後回しを、なくす
職務経歴書の読み解きと求人要件との突合を生成AIが高速化。後回しになりがちな一次選考に「着手できる側」に回る。※速さは目的でなく、見るべき人にたどり着くための手段です。
中途採用レジュメ書類評価 Resume Screening
性別も、顔写真も、出身企業も見ない。見るのは、職務と経験の適合だけ。
そして「なぜそう評価したか」まで、見せる。最終判断は、あなたの手に。
アウトプットのイメージ Sample Output
職務経歴書を求人要件と突合し、同じ軸でスコア化。「なぜそう評価したか」の根拠コメントまで返します。 属性は外し、スキルと経験の適合だけを見る。※画面はサンプル（イメージ）です。
なぜ、取りこぼすのか The Problem
大規模なAI採用基盤の予算や専任体制がなくても、公平で説明できる書類評価は仕組みにできます。まず、いま起きていることを言葉にしてみます。
属人運用を続けるほど、取りこぼしと評価ブレは静かに固定化していきます。その状態は、仕組みにすれば「動かせる側」に回せます。
提供価値 The Value
職務経歴書の読み解きと求人要件との突合を生成AIが高速化。後回しになりがちな一次選考に「着手できる側」に回る。※速さは目的でなく、見るべき人にたどり着くための手段です。
見るべきでない属性を評価から外し、スキル・経験・職務適合の同一軸で一貫評価。担当者ごとのブレと無意識バイアスを抑え／外します。
「なぜそう判断したか」の根拠コメントを添え、社内にも応募者にも説明できる状態に。スコアだけで終わらせません。
生成AIは、読み解きと根拠提示の道具です。合否の最終判断は、人が行います。
透明性の型 See / Don't See / Show
性別・顔写真・年齢・出身企業ブランド 等、見るべきでない属性を「評価から外すリスト」として可視化します。
スキル・経験・職務適合を、自社の求人要件に合わせて設計。ここに人（コンサルタント）の知見が入ります。
「なぜその評価か」を根拠コメントで提示。ブラックボックスにしません。
要件「マイクロサービスの設計経験」に該当する実装・移行リードを確認。再現性のある成果記述あり。
AI/ML経験は記載が乏しく、面接で確認を推奨。
サンプル評価軸・除外属性・運用は、自社の求人要件に合わせて設計します（カスタム）。図中の「道具はAI／判断は人」の役割分担は、運用全体で一貫します。
なぜ、私たちが Why REGAZE
評価軸・除外属性・運用を自社要件に合わせて設計する、フルスタック経験のコンサルタントが伴走します。
私たち自身が、日々の検討・試作で生成AIを使い込んでいます。「使っている側」がつくる仕組みです。
過去応募データでの評価ブレ・処理時間の変化は、パイロットで検証します。確かな数値が揃うまでは「仮説」として扱います。
私たちは「バイアスを完全排除」「100%公平」とは申しません。無意識バイアスを抑え・外すことを、説明できる形で行います。
実現できる側へ
まずは1求人ぶんから。小さく試して、何が変わるかを確かめられます。
料金は要問い合わせ。まずは無料診断／パイロット1求人ぶんから始められます。