運用するほど、
Go 5年・100万DAU運用
マネジメント 2年と短め
Go 5年・100万DAU運用
マネジメント 2年と短め
Go 5年・100万DAU運用
マネジメント 2年と短め
Go 5年・100万DAU運用
マネジメント 2年と短め
Tasonal書類選考AIができること
AIスコアリング
履歴書・職務経歴書を求人要件に照らして自動評価
面接質問の自動生成
要点・確認事項・面接質問を候補者ごとに作成
評価項目の自己改善
運用しながら評価軸が磨かれていく独自設計
基本機能の ①② は他社AIにもありますが、
初期の評価項目で運用できることはない。
人手で改善し続けるのは、
結果、
だからこそ、
選考結果FB
合否・面接評価を
ズレ検知
評価軸と実態の
調整提案
評価項目の
担当者承認
提案内容を
次回反映
磨き込まれた評価軸で
一般的な書類選考AI
初期設定で評価軸が固定。運用後に評価のズレが見えてきても、ベンダー対応・再学習が必要。
Tasonalの書類選考AI
運用しながら評価項目を磨ける。使い続けるほど評価ブレが減り、選考精度が継続的に向上します。
人手 / 一般的な書類選考AI / Tasonal
一般的な書類選考AIは初期設定で評価軸が固定される一方、
| 観点 | 人手の書類選考 | 一般的な書類選考AI | Tasonal 書類選考AI |
|---|---|---|---|
評価の一貫性 | ×担当者ごとに判断が割れる | ○AIが同じ物差しで採点 | ◎AI採点＋運用FBで継続改善 |
導入後の評価項目改善 最大の差別化 | △属人化しやすい | ×初期設定で固定、再学習が必要 | ◎AIがズレを検知し自動で調整提案 |
面接準備の手間 | ×質問を毎回考え直す | ○スコアは出るが質問は別途 | ◎要点・確認事項・質問を自動生成 |
運用工数 | ×進捗管理・引き継ぎが煩雑 | △評価軸メンテは社内負担 | ◎運用しながら評価軸が磨かれる |
担当者ごとに判断が割れる
AIが同じ物差しで採点
AI採点＋運用FBで継続改善
属人化しやすい
初期設定で固定、再学習が必要
AIがズレを検知し自動で調整提案
質問を毎回考え直す
スコアは出るが質問は別途
要点・確認事項・質問を自動生成
進捗管理・引き継ぎが煩雑
評価軸メンテは社内負担
運用しながら評価軸が磨かれる
Tasonalの
評価項目を構造化・カスタマイズできる
＝貴社の採用基準に合わせられる
求人要件や人物像を、
- 「評価シート」のように評価観点を大項目／小項目で整理し、重み付け＋共通NG（減点）まで設定
- 職種ごとに評価項目テンプレを持てる（職種に特化したスコアリング）
- Go言語でのマイクロサービス開発経験5年
- 100万DAU規模のサービス運用実績
- マネジメント経験は2年と短め
- リモート環境での勤務経験なし
求人要件に基づく一次評価を、
求人要件に対するマッチ度を
- 求人ごとに評価観点を設定（必須/歓迎など、要件に合わせて運用可能）
- カテゴリ別スコアで強み・弱みを可視化し、比較がしやすい
- 選考結果のフィードバックを踏まえ、評価観点の調整・改善ができる
長いレジュメから、
レジュメ全体を読み込まなくても、
- 求人要件に合致するスキル・経験をハイライト
- 経験の空白・成果の再現性・役割の粒度など、追加で確認したい論点を提示
- サマリーで全体像を短時間で把握し、一次判断を高速化
- Go言語での開発経験が5年以上あり即戦力
- 大規模トラフィックの設計・運用経験あり
- Pythonの経験が浅く、MLチームとの連携に懸念
確認観点を揃える質問リストを、
レジュメ内容と求人要件をもとに、
- 候補者ごとにパーソナライズされた質問（経験の深掘り、成果の再現性など）
- スキル確認／志向性／カルチャー（働き方）など、観点別に整理
- 深掘りすべきポイントをフラグ付けし、面接の時間配分がしやすい
運用しながら、
＝使い続けるほど評価精度が上がる
選考結果のフィードバックをAIが取り込み、
- 合否・面接評価のフィードバックから「過大評価／過小評価された項目」をAIが検知
- 評価項目の重み調整・追加・削除を自動提案、最終承認は採用担当
- ベンダー再学習や追加コスト不要で、運用しながら継続改善
- 他社AIは初期設定で評価軸が固定 — 運用中に磨き込めるのはTasonalだけ
「マネジメント経験」の重みを 15% → 25% に引き上げ
合格者の85%がマネジメント経験者。現状の重み付けが実態とズレています。
「英語力」の重みを 20% → 10% に引き下げ
過去6ヶ月の合否で英語力スコアと実際の評価に相関なし。過大評価の可能性。
新規評価項目の追加: 「ドメイン経験（HR領域）」
合格者に共通する特徴として検出。重み 15% で追加を提案。
※Tasonalは合否を自動決定するのではなく、判断材料を揃えて選考を支援します。
選考スピードが上がるだけじゃない。
AIスクリーニングによる書類選考の自動化は、
候補者を待たせない選考体制が、
大幅削減
レジュメの読み込みから要点整理、面接質問の準備まで自動化。採用担当者が1件ずつ読み込んでいた時間がなくなります。
短縮
書類選考の結果が速く出れば、面接設定も早まります。優秀な候補者を他社より先に面接し、採り逃しを防ぎます。
レジュメ受領から選考結果の共有まで
従来は数日かかっていた選考が、
選考結果が1日早く出れば、
書類選考のリードタイムを縮めることが、
簡単10秒でデモを体験
以下を入力するだけで、書類選考のデモフローをすぐに体験できます。
3ステップで完了
求人・要件を登録
募集要件や評価観点（必須/歓迎など）を入力。求人ごとの"見るポイント"を整えます。
レジュメをアップロード
PDFやWordをドラッグ&ドロップで取り込み。ATS連携にも対応（運用に合わせてご案内）。
結果を確認して判断
AIがスコアリングと要点抽出、確認事項・質問案を提示。あなたは根拠を見ながら合否を判断するだけです。
実際の画面で書類選考の流れを体験できます
採用領域のAIだからこそ、
書類選考のプラン
選考規模に合わせて、
| プラン | Free 0円 | スターター 2万円/月 | おすすめ スタンダード 5万円/月 | ＋プラン 10万円/月 | MAX 15万円/月 |
|---|---|---|---|---|---|
| 月間選考件数 | 月10件 | 月30件 | 月100件 | 月300件 | 月1000件 |
| 求人数 | 1件 | 5件 | 15件 | 30件 | 無制限 |
| 評価項目の設定 | |||||
| 評価項目の自動改善 | |||||
| ATSとの連携開発 | |||||
- 月間選考件数
- 月10件
- 求人数
- 1件
- 評価項目の設定
- 評価項目の自動改善
- ATSとの連携開発
- 月間選考件数
- 月30件
- 求人数
- 5件
- 評価項目の設定
- 評価項目の自動改善
- ATSとの連携開発
- 月間選考件数
- 月100件
- 求人数
- 15件
- 評価項目の設定
- 評価項目の自動改善
- ATSとの連携開発
- 月間選考件数
- 月300件
- 求人数
- 30件
- 評価項目の設定
- 評価項目の自動改善
- ATSとの連携開発
- 月間選考件数
- 月1000件
- 求人数
- 無制限
- 評価項目の設定
- 評価項目の自動改善
- ATSとの連携開発
※ クレジットカード登録不要の無料トライアル。
書類選考の通過後、
書類選考の通過判定と同時に日程調整を自動起動。応募から面接確定まで採用担当者の手を介さず完結します。