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KGAIT Solutions
制作実績一覧
マイクロSaaS / HRBeta

JINZAI — 採用プロセスマイクロSaaS

JINZAI — Lightweight Hiring MicroSaaS

10〜100名規模のチーム向けに設計した、構造化面接と採用DEI指標を中心に据えたマイクロSaaS。面接フィードバックを構造化データとして蓄積し、後のバイアス分析を可能にする。

2026 ベータ 2026-03
#HRTech#ATS#DEI#RLS#Calendar#Scorecards

ライブデモ

実際のアプリケーション画面のプレビュー

DEMO
app.jinzai.jp/dashboard
今月の応募者
84名+18%
面接予定
12件今週
内定率
23.4%+2.1%
採用目標達成率
67%8/12名

採用パイプライン

応募 (40%)書類選考 (28%)面接 (20%)内定 (12%)
応募4
TM

田中 美咲

フロントエンドエンジニア

4/7
78pt
SK

佐藤 健太

バックエンドエンジニア

4/6新卒
82pt
RM

李 明華

UIデザイナー

4/5紹介
91pt
WM

渡辺 誠

プロジェクトマネージャー

4/4
65pt
書類選考3
SD

鈴木 大輔

フルスタックエンジニア

4/3経験者
88pt
YH

山田 花子

データサイエンティスト

4/2
95pt
NT

中村 太郎

フロントエンドエンジニア

4/1
73pt
面接2
TY

高橋 陽子

プロダクトマネージャー

3/30最終
92pt
IS

伊藤 翔

インフラエンジニア

3/28
85pt
内定1
KA

小林 あゆみ

フルスタックエンジニア

3/25承諾済
96pt

課題

ATSの多くは大企業の複雑なワークフロー向けで、小規模チームには過剰である。一方でスプレッドシート運用は面接評価がフリーテキストに流れ、採用決定の根拠が属人化する。

ソリューション

役割ごとにスコアカードを構造化し、各面接官がコンピテンシーに対して数値+コメントを残す設計。応募者情報はRLSで隔離し、匿名化モードでは氏名・性別・大学名を面接時にマスクできる。Resend + ICSでメール&カレンダー招待を自動生成。

成果

  • 構造化スコアカードによる評価観点一致率 91%
  • 匿名化モードで性別推定可能情報を 100% 除去 (社内評価)
  • 平均応募者対応時間を 4.2時間 → 35分 に短縮
  • ベータ参加の社内5プロセスで採用リードタイム -40%
Key Metrics

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%

Features

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。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

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。

SvelteKitSvelte 5 RunesTailwind
L2

Layer

API & Auth

Supabase AuthによるMagic Linkログインとロールベース権限。

Supabase AuthPostgRESTEdge Functions
L3

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。

PostgreSQLRLS ポリシ監査ログ
L4

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。

ResendICSGoogle Calendar API
L5

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。

PlaywrightSentryVercel Analytics
Development Process

How we built it

01

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
02

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
03

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
04

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
05

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
06

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
07

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
Roadmap

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。

Team

Who built it

1engineer

Roles

  • フルスタックエンジニア
技術スタック

Tools & Platforms

Frontend

SvelteKitTypeScriptTailwind CSS

Backend

Google Calendar API

Data

PostgreSQL

Infrastructure

VercelSentry

Other

SupabaseRow-level SecurityResendICS CalendarPlaywright
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