(57)【要約】【課題】  求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示する。【解決手段】  図解装置１は、求職者ＤＢ４に記憶されている求職者興味、価値観、スキル、知識の程度を表すレベルと、職業ＤＢ５に記憶されている職業に要求される興味、価値観、スキル、知識の程度を表すレベルとの差分に、重み付けＤＢ６に記憶されている、各項目の重み付け値を乗算して、各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を提示する。また、各項目の重み付けを変更することで辺の強さを変化させ、条件を変更した場合をシミュレーションする。【選択図】  図１
2005301571.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
職業との適性診断に必要とされる複数の項目に対する、求職者のレベルを記憶する求職者情報記憶手段と、
前記複数の項目に対する、複数の職業に要求されるレベルを記憶する職業情報記憶手段と、
前記複数の項目毎に前記求職者のレベルと前記複数の職業の各々に要求されるレベルとの差分を算出する演算手段と、
前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示する職業関係図提示手段と
を具備することを特徴とする職業関連性提示装置。
【請求項２】
前記演算手段は、さらに、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分を算出し、
前記職業関係図提示手段は、前記複数の職業の各々を表すノード間を前記複数の職業間での差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示することを特徴とする請求項１記載の職業関連性提示装置。
【請求項３】
前記演算手段は、
前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの差分と、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分とを算出する差分算出手段と、
前記差分の絶対値を算出する絶対値算出手段と、
前記絶対値化された差分に重み付け値を乗算する重み付け手段とを具備し、
前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの重み付けされた差分を、前記ノードの中心からの距離とし、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの重み付けされた差分を、ノード間の距離とすることを特徴とする請求項２記載の職業関連性提示装置。
【請求項４】
前記求職者のレベルを変更する求職者レベル変更手段を具備することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の職業関連性提示装置。
【請求項５】
前記重み付け値を変更する重み付け値変更手段を具備することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の職業関連性提示装置。
【請求項６】
職業との適性診断に必要とされる複数の項目に対する、求職者のレベルと、前記複数の項目に対する、複数の職業に要求されるレベルとの差分を算出するステップと、
前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする職業関連性提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、職業関連性提示装置および職業関連性提示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、職業選択においては、当人と職業とのスキル知識、価値観の合致度や、賃金、職場環境などを考慮し、複数の視点から試行錯誤して適性の高い職業を選択する必要がある。また、職業選択においては、１つの職業に固執するのではなく、その周辺の職業についても視野を広げることが大切である。
【０００３】
このような職業選択は、これまでは、例えば、求人側の条件が記入された用紙を掲示し、その中から求職者が目視で本人の条件に合致する職業を選択したり、求職側の条件等を所定の用紙に記入し、カウンセリング担当者が求職者に適性が高いであろう職業を多くの求人情報から選択して紹介していた。
【０００４】
しかしながら、このような職業選択においては、上述した多くの条件を考慮しなければならず、必ずしも適性の高い職業を選択できるとは限らない。また、多くの求人情報から選択しなければならず、時間がかかる、人手がかかるなど、いわゆる手作業では対応しきれない状況にある。そこで、求人側の条件をコンピュータに入力してデータベース化しておき、求職者が本人の条件に合致する職業を検索して抽出し、その中から本人の条件に合致する職業を選択するという環境が整いつつある。この場合、情報の多さはさほど問題にならないが、検索条件が適切でないと、必ずしも適性が高い職業が抽出されるとは限らない。また、このような検索では、求職者の条件から少しでも外れてしまうと抽出されないことになり、せっかくの機会を逃すことになる。
【０００５】
そこで、求職者のスキルや希望条件と、求人側の要求スキル条件とを数値化し、それらの関係をマッピングし、職種毎に求職者の条件がカバーされるかどうかを判定し、より多くの職業への適性結果を求職者に提示する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【０００６】
また、人材のスキルの登録データについて、各評価項目に対する職種毎の重み付け値に基づいて各人の評価を算出し、適合する職業を提示する技術が提案されている（例えば特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００２−１５７４５０号公報
【特許文献２】特開２００２−２０３０５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した従来技術（特許文献１、特許文献２）では、求職者のスキルや希望条件の数値化とマッチング、その関係を図式化して提示するようになっている。しかしながら、求職者のプロフィールと希望する職業との適合性や職業間の関係性を分かりやすく提示することができないという問題があった。また、複数の職業の関係や、評価項目の重み付け値を求職者側で変更しても、その変化を図面上でシミュレーションすることができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、また、容易に幅広い職業選択を行うことができる職業関連性提示装置および職業関連性提示プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、職業との適性診断に必要とされる複数の項目に対する、求職者のレベルを記憶する求職者情報記憶手段と、前記複数の項目に対する、複数の職業に要求されるレベルを記憶する職業情報記憶手段と、前記複数の項目毎に前記求職者のレベルと前記複数の職業の各々に要求されるレベルとの差分を算出する演算手段と、前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示する職業関係図提示手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、請求項１記載の職業関連性提示装置において、前記演算手段は、さらに、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分を算出し、前記職業関係図提示手段は、前記複数の職業の各々を表すノード間を前記複数の職業間での差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、請求項２記載の職業関連性提示装置において、前記演算手段は、前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの差分と、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分とを算出する差分算出手段と、前記差分の絶対値を算出する絶対値算出手段と、前記絶対値化された差分に重み付け値を乗算する重み付け手段とを具備し、前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの重み付けされた差分を、前記ノードの中心からの距離とし、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの重み付けされた差分を、ノード間の距離とすることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の職業関連性提示装置において、前記求職者のレベルを変更する求職者レベル変更手段を具備することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の職業関連性提示装置において、前記重み付け値を変更する重み付け値変更手段を具備することを特徴とする。
【００１４】
また、この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、職業との適性診断に必要とされる複数の項目に対する、求職者のレベルと、前記複数の項目に対する、複数の職業に要求されるレベルとの差分を算出するステップと、前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明によれば、演算手段により、求職者情報記憶手段に記憶されている複数の項目毎に前記求職者のレベルと、職業情報記憶手段に記憶されている複数の職業の各々に要求されるレベルとの差分を算出し、職業関係図提示手段により、前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示する。
したがって、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができるという効果が得られる。
【００１６】
また、本発明によれば、前記演算手段により、さらに、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分を算出し、前記職業関係図提示手段により、前記複数の職業の各々を表すノード間を前記複数の職業間での差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示する。
したがって、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、また、求職者と各職業との関係のみならず、職業同士の関係も容易に把握することが可能となり、容易に幅広い職業選択を行うことができるという効果が得られる。
【００１７】
また、本発明によれば、前記演算手段は、差分算出手段により、前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの差分と、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの差分とを算出し、絶対値算出手段により、前記差分の絶対値を算出し、重み付け手段により、前記絶対値化された差分に重み付け値を乗算し、前記求職者のレベルと前記職業に要求されるレベルとの重み付けされた差分を、前記ノードの中心からの距離とし、前記複数の項目毎に前記複数の職業間でのレベルの重み付けされた差分を、ノード間の距離とする。
したがって、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、また、前記複数の項目ごとの差分に重み付けすることで、職業選択を行うにあたり重視する観点に基づいた職業関係図の作成が可能となり、容易に幅広い職業選択を行うことができるという効果が得られる。
【００１８】
また、本発明によれば、求職者レベル変更手段により、前記求職者のレベルを変更する。
したがって、さらに求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、また、求職者のレベルの項目毎の値の変更による職業関係図の変化をシミュレーションすることが可能となり、容易に幅広い職業選択を行うことができるという効果が得られる。
【００１９】
また、本発明によれば、重み付け値変更手段により、重み付け値を変更する。
したがって、さらに、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、また、前記複数の項目ごとの差分に重み付けすることで、職業選択を行うにあたり重視する観点に基づいた職業関係図の作成が可能となるのみならず、重み付けする項目または重み付けの値の変更による職業関係図の変化をシミュレーションすることが可能となり、容易に幅広い職業選択を行うことができるという効果が得られる。
【００２０】
また、本発明によれば、職業との適性診断に必要とされる複数の項目に対する、求職者のレベルと、前記複数の項目に対する、複数の職業に要求されるレベルとの差分を算出するステップと、前記複数の職業の各々をノードとし、前記求職者を中心として各ノードを前記差分に基づく距離で２次元平面上に配置した職業関係図を提示するステップとをコンピュータに実行させる。
したがって、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００２２】
Ａ．実施形態の構成
図１は、本実施形態の職業関連性提示装置の略構成を示すブロック図である。図において、図解装置１は、求職者の情報と職業の情報とに従って、各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を提示する。この場合、ノードの配置には、スプリングモデルを用いる。ノード間の辺の強さ（長さ）は、後に詳述する、求職者ＤＢ４および職業ＤＢ５の各データテーブル、例えばスキルや知識の合致度など、複数の観点から算出することとし、各観点の重み付けを変更することで辺の強さを変化させ、条件を変更した場合をシミュレーションすることが可能となっている。同様に、求職者のプロフィールも図式化してノードとし、２次元平面上に配置することで、求職者プロフィールと関係性の強い職業が近くに表示させるようになっている。
【００２３】
ユーザ端末２は、求職者により操作され、求職者の興味、価値観、スキル、知識に関する情報が入力される入力部２−１、後述する図解装置１により作成される職業関係図などを表示する表示部２−２を備えている。また、ユーザ端末２は、各観点の重み付けで、求職者の情報を変更することで、変更前後のシミュレーション操作がなされる。管理者端末３は、管理者により操作され、職業（求人側）に要求される興味、価値観、スキル、知識に関する情報が入力される。求職者ＤＢ（データベース）４は、ユーザ端末２から入力された求職者の興味、価値観、スキル、知識に関する情報を、数値化して記憶する。職業ＤＢ（データベース）５は、管理者端末３から入力された職業（求人側）に要求される興味、価値観、スキル、知識に関する情報を、数値化して記憶する。重み付けＤＢ（データベース）６は、上記各項目に対する重み付け値を記憶する。
【００２４】
次に、図２は、上述した図解装置１の構成を示すブロック図である。図解装置１は、データベース更新部７と目的データ生成部８とから構成されている。データベース更新部７は、求職者ＤＢ４、職業ＤＢ５、重み付けＤＢ６に記憶されてるデータを適宜更新する。目的データ生成部８は、求職ＤＢ調整部８ａ、重み付けＤＢ調整部８ｂ、およびグラフ描画部８ｃを備えている。求職ＤＢ調整部８ａは、求職者ＤＢ４に記憶されているデータについて、後述する求職者操作によるパラメータ変更要求に応じて、求職者ＤＢ４の値を変更し、更に変更した値を変更前の値に戻す。重み付けＤＢ調整部８ｂは、重み付けＤＢ６に記憶されている重み付け値について、後述する求職者操作による重み付け値変更要求に応じて、重み付けＤＢ６の値を変更し、更に変更した値を変更前の値に戻す。グラフ描画部８ｃは、求職者と職業間、職業間の距離を算出し、求職者および各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を描画する。
【００２５】
次に、図３は、本実施形態の職業関連性提示装置をＷＷＷアプリケーションとして適用した場合の構成を示すブロック図である。なお、図１に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。ユーザ端末２は、インターネットに接続可能な通信機能を備え、インターネット上のＷｅｂページを閲覧するためのＷＷＷブラウザ１１を備えている。同様に、管理者端末３も、インターネットに接続可能な通信機能を備え、インターネット上のＷｅｂページを閲覧するためのＷＷＷブラウザ１２を備えている。サーバ装置９は、インターネット介して、ユーザ端末２、管理者端末３にＷＷＷサーバ１０を公開する。ＷＷＷサーバ１０は、インターネットを介して、求職者の情報や職業の情報を収集するととも、職業関係図を提示したり、シミュレーションを行ったりする。本発明は、図１に示す構成、図３に示す構成のいずれでも同様に実施可能である。
【００２６】
次に、図４は、求職者ＤＢ４のデータ構成を示す概念図である。求職者ＤＢ４は、職業との適性診断に必要な、求職者個人の特性・要件を数値化して記憶している。数値は、項目毎に一定の共通な尺度で設定されており、職業ＤＢ５で設定された値と大小比較可能となっている。求職者ＤＢ４は、興味テーブル４ａ、価値観テーブル４ｂ、スキルテーブル４ｃ、知識テーブル４ｄからなる。興味テーブル４ａは、現実的興味、研究的興味など、求職者の職業に対する興味の強さを数値化したレベルとして記憶している。図示の例では、求職者の「現時的興味」のレベルが「５」であることを示している。価値観テーブル４ｂは、達成感、労働条件など、求職者の職業に対する価値観の程度を数値化したレベルとして記憶している。スキルテーブル４ｃは、読解力、積極的聴取など、職種横断的に活用できるスキルの程度を数値化したレベルとして記憶している。知識テーブル４ｄは、管理と経営、事務処理など、求職者の一般的な知識の程度を数値化したレベルとして記憶している。
【００２７】
いずれのテーブルにおいても、レベルは、心理テストなどの結果を統計的に処理して設定されたり、具体的な指標に従って設定されている。具体的な指標に従って値を設定する場合には、例えば、
「あなたの現職務を遂行する上で必要とされる、読解力のスキルレベルはどの程度ですか？（１〜７で設定してください）」
・用紙記入についての説明を順を追って読む  →  ２
・新しい人事方針に書かれた経営陣からのメモを読む  →  ４
・外科的な手順について述べた専門雑誌の記事を読む  →  ６
というように、具体的な設問を設定して数値で回答してもらうことが考えられる。
【００２８】
次に、図５は、職業ＤＢ５のデータ構成を示す概念図である。職業ＤＢ５は、職業毎に、その職業に従事している労働者の特性や要件を数値化して記憶している。数値は、項目毎に一定の共通な尺度で設定されており、求職者ＤＢ４で設定された値と大小比較可能となっている。職業ＤＢ５は、興味テーブル５ａ、価値観テーブル５ｂ、スキルテーブル５ｃ、知識テーブル５ｄからなる。興味テーブル５ａは、現実的興味、研究的興味など、職業に従事する労働者の興味の程度を数値化したレベルとして記憶している。価値観テーブル５ｂは、達成感、労働条件など、職業に従事する労働者の価値観の程度を数値化したレベルとして記憶している。スキルテーブル５ｃは、読解力、積極的聴取など、職種横断的に活用できるスキルの程度を数値化したレベルとして記憶している。知識テーブル５ｄは、管理と経営、事務処理など、一般的な知識について、その職業に従事するのにあたって、知識の程度を数値化したレベルとして記憶している。
【００２９】
いずれのテーブルにおいても、レベルは、その職業を良く知る有識者へのアンケートや、職業に従事する複数の労働者へのアンケートや診断テストなどの結果を総合的に考慮することで設定されている。また、求職者ＤＢ４、職業ＤＢ５のいずれにおいても、興味テーブルの要素名には、ホランドの興味分野に従って６項目が設定されている。
【００３０】
次に、図６は、重み付けＤＢ６のデータ構成を示す概念図である。重み付けＤＢ６は、上述した求職者ＤＢ４、職業ＤＢ５の各要素を変数とし、興味、価値観、スキル、知識毎に、職業関係図の描画時に用いる重み付け値を記憶している。
【００３１】
Ｂ．実施形態の動作
次に、上述した実施形態の動作を説明する。ここで、図７は、図解装置１の目的データ生成部８の動作を説明するためのフローチャートである。目的データ生成部８は、まず、求職者ＤＢ４と職業ＤＢ５の各データテーブルの入力情報に基づいて、職業関係図を作成し、ユーザ端末２にて表示する（Ｓａ１）。なお、詳細について後述する。次に、パラメータが変更されたか否かを判断する（Ｓａ２）。求職者は、ユーザ端末２から、重み付けの操作、求職者ＤＢ４の操作、終了指示などを行う。
【００３２】
ここで、図９は、操作画面の一例を示す模式図である。操作画面上には、求職者ＤＢ４の各項目のレベルを操作するための操作領域２０と、重み付けＤＢ６の重み付け値を変更するための操作領域２１と、求職者の情報と職業の情報とに従って、各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を表示する表示領域２２とが設けられている。求職者は、操作領域２０において、求職者ＤＢ４の各項目のレベルを各項目のスライドバーを操作して変更するとともに、操作領域２１において、各項目の重み付け値をスライドバーを操作して変更する。
【００３３】
そして、求職者操作によりパラメータが変更された場合には、重み付けＤＢ６を変更する（Ｓａ３）。すなわち、興味項目への重み付け、価値観項目への重み付け、知識項目への重み付け、スキル項目への重み付けを変更する。次に、求職者ＤＢ４を変更する（Ｓａ４）。すなわち、興味の各項目のレベル、価値観の各項目のレベル、知識の各項目のレベル、スキルの各項目のレベルを変更し、変更に応じてリアルタイムで職業関係図を再作成し、ユーザ端末２にて表示する（Ｓａ５）。そして、終了か否かを判断し（Ｓａ６）、終了でなければ、ステップＳａ２へ戻り、パラメータの変更を受け付ける。一方、終了の場合には、変更した求職者ＤＢ４、重み付けＤＢ６の値を変更前の値に戻す処理を行う（Ｓａ７、Ｓａ８）。
【００３４】
一方、パラメータが変更されなかった場合には、直接、終了か否かを判断し（Ｓａ６）、終了でなければ、ステップＳａ２へ戻り、パラメータの変更を受け付ける。終了の場合には、変更した求職者ＤＢ４、重み付けＤＢ６の値を変更前の値に戻す処理を行う（Ｓａ７、Ｓａ８）。
【００３５】
次に、図８（ａ）、（ｂ）は、図解装置１のデータベース更新部７の動作を説明するためのフローチャートである。データベース更新部７は、まず、職業ＤＢのデータを投入する職業ＤＢ５の更新処理を行う（Ｓｂ１）。これらは、上記求職者のパラメータ変更による求職ＤＢ調整部８ａ、重み付けＤＢ調整部８ｂによる求職者ＤＢ４、重み付けＤＢ６の変更処理とは別個のデータベース更新処理であって、管理者端末３、ユーザ端末２からの操作によりデータの変更が行われる。また、データベース更新部７は、求職者ＤＢのデータを投入する求職者ＤＢ４の更新処理を行う。ここで、図１０は、求職者ＤＢ４および職業ＤＢ５の一例を示す概念図である。
【００３６】
次に、求職者と職業間、職業間の距離の算出方法について説明する。ここで、図１１は、求職者と職業間、職業間の距離の算出方法を説明するための概念図である。図には、各区分毎に、重み付け値、要素名、求職者のレベル、職業Ａのレベル、職業Ｂのレベル、職業Ｃのレベルが示されている。また、ｄ１２は、求職者（１）と職業Ａ（２）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する求職者（１）のレベル−職業Ａ（２）のレベル）により算出された値が示されている。なお、ＡＢＳ（）は絶対値をとることを示す。
【００３７】
例えば、ｄ１２の列では、項目「（現実的）興味」については、２×ＡＢＳ（５−５）＝０、項目「（研究的）興味」については、２×ＡＢＳ（２−２）＝０、項目「（達成感）価値観」については、２×ＡＢＳ（４−３）＝２、項目「（労働条件）価値観」については、２×ＡＢＳ（２−１）＝２、項目「（読解力）スキル」については、４×ＡＢＳ（３−３）＝０、項目「（積極的聴取）スキル」については、４×ＡＢＳ（２−２）＝０、項目「（管理と経営）知識」については、３×ＡＢＳ（４−４）＝０、項目「（事務処理）知識」については、３×ＡＢＳ（３−２）＝３となる。
【００３８】
同様に、ｄ１３は、求職者（１）と職業Ｂ（３）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する求職者（１）のレベル−職業Ｂ（３）のレベル）により算出された値が示されている。ｄ１４は、求職者（１）と職業Ｃ（４）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する求職者（１）のレベル−職業Ｃ（４）のレベル）により算出された値が示されている。
【００３９】
また、ｄ２３は、職業Ａ（２）と職業Ｂ（３）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する職業Ａ（２）のレベル−職業Ｂ（３）のレベル）により算出された値が示されている。ｄ２４は、職業Ａ（２）と職業Ｃ（４）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する職業Ａ（２）のレベル−職業Ｃ（４）のレベル）により算出された値が示されている。さらに、ｄ３４は、職業Ｂ（３）と職業Ｃ（４）間の距離であり、対応する重み付け値×ＡＢＳ（対応する職業Ｂ（３）のレベル−職業Ｃ（４）のレベル）により算出された値が示されている。
【００４０】
そして、求職者と各職業との間のみに関係をつける場合、および全ての求職者と各職業との間、および職業間に関係をつける場合の各々についてスプリングモデル（後述）による行列Ａ，Ｂを求める。
【００４１】
次に、ｄ１２〜ｄ３４の各列の合計値が合計（ａ）として示されている。ｄ１２については、合計値は「７」となる。ｄ１３については「３５」、ｄ１４については「２４」となる。次に、該合計値に従って、スプリングモデルを用いて、各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を描画する。以下、スプリングモデルのアルゴリズムについて説明する。
【００４２】
本実施形態では、Ｅａｄｅｓのスプリングモデルを用いて職業関係図を描画する。Ｅａｄｅｓのスプリングモデルでは、頂点、すなわちデータ（ノード）を物体、辺をバネと見なした力学系の釣り合いを考えることによりデータ（ノード）の配置を求める。
【００４３】
データｉの２次元平面上での座標を（ｘｉ，ｙｉ）とし、データｉとデータｊとの２次元平面上での距離をｄｉｊ＝√（（ｘｉ−ｘｊ）２＋（ｙｉ−ｙｊ）２）とする。スプリングモデルでは、バネによって接続されたデータ同士に働く力ｆ、バネによって直接接続されないデータ間に働く斥力（互いに離れようとする力）ｆ’を用いる。
【００４４】
具体的には、データｉとｊに関係がある場合、すなわちデータがバネで接続している場合、データｉとｊの間に働く力ｆｉｊは、
ｆｉｊ＝Ｃａｌｏｇ（ｄｉｊ／ｄ＾）……（１）
によって計算される。ここで、ｄ＾は、バネの自然長であり定数である。また、Ｃａはｆｉｊの大きさを調節するパラメータである。
【００４５】
ｆｉｊは、ｄｉｊ＞ｄ＾であれば正の値をとる。すなわち、ｉとｊには引力が働き、ｄｉｊ＜ｄ＾であれば負の値、すなわち斥力が働く。したがって、データｉがデータｊに関係がある場合には、データｉの座標（ｘｉ，ｙｉ）は、
ｘｉ←ｘｉ−ε・ｆｉｊ（ｘｉ−ｘｊ）……（２）
ｙｉ←ｙｉ−ε・ｆｉｊ（ｙｉ−ｙｊ）
と更新される。ここで、εは修正量であり、通常十分小さな値を用いられる。
【００４６】
一方、データｉとｊに関係がない場合、すなわちデータがバネで接続していない場合には、データｉとｊは斥力ｆ’ｉｊによって遠ざけられる。スプリングモデルでは、ｆ’ｉｊを
ｆ’ｉｊ＝Ｃｒ（１／ｄ２ｉｊ）……………（３）
によって計算する。ここで、Ｃｒは斥力の大きさを調節するパラメータである。
【００４７】
データｉとデータｊに関係がない場合には、データｉの座標（ｘｉ，ｙｉ）は、
ｘｉ←ｘｉ＋ε・ｆ’ｉｊ（ｘｉ−ｘｊ）……（４）
ｙｉ←ｙｉ＋ε・ｆ’ｉｊ（ｙｉ−ｙｊ）
と更新される。
【００４８】
以上、まとめると、
ステップＳ０：ｎ×ｎの隣接行列Ａ＝［ａｉｊ］（ｉ，ｊ＝１，…，ｎ）を求めておく。
ここで、ａｉｊ＝対応する辺（バネ）の自然長（データｉとｊの間に関係がある）、ａｉｊ＝０（データｉとｊに関係がない）である。修正量εの値を設定する。また、データの初期座標（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，…，ｎ）を［０，１］の乱数で決めておく。
【００４９】
ステップＳ１：ｉ＝ｊを除く全てのｉとｊの組み合わせについて以下の計算を行う。
データｉとｊの２次元平面上での距離ｄｉｊ＝√（（ｘｉ−ｘｊ）２＋（ｙｉ−ｙｊ）２）を計算する。もし、ａｉｊ≠０でなければ、データｉの座標（ｘｉ，ｙｉ）を、（１）式でｄ＾←ａｉｊとして更新する。そうでなければ、（４）式で更新する。
【００５０】
ステップＳ２：ステップＳ１を何度か繰り返す。
上述したように、スプリングモデルのアルゴリズムを用いて職業関係図を描画する。
【００５１】
次に、図１２は、求職者と各職業との間に関係をつけた場合の職業関係図の一例を示す概念図である。求職者（１）を中心にして、職業Ａ（２）、職業Ｂ（３）、職業Ｃ（４）が、それぞれ距離「７」、「３５」、「２４」で配置されている。これら各ノード（職業）間の距離は、図１１に示す行列Ａから得られる。すなわち、プロフィールが比較的近い職業Ａが求職者の近くに描画され、プロフィールが比較的異なる職業Ｃが求職者から離れて描画される。職業同士は関係がないため、できるだけ離れようとする。
【００５２】
次に、図１３は、全ての求職者の各職業との間、および職業間に関係をつける場合の職業関係図の一例を示す概念図である。求職者（１）を中心にして、職業Ａ（２）、職業Ｂ（３）、職業Ｃ（４）が、それぞれ距離「７」、「３５」、「２４」で配置されている。さらに、職業Ａ（２）と職業Ｂ（３）とが距離「４２」で、職業Ａ（２）と職業Ｃ（４）とが距離「１７」、職業Ｂ（３）と職業Ｃ（４）とが距離「５９」で配置されている。これら各ノード（職業）間の距離は、図１１に示す行列Ｂから得られる。すなわち、求職者と各職業との間に加えて、職業間に関係をつけることで、プロフィールの近い、職業Ａと職業Ｃとが近くに描画されることで、職業間の距離も把握することができるようになる。
【００５３】
次に、図１４は、求職者と各職業との間に関係に、求職者のレベルを変更した場合の職業関係図の一例を示す概念図である。上述した図１２に示す職業関係図（左側）に対して、求職者のスキルの読解力「３」を「５」に変更すると、リアルタイムで右側に示す職業関係図が描画される。すなわち、職業Ａが遠ざかり、職業Ｂが近づく。これにより、読解力のスキルを磨くことで、職業Ｂに就職しやすくなることが分かる。
【００５４】
次に、図１５は、求職者と各職業との間に関係に、重み付け値を変更した場合の職業関係図の一例を示す概念図である。上述した図１２に示す職業関係図（左側）に対して、重み付け値を、興味「２」から「５」へ、価値観「２」から「５」へ、スキル「４」から「０」へ、知識「３」から「０」へ変更すると、リアルタイムで右側に示す職業関係図が描画される。すなわち、職業ＢとＣが同程度になることが分かる。
【００５５】
次に、図１６は、特定の職業間に関係をつける場合の職業関係図の一例を示す概念図である。職業数が多くなると、職業関係図の視認性が悪くなる。特定の職業の間で関係付けをすることで、図示する円で込んだようにグループ化する方式をとることで、視認性を高める効果を期待できる。グループ化の方法としては以下のものが考えられる。
【００５６】
・方法１  同じ産業や業界に属する職業間に関連付けを行う。
・方法２  労働者の移動の多い職種間に関連付けを行う。
・方法３  興味記述性第１位、２位、３位（※１）が同じ職業間に関連付けを行う。
・方法４  類似している職業（※２）に関連付けを行う。
【００５７】
なお、職業間の関連付けの強さは、求職者との距離の算出ルールと同じにする方法のほか、職業グループが集約しやすいように、固定で小さな値を付与する方法がある。
【００５８】
（※１）興味記述性第１位、第２位、第３位とは、ホランドの６つの興味分類（Ｒ型、Ｉ型、Ａ型、Ｓ型、Ｅ型、Ｃ型）のうち、最も強い分類の傾向が強いものを示すものである。例えば、ある職業で、Ｒ＝７、Ｉ＝３、Ａ＝６、Ｓ＝２、Ｅ＝４、Ｃ＝５といった値を持つ場合、記述性第１位はＲ、記述性第２位はＡ、記述性第３位はＣとなる。値が近い場合には、専門家が判断して付与する。
【００５９】
（※２）類似している職業は仕事内容が似ている、一緒に働くことが多いなどの理由を総合的に判断して、専門家が定義している。
【００６０】
上述した実施形態によれば、求職者ＤＢ４に記憶されている求職者興味、価値観、スキル、知識の程度を表すレベルと、職業ＤＢ５に記憶されている職業に要求される興味、価値観、スキル、知識の程度を表すレベルとの差分に、重み付けＤＢ６に記憶されている、各項目の重み付け値を乗算して、各職業をノードとして、複数の視点から関係性の強いノードをできるだけ近くに、関係性の低いノードをできるだけ遠くになるように図式化して２次元平面上に配置した職業関係図を提示するようにしたので、求職者の条件に合致した職業群を分かりやすく提示することができ、特性値が近い職業については幾何学的に近くに表示されるため、職業選択における視野を広げることできる。
【００６１】
なお、上述した実施形態では、職業と求職者のプロフィールの距離については、各項目の差の絶対値の合計を算出している。興味や価値については、一般的に同じような傾向になる方が適合性が高いため、問題が生じることはない。しかし、スキルや知識項目については、求職者の目的によって、算出方法を変更したほうがよい場合がある。
【００６２】
例えば、求職者の目的として以下に述べるような例があったとする。
目的１：自分の得意分野を生かしたい。
目的２：あまり新たな知識を獲得することなく、自分の持つスキル、知識の範囲で就くことができる職業を探したい。
【００６３】
上記目的１であれば、求職者が得意分野を選択できるような機能を追加しておき、知識やスキルの項目のうち、得意分野として指定した項目について、求職者と職業プロフィールとの差の絶対値の合計を算出することで、ノード間の距離を取得する。これにより、求職者の得意分野の項目を最大限活かすことができる職業を求職者のノードの近くに配置することができる。
【００６４】
また、上記目的２であれば、知識・スキルの各項目について、求職者プロフィールが職業プロフィールを下回る場合、その差の絶対値の合計を算出してノード間の距離を取得する。これにより、新たに獲得しなければならない知識・スキルができるだけ少ない職業を、求職者のノードの近くに配置することができる。
【００６５】
なお、上述した実施形態においては、図解装置１などは、コンピュータシステム内で実行される。そして、上述した図解装置１による一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。すなわち、図解装置１における、各処理手段、処理部は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００６６】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本実施形態の職業関連性提示装置の略構成を示すブロック図である。
【図２】図解装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の職業関連性提示装置をＷＷＷアプリケーションとして適用した場合の構成を示すブロック図である。
【図４】求職者ＤＢ４のデータ構成を示す概念図である。
【図５】職業ＤＢ５のデータ構成を示す概念図である。
【図６】重み付けＤＢ６のデータ構成を示す概念図である。
【図７】図解装置１の目的データ生成部８の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】図解装置１のデータベース更新部７の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】操作画面の一例を示す模式図である。
【図１０】求職者ＤＢ４および職業ＤＢ５の一例を示す概念図である。
【図１１】求職者と職業間、職業間の距離の算出方法を説明するための概念図である。
【図１２】求職者と各職業との間に関係をつけた場合の職業関係図の一例を示す概念図である。
【図１３】全ての求職者の各職業との間、および職業間に関係をつける場合の職業関係図の一例を示す概念図である。
【図１４】求職者と各職業との間に関係に、求職者のレベルを変更した場合の職業関係図の一例を示す概念図である。
【図１５】求職者と各職業との間に関係に、重み付け値を変更した場合の職業関係図の一例を示す概念図である。
【図１６】特定の職業間に関係をつける場合の職業関係図の一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００６８】
１…図解装置（演算手段、職業関係図提示手段、差分算出手段、絶対値算出手段、重み付け手段、求職者レベル変更手段、重み付け値変更手段）
２…ユーザ端末
３…管理者端末
４…求職者ＤＢ       （求職者情報記憶手段）
５…職業ＤＢ（職業情報記憶手段）
６…重み付けＤＢ
７…データベース更新部
８…目的データ生成部
８ａ…求職ＤＢ調整部
８ｂ…重み付けＤＢ調整部
８ｃ…グラフ描画部（演算手段、職業関係図提示手段）
９…サーバ装置
１０…ＷＷＷサーバ
１１，１２…ＷＷＷブラウザ
【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】
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【図１６】
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