(57)【要約】【課題】企業側は能力が高いのみならず、人材を必要とする部署の業績拡大に貢献できると考えている性格、性質、個性、モチベーションを有する人材を獲得することが可能で、一方、求職者側は、自己の性格、性質、個性、モチベーションに合わせて能力を十二分に発揮することが可能な企業に就職できるように双方の紹介を行う人材マッチング方法及び人材マッチングシステムを提供する。【解決手段】求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づく求人側データを作成する。一方、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づく求職者側データを作成する。これらのデータを照合して適合度を算出し、最適な人材紹介を行う方法及びこれを実現するシステムによってよって課題を解決した。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成すると共に、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、
作成した求人側データと、求職側データとを照合して求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性と求職者の属性との適合度を算出して、
当該適合度に基づき求人側企業に適切な求職者を紹介する
ことを特徴とする人材マッチング方法。
【請求項２】
求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、
求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段
とを備えていることを特徴とする人材マッチングシステム。
【請求項３】
求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、
求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、
求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段
とを備えていることを特徴とする人材マッチングシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人材採用を希望する企業と、人材を紹介する側あるいは人材を派遣する側との間で、人材採用を希望する企業はより望ましい人材を受け入れることが可能になり、その一方、人材を紹介・派遣する側は紹介先・派遣先の企業の要望に十二分に応えることのできるより適切な人材の紹介・派遣が可能になるような人材紹介マッチング方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、求人する企業と求職者との間のマッチングに関しては、求人側が業種、職種、勤務地、給与等の待遇等を提示し、求職者がこれを閲覧、コンピュータ検索などすることにより、自己の希望に合うところを探し出し、求人側は問い合わせてきた求人者が自社の要望を満たす人材であるかを検討・判断するという形式が一般的である。
【０００３】
しかし、このような形式では、求人側の企業と求職者とを結ぶ判断材料としては不十分であると考えられる。
【０００４】
すなわち、求職者側からすれば、求人情報を掲載している企業が具体的にどのような能力を有する人材、どのような性格、性質、個性を有する人材を求めているのか、自己の性格、性質、個性に合い、自己の能力を十分に発揮できる職場であるのか等々を充分に把握することができない。
【０００５】
求人側の企業にしてみても、求職者の内に秘めた性格、性質、個性や、能力などは、履歴書、面接だけでは十分に把握しきれないことが多い。
【０００６】
近年では、求職情報に求人者が必要とする能力、組織の性格などを組み込み、一方、求職者の能力、性格を入力して両者のマッチングを図り、人材の採用等を行う組織適合性検索システムの提案がされている（特開２００２−１５０５１号公報）。
【０００７】
また、昨今、社内においては、人材の適材適所（マッチング）を図ろうとすることは試みられているところであり、あるプロジェクトを立ち上げる際に、そのプロジェクトと人材との適材適所（マッチング）を追求し、最良の人材を配置することを目的とするプロジェクト人材診断システムの発明が提案されている（特開２００３−３０３８４号公報）。
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−１５０５１号公報
【０００９】
【特許文献２】特開２００３−３０３８４号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
（１）  特開２０００−１５０５１号公報に開示された組織適合性検索システムでは、求職者の能力、性格を特定する為に求職者が種々の質問に応えることになっている。しかし、求人者側では、求職者に求める能力重視度を特定するだけで、求人している部門がどのような性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）を有する社員から構成されているのか等、求人を行っている部門で勤務する社員の属性について評価、検討を行うことはされていない。
【００１１】
このため、企業側の人材採用、求職者側の求職の際に、企業側では、能力が高いのみならず、人材を必要とする部署で働いている人たちの性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々に馴染め、能力を十二分に発揮して自社の業績に貢献することができる人材を適切に獲得することが困難である。一方、求職者側は、自己の性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々が合い、自己の能力を十二分に発揮することができる企業に就職できないことがあった。
【００１２】
すなわち、各職場において、自己の能力を充分に発揮でき、その部門の業績拡大に貢献できる人であるかは、その人の持つ性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々によることがあり、配属先によっては、せっかく就職することができても、自己の能力を十分に発揮できないこともある。
【００１３】
このような事態は、就職者のストレスを貯める原因ともなるし、就職者にとって不幸なことである。採用した企業側からしても、求めた人材を確保できなかったのと同様の結果になりかねない。
【００１４】
（２）  特開２００３−３０３８４号公報記載のプロジェクト人材診断システムではあるプロジェクトに対して人材の適材適所（マッチング）を図るものである。
【００１５】
しかし、適材適所（マッチング）の考えは、求人側企業の求人している部門で勤務する社員と求職者（就職者）との間においても適用されるべきで、このような配慮は、求人側の企業と、求職者（就職者）との間で、実際に雇用契約を締結する前においても十分に考慮されるべき事項である。
【００１６】
そこで、この発明は、人材採用を希望する企業と、人材を紹介する側あるいは人材を派遣する側との間で、人材採用を希望する企業はより望ましい人材を受け入れることが可能になり、その一方、人材を紹介・派遣する側は紹介先・派遣先の企業の要望に十二分に応えることのできるより適切な人材の紹介・派遣が可能になるような、従来にない人材紹介マッチング方法及びシステムを提案することを目的としている。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明は、前記の課題を達成するためになされたもので、「求人している企業において求人している部門で現に働いている人たちの性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々の属性を調査し」、一方、「求職者（例えば、人材紹介会社、人材派遣会社で紹介・派遣可能な求職者）の性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々の属性を調査し」、「両者のマッチングを図って適正な人材を紹介・派遣する」方法及びシステムを提供するものである。
【００１８】
すなわち、この発明の人材紹介マッチング方法は、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成すると共に、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、作成した求人側データと、求職側データとを照合して求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性と求職者の属性との適合度を算出して、当該適合度に基づき求人側企業に適切な求職者を紹介することを特徴とするものである。
【００１９】
また、この発明が提案する人材マッチングシステムは、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する求職側データ作成手段と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出するマッチング処理手段とを備えていることを特徴とするものである。
【００２０】
前記本発明の人材マッチングシステムにおいて、求人側データ作成手段を、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する求人側データ作成手段に変更することができる。
【００２１】
前記本発明のいずれの人材紹介マッチングシステムにおいても、前記求人側企業と求職者側との適合度を算出する算出手段によって算出された適合度を求人側企業の名称、求職者の氏名と供に表示する表示手段を更に備えるようにすることができる。
【００２２】
前述した本発明の方法は、前記本発明の人材紹介マッチングシステムを用いることにより、求人側データ作成手段によって、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性についての求人側データを作成し、求職側データ作成手段によって、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者の属性についての求職者側データを作成し、マッチング処理手段によって、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出することにより実行することができる。そして、適合度の高い人材と、求人側企業とを表示して実行するようにできる。
【００２３】
【発明の実施の形態】に関するデータのマッチング、
以下、この発明の実施の形態につき説明する。この発明の人材マッチング方法及び人材マッチングシステムでは、性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）等々の属性として、例えば、（１）回答を行う者の営業性格・資質、（２）回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータであって、回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、（以下、「Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  ＆  Ｆａｃｔデータ」、「ＥＦデータ」ということがある）、（３）回答を行う者のモチベーション（例えば、結果を追求するモチベーション＝結果追及型、分析論理的なモチベーション＝分析論理型、発想感覚的なモチベーション＝発想感覚型、全体に対して中立的で貢献するモチベーション＝貢献中立型（以下、「モチベーション特性データ」、「Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃデータ」、「ＭＣデータ」ということがある）について、それぞれ、コンピュータの処理動作部によって実現される求人側データ作成手段による求人側データ作成処理、コンピュータの処理動作部によって実現される求職側データ作成手段による求職者側データ作成処理を行い、作成された、前記（１）〜（３）の求人側、求職側それぞれのデータについての、コンピュータの処理動作部によって実現されるマッチング処理手段によるマッチング処理（適合度算出）を行い、更に、当該マッチング処理手段によるマッチング処理（適合度算出）によって導き出された前記（１）〜（３）の属性それぞれについての適合度に基づき、コンピュータの処理動作部によって実現されるマッチング処理手段による最終判断・判定たるマッチング処理（適合度算出）（４）を行い、求人側企業に適切な求職者を紹介することができる。
【００２４】
なお、前述したように、（１）〜（３）の属性について、それぞれ、求人側データ、求職者側データが作成され、夫々についてマッチング処理が行われる。
【００２５】
以下の説明では、求人側企業の求人している部門で勤務する社員のサンプル数を５人とした場合を想定して説明する。
【００２６】
なお、求人企業側の求人している部門の上長の判断で、適当な数のサンプルを抽出し、抽出した社員の回答のみをデータ作成に用いるようにすることもできる。この際、求人している部門の中で、上長が「仕事がよくでき、当該部門の中心的な役割を担っている」と判断した社員を抽出することができる。このような抽出を行うのは、その部門の中心的な役割を担っている者のデータが当該部門の業績の拡大に最もよく適合する属性（性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々）を最も適切に表すと考えられる為である。
【００２７】
Ａ．人材マッチング方法
（１）  ［営業性格・資質に関するデータのマッチング］
（ａ）  この発明の人材紹介マッチング方法及びシステムでは、前記（１）〜（３）のデータについて、それぞれ、求人側データを作成するが、これらのうち、この営業性格・資質に関するデータの作成にあたり、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答、又は、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答を得る。
【００２８】
ここで、求人側企業における社員の回答のみを対象とできるが、当該社員の上長の回答も対象とすることが望ましい。社員は、自己に対する設問に回答することになるので、設問の内容によっては、回答の操作、すなわち、「この設問に対しては、こうあるべきだ。」のような思考が働くおそれがある。このような回答は、客観的なデータを収集する上で障害となる。
【００２９】
そこで、社員のみならず、その上長の回答も対象とすることにより、データの客観性を高めることができる。
【００３０】
設問は、複数の診断項目の多岐に亘り、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【００３１】
例えば、社員が回答する場合は、Ｉ．確達・行動力を評価する為の設問を１０題、ＩＩ．傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を１０題、ＩＩＩ．企画提案・計画力を評価する為の設問を１０題、ＩＶ．開拓・突破力を評価する為の設問を１０題、Ｖ．維持・継続力を評価する為の設問を１０題というように複数の項目について問う「自己分析問題セット」を回答する。
【００３２】
各設問に対する回答は、例えば、設問の回答として、「すごくよくあてはまる」場合には３点、「あてはまる」場合には２点、「少しあてはまる」場合には１点、「あてはまらない」場合には０点として各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』とする。
【００３３】
この『自己分析素点』は、Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として表すことができる。
【００３４】
また、回答した社員の監督を行う上長が回答を行う場合は、例えば、Ｉ．確達・行動力を評価する為の設問を３題、ＩＩ．傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を３題、ＩＩＩ．企画提案・計画力を評価する為の設問を３題、ＩＶ．開拓・突破力を評価する為の設問を３題、Ｖ．維持・継続力を評価する為の設問を３題というように複数の項目について問う「上長評価問題セット」を回答する。
【００３５】
各設問に対する回答は、例えば、設問に対する回答として、「優れている」場合には＋５、「やや優れている」場合には＋２、「普通である」場合には±０、「やや劣っている」場合には−２、「劣っている」場合には−５として各設問に対する係数を加算して、これを『上長評価係数』とする。この『上長評価係数』は、各項目毎に±５の範囲で、３題に対し回答するので、各項目毎に±１５の範囲で評価される。
【００３６】
この『上長評価係数』も、Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に表すことができる。
【００３７】
各社員毎の『自己分析素点』、『上長評価係数』は、図１図示のようなチャートに表示することができ、このようなサンプルとなった社員の人数分作成される。図１図示の例では、社員自身による自己分析が、Ｉ〜Ｖの各項目に対し、２７点、１５点、２１点、２７点、１５点で、上長による上長評価が、１３点、−３点、３点、１３点、９点である。
【００３８】
なお、『上長評価係数』は、図１のチャートに表示する際に、±１５の各項目の評価に１５点を加え、総得点３０点に換算してプロットしてある。
【００３９】
『上長評価係数』と、『自己分析素点』は、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』（以下、「Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｓｃｏｒｅ」又は「ＡＳＳ  ｒａｄａｒ」ということがある）として算出する。
【００４０】
この『絶対評価得点』もサンプルとなった社員の人数分作成されるので、これを前記Ｉ〜Ｖの項目毎に平均値（ＡＳＳ社内平均値）を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』とする。
【００４１】
なお、図２は、ある一人の社員の『絶対評価得点』を実線で表し、５人の社員の平均値（ＡＳＳ社内平均値）を破線で示したものであるが、この破線で示した平均値（ＡＳＳ社内平均値）が、求人を希望している部門、部署の『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【００４２】
この『営業性格・資格に関するデータ』は、前記Ｉ〜Ｖの５項目を以下で説明する求職者データにおける『営業性格・資格に関するデータ』と比較される。
【００４３】
ここで、視覚的な比較を容易とする為に前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を行うようにすることができる。図５は、前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にし、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表したものである。図５中、グラフの中の「求人側企業」は、５人の社員の平均値（ＡＳＳ社内平均値）＝『営業性格・資質に関するデータ』がプロットされる位置を示すものである。
【００４４】
（ｂ）  一方、求職者も、複数の診断項目に対して回答し、この回答に基づいて求職者の『営業性格・資質に関するデータ』を求職者側データの一部として作成する。
【００４５】
この際、求職者個人のみが回答をして『営業性格・資質に関するデータ』を作成することもできるが、求職者が高校や大学、専門学校（以下、「スクール」という）に所属しているときには、前記求人側の企業の場合と同様に、そのデータに客観性を持たせるべく、求職者自身による回答のみならず、例えばスク−ル側の就職課の職員や指導教官の回答を得て、『営業性格・資質に関するデータ』を作成することができる。
【００４６】
このため、求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』の作成は、前記の求人側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』の作成と同様のプロセスを踏むが、求人側企業において回答する社員が複数であるのに対し、求職者は、唯一人であるので、平均値を算出するプロセスは不要である。
【００４７】
以下、具体的に説明する。設問は、複数の診断項目の多岐に亘り、求職者側の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【００４８】
例えば、求職者自身が回答する場合は、Ｉ．確達・行動力を評価する為の設問を１０題、ＩＩ．傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を１０題、ＩＩＩ．企画提案・計画力を評価する為の設問を１０題、ＩＶ．開拓・突破力を評価する為の設問を１０題、Ｖ．維持・継続力を評価する為の設問を１０題というように複数の項目について問う「自己分析問題セット」を回答する。
【００４９】
各設問に対する回答は、例えば、設問の回答として、「すごくよくあてはまる」場合には３点、「あてはまる」場合には２点、「少しあてはまる」場合には１点、「あてはまらない」場合には０点として各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』とする。
【００５０】
この『自己分析素点』は、Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として表すことができる。
【００５１】
また、回答した求職者が通うスクールの指導教官等が回答を行う場合は、例えば、Ｉ．確達・行動力を評価する為の設問を３題、ＩＩ．傾聴・情報収集能力を評価する為の設問を３題、ＩＩＩ．企画提案・計画力を評価する為の設問を３題、ＩＶ．開拓・突破力を評価する為の設問を３題、Ｖ．維持・継続力を評価する為の設問を３題というように複数の項目について問う「スクール評価問題セット」を回答する。
【００５２】
各設問に対する回答は、例えば、設問に対する回答として、「優れている」場合には＋５、「やや優れている」場合には＋２、「普通である」場合には±０、「やや劣っている」場合には−２、「劣っている」場合には−５として各設問に対する係数を加算して、これを『スクール評価係数』とする。この『スクール評価係数』は、各項目毎に±５の範囲で、３題に対し回答するので、各項目毎に±１５の範囲で評価される。
【００５３】
この『スクール評価係数』も、Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に表すことができる。
【００５４】
求職者の『自己分析素点』、『スクール評価係数』は、図３図示のようなチャートに表示することができる。図３図示の例では、求職者自身による自己分析が、Ｉ〜Ｖの各項目に対し、２７点、１５点、２１点、２７点、１５点で、スクールによるスクール評価が、１３点、−３点、３点、１３点、９点である。
【００５５】
なお、『スクール評価係数』は、図３のチャートに表示する際に、±１５の各項目の評価に１５点を加え、総得点３０点に換算してプロットしてある。
【００５６】
『スクール評価係数』と、『自己分析素点』は、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』（以下、「Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｓｃｏｒｅ」又は「ＡＳＳ  ｒａｄａｒ」ということがある）として算出する。
【００５７】
前記求人側データにおける『絶対評価得点』は、サンプルとなった社員の人数分作成されるのでこれを平均値として算出したＡＳＳ社内平均値を求人側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』としたが、求職者側データにおいては、対象となる者は、求職者唯一人であるので、算出した『絶対評価得点』がそのまま求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【００５８】
なお、図４は、求職者の『絶対評価得点』を実線で表したものであり、これが、『営業性格・資質に関するデータ』となる。
【００５９】
この求職側の『営業性格・資格に関するデータ』は、前記Ｉ〜Ｖの５項目を前記の求人側データにおける『営業性格・資格に関するデータ』の前記Ｉ〜Ｖの５項目と以下のようにして比較される。
【００６０】
ここで、視覚的な比較を容易とする為に前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を行うようにすることができる。図５は、前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にし、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表したものである。図５中、グラフの中の「求職者」は、求職者の『営業性格・資質に関するデータ』がプロットされる位置を示すものである。
【００６１】
（ｃ）  ついで、求人側企業と求職者との『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングを比較検討する。
【００６２】
比較検討は、例えば、以上、（ａ）、（ｂ）で説明したように、求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』を図５図示の比較グラフにそれぞれプロットし、求人側企業のプロット点を中心として、求職者側のプロット点がどの程度離れた位置にあるかによって判断するようにできる。すなわち両点間の距離Ｓを評価することにより行うことができる。
【００６３】
距離Ｓとマッチングの度合い（％）の対応関係は、任意に設定することができるが、距離Ｓが短い程、マッチングの度合いは高いことになる。
【００６４】
この実施の形態では、図５における距離Ｓをマッチング率８５％として評価した（図６参照）。
【００６５】
（２）  ［回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータのマッチング］
次に、『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』のマッチングについて説明する。
【００６６】
『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』のマッチングを行うのは、性格、人格形成は、その人が育ってきた環境や、経験してきた事実の影響を受けていることが多いとの知見に基づき、回答者の性格、人格を客観的に評価できるデータを得ようとするものである。
【００６７】
この『回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータ』を得る場合も、複数の診断項目に対する回答を得ることになるが、前記『営業性格・資質に関するデータ』を得る為の設問とは異なり、回答の操作、すなわち、「この設問に対しては、こうあるべきだ。」のような思考が働くおそれが少なく、社員又は求職者による回答のみでも客観的なデータを得られることが期待できるので、上長や、スクールの回答を得て、これらを考慮する必要性は低い。従って、この実施の形態では、上長や、スクールの回答は考慮していない。
【００６８】
（ａ）  求人側データにおける『ＥＦデータ』の作成について説明する。『ＥＦデータ』を作成する為の設問としては、例えば、「一人っ子である」や、「過去に生死をさまようような病気もしくは大怪我をした経験がある」・・・といった、育ってきた環境や、経験してきた事実に関する設問を複数題（例えば、５０題）設けてある。回答は、ＹＥＳまたはＮＯの二者択一で行う。
【００６９】
ここで、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を示すデータを抽出すべく、各設問の回答についてバイアス率を算出し、一定以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『ＥＦデータ』として採用する。
【００７０】
具体的に説明すると以下の如くである。
【００７１】
バイアス率８０％以上の回答を採用すると仮定すると、社員５人の回答のうち、４名以上の回答が同じになった回答のみを求人側企業の『ＥＦデータ』として採用する。例えば、「一人っ子である」との設問に対し、４名以上がＹＥＳと回答すれば、求人企業の求人している部門の社員は、一人っ子が多い集団であるということで、『ＥＦデータ』ＹＥＳとして採用する。反対に、ＮＯが４名以上であるときには当該部門の社員は、一人っ子がほとんど又は全くいない集団であるということで『ＥＦデータ』ＮＯとして採用する。
【００７２】
一方、５名の回答者がいる場合に、いずれの回答も８０％に満たない場合（５名の場合は、回答の比率が３：２の場合）は、その部門の属性をそれ程よく表していないということで、『ＥＦデータ』としては採用しない。すなわち、求人側の『ＥＦデータ』は、回答のすべてが『ＥＦデータ』となるわけでない。
【００７３】
以上の過程によって、各設問の回答を『ＥＦデータ』として採用するか否かの判断を行う。
【００７４】
（ｂ）  一方、求職者も、前記求人企業の求人している部門の社員が回答したのと同様の「一人っ子である」や、「過去に生死をさまようような病気もしくは大怪我をした経験がある」・・・といった、育ってきた環境や、経験してきた事実に関する設問を複数題（例えば、５０題）にのそれぞれに対し、ＹＥＳまたはＮＯの二者択一で回答する。
【００７５】
ここで、求職者は、求人側の企業とは異なり、複数人ということはなく、唯一人であり、各設問に対する回答は一義的にＹＥＳまたはＮＯと決定されるので、この回答が直接、求職者側の『ＥＦデータ』となる。
【００７６】
（ｃ）  次に、以上の（ａ）、（ｂ）のように作成した求人側企業、求職者双方の『ＥＦデータ』のマッチングを比較検討する。『ＥＦデータ』の比較検討は、同一の設問に対するＹＥＳ／ＮＯの回答が一致した設問が何問あったかを調べ、その一致した設問の割合又は数がいくつであるのかを判断することによって行う。
【００７７】
具体的には、例えば、求人側の『ＥＦデータ』として採用できた設問の数が５０題中２３題であった場合は、この２３題について求職者側の『ＥＦデータ』（設問）との比較を行いＹＥＳ／ＮＯの回答が一致した数が２３題中２１題であれば、マッチング度は約９１％と評価する。
【００７８】
（３）  ［性格に関するデータのマッチング］
（ａ）  性格に関するデータ『ＭＣデータ』のマッチングは、まず、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答を得る。
【００７９】
ここでも、複数の診断項目は多岐に亘り、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を特定できる種々の設問を用意する。
【００８０】
例えば、結果追求（Ｒｅｓｕｌｔ  Ｐｕｒｓｕｉｔ）型（Ｒ型）であるか否かを判定する為の設問を１０題、分析理論（Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｌｏｇｉｃ）型（Ａ型）であるか否かを判定する為の設問を１０題、発想感覚（Ｉｄｅａ  Ｓｅｎｓｅ）型（Ｉ型）であるか否かを判定する為の設問を１０題、貢献中立（Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｔｒａｌｉｔｙ）型（Ｃ型）であるか否かを判定する為の設問を１０題というように複数の項目について問う「ＭＣ問題セット」を回答する。
【００８１】
回答は、「あてはまる」場合には２点、「少しあてはまる」場合には１点、「あてはまらない」場合には０点とする。
【００８２】
この「モチベーション特性問題セット」を求人側企業の求人している部門で勤務する社員５人に回答させ、５人分の得点を各型毎に合計し、最も高い型と次に高い型とを並べて表示することができる。例えば、Ａ型が最も得点が高く、次がＲ型である場合には、当該企業の求人をしている部門の型をＡＲ型と表現することができる。このＡＲ型が求人側データにおける『ＭＣデータ』となる。
【００８３】
（ｂ）  一方、求職者も、求人側企業の求人している部門で勤務する社員が回答したのと同様の「ＭＣ問題セット」を回答し、この回答に基づいて求職者側データにおける『ＭＣデータ』を作成する。
【００８４】
この際も、求職者の回答を、「あてはまる」場合には２点、「少しあてはまる」場合には１点、「あてはまらない」場合には０点として、各型内の設問の得点を合計し、得点が最も高い型がＲ型、次に高い型がＡ型であれば、求職者側データにおける『ＭＣデータ』をＲＡ型と表現できる。
【００８５】
（ｃ）  次に、以上の（ａ）、（ｂ）のように作成した求人側企業、求職者双方の『ＭＣデータ』のマッチングを比較検討する。
【００８６】
前記の例では、求人側の『ＭＣデータ』はＡＲ型、一方、求職者側の『ＭＣデータ』は、ＲＡ型である。従って、かなりの高い割合でＭＣが一致しているといえる。この一致度合いを評価する基準は、適宜決めることができるが、この実施の形態では、ＡＲ−ＲＡの一致度合いを、８０％の一致度合いとして評価した。
【００８７】
一方、例えば、求人側の『ＭＣデータ』がＡＲ型、一方、求職者側の『ＭＣデータ』が、ＩＣ型である場合等は、両者のマッチングはあまり良好であるとはいえない。
【００８８】
（４）  ［総合的な最終判定（マッチング）］
以上説明した過程を経て作成した（１）『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、（２）『ＥＦデータ』のマッチングデータ、（３）『ＭＣデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定（マッチング）を行う。
【００８９】
前記の例では、『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングは、８５％、『ＥＦデータ』のマッチングは９１％、『ＭＣデータ』のマッチングは、８０％で総合的に見ても、かなり高い確率で一致していると判断することができる。そこで、ここでは、総合判定「ＡＡ」と評価した。
【００９０】
ＡＡの評価であれば、人材を紹介するにふさわしいマッチングが得られたということができる。
【００９１】
もちろん、総合判定を行う為の基準を設定することができ、この基準の程度は、求人側の要望等に応じて適宜変更することができる。
【００９２】
Ｂ．人材マッチングシステム
この発明の人材紹介マッチング方法は、この発明の人材紹介マッチングシステムを用いて実現することができる。
【００９３】
（１）  図７は、この発明の人材紹介マッチングシステム１の一形態を示すハードウェア構成図である。人材紹介マッチングシステム１は、求人側端末２と、求職者側端末３と、サーバ４と、これらを接続するネットワーク５からなる。
【００９４】
例えば、コンピュータによって実現されている求人側端末２は、求人側データを作成する為の複数の診断項目に対する設問や、入力の手順、人材紹介の結果等を表示する表示部２ａと、回答等を入力するキーボードやポインティングデバイスを備えた入力部２ｂを備えている。
【００９５】
例えば、コンピュータによって実現されている求職者側端末３も同様に、求職者側データを作成する為の複数の診断項目に対する設問や、入力の手順、人材紹介の結果等を表示する表示部３ａと、回答等を入力するキーボードやポインティングデバイスを備えた入力部３ｂを備えている。
【００９６】
コンピュータからなるサーバ４内には、演算装置４ａや、ハードディスク等の情報記録媒体４ｂを備えている。情報記録媒体４ｂには、マッチングを行うプログラムが格納されている。
【００９７】
このプラグラムは、求人側企業における社員による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する処理動作と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する処理動作と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出する処理動作（マッチング処理動作）を実行させるコンピュータプログラム、あるいは、求人側企業における社員及び当該社員の上長による複数の診断項目に対する回答に基づき求人側データを作成する処理動作と、求職者による複数の診断項目に対する回答に基づき求職者側データを作成する処理動作と、求人側データ作成手段により作成された求人側データと、求職者側データ作成手段により作成された求職側データとを照合して求人側企業と求職者との適合度を算出する処理動作（マッチング処理動作）を演算装置４ａに実行させるコンピュータプログラムである。ここで、前記の求人側データを作成する処理動作、求職側データを作成する処理動作には、求人側、求職側、それぞれの、『営業性格・資格に関するデータ』、『ＥＦデータ』、『ＭＣデータ』を作成する処理動作が含まれる。また、前記のマッチング処理動作には、求人側、求職側でそれぞれ作成された『営業性格・資格に関するデータ』、『ＥＦデータ』、『ＭＣデータ』の適合度を算出する処理動作（マッチング処理動作）、こうして算出された、『営業性格・資格に関するデータ』、『ＥＦデータ』、『ＭＣデータ』夫々についての適合度に基づき、最終判断としての適合度を算出する処理動作（マッチング処理動作）が含まれる。
【００９８】
このコンピュータプログラムは、具体的には以下のようなものである。
【００９９】
［営業正確・資質に関するデータのマッチング］における処理動作を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラムとしては以下がある。
【０１００】
社員の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した社員の『自己分析素点』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０１】
さらにこれをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として作成、表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０２】
回答した社員の監督を行う上長の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した上長の『上長評価係数』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０３】
さらにこれをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として作成、表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０４】
これらの各社員毎の『自己分析素点』、『上長評価係数』を図１図示のようなチャートに表示させる前述した処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０５】
『上長評価係数』と『自己分析素点』とをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』（以下、「Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｓｃｏｒｅ」又は「ＡＳＳ  ｒａｄａｒ」ということがある）として算出する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０６】
この『絶対評価得点』について前記Ｉ〜Ｖの項目毎に平均値（ＡＳＳ社内平均値）を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』として生成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０７】
回答した社員の『絶対評価得点』について平均値（ＡＳＳ社内平均値）を算出し、この平均値（ＡＳＳ社内平均値）を求人している企業の求人している部門、部署における『営業性格・資質に関するデータ』として生成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０８】
この『営業性格・資質に関するデータ』において、前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１０９】
この生成された『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数を、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表し、求人側企業の社員の平均値（ＡＳＳ社内平均値）＝『営業性格・資質に関するデータ』を当該グラフ中にプロットする処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１０】
求職者（人材紹介会社で紹介可能な人、人材派遣会社で派遣可能な人材）の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した求職者の『自己分析素点』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１１】
さらにこれをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１２】
職員や指導教官の回答に対応させて各設問に対する点数を加算して回答した職員や指導教官の『スクール評価係数』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１３】
さらにこれをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎の得点として表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１４】
これらの各求職者毎の『自己分析素点』、『スクール評価係数』を図１図示のようなチャートに表示させる前述した処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１５】
『スクール評価係数』と『自己分析素点』とをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算し、『絶対評価得点』（以下、「Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｓｃｏｒｅ」又は「ＡＳＳ  ｒａｄａｒ」ということがある）＝『営業性格・資質に関するデータ』として算出する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１６】
この『営業性格・資質に関するデータ』において、前記Ｉ〜Ｖの５項目（Ｉ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力）を、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数にして表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１７】
この生成された『思考力評価』と『行動力評価』との間の関数を、縦軸に『思考力評価』、横軸に『行動力評価』をとったグラフとして表し、求職者の『営業性格・資質に関するデータ』を当該グラフ中にプロットする処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１８】
求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』から両者のマッチング・比較検討処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１１９】
［回答を行う者の育ってきた環境・経験してきた事実等、回答を行う者の性格・人格形成の背景に関するデータのマッチング］における処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【０１２０】
各設問に対する求人側企業の求人している部門で勤務する社員の回答から、各設問の回答についてバイアス率を算出し、所定値以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『ＥＦデータ』として生成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２１】
各設問に対する求職者の回答から、各設問の回答について『ＥＦデータ』を生成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム
求人側企業で生成された『ＥＦデータ』に関する質問についての求職者の『ＥＦデータ』を求人側企業職者双方の『ＥＦデータ』のマッチング・比較検討する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２２】
［性格に関するデータのマッチング］における処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【０１２３】
「モチベーション特性問題セット」に対して解答した求人側企業の求人している部門で勤務する社員の得点を各型毎に合計する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２４】
更にこれを最も高い型と次に高い型とを並べて『ＭＣデータ』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２５】
更に、これを表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２６】
「ＭＣ問題セット」に対して解答した求職者の得点を各型毎に合計する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２７】
更に、これを最も高い型と次に高い型とを並べて『ＭＣデータ』を作成する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２８】
更に、これを表示する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１２９】
求人側企業、求職者双方の『ＭＣデータ』のマッチング・比較検討する処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１３０】
［総合的な最終判定（マッチング）］における処理を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラムとして以下のものがある。
【０１３１】
（１）『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、（２）『ＥＦデータ』のマッチングデータ、（３）『ＭＣデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定（マッチング）を演算装置４ａに行わせるコンピュータプログラム。
【０１３２】
（２）以上のように構成した人材マッチングシステム１の使用方法、システムの動作について説明する。
【０１３３】
（ａ）求人側の回答入力
（ｉ）  まず、求人側企業での求人をしている部門で勤務する社員の属性を特定する為の設問であって、社員が回答する設問を求人側端末２の表示部２ａに表示する。
【０１３４】
この設問中には、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「自己分析問題セット」、『ＥＦデータ』を作成する為の問題セット、『ＭＣデータ』を作成する為の問題セットのすべてが含まれている。
【０１３５】
表示された設問に対し、求人側企業で求人をしている部門で勤務する社員が、キーボードやポインティングデバイス等を備えた入力部２ｂにより回答を入力する。回答は、表示部２ａの表示に従い、該当する部分にチェックを入れていけばよい。
【０１３６】
さらに、回答した社員の監督を行う上長が回答する設問を求人側端末２の表示部２ａに表示する。この設問は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「上長評価問題セット」である。
【０１３７】
（ｉｉ）  入力された回答は、ネットワーク５を通じてサーバ４に送られ、サーバ４内の情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１３８】
（ｂ）求職側の回答の入力
（ｉ）  一方、求職者の属性を特定する為の設問を求職者側端末３の表示部３ａに表示する。
【０１３９】
この設問中には、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「自己分析問題セット」、『ＥＦデータ』を作成する為の問題セット、『ＭＣデータ』を作成する為の問題セットのすべてが含まれている。
【０１４０】
表示された設問に対し、求職者が、キーボードやポインティングデバイス等を備えた入力部３ｂにより回答を入力する。回答は、表示部３ａの表示に従い、該当する部分にチェックを入れていけばよい。
【０１４１】
さらに、回答した求職者が所属するスクールの指導教官が回答する設問を求職者側端末３の表示部３ａに表示する。この設問は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の「スクール評価問題セット」である。
【０１４２】
（ｉｉ）  入力された回答は、ネットワーク５を通じてサーバ４に送られ、サーバ４内の情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１４３】
（ｃ）サーバ４内の演算装置４ａによる処理
情報記録媒体４ｂに保存された回答データは、サーバ４内で処理されるが、サーバ４内での処理は、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為の問題セット（「自己分析問題セット」、「上長評価問題セット」）、『ＥＦデータ』を作成する為の問題セット、『ＭＣデータ』を作成する為の問題セット毎に行われる。
【０１４４】
『営業性格・資格に関するデータ』に関する処理
《求人側データ》
『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為に社員が回答した回答は、「すごくよくあてはまる」との回答に対しては３点、「あてはまる」との回答に対しては２点、「少しあてはまる」との回答には１点、「あてはまらない」との回答に対しては０点が割り当てられ、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算して「自己分析素点」が算出される。算出された「自己分析素点」は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１４５】
さらに、社員の監督を行う上長が回答した回答は、「優れている」との回答に対しては＋５、「やや優れている」の回答に対しては＋２、「普通である」との回答に対しては±０、「やや劣っている」の回答に対しては−２、「劣っている」との回答に対しては−５が割り当てられ、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算して「上長評価係数」が算出される。算出された「上長評価係数」は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１４６】
演算装置４ａではさらに、算出、保存した「自己分析素点」と「上長評価係数」を加えて、「絶対評価得点」を算出する。算出した「絶対評価得点」も情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１４７】
この「絶対評価得点」は、サンプルとなった社員の人数分作成されるので、これを前記Ｉ〜Ｖの項目毎に平均値（ＡＳＳ社内平均値）を算出し、これを『営業性格・資質に関するデータ』として作成し、これを情報記録媒体４ｂに保存する。
【０１４８】
さらに、前記Ｉ〜Ｖの５項目に亘る『営業性格・資格に関するデータ』を、演算装置４ａによって、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、図５図示の比較グラフのように縦軸を『思考力評価』、横軸を『行動力評価』として『営業性格・資質に関するデータ』を一点にプロットする。
【０１４９】
《求職者側データ》
一方、『営業性格・資格に関するデータ』を作成する為に求職者が回答した回答は、「すごくよくあてはまる」との回答に対しては３点、「あてはまる」との回答に対しては２点、「少しあてはまる」との回答には１点、「あてはまらない」との回答に対しては０点が割り当てられ、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算して「自己分析素点」が算出される。算出された「自己分析素点」は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１５０】
さらに、求職者が所属するスクールの指導教官が回答した回答は、「優れている」との回答に対しては＋５、「やや優れている」の回答に対しては＋２、「普通である」との回答に対しては±０、「やや劣っている」の回答に対しては−２、「劣っている」との回答に対しては−５が割り当てられ、これらをＩ．確達・行動力、ＩＩ．傾聴・情報収集能力、ＩＩＩ．企画提案・計画力、ＩＶ．開拓・突破力、Ｖ．維持・継続力の各項目毎に加算して「スクール評価係数」が算出される。算出された「スクール評価係数」は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１５１】
演算装置４ａではさらに算出、保存した「自己分析素点」と「スクール評価係数」を加えて、「絶対評価得点」を算出する。算出した「絶対評価得点」も情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１５２】
この算出した「絶対評価得点」は、そのまま求職側データにおける『営業性格・資質に関するデータ』となるが、前記Ｉ〜Ｖの５項目に亘る『営業性格・資格に関するデータ』を、演算装置４ａによって、思考力を評価できる思考力評価型項目と、行動力を評価することができる行動力評価型項目とに分配し直し、図５図示の比較グラフのように縦軸を『思考力評価』、横軸を『行動力評価』として『営業性格・資質に関するデータ』を一点にプロットする。
【０１５３】
《マッチングの比較検討》
演算装置４ａでは、図５図示のように表示した求人側企業、求職者双方の『営業性格・資格に関するデータ』のプロット点の距離Ｓを計測して、両者の『営業性格・資格に関するデータ』のマッチングを評価する。
【０１５４】
『ＥＦデータ』に関する処理
《求人側データ》
『ＥＦデータ』を作成する為に求人企業側での求人をしている部門で勤務する社員が回答した回答は、ＹＥＳまたはＮＯで処理される。
【０１５５】
ここで、演算装置４ａでは、求人側企業の求人している部門で勤務する社員の属性を示すデータを抽出すべく、各設問の回答についてバイアス率を算出し、一定以上のバイアス率となった回答を求人側企業の『ＥＦデータ』として採用する。
【０１５６】
すなわち、バイアス率８０％以上の回答を採用すると設定しておけば、社員５人の回答のうち、４名以上の回答が同じになった回答のみを求人側企業の『ＥＦデータ』として採用する処理を行う。得られた『ＥＦデータ』は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１５７】
《求職者側データ》
一方、『ＥＦデータ』を作成する為に求職者が回答した回答も、ＹＥＳまたはＮＯで処理される。
【０１５８】
ここで、求職者は、求人側の企業とは異なり、複数人ということはなく、唯一人であり、各設問に対する回答は一義的にＹＥＳまたはＮＯと決定されるので、演算装置４ａは、この回答を直接、求職者側の『ＥＦデータ』とする。得られた『ＥＦデータ』は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１５９】
《マッチングの比較検討》
次に、演算装置４ａは、情報記録媒体４ｂに保存した求人側企業、求職者双方の『ＥＦデータ』のマッチングを比較検討する。『ＥＦデータ』の比較検討は、同一の設問に対するＹＥＳ／ＮＯの回答が一致した設問が何問あったかを調べ、その一致した設問の割合又は数がいくつであるのかを判断することによって行う。
【０１６０】
『ＭＣデータ』に関する処理
《求人側データ》
『ＭＣデータ』を作成する為に社員が回答した回答は、演算装置４ａによって、「あてはまる」との回答には２点、「少しあてはまる」との回答には１点、「あてはまらない」との回答には０点を割り当て、結果追求（Ｒｅｓｕｌｔ  Ｐｕｒｓｕｉｔ）型（Ｒ型）、（Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｌｏｇｉｃ）型（Ａ型）、発想感覚（Ｉｄｅａ  Ｓｅｎｓｅ）型（Ｉ型）、貢献中立（Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｔｒａｌｉｔｙ）型（Ｃ型）の各型内で得点を合計する。さらに合計した得点に基づいて、ＡＲ型等の評価を与える。得られた『ＭＣデータ』は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１６１】
《求職側データ》
『ＭＣデータ』を作成する為に求職者が回答した回答も、同様に、演算装置４ａによって、「あてはまる」との回答には２点、「少しあてはまる」との回答には１点、「あてはまらない」との回答には０点を割り当て、結果追求（Ｒｅｓｕｌｔ  Ｐｕｒｓｕｉｔ）型（Ｒ型）、（Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｌｏｇｉｃ）型（Ａ型）、発想感覚（Ｉｄｅａ  Ｓｅｎｓｅ）型（Ｉ型）、貢献中立（Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｔｒａｌｉｔｙ）型（Ｃ型）の各型内で得点を合計する。さらに合計した得点に基づいて、ＲＡ型等の評価を与える。得られた『ＭＣデータ』は情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１６２】
《マッチングの比較検討》
次に、演算装置４ａは、情報記録媒体４ｂに保存した求人側企業、求職者双方の『ＭＣデータ』のマッチングを比較検討する。『ＭＣデータ』の比較検討は、ＡＲ型、ＲＡ型等といった型の一致度を評価する。
【０１６３】
『総合的な最終判定（マッチング）』
演算装置４ａは、以上説明した処理を経て作成した（１）『営業性格・資質に関するデータ』のマッチングデータ、（２）『ＥＦデータ』のマッチングデータ、（３）『ＭＣデータ』のマッチングデータを総合的に判断して人材紹介の為の最終的判定（マッチング）を行う。最終判定（マッチング）の結果は、情報記録媒体４ｂに保存される。
【０１６４】
（ｄ）最終判定（マッチング）の表示
情報記録媒体４ｂに保存された最終判定（マッチング）は、求人側端末２の表示部２ａ又は求職者側端末３の表示部３ａにその結果を求人側企業の名称、求職者の名称と共に表示する。表示部２ａ、表示部３ａにおける表示の方法は、種々の表示が可能である。もちろん、求人側データと、求職者側データのすべての組み合わせについて、適合度を表示することもできるし、この際、マッチングがよい方から順に表示すること等も可能である。
【０１６５】
（３）  以上、この発明の好ましい実施の形態を添付図面を参照して説明したが、本発明はかかる実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から把握される技術的範囲において種々な形態に変更可能である。
【０１６６】
例えば、前記実施の形態では、求人側端末２、求職者側端末３、サーバ４をネットワーク５で接続して、各装置で処理を分担させているが、一台のパソコン中にシステムを組み上げ、当該一台のパソコンで処理を完結させて、マッチング処理を行い、人材紹介、人材派遣を行うようにすることもできる。
【０１６７】
また、求人者側、求職者側が回答する設問を例えばマークシートで記入して、これを電子処理することも可能である。
【０１６８】
また、当然、従来、求人情報に記載されている勤務地や待遇面等のデータを入力し、これらも加味して適合度を算出、人材の紹介を行うことができる。
【０１６９】
【発明の効果】
以上説明したように、求人している企業において求人している部門で現に働いている人たちの属性（性格、性質、個性、モチベーション（結果追求型、分析論理型、等々））を調査し、一方、求職者（例えば、人材紹介会社、人材派遣会社で紹介、派遣可能な求職者）の属性を調査し、両者のマッチングを図って適正な人材を紹介する方法及びシステムとしたので、求人側企業に対し、当該企業で求人をしている部門の業績拡大に最も貢献できると考えられる性質、性格、個性、モチベーションを持った人材を紹介することができる。また、紹介された求職者も、自己の属性に適した部門で勤務することができ、自己の能力を十二分に発揮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】求人側の営業性格・資質に関するデータの作成過程の説明図。
【図２】図１図示のデータから算出した営業性格・資質に関するデータの説明図。
【図３】求職者側の営業性格・資質に関するデータの作成過程の説明図。
【図４】図３図示のデータから算出した営業性格・資質に関するデータの説明図。
【図５】求人側、求職者側の営業性格・資質に関するデータを評価する為の比較グラフの一例。
【図６】最終判定（マッチング）の概念を示した概念図。
【図７】この発明の人材マッチングシステムの一形態を示すハードウェア構成図。
【符号の説明】
１  人材マッチングシステム
２  求人側端末
３  求職側端末
４  サーバ
５  ネットワーク
【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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