採用面接の記録をAI文字起こしで残す方法｜評価の属人化を防ぐ
採用担当者ごとに面接評価がバラつく。手書きメモは不完全で偏りがある。AI文字起こしで客観的な面接記録を残し、評価基準を統一。AIチャットで候補者を横断比較する活用例を解説。
「あの候補者の前職でのチーム規模、何人と言ってました？」
面接から数日経ったあと、経営者が人事担当者にこう聞く。人事は手帳を繰る。何か書いてある。でも、本当にそう言ったのか、それとも自分の解釈か、確認のしようがない。
採用面接の記録は、ほぼすべての企業で属人的だ。面接官ごとにメモの取り方が違う。「評価の厳しさ」「重視するポイント」「何を重要だと判断するか」は個人差が大きい。その結果、同じ候補者を面接しても面接官によって評価が2段階も3段階も変わることすら珍しくない。
この記事では、採用面接にAI文字起こしツールを導入することで、評価をどう客観化し、判断をどう統一するか。そして、過去の候補者データをどう活用するかについて、具体的な運用ケースを交えながら説明する。
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採用評価が「属人的」になる根本原因
面接官ごとに異なる評価基準の現実
採用面接の記録は、通常、紙やスプレッドシート上の評価シートだ。評価項目は企業によって異なるが、多くは以下のようなものだ：
- 基本スキル（技術・経験）
- コミュニケーション能力
- チームフィット
- 成長意欲
- 志望度
これらを「A（優秀）/ B（良好）/ C（平均）/ D（要検討）」といった区分で記録する。
ここで問題が生じる。 同じ区分でも、その根拠となった発言や場面は面接官によって異なる。たとえば「コミュニケーション能力：B」という評価が、ある面接官は「議論がスムーズだった」という理由に基づき、別の面接官は「うちの会社文化への適応可能性がありそう」という直感に基づいていることがある。
この「見えない根拠」が積み重なると、複数の面接官による評価が参考にならないハブリスになる。
手書きメモが生む歪み
面接中に手書きでメモを取ると、記者の「聞き方フィルター」が自動的に入る。
「とても重要だと思ったポイント」は大きく書かれ、「そのときは聞き流したポイント」は薄く書かれる。面接終了から数日経った後、その紙を見返すと、さらに解釈が加わる。「これはうちの文化に合うなあ」といった感情が、記録上の「客観的事実」を上書きしてしまう。
最も問題なのは、面接中は候補者の発言の完全性よりも、自分の評価印象が優先される ということだ。「この人は〇〇な印象」と決めてしまうと、その後の発言は「その印象を強化する情報」として脳が無意識に選別する。心理学ではこれを「確認バイアス」と呼ぶ。
AI文字起こしが採用評価を変える3つのポイント
ポイント1：面接内容の「完全性」が確保される
AI文字起こしを使う最大の変化は、発言漏れがなくなる ことだ。
iPhoneをテーブルの上に置いて、録音ボタンを押すだけで、候補者のすべての発言がテキスト化される。面接官は「メモを正確に取らなければ」というプレッシャーから解放され、本当の対話に集中できる。
この違いは意外なほど大きい。メモを取ることに意識が向いていないため、候補者の「言い淀みの様子」「考え直す瞬間」「感情の変化」といった細かい反応を目撃できるようになる。「何を話すか」だけでなく「どう話すか」まで面接官が認識できるようになる。
記録の完全性があると、面接から数日後の振り返りのとき、「あの候補者、実際は何と言ってたんだ？」という曖昧性がなくなる。音声記録と自動文字起こしの両方が残るため、確認ができる。
ポイント2：評価の根拠が「発言の直接引用」で固まる
採用評価で最も重要なのは、「なぜそう判断したか」という根拠の明確さだ。
従来の手書きメモだけの評価では、この根拠があいまいになる。「コミュニケーション能力：Aだから採用」という判定の裏に、実際はどの発言が根拠になったのか、本人も説明しにくくなることがある。
AI文字起こしがあると、評価シートに「根拠となった発言の直接引用」を添付できる。たとえば：
【評価項目】コミュニケーション能力：A
【根拠となった発言】
- 「前職で営業チーム30名を率いていたのですが、大事にしていたのは、各メンバーの声を週1回のミーティングで必ず聞くこと」
- 「得意先との折衝では、まず相手のニーズをしっかり理解するまで、自社製品の話はしません」
- 「〇〇さんと意見が食い違ったときは、まず理由を聞き出す。たいていは見方の違いで、実は合意できることが多いです」
このように、評価に根拠が明記されると、後からの振り返りや採用委員会での議論がシンプルになる。「その評価、本当にそう言ってたか確認した？」という質問に、音声を聞けば一発で解決する。
ポイント3：複数候補者を横断比較できる
採用面接で最も難しいのは、「相対評価」だ。A候補とB候補、どちらが優秀か。技術スキルはAが上、でもコミュニケーション能力はBが上。さて、どちらを採用すべきか。
従来は、手書きメモと主観的な印象だけで判断していた。でも複数の面接官の記録を見返すと、矛盾が生じることがある。「A候補の意思決定速度について、面接官1は『すぐ判断する性質が出ていた』と評価し、面接官2は『慎重に考えるタイプと見受けた』と評価している」といったケースだ。
MinuteKeepのAIチャット機能を使うと、複数の面接記録を横断して質問できる。「全候補の中で、チームマネジメント経験が3年以上ある人は誰？」「『失敗から学ぶこと』を具体例で話した人は？」といった質問に、全面接記録から該当者を抽出できる。
このアプローチで、採用判定が「A面接官の印象」から「複数候補の客観的比較」へシフトする。同じ基準で複数人を評価できるようになる。
なぜ採用評価が属人的になるのか：深掘り分析
採用面接の記録が属人的になる原因は、テクノロジーの問題ではなく、人間の認知の仕組み にある。この点を理解することが、AI導入の効果を最大化する鍵になる。
確認バイアスの働き
心理学の有名な実験がある。採用面接の候補者を見るとき、面接官が「この人は優秀そうだ」と最初の数分で判定してしまうと、その後の発言は「その判定を強化する情報」として脳が自動選別する。これを「確認バイアス」と呼ぶ。
たとえば、面接の序盤で「この人の前職での成績は良さそう」と判断した面接官は、その後「実はあの時期は売上が下がった」という発言をしても「でもその中でも頑張った」というポジティブに解釈してしまう。一方「この人は大丈夫だろうか」と判定した別の面接官が同じ発言を聞くと「売上が下がった」という部分に重きを置く。
同じ発言でも、最初の印象がそれを解釈する方向を決める。これは面接官の能力や誠実さの問題ではなく、人間の脳の仕組みなのだ。
記憶の再構成
人間の記憶は「記録」ではなく「再構成」だ。面接から1週間後に「あの候補者は何と言ってた？」と聞かれたとき、面接官は正確な記憶を引き出しているのではなく、その時点での感情や判断に基づいて、発言を「再構成」している。
たとえば「チームマネジメントについて、どう説明してましたか？」と聞かれたとき：
- 「優秀そう」と判定した候補者の発言は「メンバーの強みを生かすことに重点を置いてきた」と記憶される
- 「平凡そう」と判定した候補者の発言は「タスク分配をしていた」と記憶される
発言の内容は実は同じかもしれないが、記憶の再構成の過程で、最初の印象に沿った形に改変されている。
これを防ぐには、記録を「再構成の対象」にしない仕組みが必要 だ。つまり、発言を「そのまま」記録して、後からでも「発言の全文」を確認できる状態を作ることが重要。
複数面接官の記録を統合する難しさ
採用面接では、通常、複数の面接官が同じ候補者を面接する。一次面接、二次面接、役員面接といった段階で、異なる面接官が面接する。
この時点で、評価がバラつき始める。「最初の面接官は『技術スキルが高い』と評価したが、二次面接官は『やや基礎が不安定』と評価した」というケースは珍しくない。
問題は、これらの評価の「根拠」を統合するのが難しいということだ。手書きメモだけでは、「どの発言に基づいているのか」が曖昧なため、採用委員会では「面接官ごとの印象の違い」として処理されてしまう。
採用現場でのAI活用シーン
シーン1：新卒採用の複数候補比較
大学新卒採用では、短期間に多数の面接を実施する。1日に5人、10人という面接官も珍しくない。
手書きメモだけだと、「1人目と5人目の候補者、どちらがコミュニケーション能力高かったか」という比較が、ほぼ不可能に近い。人間の記憶は相対的だから、最後に会った人の印象が強く残り、それが評価を歪める。
AI文字起こしなら、全員の発言が残っている。採用担当者が「問題解決能力について、全候補の回答を比較したい」と考えたとき、AIチャットで「『〇〇という課題があったときどう対応しましたか？』という質問に対して、各候補が何と答えたか」を引き出せる。
その結果、「Aさんは『まず現状把握』と答え、Bさんは『関係者を集めて対策を立てた』と答えた」という差が見える。同じ基準での比較が可能になる。
シーン2：採用委員会での議論の効率化
採用委員会では、複数の面接官が集まって「この候補者を採用するか」を議論する。
従来は、各面接官が「印象」で意見を述べることが多い。「私の印象では、この方はうちの文化に合うと思います」。反対意見が出ると「いや、そうとも限らないと思う」と水掛け論になることがある。
AI文字起こしがあると、議論の進め方が変わる。「その判断の根拠として、実際の発言を聞きましょう」と、音声を再生できる。「文化フィットについて、本人がどう言及していたか確認しませんか」という提案ができる。
こうなると、採用委員会は「客観的事実」に基づいた議論へシフトする。感情論ではなく、「聞き取れた内容」に基づいた判定ができる。結果として、判定が公平になり、かつ議論の時間も短縮される。
シーン3：入社後のオンボーディング
採用面接の記録は、入社後のオンボーディングでも活躍する。
たとえば、入社予定者が「海外営業での経験を活かしたい」と面接で述べていたとしよう。その発言の詳細（どの国でどのくらい経験したのか、具体的な成果は何か）をAIチャットで引き出し、配属部門に共有できる。配属部門は「この人にはこういう適性がある」という確度高い情報を持ったまま、新入社員を受け入れられる。
受け入れ側と採用側の情報ギャップが減り、入社直後の配置やタスク割当がスムーズになる。
シーン4：採用基準の見直し
「うちの採用基準は本当に正しいのか」という問い直しは、採用部門の永遠の課題だ。
過去1年の面接記録すべてをAIで検索できるようになると、「実際に採用された人と不採用の人は、面接時点でどう違っていたのか」を分析できる。たとえば、「採用された人が面接で共通に述べていた特性は何か」「不採用の人でも実は優秀だと感じられる発言をしていた人はいなかったか」といった問い直しができる。
この分析を重ねることで、採用基準の改良が可能になる。
録音同意の取り方と法的配慮
採用面接のAI記録で最も懸念されることは、「候補者の同意」「プライバシー」だ。ここで正確に説明する。
法的側面：日本法では面接官の同意で足りる
日本の法律では、会話の当事者の一方（つまり企業側の面接官）が録音することは、相手方の同意がなくても原則的に合法 だ。これは刑法235条（盗聴罪）の解釈で、通常は「当事者以外が隠れて録音する」場合に限定される。
ただし、企業コンプライアンスの観点からは「事前告知」が望ましい。「面接内容の正確な記録を取るため、音声を記録させていただく可能性があります」と面接開始前に一言伝えておけば、トラブルはほぼない。
実務的な伝え方
大きく分けて3つのアプローチがある：
① 書面での事前通知 応募書類送付時、または面接日程メールの中に「面接内容の記録方法」を記載しておく。「採用判定の資料として、正確な記録を残しております」という説明があれば、候補者の拒否感は少ない。
具体的な表記例：
本面接では、採用判定の精度を高めるため、面接内容を音声記録いたしております。
記録は採用委員会での評価判定のみに利用され、その他の目的で外部に開示されることはありません。
② 面接開始時の口頭説明 「本日は面接内容の正確な記録を取るため、音声を記録いたします。採用判定の参考資料として活用させていただきます」と一言説明。「ご質問やご不安な点があれば、どうぞお聞きください」と加えれば、候補者も納得しやすい。
この際、スマートフォンをテーブルの上に置き、録音の準備を面接官が説明した上でやることが重要。隠して録音するのではなく「これからこのiPhoneで記録します」と透明性を持って進める。
③ 書面での同意書 機密情報が多く含まれる業種（金融、医療、技術系など）では、面接時に「面接記録に関する同意書」にサインしてもらう方法もある。形式的に見えるが、実務的には確実だ。
採用評価が変わる：導入事例と効果測定
事例1：大企業の新卒採用プログラム
ある大手IT企業が、新卒採用100名を対象にAI文字起こしを導入した場合の効果を測定した例がある。
導入前の課題：
- 一次面接～最終面接で、同じ候補者の評価が「A（採用向け）」と「C（要検討）」に分かれることがある
- 採用委員会での議論が「〇〇さんの印象では」という感覚的な議論になり、決定に1時間以上かかることもある
- 評価が分かれた場合、「本当に何を根拠に判定するか」が不明確で、採用後のトラブル（「期待と異なっていた」）が発生
導入後：
- 複数面接官による評価の差が、発言の引用で説明できるようになり、議論の質が向上
- 採用委員会での決定時間が平均50分短縮（30%削減）
- 評価分布が従来の「バラツキ大」から「傾向が明確」に変化し、判定の根拠が明確化
定量効果：
- 面接評価の一貫性（面接官間の相関）が0.4から0.75に向上
- 採用後の「期待ギャップ」による離職が、前年比で約20%減少
- 面接記録から「実績の高い採用者に共通の特性」を抽出できるようになり、採用基準の改良が可能に
事例2：スタートアップの急速採用
ある急成長スタートアップが、3ヶ月で30人の採用を予定していた際の活用例。
課題：
- 急速な採用のため、採用面接をさまざまな経営幹部が担当
- それぞれが異なる評価基準を持ち、採用基準がぶれる
- 手書きメモだけでは、後から「あの人はなぜ採用されたのか」が説明できない
AI文字起こし導入：
- 全30人の面接記録を蓄積
- 「実際に入社して活躍している人」と「思ったほどでなかった人」の面接での発言を比較
- 「うちの文化に合う人は、『困難な状況での乗り越え方』について、具体的な失敗事例を語る傾向がある」という発見
- その後の採用面接では、「失敗体験」について掘り下げることを意識的に実施
効果：
- 採用品質の改善（入社半年後の評価が、従来比で向上）
- 採用基準の自社化（外部の「標準的な採用基準」に頼らず、自社固有の基準を構築）
採用評価の属人化を防ぐための評価フレームワーク
AI文字起こしの導入効果を最大化するには、評価基準の設計が重要だ。単に「記録を残す」だけでなく、「評価を客観化する仕組み」を同時に構築する必要がある。
評価項目の設計方針
採用面接では通常5～7つの評価項目を設ける。重要なのは、各項目ごとに「具体的な判定基準」を事前に決めることだ。
例：技術スキル項目の場合
従来：「技術スキル：B（良好）」 → 「良好」の定義が曖昧。面接官によって解釈が異なる。
改善後：
- A：「前職での△△技術で、チームの中でも先進的な実装を担当していた」という具体的な実績を述べた
- B：「△△技術での実装経験が2年以上あり、基本的な設計・実装ができる」という内容を述べた
- C：「△△技術は学習中で、簡単な実装は可能」という内容を述べた
- D：「△△技術について、具体的な実装経験がない」と述べた
このように「各レベルで、どのような発言が聞かれたら、そのレベルと判定するか」を事前に決める。そして、面接後に「出力されたテキストに、これらのレベルのどの発言が含まれていたか」を確認する。
この方式であれば、複数の面接官が同じテキストを見ても、同じレベルに判定する確率が格段に高まる。
評価基準の統一化ワークショップ
採用チーム全体が集まり、実際の過去面接記録（匿名化済み）を使って、評価基準の統一化ワークショップを実施することをお勧めする。
流れ：
- 過去のある候補者の面接トランスクリプト（テキスト）を全員で読む
- 各人が独立して「各項目ごとにA～D評価を付ける」
- 評価が分かれた項目について、「なぜそう判定したか」を議論
- 「本当に何の発言を根拠に判定するべきだったか」をすり合わせ
このワークショップを3～5件の過去面接で実施すると、採用チーム内の評価基準が自然に統一される。
採用評価の属人化を防ぐ4ステップ実装
Step 1：評価基準の明文化と統一化（2～3時間）
采用判定に使う評価項目を、事前に明確にする。たとえば：
- 技術スキル（前職での専門性、スキルレベル）
- チームマネジメント経験（部下育成経験の有無、リーダーシップ）
- 問題解決能力（困難な状況でどう対応したか）
- 成長意欲（学習意欲、挑戦姿勢）
- 文化フィット（企業理念・価値観の共有度）
各項目ごとに「A＝〇〇のような発言が聞かれた」「B＝〇〇程度の経験」という具体的な判定基準を決めておく。
さらに、採用チーム内で「評価基準の統一化ワークショップ」を実施し、全員が同じ基準で評価できることを確認する。
Step 2：面接前のセットアップ（30分）
iPhoneにMinuteKeepをインストール。面接日ごとに「候補者名」「職種」「面接官」を記録しておく。面接開始時に、候補者に「本面接は記録いたします」と一言伝える。
Step 3：面接実施と自動処理（面接時間 + 5～10分）
面接をMinuteKeepで録音。終了後、自動文字起こしと要約を待つ（通常5～10分）。要約フォーマットは「スタンダード」または「議事録形式」が採用評価に向いている。
アクション重視フォーマットではなく、「面接全体のサマリー」と「重要発言の抽出」が必要なため、スタンダード形式推奨。
Step 4：評価シートへの記入と根拠の添付（10～15分）
出力された文字起こしと要約を確認した上で、評価シートを記入。各項目について「根拠となった発言」を添付する。
その後、複数の面接官による面接が終わったら、AIチャットで「複数候補の比較」を実施。
MinuteKeepを使った採用評価の実装例
MinuteKeepを採用面接に組み込む流れは、以下の通り：
- 面接を録音開始（iPhoneのMinuteKeepアプリから、候補者に伝える）
- 面接終了後、自動文字起こし（Whisper APIで5～10分）
- 出力フォーマットは「スタンダード」を選択
- 面接全体の要約
- 重要発言の自動抽出
- タイムスタンプ付き（「〇〇分のあたりで、〇〇について述べた」と特定可能）
- 評価シートに記入（出力された要約と文字起こしを参照しながら、各項目を評価。根拠となった発言を引用）
- 複数候補を横断比較（AIチャットで「技術スキル：A評価の候補は誰か」「チームマネジメント経験について、〇年以上と述べた人は」と検索）
MinuteKeepは月額制ではなく、使った時間だけ課金される従量制。
- 30分無料
- 2時間で¥150
- 7時間で¥480
- 18時間で¥1,000
採用面接で月10～15時間程度の利用なら、月¥500～¥1,000に収まる。手書きメモの時間削減と評価精度の向上を考えると、費用対効果は高い。
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よくある質問（FAQ）
Q1：候補者がプライバシーを理由に拒否したら？
A：法的には企業側に拒否を強制する必要はありませんが、実務的には「拒否=採用判定に不利」という心理が働きやすいため、拒否されることは稀です。
万が一拒否された場合は、従来通り手書きメモで対応することになります。ただし、採用委員会では「音声記録がない候補者」として、評価の根拠が明確でないことが共有されるため、自動的に判定が厳しくなる傾向があります。
Q2：記録されたデータは誰が見られるのか？セキュリティは大丈夫か？
A：MinuteKeepの場合、音声データはサーバーに保存されず、iPhone内のみに保存されます。クラウド保存も不要なため、プライバシーリスクが低い設計です。
ただし、テキスト化された文字起こしは、採用判定の参考にするため、採用委員会メンバーには共有される必要があります。その場合、社内NDAや個人情報保護ポリシーに基づいて、共有範囲を限定することが重要です。
Q3：面接での「言った・言わない」トラブルが防げるのか？
A：はい。音声記録と自動文字起こしがあるため、「本人は〇〇と言っていた」という事実が後から確認できます。
採用面接では比較的少ないですが、内定通知後に「当初と異なる条件」という話になった場合、面接記録を確認することで確実に対応できます。
Q4：高度な専門職（医師、弁護士など）の採用では、専門用語が正確に認識されるか？
A：OpenAI Whisperの文字起こしは、日本語の一般的な用語では実用的な精度を持っていますが、高度な専門用語については誤変換することがあります。
その場合、MinuteKeepのカスタム辞書機能を活用してください。事前に「〇〇学」「△△療法」といった専門用語を登録しておくと、文字起こし精度が向上します。
また、不確実な箇所については、AIが出力した文字起こしを手動で修正してから、評価シートに記入することをお勧めします。
Q5：入社後に、「あの人は面接で〇〇と言ってた」という振り返りは実務的か？
A：実務的です。むしろ、オンボーディングチームが「入社者の適性や経験」を正確に把握するために有用です。
面接官が口頭で「〇〇の経験が豊富」と伝えるのと、本人の発言を直接確認するのでは、情報の精度が全く違う。配属部門は、面接記録を見た上で、適切なタスク割当や育成計画を立てられます。
Q6：AI文字起こしの精度が低い場合、評価に支障は出ないか？
A：OpenAI Whisperの精度は、静かな会議室での対面面接であれば、実用的なレベルです。一般的には90%以上の精度が期待できます。
ただし、以下のような環境では精度が落ちることがあります：
- 複数人が同時に話している（グループ面接など）
- カフェなど雑音が多い環境
- 高度な専門用語や固有名詞が多い
対策としては：
- カスタム辞書を事前登録 — 企業名、部署名、業界用語などを登録しておく
- 出力後の手動修正 — 重要な箇所は、面接官が確認して修正する
- 音声も保存 — テキストが不確実な場合、音声を再生して確認可能にする
実際の運用では、テキスト精度が100%でなくても、「全発言が存在する」という事実が評価の属人化を防ぐ上で最も重要です。完璧さより「確認可能性」が大事。
Q7：複数の候補者を比較するとき、AIチャット機能はどう使うか？
A：具体的な使い方の例：
パターン1：特定スキルの有無で比較
- 質問：「マネジメント経験について、『部下を〇名率いた』と具体的に述べた候補者は誰か」
- AIが該当候補を抽出し、その発言を表示
パターン2：対応方法で比較
- 質問：「困難な状況での対応について、『まず関係者の意見を聞いた』と述べた人は誰か」
- 問題解決のアプローチが似ている候補者をグループ化
パターン3：文化フィット度の比較
- 質問：「『チームワークで重要なこと』について、人間関係やコミュニケーションを挙げた候補者は」
- 企業文化との親和性が高い候補者を抽出
この方法で、複数候補を「同じ軸」で比較できるようになります。
Q8：導入に際して、採用チームのトレーニングは必要か？
A：最小限のトレーニングで十分です。MinuteKeepの基本的な使い方（録音開始・終了・フォーマット選択）であれば、30分の説明で対応可能。
むしろ重要なのは、「導入の目的」を採用メンバー全体で共有すること。
- 「これは面接官の『聞き方の質』を評価するのではなく、候補者の発言を客観化するツール」という認識
- 「記録がデータとして残るため、根拠のない感情的な判定ができなくなる」という心構え
導入初期は、評価のバラツキが逆に「見える化」されるため、採用委員会での議論が増える傾向があります。これは正常な現象で、その議論を通じて「採用基準の統一」が進みます。
まとめ：採用評価の属人化は、記録の完全性で防ぐ
採用面接の評価が属人的になるのは、面接官ごとに異なる「解釈」と「見落とし」が蓄積するからだ。
完璧なメモを取るというプレッシャーは、実は面接官の負担を増やし、本来の対話を損なっている。AIに記録を任せることで、面接官は「候補者の話をちゃんと聞く」ことに専念できる。
その結果、得られる変化をまとめると：
- 面接内容の完全性が確保される — 発言漏れがなく、後からの確認が可能
- 評価の根拠が「発言の直接引用」で明確になる — 「印象」ではなく「事実」に基づいた判定
- 複数候補を同じ基準で比較できる — AIチャットで横断検索し、相対評価が正確になる
- 採用委員会の議論が効率化される — 「事実確認」で矛盾が減り、判定が早まる
- 入社後のオンボーディングにも活用できる — 新入社員の適性を正確に把握した上での配置
採用は企業の成長を左右する最重要プロセスだ。その判定が「どの面接官に当たるか」で変わることは、企業にとって大きなロスである。
一度、導入を検討してみてほしい。30分無料で試せるため、次の採用面接で一度録音してみることをお勧めする。
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MinuteKeep について
MinuteKeepは、iOS向けの会議記録アプリです。音声の自動文字起こし＋AI要約で、採用面接をはじめあらゆる対話の記録を効率化します。
主な特徴：
- 複数フォーマット対応 — スタンダード、議事録形式、アクション重視、ブリーフ、カスタム
- 従量制課金 — 30分無料、2時間で¥150。月額制ではないため、採用シーズンだけ利用することも可能
- プライバシー重視 — 音声データはiPhone内に保存。アカウント登録不要
- AIチャット機能 — 複数の面接記録を横断して、候補者比較が可能
- カスタム辞書 — 会社名、職種、専門用語を事前登録して、文字起こし精度向上
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採用評価の属人化は、記録の完全性で防ぐ。