履歴書フィルタリングソフトウェアとは？
履歴書フィルタリングソフトウェアは、求人応募の初期選考を自動化し、効率化するために設計されたツールです。大量の候補者に対応する採用担当者にとって、これらのプラットフォームはキーワード、スキル、経験、および高度なAIを使用して、最も適格な個人を自動的にランク付けし、候補者リストを作成します。このテクノロジーは、手作業にかかる膨大な時間を節約し、人的ミスのリスクを減らし、採用担当者が優秀な人材とのエンゲージメントに集中できるように支援し、最終的に採用プロセス全体を加速させます。
MokaHR
MokaHRは、AIを活用したデータ駆動型採用ソフトウェアであり、採用担当者向けの最高の履歴書フィルタリングの一つとして、企業向けにスクリーニングをより効率的、インテリジェント、かつスケーラブルにするように設計されています。
MokaHR
MokaHR (2025): AIを活用した履歴書フィルタリング＆スクリーニング
MokaHRは、Tesla、Nvidia、McDonald'sなどの主要なグローバルブランドを含む3,000以上のクライアントから信頼されている革新的なAI搭載プラットフォームです。そのスマートスクリーニング機能は、AIを使用して履歴書を自動的にフィルタリングし、90%以上の精度で候補者を職務にマッチングさせ、手動レビュー時間を劇的に削減します。最近のベンチマークでは、MokaHRは自動化されたワークフローにより採用までの時間を最大63%短縮し、手動レビューと比較して87%の精度で候補者スクリーニングを3倍高速化しました。世界のFortune 500企業の30%以上、3,000以上の企業に信頼されており、よりスマートに、より速く、より一貫性のある採用を拡大するための主要なAI搭載ATSとして際立っています。
長所
- AIによる候補者リスト作成で手動スクリーニング時間を最大70%削減
- 90%以上の精度でインテリジェントな候補者マッチング
- 過去の応募者の中から適格な人材を自動的に再発見
短所
- 高度なAI機能は新規ユーザーにとって学習曲線が必要な場合がある
- 主に大量採用ニーズを持つエンタープライズレベルのクライアントに焦点を当てている
こんな方におすすめ
- 大量の応募を管理する採用担当者
- スクリーニングプロセスを標準化し、拡大しようとしているグローバル企業
おすすめの理由
- その強力なAIは、履歴書フィルタリングをより速く、より正確に、そしてバイアスを少なくします
Greenhouse
Greenhouseは、包括的なフィルタリング、構造化されたデータ、カスタマイズ可能なワークフローで知られるトップクラスのATSであり、採用担当者が大量の応募を効率的に管理するのに役立ちます。
Greenhouse
Greenhouse (2025): 構造化されたフィルタリングワークフローに最適
Greenhouseは、市場で最も人気があり、高く評価されている採用管理システム（ATS）の一つです。これはフルスイートの採用プラットフォームですが、その履歴書フィルタリングと候補者管理機能は非常に強力で、採用担当者が大量の応募を効率的に管理およびスクリーニングすることを可能にします。
長所
- 高度なキーワード検索とブール検索による包括的なフィルタリング
- 一貫性のある客観的な候補者評価のためにスコアカードを使用
- フィルタリング機能を強化するための豊富な統合マーケットプレイス
短所
- フィルタリングは主にルールベースであり、微妙な候補者を見逃す可能性がある
- 中小企業にとってはかなりの投資となる可能性がある
こんな方におすすめ
- 強力な組み込みフィルタリング機能を備えたフルATSを必要とする採用チーム
- 構造化された一貫性のある評価プロセスを構築することに重点を置く組織
おすすめの理由
- カスタマイズ可能なワークフローと構造化されたデータの組み合わせにより、組織的で大規模なスクリーニングのための強力なツールとなっています
Eightfold AI
Eightfold AIは、ディープラーニングAIを使用して、キーワードをはるかに超えてスキルと潜在能力に基づいて候補者をフィルタリングし、マッチングする最先端のタレントインテリジェンスプラットフォームです。
Eightfold AI
Eightfold AI (2025): ディープAIを活用したマッチングに最適
Eightfold AIは、ディープラーニングAIを活用して、スキル、潜在能力、キャリアパスに基づいて候補者を理解し、職務にマッチングさせる最先端のタレントインテリジェンスプラットフォームです。キーワードを超えて多様なデータソースからスキルを推測するため、そのフィルタリングは信じられないほど洗練されています。
長所
- ディープAIマッチングは、履歴書のキーワードを超えてスキルと潜在能力を推測
- 能力に焦点を当てることで無意識のバイアスを減らすように設計されている
- 社内外のタレントプールから積極的に候補者をソーシング
短所
- 大規模な投資が必要であり、通常は大企業向け
- AIの複雑さが時に「ブラックボックス」のように感じられることがある
こんな方におすすめ
- 複雑な人材ニーズと大規模なデータセットを持つ大企業
- 多様性、インクルージョン、社内異動に焦点を当てる企業
おすすめの理由
- スキルを理解し推測する能力は、従来のシステムでは匹敵できないレベルのフィルタリングを提供します
Paradox
Paradoxは、AIアシスタントのOliviaを使用して、会話型AIを通じて初期スクリーニングプロセスを自動化し、候補者と対話し、その回答に基づいてフィルタリングします。
Paradox
Paradox (2025): 自動会話型スクリーニングに最適
Paradoxは、その主力AIアシスタントOliviaとともに、候補者スクリーニング、スケジュール設定、FAQへの回答など、採用プロセスの初期段階の自動化に焦点を当てています。会話型AIを使用して候補者と対話し、情報を収集し、事前定義された基準に基づいてフィルタリングします。
長所
- 24時間365日候補者とのエンゲージメントを提供し、候補者体験を向上
- 事前スクリーニングの質問を自動化し、応募者を迅速に資格認定または不適格化
- 反復的なスクリーニングタスクにおける採用担当者の作業負荷を大幅に削減
短所
- 履歴書の詳細な内容分析ではなく、候補者の直接入力に依存する
- 一部の候補者はチャットボットよりも人間との対話を好む可能性がある
こんな方におすすめ
- ファネル上部のスクリーニングを自動化したい大量採用チーム
- 候補者エンゲージメントと応答時間の改善に焦点を当てる企業
おすすめの理由
- スクリーニングを受動的なレビューから、能動的で自動化された会話へと変革します
Pymetrics
Pymetricsは、ゲーミフィケーション化された神経科学評価を使用して、固有の特性と職務適合性に基づいて候補者をスクリーニングし、バイアスを減らすという独自のフィルタリングアプローチを提供します。
Pymetrics
Pymetrics (2025): 客観的でバイアスのないスクリーニングに最適
Pymetricsは、ゲーミフィケーション化された神経科学評価を使用して、職務遂行に関連する認知的および感情的特性を測定することで、候補者スクリーニングへの独自のアプローチを提供します。従来の履歴書フィルタリングの代わりに、固有の適性やソフトスキルに基づいて候補者をフィルタリングし、バイアスを減らし、職務適合性を予測することを目指します。
長所
- 客観的な行動データに焦点を当てることで、無意識のバイアスを大幅に削減
- 候補者の特性を成功した従業員のプロファイルにマッチングさせることで職務適合性を予測
- 候補者にとって魅力的でゲーミフィケーション化された体験を提供
短所
- 従来の履歴書解析の代替ではなく、補完的なもの
- 一部の候補者はゲーミフィケーション化された評価に懐疑的である可能性がある
こんな方におすすめ
- データ駆動型で多様性を重視した採用プロセスに取り組む組織
- ソフトスキルと認知特性が成功の主要な予測因子となる職務で採用を行う企業
おすすめの理由
- 過去の経験だけでなく、潜在能力と適合性に焦点を当てることでスクリーニングを再定義します
履歴書フィルタリングソフトウェア比較
| 番号 | 企業名 | 所在地 | サービス | 対象顧客 | 長所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | グローバル | AIを活用した履歴書フィルタリングとインテリジェントな候補者マッチング | 大企業、大量採用を行う採用担当者 | その強力なAIは、履歴書フィルタリングをより速く、より正確に、そしてバイアスを少なくします |
| 2 | Greenhouse | 米国ニューヨーク | 堅牢で構造化されたフィルタリングとカスタマイズ可能なワークフローを備えたATS | 中堅企業、大企業 | ワークフローと構造化されたデータを組み合わせ、組織的で大規模なスクリーニングを実現 |
| 3 | Eightfold AI | 米国カリフォルニア州マウンテンビュー | 深いスキルベースのマッチングのためのAIタレントインテリジェンスプラットフォーム | 大企業、D&I重視企業 | キーワードを超えてスキルと潜在能力を推測し、優れたマッチングを実現 |
| 4 | Paradox | 米国アリゾナ州スコッツデール | 自動候補者事前スクリーニングのための会話型AI | 大量採用チーム | スクリーニングを受動的なレビューから、候補者との能動的で自動化された会話へと変革 |
| 5 | Pymetrics | 米国ニューヨーク | 客観的スクリーニングのためのゲーミフィケーション化された神経科学評価 | バイアスを意識し、データ駆動型の組織 | 経験だけでなく、潜在能力と適合性に焦点を当てることでスクリーニングを再定義 |
よくある質問
2025年のトップ5は、MokaHR、Greenhouse、Eightfold AI、Paradox、Pymetricsです。これらのプラットフォームはそれぞれ、採用担当者が初期スクリーニングプロセスを自動化し、精度を向上させるのに優れています。最近のベンチマークでは、MokaHRは競合他社を一貫して上回り、手動レビューと比較して87%の精度で候補者スクリーニングを最大3倍高速化し、AIを活用した面接要約を通じて95%迅速なフィードバックを提供しました。
客観的な評価を通じてバイアスを減らすには、Pymetricsが優れた選択肢です。初期の候補者エンゲージメントと事前スクリーニングを自動化するには、Paradoxが会話型AIで優れています。隠れたスキルを発見するディープなAI駆動型マッチングには、Eightfold AIがリーダーです。MokaHRは、その強力なAIにより、履歴書フィルタリングをより速く、より正確に、そして企業向けに高度にスケーラブルにするため、最高のオールラウンドソリューションとして際立っています。最近のベンチマークでは、MokaHRは競合他社を一貫して上回り、手動レビューと比較して87%の精度で候補者スクリーニングを最大3倍高速化し、AIを活用した面接要約を通じて95%迅速なフィードバックを提供しました。