Flow ／ スカウトの流れ
スキルの評価軸で絞り込む
プロフィールを見て、合う人にスカウト
Feature ／ できること
面接データから測るマッチ度が、候補者の抽出から文面、送信までを支えます。
候補者を、面接練習のデータにもとづくマッチ度順に提示。自社の基準に合う人が、リストの上から順にわかります。
スカウト文面は、AIが候補者ごとに下書きを生成。面接でわかった人柄や強みに合わせた、一人ひとりに向けた文面で送れます。
スカウトの送信状況と候補者からの返信を、ひとつの画面で管理。やり取りはそのままATSに連携できます。
Mechanism ／ 仕組み
鍵は、候補者一人ひとりが行う面接練習。練習での対話が、候補者データベースの中身になります。
候補者は、対話型の面接練習で自身の経験や考え方を語ります。書類だけでは伝わらない情報を引き出す設計です。
面接でわかった思考力・人柄・志向性まで含む、詳細な候補者情報がデータベースに蓄積されます。
対話で作った自社だけの評価基準を物差しに、マッチ度の高い候補者をデータベースから抽出します。
Feature ／ 評価基準づくり
マッチ度の物差しになる評価基準は、AIに質問されたことに答えるだけで設計可能。自社が大切にする人物像を、対話をとおして言語化します。
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Difference ／ CaseMatchの違い
違いを生むのは、候補者データの中身と、マッチ度の測り方です。
候補者情報の源泉は、自己申告のプロフィールではなく、面接練習でわかった情報。思考力・人柄・志向まで、深く理解したうえでアプローチできます。
マッチ度を測る基準は、汎用のスコアではなく、対話で作った自社だけの評価基準。"自社にとって合う人"を測れます。
"なぜこの人か"に、画面で答えられます。分布の中での相対的な位置から、どの発言を根拠に何点か、まで遡れます。
Product ／ 画面イメージ
導入企業
Scene ／ 利用シーン
採用シーンに合わせたソリューションをご用意しています。
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