Fewerが求人を採点する仕組み
検索で見つかったすべての求人は、ご自身のルールブックに照らして、同じ手順を同じ順番で通ります。ブラックボックスはありません:各手順の根拠は結果に残り、どの手順も一文で修正できます。
1. タイトルによる選別
全文を読む前に、タイトルと勤務地を、設定した条件で選別します:見てすぐ除外するタイトル(Director、Intern、Head of)と、働ける場所・働けない場所です。ここで外れた求人は採点されず、該当したルールとともに除外に表示されます。これにより、100件分のコストで数千件の求人を検索できます。
2. 要件ごとの判定
AIは説明文全体を読み、要件を1行ずつ確認します。各行には、根拠とともに4つの印のいずれかが付きます:
- 満たす · プロフィールで示されています。根拠が引用されます。
- 歓迎 · 求人に「優遇」「理想的には」「プラス」「あれば尚可」などと書かれています。除外はしません。
- 満たさない · プロフィールで示せない必須要件です。ルールブックで必須条件として指定した種類の行であれば、求人を除外します。
- 実績 · 実務でのスキルの証拠を求める行で、プロフィールでは示せないものです。除外はせず、スコアに上限を設けます。
ここで除外された求人は、該当する行をそのまま引用し、その1行が歓迎だった場合のスコアとともに表示されます。AIの判断が違うと思ったときは、この数字を確認してください。
3. マッチ度を支える2つのスコア
必須条件を満たした求人には2つのスコアが付きます。どちらも5.0から始まり、ルールブックのルールに従って上下します:
- 要件をどれだけ満たしているか · マッチの強さです。ルールブックで、上げる要素(顧客層、営業の種類、説明文から探すべきシグナル)と、下げる要素(経験年数の不足、これまで担当した以上の案件規模やノルマ、実際にはチャネル営業や部下の管理が中心のポジション)を指定します。
- どれだけ希望しているか · 希望との合い具合です。業界、給与、勤務地、リモートかどうか、企業の規模や成長段階など、大切だと伝えた点です。
マッチ度は2つのスコアを、適性55対志望度45の割合で合わせ、整数に丸めたものです。上位に届くかは、低いほうのスコアで決まります。9や10には両方のスコアが高いことが必要です。とても惹かれても要件を半分しか満たさない職種は届きません。要件を満たしていても望まない職種も同じです。
4. 上限
除外はしないものの、マッチ度を抑える行があります。実績の行、上限でようやく希望の最低額に届く給与レンジ、ルールブックで慎重に扱うと定めた業界などです。上限がかかった求人は「条件付き」と表示され、マッチ度は7を超えません。上限の理由となったルールと行も表示されます。見る価値があるかもしれないので、この求人は残します。
5. 表記
マッチ度は1から10の数字です。6以上の求人は残され、結果に表示されます。それ以外は理由とともに除外されます。8以上は有力、7は妥当、6は挑戦です。手動で実行した検索で9か10が出た場合は、設定をオンにしていればすぐにメールでお知らせします。
6. ルールの出どころ
ルールブックの最初の版は、アンケートの回答をもとに、番号付きのわかりやすい文で作られます。ルールは3つの方法で増えていきます。1つ目は、結果の判定を修正することです。その修正が番号付きのルールになります。2つ目は、ご自身でルールを追加することです。3つ目は、答えがわかっている求人をテストし、判定が違えばその結果から教えることです。変更のたびに前の版は保存されます。参照用に設定した求人は変更ごとに再チェックされるので、意図どおりに変わったかを確認できます。
Fewerが決してしないこと
代わりに応募することはありません。求人にない要件の行を作り出すこともありません。全文を読んでいない求人を採点することもありません。そして、除外したものを隠すこともありません。除外した求人はすべて、理由となった行とともに、ご指示があるまで結果に表示されます。
間違えたとき
ときには間違えます。その職種を開き、どこが違うかを一文で伝えてください。それが以降のすべての検索で使われるルールになります。最初の検索で、残るべきだった求人が2、3件見つかる方がほとんどです。それを教えることが、ご自身と同じ考え方をするルールブックへの一番の近道です。 サンプルアカウントを見る · Fewerが読むもの · 1件の求人で判定を無料で試す