Who（誰が）
従業員300〜3000名規模の企業人事部門と、昇進判定に関わる役員・部門長、および昇進審査を受ける従業員本人が主な関与者となる
対象とする社会課題：昇進面談における評価者バイアスと基準ばらつきの是正
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
従業員300名を超える会社では、複数の役員が同じ実績を見ても評価が分かれることが少なくない。人事部門ヒアリングでは約4割がこれを認めており、女性や中途入社者、非本社勤務者への無意識バイアスも指摘されている。面談録は紙やメモに残るだけで、公平性を証明する手段がない。説明できない合否判定が、優秀な人材の離職とダイバーシティ目標の未達を招いている。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
FairPromo AIは、Zoom/Teamsで実施する昇進面談を録音し、AIが自動で文字起こし・話者分離した上で、発言時間の配分や質問トーンの厳しさ、使用語彙の偏りを定量スコア化するSaaSです。
面談終了後、人事担当者はダッシュボードで評価者ごとの『質問の厳しさスコア』や『発言機会の公平性指標』を確認でき、女性・中途入社者への質問時間が平均より30%短いといった異常値には再面談を促すアラートが届きます。評価者本人にもAIからチャット形式でフィードバックが届き、次回面談の改善につながります。四半期ごとには部門別・属性別の合格率乖離を可視化したレポートが人事部と経営会議に自動提出され、これまで『なぜ落ちたか説明できない』状態だった昇進判定に、データに基づく説明責任を持たせます。
従業員300名以上の企業では昇進判定に複数の役員・部門長が面談を行うが、評価基準が個人の主観に依存し、同じ実績でも評価者により合否が分かれるケースが人事部門ヒアリングで約4割報告されている。
特に女性・中途入社者・非本社勤務者への無意識バイアスが指摘されており、厚労省の企業アンケートでも昇進格差の主因として「評価基準の不透明さ」が上位に挙がる。人事部は面談録を紙やメモで残す程度で、発言内容を定量分析する手段がなく、公平性を証明できないまま社員の離職や訴訟リスクを抱えている。中間管理職は「なぜ落ちたか説明できない」というジレンマを抱え、被評価者は納得感を得られずエンゲージメントが低下する。結果として優秀な人材の流出やダイバーシティ目標未達が経営課題化しているが、外部コンサルによる評価制度改定は年単位・数百万円規模のコストがかかり中堅企業には手が届きにくい。
音声認識AI(話者分離付きASR)が面談音声をテキスト化し、自然言語処理モデルが発言時間・質問トーン・使用語彙の偏りを定量スコア化する。
バイアス検知モデルは過去の昇進判定データと属性情報(匿名化済み)を機械学習で分析し、評価者ごとの傾向や統計的に有意な格差を予測・検出する。対話型AIエージェントが評価者へのフィードバック文面を自動生成し、改善提案をチャット形式で提示することでコーチングを行う。最適化アルゴリズムが再面談の要否や同席者推薦を判定し、人事部の意思決定を支援する。
昇進面談をオンライン会議ツール(Zoom/Teams)経由で録音・録画し、AIが発言を自動文字起こし・話者分離した上で、発言時間配分・質問内容の偏り・使用語彙(性別連想語、年齢連想語など)を解析する。
人事担当者は面談終了後、ダッシュボードで各評価者ごとの「質問の厳しさスコア」「発言機会の公平性指標」「過去の合否傾向とのズレ」を確認でき、異常値があれば再面談や第三者同席を推奨するアラートが届く。評価者自身にも面談直後にAIから「Aさんへの質問時間が平均より30%短い」等のフィードバックが自動送付され、次回面談での改善を促す対話型コーチングが行われる。四半期ごとに全社の昇進判定データを蓄積・分析し、部門別・属性別の合格率の乖離を可視化したレポートを人事部と経営会議に自動提出する。被評価者向けには、評価結果の根拠となった発言サマリーを匿名化した形でフィードバックし、納得感のあるキャリア対話を支援する。
| 評価不透明感による中途入社者・女性管理職候補の離職・再採用コスト(1名あたり採用費+教育費) | 年額約400万円〜600万円(離職1〜2名想定) |
| 外部コンサルによる評価制度改定プロジェクト | 300万円〜800万円(単発、年単位のプロジェクト) |
| 昇進差別を巡る労務トラブル・和解対応費用 | 発生時200万円〜1000万円の想定 |
| 人事部門の面談記録・集計手作業工数(担当者2名×月20時間) | 年間約100万円相当の人件費換算 |
| SaaS基本利用料(従業員1000〜1500名規模プラン) | 月額30万円(年間360万円) |
| 面談分析従量課金(月間昇進面談50件想定) | 月額15万円(1件3000円×50件) |
| 評価制度設計コンサル(導入初年度のみ) | 一括200万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
マーケ会社の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
従業員300名以上の企業では複数の役員・部門長が昇進面談を行うが、評価基準が個人の主観に依存し、同じ実績でも評価者により合否が分かれるケースが人事部門ヒアリングで約4割報告されている。
人事部は面談録を紙やメモで残す程度で発言内容を定量分析する手段がなく、公平性を証明できないまま離職や訴訟リスクを抱えている。中間管理職は落選理由を説明できないジレンマを抱え、被評価者は納得感を得られずエンゲージメントが低下する。外部コンサルによる評価制度改定は年単位・数百万円規模のコストがかかり、中堅企業には手が届きにくい状況にある。
検証フェーズ(0-6ヶ月)の音声認識・バイアス検知アルゴリズムのプロトタイプ開発は要件が流動的なため準委任契約が適しており、精度検証の結果次第で仕様変更が頻発することを前提に工数ベースで契約すべきである。
一方、製品化フェーズ(6-12ヶ月)のSaaSダッシュボード正式版開発は機能要件が固まった段階で請負契約に切り替え、個人情報保護法・労基法準拠のチェックリストを検収条件に明記することが望ましい。発注時は、バイアス検知モデルの誤判定リスクについて『統計的信頼区間の明示』と『人事担当者の最終判断必須』を仕様書レベルで明文化し、AIの判定結果が人事考課に直接連動しない設計であることを契約書上も担保すべきである。またセキュリティ監査費用(年間500万円程度)や音声データの保存期間・削除ポリシーについても、開発会社との責任分界点を契約時に明確化する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 企業人事部門の担当者・人事責任者（面談分析結果の確認、レポート作成、再面談判断を行う） |
| セカンダリ | 昇進面談を実施する評価者（役員・部門長）およびその面談を受ける被評価者 |
| 管理 | FairPromo AI提供企業側の運用担当者（アカウント管理、匿名化処理設定、精度モニタリングを行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 会議録画連携機能 | Zoom/Teams APIから面談音声・映像を取得→暗号化保存→分析用キューへ登録 |
| 話者分離付き音声文字起こし機能 | 面談音声データ→ASRで話者分離しテキスト化→発言者別トランスクリプト出力 |
| 発言時間・質問配分定量解析機能 | トランスクリプト→NLPで発言時間・質問数を集計→評価者別配分スコアを算出 |
| 使用語彙バイアス検知機能 | トランスクリプト→性別・年齢連想語を抽出解析→語彙偏りスコアを出力 |
| 評価者傾向・格差予測機能 | 過去判定データと属性情報→機械学習モデルで統計分析→評価者別バイアス指標を出力 |
| 再面談要否・同席者推薦機能 | バイアス指標と信頼区間→最適化アルゴリズムで判定→再面談要否と推奨同席者を提示 |
| 評価者向け対話型AIフィードバック機能 | 面談スコアデータ→対話型AIが改善提案文を生成→チャットで評価者へ自動送付 |
| 人事ダッシュボード表示機能 | 各種スコア・アラート→ダッシュボードに集約表示→人事担当者が閲覧・確認 |
| 経営会議向け四半期レポート自動生成機能 | 四半期分の判定データ→部門別・属性別合格率を集計→PDFレポートを自動出力 |
| 被評価者向け匿名化サマリー配信機能 | 面談トランスクリプト→発言内容を匿名化要約→被評価者にフィードバック送付 |
| 同意取得・匿名化データ管理機能 | 被評価者・評価者の同意情報→取得フローで記録→匿名化処理後データベースに保存 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
users | id, company_id, name, email, role, department |
candidates | id, company_id, name, gender, department, tenure_years, hire_type |
interviews | id, company_id, candidate_id, evaluator_id, scheduled_at, status, recording_url |
transcripts | id, interview_id, speaker_label, text, start_time, end_time |
bias_scores | id, interview_id, evaluator_id, question_time_ratio, vocabulary_bias_score, fairness_index |
coaching_feedback | id, evaluator_id, interview_id, feedback_text, sent_at, status |
benchmark_reports | id, industry, period, avg_fairness_score, published_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 面談一覧・登録画面 |
| 3 | 面談分析ダッシュボード |
| 4 | 評価者フィードバック画面 |
| 5 | 候補者結果サマリー画面 |
| 6 | 経営レポート画面 |
| 7 | 契約・利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Whisper API(音声認識・話者分離の精度が高い) |
| 2 | AWS Transcribe(話者分離とスケーラビリティ両立) |
| 3 | Python/FastAPI(NLP分析処理の実装効率が高い) |
| 4 | React(ダッシュボードUI構築の実績が豊富) |
| 5 | PostgreSQL(構造化データと集計クエリに強い) |
| 6 | AWS S3(録音データを暗号化保管できる) |
| 7 | Auth0(認証・権限管理の実装コスト削減) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上(月間停止時間3.6時間以内)を目標とする想定 | 可用性99.5%以上(月間停止時間3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 面談音声のアップロードから文字起こし完了まで平均10分以内を目安とする | 面談音声のアップロードから文字起こし完了まで平均10分以内を目安とする |
| 通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化する想定 | 通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化する想定 |
| 録音・音声データは分析完了後90日で自動削除するポリシーとする想定 | 録音・音声データは分析完了後90日で自動削除するポリシーとする想定 |
| 個人情報保護法・労基法準拠の監査ログを1年間保持する想定 | 個人情報保護法・労基法準拠の監査ログを1年間保持する想定 |
| 同時接続500ユーザー、月間分析件数1万件までの負荷に耐える設計とする想定 | 同時接続500ユーザー、月間分析件数1万件までの負荷に耐える設計とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の面談音声を市販の文字起こしツールで書き起こし、発言時間・質問内容を手作業でExcel集計して、バイアス指標に意味があるかを人事担当者に確認する | 既存ツールの利用料と訪問交通費程度 |
| ②最小システム | 既存の音声認識APIと話者分離機能を組み合わせ、発言時間配分と語彙偏りを自動集計する簡易ダッシュボードを作り、実際の面談で運用してみる | 外部委託で数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | バイアス検知モデル・対話型コーチングAI・匿名化フィードバック機能を統合し、個人情報保護法対応の同意取得フローとセキュリティ監査を経て正式版として提供する | AIエンジニア複数名の人件費とセキュリティ監査費用を含む本格開発費 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
システムベンダーの紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 従業員300〜3000名規模企業の人事部長・CHRO | 昇進面談の実態と評価基準ばらつきの課題感を直接確認できる | 日本CHRO協会やHRカンファレンス、既存人脈の人事責任者経由で紹介依頼 |
| 社労士法人の代表社労士 | 録音・評価データ取扱いの労務リスクを事前に法務監修してもらう | 全国社会保険労務士会連合会の名簿から人事評価分野の実績者を選定し訪問 |
| 人事コンサルティング会社の事業開発担当 | 評価制度設計コンサルとのセット販売・代理店提携の可能性を探る | HRテック展示会(HR EXPO等)の出展企業ブースで名刺交換し商談設定 |
| カオナビ・HRBrain等タレントマネジメントSaaSのAPI連携担当 | 既存顧客基盤へのアドオン提案でAPI連携先として導入を加速できる | 各社の提携窓口・パートナープログラム申込フォームから連絡 |
| Zoom/Microsoft Teamsの法人営業・パートナーアライアンス担当 | 録音API利用条件と会議ツール連携の技術要件を確認する必要がある | Zoom Developer Platform/Microsoft Partner Networkの窓口から申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| HR系展示会（HRテクノロジー展等） | 小間出展ではなく来場者として名刺交換し、「昇進面談の公平性で困っていませんか」と課題ヒアリングの約束を取り付ける |
| 人事コンサル会社への個別訪問 | 評価制度改定案件を持つコンサル会社に「御社の診断結果を定量データで裏付けるツールです」と共同提案を持ちかける |
| LinkedInでの人事責任者への個別メッセージ | 従業員300名以上の企業の人事部長宛に「昇進判定の評価者間格差について15分お話を伺いたい」と個別に送る |
| 既存タレントマネジメントSaaS企業への紹介依頼 | カオナビ・HRBrain等の営業担当に「貴社製品にない発言分析機能を補完する連携先」として顧客紹介を依頼する |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新創業融資制度 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円を元手に運転資金の融資（合計500万円想定）を受け、AIエンジニア採用前の開発費・インフラ費に充てる候補になる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業5年未満の中小企業者等 | パイロット企業向けデモ環境構築や広報費など創業初期の運転経費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツール導入側） | 本サービス自体をITツールとして登録できれば、導入企業側の費用負担を下げる営業トークとして活用できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金・革新的サービス類型） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | バイアス検知アルゴリズムやコーチングAIなど、製品化フェーズの試作・実証開発費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（創業型） | 小規模事業者・創業間もない事業者 | HR展示会出展費用や代理店開拓のための販促資料作成など、販路開拓の経費に充てられる候補になる |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です