インタビュアー は、ラウンド を実施する AI ペルソナです。
AI に 誰として振る舞うか と どう採点するか を指示します。つまり、
人格と評価表（レポートカード）をひとまとめにしたものです。
インタビュアーは一度作成すれば、複数のラウンドやロールにわたって再利用 できます。
（たとえば、1 つの「ITOM スペシャリスト」インタビュアーで、複数の異なる ロール の ITOM ラウンドを実施できます。）
制御する内容
どう話すか
親しみやすいか厳しいか、易しいか難しいか、深く掘り下げるか軽く触れるか。
どう採点するか
採点する項目の一覧と、各項目の重み付け。
各フィールドをわかりやすく解説
"Senior Backend Interviewer" のような、あなた向けのラベル。
"Hi, I'm Alex, a senior engineer." のように、AI が自分自身について最初に話す内容。これが雰囲気を決めます。
useCase
hiring | admissions | training | custom_api
必須
面接の目的を選びます。これにより最終評定の文言が変わります（たとえば 採用 と もっと練習が必要 など）。
採点する項目。各項目は { name, description, weight } です。重みの合計は 100 になる必要があります。例: システム設計 50、コーディング 30、コミュニケーション 20。
対話の雰囲気:
tone — friendly、professional、strict、または challengingstyle — structured、conversational、または adaptivedifficulty — easy、medium、hard、または adaptiveprobingDepth — low、medium、または high（どれだけ深く掘り下げるか）
数値の算出方法: scale（0-10、0-5、または 0-100）と scoringMethod（weighted_average または rule_based）。
AI が場にふさわしく聞こえるための追加の背景情報: organizationContext、domainContext、scenarioContext。
レポートに含まれる内容: includeTranscript、includeScoreBreakdown、includeRecommendation、includeImprovementFeedback。すべてデフォルトで有効です。
作成手順をステップごとに
これは 2 通りの方法で行えます。ダッシュボード（ノーコード）か API です。どちらもまったく同じものを作成します。
Interviewers を開く
チームダッシュボードで、左サイドバーの Interviewers をクリックします。
新規作成を開始する
New（または Create Interviewer）をクリックします。
名前と人格を設定する
Name と Persona（AI がどう自己紹介するかを 1 文で）を入力します。
ユースケースを選ぶ
Use case（Hiring、Admissions、Training など）を選択します。
採点する項目を追加する
2〜4 個の 評価ディメンション を追加し、合計が 100 になるよう各項目の重みを設定します。tone と difficulty も設定します。
保存する
Save をクリックします。これでインタビュアーが一覧に表示され、ラウンドに紐付ける準備が整います。
名前と人格を設定する
name と persona を選びます。ペルソナは 1 文に収めてください。
ユースケースを選ぶ
目的に合わせて useCase を設定します（hiring、training など）。
採点する項目を列挙する
2〜4 個の evaluationDimensions を追加します。weight の値の合計が 100 になるようにします。
リクエストを送信する
curl -X POST "https://www.intervyo.ai/api/v1/interviewers?accountSlug=<slug>" \
-H "x-api-key: iv_live_your_key_here" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Senior Hiring Agent",
"persona": "Alex, a senior engineer at Acme.",
"useCase": "hiring",
"evaluationDimensions": [
{ "name": "Technical Depth", "description": "System design & coding", "weight": 60 },
{ "name": "Communication", "description": "Explains clearly", "weight": 40 }
],
"interaction": { "tone": "professional", "difficulty": "hard", "probingDepth": "high" }
}'
ID を保存する
レスポンスで id が返されます。これは後でステージに紐付けます。
入力例（ノーコード）
技術者でない方向けに、シンプルな 「フレンドリースクリーナー」 を作るために各ダッシュボードフィールドへ入力する内容をそのまま示します。これは、ほとんどどの職種にも再利用できる、温かみのある一次面接インタビュアーです。
| フィールド | 入力する内容 | 理由 |
|---|
| Name | Friendly Screener | 一覧用のラベルにすぎません。候補者には表示されません。 |
| Persona | Hi, I'm Riya. I'll ask a few quick questions about your background. | AI の最初のあいさつ。親しみやすい 1 文に収めます。 |
| Use case | Hiring | 評定の文言（採用 / 不採用）を決めます。 |
| Dimension 1 | Communication — 重み 40 | 候補者がどれだけ明確に説明できるか。 |
| Dimension 2 | Motivation — 重み 30 | なぜそのロールを希望するのか。 |
| Dimension 3 | Relevant experience — 重み 30 | 基本的な要件を満たしているか。 |
| Tone | Friendly | 威圧的でなく、温かく。 |
| Difficulty | Easy | 深掘りではなく一次スクリーニングなので。 |
作り直すより再利用が勝ります。この 1 つのインタビュアーで、エンジニアリングロール、セールスロール、サポートロールの最初のラウンドを実施できます。一度作ればよいのです。
各ユースケースの例
Hiring
Training
Mock interview
厳格でスキル重視。{
"name": "Backend Hiring Agent",
"persona": "Alex, a staff engineer.",
"useCase": "hiring",
"evaluationDimensions": [
{ "name": "System Design", "description": "Scalable design", "weight": 50 },
{ "name": "Coding", "description": "Correct & clean", "weight": 30 },
{ "name": "Communication", "description": "Clear trade-offs", "weight": 20 }
],
"interaction": { "tone": "professional", "difficulty": "hard" }
}
優しくコーチング的で、学習を継続できるように。{
"name": "Sales Coach",
"persona": "Sam, a friendly sales coach.",
"useCase": "training",
"evaluationDimensions": [
{ "name": "Discovery", "description": "Finds the pain", "weight": 50 },
{ "name": "Objection Handling","description": "Handles pushback","weight": 50 }
],
"interaction": { "tone": "friendly", "difficulty": "adaptive" }
}
本番さながらでありながら励ましがあり、フィードバックが豊富。{
"name": "Mock Interviewer",
"persona": "Jordan, a big-tech interviewer.",
"useCase": "training",
"evaluationDimensions": [
{ "name": "Problem Solving", "description": "Approach & edge cases", "weight": 60 },
{ "name": "Communication", "description": "Thinks out loud", "weight": 40 }
],
"interaction": { "tone": "challenging", "difficulty": "hard" },
"output": { "includeImprovementFeedback": true }
}
重み付けに迷ったら、大きなディメンション 1 つ（60）と小さなディメンション 1 つ（40）から始め、数回の面接を経て調整してください。
次のステップ
ロール
ロールの中でインタビュアーを活用しましょう。
インタビュアーを作成する（API）
エンドポイントの完全なリファレンス。
