Who（誰が）
専任人事がいない従業員50〜300名規模の中小企業の採用担当者・経営者、および代理店となる社労士や人材紹介会社
対象とする社会課題：中小企業の採用選考が担当者の主観・経験則に依存し、記録も属人化して偏りや訴訟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。
中小企業の多くには専任の人事担当がおらず、面接の合否は現場管理職の勘や好みに委ねられている。誰を落としたか、なぜ落としたかの記録は残らず、応募者の不満や偏った採用が繰り返される。フェアハイアは、面接の記録と評価根拠をその場で残し、担当者が『説明できる採用』を当たり前にすることを目指す。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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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。
フェアハイアは、専任人事がいない中小企業でも公平な採用選考を実現するSaaSです。
担当者が求人票と応募書類をアップロードするだけでAIが職務適合度を0〜100点でスコアリングし、面接ではZoomやTeamsと連携してAIが発言をリアルタイム文字起こし、性別・出身校など属性に触れる質問をその場で警告します。面接後は『印象が良かった』のような主観語が多い評価コメントに対し、AIがチャット形式で具体的な行動事実の追記を促し、複数面接官の合否傾向が特定属性に偏っていないかを人事責任者向けダッシュボードで可視化します。従業員80名規模の製造業のような会社でも、Excelと手書きメモの属人的な採用記録を、根拠が残り監査にも耐えるデータへと変えていきます。
従業員300人未満の中小企業では専任の人事担当がいないケースが約6割を占め、書類選考・面接の合否判断は現場管理職の勘や好みに大きく依存している。
面接メモは手書きやExcelに個人が自由記述するため、評価基準が面接官ごとにバラバラで、性別・年齢・出身校などによる無意識バイアスが混入しやすい。厚労省の調査でも採用差別に関する相談件数は年間数千件規模で推移しており、応募者側からの不服申し立てや口コミサイトでの評判悪化が企業リスクとなっている。一方で大手のようにATS（採用管理システム）や専門コンサルを導入する予算・人員はなく、Excelと紙のまま放置されているのが実情である。結果として『誰を落としたか・なぜ落としたか』の記録が残らず、優秀な人材の見逃しや同一属性への偏った採用が繰り返されている。人事担当者A氏（従業員80名の製造業、人事専任1名）のように『面接官の主観をどう揃えるか分からない』という声が中小企業の現場に共通して存在する。
自然言語処理により職務記述書と応募書類・面接発言を意味的に照合し、スキル適合度を0-100でスコアリングする。
音声認識AIが面接をリアルタイム文字起こしし、質問内容分類モデルが差別的・不適切質問を検知してアラートを出す。評価コメントに対しては大規模言語モデルが主観表現を検出し、事実ベース記述への言い換え候補を提示する対話型フィードバックを行う。統計的バイアス検知モデルが面接官別・属性別の合否率の偏差を継続学習し、異常値をアラートとしてダッシュボードに提示する。
採用担当者は求人票と応募書類をフェアハイアにアップロードするだけで、AIが職務要件と照合し客観的なスコアリングと要約コメントを自動生成する。
面接時にはZoomやTeamsと連携したAI議事録機能が発言をリアルタイム文字起こしし、質問内容が職務関連事項に沿っているか（禁止質問・属性言及の有無）をその場で警告する。面接後はAIが評価コメントの表現を分析し『印象』『雰囲気』など主観語が多い場合は具体的な行動事実の追記を促すチャット形式のフィードバックを返す。複数面接官の評価が特定属性に偏っていないかをAIが統計的に検知し、人事責任者向けダッシュボードに偏りスコアとして可視化する。全プロセスの記録はタイムスタンプ付きで自動保存され、監査対応や不服申立て時にもワンクリックで根拠資料を出力できる。
| 採用ミスマッチによる早期離職（1人あたり採用コスト+教育コストの損失、年2〜3件想定） | 年間約150万円〜300万円 |
| 人事担当・現場管理職の面接記録作成・確認作業（Excel手入力、月20時間程度） | 年間約60万円（時給2,500円換算） |
| 不服申し立て・労基署対応・弁護士相談費用（発生時のみだが年1件想定） | 年間約30万円〜100万円 |
| 採用差別の口コミ・SNS炎上による応募者数減少（求人媒体費の追加投入で補填） | 年間約50万円〜200万円 |
| 基本プラン（応募者50名/月まで、書類選考AI・面接記録AI・バイアス検知含む） | 月額50,000円（年間60万円） |
| 基本プラン＋初期導入・移行支援（Excel/紙運用からの移行、評価基準テンプレート設計込み） | 初年度月額50,000円＋初期費用200,000円（初年度合計80万円） |
| 基本プラン＋監査レポート・コンプライアンスオプション（労務士監修の年次バイアス監査付き） | 月額70,000円（年間84万円） |
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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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。
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従業員300人未満の企業では専任人事がいないケースが約6割にのぼり、面接の合否判断は現場管理職の勘や好みに依存し、評価メモは個人の自由記述で面接官ごとに基準がバラバラになっている。
厚労省の相談件数も年間数千件規模で推移し、応募者からの不服申し立てや口コミ悪化が企業リスクとして顕在化している。大手のようにATSや専門コンサルを導入する予算・人員はなく、Excelと紙のまま放置され『誰をなぜ落としたか』の記録が残らない状態が続いている。この属人化と記録欠如を、AIによる客観スコアリングと自動記録で解消する仕組みが必要とされている。
検証期（0-6ヶ月）はスコアリング精度やバイアス検知アルゴリズムの仕様が固まっておらず、パイロット企業のフィードバックで要件が変動するため準委任契約が適切です。
商用化期以降は画面仕様・API連携範囲が明確になるため、機能単位で請負契約に切り替え、検収基準（スコアリング精度○%以上、アラート誤検知率○%以下など）を契約書に明記すべきです。AIモデルの精度は完成保証が難しい領域のため、精度目標は請負の完成義務ではなく別紙のSLA・改善義務として切り分けて発注することを推奨します。個人情報・面接音声を扱う点から、委託先のISMS取得状況や再委託制限を契約書の必須条項として確認してください。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小企業の採用担当者・現場管理職（面接官） |
| セカンダリ | 人事責任者・経営者、監査レポートを確認する提携社労士 |
| 管理 | フェアハイア運営側のカスタマーサクセス担当・システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 求人票・応募書類管理 | 求人票と応募書類PDFをアップロード→保存・応募者ごとに紐付け→一覧表示する |
| AIスキル適合度スコアリング | 応募書類と職務要件を入力→NLPで意味照合しスコア算出→0-100点と要約コメントを出力 |
| 面接リアルタイム文字起こし | Zoom/Teams音声を入力→音声認識AIが逐次テキスト化→発言ログを画面表示・保存 |
| 禁止質問検知アラート | 文字起こしテキストを入力→分類モデルが属性言及・禁止質問を判定→面接中にポップアップ警告 |
| 評価コメント言い換え提案 | 面接官の評価コメントを入力→LLMが主観語を検出→事実ベース表現の言い換え候補をチャットで提示 |
| バイアス統計検知ダッシュボード | 面接官別・属性別合否データを入力→統計モデルが偏差算出→偏りスコアを人事責任者画面に可視化 |
| 監査証跡ワンクリック出力 | 対象期間・応募者を選択→関連記録を自動集約→PDF形式で監査資料を1クリック出力 |
| 全プロセス自動記録保存 | 選考・面接の全操作ログを検知→タイムスタンプ付与→改ざん不可のDBに自動保存 |
| 外部ATS連携 | HRMOS/jobcan等の応募者データをAPI経由で取得→フォーマット変換→本システムに自動反映 |
| 代理店・レベニューシェア管理 | 紹介経由の契約情報を入力→月額料金の20%を自動計算→提携先への支払明細を生成 |
| 導入伴走オンボーディング支援 | 導入企業のExcel/紙データを入力→評価テンプレートに変換→操作研修動画とチェックリストを配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry, employee_count, plan_type, contract_status, created_at |
users | user_id, company_id, name, email, role, password_hash, last_login_at |
job_postings | job_id, company_id, title, job_description, required_skills, created_by, created_at |
applicants | applicant_id, job_id, name, email, resume_file_url, attribute_flags, applied_at |
screening_scores | score_id, applicant_id, job_id, ai_score, matched_keywords, comment_summary, scored_at |
interviews | interview_id, applicant_id, interviewer_id, scheduled_at, transcript_url, status |
interview_evaluations | evaluation_id, interview_id, interviewer_id, evaluation_text, subjective_flag, revised_flag, submitted_at |
bias_alerts | alert_id, company_id, interviewer_id, attribute_type, bias_score, detected_at, resolved_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 求人票登録画面 |
| 3 | 応募者一覧・スコア画面 |
| 4 | 面接スケジュール画面 |
| 5 | 面接記録・文字起こし画面 |
| 6 | 評価入力・フィードバック画面 |
| 7 | バイアス検知ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/RDS) - 個人情報保護とISMS対応の実績が豊富 |
| 2 | OpenAI API(GPT-4系) - 職務適合スコアリングと文章フィードバック生成 |
| 3 | Whisper API - 面接音声のリアルタイム文字起こしに対応 |
| 4 | Python(FastAPI) - AI推論・バイアス統計処理の実装が容易 |
| 5 | React(Next.js) - 管理画面・ダッシュボードの高速開発 |
| 6 | Zoom/Teams API連携 - 既存の面接ツールとシームレスに接続 |
| 7 | Auth0 - 権限管理・SSOによるアクセス制御を簡易実装 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える | 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える |
| 面接音声・個人情報はAES-256で暗号化し、アクセス権限を管理者/人事/面接官の3段階で制御する | 面接音声・個人情報はAES-256で暗号化し、アクセス権限を管理者/人事/面接官の3段階で制御する |
| スコアリング結果は書類アップロード後30秒以内に返却する応答性能を目標とする | スコアリング結果は書類アップロード後30秒以内に返却する応答性能を目標とする |
| 同時接続の面接文字起こしセッションを最大500件まで処理可能な設計とする | 同時接続の面接文字起こしセッションを最大500件まで処理可能な設計とする |
| 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする | 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| ISMS認証取得を1年目末までに完了し、年1回の第三者アルゴリズム監査を実施する | ISMS認証取得を1年目末までに完了し、年1回の第三者アルゴリズム監査を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業から求人票と応募書類をメールやExcelで受け取り、担当者が既存のLLMサービスに手動で入力してスコアリングと要約コメントを作成し提供する | AI利用料と交通費・打ち合わせ費用の範囲に収まる水準 |
| ②最小システム | ノーコードツールとLLM APIを連携させ、応募書類アップロードから自動スコアリングまでを一気通貫で動く簡易画面として構築し、面接文字起こしは市販ツールを組み合わせて代替する | 外注で数か月分の開発費とAPI利用料が中心の水準 |
| ③本開発 | 自社開発によるバイアス検知ダッシュボード・Zoom/Teams連携のリアルタイム文字起こし・監査ログ機能を実装し、主要ATSとのAPI連携を進める | エンジニア人件費とクラウドインフラ費用が主体となる、これまでより大きい水準 |
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。
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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……
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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……
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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80〜150名規模の製造業・卸売業の人事専任担当者1名体制の企業 | 主観依存の採用課題を抱える典型ペルソナで一次ヒアリングに最適 | 商工会議所の会員名簿や知人紹介、LinkedInで人事担当者を検索し個別依頼 |
| 中小企業向け顧問契約を多く持つ社労士事務所の代表社労士 | 顧問先への導入紹介と労務監修・代理店提携の両面で鍵となる | 都道府県社労士会の名簿から従業員規模50-300名の顧問先を多く持つ事務所に電話・訪問打診 |
| 商工会議所の中小企業経営支援部・人材育成担当職員 | セミナー開催枠と会員企業への告知チャネルを持つ窓口 | 地域商工会議所の中小企業相談窓口に直接電話し担当部署へ取次依頼 |
| 人材紹介会社（中小企業特化型）の営業責任者・事業開発担当 | 紹介先企業への追加提案としてレベニューシェア提携が組める | 中小企業向け人材紹介の業界団体や展示会（HR EXPO等）で名刺交換 |
| HRMOS・jobcan等ATSベンダーのアライアンス・API連携担当者 | API連携により既存ATS未導入企業以外への拡張と技術検証ができる | 各社の問い合わせフォームまたはパートナー窓口から連携打診メールを送付 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携先候補の社労士事務所への個別訪問 | 顧問先の中小企業で採用選考の記録に困っている会社を紹介してほしいと依頼し、無償の導入伴走を条件に紹介手数料の仕組みを説明する |
| 商工会議所・中小企業団体中央会主催セミナー | 採用差別リスクとバイアス可視化をテーマにした無料セミナー登壇を打診し、参加した人事担当者に個別相談枠を案内する |
| 人事担当者向けオンラインコミュニティ・SNS | 『面接官の評価基準がバラバラで困っている』という悩みへの回答として自社の取り組みを紹介し、無料トライアルへ個別に誘導する |
| 創業者本人の既存ネットワーク（前職・知人の人事担当者） | 現状のExcel運用の課題を率直にヒアリングしたいと伝え、対価なしで数回の壁打ちを依頼した上で導入候補として打診する |
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設立者・個人事業主 | 自己資金100万円に対して無担保無保証で運転資金を借り入れられる制度で、この事業の創業融資500万円の主要な調達先として想定できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 常時使用する従業員が一定数以下の小規模事業者 | 商工会議所経由のセミナー営業や導入伴走資料の制作など、販路開拓・広報にかかる費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して生産性向上を図る中小企業・小規模事業者 | 自社の請求・会計・労務管理などバックオフィスのITツール導入費用に活用できる可能性があり、創業初期の固定費圧縮につながる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業を予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費や賃借料など創業初期の運営経費の一部が助成対象となり得るため、代表1名体制の期間の資金繰りを補強できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（革新的サービス開発・試作品開発等枠） | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業・小規模事業者 | バイアス検知アルゴリズムやスコアリングモデルの開発費の一部を対象にできる可能性があり、AIエンジニア人件費の負担軽減が期待できる |
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。
労働・雇用領域に挑む創業仲間が、このコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは閲覧・応援などの動きにもとづく自動集計による相対表示です