JP4398743B2

JP4398743B2 - マッチングプログラムおよびマッチング装置

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Publication number: JP4398743B2
Application number: JP2004023572A
Authority: JP
Inventors: 一嘉西; 輝久内田; 洋一井上
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Digital Solutions Corp
Priority date: 2004-01-30
Filing date: 2004-01-30
Publication date: 2010-01-13
Anticipated expiration: 2024-01-30
Also published as: JP2005216100A

Description

本発明は、例えば人材リソースの派遣サービスといったサービスを提供するサービス提供者と、人材リソースを募集する企業などのサービス利用者との間の取引サービスの仲介業務を支援するために条件情報に基づくマッチングを行うマッチングプログラム、マッチング装置およびマッチング方法に関する。

人材募集要求（例えば請負業務や派遣業務など）を行う際、インターネット環境を活用して提供側の個人の人材情報をデータベースに登録して、参加する募集側企業から募集者案件の都度、情報端末から要求人材のスキルや業務経験などの条件を指定し、検索閲覧する人材マッチングシステムは知られている（例えば、特許文献１乃至特許文献６を参照）。

これらの従来の人材マッチングシステムでは、検索適合の際、募集側企業の人材要求の必要条件から検索適合させているが、その判断条件として利用されるのは業種、職種、スキル、業務経歴などが主体である。

また従来の人材マッチングシステムでは、登録された提供側の人材情報は現時点の人材のスキルを対象としているたため、マッチングは現時点の顧客企業需要と人材提供側企業との供給でしか対応していなかった。

また従来の人材マッチングシステムでは、検索適合の際、定量的なデータを用いて適合処理を行っている。例えば特許文献２では、データベース化した求人求職情報をコンピュータで処理して、相互の求めがよく適合する求人募集者案件と求職募集者案件の組み合せを見いだす。つまり、１つの求人募集者案件が検索条件として入力されたのを受けて、この求人募集者案件と求職データベースの多数の求職募集者案件とを直接的に照合するとともに事例データベースを介して間接的に照合し、いくつかの合格求職募集者案件の詳細情報を検索結果として提示する。同時に、その検索でよく適合すると判断された求人スキルフレーズと求職スキルフレーズとの組み合せを検索依頼者あるいは事例データベース管理者に向けて提示し、その組み合せについての適合性評価値の入力を促す。入力された適合性評価値に基づいて事例データベースの内容あるいは適合性計算アルゴリズムの内容を改善的に変化させることが可能となる。

同様に例えば特許文献３では、登録人材情報の中から個人のスキル情報として、資格、経験年、経験業種、職掌など分類されコード化されたデータや、スキルレベル（数値）など定量的なデータを人材データベースに登録している。そして、これらの定量的なデータを検索適合処理に利用している。

また、特許文献３に示されるように従来は、該当する提供者そのもののマッチングしか検討されておらず、提供者と類似な提供者を摘出して、それと募集者の適合度も踏まえた人材マッチングの仕組みは存在しなかった。

一方、特許文献７には、入力された育成計画を考慮するスキル管理システムが開示されている。しかし、育成計画を作成することは不可能である。
特開2002-109106 特開平11-338881号公報特開2002-41639 特開2001-222645 特開2003-114961 特開2000-285098 特開2002-117197

従来の人材マッチングシステムでは、判断条件として業種、職種、スキル、業務経歴の条件が利用されるため、過去の募集側と提供側の評価実績が考慮されず、適切な人材取引を安定して行うことが困難であった。

また従来のマッチングシステムでは、マッチングは現時点の顧客企業需要と人材提供側企業の供給でしか対応していなかったため、将来の需要や供給を想定してのマッチングは行えなかった。

また従来のマッチングシステムでは、求人側の属性に職歴などを自由なコメント記述とした場合、そのデータは適合度改善の対象とはならない。例えば特許文献３では、個人の業務実績コメントなどのデータもデータベースに登録されているが、検索の際は選択条件として使用していない。つまり、コメントなどの定性データは、検索された人材情報の該当データを目視して確認する必要があった。

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、その目的とするところは、マッチングの自由度を広げ、なおかつ適切なマッチングを安定して行うことを可能とすることにある。

本発明の第１の態様によるマッチングプログラムは、サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、前記コンピュータを、(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、前記語句適合度を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させる。

本発明の第２の態様によるマッチングプログラムは、サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、前記コンピュータを、(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、前記記憶媒体に記憶された前記提供条件情報と当該提供条件情報に対して前記サービス要求者により指定された評価情報との差に応じた補正値を求める手段と、前記語句適合度および前記補正値を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させる。

本発明の第３の態様によるマッチングプログラムは、サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件をそれぞれ示すとともに要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ含んだ要求条件情報および提供条件情報を、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶した記憶媒体と、要求条件情報と前記提供条件情報との差違に関連付けて当該差違を解消するために前記サービス提供者が行うべき制御の内容を示した情報テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および前記提供条件情報に基づくマッチングを行うマッチングプログラムであって、前記コンピュータを、前記記憶媒体に記憶される複数の前記要求条件情報に含まれる複数の前記要求側定量的データおよび複数の前記提供条件情報に含まれる複数の前記提供側定量的データのそれぞれの経時的な推移に対して回帰分析を用いて未来時における要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ予測する手段と、前記予測された要求側定量的データおよび提供側定量的データの差違に関連付けて前記情報テーブルに示された制御の内容として前記未来時までに前記サービス提供者が行うべき制御の内容を判定する制御内容判定手段として機能させる。

本発明の第４の態様によるマッチング装置は、サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能で、前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行うマッチング装置において、(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての語句適合度を算出する手段と、前記語句適合度を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段とを備える。

本願各発明によれば、より多様な情報を考慮したマッチングを行うことが可能となるのであり、マッチングの自由度を広げ、なおかつ適切なマッチングを安定して行うことを可能となる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態につき説明する。
なおここでは、技術スキルを所有した人材リソースの取引サービスを例にとって具体的に説明する。従って以下に説明する実施形態において、募集側は、上記取引サービスを介して人材を募集する側であり、上記取引サービスを利用する顧客企業が相当する。提供側は、上記取引サービスを介して人材を提供する側であり、上記取引サービスを提供する人材提供企業が相当する。そして例えば、募集側で情報システム開発などの募集者案件において外部人材リソース（請負業務や派遣業務など）を使用する必要が発生した際に、本情報システムにより、必要な人材リソース条件を指定し、迅速な検索と適切なマッチングを行い人材の有効的な活用を行う。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。
この図１に示すように第１の実施形態の人材マッチングシステムは、募集側属性登録部１、募集側属性情報記憶部２、募集側要求登録部３、募集側要求情報記憶部４、募集側マッチング要求部５、提供側属性登録部６、提供側属性情報記憶部７、提供側マッチング要求部８、適合度算出部９、適合度履歴記憶部１０、募集側マッチング結果表示部１１、募集側候補選択部１２、提供側マッチング結果表示部１３、提供側候補選択部１４、候補処理部１５、候補履歴記憶部１６、開示履歴記憶部１７、募集側選択結果設定部１８、提供側選択結果設定部１９、成約処理部２０、成約履歴記憶部２１、募集側成果設定部５１、提供側成果設定部５２、成果処理部５３、成果情報記憶部５４、募集側類似マッチング要求部１０１、提供側類似マッチング要求部１０２、類似マッチング処理部１０３、募集側類似マッチング結果表示部１０４、提供側類似マッチング結果表示部１０５、募集側類似情報記憶部１０６、提供側類似情報記憶部１０７および類似マッチング履歴記憶部１０８を含む。

なお、この人材マッチングシステムは、例えば汎用のサーバ装置やコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そして募集側属性登録部１、募集側要求登録部３、募集側マッチング要求部５、提供側属性登録部６、提供側マッチング要求部８、適合度算出部９、募集側マッチング結果表示部１１、募集側候補選択部１２、提供側マッチング結果表示部１３、提供側候補選択部１４、候補処理部１５、募集側選択結果設定部１８、提供側選択結果設定部１９、成約処理部２０、募集側成果設定部５１、提供側成果設定部５２、成果処理部５３、募集側類似マッチング要求部１０１、提供側類似マッチング要求部１０２、類似マッチング処理部１０３、募集側類似マッチング結果表示部１０４および提供側類似マッチング結果表示部１０５は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに人材マッチングシステムは、上記のプログラムが上記のサーバ装置やコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをサーバ装置やコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。上記の記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。

募集側要求情報記憶部４、提供側属性情報記憶部７、適合度履歴記憶部１０、候補履歴記憶部１６、開示履歴記憶部１７、成約履歴記憶部２１、成果情報記憶部５４、募集側類似情報記憶部１０６、提供側類似情報記憶部１０７および類似マッチング履歴記憶部１０８は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらには光ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。

募集側属性登録部１は、募集側の基本的な属性情報（以下、募集側属性情報と称する）を入力するための入力画面を表示させる機能を持つ。募集側属性登録部１は、上記の入力画面に従って募集側により入力される募集側属性情報を募集側属性情報記憶部２へ登録する。募集側属性情報は、募集者ＩＤ、会社名、部署名、担当者、連絡先、メールアドレス、会社信用度情報などを含む。なお、募集側属性登録部１は、募集側に対して予め発行された募集側ログインＩＤおよびパスワードを使用して募集側の認証を行う。

募集側属性情報記憶部２は、募集側属性情報のデータ保管を行う。募集側属性情報記憶部２は、過去データを蓄積していく。図２は募集側属性情報記憶部２が募集側属性情報のデータ保管を行うための募集側基本情報テーブルを示す図である。

募集側要求登録部３は、募集側が要求する人材リソースの条件の情報（以下、要求情報と称する）を入力するための入力画面を表示させる機能を持つ。要求情報は、スキル条件やテキスト条件などよりなる。例えば募集側が、ＷＥＢＴＯＰ構築技術のスキルレベルが「２」で、自由記述であるテキストの条件が「ブラウザ」である人材リソースを募集する場合は、スキル条件として「ＷＥＢＴＯＰ構築技術のスキルレベルが２」が、テキスト条件として「ブラウザ」がそれぞれ入力される。募集側要求登録部３は、要求情報が入力される毎にユニークな募集者案件ＩＤを発行するとともに、その時点の日時を示す入力日時情報を作成する。募集側要求登録部３は、募集者案件ＩＤおよびを入力日時情報を、それぞれスキル条件およびテキスト条件に付加してなる募集側スキル情報および募集側テキスト情報を募集側要求情報記憶部４へ登録する。なお募集側要求登録部３は、募集側スキル情報においては、スキル条件をスキルＩＤおよび募集スキルレベルにより表す。募集側要求登録部３は、スキルＩＤを図３に示すようなスキルテーブルに基づいて決定する。例えば上記の「ＷＥＢＴＯＰ構築技術のスキルレベルが２」は、スキルＩＤ「SK0001」、募集スキルレベル「２」として表わす。募集側要求登録部３は、募集側テキスト情報にも、上記のスキルＩＤを含める。

募集側要求情報記憶部４は、募集側スキル情報および募集側テキスト情報のデータ保管を行う。募集側要求情報記憶部４は、過去データを蓄積していく。図４は募集側要求情報記憶部４が募集側スキル情報のデータ保管を行うための募集側スキル管理テーブルを示す図である。図５は募集側要求情報記憶部４が募集側テキスト情報のデータ保管を行うための募集側テキスト情報テーブルを示す図である。これら２つのテーブルにより、募集者案件ＩＤまたはスキルＩＤをキーとして募集側の要求情報が管理される。

募集側マッチング要求部５は、募集側要求情報記憶部４に登録されている要求情報の指定と、マッチングの開始指示とを受け付ける。募集側マッチング要求部５は、指定された要求情報に対応付けられた募集者案件ＩＤを示した開始指示を適合度算出部９へ出力する。

提供側属性登録部６は、提供側が提供する人材リソースの基本的な属性情報（以下、提供側属性情報と称する）、スキル条件およびテキスト条件を入力するためのデータ入力画面を表示させる機能を持つ。提供側属性登録部６は、上記の入力画面に従って提供側により入力される提供側属性情報を提供側属性情報記憶部７へ登録する。提供側属性情報は、提供者ＩＤ、提供者名、所属提供会社ＩＤ、所属提供会社名、住所、連絡先、メールアドレスなどを含む。提供側属性登録部６は、スキル条件およびテキスト条件が入力される毎に、その時点の日時を示す入力日時情報を作成する。提供側属性登録部６は、入力日時情報と提供者ＩＤとを、それぞれスキル条件およびテキスト条件に付加してなる提供側スキル情報および提供側テキスト情報を提供側属性情報記憶部７へ登録する。

提供側属性情報記憶部７は、提供側属性情報、提供側スキル情報および提供側テキスト情報のデータ保管を行う。提供側属性情報記憶部７は、過去データを蓄積していく。図６は提供側属性情報記憶部７が提供側属性情報のデータ保管を行うための提供側基本情報テーブルを示す図である。図７は提供側属性情報記憶部７が提供側スキル情報のデータ保管を行うための提供側スキル管理テーブルを示す図である。図８は提供側属性情報記憶部７が提供側テキスト情報のデータ保管を行うための提供側テキスト情報テーブルを示す図である。

提供側マッチング要求部８は、マッチングの開始指示を受け付け、適合度算出部９に対してマッチングの開始指示を出す。

適合度算出部９は、図９に示すようなポジティブ・ネガティブ管理テーブルと、図１０に示すようなテキスト辞書テーブルを持つ。適合度算出部９は、募集側要求情報記憶部４および提供側属性情報記憶部７に保管された情報、ポジティブ・ネガティブ管理テーブルおよびテキスト辞書テーブルを参照して募集側が要求する人材リソースと提供側が提供する人材リソースとの適合度を算出し、この適合度に基づいて適合検索を行う。適合度算出部９は、適合検索の結果を示す検索適合結果情報を適合度履歴記憶部１０へ書き込む。検索適合結果情報の詳細については後述するが、この検索適合結果情報はユニークな適合ＩＤをキーとして管理される。

適合度履歴記憶部１０は、検索適合結果情報を蓄積する。図１１は適合度履歴記憶部１０が検索適合結果情報を蓄積するための適合度履歴テーブルを示す図である。

募集側マッチング結果表示部１１は、検索適合結果情報を募集側に対して表示する。募集側マッチング結果表示部１１は、例えば適合度が高い検索適合結果情報から順に表示する。

募集側候補選択部１２は、募集側マッチング結果表示部１１による表示に基づいて募集側が候補者と判断した提供側を選択する。この際に募集側候補選択部１２は、候補者となる提供側に対してどのような情報内容およびどの程度を開示するかを設定する。この開示設定の情報は、開示履歴機能部に記憶される。

提供側マッチング結果表示部１３は、検索適合結果情報を提供側に対して表示する。提供側マッチング結果表示部１３は、例えば適合度が高い検索適合結果情報から順に表示する。

提供側候補選択部１４は、提供側マッチング結果表示部１３による表示に基づいて提供側が候補者と判断した募集側を選択する。この際に提供側候補選択部１４は、候補者となる募集側に対してどのような情報内容およびどの程度を開示するかを設定する。この開示設定の情報は、開示履歴機能部に記憶される。

候補処理部１５は、募集側および提供側でそれぞれ候補選択された情報を処理し、候補履歴記憶部１６に対して候補履歴情報を送る。候補履歴情報は、提供者・募集者案件ＩＤ、候補日時、候補提供者・募集者案件ＩＤ、候補順位および適合ＩＤを含む。例えば、募集者案件ＩＤが「B0001」である案件において、適合ＩＤが「M0001」である検索適合結果情報のなかで提供者ＩＤである提供者の候補が１位とされた場合、候補処理部１５は、提供者・募集者ＩＤとして「B0001」、候補日時として設定日時である「2000／10／10」、候補提供者・募集者案件ＩＤとして「T0001」、候補順位として「1」、適合ＩＤとして「M0001」をそれぞれ含んだ候補履歴情報を候補履歴記憶部１６に送る。

候補履歴記憶部１６は、候補処理部１５から送られた候補履歴情報を蓄積する。図１２は候補履歴記憶部１６が候補履歴情報を蓄積するための候補履歴テーブルを示す図である。

開示履歴記憶部１７は、候補選択した相手に対する情報開示の履歴情報（以下、開示履歴情報と称する）を蓄積する。図１３は開示履歴記憶部１７が開示履歴情報を蓄積するための開示履歴テーブルを示す図である。この図１３に示すように開示履歴情報には開示レベルが含まれる。この開示レベルは、どの範囲の情報を開示するかを記すものである。開示レベルは例えば次のように定められる。
レベル３：全情報を開示。
レベル２：会社名、個人名、連絡先等のマッチングに直接関係しない所の情報は非開示。
レベル１：レベル２に加えて、テキスト形式の情報は非開示。
例えば、募集者案件「B0001」についての適合ＩＤ「M0001」に対する開示レベルが「レベル２」で設定された場合は、開示履歴情報には、提供者・募集者案件ＩＤとして「B0001」、開示レベルとして「2」、適合ＩＤとして「M0001」、開示日時として設定日時である「2000／10／05」が記憶される。

募集側選択結果設定部１８は、候補履歴記憶部１６に蓄積された提供側候補の中から成約させる提供側を募集側に選択させる。

提供側選択結果設定部１９は、候補履歴記憶部１６に蓄積された募集側候補の中から成約させる募集側を提供側に選択させる。

成約処理部２０は、候補選択した相手と成約に関する情報（以下、成約履歴情報と称する）を処理する。成約処理部２０は、成約履歴情報を成約履歴記憶部２１に送信する。成約履歴情報は、適合ＩＤおよび成約日時を含む。例えば、適合ＩＤが「M0001」の適合案件が2000年10月31日に成約された場合は、適合ＩＤが「M0001」とされ、成約日時が「2000／10／31」とされる。

成約履歴記憶部２１は、成約履歴情報を蓄積する。図１４は成約履歴記憶部２１が成約履歴情報を蓄積するための成約履歴テーブルを示す図である。この成約履歴記憶部２１に記憶された成約履歴情報は、適合度算出部９が適合度を算出する際に成約要求情報として使用される。

募集側成果設定部５１は、募集側が提供側から提供された人材リソースを実際に雇用した際の当該人材リソースの成果を募集側に入力させる。募集側成果設定部５１は、入力された成果を示す成果情報を成果処理部５３へ出力する。

提供側成果設定部５２は、提供側が募集側へ提供した人材リソースが実際に雇用された際に、要求情報の妥当性（例えば、要求情報の事実度をスキルレベルで示す）などを提供側に入力させる。提供側成果設定部５２は、入力された妥当性などを示す成果情報を成果処理部５３へ出力する。

成果処理部５３は、募集側成果設定部５１および提供側成果設定部５２からそれぞれ出力された成果情報を入力された情報を成果情報記憶部５４に格納する。また成果処理部５３は、成果情報に基づいて成果補正情報を作成する。なお、成果情報は、募集側および提供側本人は原則閲覧できないものとする。成果情報は、提供者・募集者案件ＩＤ、適合ＩＤ、スキルＩＤおよび評価スキルレベルを含む。成果補正情報は、提供者・募集者案件ＩＤ、スキルＩＤおよび補正値ｋを含む。

成果情報記憶部５４は、成果情報および成果補正情報を格納する。図１５は成果情報記憶部５４が成果情報を格納するための成果情報テーブルを示す図である。図１６は成果情報記憶部５４が成果補正情報を格納するための成果補正テーブルを示す図である。

次に以上のように構成された第１の実施形態の人材マッチングシステムの動作について説明する。
この人材マッチングシステムを利用して人材リソースを雇用しようとする募集元企業は、募集側属性登録部１にアクセスし、募集側属性情報を入力する。募集側属性登録部１は、この募集側属性情報の入力を受け付け、入力された募集側属性情報を募集側属性情報記憶部２へ登録する。次に募集側は、募集側要求登録部３にアクセスし、スキル条件およびテキスト条件を入力する。募集側要求登録部３は、このスキル条件およびテキスト条件の入力を受け付け、入力されたスキル条件およびテキスト条件を含んだ募集側要求情報を募集側要求情報記憶部４に登録される。これにより、募集元企業は、次回ログインした場合には以前に登録した募集側要求情報を呼び出せ、再度入力は不要なものになる。

一方、この人材マッチングシステムを介して提供しようとする人材リソースを持つ人材派遣業者や人材リソース自体となる個人などの提供者は、提供側属性登録部６にアクセスし、提供側属性情報、スキル条件およびテキスト条件を入力する。提供側属性登録部６は、この入力された提供側属性情報を提供側属性情報記憶部７へ登録するとともに、入力されたスキル条件を含んだ提供側スキル情報およびテキスト条件を含む提供側テキスト情報を提供側属性情報記憶部７へ登録する。

募集元企業は、上記のように入力したスキル条件およびテキスト条件にマッチングする人材リソースを検索したいとき、募集側マッチング要求部５にアクセスし、募集側マッチング要求部５により表示される操作画面にて１組のスキル条件およびテキスト条件を選択するとともに、上記の操作画面内に設けられたマッチング実行ボタンを押下する。これに応じて募集側マッチング要求部５は、選択されたスキル条件およびテキスト条件に対して割り付けられた募集者案件ＩＤを指定した開始指示を適合度算出部９へ送る。

この開始指示を受けると適合度算出部９は、開始指示に示された募集者案件ＩＤに関する要求情報を募集側要求情報記憶部４から取得する。また適合度算出部９は、成約履歴記憶部２１および成果情報記憶部５４に記憶された情報から補正項を導き出す。そして適合度算出部９は、募集側要求情報記憶部４から取得した要求情報に補正項を加算した値を適合用の要求情報とする。適合度算出部９は同様に、提供側属性情報記憶部７から提供側の属性情報を取得して、適合用の属性情報を得る。そして適合度算出部９は、属性情報の中から要求情報に適合するものを検索適合する。適合度算出部９は、検索適合の結果を示す検索適合結果情報を適合度履歴記憶部１０に格納する。例えば図１１に示される１つの検索適合結果情報は、提供者「T0001」と募集案件「B0001」の総合適合度「26.3」、スキルデータ適合度「17.3」、テキスト情報適合度「9」として適合日時「2000/10/1」になされた適合結果が、適合ＩＤ「M0001」をキーとして示されている。このように適合度履歴記憶部１０に格納された検索適合結果情報に基づいて、募集側マッチング結果表示部１１により検索適合の結果が募集側に向けて表示される。

募集元企業は、募集側マッチング結果表示部１１が行う表示により検索適合の結果を確認する。募集元企業は、検索適合の結果に成約に向けてアクセスしたいと思う人材リソース（以下、成約候補リソースと称する）が存在したならば、募集側候補選択部１２にアクセスして成約候補リソースを指定する。さらにその成約候補リソースに対して募集側の属性情報および要求情報をどのレベルまで開示するかを指定する。募集側候補選択部１２は、指定された成約候補リソースおよび開示レベルを候補処理部１５へ通知する。候補処理部１５は、通知された開示レベルを示す開示履歴情報を開示履歴記憶部１７の開示履歴テーブルに保存する。また候補処理部１５は、通知された成約候補リソースに関する候補履歴情報を作成し、この候補履歴情報を候補履歴記憶部１６の候補履歴テーブルに格納する。候補処理部１５は、募集側に関する候補履歴情報と提供側に関する候補履歴情報とにおいて候補選択が両者合ったものが存在するならば、そのデータを提供側の開示条件で設定された範囲に限って募集側選択結果設定部１８に送る。募集側選択結果設定部１８は、候補履歴記憶部１６から送られてきたデータに基づいて、提供側が選択した候補群（提供側候補群）の属性情報および提供側要求情報を表示する。

募集元企業は、表示された情報を閲覧し、成約するか否かを判断する。もし、表示された提供側候補群のうちのいずれかと成約することを決定した場合に募集元企業は、成約する候補を１つ選択した上で、募集側選択結果設定部１８による表示中に設けられた成約ボタンを押下する。募集側選択結果設定部１８は、成約ボタンの押下に応じて、上記の選択された候補を成約処理部２０へ通知する。

成約処理部２０は、募集側および提供側の双方から成約決定がなされたか否かを確認する。確認がとれた場合に成約処理部２０は、募集側に対して成約成立の通知を行う。また成約処理部２０は、成約履歴情報を作成し、この成約履歴情報を成約履歴記憶部２１の成約履歴テーブルに格納する。

上記のような成約に基づいて雇用した人材リソースの契約期間が終了した際、募集元企業は募集側成果設定部５１にアクセスし、その人材リソースの成果を入力する。募集側成果設定部５１は、入力された情報を成果処理部５３へ通知する。成果処理部５３は、募集側成果設定部５１から通知された情報に基づいて成果情報を作成し、この成果情報を成果情報記憶部５４の成果情報テーブルに保存する。

一方、提供者は、上記のように登録したスキル条件およびテキスト条件にマッチングする人材リソースを求めている募集元企業を検索したいとき、提供側マッチング要求部８にアクセスし、提供側マッチング要求部８により表示される操作画面にて１組のスキル条件およびテキスト条件を選択するとともに、上記の操作画面内に設けられたマッチング実行ボタンを押下する。これに応じて提供側マッチング要求部８は、選択されたスキル条件およびテキスト条件に対して割り付けられた募集者案件ＩＤを指定した開始指示を適合度算出部９へ送る。

適合度算出における動作は、上記募集側の場合と同様である。適合度算出の結果は、提供側マッチング結果表示部１３にて表示される。提供者は、提供側マッチング結果表示部１３が行う表示により検索適合の結果を確認し、成約に向けてアクセスしたいと思う企業（以下、成約候補企業と称する）を提供側候補選択部１４にて指定する。さらにその成約候補リソースに対して募集側の属性情報および要求情報をどのレベルまで開示するかを指定する。提供側候補選択部１４は、指定された成約候補リソースおよび開示レベルを候補処理部１５へ通知する。候補処理部１５は、通知された開示レベルを示す開示履歴情報を開示履歴記憶部１７の開示履歴テーブルに保存する。また候補処理部１５は、通知された成約候補企業に関する候補履歴情報を作成し、この候補履歴情報を候補履歴記憶部１６の候補履歴テーブルに格納する。候補処理部１５は、提供側に関する候補履歴情報と募集側に関する候補履歴情報とにおいて候補選択が両者合ったものが存在するならば、そのデータを募集側の開示条件で設定された範囲に限って提供側選択結果設定部１９に表示させる。

提供者は、表示された情報を閲覧し、成約する候補を１つ選択した上で、提供側選択結果設定部１９による表示中に設けられた成約ボタンを押下する。提供側選択結果設定部１９は、成約ボタンの押下に応じて、上記の選択された候補を成約処理部２０へ通知する。

上記のような成約に基づく就労の契約期間が終了した際、提供者は提供側成果設定部５２にアクセスし、その募集元企業に関する評価を成果として入力する。提供側成果設定部５２は、入力された情報を成果処理部５３へ通知する。成果処理部５３は、提供側成果設定部５２から通知された情報に基づいて成果情報を作成し、この成果情報を成果情報記憶部５４の成果情報テーブルに保存する。

成約履歴記憶部２１に記憶された成約履歴情報および成果情報記憶部５４に記憶された成果情報は、今回の募集側または提供側が関係する以後の適合度算出の際に計算項として使用され、適合検索に対してフィードバックをかける。

次に上述の動作説明における「成約履歴・評価のフィードバック動作」および「適合度算出」に関して以下に詳細に説明する。

＜成約履歴・評価のフィードバック動作について＞
成果情報と成約とを適合度履歴テーブルも介しての結びつきを利用して、提供側属性情報記憶部７の提供側スキル情報テーブルおよび提供側テキスト情報テーブルにおいて該当するマッチングの際に使用された提供側属性情報を参照する。

同様に、このタイムスタンプから募集側の要求情報の過去情報から最新までが格納されている募集側要求情報記憶部４の募集側スキル情報テーブルおよび募集側テキスト情報テーブルにおいて該当するマッチングの際に使用された募集側要求情報を参照することが可能になる。そしてマッチング動作の際に、この募集側要求情報および提供側属性情報に対して評価情報に基づいた重みをかけたものおよび、成約の状況（成約の回数および鮮度等）を反映させる。

具体的には、以下のようになる。
適合度算出部９は、契約の１つが行われた際の提供者の各スキルが入力したレベル値（入力スキルレベル）と評価スキルレベルとの差から、入力されたスキルレベルの補正値Difnを求めて、その補正値を考慮したスキルレベル値を利用してマッチングを行う。

まず補正値Difnは、
Difn＝（評価スキルレベル−入力スキルレベル）×Gdf
Gdf：入力スキルレベルと評価スキルレベルとの差に対する重み付け係数
のようになる。係数Gdfは、入力スキルレベルの入力日時と評価時とが近いほど「１」に原則近づくように定める。すなわち適合度算出部９は、入力スキルレベルと契約後の評価スキルレベルとの差に対して、入力スキルレベルが入力されてから契約終了（評価時）までの経過時間に沿った重み付けを行って、補正値Difnを求める。

係数Gdfの関数化には周知の様々な方法を用いることが可能であるが、本実施形態では最小二乗法による回帰分析を用いる。

適合度算出部９は、以上のように求めた補正項Difnを今回の入力スキルレベルに加算することで、今回のマッチングに使用するスキルレベルを求める。

また適合度算出部９は、成約の補正項をDicnとして、この値をマッチングに使用するスキルレベルに反映させる。補正項Dicnは募集側および提供側の両方において、
Dicn＝成約回数／現時点からの一番最近の成約日時までの月数
とする。補正項Dicnは個別スキルではなくて案件ごとの成約回数、成約日時に基づく。また、補正項Dicnは、上限値を予め決めておく。例えばここでは「１０」とする。

＜適合度算出に関して＞
適合度算出部９は、適合度算出に辺り、上述のフィードバックを加味したスキルレベルを使用するものとする。

まず、数値化されたデータであるスキル情報に関する適合度の算出手順について説明する。

各要素にスキル毎のレベルを持ったベクトルをXiを以下のように定義する。
Xi＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（xi1, xi2, ．．．, xip）
募集側の数値化された要求情報iについて、p種類のスキルレベルに対する要求をベクトルYiとし、次のように示す。
Yi＝（yi1, yi2, ．．．, yip）
なお、要求がないスキルについては、NULL値とする。

適合度の計算法としては、
・ユークリッド距離を利用する方法
・マハラノビ距離を利用する方法
・内積値を利用する方法
などが適用可能であるが、ここではユークリッド距離を利用する方法を例に示す。

XiとYiのユークリッド距離は、
（Σ（Xi−Yi）^2））^（0.5）
となる。
適合度算出部９は、このユークリッド距離を算出した上で、スキルデータ適合値Dｎを、
Dn＝20×（Kg−XiとYiのユークリッド距離）／Kg
のように定める。ただし、各スキル項目の満点を５点とすると、その際の最長のユークリド距離は25^0.5になるので、Kgは（25×要求案件のスキル項目数）^0.5と定める。なお、上記の計算により求まる値がマイナスになる場合に適合度算出部９は、スキルデータ適合値Dnを上記の式に拘らずに「０」とする。

次に、適合度算出においてテキスト情報をどのように扱うかに関して説明する。
適合度算出部９は、提供者側のテキスト情報から助詞等を目安に語句を抽出する。抽出の際に適合度算出部９は、同一語句が出現する回数Ｗを測定する。例えば、テキスト情報の中に「jdk」が３回出現するならば、適合度算出部９は、語句「jdk」を抽出するとともに、この語句「jdk」に関する出現回数Ｗを「３」と測定する。

そして適合度算出部９は、抽出した語句に対して、テキスト辞書テーブルを利用して数値化データRpを以下のような手順により得る。
テキスト辞書テーブルには、互いに関連する２つの語句と、その語句の関係度が記述されている。例えば図１０では、語句「jdk」と語句「j2SE」とが互いに関連し、その関係度が「２」であることを示している。また、語句「CA」と語句「認証局」とが互いに関連し、その関係度が「２」であることを示している。なお、関係度は「０」から「２．５」の範囲であることとする。

適合度算出部９は、募集側テキスト情報内の語句に対して、同種のスキルに関する提供側テキスト情報から同一の語句が抽出できたならば、数値化データRpは最大値「２．５」とする。具体的には、募集案件のWEBTOP構築技術スキルに関するテキスト記述内、および提供者のWEBTOP構築技術スキルに関するテキスト記述内のいずれにも語句「jdk」が含まれていた場合に適合度算出部９は、語句「jdk」に関する数値化データRpを「２．５」とする。

同一の語句が抽出できなかったならば適合度算出部９は、募集側テキスト情報内の語句に対してテキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が同種のスキルに関する提供側テキスト情報から抽出できるか否かを確認する。そして該当する語句が抽出できるならば適合度算出部９は、それらの語句の関係度を数値化データRpとする。具体的には、募集案件のWEBTOP構築技術スキルに関するテキスト記述内の語句「jdk」が提供者のWEBTOP構築技術スキルに関するテキスト記述内から抽出できず、提供者のWEBTOP構築技術スキルに関するテキスト記述内から語句「j2SE」が抽出できる場合に適合度算出部９は、語句「jdk」に関する数値化データRpを「２」とする。

次に適合度算出部９は、数値化データRpに出現回数Ｗを加味して、１つの語句の適合度Raを算出する。すなわち適合度算出部９は、適合度Raを、
Ra＝Rp＋Ｗ×0.1
として算出する。

また適合度算出部９は、提供側テキスト情報に対してポジティブ・ネガティブ管理テーブルからポジティブ・ネガティブワードおよびポジティブ・ネガティブレベルVpnを取り出して、テキスト情報とポジティブ・ネガティブワードが合致する言葉にポジティブ・ネガティブレベルを加算する。

例えば、図９に示すようにポジティブ・ネガティブ管理テーブルに、ポジティブ・ネガティブワードとして「DOS」が、またそのポジティブ・ネガティブレベルとして「−0.5」が含まれていて、その「DOS」がテキストワードに含まれていれば、適合度算出部９は「−0.5」を加える。

次に適合度算出部９は、募集側のスキル項目１つに関するテキスト語句が一語であった場合に、
KL1＝Ra＋Vpn
とおき、またテキスト語句が複数あった場合に、
KL2＝（各テキスト語句のRa＋Vpn）／（テキスト語句の数）
とおいた上で、これを募集側の各スキル項目で計算したものに「２０」を積算したものをテキスト情報適合度Dtとする。すなわち、テキスト情報適合度Dtは、
Dt＝20×（各スキル項目のKL2の和）／（5×スキル項目の数）
となる。

以上から適合度算出部９は、スキルレベルとテキスト情報との両方を勘案し、さらに前述の成約履歴の回数に関する補正項Dicnを考慮した総合適合度Ｄを、
Ｄ＝Dn＋Dt＋Dicn（募集）＋Dicn（提供）
とする。適合度算出部９は、この値を適合の結果値として扱う。

以下に、以上のような適合度算出部９の動作による人材マッチングを、より具体的に説明する。
図２に示すように、募集元企業である募集一屋株式会社および募集二屋株式会社に関する募集側属性情報が募集側基本情報テーブルに格納されていることとする。また募集側スキル情報テーブルおよび募集側テキスト情報テーブルには、上記の募集もと企業に関する図４および図５に示すような募集側スキル情報および募集側テキスト情報が登録されていることとする。

図６に示すように、提供者である鈴木提一郎（提供者ＩＤ：T0001）、青森今日子（提供者ＩＤ：T0002）および山形武志（提供者ＩＤ：T0003）に関する属性情報が提供側基本情報テーブルに登録されていることとする。また提供側スキル情報テーブルおよび提供側テキスト情報テーブルには、上記の提供者に関する図７および図８に示すような提供側スキル情報および提供側テキスト情報が登録されていることとする。

このとき、募集一屋株式会社のスキルベクトルは、
Y1＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（2, 3, null, ．．．, xip）
となる。株式会社提供Ａのスキルベクトルは、
X1＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（3, 2, null, ．．．, null）
となる。株式会社提供Ｂのスキルベクトルは、
X2＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（4, null, 3, ．．．, null）
となる。

次に結果評価の補正項Difnが今回以下ような場合として補正する。

Y1のDifn＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（0, 0, null, ．．．, xip）
X1のDifn＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（0.2, 0.1, null, ．．．, null）
X2のDifn＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（0, null, 0.1, ．．．, null）
以上から、今回のマッチングに使用するスキルレベルは、「今回の入力スキルレベル＋Difn」となる。

募集一屋株式会社のスキルベクトルは、
Y1＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（2, 3, null, ．．．, xip）
となる。株式会社提供Ａのスキルベクトルは、
X1＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（3.2, 2.1, null, ．．．, null）
となる。株式会社提供Ｂのスキルベクトルは、
X2＝（WEBTOP技術スキルレベル，JAVAプログラミングスキルレベル,ＳＱＬプログラミングスキルレベル, , ．．．,）＝（4, null, 3.1, ．．．, null）
となる。

Y1とX1のスキルデータ適合度Dnは、
Dn＝（（25×2）^2−（Y1とX1とのユークリッド距離））×20／（25×2）^2
＝（7.07−（（2−2）^2＋（3−2.1）^2）^0.5）×2.83
＝17.26
となる。Y1とX2のスキルデータ適合度Dnは、
Dn＝（（25×2）^2−（Y1とX2のユークリッド距離））×20／（25×2）^2
＝（7.07−（（2−4）^2＋（3−0）^2）^0.5）×2.83
＝9.79
となる。

募集一屋株式会社のスキルに関して要求するテキスト情報は以下のようになる。

WEBTOP構築技術スキル：ブラウザ
ＪＡＶＡプログラミング：jdk
ＳＱＬプログラミング：なし
株式会社提供Ａのスキルに関するテキスト情報は以下のようになる。

WEBTOP構築技術スキル：ブラウザ
ＪＡＶＡプログラミング：J2SE
ＳＱＬプログラミング：なし
株式会社提供Ｂのスキルに関するテキスト情報は以下のようになる。

WEBTOP構築技術技術スキル：最新バージョン
ＪＡＶＡプログラミング：jdk
ＳＱＬプログラミング：なし
また、募集一屋株式会社が登録しているポジティブ・ネガティブワード情報は以下のようになる。

WEBTOP技術スキル：
ポジティブネガティブワード：DOS
ポジティブネガティブ値：−0.5
ポジティブ・ネガティブワードに登録されている海外開発を加算したテキスト情報適合度Dtは、募集一屋株式会社と株式会社提供Ａとに関しては、
Dt＝（2.5＋0＋2.5−0.5）×20／（5×2）
＝9
となる。募集一屋株式会社と株式会社提供Ｂとに関しては、
Dt＝（0＋0＋2.5＋0）×20／（5×2）
＝5
となる。

ここでDicnは、今回は以下のようになっている。

Dicn（募集一屋）：0
Dicn（株式会社提供Ａ）：0
Dicn（株式会社提供Ｂ）：0
よって、総合適合度Ｄは、募集一屋株式会社と株式会社提供Ａとに関しては、
D＝Dn＋Dt＋Dicn（募集）＋Dicn（提供）
＝17.3＋9＋0＋0
＝26.3
となる。募集一屋株式会社と株式会社提供Ｂとに関しては、
D＝Dn＋Dt＋Dicn（募集）＋Dicn（提供）
＝9.8＋5＋0＋0
＝14.8
となる。

以上のように第１の実施形態によれば、数値化されたスキルレベルだけではなく、テキスト形式の自由記述のデータを含めたマッチングを行うことにより、数値化された属性入力項目に制限されることなく、より広範な情報を参照してマッチングを行うことになる。例えばポジティブワード、ネガティブワードの制限等の幅の広い条件が設定可能となり、マッチング結果の精度の向上がはかれる。つまり、定量的および定性的の両面からマッチングを行うことにより自由度を広げ、なおかつ適切な人材を検索し適合させることが可能となる。これによって、従来の定量的なマッチングだけではマッチング成約しなかった募集者案件に対しても、成約の可能性を高める効果がある。

さらに第１の実施形態によれば、成約履歴・成果の情報も適合度算出において考慮しているので、さらに精度の高いマッチング結果を得ることが可能になる。

（第２の実施形態）
図１７は第２の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図１７において図１と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
この図１７に示すように第２の実施形態の人材マッチングシステムは、第１の実施形態の人材マッチングシステムが備えた各部に加えて、募集側類似マッチング要求部１０１、提供側類似マッチング要求部１０２、類似マッチング処理部１０３、募集側類似マッチング結果表示部１０４、提供側類似マッチング結果表示部１０５、募集側類似情報記憶部１０６、提供側類似情報記憶部１０７および類似マッチング履歴記憶部１０８を含む。

なお、この人材マッチングシステムは、例えば汎用のサーバ装置やコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そして募集側類似マッチング要求部１０１、提供側類似マッチング要求部１０２、類似マッチング処理部１０３、募集側類似マッチング結果表示部１０４および提供側類似マッチング結果表示部１０５は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに人材マッチングシステムは、上記のプログラムが上記のサーバ装置やコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、CD-ROMなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをサーバ装置やコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。募集側類似情報記憶部１０６、提供側類似情報記憶部１０７および類似マッチング履歴記憶部１０８は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらには光ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。

募集側類似マッチング要求部１０１は、類似マッチングの開始指示を募集側から受け付け、類似マッチング処理部１０３に対して募集側類似マッチング開始指示を出す。

提供側類似マッチング要求部１０２は、類似マッチングの開始指示を提供側から受け付け、類似マッチング処理部１０３に対して提供側類似マッチング開始指示を出す。

類似マッチング処理部１０３は、募集側類似マッチング開始指示を受けたならば、要求元の募集側と類似する別の募集側を募集側属性情報および要求情報を参照して検出する。類似マッチング処理部１０３は、このときの検出結果を示す募集側類似情報を募集側類似情報記憶部１０６に送る。類似マッチング処理部１０３は、提供側類似マッチング開始指示を受けたならば、要求元の提供側と類似する別の提供側を提供側属性情報および提供側類似情報を参照して検出する。類似マッチング処理部１０３は、このときの検出結果を示す提供側類似情報を提供側類似情報記憶部１０７に送る。また類似マッチング処理部１０３は、類似マッチングの結果を示す類似マッチング履歴情報を類似マッチング履歴記憶部１０８に送る。

募集側類似マッチング結果表示部１０４は、募集側の類似マッチングの結果を表示する。

提供側類似マッチング結果表示部１０５は、提供側の類似マッチングの結果を表示する。

募集側類似情報記憶部１０６は、募集側類似情報を格納する。図１８は募集側類似情報記憶部１０６が募集側類似情報を格納するための募集側類似情報テーブルを示す図である。この図１８に示すように募集側類似情報は、募集者案件ＩＤ、類似募集者案件ＩＤ、類似度および類似度判定日時を含む。

提供側類似情報記憶部１０７は、提供側類似情報を格納する。図１９は提供側類似情報記憶部１０７が提供側類似情報を格納するための提供側類似情報テーブルを示す図である。この図１９に示すように提供側類似情報は、提供者ＩＤ、類似提供者ＩＤ、類似度および類似度判定日時を含む。

類似マッチング履歴記憶部１０８は、類似マッチング履歴情報を格納する。図２０は類似マッチング履歴記憶部１０８が類似マッチング履歴情報を格納するための類似マッチング履歴テーブルを示す図である。この図２０に示すように類似マッチング履歴情報は、類似マッチングＩＤ、類似マッチング日時、提供者ＩＤ、募集者案件ＩＤおよび類似マッチング適合度を含む。

次に以上のように構成された第２の実施形態の人材マッチングシステムの動作について説明する。
類似マッチングとは、提供側が未知であるマッチングを推測することである。この類似マッチングを行うには、まず、提供者が提供側類似マッチング要求部１０２にアクセスし、類似マッチングの開始を指示する。提供側類似マッチング要求部１０２は、提供者からの指示に応じて、類似マッチング処理部１０３に対して提供側類似マッチング開始指示を出す。この提供側類似マッチング開始指示を受けた類似マッチング処理部１０３は、以下のような動作を行う。

類似マッチング処理部１０３は、提供者の属性と類似の別の提供者（類似提供者）を提供側属性情報記憶部７の提供側スキル情報テーブル、提供側テキスト情報テーブルから属性情報を取得して検出する。この類似の検出は、第１の実施形態で説明した適合度算出の手法を用いて行われる。類似マッチング処理部１０３は、検出した類似提供者の成約履歴を成約履歴記憶部２１から取得する。類似マッチング処理部１０３は、図１９に示すような提供側類似情報を作成し、この提供側類似情報を提供側類似情報記憶部１０７の提供側類似情報テーブルに格納する。この提供側類似情報は、次回同様の類似マッチングを行う際に、類似マッチング処理部１０３が参照するものとする。そして類似マッチング処理部１０３は、類似提供者と成約している募集案件の中で適合度が高いものを検出する。これをもって類似マッチング処理部１０３は、先ほどの提供者と類似提供者との類似度と、この適合度の積の値とを類似マッチング度候補とする。

一方、別ルートとして類似マッチング処理部１０３は、提供者と成約した募集案件の中で（下記のS10である募集者B３群の中で比較して）適合度が高いものを検出し、その適合度を一次保持しておく。そして類似マッチング処理部１０３は、この一時保持されている募集案件と類似の募集案件を先ほどと同様に類似検出して、類似度が高い募集案件を検出する。これをもって類似マッチング処理部１０３は、適合度と類似度の積の値を別ルートの類似マッチング度候補とする。

最後に類似マッチング処理部１０３は、類似マッチングの結果を提供側類似マッチング結果表示部１０５へ送って表示させるるとともに、類似マッチング履歴記憶部１０８の類似マッチング履歴テーブルに格納する。募集側類似マッチング結果表示部１０４および提供側類似マッチング結果表示部１０５は、類似マッチングの結果を表示する。

なお、募集者→提供者も同様に類似マッチングを行える。

さらに具体的には、以下のようになる。

対象提供者A1と類似提供者A2との類似度をS0、類似提供者A2と募集案件B2との適合度をS1とするとき、類似マッチング処理部１０３は類似マッチング適合度T1を、
T1＝S0×S1
として求める。

対象提供者A1と募集案件B3との適合度をS10、募集者B3と類似の募集案件B4との類似度をS11とするとき、類似マッチング処理部１０３は類似マッチング適合度T2を、
T2＝S10×S11
として求める。

類似マッチング処理部１０３は、これらの類似マッチング適合度の中で最も高い値を示す募集案件を、類似マッチング候補の一番の順位とする。

以下に、以上のような類似マッチング処理部１０３の動作による類似マッチングを、より具体的に説明する。
提供者A1の類似マッチングを想定してみる。
提供者A1と類似の提供者A2との類似度S0が「15」で、類似提供者A2と募集案件B2との適合度S1が「18」である場合、類似マッチング適合度T1は、
T1＝S0×S1＝15×18＝270
となる。

別ルートで、対象提供者A1と募集案件B3との適合度S10が「10」で、募集者B3と類似の募集案件B4との類似度S11が「14」である場合、類似マッチング適合度T2は、
T2＝S10×S11＝10×14＝140
となる。ここで、
T1＞T2
であるので、この場合は提供者A1の類似マッチングの結果としては募集案件B1が筆頭の類似マッチングとなり、その類似マッチング適合度は「270」となる。

以上のように第２の実施形態によれば、人材の募集を対象時期に行わなかったような募集側に対してもマッチングを行うことにより、提供者側に対して新たな人材派遣・請負ビジネスの機会を提供することが可能となる。

（第３の実施形態）
図２１は第３の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図２１において図１および図１７と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。

第３の実施形態の人材マッチングシステムは、第２の実施形態の人材マッチングシステムが備える各部を備えている。ただし図２１においては、これらの各部のうちの募集側要求情報記憶部４、提供側属性情報記憶部７および適合度算出部９のみを示し、他の各部は図示を省略している。そして図２１に示すように第３の実施形態の人材マッチングシステムは、第２の実施形態の人材マッチングシステムが備えた各部に加えて、ギャップ分析・未来予測演算部５０１、ギャップ分析・未来予測要求部５０２、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３、ギャップ分析・未来予測表示部５０４、育成情報生成部５０５、育成情報記憶部５０６および育成情報表示部５０７を備える。

なお、この人材マッチングシステムは、例えば汎用のサーバ装置やコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そしてギャップ分析・未来予測演算部５０１、ギャップ分析・未来予測要求部５０２、ギャップ分析・未来予測表示部５０４、育成情報生成部５０５および育成情報表示部５０７は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに人材マッチングシステムは、上記のプログラムが上記のサーバ装置やコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、CD-ROMなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをサーバ装置やコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３および育成情報記憶部５０６は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらには光ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。

ギャップ分析・未来予測演算部５０１は、募集側要求情報記憶部４に蓄積された募集側要求情報および提供側属性情報記憶部７に蓄積された提供側属性情報と、過去時における募集側の要求予測、過去時における提供側の属性情報の予測、育成計画と結果のズレを利用して、データの推移傾向を算出し、未来（例えば１年後や２年後）における募集側要求情報と提供側属性情報とを予測する。ギャップ分析・未来予測演算部５０１は、予測した募集側要求情報（以下、予測募集側要求情報と称する）および予測した提供側属性情報（以下、予測提供側属性情報）を、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３に格納する。

ギャップ分析・未来予測要求部５０２は、ギャップ分析・未来予測演算部５０１に対しての実行要求を受け付ける。ギャップ分析・未来予測要求部５０２は、上記の実行要求がなされたことに応じて、ギャップ分析・未来予測演算部５０１に対して開始指示を送る。

ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３は、予測募集側要求情報および予測提供側属性情報のデータ保管を行う。ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３は、図２２に示すような要求情報予測テーブル、図２３に示すような提供情報予測テーブル、図２４に示すような育成制御ズレ予測テーブル、図２５に示すような要求情報ズレ情報テーブル、図２６に示すような提供情報ズレ情報テーブルをそれぞれ有する。

ギャップ分析・未来予測表示部５０４は、ギャップ分析・未来予測要求部５０２で指定された条件に従い、ギャップ分析・未来予測演算部５０１が作成した情報を表示する。

育成情報生成部５０５は、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の情報と、内蔵する図２７に示すような講習レベル対応テーブルとをもとに、提供側における各個人の育成のための将来計画を生成する。育成情報生成部５０５は、生成した将来計画を示した育成情報を作成して、この育成情報を育成情報記憶部５０６へ格納する。育成情報は例えば、必要とされるスキル向上のために行うべき教育などの処置の内容を示す情報とする。

育成情報記憶部５０６は、育成情報のデータ保管を行う。図２８は育成情報記憶部５０６が育成情報を保管するための育成計画テーブルを示す図である。

育成情報表示部５０７は、育成情報記憶部５０６に格納された育成情報の内容を表示する。育成情報表示部５０７が表示する情報は、提供側の育成対象の個人属性とスキルの種類とその目標値、およびスキル向上のために行うべき教育などの処置の内容などである。

次に以上のように構成された第３の実施形態の人材マッチングシステムの動作について説明する。
第３の実施形態では、利用主体は提供側の人材提供企業側の管理者（例えば、役職者クラス）を想定する。提供側は、募集側要求情報および提供側属性情報が未来（例えば１年後、２年後）においてどのような内容となるかを知りたいときには、ギャップ分析・未来予測要求部５０２にアクセスして、実行要求を行う。この実行要求を受けるとギャップ分析・未来予測要求部５０２は、ギャップ分析・未来予測演算部５０１へ開始指示を送る。この開始指示に応じてギャップ分析・未来予測演算部５０１は、以下のような未来予測処理を実行する。

ギャップ分析・未来予測部５０１は、入力データ（過去に予測した募集側要求情報、過去に予測した提供側属性情報、現在の募集側要求情報、現在の提供側属性情報、過去の募集側要求情報、過去の提供側供給情報、育成制御のズレ情報）を使用してデータの推移傾向を算出し、未来における募集側要求情報および提供側属性情報を算出する。

具体的にはギャップ分析・未来予測部５０１は、次のような処理を行う。

ギャップ分析・未来予測部５０１は、未来の募集側の要求スキルのレベルの予測f1(x)を最小二乗法による回帰分析で求める。

f1(x)＝a1x＋b1
x：時間
f1(x)：未来の募集側のスキルのレベル予想値
として、これを募集側の登録メンバの該当スキルの要求情報の履歴を用いて、最小二乗法による回帰分析により定数a1およびｂ1を求めて関数を得る。つまり、全募集案件の要求情報の過去データを利用して、WEBTOP技術に関して、過去の要求日時の一年毎の全募集案件の平均をとる。次にその平均値の、WEBTOP技術の要求スキルレベルをf1(x)、日時をx、として値を取っていく、その値の（x,f1(x)）の最小二乗法による回帰分析を計算して、
f1(x)＝a1x＋b1
を導く。

また、同時に過去に予測し、既に予測結果がわかっている要求情報予測テーブルの予測情報（a1とb1の値が既に既定されているわけである）と募集側スキル管理テーブルの結果値の差を取り、同じく、最小二乗法による回帰分析を用いて、
f2(x)＝a2x＋b2
x：時間
f2(x)：要求レベルの予想と実際のズレの予想値
を得る。

これにより、ズレ予想を加味した未来の募集側のスキルのレベル予想値は、
f3(x)＝f1(x)＋f2(x)
となる。

次に、未来の各提供者の提供スキルのレベルの予想値
f4(x)＝a4x＋b4
x：時間
f4(x)：未来の提供側のスキルのレベル予想値
を求める。提供者側の登録メンバの該当スキルの情報の履歴を用いて最小二乗法による回帰分析により定数a4およびｂ4を求めて関数f4(x)を得る。

募集側と同様に、予測値と結果値のギャップを取り、一次関数の時系列予測関数に当てはめる。

この関数を、提供レベルの予想と実際のズレの予想値f5(x)とする。

これにより、ズレ予想を加味した未来の提供側のスキルのレベル予想値は
f6(x)＝f4(x)＋f5(x)
となる。

次に、各スキルに関して育成制御目標スキルレベル（育成計画テーブルに含まれるもので、ギャップ分析・未来予測演算部５０１により未来予測を行う際に出る、未来の要求予測値であり、要求情報予測テーブルから求められる値）と実際の育成結果（その時点でのスキルレベル値であり、育成制御を行った提供者は育成計画が終了した時点で提供側スキル情報を更新することとし、その際に提供側スキル管理テーブルに格納される）のズレを最小二乗法による回帰分析を用いて、
f7(x)＝a7x＋b7
x：時間
で求める。

以上から、
募集側の要求されるスキルのレベルの予想：f3(x)
提供側の育成制御を行わない場合のスキルのレベルの予想：f6(x)
育成制御を行う際の制御のズレを勘案した提供側のスキルのレベルの予想f8(x)：f6(x)＋f7(x)
となる。
以上のように作成されたデータは、提供側ギャップ分析・未来予測情報として格納される。なお、未来時間は自由に設定できるが、ここでは１年後とする。

次に育成情報生成部５０５は、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３から前述のf3(x)，f6(x)，f8(x)を使用して、育成計画の具体的内容（例えば、「プログラミング講習３ヶ月受講」等）を生成し、その内容をしめす育成情報を育成情報記憶部５０６の育成計画テーブルに格納する。

育成情報生成部５０５は、育成の計画の内容を以下のように作成する。
なおここでは、育成情報生成部５０５の講習レベル対応テーブルにおいて講習レベルと技術スキルレベルとが以下のように対応している場合を例示する。

＜講習レベル対応テーブル＞
レベル４をレベル５に上げる教育：WEBTOP技術講習（最上級コース）
レベル３をレベル４に上げる教育：WEBTOP技術講習（上級コース）
レベル２をレベル３に上げる教育：WEBTOP技術技術講習（中級コース）
レベル１をレベル２に上げる教育：WEBTOP技術講習（初級コース）
レベル０をレベル１に上げる教育：WEBTOP技術講習（基礎コース）
テーブルのカラムの対応としては、スキルＩＤとしてWEBTOP構築技術のＩＤである「SK0001」、技術スキルレベルは「レベル3をレベル4に上げる教育」なら、「3_4」となる。講習ＩＤとして「LS0001」、講習名として「WEBTOP技術講習（上級）コース」となる。

このテーブルの値をもとにf8の値とf6の値とを比較して育成情報の生成を行う。具体的な生成は以下の事例を参照のこと。

（育成情報生成の事例）
・f8＝５、f6＝２の場合
育成情報：WEBTOP技術技術講習（中級、上級、最上級コース）の受講
・f8＝5、f6＝１の場合
育成情報：WEBTOP技術講習（初級、中級、上級、最上級コース）の受講
・f8＝３、f6＝２の場合
育成情報：WEBTOP技術講習（中級コース）の受講
・f8＝４、f6＝４の場合
育成情報：WEBTOP技術講習の受講必要なし
f6のレベルがスタート講習レベルで、f8の値が終了講習レベルである。講習レベル対応テーブルがレベル階層を跨ぐようになれば、「WEBTOP技術講習（初級コース）、WEBTOP技術講習（中級コース）およびWEBTOP技術講習（上級コース）の受講」のように複数の講習を受講することになる育成情報生成部５０５が動作するものである。

実際の育成情報記憶部５０６への動作例としては、育成情報記憶部５０６の育成計画テーブルの提供者ＩＤに提供者である「T0001」が入り、スキルＩＤにWEBTOP構築技術である「SK0001」が入り、講習ＩＤは講習ＩＤが入る。複数の講習「WEBTOP技術講習（初級コース）」、「WEBTOP技術講習（中級コース）」および「WEBTOP技術講習（上級コース）」の受講が育成情報生成部５０５で指定されたら、講習ＩＤが「LS0001」、「LS0002」、「LS0003」の違う値がレコードに書き込まれる。目標レベルはその講習の目標レベルが書き込まれる。「LS0001」なら「レベル２」である。育成期間はここでは育成情報が生成された当日から１講習の期間の経過後（例えば３ヶ月後）であるとする。複数講習が存在する場合は連続していくように書き込まれる。「LS0001」、「LS0002」、「LS0003」なら「2001／01／01_2001／03／31」、「2001／04／01_2001／06／30」、「2001／07／01_2001／09／30」のようになる。

育成情報の内容を確認したい場合に提供側である人材提供企業側の管理者は、育成情報表示部５０７にアクセスして、表示したい情報の条件設定を行う。育成情報表示部５０７は、育成情報記憶部５０６に記憶された育成情報の内容を設定された条件に従って表示する。表示データとしては、提供側の育成対象の個人属性とスキルの種類とその目標値、および該当するスキルを向上させる手段などである。

また、提供側の人材提供企業側の管理者は、ギャップ分析・未来予測表示部５０４にアクセスして表示指示を行うことにより、ギャップ分析・未来予測表示部５０４にギャップ分析・未来予測情報を表示させることができる。

さらに具体的な動作について以下に説明する。
６年前から１年ごとに要求情報を更新している募集三屋株式会社が本システムを利用していると仮定する。この場合、全募集案件の過去のWEBTOP構築技術スキルレベルの平均から最小二乗法による回帰分析を用いることにより、
f1(x)＝a1x＋b1
におけるa1，b1が、
a1＝0.2
b1＝1
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の要求情報予測テーブルにおいて、図２２に示すように予測関数係数aとして「0.2」、予測関数定数bとして「1」が記憶される。

また、WEBTOP構築技術のf2(x)は、要求情報予測テーブルから日時「2000／01」に予測したWEBTOP構築技術のスキルレベル値の予測値がレベル3において、日時「2001／01」にWEBTOP構築技術の全募集案件の平均がレベル2.5だとすると、ズレは、
3−2.5＝0.5
である。これを要求情報ズレ情報テーブルから過去のデータも含めて、最小二乗法による回帰分析より、
f2(x)＝a2x＋b2
におけるa2，b2が、
a2＝0.05
b2＝0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の要求情報ズレ情報テーブルにおいて、図２５に示すように予測関数係数aとして「0.05」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。

これにより、募集側のWEBTOP構築技術に関するズレ予想を加味した未来の募集側のスキルのレベル予想値は、
f3(x)＝f1(x)＋f2(x)
＝（a1＋a2）x＋（b1＋b2）
＝0.25x＋1
となる。

現時点（x＝10とする）から1年後の未来においてのWEBTOP構築技術スキルの予想値を見ると、
f3（11）＝3.75
となる。

同様に、6年前から1年ごとに提供情報を更新している株式会社提供Fの未来の提供者側の提供スキルのレベルの予想値を最小二乗法による回帰分析を用いると、
f4(x)＝a4x＋b4
におけるa4，b4が、
a4＝0.10
b4＝0.01
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の提供情報予測テーブルにおいて、図２３に示すように予測関数係数aとして「0.1」、予測関数定数bとして「0.01」が記憶される。

提供レベルの予想と実際のズレの予想値は、
f5(x)＝a5x＋b5
におけるa5，b5が、
a5＝0.05
b5＝0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の提供情報ズレ情報テーブルにおいて、図２６に示すように予測関数係数aとして「0.05」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。

これにより、ズレ予想を加味した未来の提供側のスキルのレベル予想値は、
f6(x)＝f4(x)＋f5(x)
＝（0.10＋0.05）x＋（0.01＋0）
＝0.15x＋0.01
となる。

また、株式会社提供F育成制御のズレは、例えば１年前に計画したWEBTOP構築技術の育成目標スキルレベルと現時点でのWEBTOP構築技術のスキルレベルの差を取り出し、過去のズレデータ群に合わせて、最小二乗法による回帰分析を用いると、
f7(x)＝ a7x＋b7
におけるa7，b7が、
a7＝0.1
b7＝0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３の育成制御ズレ予測テーブルにおいて、図２４に示すように予測関数係数aとして「0.1」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。

よって、
f8(x)＝f6(x)＋f7(x)
＝（0.15＋0.1）x＋0.01
＝0.26x＋0.01
となる。

現時点（x＝10）から1年後の未来においての株式会社提供FのWEBTOP構築技術スキルの予想値を見ると、
f8（11）＝2.87
となる。

これにより一年先の未来の値は次のようになる。

募集側のWEBTOP構築技術スキルレベルの予想値：3.75
株式会社提供FのWEBTOP構築技術スキルレベルの予想値：2.87
さらにそれをうけて、育成情報生成部５０５は講習レベル対応テーブルから、
３→４：WEBTOP技術講習（上級コース）
の育成情報を生成する。

この育成情報は、育成情報記憶部５０６における育成計画テーブルにおいて、図２８に示すように、講習ＩＤとしてWEBTOP技術講習（上級コース）に対応する「LS0002」、スキルＩＤとして「SK0001」、目標レベルとして「４」、育成期間として「2001/07/01_2001/09/30」が記憶される。

さて、このようにして生成された育成情報は、一年先の未来におけるマッチングに反映される。

すなわち、新たなマッチングを行う際に、一年間前に生成された育成情報が存在するならば、今回の適合度算出において育成情報も考慮する。

具体的には、育成情報に示された提供者Ｘの技術Ａに関する育成計画の達成予想スキルレベルをＰ１、提供者Ｘが新たなマッチングのために入力した技術ＡのスキルレベルをＳＰ１、そして提供者Ｘの過去の入力スキルレベルと評価スキルレベルの差をＤＳ１とする。

このときに、ＳＰ１＞Ｐ１であり、かつＤＳ≦１（今回は１とした）である場合には、適合度算出において提供者スキルレベルをＳＰ１とする。ＳＰ１＞Ｐ１であり、かつＤＳ＞１である場合には、適合度算出において提供者スキルレベルを（ＳＰ１＋２Ｐ１）／３とする。ＳＰ１＞Ｐ１であり、評価スキルレベルが不明の場合には、適合度算出において提供者スキルレベルを（ＳＰ１＋２Ｐ１）／３とする。

一方、ＳＰ１≧Ｐ１であり、かつＤＳ≦１（今回は１とした）の場合には、適合度算出において、提供者スキルレベルをＳＰ１とする。ＳＰ１≧Ｐ１であり、かつＤＳ＞１の場合には、適合度算出において提供者スキルレベルを（２ＳＰ１＋Ｐ１）／３とする。ＳＰ１≧Ｐ１であり、評価スキルレベルが不明の場合には、適合度算出において提供者スキルレベルを（２ＳＰ１＋Ｐ１）／３とする。

本実施の形態では、過去の情報等から最小二乗法による回帰分析を用いて予測値を算出しているが、重回帰分析、ロジスティック関数を用いた分析、移動平均モデルを用いた分析等、他の周知のさまざまな方法を用いることが可能である。

以上のように第３の実施形態によれば、過去における現在の需要予想データとのギャップを考慮した未来の人材リソースの要求予測を行い、その予測に沿う人材の育成を人材リソース提供側が未来に対して行うことにより、つまり未来におけるマッチングの結果に対してフィードフォワードを行うことにより、未来において精度の高いマッチング結果を得ることが可能となる。

また、上記の予測分析に基づいた育成計画を提供側に提示することができ、市場価値の高い育成を提供側は実行することが可能になる。

また、過去に求められた育成計画により達成されるスキルレベルを、その育成計画が想定する時期における新たな適合度算出の際に考慮するようにしているので、提供者の主観だけによらないより適正なスキルレベルに基づく精度の高いマッチングが行える。

（第４の実施形態）
図２９は第４の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図２９において図１、図１７および図２１と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。

第４の実施形態の人材マッチングシステムは、第３の実施形態の人材マッチングシステムが備える各部を備えている。ただし図２９においては、これらの各部のうちで図２１に示された各部のみを示し、他の各部は図示を省略している。そして図２９に示すように第４の実施形態の人材マッチングシステムは、第３の実施形態の人材マッチングシステムが備えた各部に加えて、提供側未来マッチング要求部５５１、未来マッチング適合度履歴記憶部５５２および提供側未来マッチング結果表示部５５３を備える。

なお、この人材マッチングシステムは、例えば汎用のサーバ装置やコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そして提供側未来マッチング要求部５５１および提供側未来マッチング結果表示部５５３は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに人材マッチングシステムは、上記のプログラムが上記のサーバ装置やコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、CD-ROMなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをサーバ装置やコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。未来マッチング適合度履歴記憶部５５２は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらには光ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。

提供側未来マッチング要求部５５１は、提供側による未来マッチングの実行要求を受け付ける。提供側未来マッチング要求部５５１は、実行要求がなされたことに応じて、適合度算出部９へ開始指示を送る。

未来マッチング適合度履歴記憶部５５２は、前記募集側未来マッチング要求部５５１または提供側未来マッチング要求部５５１からの開始指示に応じて適合度算出部９により得られた検索適合結果情報を記憶する。図３０は未来マッチング適合度履歴記憶部５５２が検索適合結果情報を記憶するための未来マッチング適合度履歴テーブルを示す図である。

提供側未来マッチング結果表示部５５３は、未来マッチング適合度履歴記憶部５５２に記憶された検索適合結果情報の内容を提供側に対して表示する。

次に以上のように構成された第４の実施形態の人材マッチングシステムの動作について説明する。
この第４の実施形態においては、募集側は、未来で予測される注目するテキスト情報を募集側要求登録部３から入力しておくこととする。そしてこのテキスト情報は、募集側要求情報記憶部４の中にある図３０に示すような募集側未来テキスト情報テーブルに格納されることとする。

提供側は、例えば第３の実施形態に示されるような育成計画を閲覧することにより未来における提供側属性情報に含まれるテキスト情報を想定し、この想定したテキスト情報を加味した未来マッチングを行おうとするならば、該当するテキスト情報を提供側属性情報登録部６から入力する。このテキスト情報は、提供側属性情報記憶部７の中にある図３１に示すような提供側未来テキスト情報テーブルに格納される。

この上で提供側は、提供側未来マッチング要求部５５１にアクセスし、未来マッチングの実行を要求する。この要求を受け付けると提供側未来マッチング要求部５５１は、適合度算出部９へ開始指示を送る。この開始指示を受けると適合度算出部９は、募集側要求情報記憶部４、提供側属性情報記憶部７およびギャップ分析・未来予測情報記憶部５０３から情報を取得して、マッチングを行う。このとき適合度算出部９は、募集側未来テキスト情報テーブルおよび提供側未来テキスト情報テーブルにそれぞれ格納されたテキスト情報もマッチングに利用する。適合度算出部９は、提供側未来マッチング要求部５５１から送られた開始指示に応じて実行したマッチングの結果は、未来マッチング適合度履歴記憶部５５２に格納する。未来マッチング適合度履歴記憶部５５２に格納された情報は、提供側未来マッチング結果表示部５５３により提供側に向けて表示される。

以上のように第４の実施形態によれば、未来のマッチングを予め予測される定性的データも踏まえてシミュレーションすることによって、未来の予想マッチングを高精度に行うことが可能となる。

前記の各実施形態は次のような変形実施が可能である。
人材リソースの取引サービス以外のサービスのための条件マッチングにも本発明の適用が可能である。
適合度算出の詳細な手法は、システム運用上の都合に応じて任意に変更が可能である。
記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が各実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
各実施形態の各処理を記述したプログラムを記憶する記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
また、上記のプログラムを記憶する記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から各実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、各実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。

本発明の第１の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図。募集側基本情報テーブルを示す図。スキルテーブルを示す図。募集側スキル管理テーブルを示す図。募集側テキスト情報テーブルを示す図。提供側基本情報テーブルを示す図。提供側スキル管理テーブルを示す図。提供側テキスト情報テーブルを示す図。ポジティブ・ネガティブ管理テーブルを示す図。テキスト辞書テーブルを示す図。適合度履歴テーブルを示す図。候補履歴テーブルを示す図。開示履歴テーブルを示す図。成約履歴テーブルを示す図。成果情報テーブルを示す図。成果補正テーブルを示す図。本発明の第２の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図。募集側類似情報テーブルを示す図。提供側類似情報テーブルを示す図。類似マッチング履歴テーブルを示す図。本発明の第３の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図。要求情報予測テーブルを示す図。提供情報予測テーブルを示す図。育成制御ズレ予測テーブルを示す図。要求情報ズレ情報テーブルを示す図。提供情報ズレ情報テーブルを示す図。講習レベル対応テーブルを示す図。育成計画テーブルを示す図。本発明の第４の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図。募集側未来テキスト情報テーブルを示す図。提供側未来テキスト情報テーブルを示す図。

符号の説明

１…募集側属性登録部、２…募集側属性情報記憶部、３…募集側要求登録部、４…募集側要求情報記憶部、５…募集側マッチング要求部、６…提供側属性登録部、７…提供側属性情報記憶部、８…提供側マッチング要求部、９…適合度算出部、１０…適合度履歴記憶部、１１…募集側マッチング結果表示部、１２…募集側候補選択部、１３…提供側マッチング結果表示部、１４…提供側候補選択部、１５…候補処理部、１６…候補履歴記憶部、１７…開示履歴記憶部、１８…募集側選択結果設定部、１９…提供側選択結果設定部、２０…成約処理部、２１…成約履歴記憶部、５１…募集側成果設定部、５２…提供側成果設定部、５３…成果処理部、５４…成果情報記憶部、１０１…募集側類似マッチング要求部、１０２…提供側類似マッチング要求部、１０３…類似マッチング処理部、１０４…募集側類似マッチング結果表示部、１０５…提供側類似マッチング結果表示部、１０６…募集側類似情報記憶部、１０７…提供側類似情報記憶部、１０８…類似マッチング履歴記憶部、５０１…ギャップ分析・未来予測演算部、５０２…ギャップ分析・未来予測要求部、５０３…ギャップ分析・未来予測情報記憶部、５０４…ギャップ分析・未来予測表示部、５０５…育成情報生成部、５０６…育成情報記憶部、５０７…育成情報表示部、５５１…提供側未来マッチング要求部、５５２…未来マッチング適合度履歴記憶部、５５３…提供側未来マッチング結果表示部。

Claims

サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。
サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、
前記記憶媒体に記憶された前記提供条件情報と当該提供条件情報に対して前記サービス要求者により指定された評価情報との差に応じた補正値を求める手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度および前記補正値を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。
前記コンピュータは、語句に関してポジティブネガティブ値を示したポジティブ・ネガティブ管理テーブルを記憶した記憶媒体にアクセス可能であり、
請求項１または請求項２に記載のマッチングプログラムは前記算出手段を、
前記提供側テキストデータから抽出された語句に関するポジティブネガティブ値がポジティブ・ネガティブ管理テーブルに示されている場合には、当該ポジティブネガティブ値を前記第２の数式にさらに代入することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出するように機能させることを特徴とする。
前記要求条件情報および前記提供条件情報は、要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ含み、
前記記憶媒体は、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶し、
前記コンピュータは、要求側定量的データおよび提供側定量的データとの差違に関連付けて当該差違を解消するために前記サービス提供者が行うべき制御の内容を示した情報テーブルを記憶した記憶媒体にアクセス可能であり、
請求項１または請求項２に記載のマッチングプログラムは前記コンピュータを、
前記記憶媒体に記憶される複数の前記要求条件情報に含まれる複数の前記要求側定量的データおよび複数の前記提供条件情報に含まれる複数の前記提供側定量的データのそれぞれの経時的な推移に対して回帰分析を用いて未来時における要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ予測する手段と、
前記予測された要求側定量的データおよび提供側定量的データの差違に関連付けて前記情報テーブルに示された制御の内容として前記未来時までに前記サービス提供者が行うべき制御の内容を判定する制御内容判定手段としてさらに機能させることを特徴とする。
前記記憶媒体は、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶し、
請求項１または請求項２に記載のマッチングプログラムは前記コンピュータを、
前記未来時に前記要求条件情報に含まれることが予測される予測要求側テキストデータを入力する手段と、
前記未来時に前記提供条件情報に含まれることが予測される予測提供側テキストデータを入力する手段と、
(1)前記予測提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記予測提供側テキストデータから抽出された語句の前記予測提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記予測要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記予測要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記予測要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記予測提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記予測要求側テキストデータに対する適合度である予測語句適合度を算出する手段と、
前記予測語句適合度を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記予測要求条件情報と前記予測提供条件情報との適合度を算出する手段としてさらに機能させることを特徴とする。
サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件をそれぞれ示すとともに要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ含んだ要求条件情報および提供条件情報を、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶した記憶媒体と、要求側定量的データおよび提供側定量的データとの差違に関連付けて当該差違を解消するために前記サービス提供者が行うべき制御の内容を示した情報テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および前記提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記記憶媒体に記憶される複数の前記要求条件情報に含まれる複数の前記要求側定量的データおよび複数の前記提供条件情報に含まれる複数の前記提供側定量的データのそれぞれの経時的な推移に対して回帰分析を用いて未来時における要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ予測する手段と、
前記予測された要求側定量的データおよび提供側定量的データの差違に関連付けて前記情報テーブルに示された制御の内容として前記未来時までに前記サービス提供者が行うべき制御の内容を判定する制御内容判定手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。
サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する２つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能で、前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行うマッチング装置において、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第１の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての語句適合度を算出する手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度を予め定められた第２の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段とを具備したことを特徴とするマッチング装置。