Recruiting AI 基盤
採用・リクルーティングAI
「選考のブレ」をなくし、理想の採用を組織の「資産」へ。
採用広報から選考判断まで、御社独自の「評価基準」を
インフラとしてデプロイ（展開）し、一貫した採用インテリジェンスを構築します。
概要：採用活動を「個人の勘」から「組織の仕組み」へ
採用業務は、面接官の経験や主観に依存しやすく、
評価の基準が属人化しがちです。
メディア・コンフィデンスは、採用のヒアリング・評価・判断のプロセスを構造化し、
組織全体で再現性のある「最適なマッチング」を実現するための
管理付きAIシステム基盤を提供します。
これは単に人を管理するツールではなく、
御社にとっての「正解」を蓄積し続ける自社専用ナレッジベースです。
活用イメージ（採用の質と速度を上げる3つの柱）
① 応募者スクリーニングの高度化（即戦力化）
- 自社基準の移植： 膨大な応募データから、御社の要件に照らして 注視すべきポイントをAIが整理します。
- 優先順位の可視化： ベテラン採用担当者の視点を基盤にプリセット。 経験の浅いスタッフでも初日から「プロの目」で 一次スクリーニングが可能になり、教育コストを大幅に削減します。
② 選考プロセスの客観化（ブレの排除）
- 評価メモの構造化： 主観が入りやすい面接メモやスキル情報を解析し、 定義済みの評価基準との合致度を客観的に抽出します。
- 判断根拠のログ化： 「なぜ採用したのか／見送ったのか」という判断根拠を 基盤上に記録。感覚的判断を排除し、透明性の高い選考体制を構築します。
③ 採用ナレッジの資産化（退職リスクへの備え）
- 知恵の消失防止： 採用担当者が交代・退職しても、 評価ログや改善の軌跡は御社専用のAWS環境に すべて「資産」として残ります。
- 選考フローの自律改善： 過去データを基に、どの選考ステップが マッチングに寄与したかをAIが分析し、 次の一手の確信を生み出します。
技術・構成の考え方：将来の「負債」を作らない設計
- 実証済み基盤の活用： セキュリティ、ログイン管理、最新AIモデル接続など、 8割の共通土台を活用し、残り2割を 御社独自の評価ロジックに合わせて最適化します。
- モデル非依存の柔軟性： GPT-4やClaudeなど特定モデルに依存せず、 将来の技術進化にも基盤側で柔軟に対応できます。
- 安全な隔離環境： 入力データが外部学習に利用されることはありません。 御社専用のVPC環境で情報を厳重に保護します。
業務への組み込み方：人は「対話」に、AIは「整理」に
AIを使うために業務を止める必要はありません。
既存の採用フローの中に、AIを「静かに」組み込みます。
- 「優秀な事務局」の常駐： AIが情報整理や評価軸への照らし合わせという 重労働を担います。
- 本質への集中： 人間は候補者の本音を引き出し、 自社の魅力を伝える「熱量の高い対話」と 最終的な意思決定に専念できます。
経営的価値：既存ツール（ATS）と「管理付き基盤」の決定的な違い
- ガバナンスの統合： 個人アカウント利用のリスクを排除し、 会社のIDで統制された基盤に知恵を集約。 退職時のアクセス遮断も確実に行えます。
- 人件費としての投資： 導入費用はツール代ではなく、 「24時間365日働き、採用基準を完全に把握した 専任スタッフ一人分のコスト」として正当化されます。
- 資産の所有権： 蓄積されたデータは100%御社の資産。 契約終了時も整理してお渡しする ロックインのない誠実な運用を約束します。
採用の仕組み化について相談する
※ まずは特定の職種に絞った「最小構成基盤」をデプロイし、 実運用の感覚を掴むところから始めませんか？