R. の記録アーカイブ

テスト環境で、求人を100件まとめて取り込み、画面を閉じても処理が続くことを確認しました。AIによる経歴整理・求人ごとの提案・推薦文作成も動き、生成結果の確認や推薦文の編集・保存までできるようになりました。本人同意の仕組みも追加し、実候補者の利用前に、まずは自分の本物の資料で一度試します。

候補者が求人をスワイプし、「気になる・見送り・応募希望」を選ぶところから、その結果をCA側で確認するところまで一通り動くようになりました。紹介担当者側では、現職との比較や希望条件、通勤時間、経験とのつながりなどを、求人ごとにまとめて見られる形まで進んでいます。

求職者側の画面ではプロフィールを要約表示にし、画面移動やスワイプの反応を改善しました。架空の候補者と求人を使ってAIで個別提案3件を生成し、候補者向けの説明と紹介担当者向けの確認事項を分けました。提案の画面への組み込みはまだで、実際の候補者情報もAIには渡していません。

β版をiPhoneで実際に触れるところまで進めました。使ってみると、候補者側に入力や確認を求めすぎていて、求人を見るまでの流れが重いことが分かりました。今後は、CAが事前に候補者情報を入れ、候補者はログイン後すぐ求人を見られる流れへ変えていきます。

R.は、営業で1社ずつ導入するより、無料で試せるβ版を公開し、プロダクトの良さから自然に既存システムを置き換えていく方向へ進めることにしました。キャリアアドバイザーと求職者がブラウザ上で候補者作成、書類登録、求人追加、希望入力、ログインまで進める入力基盤は試験画面まで到達しましたが、実務確認で画面遷移や書類・求人取り込みの遅さ、自動転記や希望条件入力の使いづらさが残っていることが分かりました。

R.は、職業紹介許可を持つ人材紹介会社へ提供するシステムとして進める方針に寄せ、求職者が求人をスワイプし、キャリアアドバイザーが確認・マッチ判定する実運用用の流れまで進みました。Supabase接続、専用URLによる候補者分離、スワイプ結果の保存、明示した希望・職歴の根拠・行動からの推測傾向の分離を実際のデータベースで確認できています。さらに、候補者共有用求人URLから求人情報を取得し、既存の求人データへ重複なく取り込む経路も確認できました。

候補者向けのスワイプ型求人体験を「R.」として形にし、友人がログインなしで触れる公開デモまで用意しました。あわせて、履歴書・職務経歴書を最初から必須にせず、少ない情報から始めてスワイプや追加情報で推薦精度を上げる方向へMVPを組み替えました。

転職管理ツール案から、人材紹介会社向けのAIネイティブな新規事業プロダクトへ構想を広げた。職業紹介許可を持つ企業に提供し、履歴書・職務経歴書から求人探索・比較・応募意思取得までの労働集約部分をAIで大幅に省力化する方向で検討しています。

「R.」のプロジェクトを開始しました。