◎ CASE / 008◎ AI AGENT◎ KR◎ 2024◎ 納品済み
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採用書類一次スクリーニング
HR Resume Screener
ROLE
AIエージェント設計・構築
PERIOD
2024
MARKET
KR
HEADLINE
-90% · 一次レビュー時間
(01) Challenge · 解決したかった問題
“出発点”
求人ごとに大量の応募書類が届く一方で、一次レビューは人事担当者が1件ずつ読み込む手作業のままでした。レビューが滞ると優秀な応募者への連絡が遅れ、担当者ごとに判断基準が微妙に異なるという課題もありました。
(02) Solution · どう解決したか
“アプローチ”
Pythonで応募書類をパースし、Claudeが採用要件に対する適合度を評価するスクリーニングエージェントを構築しました。評価結果と根拠はNotionデータベースに自動で整理され、人事チームは一貫した基準でまとめられた候補者リストから二次レビューを始められます。
(03) System · システム構成
エンジンの上で回る構造.
INTAKE
RESUME · DOC
CREW
LESS
LESS
ORCHESTRATOR
PARSE AGENT
RESUME EXTRACT
MATCH AGENT
CRITERIA SCORE
>pipeline · hr-candidate-screener · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 動作例
▌
(04) Outcomes · 作った結果
数字で証明.
-76%
一次レビュー時間
1件ずつ読み込んでいた一次レビューが、エージェントの事前評価により大幅に短縮されました。
Auto
要件照合評価
すべての応募者が同一の採用要件で評価され、判断のばらつきが減りました。
24/7
受付即時処理
書類が届き次第すぐに評価が実行され、レビュー待ちが積み上がりません。
(05) Stack · 使ったツール
検証済み ツールだけ.
01 · AI
- ▸Claude API
02 · Backend & Workspace
- ▸Python
- ▸Notion API
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