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Saiは、必須スキル、経験の適合性、応募資格の各項目で履歴書をスコアリングし、それぞれの理由を1行でまとめます。また、必須条件を満たさない候補者と、必須条件はすべて満たしているが推奨条件が不足している候補者を分類します。結果はGoogleスプレッドシートに出力され、自動的に不採用にされることはありません。
The recording is a real session. The sheet on the right is what it produced.
Sai opens each profile, pulls the signal, and writes the row, live, in a real browser.
Eight columns, sorted by score, with a source link behind every claim.
履歴書（Googleドライブのフォルダ、またはアップロードしたファイル）と、テキストまたはURL形式の職務記述書。結果をスプレッドシートに出力したい場合は、Googleスプレッドシートをご用意ください。
候補者を「必須条件をすべて満たす」「惜しい」「必須条件が不足」の3グループに分類したGoogleスプレッドシート。各候補者にはスコア、不足している具体的な要件、推奨度、履歴書に基づいた1行の理由が記載されます。
スケジュール実行ではなく、役割ごとに実行してください。継続的に応募があるポジションの場合は、同じ必須条件リストを使用してバッチごとに実行することで、バッチ間でのグループ比較が可能になります。
市場の大部分は2つのカテゴリーに分類されます。
ATSプラットフォーム（Greenhouse、Lever、Workable、Recruiteeなど）は、採用パイプラインの一部としてスクリーニング機能を備えています。応募があるとスコアリングやフィルタリングが行われ、その結果が候補者データに紐付けられ、次の選考ステップへと進みます。
専用のスクリーニングツール（Manatal、Skillate、SeekOutなど）は、大量の応募者をスコアリング・ランク付けし、多くの場合、ソーシング機能やデータベース機能を併せ持っています。
どちらも、最終的に「スコア順に並べられた候補者リスト」という同じ成果物を出力します。
スコアは複数の判断基準を1つの数値に集約しますが、この集約によって、性質の異なる2種類の「不足」が区別できなくなります。
必須条件をすべて満たしているが、推奨条件が1つ足りない候補者は面接する価値があります。一方、他の面で非常に優秀であっても、必須の資格や就労許可が欠けている候補者は、他の能力で補うことはできません。
この2人は同じ総合スコアになる可能性があり、単一のランキングリストでは隣り合わせに表示され、区別がつきません。前者はわずかな不足があるだけの有望な候補者ですが、後者はこの役割には適さない候補者です。
また、リストでは「何が不足しているか」という方向性も隠されてしまいます。20人中の8位という順位だけでは、その候補者が必須スキルを欠いているのか、経験年数が足りないのか、あるいは特定のツールを使えないのかが分かりません。
候補者は3つのグループに分類された後、各グループ内で順位付けされます。
必須要件をすべて満たしています。すべての必須条件をクリアしています。
惜しい候補者。必須要件はすべて満たしていますが、推奨資格の1つ以上が不足しています。通常は面接対象となりますが、順位リストでは最も順位を下げられやすいグループです。これは、推奨資格の不足によって、実際には応募資格のない候補者よりも順位が低くなってしまうためです。
必須要件の未達。少なくとも1つの必須要件を満たしておらず、該当する要件が明記されています。
順位付けは各グループ内で行われます。グループを統合することはありません。各グループのメンバーは単一の尺度で比較できるものではないからです。
グループ分けは、どの要件を必須とするかに完全に依存しますが、求人票ではこの点が不明確なことがよくあります。「Pythonの経験があれば尚可」と「類似職種での5年以上の経験」では重要度が異なりますが、求人票ではこれらが箇条書きで混在していることが少なくありません。
実行プロセスでは、求人票から両方のリストを抽出し、スコアリングを行う前に確認のために表示します。求人票でその区別が明確でない場合は、勝手に割り当てるのではなく、その旨を明示します。
必須要件のリストが誤っていると、自信を持って間違ったグループ分けをしてしまうことになり、グループ分けをしない場合よりも悪い結果を招きます。
各スコアには、その根拠となった履歴書の箇所を引用した1文の理由が添えられています。
数値だけでは確認ができません。根拠となる箇所が明記されていれば、数秒で書類と照らし合わせて検証できます。これこそが、単なる読み直しではなく「レビュー」として機能する理由です。
不足している要件は、要約するのではなく個別に記載されます。「不足：AWS認定資格、チームリーダー経験が2年不足」とあれば、スクリーニングで何を確認すべきかがわかります。単に「6」というスコアだけでは、それはわかりません。
履歴書から評価できない要件は「記載なし」として記録され、ゼロ点とは評価されません。
履歴書の長さや詳細は人によって異なります。優秀な候補者であっても、簡潔な履歴書では詳細な履歴書に含まれる情報が省略されていることがあります。記載がないことをすべて「欠如」とみなすと、簡潔な履歴書が体系的に低く評価されてしまいます。これは能力ではなく、単なる記述スタイルの違いによるものです。
「記載なし」として記録することで、スクリーニング面談で質問すべき項目となります。
保護される特性は推測されず、氏名、写真、学校のブランド、職歴の空白期間など、一般的な代理指標の多くは入力から除外されます。
一部の地域で一般的な、写真や生年月日が含まれる履歴書であっても、それらは無視され、その旨が実行結果に記録されます。
職歴の空白期間を除外する理由は、それが能力ではなく、介護、病気、移民ステータスと相関する傾向があるためであり、また、書類上の空白はパフォーマンスの事実を示すものではないためです。
出力されるのは、理由が添えられた順位付きの候補者リストであり、担当者が確認するためのものです。候補者が「不採用」と判定されることはなく、候補者に通知が送られることもありません。
これは単なる好みの問題ではありません。自動化された雇用判断ツールには規制が適用されます。ニューヨーク市のローカル法144条では、採用判断を実質的に支援するツールに対して年次バイアス監査と候補者への通知を義務付けており、EUのAI法では雇用関連のAIを「高リスク」に分類しています。また、米国雇用機会均等委員会（EEOC）のガイダンスは、アルゴリズムによる選考にも既存の差別禁止法を適用しています。
レビュー用の候補者リストを作成するツールと、応募者を自動的に不採用にするツールでは、これらの規制下での位置付けが異なります。本ツールは候補者リストを作成するものです。不採用を含むすべての決定は人間が行うものであり、各行に理由が記載されているのは、担当者がその根拠を鵜呑みにせず、自ら確認できるようにするためです。
本テンプレートおよび本ページは、お客様の管轄区域におけるコンプライアンスに関する法的助言を構成するものではありません。
自動的な不採用判定。応募者が選別されて除外されることはありません。3番目のグループも理由とともにすべて表示されます。
ATS（採用管理システム）との統合。出力形式はGoogleスプレッドシートです。スコアが候補者の記録に書き戻されることはありません。
候補者への連絡。応募者に通知が送られることは一切ありません。
大量処理。数十件程度のバッチ処理を想定して構築されています。1職種あたり数千件の応募がある場合は、ATSのワークロードとなります。
バイアス監査。既知の代理指標をいくつか除外していますが、これはバイアス監査を構成するものではなく、本ツールを実行しても監査要件を満たすことにはなりません。
履歴書に記載されていない事項の評価。本ツールは、主張の記録であるドキュメントをスコアリングするものであり、その内容を検証するものではありません。
