インパクトスコアリングエンジン: 実際の候補者の影響を測定する

機能の詳細

Curriculo ATSは、候補者を測定可能な成果、生成された収益、拡大したチーム、構築されたシステムに基づいて評価します。キーワードの頻度ではなく、すべての候補者に0から100の合成スコアが与えられます。

なぜキーワードマッチングは失敗する

従来のATS（キーワードマッチング）

履歴書に「プロジェクトマネジメント」や「Python」が何回登場するかを数えます。その結果: キーワードを詰め込んだ候補者が高く評価されます。同じスキルに異なる用語を使用する候補者はフィルタリングされます。75%の適格な履歴書がこの方法で却下されます。

Curriculo ATS（信号ベースの評価）

候補者が実際に達成したことを評価します。彼らは収益を増加させましたか？ チームを拡大しましたか？ 製品を予定通りに出荷しましたか？ 候補者は語彙選択ではなく、測定可能な影響に基づいてスコアリングされます。

仕組み

インパクトスコアリングの仕組み作動する

履歴書の解析

AIは、履歴書の形式に関係なく構造化データを抽出します。PDF、DOCX、またはプレーンテキスト形式をサポートしています。候補者から特別なフォーマットは要求されません。パーサーは成果、スキル、経験のタイムライン、および定量化された結果を特定します。

マルチシグナル分析

各候補者は次の3つの次元で評価されます：

• 役割適合性（40%）、スキルの一致、経験レベル、関連する業界の背景
• 測定可能な成果（35%）、定量的な成果: 生成された収益、獲得したユーザー、削減されたコスト、拡大したチーム、出荷したプロジェクト
• 文脈的関連性（25%）、業界の整合性、会社のステージの一致（スタートアップ対大企業の経験）、キャリアの方向性

スコアとランク

すべての候補者に対して合成インパクトスコア（0-100）が生成されます。スコアは候補者プール全体で正規化されるため、履歴書の長さや形式に関係なく、公平に応募者を比較できます。信号の高い候補者が上位に上がります。

違いを見てみましょう: キーワード対信号

候補者A

履歴書には「プロジェクトマネジメント」が12回、「アジャイル」が8回、「リーダーシップ」が6回掲載されています。従来のATSキーワードスコア: 92/100。

候補者B

履歴書には「プロジェクトマネジメント」が3回しかありません。しかし、次のことが含まれています: 「8人のエンジニアリングチームを率いた、予定より2週間早く製品を出荷した、6か月で機能の採用率を12%から47%に増加させた。」

キーワードATSは候補者Aを選択します。 CurriculoATSインパクトスコアは候補者Bを選択します（スコア: 87対54）。

なぜ？ 候補者Bは測定可能な成果を持っています。候補者Aはキーワードを持っています。

インパクトスコアリングの三次元

役割適合性

候補者の経験は役割に求められるものと一致していますか？ 我々はスキルの整合性、関連性のある経験年数、業界の重複、および上級職の一致を評価します。上級バックエンドエンジニアが上級バックエンドの役割に応募する場合、どちらも履歴書に「エンジニアリング」と記載されている場合でも、より高いスコアが付与されます。

測定可能な成果

候補者はリアルで定量化可能な結果をもたらしましたか？ 我々は収益への影響（「ARRを200万ドルから800万ドルに増加」）、スケール指標（「チームを3から25に管理」）、配信の証拠（「18か月で3つの製品を出荷」）、および効率の向上（「展開時間を60%削減」）を探します。結果なしに責任を示す候補者は低いスコアを得ます。

文脈的関連性

候補者のバックグラウンドは、御社のステージと業界に合っていますか？ シリーズAのスタートアップ経験を持つ候補者は、50,000人の大企業からの候補者よりも、御社のシリーズBスタートアップにより文脈的に関連性があります。キャリアの方向性も重要です。候補者は上向きの傾向にあるのか、それとも停滞しているのか？

なぜチームがインパクトスコアリングを選ぶのか