抄録
新型コロナウイルス蔓延の影響やデジタルトランスフォーメーション(DX)推進により就職でのオンライン説明会や面接が当たり前となり，変化に対応できる企業を求める学生の意識変化もある．大学としても学生の就職活動の質向上の取り組みが始まっておりその中でも「マッチング」というキーワードで，学生と企業とを結びつける取り組みが増えてきている．そこで本研究ではインターンシップをはじめとした就職活動におけるマッチングアルゴリズムを検討することとしたマッチング方式の代表例として，協調フィルタリングが挙げられるが，推薦の精度を上げるためには十分な情報量が必要である．しかし本研究において利用できるデータが限られており，データ数が十分でないことからAHPを利用して総合評価を算出し，希望に沿った評価が可能であること確認したまたインターンシップ枠や就職推薦枠など限られた資源を，最大重みマッチングを行いて最適に資源配分を検証した．成績を反映することにより成績が良い学生を優先的にマッチングできることも確認したこれにより学生企業双方にとって希望に沿った就職支援マッチングが可能である
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