採用工数を圧縮するAIスクリーニング基盤

Harverは、ゲーミフィケーション型アセスメントとAIスコアリングを組み合わせ、大量応募の母集団から自社にフィットする候補者を短時間で抽出する採用評価プラットフォームです。認知能力テスト・状況判断テスト・職務シミュレーション・動画面接までを一気通貫で自動化し、書類選考と一次面接の工数を削減します。小売・物流・コールセンター・BPOなど、年間数百〜数千名規模の大量採用を運用する人事部門に向けた設計です。

主要機能

  • 状況判断シミュレーション (SJT): 実務シーンを再現した選択式テストで、職務適性を15〜20分で判定。書類スクリーニング30分/人 → 自動スコアリング数秒へ圧縮。
  • 認知能力アセスメント: 数値・言語・論理推論をゲーム形式で測定し、候補者離脱率を抑制しながら客観スコアを取得。
  • 動画面接の自動評価: 候補者が録画した回答をAIが文字起こし+構造化スコア化し、人事の事前確認を不要に。
  • 過去採用データとのマッチング: 自社のハイパフォーマー像をベンチマーク化し、応募者を相対スコアでランキング。バイアスを排し定着率の高い人材を優先表示します。

編集部の検証メモ

公開価格表 (One-off price list) を確認すると、Job analysis workshop €1,500、Top performer benchmark €1,500、Shadowing day €1,950と、初期設計フェーズに数千ユーロ単位の投資が必要なエンタープライズ向け料金体系です。月額本体は個別見積もり。競合のGoodfitがWhatsApp / 多地域言語に強い一方、Harverはシミュレーション型評価と大量採用ワークフローで優位とされます。年間1,000名採用・1名あたり書類選考30分換算で500時間/年、人件費3,000円/時で年間150万円規模の工数削減が想定値です。

想定ユーザー

大量採用を恒常的に行う小売・物流・BPO・コンタクトセンターの人事責任者、特に応募母集団のスクリーニング精度と候補者体験を同時に改善したい企業に適しています。一方、年間採用数十名規模の中小企業や、日本語ネイティブUIを必須とする現場には、初期費用と言語対応の面で過剰投資になりやすく不向きです。