✦ 人間中心の採用。セマンティックな理解。決定論的スコアリング。
セマンティックな採用活動
Expertini ATSは、本格的なセマンティック理解と決定論的なCandidate Match Scoring™を組み合わせ、キーワードではなく根拠に基づいて候補者を評価します。すべての推薦は説明可能で再現性があり、人間による管理下に置かれます。
根拠、一貫性、透明性を重視する人事・採用担当者向けに構築されています。
2008年創業 · 独立運営
ブラックボックスの推測ではない、決定論的スコアリング
すべてのスコアは監査可能で根拠を明記
Expertini独自のCMSスコア
96%
Michael J.
シニアフルスタックエンジニア
単語の一致だけでなく、意味をマッチングします。
包括的なセマンティック理解キーワードの一致だけでなく、意味と根拠を読み取ります
インテリジェントな分析と理解言語理解にのみ使用され、スコアの割り当てには一切使用されません
決定論的スコアリング同じインプット。同じ根拠。同じスコア。いつでも確実に。
人が判断するスコアは判断の参考とするものであり、判断そのものに代わるものではありません
0国の求人プラットフォーム
▲ 40以上の専門求人サイト
人間による判断すべての最終決定
▲ スコアは参考情報にすぎません
EXPERTINI ATSの仕組み
透明性。再現性。立証可能性。
必要な箇所には言語理解を、重要な箇所には明快な算術演算を用い、最終的な判断は人間が行います。すべてのスコアは、それを生み出した根拠まで遡って確認できます。
ステップ 1 · ポジションの理解
求人内容を確認
スコアリングを行う前に、テンプレートではなく採用企業自身の言葉で職務内容そのものを正確に把握します。
- すべての要件が特定され、雇用主の表現に基づいて重み付けされます。「必須（must have）」および「必要（required）」は最大の重み（JRIS 90–100）を持ち、「望ましい（preferred）」は中間（50–70）、「尚可（a plus）」は最小（30–50）となります
- 必須条件の未達は個別にフラグが立てられるため、他の項目が高得点であっても必須資格の不足が平均化されて見落とされることはありません
- 重み付けは可視化され調整可能です — 意図しない推測が行われることはありません
- 自然な言葉で記述できます。特別な構文を覚える必要はありません
ヒント: 必須条件／希望条件／歓迎条件の表現が明確であるほど、候補者リストの精度が上がります。弊社の説明可能なレコメンデーション作成アシスタントは、まさにこの構成で作成します。
ステップ 2 · 人物像の理解
個人を特定できる情報（PII）の匿名化
履歴書は候補者のストーリーです。分析を開始する前に、客観的な根拠を抽出し、評価者のバイアスにつながる可能性のある要素をすべて排除します。
- スキル、職歴、学歴、資格がPDFまたはDOCX形式の履歴書から抽出されます
- 氏名、年齢、性別の表記、写真、位置情報の識別子は、セマンティック分析の前に除外されるため、マッチングエンジンに渡されることはありません
- 提出されたオリジナルの履歴書全文は、そのままの形式で人間の選考担当者が閲覧可能です
- デフォルトでGDPR準拠：候補者データは24か月後に削除され、候補者は現地のExpertiniサイトでデータを管理するための実際のアカウントを取得します
ランキングはスキルの根拠に基づいています — 氏名、年齢、性別、居住地に基づくことは一切ありません。
ステップ 3 · フルスケール意味論的理解
意味に基づくマッチング
従来のキーワード検索は、バズワードを巧妙に散りばめた応募者を優遇してしまいます。セマンティック理解により、実際にその業務を遂行した実績のある人材を見つけ出します。
- 「200万人のユーザーに対応するDjango移行を主導」という記述は、「Python」という単語が含まれていなくてもPythonの要件にマッチします
- 各要件には、それを裏付ける職務経歴書の具体的な記述に基づいた候補者スキルスコア（CSS）が付与されます
- 言語理解は、インテリジェント技術が使用される唯一の箇所です — テキストを読み取り関連付けるのみで、スコアの割り当ては行いません
- すべての一致項目はその根拠にリンクしているため、いかなる情報も数秒で確認できます
当社の知る限り、スコアの完全な決定論性を保ちながらフルスケールでセマンティックマッチングを実行するATSは他にありません。
ステップ 4 · 決定論的スコアリング
数学的根拠に基づくスコアリング
人を順位付けする数値は、モデルの主観ではなく、自ら検証可能な数学的根拠に基づくべきです。
CMS = Σ (CSSi × JRISi) / Σ JRISi
- 公開された計算式は1つです。各スキルのスコアに要件の重み付けを掛け合わせ、合算して正規化する — 計算はこれですべてです
- 同じ職務経歴書 ＋ 同じ職務記述書 ＝ いつでも何度でも完全に同一のスコア
- この手法は研究者が評価できるように公開研究リポジトリに提出され、オープンに文書化されています。監査人、法務チーム、候補者のいずれもが、スコアがどのように算出されたかを正確に確認できます。
- 隠されたモデルの重み付けやドリフト、「アルゴリズムが判定した」といった不透明さはありません
完全な方法論は research.expertini.com の「From Stochastic to Deterministic」（Expertini Research Team、2026年）にて公開されています。
ステップ 5 · 担当者による通話
ご自身で決定
CMSがランク付けと説明を行い、チームが面接、評価、採用を行います。この順序が逆転することはありません。
- 候補者は評価軸ごとの内訳とともに順位付けされて表示されます — 各候補者がどの要件をどれだけ強力に実証しているかを正確に把握できます
- スコアに疑問がありますか？すべての入力項目が可視化されているため、その理由を確認し、ご自身の判断に基づいて行動できます
- チームの選考ステージ移行、評価、面接フィードバックがスコアとともに表示されます — システムが情報を提供し、人が判断を下します
- 完全な監査証跡がすべての意思決定を記録し、いつでもコンプライアンス審査に対応できます
誠実なツールは判断を迅速化し、より適切に記録するものであり、判断そのものに代わるものではありません。
LIVE · CMS ENGINE SANDBOX
重みをドラッグして、計算結果をご確認ください。
本番環境で実行されている正確な計算式は次のとおりです: CMS = Σ(CSS×JRIS) / Σ(JRIS)。JRISは雇用主が提示する要件の重要度を示し、CSSは匿名化された履歴書から見つかった根拠を示します。インテリジェント処理が数値に直接手を加えることはなく、ハルシネーション（幻覚）を引き起こす余地はありません。
—
必須条件の完全未達が有効 — 必須要件の根拠がまったくありません。CSSは0に固定され、他の強みで補うことはできません。
Σ(CSS × JRIS) = 0
Σ(JRIS) = 0
CMS = 0 / 0 = 0
同一の入力 → 毎回の実行で同一のスコア。
この透明性はすべての候補者の監査 PDF に記載されます。
確認して決定
私たちが採用する理由 — 不採用とする理由。
候補者を「ショートリスト」または「不採用」にドラッグするか、✓ / ✗ をタップしてください。Deterministic Engineは、スコアの背後にある同一のルールマトリックスと根拠を用いて、リアルタイムにその判断理由を説明します。
確定型エンジン 表示中: Sophia M.
この求人票の必須要件 — 総合スコアとは無関係の合否判定基準
ランク付け → 決定
スマートランキング · チップをドラッグするか、✓ ✗ ⇪ を使用してください — ⇪ を押すとその候補者の根拠データが上記のサンドボックスに読み込まれます
THE POWER OF CMS SCORE
包括的な候補者評価 キーワードマッチングを超えて
Expertini CMSは、実際の求人票から抽出された10以上の項目で各候補者を評価します。7つの業界を切り替えると、スコア、コンプライアンスチェック、および基盤となるセマンティックマッチングが連動して変化します。
すべての業界で一貫して適用される10以上の同一ディメンション — 汎用テンプレートではなく、常に実際の職務記述書から導出されます。
スキル & コンピテンシー
語学力
経験 & 職務の類似性
希望給与
業界 & 専門領域のマッチ
シニアティレベル
学歴＆資格
カルチャーフィット（インテリジェント分析）
勤務地 & 稼働可能時期
キャリア成長の可能性
Michael J.
シニアフルスタックエンジニア
スコアの内訳
決定論的コンプライアンス
セマンティックマッチングがITにどのように機能するか
単語の文字面ではなく、意味を比較します。
履歴書の各抜粋および求人要件はベクトル（意味を捉える数千の数値）に変換されます。エンジンはベクトル間の角度（コサイン類似度）を測定します。語彙の一致にかかわらず、角度が近いほど意味が近いことを示します。
スコアを超えて — ファネル全体を同じサンドボックスで
スクリーニングは最初のステップに過ぎません。評価、面接、意思決定を一箇所で。
プラットフォームは、職務記述書から職種固有の評価を生成し、非同期ビデオ面接を実施して、すべてのレビューを候補者レコードに保存します。以下の完全インタラクティブなサンプルデータデモをお試しください。
1 · デプロイ後にRESTエンドポイントが突然古いデータを返すようになりました。最初に確認すべき可能性が最も高い項目はどれですか？
変更されたレスポンスのキャッシュヘッダー / CDNキャッシュの無効化
エンドポイント名を変更して再デプロイ
サーバーのCPU割り当てを増やす
2 · 1,000万行のテーブルで customer_email によるフィルタリングクエリが遅い場合の標準的な解決策は？
テーブルをアプリケーションメモリに読み込む
列を全文検索に切り替える
customer_email にインデックスを追加
3 · 2つのサービスが同じ検証ロジックを必要としています。ベストプラクティスは何ですか？
両方のサービスにコードをコピーしてください
共有されたバージョン管理付きライブラリに抽出
検証のためにすべての呼び出しを1つのサービス経由でルーティングする
本製品では、
貴社の職務記述書から質問が生成されます（5〜50問、形式は混在）。選択式は提出時に自動採点され、自由記述およびコードの回答はインテリジェントレビューに送られ、回答ごとに手動でオーバーライドできます。スコアによって自動不採用になることは決してありません。
1 · スプリントの途中でステークホルダーから緊急の新機能追加を要求されました。最初に何をしますか？
目立たず追加し、遅くまで作業して対応する
影響を明確にし、プロダクトオーナーと率直に優先順位を再設定する
辞退 — スプリントはロックされており、例外はありません
2 · ご自身の業務に対する同僚のレビューコメントに強く反対する場合、次の行動はどうしますか？
根拠を持って1対1で話し合い、それでも合意できない場合にのみエスカレーションしてください
競合を避けるために変更をそのまま適用する
公開返信で誤りを説明する
プロダクト内のシナリオ回答は非公開のガイダンス評価基準に沿ってレビューされます。インテリジェントシステムが根拠とともにスコアを提案し、採用担当者が各項目を確認または上書きします。
音声を含めた実際のサンプル回答。候補者は日程調整不要で、都合の良い時間に体系化された回答を録音できます。録音は候補者の応募情報に保存され、採用チームのみに公開されます。
Emily J.Q1 · 「誇りに思うプロジェクトについて説明してください」 · 0:08
ご自身の評価
構造化シグナル
Deterministic Matching100%の再現性を実現するルールベースエンジン
バイアスのない採用LLM分析の前に個人を特定できる情報（PII）を除去
継続的な学習フィードバックと実際の採用データによって改善されます
エンタープライズグレード独自クラスターによる高い安全性・拡張性・信頼性
わずか30分で、次の優秀な人材に出会えます。
ライブデモをご予約ください — 実際の職務記述書に対して実際の候補者をその場でランク付けし、無料トライアルをご提供します。
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