1. 候補者レジュメ
ファイルで追加する（PDF / Word / テキスト / 画像）
2. 条件を選択
結果
まだ結果はありません。
判定精度
「実行」タブの各結果で「✓ 正しい／✗ 誤り」を付けると、ここに集計されます（会社ごと）。最も重要なのは誤合格（合わない人を合格にした件数）です。判定モデルや求人の条件・評価の観点を変えたら、ここで数字の変化を確認してください。
誤判定の一覧
ここに出た理由は、求人のスクリーニング条件や、事前情報の「評価の観点」を見直す材料になります。
スカウトテンプレートの登録
「固定文」は入力したとおりに出力されます。「AIプロンプト」の箱には、その位置に書いてほしい内容の指示を入れてください。AIはその箱の部分だけを書きます。各ブロックの「表示条件」でレイヤーを選ぶと、推奨レイヤーがそれに一致したときだけ表示されます。
プレビュー （AIプロンプト部分は青い枠で表示）
登録済み
事前情報の登録
AIが判定やスカウト文作成の際に前提として参照する情報です。例：自社・事業の説明、事業フェーズ、顧客層、他社との違い、訴求したいポイント、評価の観点（「当社でいうエンタープライズ営業とは〜」など）、使ってはいけない表現。
「すべての求人」を選んだ情報は常に使われます。求人を選んだ情報は、実行時にその求人を選んだときだけ使われます。実行画面で個別にオン・オフもできます。
登録済み
求人の登録
求人票などからそのまま貼り付けてください。1行が1つの条件になります（先頭の「・」「-」「1.」などは自動で取り除きます）。
合否判定ルール・キーワード事前フィルタ（任意）
基本の基準（全求人共通）：必須を1つでも満たさない、またはNGに1つでも該当すれば不合格／必須をすべて満たしNGに該当しなければ合格／判断できない条件があれば要確認。歓迎条件は合否に使わず、スコアの加点のみ。ここには、この求人だけの補足を書きます（基本の不合格条件を緩めることはできません）。
キーワード事前フィルタ：レジュメ本文をキーワードで機械的にチェックし、該当しない候補者はAIを使わずに不合格にします（無料）。表記ゆれで誤って落とすことがあるので、確実な条件だけにしてください。1行1条件、「|」区切りで「いずれか」。
「求人内容からAIで作成」は、上の求人内容・自社紹介文・レイヤーと、この求人に紐づく事前情報を読んで表を作ります（保存を押すまで確定しません。作成後に見直して調整してください）。テンプレートで「訴求ロジックを使う」にしたAIプロンプトの箱で使われます。AIはレジュメのシグナルから下の表に当てはめてペインを推測し、対応する魅力を選んで文章にします。
登録済み
訴求ロジックの共通ルール（全求人共通）
シグナルの拾い方、文章の書き方・表現ルール、メモの手順、例文など、どの求人でも共通の考え方です。求人ごとのペインと魅力は、上の各求人に登録します。
会社の登録
スクリーニング条件・テンプレート・求人・事前情報・訴求ロジックは会社ごとに分かれます。APIキーやモデルなどこのページの設定は全社共通です。画面右上のプルダウンで会社を切り替えます。
AIの設定（Claude）
再判定でも合格なら「合格」。合格にならなければ「要確認」として人の確認に回します。誤合格は「合格」と判定された人の中にしかいないため、合格者だけを再判定すると、少ない費用で誤合格を減らせます。
目安単価（入力/出力 100万トークンあたり）：Haiku 5.5 $0.10/$0.50、Sonnet 5.5 $2/$10、Opus 5.5 $4/$20。
推奨構成（1件あたり約2〜3円）：判定 Haiku・low／合格者の再判定 Sonnet・medium／スカウト生成 Haiku・medium。
APIキーはこのブラウザの localStorage にのみ保存され、各AIのAPIへのリクエストにだけ使われます。共有PCでは利用後に削除してください。
データのバックアップ
スクリーニング条件・テンプレート・求人をJSONで書き出し／読み込みできます（APIキーは含みません）。チームでの共有にも使えます。