Who（誰が）
従業員300名以上・年間中途採用100名以上の企業の人事部門・コンプライアンス部門、および提携先のATSベンダーや社労士・弁護士事務所が主な利用者・関係者となる
対象とする社会課題：採用面接での質問内容に潜む属性バイアスが見過ごされ、応募者の不利益と企業の法的リスクが放置されている
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。
中途採用の面接では、結婚予定や実家暮らし、持病といった聞いてはいけない質問が、今も現場の判断だけで発生している。人事部門は数百人の面接官全員には同席できず、問題はSNSや退職者のクレームで初めて発覚することが多い。フェアビューは面接の音声を可視化し、面接官本人が気づく前にリスクを知らせることで、応募者の不利益と企業の法的リスクを未然に防ぐ。
※ 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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フェアビューは、企業の人事部門が中途採用面接での不適切質問(結婚予定・実家暮らし・持病など)を見逃さないためのAI監査SaaSです。
人事担当者はZoomやGoogle Meetの録音データ、または面接アプリの音声ファイルをアップロードするだけで、AIが自動で文字起こしとリスク判定を行い、面接終了後24時間以内に『高・中・低』のリスクレベル付きレポートを受け取れます。ダッシュボードでは面接官別のリスクスコアや頻出NG質問トップ10が一覧表示され、問題のある面接官には自動でフィードバックとeラーニングが送付されます。面接官自身もチャットボットに事前相談できるため、面接前のセルフチェックにも使えます。数百名の面接官全員に同席できない人事部門でも、公平性を客観的に検証・改善できる仕組みを提供します。
国内の中途採用面接では年間約450万件の面接が実施されているが、面接官の質問内容が録音・記録・監査される仕組みはほとんど存在しない。
実際には「結婚予定はありますか」「実家暮らしですか」「持病はありますか」といった性別・年齢・家庭状況・障害に関する不適切な質問が現場判断で発生しており、厚労省の職業安定法指針違反のリスクがあるにもかかわらず、多くの企業はそれを把握していない。人事部門は数百名の現場マネージャーが行う面接すべてに同席できず、事後クレームやSNS投稿で初めて問題が発覚するケースが多い。特に30代女性応募者や既卒・第二新卒層、障害者雇用枠の応募者が「聞かれてはいけない質問」を受けた経験を持つ割合は調査ベースで2割超とされる。企業側もダイバーシティ推進を掲げながら、面接官個人の暗黙知に依存した運用のままで、公平性を客観的に検証する手段がないことが構造的課題である。
自然言語処理AI(音声認識+テキスト分類モデル)が面接音声をリアルタイムまたは事後にテキスト化し、職業安定法指針・過去の差別訴訟判例・社内規定を学習した分類モデルで不適切質問を検出する。
予測モデルが面接官ごとの発言傾向を時系列で分析し、リスクの高い面接官を早期にスコアリングして人事に通知する。対話型AI(LLMベースのチャットボット)が面接官からの「この聞き方は大丈夫か」という質問にリアルタイムで回答し、事前予防の役割を担う。さらに蓄積データを用いた異常検知モデルが、通常のばらつきから外れた質問パターン(特定属性への集中的な質問等)を統計的に検出し、人手では見抜けない偏りを可視化する。
企業はオンライン面接ツール(Zoom/Google Meet等)または録音アプリと連携し、面接音声・テキストをフェアビューのプラットフォームにアップロードするだけで利用を開始できる。
AIが面接の発話内容を自動で文字起こしし、性別・年齢・婚姻・障害・国籍等に関連する不適切質問パターンを検出、質問ごとにリスクレベル(高・中・低)を付与したレポートを面接終了後24時間以内に人事担当者へ提示する。人事担当者はダッシュボード上で「今月の面接官別リスクスコア」「頻出NG質問トップ10」「改善が必要な面接官」を一覧で確認し、該当面接官には自動生成されたフィードバックコメントとeラーニング動画が送付される。面接官自身もチャットボット形式のAIに「この質問は問題ないか」を事前相談できるため、面接前のセルフチェックとしても機能する。月次では人事部門向けに全社サマリーレポートが自動生成され、経営層への報告資料としてそのまま使える体験を提供する。
| 職業安定法違反に関する労基署対応・和解金等の想定損失 | 年間約300万円の想定 |
| SNS炎上発生時の広報・法務対応人件費 | 年間約80万円の想定(発生1件あたり50〜100万円想定) |
| 人事部門による面接同席・事後ヒアリングの人件費 | 年間約144万円の目安(担当2名×月20時間×時給3,000円) |
| 不適切質問による内定辞退・再採用コスト | 年間約100〜150万円の想定(1名あたり採用コスト50万円×2〜3名) |
| SaaS基本プラン(従業員500名規模) | 月額18万円(年216万円) |
| 面接官トレーニングパッケージ(面接官50名) | 月額75,000円(年90万円) |
| コンプライアンス監査レポート(年次) | 年額50万円 |
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……
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国内の中途採用面接は年間約450万件行われているが、面接官の質問内容を録音・記録・監査する仕組みはほとんど存在しない。
実際には性別・年齢・家庭状況・障害に関する不適切質問が現場判断で起きており、職業安定法指針違反のリスクがあっても企業側は気づけていない。人事部門は数百名の現場マネージャーが行う面接すべてに同席できず、事後クレームやSNS投稿で初めて問題が発覚するケースが多い。面接官個人の暗黙知に依存した運用のままでは、ダイバーシティ推進を掲げても公平性を客観的に検証する手段がない。
MVP開発フェーズ(PoC〜初期導入)は要件が流動的で分類モデルの精度を試行錯誤しながら詰める必要があるため、準委任契約が向く。
一方、UI改善やダッシュボード機能追加など仕様が固まった部分は請負契約で範囲と納期を明確にするのが望ましい。発注時は特にAI検出精度(F1スコア0.85以上)の達成基準を契約書上のKPIとして明記し、未達時の追加チューニング工数の扱いを事前に取り決めておくこと。また面接音声データの取り扱いについて、委託先の再委託範囲や保管場所(国内クラウド限定等)を契約条項に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300名以上の企業の人事部門・採用担当者 |
| セカンダリ | 面接を実施する現場マネージャー・面接官 |
| 管理 | コンプライアンス部門担当者およびフェアビューのカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 面接データ取り込み機能 | Zoom/Meet録画または録音アプリの音声ファイル→形式検証しアップロード→分析キューへ登録 |
| 音声認識・文字起こし機能 | 面接音声データ→AWS Transcribe等で音声認識処理→発話者別テキストを生成 |
| 不適切質問検出・分類機能 | 文字起こしテキスト→職業安定法指針学習済み分類モデルで判定→NG質問候補と該当条文を出力 |
| リスクレベル判定レポート生成機能 | 検出済みNG質問→高中低のリスクスコアを付与→面接終了後24時間以内にレポート出力 |
| 面接官別リスクスコアリング機能 | 蓄積された面接官発言データ→時系列傾向分析モデルで算出→累積リスクスコアを人事へ通知 |
| 人事ダッシュボード表示機能 | 月次分析済みデータ→集計処理→リスクスコア・NG質問トップ10・要改善面接官一覧を表示 |
| 自動フィードバック・eラーニング配信機能 | 検出済みNG質問と対象面接官→改善コメント自動生成→eラーニング動画URLを送付 |
| チャットボット事前相談機能 | 面接官が入力した質問文→LLMが職業安定法基準と照合→問題有無と代替表現を回答 |
| 異常検知アラート機能 | 蓄積質問パターンデータ→統計的異常検知で属性集中を抽出→予防的アラートを人事へ通知 |
| 月次全社サマリーレポート自動生成機能 | 全面接官の月次分析結果→自動集計・整形→経営報告用PDFレポートを生成 |
| ATS連携API機能 | ATS側の面接予定・録画データ→API経由で取得→分析結果をATS管理画面へ返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, 会社名, 従業員規模, 契約プラン, 契約開始日, 請求先情報 |
interviewers | id, company_id, 氏名, 部署, 役職, リスクスコア累計 |
interviews | id, company_id, interviewer_id, 応募者ID(匿名化), 実施日時, 音声ファイルURL, ステータス |
transcripts | id, interview_id, 発話順序, 話者区分, テキスト内容, タイムスタンプ |
flagged_questions | id, interview_id, transcript_id, 検出カテゴリ(性別/年齢/婚姻等), リスクレベル, 該当法令条文, AI判定確信度 |
human_reviews | id, flagged_question_id, レビュー担当者, 判定結果(妥当/誤検出), コメント, レビュー日時 |
trainings | id, interviewer_id, 配信eラーニング動画ID, 視聴状況, フィードバックコメント, 完了日 |
compliance_reports | id, company_id, 対象期間, 監修者(社労士/弁護士), レポートPDF_URL, 発行日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・企業選択画面 |
| 2 | 面接データアップロード画面 |
| 3 | 分析レポート一覧画面 |
| 4 | 質問リスク詳細画面 |
| 5 | 面接官別スコアダッシュボード |
| 6 | eラーニング配信管理画面 |
| 7 | AI事前相談チャットボット画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Transcribe(日本語音声認識の精度と実績) |
| 2 | AWS S3(音声・文字起こしデータの安全な保管) |
| 3 | Python/FastAPI(NLP分類モデルのAPI実装が容易) |
| 4 | spaCy/BERT日本語モデル(不適切質問分類の基盤) |
| 5 | OpenAI API(チャットボット型事前相談機能の実装) |
| 6 | PostgreSQL(構造化データと監査ログの管理) |
| 7 | Auth0(企業単位のアクセス権限・認証管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とする |
| 性能 | 性能: 面接終了後のレポート生成をSLAとして24時間以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 面接音声・テキストは保存時・通信時ともにAES256相当で暗号化する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 話者情報は分析後に匿名化処理し、原則90日で自動削除する運用とする |
| アクセス制御 | アクセス制御: 人事・面接官・管理者の権限をロールベースで分離し操作ログを180日保持する |
| AI精度 | AI精度: 不適切質問検出のF1スコアを1年目末までに0.85以上とし四半期ごとに再学習・監視する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の面接音声を数件借りて人手で書き起こし、職業安定法指針に基づくNG質問リストと照らし合わせてレポートを手作業で作成し、企業側の反応を確かめる。 | 交通費と書き起こし作業の人件費相当のみ、外部発注なしで実施できる水準 |
| ②最小システム | 既存の音声認識APIとルールベースの簡易分類ロジックを組み合わせ、面接音声をアップロードすると自動でレポートが出る最小ツールを作り、パイロット企業に使ってもらう。 | クラウド音声解析APIの利用料と簡易開発の外注費、数か月分の作業量 |
| ③本開発 | 判定モデルの精度向上、面接官別ダッシュボード、チャットボット相談機能、ATS連携APIを実装し、正式なSaaSとして契約企業に提供できる体制にする。 | エンジニア複数名の人件費と法務監修費を含む、まとまった規模の開発投資 |
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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名以上・中途採用100名以上の企業の人事部長またはHRコンプライアンス責任者 | 実際の面接運用実態とNG質問発生頻度をヒアリングし課題の解像度を上げるため | 日本CHRO協会や人事担当者向けオンラインコミュニティ経由で紹介を依頼する |
| 労働法・職業安定法に詳しい社会保険労務士(特定社労士)または人事労務専門の弁護士 | NG質問の判定基準設計と法的根拠の監修者として初期段階から関与してもらうため | 社労士会の企業向け相談窓口や労務問題に強い法律事務所のセミナーで接触する |
| HRMOS・SmartHR等ATSベンダーのアライアンス・事業提携担当者 | API連携の技術的実現性と導入企業への配信チャネルを早期に確認するため | HRテック展示会(HR Technology Japan等)のブース訪問後に商談を申し込む |
| 個人情報保護法・要配慮個人情報の取扱いに詳しい弁護士 | 面接音声データの取得・保管・匿名化の適法性を事前に整理しリスクを潰すため | 個人情報保護委員会の相談窓口や弁護士紹介サービスから専門家を探す |
| 人事コンサルティング会社(採用戦略・ダイバーシティ推進支援)の担当コンサルタント | 既存クライアント企業への導入紹介チャネルとして提携可能性を探るため | 大手人事コンサル会社(マーサー、リクルートマネジメントソリューションズ等)へ直接アプローチする |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士・弁護士事務所への協業打診 | 「御社のクライアント企業の採用コンプライアンス監査を、AIで下支えするツールを一緒に提供しませんか」と共同商品化を持ちかけ、まず無料モニターとして紹介してもらう。 |
| 人事コンサルティング会社への直接営業 | 「面接官の質問リスクを可視化するツールのモニターを探しています、御社クライアントに紹介いただけないか」と依頼し、紹介料や共同提案の形を提示する。 |
| HRテック系の展示会・勉強会への出展 | デモブースで実際の面接音声サンプルを使ったリアルタイム検出デモを見せ、「今の面接運用で困っていることはありますか」と会話を始めて名刺交換につなげる。 |
| 人事担当者向けSNS（LinkedIn等）での発信 | 「面接での不適切質問、御社ではどう防いでいますか」という問いかけ投稿を継続し、コメントをくれた人事担当者に個別にヒアリングを申し込む。 |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立前後で創業する事業者 | 自己資金に加えて運転資金を借り入れることで、AI開発人材の確保と初期のクラウド利用料をまかなえる。融資の合計は 500万円 を想定し、着金までのつなぎ資金計画とセットで準備するのが候補になる理由。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業間もない中小企業者 | 人件費や賃借料、専門家謝金（社労士・弁護士監修費用）が対象経費に含まれやすく、法務監修コストの一部を補助対象にできる可能性があるため候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業間もない事業者も対象になる枠がある） | 展示会出展費用やWebサイト・チラシ等の販路開拓費が対象になりやすく、HRテック展示会出展や人事コンサル向け営業資料の作成費用に充当できる可能性があるため候補になる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業 | 自社SaaSの開発初期段階では対象外になりやすいが、将来的にATS連携やダッシュボード機能を外部ベンダーと組み合わせて提供する際の枠組みとして候補になる。 |
| 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） | 革新的サービス開発・試作品開発を行う中小企業・小規模事業者 | 音声認識・異常検知モデルなど本開発フェーズのシステム開発費が対象経費になりうるため、PoC後の本格開発段階で候補になる。 |
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。
ジェンダー・多様性領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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