Features取り込み・評価・学習を、
取り込み・評価・学習を、
MatchLenz 1 つで完結
単なるスコアリングに留まらず、選考の意思決定サイクルそのものを止めません。
FEATURE 01
求人票から
23 項目を自動抽出
既存の PDF 求人票をアップロードするだけで、AI が職種・必須スキル・歓迎条件などをフォームに反映。入力工数ゼロで選考基準を整備できます。
職種SWE
年収600〜900
雇用形態正社員
勤務地東京
必須React
必須TS
歓迎AWS
歓迎SaaS
経験3 年〜
カルチャー自走
選考3 回
+ 12項目
23 項目を構造化データに変換
抽出結果はフォームで自由に修正可能
FEATURE 02
5 軸レーダーで
採否の根拠が一目瞭然
スキル・経験・カルチャー・成長性・リスクの5 軸でスコアリング。総合点だけでなく、各軸の理由となった記述まで根拠として提示します。
スキル88
経験82
カルチャー76
成長性84
リスク80
各軸の評価根拠を履歴書から引用
求人別にスコア重み付けを調整可能
FEATURE 03
採用担当の判断で
学習しつづける
「AI は 50 点だが通過」といった修正をフィードバックとして記録。次回評価から重要キーワードを自動で重み付けします。
AI「候補者 B は 56 点 — 経験浅め」
HR"OSS 貢献"を加点 → 通過
学習"OSS"キーワードの重みを +12%
選考ナレッジが自社の資産として蓄積
担当者変更後も判断基準が引き継げる
使い方の流れ導入から運用まで、
導入から運用まで、
4 ステップで開始
専用の設定や ATS 連携は不要。ブラウザだけで完結します。
1
求人票を
アップロード
既存の PDF 求人票をドラッグ＆ドロップ。AI が 23 項目を自動抽出します。
⏱ 約 2 分2
選考基準を
調整
自社の優先軸（スキル比重・カルチャー重視 等）を求人ごとに設定します。
⏱ 約 5 分3
履歴書 PDF を
投入
応募者の履歴書・職務経歴書をアップロード。1 件あたり数十秒で 5 軸スコアが完成。
⏱ 1 件 30 秒4
採否判断と
フィードバック
通過・面談・保留を入力。判断結果は次回の評価精度向上に直接反映されます。
⏱ 1 件 1 分導入効果採用担当の時間を、
採用担当の時間を、
本来の仕事に取り戻す
書類選考のオペレーション時間を圧縮し、候補者との対話にリソースを集中できます。
0%
作業時間の削減
1 件あたり 12 分の確認作業を 1 分強に圧縮。1 ポジション 23 名で約 4.5 時間が節約できます。
×0.0
面談化率の向上
埋もれていた候補者の発掘により、書類選考から一次面談への移行率が改善します。
0円
1 件あたりの費用
従量課金 + 月額固定の組み合わせ。媒体費の数%で書類選考全体を巻き取れます。
0%
基準のナレッジ化
判断履歴がすべて蓄積。担当者の異動や退職でも、選考基準が引き継げます。
まずは AI評価10件 で、
機能をそのまま体験する。
クレジットカード登録不要。AI評価10件まで無料で試せます。
合わなければそのまま終了 — リスクなく書類選考の変化を体験してください。