人事AI採用支援ツール
🔬 デモ版 v1.0
📋
採用JD・フィット評価
求人票の自動生成と、応募者ごとのフィット評価を一元管理します。
📥 入力情報

※ デモでは代表的な3案を表示します

📤 AI生成結果
🤖

左の入力欄を確認し「AI生成スタート」を押してください

過去JD・競合JDを分析中...
10案の求人票草案を生成中...
訴求ポイントを最適化中...
面接候補質問を作成中...
📄 求人票草案(10案 / 代表3案表示)
❓ 汎用面接候補質問リスト
1
マイクロサービスアーキテクチャを設計した際の判断プロセスと課題を教えてください。
2
大規模APIのパフォーマンスボトルネックをどのように特定・解消しましたか?
3
チームをリードした経験で、メンバーの成長をどのように支援しましたか?
4
AWSを活用したインフラコスト削減、または信頼性向上に取り組んだ事例はありますか?
5
技術的負債が溜まったシステムを改善した経験と、アプローチを教えてください。
📌 求人を選択
💻
シニアソフトウェアエンジニア(バックエンド)
プロダクト開発部 | 掲載中
3名応募
🎨
フロントエンドエンジニア
プロダクト開発部 | 掲載中
5名応募
👔
エンジニアリングマネージャー
技術部 | 掲載中
2名応募
📊 フィット評価レポート
📊

求人と応募者を選択し「フィット評価を実行」を押してください

求人要件を解析中...
応募者スキルを照合中...
フィットスコアを算出中...
評価コメント・質問を生成中...
👤
📊 フィット評価スコア
総合フィット
スキルマッチ
経験マッチ
✅ マッチポイント / ⚠️ 懸念点
🤖 AIコメント
💡
❓ 応募者特化・面接候補質問
🎙️
面接録音 → スキル / カルチャー採点
面接ログ・録音テキストから、スキルとカルチャーフィットを自動採点。合否コメントとフォローメール案を即座に生成します。
📥 入力情報
📤 採点レポート
🎙️

左の面接ログを確認し「採点レポート生成」を押してください

面接ログを解析中...
スキル項目を採点中...
カルチャーフィットを評価中...
合否コメント・メール案を生成中...
👤 田中 誠 | 二次面接
🏆 総合判定
次フェーズ推薦(最終面接へ進出)
技術スキル・設計経験ともに高水準。マイクロサービスの実績とAWS/Kubernetesの深い知見は即戦力として評価できます。カルチャーフィットも良好で、ミッションへの共感と自己成長意欲が見られます。
⚙️ スキル採点
技術専門性
92
設計・アーキテクチャ
88
問題解決力
85
リーダーシップ
72
💡 カルチャーフィット採点
ミッション共感
90
自律・成長志向
88
チームワーク
78
オーナーシップ
83
謙虚さ・素直さ
85
📧 フォローメール案
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