複数の部署を含む組織の採用を管理する採用管理システムにおいて、前記複数の部署それぞれにおける採用予定者に対して要求される業務に関する複数の事業所情報を記憶する手段と、前記部署に対する採用候補者について、前記業務に関する複数の採用候補者情報を記憶する手段と、前記複数の事業所情報と、前記複数の採用候補者情報の対応する情報同士を比較する手段と、前記比較の結果を用いて、比較された各採用候補者情報と各事業者情報の適合度合いを示す各適合度を特定して、特定された前記各適合後を合算して事業所適合度を算出する手段を有し、前記事業度適合度により、前記事業所に対する前記採用候補者の適合度合いを判断可能にすることを特徴とする採用管理システム。請求項1に記載の採用管理システムにおいて、前記事業所情報を記憶する手段は、前記事業所情報として、当該事業所における内定者ないし勤務者の業務に関する情報の代表値を記憶することを特徴とする採用管理システム。請求項1または2のいずれかに記載の採用管理システムにおいて、前記事業所適合度を算出する手段は、前記比較の結果、前記事業所情報に近い採用候補者情報ほど前記適合度を高くすることを特徴とする採用管理システム。しかしながら、採用を行う組織企業等側が複数の部署から構成される場合に、より適した部署と採用候補者を特定することは考慮されていない。組織における各部署はそれぞれ異なる業務を行うことが多く、画一的な基準で採用ないし配属を決定すると、その部署に適さない採用候補者を採用配属させてしまうことが生じかねない。そこで、本発明では、互いに適した部署と採用候補者をマッチングすることを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明では、組織毎に、業務能力に関する項目の値を定めておき、これと採用候補者の値を比較して、採用候補者がその組織にどの程度適合しているかを示す適合度を算出する。この際、各組織の項目の値は、当該組織で勤務している者の代表値平均などを用いるものである。また、適合度は、採用候補者の値と組織の値がより近いものほど、より適合度を高くするとよい。これは、基準となる組織の値より高い場合でも、より近いものほど適合度を高くするとより好適である。本発明によれば、よりその組織に適合した採用候補者を特定することが可能になる。以下、本発明の一実施形態について、図面を用いて説明する。図1は、本実施形態におけるシステム構成図である。本システムは、複数の事業所A事業所、B事業所、C事業所...を含む企業で採用活動に用いられる。各事業所には、採用担当者が用いる端末100、110、120がそれぞれ設けられている。そして、本実施形態の主たる処理を実行する採用管理システム200とイントラネットのようなネットワークを介して接続される。ここで、採用管理システム200は、いわゆるコンピュータで実現されるもので、演算処理を実行するCPU20、メモリ30や利用者からの入力を受け付ける入力デバイス40を有し、情報を表示するモニタ10、プログラム60やプログラム60等を記憶する記憶装置ストレージを有するないしこれらと接続されるものである。ここでこの記憶装置には、プログラム60の他、事業所テーブル70、学生データ80、過去内定者テーブル91、判定チェックテーブル92、候補テーブル93、適合度算出テーブル94の各種データを格納している。これら各種データについては、図3~8を用いて後述する。図2は、本実施形態である事業所適合度を算出する流れを示すフローチャートである。以下、説明する各処理は、採用管理システム200により実行される。これは、プログラム60に従ってCPU20が演算を実行することで実現される。まず、S10にて、各事業所の採用担当者から端末を介して、事業所が設定している必須条件を受付け、これを事業所テーブル70に格納する。つまり、図3に記載したように、事業所毎にテーブルを設け、各テーブルでは募集職種に対応付けてその条件が記録される。次に、S11にて学生データを抽出し、さらにS12にて学生データがあるかどうかを判定する。まず、S11にて、学生データ80から、氏名順など所定順序で学生のデータを1件ずつ抽出する。ここでは、図4に示す学生xのデータを抽出したものとする。そして、S12にて学生データのそれぞれを抽出できたかどうかを判断する。ここでは、学生データが学生xのデータを抽出できたので、学生データがあると判断し、S13に進む。次に、各学生データについて必須条件による判断が済んでいるかフラグによって判定する。まず、S13にて、判定チェックテーブル92図6の判定チェック欄の記録内容に基づき、すなわち、○=済み、×=未済みにより、抽出した学生の必須条件の判断が済んでいるかを判断する。ここでは、学生xには×がついているので、未済みと判断して、ステップS14に進む。次に、S14において、抽出した学生xのデータと図3に示す各事業所の必須条件を比較して、その学生が必須条件を満たしているか判断する。本例では、A事業所については、学生xは、応募学科が情報であるので、A事業部の電気機械とは一致しないため、必須を満たさないと判定する。また、B事業部については、英語テストが一致しないので、やはり満たさないと判定する。さらに、C事業所については、希望職種がSEと一致するため、必須条件を満たす、と判断する。なお、ここでは、一致するかで判断したが、所定関係を満たす場合、一致すると判断してもよい。例えば。英語テストのように数字については、各事業部の設定している数字と一定範囲内の関係にある場合、条件を満たすと判断する。また、職種などの情報の場合、予め同種のものを類似情報として記録しておき、互いに類似の関係を満たせばよい。また、1つの項目に複数の情報が記録されている場合、その中の少なくとも1つが一致した場合、満たすとしてもよい。次に、S14にて必須条件を満たすと判断された場合は、S15にて各事業所の候補テーブル93図7の必須判定欄に必須条件を満たしていることを意味する○を登録する。本例では、C事業所については学生xが必須条件を満たしているのでC事業所の候補テーブル110に○を登録する。また、S14にて必須条件を満たさないと判断された場合は、S16にて各事業所の候補テーブル110の必須判定欄に必須条件を満たしていないことを意味する×を登録する。本例では、A事業所、B事業所について学生xが必須条件を満たしていないのでA事業所、B事業所の候補テーブル2に×を登録する。そして、S17にて必須条件による判断が済みのフラグを登録する。ここでは、判定チェックテーブル100の学生xに対する判定チェック欄に○を登録する。また、学生xの判定終了後はS11にて繰り返し次の学生データを抽出し、S12にて学生データのそれぞれが抽出されたかを判断する。なお、S12にて次の学生データが抽出できていなかった場合は、学生データのそれぞれが抽出できたと判断しS18に進む。次に、S18にて各事業所の候補テーブル110から必須判定欄に○が登録されている学生データを1件ずつ抽出する。ここではC事業所の学生xのデータを抽出したものとする。次に、S19にて事業所への適合度の算出を行う。まず、S19a、s19bにて過去内定者テーブル91図5にある各項目についてマッチングを行い、各項目についての適合度を特定する。本例では、事業所Cの過去内定者テーブル90から学生xの希望職種であるSEが内定職種となっているデータのそれぞれを抽出する。まずは、その中から最終学歴の項目が学生xと同じ修士である割合を算出する。本例では、事業所Cの内定職種がSEのレコードの内、最終学歴が修士のデータは全体の50とする。そして、割合に応じて10点満点として適合度を特定する。本例では、最終学歴項目が50の内定者と一致していることから最終学歴の適合度は5とする。同様に、過去データテーブルの学部受験学科区分研究テーマ資格英語テスト適性検査項目についても適合度を特定する。そして、S19cにて各項目の適合度をそれぞれ加算する。本例での、適合度加算結果は図10の通り41点となる。つまり、図10に示すように、各項目の適合度についてテーブルを用いて特定し、これを合算することで算出する。また、S19dにて適合度算出テーブル94の対応する事業所の欄に算出した適合度データを登録する。なお、この処理で用いられる各項目については、図9に示すとおりであり、各事業部でこれらの中から必須のものを選択することになる。また、各項目は任意であり、利用者側で選択ないし図示しなう項目を追加して構わない。次に、S20にて各学生について適合度算出テーブル94図8からデータを抽出し、事業所毎の適合度の比較を行う。本例では、学生xが必須条件を満たし、適合度を算出する事業所はC事業所であり、他事業所の適合度は0として比較を行う。そして、S21にて適合度の高い事業所順にソートし、適合度が高い事業所を学生画面の上位に表示する。本例では学生xの画面においてC事業所が最も上位に表示される。