ユースケース
履歴書スクリーニング
必須要件の充足を確認し、総合的なフィットをスコア化します。経験をでっち上げさせません。
問題
キーワード検索は水増しした職務経歴書を有利にし、転職経験者を不利にします。
回答に対してコードが行うこと
必須要件が明らかに欠けているときだけ不採用にします。それ以外は面接へ。
まず必須要件、次にフィット
state は構造化された役割（must_have と nice_to_have のリスト）と履歴書のテキストを運びます。質問は 2 つ：meet_must_have（履歴書はすべての必須要件を満たすか）と fit（weak、possible、strong にわたるスコア）。分けることが重要なのは、両者は振る舞いが違うからです：必須要件の充足はチェックリストの検証です — Node.js の 5 年と 2 つの課金システムに対する TypeScript、Postgres、API 設計 — 一方の fit は、しきい値が所有する段階的な判断です。
キーワードではなく人間を面接する
不採用にするのは、必須要件が明らかに欠けているときだけです（高信頼度で低い meet_must_have の確率）。それ以外はみな先へ進みます — キーワードスクリーニングが不利にする転職経験者こそ、意味的読解の狙いです。nice_to_have のリストは state に残します：fit のスコアはそれを吸収しますが、パイプラインが埋まるにつれ "possible" の自分の基準は動かせます。
履歴書スクリーニング特有の落とし穴
公平性はここでは法的な表面です：スコアは振り分け、人は決め、必須要件による不採用は操作的でなければなりません — 欠けた能力であって、カルチャーフィットの雰囲気ではありません。本人識別データ（氏名、住所、生年月日）を判断の呼び出しに送らないこと。必須要件の充足確認には不要です。そして criteria は四半期ごとに見直します：資格は古くなり、実態が nice-to-have であるような必須要件は、キーワードによるバイアスです。
リクエストの形状
これは、このプリセットについて Playground が送る完全なリクエストです — 自分のサーバーが Bearer キー付きで /v1/systemone に送るのと同じ JSON です。
curl https://jevai.website/api/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $JEV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"state": {
"role": {
"title": "Backend engineer",
"must_have": [
"TypeScript",
"Postgres",
"API design"
],
"nice_to_have": [
"Workers",
"payments"
]
},
"resume": "5 years Node.js, shipped two billing systems, strong TypeScript and Postgres. No public-cloud certs."
},
"questions": {
"meet_must_have": {
"type": "noul",
"instructions": "Does the resume cover every item in `role.must_have`?"
},
"fit": {
"type": "score",
"instructions": "How strong is this candidate for the role?",
"criteria": [
"Weak",
"Possible",
"Strong"
]
}
}
}'このユースケースに関する FAQ
- これはリクルーターを置き換えますか？
- いいえ — スケールが悪い部分を先取りするだけです：一次の必須要件の充足確認。最終候補者を落とす判断は人間が行い続け、fit スコアは不採用の山ではなく面接準備に行きます。
- キーワードのゲーム化はどう防ぎますか？
- モデルは意味を読むため、両刃の剣です："shipping billing systems" はスキル一覧より強く読めます。must_have の項目は道具の名前だけではなく能力として state に書いてください。呼び出しは水増しよりも中身を評価します。
- 履歴書はセンシティブなデータですか？
- はい。ゲートウェイは回答を計算するためにリクエストをモデルへ転送し、内容は保持しません — それでも、フローの中で応募者の同意を取り、判断に必要なものだけを送ってください。