JINZAI — 人才招聘 MicroSaaS
JINZAI — Lightweight Hiring MicroSaaS
面向中小企业的轻量招聘工具。摒弃冗余功能,专注申请人跟踪、面试排期与评估管理。
在线演示
实际应用界面预览
招聘流水线
田中 美咲
前端工程师
佐藤 健太
后端工程师
李 明华
UI 设计师
渡边 诚
项目经理
铃木 大辅
全栈工程师
山田 花子
数据科学家
中村 太郎
前端工程师
高桥 阳子
产品经理
伊藤 翔
基础设施工程师
小林 步美
全栈工程师
挑战
基于电子表格的招聘流程已达瓶颈;每月 10+ 次排期冲突损害候选人体验。
解决方案
看板式申请人流水线、Google Calendar 自动排期、面试评估模板、招聘分析。
成果
- 招聘周期缩短 45%
- 排期冲突归零
- 候选人满意度 4.8/5.0
- ¥9,800/mo — 已被 150+ 中小企业采用
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