Jinzai — Platform HR
JINZAI — Lightweight Hiring MicroSaaS
Beta dalaman untuk sistem pengurusan modal insan yang meliputi pengambilan, onboarding, dan prestasi.
Demo Langsung
Pratonton skrin aplikasi sebenar
採用パイプライン
田中 美咲
フロントエンドエンジニア
佐藤 健太
バックエンドエンジニア
李 明華
UIデザイナー
渡辺 誠
プロジェクトマネージャー
鈴木 大輔
フルスタックエンジニア
山田 花子
データサイエンティスト
中村 太郎
フロントエンドエンジニア
高橋 陽子
プロダクトマネージャー
伊藤 翔
インフラエンジニア
小林 あゆみ
フルスタックエンジニア
Cabaran
Membina suite HR modular yang dapat menampung kitaran kerja pengambilan, onboarding, dan ulasan prestasi yang berbeza tanpa penyesuaian yang berat.
Penyelesaian
Platform modular dengan enjin aliran kerja boleh dikonfigurasi, pembina borang, dan rangka kerja ulasan — dinilai terhadap data HR tiruan dalam validasi dalaman.
Hasil
- Enjin aliran kerja menyokong 12 templat proses HR dalam ujian penanda aras dalaman
- Masa muat halaman median <600ms pada set data sintetik 10k pekerja
- Beta dalaman dengan 5 orang HR penguji — maklum balas 4.2/5
- Prototaip R&D — tiada pengesahan pelanggan HR berbayar
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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