Scovai Scovai

完全なAI採用プラットフォーム。

職務記述書から採用判断まで、Scovaiは断片化されたワークフローを継続的でAI駆動のパイプラインに置き換えます。すべてのステップが透明性、説明可能性、コンプライアンスに設計されています。

作成
解析
採点
評価
プロフィール
面接
選定
判断

職務名から完全な職務記述書まで数秒で作成。

職務名を入力してボタンをクリックするだけ。Scovaiのインテリジェンスに基づいて、要件、スキルレベル、あると良い資格、競争力のある給与範囲を含む完全で体系的な職務記述書が自動生成されます。

  • 役割のコンテキストと責任を含む完全な職務記述書
  • スキルレベル(上級/中級)と優先度タグ付きの体系的な要件
  • その職務に合わせて自動提案されるあると良い資格
  • 経験レベルと勤務地に基づいた給与範囲の見積もり
  • すべて編集可能:AIがサポート、判断はあなたが行う
positions / new
ポジションを作成
生成済み
Senior Full-Stack Engineer
生成
部門
Engineering
勤務地
Berlin, Germany
給与
EUR 65–85k
要件
AI生成:自由に編集可能
JavaScript/TypeScript
ADVANCED 必須
React or Vue.js
ADVANCED 必須
Node.js
ADVANCED 必須
SQL and NoSQL databases
INTERMEDIATE 必須
Cloud platforms (AWS/GCP)
INTERMEDIATE オプション
あると良い
MicroservicesDockerGraphQLCI/CDReact Native
cv-bank / parsed
佐藤花子
Parsed from cv.pdf in 2.3s
PARSED
職種
Sr. Frontend
経験
5 years
勤務地
Munich, DE
ReactTypeScriptNode.jsGraphQLAWSDockerJest
AIスコアリング: Senior Full-Stack Engineer
92/100
Technical Skills (35%) 96
Experience (30%) 88
Education (15%) 82
Soft Skills (10%) 90
Potential (10%) 95
説明可能AI の根拠

"Strong React/TypeScript proficiency (96/100) based on 5 years applied experience. Score adjusted for lack of direct GraphQL depth (-4), compensated by strong REST API background (+2)."

履歴書をアップロード。構造化されたプロフィールとスコアを即座に取得します。

最大50件の履歴書を一度にアップロード。Scovaiのお使いのAIは、役職、スキル、経験、学歴を3秒以内に構造化データとして抽出します。その後、候補者は5つの設定可能な指標で自動的にスコア化され、完全な説明可能AI の根拠が提供されます。

  • マルチフォーマット解析:PDF、DOCX、スキャンドキュメント対応OCR
  • 768次元ベクトル埋め込みセマンティックマッチング用
  • 5次元スコアリング(技術、経験、学歴、ソフトスキル、ポテンシャル)と設定可能な重み付け
  • すべてのスコアに対する説明可能AI テキスト、ブラックボックスなし
  • すべてのスコアリング決定に対する自動バイアス監視

タレントプールを構築。セマンティック検索で検索します。

履歴書を一括アップロードすると、Scovaiが各ファイルを解析、埋め込み、インデックス化します。自然言語を使用してタレントプールを検索(キーワードだけではなく)し、任意の新しい職種に最適な候補者を即座に見つけます。ワンクリックで候補者に代わって応募できます。

  • 最大50件の履歴書を一度にアップロード(PDF、DOCX、スキャンドキュメント対応)
  • 自動解析と768次元ベクトル埋め込み
  • セマンティック検索:キーワード以外にスキルや背景で候補者を検出
  • タレントプールを任意のオープンポジションと一クリックでマッチング
  • 履歴書バンクから候補者に代わって直接応募
cv-bank / talent-pool
クラウド経験のあるReact開発者...
検索
合計履歴書数
1,247
解析済み
1,198
保留中
49
佐藤花子 Parsed
Sr. Frontend Engineer
ReactTypeScriptAWS
Match
96%
AK
Alex Kim Parsed
Full-Stack Developer
Node.jsVue.jsDocker
Match
91%
MC
Maria Costa Parsed
Backend Engineer
JavaSpringK8s
Match
87%
TF
Tom Fischer Parsed
DevOps Engineer
AWSTerraformCI/CD
Match
82%

AI生成テスト。科学的に検証されたプロフィール。

技術適性検査は各職種の特定の要件に対して動的に生成されます。心理測定プロフィールは、性格特性、文化的適合性、リーダーシップスタイルを明らかにし、履歴書以上の完全な全体像を提供します。

技術適性検査

AIが職種固有の問題を作成・採点します。制限時間付き提出と自動失効。

ビッグファイブプロフィリング

科学的に検証された性格特性:開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向。

文化的適合性マッチ

候補者の好みを貴社のカルチャープロファイルと5つのスペクトラム軸で比較します。

リーダーシップスタイル

シニアポジション向けのリーダーシップポテンシャルとマネジメントスタイルの適合性を特定します。

ビッグファイブ性格診断
佐藤花子
開放性 Conscient. Extraver. Agreeable. 安定性
開放性 91
勤勉性 85
外向性 72
協調性 78
安定性 58
企業カルチャーマッチ
独立志向 Collaboration 協調志向
実績のある方法 Innovation 最先端
安定志向 Pace ハイペース
総合カルチャーフィット 84%
面接/セッション #1247
LIVE
AI面接エージェント
Senior Full-Stack Engineer: STAR Method
Q 3/8

Tell me about a time you had to refactor a large legacy codebase. What was the situation, and what specific task were you responsible for?

STAR 技術的深さ

At my previous company we had a monolithic Node.js API serving 2M requests/day. I was tasked with leading the migration to a microservices architecture while maintaining zero downtime…

JD

That's a great situation. Now let me ask about the action you took: what was your strategy for decomposing the monolith? How did you handle shared state?

Follow-up
JD

構造化面接、AI搭載。24時間対応。

AI面接エージェントはSTAR方式を用いた適応型の構造化面接を実施します。職種別の質問を生成し、候補者の回答に基づいてインテリジェントなフォローアップを行い、包括的な評価レポートを作成します。すべてスケジューリングの競合なしで実現します。

  • STAR方式の面接と適応型フォローアップ質問
  • 職務要件から生成された職種別質問計画
  • 自然で専門的な対話によるリアルタイム会話
  • 強み、懸念点、採用推奨を含む包括的レポート
  • 候補者はいつでも面接可能:スケジューリングの制約なし

AI順位付けショートリスト。データ駆動の意思決定。

決定の時が来たとき、Scovaiは全ての項目にわたる加重スコアリング付きのランク付けショートリストを生成します:技術スキル、面接パフォーマンス、心理測定フィット等。フル分析ダッシュボードにより、採用ファネルへのリアルタイム可視性を得られます。

AIショートリスト

全スコアリング軸にわたる設定可能なウエイト配分で候補者を自動ランク付けします。

採用ファネル

応募から採用までのリアルタイムファネル分析、ボトルネックを即座に特定します。

PDF&JSONエクスポート

ショートリストとレポートをブランド化されたPDFまたは構造化JSONでエクスポートし、統合できます。

バイアス監視

すべてのスコアリング決定に対する自動バイアス分析。性別および年齢分布の追跡。

AIショートリスト: Senior Full-Stack Engineer
5 候補者
1
佐藤花子
Tech 96 Int 92 Fit 84
94
2
Alex Kim
Tech 91 Int 88 Fit 78
89
3
Maria Costa
Tech 82 Int 90 Fit 88
86
採用ファネル
応募 124 (100%)
スクリーニング済み 86 (69%)
評価済み 42 (34%)
面接済み 18 (15%)
ショートリスト登録済み 5 (4%)
平均採用時間
12d
-68%
スクリーニングコスト
€2.40
-91%
採用品質
94
+38%

最高の候補者がどこから来たのかを把握します。

職務経歴書を公開するすべてのチャネルで追跡可能なリンクを生成します。LinkedIn、Indeed、求人掲示板、メールキャンペーン、リファーラルプログラム。どのチャネルがボリューム、品質、コンバージョンをもたらすかを正確に確認します。推測をやめて、採用支出の最適化を開始します。

追跡可能なリンク

すべてのチャネル用に一意の短縮リンクを生成します。ワンクリックでコピー、自動クリックカウント。

チャネル分析

ボリューム、品質スコア、およびコンバージョン率をソース別に分類します。実際に機能するチャネルを確認します。

品質ランキング

ボリュームだけでなく、平均AIスコアでランク付けされたチャネル。トップ候補者がどこから来ているかを確認します。

コンバージョンファネル

チャネル別の全ファネル:閲覧→応募→スクリーニング→評価→面接→採用。

Source Performance
Last 30 days
Channel
Clicks
Apps
Avg Score
Conv.
LinkedIn
342
48
74
4.2%
Referral
45
18
82
11.1%
Indeed
198
22
62
2.7%
Email
56
8
71
0.0%
Tracked Links
LinkedIn
scovai.com/go/lnkd_a3f2
342 clicks
Indeed
scovai.com/go/indd_b7c1
198 clicks
Newsletter Q1
scovai.com/go/cust_d4e9
56 clicks
Top Channel
Referral
by quality
Best Conv.
11.1%
Referral
Total Sources
6
active

あらゆる側面を設定します。AIが支援し、あなたが決定します。

スコアリング重みを細かく調整し、企業文化を定義し、どのAI機能をアクティブにするかを制御し、統一された設定ダッシュボードからすべての採用設定を管理します。

スコアリング重み
候補者の評価方法を設定します
技術スキル 35%
経験 30%
学歴 15%
Soft Skills 10%
ポテンシャル 10%
合計 100%
企業文化プロフィール
職場文化を定義します
協業
独立した 協調的
イノベーション
実績のある方法 最先端
スピード
安定した 高速ペース
構造
柔軟な 構造化された
自律性
指導的 自主的
AI機能
AIモジュールを有効または無効にします
AI求人説明書生成
履歴書解析・抽出
AIスコアリングエンジン
技術評価生成
心理測定分析
AIインタビューエージェント
ショートリスト生成
バイアスモニタリング
キャリア推奨

GDPRおよびEU AI法のコンプライアンスに対応しています。

すべてのAI判定は説明可能です。すべてのデータは追跡可能です。Scovaiはヨーロッパの最も厳しい規制に対応するために一から設計されているため、自信を持って責任ある採用ができます。

説明可能なAI

すべてのスコアとランキングには平易な言語での説明が含まれます。ブラックボックスの判定はありません。

GDPRコンセント

監査証跡付きの細かいコンセント管理。候補者はあらゆるステージで自分のデータを管理できます。

人間による監督

任意のAI判定について人間によるレビューをリクエスト可能。EU AI法第14条のコンプライアンスが組み込まれています。

バイアスモニタリング

スコアリング時の自動人口統計バイアス分析。性別と年齢分布のリアルタイム追跡。

GDPR対応
EU AI法対応済み
SOC 2対応済み
完全な監査証跡

採用を変える準備はできていますか?

求人説明書から採用判定まで。Scovaiは採用スタック全体をAIを活用した1つのプラットフォームに置き換えます。無料トライアルでの動作をご確認ください。