面談後の情報管理、手が追いついていますか？
1回の面談で候補者から得られる情報は膨大です。希望年収・勤務形態・転職理由・スキル・人柄……これを面談後に手動でメモ整理・ドキュメント化するのは、1件あたり20〜40分のロスになります。しかも記憶が薄れてから書くと情報が抜ける。
20〜40分かかる
重要情報が抜ける
バラバラ（共有困難）
また同じ情報を入力し直す
文字起こしを貼るだけで候補者カードが完成
Zoom / Meet の自動文字起こしテキストをそのまま貼り付けるだけ。AIが会話内容を読み込み、必要な情報を自動で抽出・整理します。面談直後に30秒で候補者サマリーが完成します。
📍 希望条件の自動抽出
希望職種・給与・働き方（リモート等）・勤務地を会話から読み取り、グリッド形式でまとめます。
💼 職務経験・スキルの整理
業務内容・在籍期間・技術スタックをサマリー文とスキルタグに自動変換。一目で把握できます。
🙂 人柄・転職理由の把握
会話のニュアンスからコミュニケーションスタイルと転職動機をAIが読み取り、文章化します。
✉️ スカウト文へワンタップ
「スカウト文に使う」ボタンを押すだけで、候補者データがPhase 1のスカウト文生成タブに転記されます。
主な機能
実際の画面
サンプルの面談文字起こしを読み込んで「面談内容を構造化する」を実行した結果画面です。左側に文字起こし入力フォーム、右側に候補者サマリーカードがリアルタイム表示されます。
▲ 実際の面談メモ構造化結果画面（サンプルデータ使用）
🔍 タップして拡大
実際の出力サンプル — 候補者サマリー
大手SIer勤務・Webエンジニア6年目の候補者との面談文字起こしを分析した際の出力例です。
導入前後の比較
| 項目 | 従来（手作業） | 採用支援AI（Phase 3） |
|---|---|---|
| 面談後のメモ整理時間 | 20〜40分 | 約30秒 |
| 情報の網羅性 | 担当者の記憶・メモに依存 | 8項目を漏れなく自動抽出 |
| フォーマットの統一 | 担当者ごとにバラバラ | 全員同一フォーマット |
| スカウト文への連携 | 再度手入力が必要 | ワンタップで転記 |
| 月50件面談の処理工数 | 17〜33時間 | 30分程度 |
拡張機能 — Zoom / Google Meet との連携
現在はテキストを貼り付ける方式ですが、以下の3段階で文字起こしの取り込みをさらに自動化できます。導入コストと利便性のバランスで選択できます。
Zoom・Google Meet が出力するトランスクリプトファイルをドラッグ&ドロップするだけで、自動でテキスト抽出して構造化します。コピペ作業が完全になくなります。
.vtt 形式のトランスクリプトをアップロード。タイムスタンプと話者名を自動で除去してテキスト化します。.docx 形式のトランスクリプトドキュメントをアップロード。本文テキストを抽出して処理します。webvtt-py（Zoom）・python-docx（Meet）のパーサーを追加し、フロントにPDF同様のファイルアップロードエリアを追加するだけで実現できます。
Zoom のクラウド録画APIを使い、ミーティングIDを入力するだけでトランスクリプトを自動取得します。面談終了後、ツールを開いてIDを貼るだけで候補者サマリーが完成します。
GET /meetings/{meetingId}/recordings でVTTファイルのURLを取得
認証方式
Zoom Marketplace でのOAuthアプリ登録が必要（Server-to-Server OAuth）
必要な設定
Zoom Marketplaceでアプリ作成 → Client ID / Secret をサーバーの環境変数に設定
Google Meet が Google ドライブに自動保存するトランスクリプト ドキュメントを、APIで直接取得します。面談が終われば自動でドライブを監視し、新しいトランスクリプトを検出して処理します。
技術スタック
Phase 1・2と同じFastAPIバックエンドに機能追加する形で実装。テキスト入力をClaude APIに渡し、JSON形式で構造化された候補者データを返します。
今後の拡張予定
採用業務の流れに沿って順次機能を追加していきます。