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1.
インターンシップにおける 企業の受入枠と大学のマッチング 2017年3月22日 2班
2.
1.はじめに 本研究の目的 動機
マッチングの現状 我々が提案するマッチング・システムが満たすべき条件
3.
2.1.従来の大学と企業のマッチング方法 〈step1〉受け入れ企業と大学を表に書き出す 表1:受け入れ企業と大学
4.
2.1.従来の大学と企業のマッチング方法 〈step1〉受け入れ企業と大学を表に書き出す。 〈step2〉それぞれの大学から企業への希望者を 記入する(1企業:各大学1人ずつ)。第3希望ま で学生の希望を出すことが可能。 〈step3〉大学からの希望者が企業の受け入れ人 数を超過していない企業からマッチングする。 〈step4〉大学からの希望者が受け入れ人数を超 過している企業をマッチングする。左から決定 していき、次は決定した右下から左詰めに決定 していく。 表2:受け入れ企業と大学
5.
2.2.受入保留方式を用いた方法 デビット・ゲール、ロイド・シャプリー『大学入学と結婚の安定性』 マッチングを定式化し、安定マッチングを短時間で見つけるアルゴリズム「受入保留方式」
受入保留方式 片側からアプローチを行い、受け入れる側は回答の保留が可能 「抜け駆け」が起こり得ない、安定的 片側対戦略性を満たす 比較的容易に実行可能、プログラムによる配分の自動化が可能→マッチングにかかる時間短縮
6.
2.2.受入保留方式を用いた方法 受入保留方式の例 〈step1〉 各男性は、一番好きな女性にプロポーズ。 一人が良ければそれを選択。各女性は、自 分にプロポーズした男性の中から一番好き な人のプロポーズを「仮」受諾。一人が良 ければそれを選択。男性1と男性3は女性4 にプロポーズし、男性3は仮受諾されるが、 男性1は拒否される。男性2は女性5にプロ ポーズし、受諾される。これで男性3と女 性4,男性2と女性5 という仮のペアができる。 〈step2〉 拒否された男性は、まだ振られていない女性に プロポーズする。一人が良ければそれを選択。 女性は自分にプロポーズした男性と仮受諾して いる男性を比較し順位の高い方を選ぶ。男性1 は女性5にプロポーズ。女性5は仮受諾の男性2 を断り、これを受諾。これで新たに男性3と女 性4,男性1と女性5というペアができる。
7.
2.2.受入保留方式を用いた方法 受入保留方式の例 〈step3〉 step2と同様。男性2は女性6にプロポーズするも女性6は一人を選択。 〈step4〉 男性2は女性4にプロポーズするが、女性4は男性3を選択。 〈step5〉 男性2は女性7よりも一人でいる方を選択。 これでマッチングは終了する。成立したペアは男性3と女性4,男性1と女性5となる。
8.
2.2.受入保留方式を用いた方法 先程と同様に受入保留方式でマッチングを行う。 赤字は受入、水色文字は受入拒否。 学生A1,C2-企業ア 学生D1,A2-企業エ 学生A3-企業キ 学生B1,D2-企業イ 学生B2-企業キ 学生B3,D3-企業ケ 学生C1-企業ウ 学生A2-企業オ 学生B3-企業キ 学生B2-企業キ 学生A3-企業ク 学生D3-企業キ 余り: 学生D3,企業カ
9.
2.2.受入保留方式を用いた方法 受入保留方式のメリット 片側対戦略性を満たす(学生は、正直に希望先を述べることが最善となり嘘をつくメリットがない)。
後に述べるTTCアルゴリズムと比較すると、初期保有の設定が不要であるためより手間が少なく、短時間 でマッチングを終わらせることが可能。 受入保留方式のデメリット 学生A3と学生B2による抜け駆けが起こる可能性がある。 抜け駆けを防ぐことと、受入保留方式のメリットである安定性はトレード・オフとなる。
10.
2.3.TTCアルゴリズムを用いた方法 TTCアルゴリズム デビット・ゲール考案
シャプリーとスカーフの論文により発表 強コア配分を短時間で発見可能 初期保有を決定する必要有
11.
2.3.TTCアルゴリズムを用いた方法 TTCアルゴリズムの例(7人の学生が部屋を交換する例) 〈step1〉 各学生は自分にとって一番の部屋を指差す。 学生1は部屋5を指差し、学生2は部屋3,学生3と5は部屋4,学生4と7は部屋1, 学生6は部屋7を指差す。 ここからサイクルを作ると1→5→4→1となる。 〈step2〉 残った学生は今ある部屋から一番の部屋を指差す。 学生2は部屋3を指差し、学生3は部屋2,学生6と学生7は部屋7を指差す。 サイクルを作ると2→3→2,7→7.学生6は部屋6で決定する。
12.
2.3.TTCアルゴリズムを用いた方法 先程と同様にTTCアルゴリズムでマッチングを行う。 できたサイクル: 学生 A1 →企業ア→学生
A1 学生 D1 →企業エ→学生 D1 学生 D2 →企業イ→学生 D2 学生 D3 →企業ケ→学生 D3 学生 B3 →企業ア→学生 B2→企業ク →学生 B1 → 企業イ→学生 B3 学生 A2 →企業オ→学生 A3 →企業キ →学生 C2 →企業ウ→学生 A2 余り:学生C1,企業カ
13.
2.3.TTCアルゴリズムを用いた方法 TTCアルゴリズムのメリット 両側対戦略性を満たす→抜け駆けが起こりえない
企業の選好を考慮しないため簡略化が可能 TTCアルゴリズムのデメリット 受け入れ枠<応募学生→事前に落とす学生を決定する必要 学生に枠を与える際希望する企業の枠が与えられるとは限らない
14.
2.4.TTCアルゴリズムの応用 企業を職種ごとにグループ分けし、学生はグループに志望。 希望に従って学生をグループ分けし、表を作成。
TTCアルゴリズムでサイクルを作る。
15.
2.4.TTCアルゴリズムの応用 サイクル: 学生 A1 →企業ア→学生
A3 →企業イ→学生 A1 学生 C2 →企業イ→学生 C2 学生 D1 →企業ア→学生 D1 学生 B3 →企業ウ→学生 B3
16.
2.4.TTCアルゴリズムの応用 サイクル: 学生 A2 →企業エ→学生
A4 →企業カ→学生 A2 学生 C3 →企業エ→学生 D2→企業オ→学生 C3
17.
2.4.TTCアルゴリズムの応用 サイクル: 学生 B1 →企業ケ→学生
A5 →企業ク→学生 B1 学生 B3 →企業ケ→学生 C1→企業キ→学生 B3 学生 D3 →企業ク→学生 D3
18.
3.結論 はじめに で掲げた条件
学生は必ずしも第一志望の企業に行ける訳ではないが、希望に近い業種が優先的に割り当てられるように すること。→達成 マッチングにかかる時間を短縮すること。→達成
19.
参考文献 坂井豊貴(2013)「マーケットデザイン――最先端の実用的な経済学」 筑摩書房