JINZAI — HR Recruitment MicroSaaS
JINZAI — Lightweight Hiring MicroSaaS
Isang lean recruiting tool para sa mga SMB. Applicant tracking, interview scheduling, at evaluation management nang walang bloat.
Live Demo
Preview ng aktwal na screen ng application
Hiring Pipeline
Misaki Tanaka
Frontend Engineer
Kenta Sato
Backend Engineer
Minghua Li
UI Designer
Makoto Watanabe
Project Manager
Daisuke Suzuki
Full-Stack Engineer
Hanako Yamada
Data Scientist
Taro Nakamura
Frontend Engineer
Yoko Takahashi
Product Manager
Sho Ito
Infrastructure Engineer
Ayumi Kobayashi
Full-Stack Engineer
Hamon
Umabot sa hangganan ang spreadsheet-based recruiting; 10+ buwanang scheduling conflicts ang sumira sa candidate experience.
Solusyon
Kanban-style applicant pipeline, Google Calendar auto-scheduling, interview evaluation templates, recruiting analytics.
Mga Resulta
- Bumaba ng 45% ang hiring cycle time
- Zero scheduling conflicts
- Candidate satisfaction 4.8/5.0
- ¥9,800/mo — ginamit ng 150+ SMB
Measured Impact
評価観点一致率
91%
PII除去率 (匿名化)
100%
応募者対応時間
35分
-86%
採用リードタイム
-40%
What it does
評価
構造化スコアカード
コンピテンシーごとの数値 + 根拠コメントで一貫した評価を担保。
匿名化モード
面接時に氏名・性別・学歴をマスクし、偏見を減らす。
運用
カンバンパイプライン
候補者を選考ステージ間でドラッグ&ドロップ移動。
ICS招待
カレンダー招待をICS/Google Calendarで自動送信。
インサイト
リードタイム可視化
応募→採用までの各フェーズ所要日数をファネル表示。
バイアス検出
評価分布をセグメント別に分析し、システマティックな偏差を検出。
System Layers
Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.
Layer
UI
Runesベースの細粒度反応性で候補者ボードをサクサク操作可能に。
Layer
API & Auth
Supabase AuthによるMagic Linkログインとロールベース権限。
Layer
データモデル
RLSで組織境界を強制し、候補者情報への全アクセスを監査ログに記録。
Layer
通知
面接招待を各メールクライアントに美しく届けるテンプレートを整備。
Layer
品質
E2Eテストで主要フローを検証し、本番エラーをSentryで集約。
How we built it
Discovery
小規模チームのリーダー5名にヒアリングし、コアジョブを特定。
Deliverables
- インタビュー記録
- ジョブ定義
評価モデル設計
構造化面接のメタ分析をもとにスコアカードの粒度を決定。
Deliverables
- 評価モデル文書
データモデリング
RLSによるマルチテナント境界と監査要件を先に固定。
Deliverables
- ER図
- RLSテスト
Implementation
MVPは候補者パイプライン + スコアカードのみに絞る。
Deliverables
- MVPリリース
QA
E2E + アクセシビリティテスト (Lighthouse/axe)を自動化。
Deliverables
- テストレポート
Beta
社内および知人企業2社での非公開ベータを実施。
Deliverables
- ベータFBサマリ
Iteration
採用リードタイムKPIを基準にバックログ優先度を更新。
Deliverables
- バックログ更新
Delivery Timeline
- P0Done2026-03-10
評価モデル設計
コンピテンシーとスコアカードのデータモデルを確定。
- P1Done2026-03-28
候補者パイプライン
カンバン + RLSによる候補者管理UIを実装。
- P2In Progress2026-04-20
匿名化モード
氏名・性別・学歴をマスクする匿名化レイヤを開発中。
- P3Planned2026-05
DEI分析ダッシュボード
選考段階別の通過率と構造化評価のバイアス分析を予定。
- P4Planned2026-06
一般公開
料金プランを整備し、マイクロSaaSとして公開予定。
Who built it
Roles
- フルスタックエンジニア
Tools & Platforms
Frontend
Backend
Data
Infrastructure
Other
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