタがどのタイプにマッチングするかを示すマッチングテーブルと、
求職者の前記各尺度の値を求める個人特性値演算部と、
前記求職者を前記求人側に紹介する場合、前記マッチングテーブルを参照して、前記求職者の各尺度の値がどのクラスタに属するかを判別し、当該判別結果を前記求人側に提供する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【請求項８】
請求項７に記載の人材紹介システムにおいて、
求人側が望んでいる人間の集団をデータとする各尺度の偏差値に基づいてクラスタに分類されたマッチングテーブルと、
求職者の、紹介する複数の求職者の集団をデータとする各尺度の偏差値を求めると共に、前記求職者個人の各尺度の偏差値を母集団とする個人偏差値を個人特性値として求める個人特性値演算部と、
各尺度毎の重み係数と前記個人特性値とに基づいて、特定のクラスタか他のクラスタかを判別するための判別式を有し、前記個人特性値を前記判別式に与えることで前記特定のクラスタに属するかを判別し、当該判別を全てのクラスタで行うことにより前記求職者がどのクラスタに分類されるかを決定する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【請求項９】
請求項７または８に記載の人材紹介システムにおいて、
所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の人材紹介の管理を行うよう構成され、
かつ、
各求職者に対して、求人側の必要とする人材の職務と能力に関する情報に基づき、当該求人側が必要とする能力のレベルを種類別に数値化した能力レベル値を特定する能力レベル値演算部と、
前記能力レベル値と個人偏差値とに基づいて、採用候補となる求職者を抽出し、当該抽出した求職者のデータを、前記能力レベル値と、どのクラスタに分類されるかを示す情報とを付加して前記求人側に提供する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の人材紹介システムにおいて、
求職者がインターンシップ契約された場合の勤務スケジュール情報を保持する求職者情報データベースと、
前記求職者が仮採用された場合は、前記勤務スケジュール情報に基づいて、仮採用期間の期限管理を行う採用管理部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の人材紹介システムにおいて、
仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、当該求職者と求人側とを関連付けて記憶する採用管理部と、
能力レベル値と個人偏差値とに基づいて、採用候補となる求職者を抽出する場合、前記求人側への採用候補から前記求職者を対象外とする整合制御部を備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【請求項１２】
請求項１０に記載の人材紹介システムにおいて、
仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、本採用不可の要因となった当該求職者の前記種類別能力レベルの値を低くし、それ以降のインターンシップ契約の候補とさせる採用管理部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の雇用形態の人材管理を行う人材紹介方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、企業等での雇用形態として、求職者を正社員として採用し、例えば３ヶ月といった所定の試用期間の後、本採用に移行するといった形態が広く行われていた。
また、このような雇用形態以外にも、アルバイトやパートタイマーといった正社員以外の契約によるものがある。このような雇用形態は、特定の時間帯や期間での就労を目的としたものであり、正社員のように永続的な就職または雇用とは大きな隔たりがあるのが実状であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のように、正社員として企業側が採用した場合、たとえ試用期間が定められていても、一旦、正社員として採用した人材に対して明確な理由が無い限り、企業側が不採用とすることは社会通念上非常に困難であった。従って、企業側でも、採用時には各求職者の能力や適性等を入念に調査する必要があり、このような点から人材採用業務は企業にとって金銭的、時間的に大きな負担となっていた。
また、求職者にとっても、正社員として入社した結果、自分には適していない職場や職業であることが分かった場合は、失望感を感じることが多い。そして、このような場合は、再度、別の企業に応募して転職するといったことを考える必要がある。このような点から、正社員としての応募には慎重な決断が必要であり、求職者にとっても大きな負担を強いるものであった。
【０００４】
一方、アルバイト社員として雇用されている状態で、そのアルバイト社員が正社員としての雇用契約を希望したとしても、企業側がその時点で正社員としての人材を必要としていない場合は、正社員としての雇用契約に移行するのは困難であった。また、企業側にとっても、アルバイト社員として雇用している社員を正社員として契約するのは、就業規則等の関係から柔軟に対処することは困難であった。
【０００５】
このような点から、求人側、求職者側の双方にとって正社員としての雇用、就職に対する負担を軽減でき、かつ双方の満足度を向上させることができるシステムの実現が求められていた。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前述の課題を解決するため次の構成を採用する。
〈構成１〉
個人の特性を複数の尺度で表し、求人側が望んでいる人間の集団に対して各尺度の値を求め、これら尺度の値に基づいて求人側が望んでいる人間の集団を複数のクラスタに分類すると共に、求人側を所定のタイプに分類し、各クラスタがどのタイプにマッチングするかを示すマッチングテーブルを用意し、求職者を求人側に紹介する場合、求職者の各尺度の値を求めると共に、マッチングテーブルを参照して、求職者の各尺度の値がどのクラスタに属するかを判別し、判別結果を求人側に提供することを特徴とする人材紹介方法。
【０００７】
〈構成２〉
構成１に記載の人材紹介方法において、マッチングテーブルは、求人側が望んでいる人間の集団をデータとする各尺度の偏差値に基づいてクラスタに分類され、かつ、各尺度毎の重み係数と個人特性値とに基づいて、特定のクラスタか他のクラスタかを判別するための判別式を設け、求職者の、紹介する複数の求職者の集団をデータとする各尺度の偏差値を求めると共に、求職者個人の各尺度の偏差値を母集団とする個人偏差値を個人特性値として求め、個人特性値を判別式に与えることで特定のクラスタに属するかを判別し、判別を全てのクラスタで行うことにより求職者がどのクラスタに分類されるかを決定することを特徴とする人材紹介方法。
【０００８】
〈構成３〉
構成１または２に記載の人材紹介方法において、所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の人材管理を行い、かつ、求職者の、求人側が必要とする各種類毎の能力レベルを示す能力レベル値を特定し、能力レベル値と個人偏差値を付与した求職者のデータを求人側に提供することを特徴とする人材紹介方法。
【０００９】
〈構成４〉
構成３に記載の人材紹介方法において、求職者がインターンシップ契約された場合の勤務スケジュール情報を保持し、求職者が仮採用された場合は、勤務スケジュール情報に基づいて、仮採用期間の期限管理を行うことを特徴とする人材紹介方法。
【００１０】
〈構成５〉
構成４に記載の人材紹介方法において、仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、求職者と求人側とを関連付けて記憶し、それ以降の求人側へのインターンシップ契約の候補から求職者を対象外とすることを特徴とする人材紹介方法。
【００１１】
〈構成６〉
構成４に記載の人材紹介方法において、仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、本採用不可の要因となった求職者の種類別能力レベルの値を低くし、それ以降のインターンシップ契約の候補とすることを特徴とする人材紹介方法。
【００１２】
〈構成７〉
個人の特性を複数の尺度で表し、求人側が望んでいる人間の集団に対して各尺度の値を求め、これら尺度の値に基づいて求人側が望んでいる人間の集団を複数のクラスタに分類すると共に、複数の求人側を所定のタイプに分類し、各クラスタがどのタイプにマッチングするかを示すマッチングテーブルと、求職者の各尺度の値を求める個人特性値演算部と、求職者を求人側に紹介する場合、マッチングテーブルを参照して、求職者の各尺度の値がどのクラスタに属するかを判別し、判別結果を求人側に提供する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１３】
〈構成８〉
構成７に記載の人材紹介システムにおいて、求人側が望んでいる人間の集団をデータとする各尺度の偏差値に基づいてクラスタに分類されたマッチングテーブルと、求職者の、紹介する複数の求職者の集団をデータとする各尺度の偏差値を求めると共に、求職者個人の各尺度の偏差値を母集団とする個人偏差値を個人特性値として求める個人特性値演算部と、各尺度毎の重み係数と個人特性値とに基づいて、特定のクラスタか他のクラスタかを判別するための判別式を有し、個人特性値を判別式に与えることで特定のクラスタに属するかを判別し、判別を全てのクラスタで行うことにより求職者がどのクラスタに分類されるかを決定する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１４】
〈構成９〉
構成７または８に記載の人材紹介システムにおいて、所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約の人材紹介の管理を行うよう構成され、かつ、各求職者に対して、求人側の必要とする人材の職務と能力に関する情報に基づき、求人側が必要とする能力のレベルを種類別に数値化した能力レベル値を特定する能力レベル値演算部と、能力レベル値と個人偏差値とに基づいて、採用候補となる求職者を抽出し、抽出した求職者のデータを、能力レベル値と、どのクラスタに分類されるかを示す情報とを付加して求人側に提供する整合制御部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１５】
〈構成１０〉
構成９に記載の人材紹介システムにおいて、求職者がインターンシップ契約された場合の勤務スケジュール情報を保持する求職者情報データベースと、求職者が仮採用された場合は、勤務スケジュール情報に基づいて、仮採用期間の期限管理を行う採用管理部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１６】
〈構成１１〉
構成１０に記載の人材紹介システムにおいて、仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、求職者と求人側とを関連付けて記憶する採用管理部と、能力レベル値と個人偏差値とに基づいて、採用候補となる求職者を抽出する場合、求人側への採用候補から求職者を対象外とする整合制御部を備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１７】
〈構成１２〉
構成１０に記載の人材紹介システムにおいて、仮採用期間終了後に本採用とはならなかった場合、本採用不可の要因となった求職者の種類別能力レベルの値を低くし、それ以降のインターンシップ契約の候補とさせる採用管理部とを備えたことを特徴とする人材紹介システム。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を具体例を用いて詳細に説明する。
《具体例》
〈構成〉
図１は、本発明の人材紹介システムの具体例を示す構成図である。
図において、１００は人材紹介システムを示している。この人材紹介システム１００は、求職者２００と求人側３００のインターンシップ契約による人材紹介処理を行う機能を有し、コンピュータで実現されている。ここで、インターンシップ契約とは、例えば２週間や４週間といった所定期間の体験入社後、正社員、契約社員及び派遣社員としての本採用に移行するか否かを決定する処理が実行される、いわゆる一時的な雇用契約を意味し、求職者と企業との間で締結される。体験入社の所定期間は、日単位及び月単位等で設定することもできる。このインターンシップ契約は、比較的安定した長期雇用の可能性と、事務的（自動的な）な雇用関係解消の可能性の両者が保証された、新しい概念の雇用契約である、と言うことができる。
【００１９】
人材紹介システム１００は、制御部１０１と、求人側情報データベース（求人側情報ＤＢ）１０２と、求職者情報データベース（求職者情報ＤＢ）１０３と、マッチングテーブル１０４とを備えている。
図２は、求人側情報データベース１０２および求職者情報データベース１０３のデータ内容を示す説明図である。
求人側情報データベース１０２は、求人側３００が必要とする職種や能力といった、どのような求人を行うかの情報を格納するデータベースである。そのデータ内容としては、図２に示すように、求人側３００を特定するためのＩＤ、人材紹介システム１００にアクセスするためのパスワード、どのような職務内容の求人であるかを示す職務情報、どのような能力の人材が欲しいかを示すスペック情報といった情報が格納されている。
【００２０】
求職者情報データベース１０３は、求職者２００の名前やメールアドレス等の個人情報、能力、特性といったいわゆるインターンカルテとしての情報や、インターンシップ契約に関する情報等の求職者２００に関する全ての情報を格納するデータベースである。そのデータ内容としては、インターンシップ契約がなされているか否かを管理するためのフラグと、求職者２００を特定するためのＩＤ、人材紹介システム１００にアクセスするためのパスワード、どのような職歴かを示す経歴情報、個人情報を示すプロフィール情報、後述する適性制御部１０５が算出する能力レベル値と個人特性値とを示す分析情報、インターンシップ契約がなされた場合の体験入社期間等の情報を示す勤務スケジュール情報、インターンシップ契約で体験入社した後に本採用へ移行しなかった場合にその理由等を格納するための付加情報である。
【００２１】
図３は、マッチングテーブル１０４の概念の説明図である。
マッチングテーブル１０４は、求職者と求人側を結び付ける対応関係を表す。この対応関係を表すため、クラスタという概念と、タイプという概念が利用されている。タイプとは、例えば企業側の特性を表す分類概念であり、ファーストフード業界、運送業界、アパレル業界、流通業界、製造業界等の業界区分で分類する、資本金規模で分類する、従業員数で分類する、社風で分類する、営業地域で分類する、勤務地域で分類する等、種々の概念を用いることができる。これらの概念を単独で、若しくは組み合わせて企業群を形成することができる。クラスタとは、例えば個人特性の傾向（配点パターン）を表す分類概念であり、図４に示された尺度に基づく数値を総合的に判断して決定される数値傾向に応じてクラスタを設定することができる。ここでは、４つのタイプと５つのクラスタが例示されている。
【００２２】
制御部１０１は、システムとしての各種の制御を司る機能部であり、適性制御部１０５、整合制御部１０６、採用管理部１０７を備えている。
適性制御部１０５は、能力レベル値や個人特性値を特定するための各種処理を行う機能部であり、能力レベル演算部１０８と個人特性値演算部１０９とを有している。
能力レベル演算部１０８は、求人側情報データベース１０２の求人情報に基づいて、予め用意された求人側３００の要求する能力を種類別に評価するための能力レベルテーブル（図７）を参照して、各求職者２００に対して、この能力レベルテーブルに対応する能力レベル値を求める機能を有している。
個人特性値演算部１０９は、予め設けられた求職者２００の特性評価のためのデータを用いて、各求職者２００の個人特性値を求める機能を有している。即ち、個人特性値演算部１０９は、求職者２００から、紹介する複数の求職者の集団をデータとする各尺度の偏差値を求めると共に、求職者２００個人の各尺度の偏差値を母集団とする個人偏差値を個人特性値として求める機能を有している。
【００２３】
整合制御部１０６は、適性制御部１０５が抽出した能力レベル値と個人特性値とに基づいて、インターンシップ契約の採用候補となる求職者２００を選択し、選択した求職者２００のデータを求人側３００に提供する機能部である。ここで、採用管理部１０７は予め設けられた判別式に基づいて、求職者２００の属するクラスタを判別する機能を有している。
採用管理部１０７は、整合制御部１０６による求職者データの提供により、任意の求職者２００がインターンシップ契約された場合は、求職者情報データベース１０３の勤務スケジュール情報に基づいて、契約期間の期限管理を行うと共に、期限終了時に本採用とはならなかった場合は、その求人側３００のデータを求職者情報データベース１０３の付加情報に記録する機能を有している。
【００２４】
〈動作〉
以下、具体例の動作について説明する。
尚、動作の一例として、求人側３００の業種がファーストフード業界の企業であるとして以下の説明を行う。
【００２５】
先ず、個人特性値の求め方について説明する。
図４は、個人特性値判定処理における項目の説明図である。
図示のように、個人の特性として、先ず、「対自己基礎能力」「対人基礎能力」「対課題志向」「対人志向」といったように大きく四つに分ける。尚、ここで、「対自己基礎能力」「対人基礎能力」はコンピテンシー（能力特性）に関する項目であり、例えば職場において成果を上げるための能力であり、「得意な分野か、そうでないか」というような観点の情報を意味する。「対課題志向」「対人志向」はパーソナリティ（性格）に関する項目であり、例えばコンピテンシーの基礎となる人材特性であり、「そういう性分か、そうでないか」というような観点の情報を意味する。
【００２６】
これらの情報に加えて、ここでは具体的に説明しないが、例えばバリュー（志向）という項目を考慮することができる。この項目は、仕事及びライフスタイルなど個人の選択や意思決定を左右する嗜好性のプライオリティであり、「好きか、嫌いか」という観点の情報を意味する。個人の志向に関する項目である。このような能力、志向の項目は更に複数の側面の項目に細分化でき、また、側面の各要素は更に複数の尺度に細分化できる。ここでは、側面として９個に分類され、更に尺度として２８個の項目に分類されている。バリューに関する尺度を例示すれば、体感志向、高貴志向、専門志向、影響志向、役割志向、ＬＩＶＥ志向（実体験志向）、対人志向、安定志向、協調志向、変化志向、経営志向等を上げることができる。
【００２７】
このような尺度の値を用いて図３に示すマッチングテーブル１０４が構成されている。マッチングテーブル１０４を作成するには、先ず、タイプＡ企業群、タイプＢ企業群、タイプＣ企業群、…といった種々の企業群から、各タイプの企業群が求めている人材の標本として、各企業の優秀な人物（テーブル作成用人物：ハイパフォーマ）を選出する。即ち、求人側３００が望んでいる人間の集団を抽出する。そして、これらの人物に対して各尺度の値を得るための設問を用意する。なお、各タイプ毎に複数の企業を設定して企業群を形成することが望ましいが、単一の企業でも良い。更に、或る企業に着目して、例えば支店という概念をタイプという概念に結び付けても良い。この場合タイプＡ支店群、タイプＢ支店群、というような概念分類になる。また、ハイパフォーマを選出による人材の標本化を実行できない企業は、例えば業種、規模、社風等の観点で類似する企業群に所属することにより、この標本化を実行した場合と同様の状況を得ることができる。
【００２８】
図５は、設問内容の一例を示す説明図である。
これらの設問は、回答方法として、「あてはまらない」「あまりあてはまらない」「どちらかといえばあてはまる」「あてはまる」「非常によくあてはまる」といったように複数の段階で選択できるようになっている。
【００２９】
このような設問によって各人物の各尺度毎の偏差値が求められると、偏差値の分布パターンに応じて、各人物を何れかのクラスタに分類することができる。このように人物が或るクラスタに分類されると、その人物が所属する企業群とクラスタの関係が図３に示されるように構築される。この図では、タイプＡに属するハイパフォーマがクラスタ１，５に分類される傾向が強く、タイプＢに所属するハイパフォーマがクラスタ４に分類される傾向が強く、タイプＣに所属するハイパフォーマがクラスタ３，４に分類される傾向が強く、タイプＤに所属するハイパフォーマがクラスタ２に分類される傾向が強いことを表している。なお分類される傾向が強いとは、或る企業のハイパフォーマの内、例えば２５％以上の人数が分類されることを意味する。例えばタイプＣの所属するハイパフォーマは、クラスタ３，４のそれぞれに２５％以上の人数が分類され、クラスタ１，２，５には２５％未満の人数が分類されたことを意味する。分類するための閾値は、２５％に限られるものではなく、クラスタの総数、人物の総数に応じて、適宜変更することができる。以上の処理は、クラスタとタイプの関係を構築するための処理であり、この構築が完了した場合、例えばハイパフォーマに関する尺度等の情報を破棄することができる。
【００３０】
次に、このようなマッチングテーブル１０４を用いた求職者２００の紹介処理について説明する。
図６は、人材紹介システム１００の紹介動作の流れを示す説明図である。
先ず、人材紹介システム１００では、適性制御部１０５が、求人を行うファーストフード業界といった企業の求人側３００から求人情報を取得し、これを求人側情報データベース１０２に格納する（ステップＳ１）。即ち、求人側３００の職務情報、スペック情報といった情報を求人側情報データベース１０２に格納する。次に、適性制御部１０５は、求人内容に対応した、「経験の期間」と「能力レベル」とに応じた求人内容を作成し、求職者２００に提示する（ステップＳ２）。この提示方法としては、例えば、仕事紹介サイトのＷｅｂページといったネットワーク上での提示、あるいは雑誌への掲載等がある。
【００３１】
図７は、作成基準の一例を示す説明図である。
図中、▲１▼経験の期間は、例えば特定個社での勤務経験が１年以上あるかといった観点である。また、▲２▼能力レベルテーブルは、その業種で必要とされる能力の種類（売上、売上管理、…）のそれぞれに対して、能力レベル値を判定するための内容を示すテーブルである。このように、適性制御部１０５は、求人側３００から提供された職務情報とスペック情報とに基づいて、その業種で必要とされる能力の種類に対するレベル値を示す２次元のテーブルを作成する。このテーブルの横軸は、或る職務の遂行に必要なスペックが配置される。従って、スペックの変更に応じて、各レベルを特定する内容（文言）が変更される。本発明においては、スペック毎にそのレベルを多段階評価することにより、一般的な２段階評価（できる・できない）というような評価よりも精度の高い評価値を算出することができる。このようなテーブルに基づいて、能力レベル演算部１０８は各業種に適した能力レベル値を特定する。
【００３２】
次に、適性制御部１０５は、図７に示すような作成基準に基づいて、求職者２００への求人内容を作成する。
図８〜図１１は、求職者２００への提示内容のＷｅｂページの一例を示す説明図である。
図示のように、インターンシップ契約の概要と日程が記載され、図中の“申込み”ボタンをクリックすることで、所定の登録フォームが提示される。
【００３３】
図１２〜図１６は、登録フォームを示す説明図である。
ここで、「１．あなたのアルバイト経歴を教えて下さい」が図７中の▲１▼経験の期間の内容に相当する。また、「２．そのアルバイトで誉められたことについて教えて下さい」が、図７中の▲２▼能力レベルテーブルの内容に相当するものである。ここで四つの設問が能力レベルテーブルのレベル１〜レベル４を判定するための設問である。また、設問で、＜売上＞が能力レベルテーブル中の「売上」に、＜お金の管理＞が「売上管理」に、＜メンバー管理＞が「配置」に、＜メンバー指導＞が「教育」にそれぞれ相当している。このように、種類別の能力レベル評価として具体的な事例を設問内容としているため、求職者２００が自己の能力レベルについて意識しなくとも、的確な能力レベルを判定することができる。また、これらの経験の期間や能力レベルの設問には、その求職者２００が自由に記入できるエリアが設けられている。このような具体的なエピソードを記入してもらうことで、選択項目の入力内容が的確であるかの参考とすることができる。能力レベル演算部１０８は、このような設問の回答結果に基づいて、求職者２００の能力レベル値を算出する。
【００３４】
また、「３．あなたのプロフィールを教えて下さい」は、その求職者２００の個人情報であり、人材紹介システム１００が求職者２００を識別管理するための基本情報に相当するものである。更に、「４．説明会の希望日を教えて下さい」は、所定の条件を満たした求職者２００に対して後日行う「個人特性値の判定処理」のための説明会に対応する内容である。
【００３５】
このような求職者２００の登録内容に基づいて、適性制御部１０５は所定の第１次判定処理を行う（図６のステップＳ３）。この判定処理とは、図１２〜図１６で示している、いわゆる書類選考であり、例えば、「▲１▼経験の期間」が１年以上であった求職者２００を合格者とする、といった処理である。
【００３６】
次に、適性制御部１０５の個人特性値演算部１０９は、求職者２００に対する個人特性値の判定処理を行う（ステップＳ４）。即ち、この個人特性値の判定処理は、図４に示した各尺度の値を求める処理である。
個人特性値演算部１０９は、このような尺度に対応した設問を用意し、求職者２００からの各設問の回答結果に基づいて、個人の特性判定を行う。ここで、設問内容は図５に示した設問と同様である。このような設問に対する回答結果が得られると、個人特性値演算部１０９は、各求職者２００の特性の数値化を行う。この数値化処理とは、各求職者２００をデータとする特定の求職者２００に関する各尺度毎の偏差値と、求職者２００個人内の各尺度毎の偏差値を求める処理である。
【００３７】
図１７は、個人特性値演算処理の説明図である。
個人特性値演算処理は、図示のように、▲１▼尺度内標準化処理と、▲２▼個人内標準化処理で構成されており、以下、各標準化処理を説明する。
▲１▼尺度内標準化処理
図示の設問とは、図５に示した設問に相当するものである。このような設問の結果が得られると、個人特性値演算部１０９は、標準化テーブルを用いて各尺度毎に偏差値Ｃ１、Ｃ２、…Ｃｎを求める。標準化テーブルとは、全求職者２００を母集団とする各尺度の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて算出した偏差値のテーブルである。これにより、ある求職者２００の各尺度毎の偏差値を求めることができる。
【００３８】
▲２▼個人内標準化処理
任意の求職者２００の各尺度の偏差値を求めると、個人特性値演算部１０９は次に個人内の偏差値を求める。この理由は次の通りである。即ち、求職者２００には、自身の特性について過小気味（控えめ）に回答する者や過大気味（大げさ）に回答する者が存在する。設問としては、このような偏りが回答結果に反映されることがないようにその内容が作成されるが、完全に無くすことは困難であり、どうしても個人によって偏差値が大きめあるいは小さめになってしまう。そこで、このような偏りを無くすため、個人内の標準化を行う。この処理は、図示の通り、個人内の各尺度の偏差値を母集団とする標準偏差ＳＤを求め、この標準偏差ＳＤに基づいて、各尺度ｉの個人内偏差値を求めるものである。このような個人内偏差値を求めることによって、個人の回答傾向の影響を無くすことができ、正確な個人偏差値を求めることができる。
個人特性値演算部１０９は、この個人偏差値を個人特性値として出力する。
【００３９】
次に、整合制御部１０６は、第２次判定処理として、求人側３００の条件に一致した求職者２００のリストを作成する（ステップＳ５）。ここで、整合制御部１０６は、予め用意した判別関数を用いて、各求職者２００がどのクラスタに分類されるかを判別する。
例えば、クラスタ１とその他とを判別する判別関数として、
Ｙ＝３．６（Ｃ１）＋６．３（Ｃ４）＋５．９（Ｃ８）＋…＋７．４（Ｃｎ）＋α
といった判別関数を用意する。ここで、３．６や６．３といった重み付け係数及び定数αは、最良の判別結果が得られるように、例えばクラスタ１に属するものをＹ＝１、その他のクラスタに属するものをＹ＝−１として、重回帰計算を実行して予め求められた値である。また、（Ｃ１）や（Ｃ４）といったｎ個のＣ値は各尺度の個人特性値（個人偏差値）である。そして、このような判別関数に各個人特性値を与え、Ｙ≧０であればクラスタ１、Ｙ＜０ならばそれ以外であると判別する。
【００４０】
そして、このような判別を他のクラスタについても行うことにより、特定の求職者２００がどのクラスタに位置するかを特定することができる。尚、ある求職者２００が複数のクラスタに分類される場合も存在するが、その場合も全てのクラスタを分類結果として出力する。
このように、整合制御部１０６は、上式のような判別関数を用いてクラスタへの分類を行うため、その分類処理を高速に行うことができる。また、このような判別関数に与える値（Ｃｉ）は、図１７に示したように、個人の回答傾向の影響を排除した値であるため、精度の高い判別を行うことができる。
【００４１】
そして、このリストと、各求職者２００のインターンカルテとなる詳細情報（求職者２００が図１２〜図１６で示すＷｅｂ画面で登録した内容）を含めて求人側３００に提供する（ステップＳ６）。
図１８および図１９は、求人側３００に提供するリストおよび個人のデータの説明図である。
尚、これらの図において、「ＰＬＡＮＮＥＲ」が能力レベルテーブルの売上、「ＢＡＮＫＥＲ」が売上管理、「ＣＯＭＭＡＮＮＤＥＲ」が配置、「ＰＬＡＹＥＲ」が運営、「ＬＥＡＤＥＲ」が教育にそれぞれ相当する。また、値のＳ〜Ｃが、能力レベルテーブルのレベル１〜レベル４に相当する。更に、図１９において、それぞれの項目のエピソードは、求職者２００の記入した内容を示している。このような具体的なエピソードを付加することで、求人側３００もその求職者２００の能力を具体的に把握することができる。
【００４２】
求人側３００は、このようなリストと各個人の詳細情報を元にインターンシップ契約の候補となる求職者２００を選択し（ステップＳ７）、その結果を人材紹介システム１００に通知する。
これにより、人材紹介システム１００の整合制御部１０６は、選択された求職者２００に電子メールや電子メールとＷｅｂサイト上の伝言掲示等で連絡を行い、面接等の設定を行う（ステップＳ８）。この面接設定とは、具体的には求職者２００、求人側３００双方への電子メール等による連絡処理である。
【００４３】
その後、求職者２００と求人側３００との面接等が行われ（ステップＳ９）、特定の求職者２００のインターンシップ契約による採用が決定すると、求人側３００は、その決定された情報を人材紹介システム１００に通知する。これにより、人材紹介システム１００の整合制御部１０６は、求職者２００に対して、インターンシップ契約の開始日、即ち体験入社期間等の連絡を行う（ステップＳ１０）。また、整合制御部１０６は、求職者情報データベース１０３におけるインターンシップ契約フラグをオンとする。
その後、求職者２００と求人側３００との間でインターンシップ契約による勤務が開始されると、人材紹介システム１００の採用管理部１０７は、インターンシップ契約フラグがオンとなっている求職者２００に対して期限管理処理を開始する（ステップＳ１１）。また、このインターンシップ契約期間中は、求職者２００あるいは求人側３００からの相談等を受け付け、この相談内容や回答事項を採用管理部１０７は、求人側情報データベース１０２または求職者情報データベース１０３に、採用関連事項として格納する。
【００４４】
採用管理部１０７は、ステップＳ１１において、体験入社期間が終了すると、求職者２００および求人側３００に対して正社員として本採用となったか否かの確認を行う（ステップＳ１２）。具体的には、先ず、求職者２００に本採用で契約する意思があるかを問い合わせ、その意志があった場合に求人側３００に本採用の合否を問い合わせるものである。この確認は、電子メールの自動送受信及びＷｅｂサイト上の伝言掲示やチェックボックスに対する入力処理等により実行される。
その結果、正社員として本採用に移行した場合（ステップＳ１３）、人材紹介システム１００による、その求職者２００のインターンシップ契約処理は終了する。
【００４５】
一方、本採用への移行に至らなかった場合、採用管理部１０７は、求職者２００の付加情報として、インターンシップ契約を行った求人側３００の識別情報を格納し（ステップＳ１４）、ステップＳ５に戻る。即ち、この処理は、再度、ステップＳ５からの処理を行う場合に、その求職者２００を本採用とはならなかった求人側３００へのリストアップ対象とはしないためである。従って、それ以降は、ステップＳ５において或る求人側３００に対するリストを作成する場合、求職者情報データベース１０３中の付加情報を参照し、その求人側３００において本採用への移行に至らなかった求職者２００がリストアップされる事態を回避することができる。
【００４６】
〈効果〉
以上のように、具体例によれば、求人側３００のタイプと個人の特性に基づいて分類されたクラスタとを関連付けたマッチングテーブル１０４を設け、このマッチングテーブル１０４を用いて、求職者２００がどのクラスタに属するかを判別し、判別結果を求人側３００に提供するようにしたので、その求職者２００が求人側３００の望んでいる人材か否かを容易に知ることができるため、求職者２００と求人側３００双方の要求を満足させることができる。
【００４７】
また、各尺度毎の重み係数と個人特性値とに基づいて、特定のクラスタか他のクラスタかを判別するための判別式を設け、かつ、求職者の個人特性値を求め、この個人特性値を判別式に与えることで特定のクラスタに属するかを判別し、この判別処理を全てのクラスタで行うことにより求職者２００がどのクラスタに分類されるかを決定するようにしたので、求職者２００のクラスタの分類処理が高速かつ高精度で行うことができる。
【００４８】
更に、上記具体例では、各求職者から、求人側が必要とする能力レベル値を求め、これら能力レベル値と個人特性値とを求人側に提供するようにしたので、インターンシップ契約において、求人側が要求する人材に適した人材を紹介することができ、その結果、定着率の向上に寄与することができる。
また、インターンシップ契約した場合は、その情報を採用管理情報データベースに格納し、この管理情報を用いて契約期間の期限管理を行うようにしたので、人材紹介システムとしてのインターンシップ契約の信頼性を向上させることができる。
【００４９】
また、体験入社終了後、本採用には至らなかった場合は、その情報を記録するようにしたので、本採用に至らなかった求職者を再度同じ企業に紹介してしまうことがない。この紹介回避の処理は、例えばその情報の記録から一定期間（例えば６ヶ月）経過後は、無効化することができる。この場合，紹介回避の処理が無効化され、再び過去に体験入社した企業への紹介が開始される。さらに、企業毎に再紹介の可否を示すフラグを設け、このフラグを参照して、再紹介を実行するか否かを決定することができる。
【００５０】
《変形例》
上記具体例では、求職者２００がどのクラスタに属するかを示す情報を求人側３００に提供するようにしたが、更に、求職者２００の個人偏差値が所定の値より高い尺度（例えば、偏差値５０以上のもの）の情報も付与するようにしてもよい。即ち、求職者２００個人で優れている特性の情報を求人側３００に提供することで、採用決定の参考とすることができる。
【００５１】
また、求人側３００に紹介する求職者２００は、原則、クラスタ１，５に所属する求職者２００が紹介されるが、例えば、何れか一方のクラスタに所属する求職者２００を優先的に紹介することもできる。即ち、各タイプ毎若しくは各企業毎に、関連するクラスタに対する優先順位を予め設定することにより、このような優先的な紹介を実行することができる。このような優先順位付けは、クラスタとタイプの関連性を設定する際に参照した、人物の所属数に応じて設定することができる。
【００５２】
さらに、本採用に移行することができた求職者に関する情報とその移行先である企業とを関連付けてデータベースを構築することができる。この構築処理により、データベースには、各企業毎に本採用に移行することができた人物に関する情報、即ち特性パターンが蓄積される。このデータベース上の特性パターンを参照することにより、本採用に移行した実績が高い特性パターンを企業毎に特定することができる。特定された特性パターンと、紹介すべき人物の特性パターンを照合することにより、本採用への移行実績が高い特性パターンを持つ人物を優先的にリストアップして企業に紹介することができる。このような人物を優先的にリストアップすることにより、求職者側及び企業側の双方で、本採用への移行を高い確率で実現することができる。即ち、本採用移行の確率が低い人物が体験入社することにより生じる、無駄な体験入社の機会を排除することができる。
【００５３】
通常、マッチングテーブルを参照する際、例えばクラスタ４に所属する人物は、自動的にタイプＢ，Ｃへの紹介対象となり、その人物の特性パターンと照会先企業に所属するハイパフォーマの特性パターンのパターンマッチングは行わない。優先順位を設定する場合、即ちより適切なタイプ（企業）を選択するは、このパターンマッチングを行う。このパターンマッチングにより、事前に関係付けられたクラスタとタイプの結びつきよりも、より精度の高い紹介を実行することができる。
【００５４】
さらには、求職者２００から、希望する勤務地、勤務時間、給与、社風等をデータ化し、このデータと企業側に予め用意された同種のデータとのマッチング処理を実行することにより優先順位を設定することなく、適切な紹介処理を実行することができる。例えば図３に示したタイプＡ企業群に属する企業にはクラスタ１の求職者２００を紹介する、といったようにクラスタに基づいて求人側３００に紹介する求職者２００を選択するようにしてもよい。
【００５５】
更に、上記具体例のステップＳ１３において、本採用とはならなかった場合、求職者２００の能力レベル値を変化させるようにしてもよい。例えば、本採用とはならなかった場合、求職者２００、求人側３００の双方からその理由情報を取得する。理由情報としては、求人側３００からその求職者２００に対する能力レベル値に相当する情報を取得する。即ち、ある求職者２００が実際に勤務した場合の求人側３００による図７の▲２▼能力レベルテーブルに対応するような能力レベル評価を行う。その結果、求人側３００のレベル評価と、求職者２００が申告したレベルとの間にギャップ（求職者２００が申告したレベル＞求人側３００のレベル評価）があった場合、そのギャップ分のレベルを下げ、再度リストアップの対象とする。このようにすれば、再度、その求職者２００をインターンシップ契約の候補者としてリストアップする場合も、求人側３００の評価に近い状態の能力レベル値とすることができる。従って、このような状態で求人側に紹介することにより、求人側も希望する求職者と契約する確率を高くすることができる。
【００５６】
また、上記具体例において、本採用には至らなかった場合は、教育システムによって能力レベルを向上させ、再度、インターンシップ契約の候補とするようにしてもよい。即ち、対象となる求職者２００に対して、能力レベルテーブルに示した項目の能力レベルを向上させるための所定の科目を備えた教育システムを紹介する。そして、この教育システムを修了した場合は、特定の項目の値を、例えばＡ評価とするといったように設定し、図６におけるステップＳ５以降の処理に加えるようにしてもよい。尚、教育システムとしては、公知のものを使用することができる。
【００５７】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、所定期間の仮採用後、本採用するか否かを決定するインターンシップ契約を行う場合、求職者の能力レベル値と個人特性値とを特定し、これら能力レベル値と個人特性値とを付与した求職者のデータを求人側に提供するようにしたので、求人側が仮採用の合否を判定する場合に的確なデータが得られ、その結果、求人側、求職者側の双方で満足できるような人材紹介を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の人材紹介システムの具体例を示す構成図である。
【図２】求人側情報データベースと求職者情報データベースのデータ内容を示す説明図である。
【図３】マッチングテーブルの概念の説明図である。
【図４】個人特性値判定処理の項目の説明図である。
【図５】設問内容の一例を示す説明図である。
【図６】具体例の動作を示す説明図である。
【図７】作成基準の一例を示す説明図である。
【図８】求職者への提示内容を示す説明図（その１）である。
【図９】求職者への提示内容を示す説明図（その２）である。
【図１０】求職者への提示内容を示す説明図（その３）である。
【図１１】求職者への提示内容を示す説明図（その４）である。
【図１２】登録フォームを示す説明図（その１）である。
【図１３】登録フォームを示す説明図（その２）である。
【図１４】登録フォームを示す説明図（その３）である。
【図１５】登録フォームを示す説明図（その４）である。
【図１６】登録フォームを示す説明図（その５）である。
【図１７】個人特性値演算処理の説明図である。
【図１８】求人側に提供するリストの説明図である。
【図１９】求人側に提供する個人のデータの説明図である。
【符号の説明】
１００　人材紹介システム
１０２　求人側情報データベース
１０３　求職者情報データベース
１０４　マッチングテーブル
１０５　適性制御部
１０６　整合制御部
１０７　採用管理部
１０８　能力レベル演算部
１０９　個人特性値演算部
２００　求職者
３００　求人側
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2004021908.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
2004021908.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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