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公開番号2025012206
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023114880
出願日2023-07-13
発明の名称処理装置、処理プログラム及び処理方法
出願人株式会社グレッジ
代理人個人,個人
主分類G06Q 10/1053 20230101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】
雇用主と求職者とのマッチング度合を高め、就労者の定着率の向上につながる採用プロセスを可能とすること。
【解決手段】
少なくとも一つのプロセッサは、求職者に対して学習済み面接モデルを使用したAI面接を実施し、前記AI面接の結果に応じて前記求職者に対する就労先候補を抽出する、ための処理を実行すること。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、
前記少なくとも一つのプロセッサは、
求職者に対して学習済み面接モデルを使用したＡＩ面接を実施し、
前記ＡＩ面接の結果に応じて前記求職者に対する就労先候補を抽出する、
ための処理を実行するように構成された処理装置。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記少なくとも一つのプロセッサは、前記求職者の個人基本情報又は個人特性情報の少なくとも一方を加味して前記ＡＩ面接を実施する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記求職者の個人特性情報は、前記求職者に対して事前実施したテストの結果を含む、
請求項２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記求職者の個人基本情報は、前記求職者の出身地に係る情報を含む、
請求項３に記載の処理装置。
【請求項５】
前記少なくとも一つのプロセッサは、
前記ＡＩ面接における前記求職者の態度及び仕草を解析し、前記求職者の回答に嘘が存在するかを分析する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項６】
前記少なくとも一つのプロセッサは、
前記ＡＩ面接におけるやり取りをテキスト化してメモリに記憶する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項７】
前記学習済み面接モデルは、前記テキスト化されたやり取りに基づいて追加の機械学習が行われている、
請求項６に記載の処理装置。
【請求項８】
前記学習済み面接モデルは、就労者として不適合と判断される者の個人特性情報を学習用面接データとして機械学習が行われている、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項９】
前記少なくとも一つのプロセッサは、
求職者情報、雇用主情報、及び採用実績に基づいて機械学習した学習済みマッチングモデルを使用して前記就労先候補を抽出する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項１０】
前記少なくとも一つのプロセッサは、
前記ＡＩ面接を経て就労先が決定した前記求職者から、就労後における就労環境情報を取得し、
前記就労環境情報に基づいて、学習済み面接モデル及び学習済みマッチングモデルの追加の機械学習を行う、
請求項９に記載の処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、雇用主及び就労者の採用及びその後の就労に係る支援を行うための処理装置、処理プログラム及び処理方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、人工知能（ＡＩ：artificial intelligence）を利用して雇用主と就労者とのマッチングを行い、採用時及び採用後の支援を行うことが知られている。例えば、特許文献１には、「ａ）特定人材の採用に際し、採用面接時に得られる健康情報、採用面接時の質疑応答情報、就労体験会での実習状況の情報のいずれか１つ以上の情報を入力させる採用前情報入力手段と、ｂ）前記採用前情報入力手段に入力された情報に基づき、協調性の有無、ビジネスマナーの有無、職務遂行能力の有無のいずれか１つ以上を判断基準として、定着率が高いと見込まれる人材を採用するための採否の判断情報を提供する採用判断情報提供手段と、ｃ）メンバーの定着率を向上させるための就労支援及び技術支援の情報を提供する支援情報提供手段とを有することを特徴とする特定人材定着率向上システム。」が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１７４３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の特定人材定着率向上システムにおいては、雇用主と就労者との面談の結果が考慮されて採用可否が判断されるものの、当該面談前には書面又はデジタル化された情報を主としてマッチングがなされるため、求職者の実際の人柄や性格等が十分に把握できないことがある。また、このようなマッチングでは、求職者にとっても雇用者又は会社に対する印象が抽象的なものとなり、当該求職者は面談時に異なる印象を持つことがある。このため、その後の面談において採用又は就労することが難しいことがわかり、その後の面談自体が無駄になることもあった。
【０００５】
更に、このようなマッチング及び面談を実施後に実際の就労が開始されると、雇用主による就労者の印象又は評価が変わったり、又は就労者による雇用主等の印象又は評価が変わることがあり、結果的に就労者の定着率が低下することになっていた。
【０００６】
本開示は、上述した背景からなされたものであり、雇用主と求職者とのマッチング度合を高め、就労者の定着率の向上につながる採用プロセスを可能とする処理装置、処理プログラム及び処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、前記少なくとも一つのプロセッサは、求職者に対して学習済み面接モデルを使用したＡＩ面接を実施し、前記ＡＩ面接の結果に応じて前記求職者に対する就労先候補を抽出する、ための処理を実行するように構成された処理装置。」が提供される。
【０００８】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサを、求職者に対して学習済み面接モデルを使用したＡＩ面接を実施し、前記ＡＩ面接の結果に応じて前記求職者に対する就労先候補を抽出する、ように機能させる処理プログラム。」が提供される。
【０００９】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される処理方法であって、求職者に対して学習済み面接モデルを使用したＡＩ面接を実施する段階と、前記ＡＩ面接の結果に応じて前記求職者に対する就労先候補を抽出する段階と、を含む処理方法。」が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、雇用主と求職者とのマッチング度合を高め、就労者の定着率の向上につながる採用プロセスを可能とする処理装置、処理プログラム及び処理方法を提供することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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