◆ Pre-Release

MIERUCHIKARA — AI ERA TALENT EVALUATION

ミエルチカラ

AI時代、ソフトスキルを、
採用市場の共通言語に。

— AI時代の人材評価インフラ —

AIが知識業務を担う時代、企業が問うのは「人としての実装力」。
ミエルチカラは、これまで主観に頼ってきたソフトスキルを、
行動データに基づいてAIで可視化します。

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01 / Background

サービスの背景

AI時代の評価軸は、確実にシフトしている。

AIが代替する業務、人に残る業務

生成AIの急速な普及により、文書作成・データ分析・調査・計算といった業務の多くは、AIが代替・補完する時代に入りました。一方で、対人調整・信頼構築・重要な洞察・主体的推進といった領域は、これからも人に残り続けます。AI時代に企業が求めているのは、知識量ではなく、人としての「実装力」――すなわちソフトスキルです。

採用市場の評価軸の変化

実際、企業の 81% が「AI活用力」よりも「ソフトスキル」を重視すると回答しています。しかしソフトスキルは、これまで自己申告型のES・面接・適性検査に頼らざるを得ず、評価のばらつきや見極めの難しさが大きな課題となってきました。

大企業人事が抱える「見極め」の壁

大企業人事の 94% が、応募者の「見極め」に課題を感じていると答えています。母集団を集めることよりも、膨大な応募者から「正しく絞り込むこと」が、いま採用現場の最大のペインになっています。

ミエルチカラが目指すもの

ミエルチカラは、この時代の転換点に応えるべく構想された、ソフトスキルを採用市場の共通言語にするためのAI人材評価インフラです。主観的な評価を、行動に基づく客観的な共通指標へと変えていきます。

81%
企業が「AI活用力」より
「ソフトスキル」を重視
94%
大企業人事が抱える
「見極め」の課題
751万円
採用選考プロセスにおける
総損失額の試算(一例)
02 / Overview

サービス概要

行動データから、ソフトスキルを可視化する。

ミエルチカラ(MieruChikara)は、学生の日常的な活動から自然に蓄積される行動データをもとに、ソフトスキルをAIで可視化する 人材評価インフラ です。

従来の自己申告型(ES・面接・適性検査)とは異なり、実際の活動から生まれる 「行動発現型データ」 を分析。企画・運営、調整・交渉、チーム管理といった場面で発揮されたスキルを、客観的な指標として提示します。

「集めること」ではなく 「絞り込むこと」 に課題を抱える大企業人事に向け、選考の早い段階から根拠ある判断を支える評価基盤を提供します。

ミエルチカラ ロゴ MIERUCHIKARA
03 / 4 Soft Skills

評価する4つのソフトスキル

採用市場で重視される能力を、行動ログから測定。

🤝

調整力

業者交渉ログ、問合せ回答記録、条件調整の往復履歴などから、利害関係者と合意を形成し、物事を前に進める力を測定します。

🧠

論理的思考力

企画書や募集文のテキスト構造、意味解析を通じて、筋道立てて考え、根拠を持って説明できる力を評価します。

💬

コミュニケーション力

掲示板等でのやり取り、応答速度、合意形成プロセスから、相手に伝え、相手の意図を汲み取る対人スキルを可視化します。

🚩

リーダーシップ

企画立案回数、チーム運営記録、参加者動員数、リピーター率などから、チームを率い、役割を遂行する力を評価します。

04 / Service Content

サービス内容

行動データを、評価インサイトに変える6つの機能。

スキル評価レポート

調整力・論理的思考力・コミュニケーション力・リーダーシップの4軸でスコア化したレポートを発行します。応募者ごとの強み・特性が一目で把握できるフォーマットを提供します。

AI行動ログ解析エンジン

企画実績・連絡の反応速度・完了率などのRaw Dataを、テキスト構造解析・重み付けを通じて構造化されたインサイトに変換します。表層的な数値ではなく、行動の質を捉えます。

Circle-Up! 連携によるデータ蓄積

学生がToDo管理・日程調整・会場手配などの便利ツールとして自然に利用する中で、評価のための行動データが継続的に蓄積される設計です。意図的に「演出された」データではなく、日常の振る舞いから評価が生まれます。

面接の構造化支援

事前スキル指標を提供することで、主観依存の面接から、根拠に基づく構造化判定への改善を支援します。面接官ごとの評価のばらつきを抑え、判断プロセスを再現可能にします。

三省合意準拠の情報開示

非特定化(5名以上)、本人主導の開示、時期制御など、安全設計原則に基づき、就活ルールに準拠した運用を行います。学生・企業双方が安心して利用できる仕組みです。

偏差値算出・重み付け

業界・職種ごとの重み付けに基づいた偏差値を算出し、企業ごとの採用基準に合わせた評価軸での比較を可能にします。一律の物差しではなく、各社の求める人材像に合わせた評価が可能です。

05 / Why MieruChikara

ミエルチカラの3つの特徴

既存の評価手法と、ここが違う。

01

行動発現型データ

ES・面接・適性検査などの「自己申告型」ではなく、実際の企画運営・調整交渉・チーム管理から生まれる「行動発現型データ」を活用。誤魔化しが効かず、検証が容易です。

02

継続蓄積されるログ

一時点の評価ではなく、Circle-Up!を通じて継続的に蓄積される行動ログを使用。長期間にわたる本人の振る舞いを、時間軸で捉えることができます。

03

評価インフラとしての設計

既存のナビサイト(集客型)やスカウト型と競合するのではなく、それらの上に乗る「見極め精度向上」のための評価レイヤーとして設計されています。

06 / Benefits

導入メリット

「絞り込みコスト」と「見極めの質」、両方に効く。

ミエルチカラは、大企業人事における採用全体のROIを、3つの観点で改善します。

ROI = 選考工数削減 + 面接品質向上 + ミスマッチ抑制
⏱️

書類選考工数の削減

事前スキル指標により、書類選考にかかる膨大な工数の削減と、初期段階での精度向上を実現します。一人当たり約 94万円 とされる絞り込みコストの構造改革に貢献します。

🎯

面接品質の向上

客観的なスキル指標を起点にした構造化面接により、面接官による評価のばらつき(現状 約28%)を抑え、判断の根拠を明確化します。属人化していた面接の質を、組織全体で底上げします。

🔍

取りこぼしの抑制

自己PRが得意でなくても実力ある学生を、行動データから掘り起こせるため、優秀層の取りこぼしを抑制します。エントリーシートでは見えなかった「隠れた実力者」に光を当てます。

📊

ミスマッチ抑制による定着率向上

入社後のミスマッチを事前に抑え、早期離職リスクを低減。採用全体のROI改善に貢献します。取りこぼし・ミスマッチ率 約15% の改善余地に切り込みます。

🛡️

評価の公平性と透明性の担保

主観的な評価から、行動に基づく客観評価へ。評価プロセスに透明性が生まれ、応募者・面接官双方にとって納得感のある選考が実現します。

🔗

既存採用フローへの非破壊的統合

既存のナビサイトやATS(採用管理システム)と競合せず、その上に重ねて使える「評価レイヤー」として設計。投資した既存資産を活かしながら導入できます。

PRE-RELEASE / 鋭意開発中

ミエルチカラは、現在準備中です。

本サービスは現在プレリリース段階にあり、正式リリースに向けて開発を進めています。

続報につきましては、本サイトにて順次お知らせいたします。