対象とする社会課題:採用担当者の面接日程調整業務の負担軽減
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。
中途採用の現場では、候補者と面接官の間をメールと電話で行き来する日程調整だけで、担当者の時間が削られていく。人事本来の仕事に集中できず、返信の遅れが候補者の離脱につながることもある。この往復をAIが引き受けることで、担当者は採用戦略という本来の仕事に時間を使えるようにしたい。それがこの事業を始めた理由です。
※ 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。
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ChronoMatchは、中途採用の面接日程調整をAIが代行するSaaSです。
人事担当者はATSまたは管理画面に候補者情報と面接官の空き時間条件を入力するだけでよく、以降はLINE・メール・SMSを通じてAIチャットが候補者と自然な文章でやり取りします。「来週水曜午後なら空いています」といった返信をAIが解析し、複数面接官のGoogleカレンダー/Outlook予定表と自動照合して候補日を3案提示、日程変更も対話の中で完結させます。従来メールで平均7往復・1件15〜20分かかっていた調整作業が1往復未満で完結し、人事担当者には確定通知のみが届きます。月間13時間の調整工数を2時間程度に削減し、返信遅延による内定辞退を防ぎます。
中途採用担当者1人あたり月間20〜40件の面接調整を、メールや電話で候補者・面接官双方と往復しながら行っており、1件あたり平均15〜20分、月間で最大13時間超をこの単純作業に費やしている実態がある。
特に従業員数300〜3000人規模の企業では専任の採用コーディネーターを置けず、人事担当者が本来の採用戦略業務と兼務しているため、候補者への返信遅延が発生し内定辞退率上昇の一因となっている。候補者側も複数社の選考を並行して受けており、企業ごとに異なる調整フローに時間を取られストレスを感じている。既存の日程調整ツール(Calendlyなど)は面接官の複数人調整や候補者都合の複雑な変更に弱く、結局メールでのやり取りに戻ってしまうケースが多い。厚生労働省の雇用動向調査によれば年間の中途採用件数は800万件超と推計され、この調整業務の非効率は業界横断的な構造課題となっている。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が候補者・面接官とのメール/チャット文面を解析し、日程希望や変更意図を抽出する自然言語理解(NLU)を担う。
スケジュール最適化エンジンが複数面接官のカレンダーデータと候補者の希望を制約条件として組合せ最適化アルゴリズム(重み付き最適化)で最良の候補日を算出する。予測モデルが過去の調整ログから候補者の返信傾向・辞退リスクをスコアリングし、返信が遅い候補者には自動リマインドのタイミングを最適化して送信する。さらに生成AIが企業ごとのトーン(フォーマル/カジュアル)に合わせた自然な文面を自動生成し、人事担当者による文面作成の手間を排除する。
採用担当者はATS(採用管理システム)または本サービスの管理画面に候補者情報と面接官候補の空き時間条件を入力するだけで、以降の日程調整はAIチャット(LINE・メール・SMS対応)が候補者と直接自然言語でやり取りして完結させる。
候補者は「来週の水曜午後なら空いています」といった自然な文章で返信するだけでよく、AIが意図を解析し面接官陣のGoogleカレンダー/Outlook予定表と自動照合、最適な候補日を3案提示して確定させる。日程変更やリスケジュールもAIが候補者との対話の中で完結させ、人事担当者には確定通知のみが届く仕組みにする。面接官が複数人(集団面接・複数回面接)の場合もAIが全員の空き時間の共通部分を自動計算し、調整の往復回数を平均7往復から1往復未満に削減する体験を提供する。導入企業の管理画面では調整完了率・候補者返信時間・辞退率などのダッシュボードをリアルタイムで確認できる。
| 人事担当者の調整工数(月13時間×時給2,500円想定)の人件費相当 | 年額約390,000円 |
| 返信遅延・調整ミスによる内定辞退(1名あたり紹介手数料相当150万円想定、年間2件発生時) | 年額約3,000,000円 |
| 既存ツール(Calendly等)の調整失敗による手戻り対応(メール再送・残業対応) | 年額約200,000円 |
| 候補者体験悪化による選考中辞退(エージェント経由の機会損失、年間1〜2件想定) | 年額約1,000,000円 |
| SaaS月額プラン(スタンダード・従業員1,000〜3,000人規模想定) | 月額150,000円(年額1,800,000円) |
| 調整成立従量課金(月間基本枠超過分10件×400円想定) | 月額4,000円(年額48,000円) |
| 候補者体験オプション(辞退リスク予測レポート) | 月額30,000円(年額360,000円) |
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中途採用担当者は月間20〜40件の面接調整をメール・電話で行い、1件あたり15〜20分、月間最大13時間超を単純作業に費やしている。
従業員300〜3000人規模の企業では専任コーディネーターを置けず、人事担当者が採用戦略業務と兼務する中で候補者への返信遅延が発生し、内定辞退率上昇の一因となっている。既存のCalendly等の日程調整ツールは複数面接官調整や候補者都合の複雑な変更に弱く、結局メールでのやり取りに戻ってしまうケースが多い。自然言語でのやり取りと複数人スケジュールの自動最適化に対応できるシステムが必要とされている。
MVP段階はLLM対話設計やスケジュール最適化ロジックの試行錯誤が伴い要件が流動的なため準委任契約が適する。
ATS連携や管理画面など要件が固まった定型機能の開発フェーズでは請負契約に切り替え、範囲・納期・検収基準を明確にすることが望ましい。NLUの誤解釈率など品質を検収条件に厳密に落とし込みにくいため、PoC期間を設け調整成立率90%達成などのKPIを段階マイルストーンとして契約書に明記する。候補者の連絡先・カレンダー情報という個人情報を扱うため、開発委託契約とは別にNDAとデータ取扱基準(暗号化・アクセス制御・ISMS準拠)を委託先と明文化することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中途採用担当者(人事部門、専任コーディネーター不在の企業を含む) |
| セカンダリ | 候補者、社内面接官(現場マネージャー・役員等) |
| 管理 | 導入企業側の人事管理者、および自社カスタマーサクセス・システム運用担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 候補者・面接官情報登録機能 | 人事担当者が候補者情報と面接官の空き時間条件を入力→システムが調整案件として登録→案件一覧に反映 |
| ATS/カレンダー連携機能 | HRMOS等ATSまたはGoogle/Outlookカレンダーの予定データを取得→空き時間を抽出→内部スケジュールDBに同期 |
| AI自然言語解析(NLU)機能 | 候補者のLINE/メール返信文を入力→LLMが日程希望・変更意図を抽出→構造化データとして出力 |
| スケジュール最適化エンジン機能 | 面接官全員の空き時間と候補者希望を制約条件として入力→組合せ最適化で候補日3案を算出→出力 |
| 候補日提示・確定機能 | 算出された候補日3案を入力→AIが候補者に提示→候補者の選択回答を確定日として登録 |
| リスケジュール対応機能 | 候補者からの変更依頼文を入力→AIが再度最適化エンジンを呼び出し→新候補日を提示し確定 |
| 複数面接官調整機能 | 集団面接・複数回面接の面接官カレンダー群を入力→共通空き時間を自動計算→候補日として出力 |
| 辞退リスク予測スコアリング機能 | 過去の調整ログと候補者の返信間隔を入力→予測モデルが辞退リスクスコアを算出→人事担当者に通知 |
| 自動リマインド送信機能 | 返信未着候補者の返信傾向データを入力→最適送信タイミングを判定→リマインド文面を自動送信 |
| AI文面自動生成機能 | 企業のトーン設定(フォーマル/カジュアル)を入力→生成AIが調整・確定文面を作成→候補者へ送信 |
| ダッシュボード・レポート機能 | 調整完了率・返信時間・辞退率の集計データを入力→リアルタイム可視化→人事担当者の管理画面に表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, plan_type, ats_type, contract_status, created_at |
users | id, company_id, name, email, role, notification_pref |
candidates | id, company_id, name, email, phone, line_id, status, source_ats_id |
interviewers | id, company_id, name, email, calendar_type, calendar_token |
interview_requests | id, candidate_id, company_id, position, required_interviewers, status, deadline |
schedule_slots | id, interview_request_id, proposed_datetime, interviewer_ids, is_confirmed |
conversation_logs | id, candidate_id, channel, message_text, nlu_intent, sentiment, created_at |
metrics_daily | id, company_id, date, adjustment_count, avg_response_hours, decline_rate, success_rate |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・企業選択画面 |
| 2 | 候補者情報登録画面 |
| 3 | 面接官条件設定画面 |
| 4 | 調整ステータス一覧画面 |
| 5 | 候補日確定・変更履歴画面 |
| 6 | ダッシュボード分析画面 |
| 7 | アドオン設定画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(NLU・文面生成の精度優先) |
| 2 | Claude API(マルチベンダー化で障害耐性確保) |
| 3 | Google Calendar API(面接官の空き時間取得) |
| 4 | Microsoft Graph API(Outlook対応で企業カバー率確保) |
| 5 | AWS(ISMS対応実績とマネージドDB充実) |
| 6 | PostgreSQL(調整ログの構造化データ管理) |
| 7 | Twilio(SMS/LINE連携で候補者チャネル対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.9%以上(月間ダウンタイム43分以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 候補日算出API応答時間は平均2秒以内、ピーク時でも5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 候補者連絡先・カレンダー情報はAES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 認証・権限 | 認証・権限: 人事担当者・面接官・管理者をロールベースアクセス制御(RBAC)で権限分離する |
| 誤解釈対応 | 誤解釈対応: NLU解析の確信度が閾値(例:80%未満)の場合は人事担当者確認フローへ自動フォールバックする |
| 運用 | 運用: データベースは日次バックアップ、ISMS認証取得を1年目末までに完了する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 代表自身が人事担当者数社の面接調整を人力で代行し、LINEやメールでのやり取りをそのまま記録して、自然言語での日程調整に本当にニーズがあるかを確かめる | 交通費とわずかなツール利用料だけで、外注費はかけない水準 |
| ②最小システム | LLM APIとGoogleカレンダー連携だけの最小プロトタイプを作り、提携ATS1社とのβ版連携で候補者との自動やり取りと調整成立の精度を検証する | LLM API利用料とカレンダーAPI利用料が中心で、外部発注は最小限に抑える水準 |
| ③本開発 | 複数面接官の空き時間照合、辞退リスク予測、企業ごとのダッシュボードなど本番機能を実装し、複数ATSとの連携を本稼働させる | 外注または採用エンジニアの人件費として数か月分に相当する水準 |
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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 |
|---|---|---|
| HRMOS/herp/Green等ATSベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | API連携と送客チャネル確保の可否を初期に見極める必要がある | 各社のパートナー募集窓口・HRテック業界カンファレンスで名刺交換 |
| 従業員300〜3000人規模企業の人事部長・採用担当マネージャー | 実際の調整業務フローと痛みの深さをヒアリングしPoC協力を得る | 人事担当者向けオンラインコミュニティ・Meetyで直接アプローチ |
| 個人情報保護法・職業安定法に詳しい弁護士(IT・人事法務専門) | 候補者データ取扱いと事業スキームの適法性を契約前に確認する | スタートアップ向け顧問弁護士紹介サービスやIVSの法務相談窓口経由 |
| ISMS/Pマーク認証支援コンサルタント | 個人情報を扱うSaaSとして早期に認証取得ロードマップを固める | JIPDEC認定審査機関一覧から相談実績のあるコンサルを紹介依頼 |
| 採用コンサルティング会社(中途採用支援専門)の代表・営業責任者 | 既存顧客への提案チャネルとして業務提携の可能性を探る | 人材業界の展示会(HR EXPO等)や業界紙の掲載企業に直接連絡 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 人事担当者向けオンラインコミュニティ・ウェビナー | HR系のFacebookグループやPeatixの人事勉強会に参加し、「面接調整の悩みを聞かせてほしい」と一次情報収集の目的で声をかける |
| ATSベンダー(HRMOS・herp・Green等)の担当者への直接連絡 | パートナー連携の相談として問い合わせ窓口に連絡し、「連携先の候補企業を紹介してもらえないか」と依頼する |
| HR系の展示会・勉強会での名刺交換 | 採用担当者が集まる展示会に来場者として参加し、名刺交換の際に「面接調整の負担を減らす仕組みを検証中で意見を聞きたい」と伝える |
| 前職・知人経由の人事部門への紹介依頼 | 前職の同僚や知人に「中途採用の面接調整で困っている人事担当者を知らないか」と個別に頼み、直接会って話を聞かせてもらう |
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 | 新たに事業を始める方・事業開始後おおむね数年以内の方 | 法人設立時の自己資金100万円に加え、運転資金の融資(融資合計500万円の想定)を受けられ、代表1名でのMVP開発・先行導入期の資金繰りを支える候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者(新規創業者も対象になる枠がある) | ウェブサイト制作・広告・展示会出展など、最初の10社を探すための販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者(またはITツールを提供するベンダーとして登録する事業者) | 自社サービスを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られ、先行導入・検証フェーズの契約獲得を後押しできる |
| 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) | 生産性向上に資するサービス・システムを開発する中小企業・小規模事業者 | LLM対話エンジンやスケジュール最適化エンジンなど本開発フェーズのシステム投資費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業者等(地域により類似の自治体創業助成金がある) | 本社を都内に置く場合、人件費・専門家費用の一部が助成対象になり、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を雇う段階の負担を軽くできる |
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。
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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。
労働・雇用領域の創業仲間が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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。