ルーブリックとは、評価テンプレートに紐づけられた構造化された採点基準です。intervyo.ai は、このルーブリックを使って自由形式の音声面接を、根拠を説明できるスコアカードへと変換します。
ルーブリックはバージョン管理され、デフォルトでキャリブレーションされており、すべての参加者に対して同一に適用されます — 同じ評価項目、同じ重み、同じ合格ラインです。
ルーブリックの構造
{
"dimensions": [
{
"id": "problem_decomposition",
"label": "Problem decomposition",
"weight": 0.30,
"passThreshold": 6.5,
"description": "Can the candidate break ambiguity into concrete sub-problems and pick a place to start?"
},
{
"id": "code_quality",
"label": "Code quality & correctness",
"weight": 0.30,
"passThreshold": 7.0
},
{
"id": "tradeoff_thinking",
"label": "Trade-off thinking",
"weight": 0.25,
"passThreshold": 6.0
},
{
"id": "communication",
"label": "Communication under pressure",
"weight": 0.15,
"passThreshold": 6.0
}
],
"overallPassThreshold": 7.0
}
総合スコアに占める比率重み。すべての評価項目の重みの合計は 1.0 になる必要があります。合計が 1.0 にならない場合はプラットフォームが正規化しますが、明示的に指定するほうが望ましいです。
dimensions[].passThreshold
この評価項目で合格とするための最低スコア。いずれか 1 つの評価項目でしきい値を下回った候補者は、たとえ総合スコアが overallPassThreshold を上回っていても、ルーブリック上は不合格となります。
合格とするための加重平均スコアの最低値。未設定の場合は 7.0 がデフォルトとなります。
採点の流れ
各評価項目について、AI は次のように動作します。
トランスクリプトを読む
この評価項目に関連するセグメントを特定します — コーディングラウンドにおけるコード品質の根拠、セールスラウンドにおけるディスカバリー質問の根拠、といった具合です。
評価項目の説明に照らして採点する
スコアの根拠となった具体的なトランスクリプトの行を引用した短い理由付けの段落とともに、0〜10 のスコアを生成します。
ブレークダウンに統合する
各評価項目のスコアはすべて、評価項目ごとのトランスクリプト引用と理由付けとともに evaluation_breakdown にまとめられます。
総合スコアと合否を算出する
加重平均 → 総合スコア。しきい値と比較 → passed: true|false を出力します。
総合スコアより評価項目が重要な理由
総合スコアが 1 つだけだと、実際に意思決定するために必要なシグナルが失われてしまいます。2 人の候補者がどちらも総合 7.5 でありながら、採用判断としてはまったく異なる場合があります。
| 候補者 | コミュニケーション | 技術力 | トレードオフ | 信頼性 |
|---|
| Alex | 9.0 | 6.5 | 7.5 | 9.0 |
| Brin | 6.0 | 9.0 | 7.5 | 9.0 |
採用パネルには総合スコアではなく、評価項目ごとのブレークダウンを見せてください。全員が評価項目ごとに同じ根拠を見て、トランスクリプトの引用がワンクリックで確認できる状態にすると、意思決定はより早く収束します。
テンプレートにはキャリブレーション済みのルーブリックが付属
ルーブリックをゼロから設計する必要はありません。intervyo.ai は、採用件数の多いロール向けにキャリブレーション済みの初期テンプレートを提供しています。
ソフトウェアエンジニア
問題分解 · コード品質 · トレードオフ思考 · コミュニケーション
セールス担当
ディスカバリーの質 · ピッチの適応力 · 反論対応 · クロージング
カスタマーサポート
診断 · 文章コミュニケーション · 技術的な理解度 · エスカレーション判断
プロダクトマネージャー
優先順位付け · 顧客への共感 · 部門横断のコミュニケーション · メトリクスの理解度
キャリブレーション分析
ルーブリックは、人間が一貫して使ってこそ役立ちます。intervyo.ai は次の情報を可視化します。
- 評価項目ごとの採用担当者間のばらつき
- 同じ候補者をレビューするパネル間での採用マネージャーの一致度
- 採用担当者の採点が、チームのベースラインからしきい値を超えて乖離しはじめたときのドリフトアラート
- キャリブレーションセッション — 複数の採点者が同じ候補者を採点し、プラットフォームが乖離を可視化する、四半期ごとの組み込みワークフロー
詳しくはマーケティングサイトの Recruiter Calibration をご覧ください。
バージョン管理
テンプレート上のルーブリックはバージョン管理されます。編集すると新しいバージョンが作成され、既存のセッションは採点に使われたルーブリックをそのまま保持します。これにより次のことが可能になります。
- 60 日前のスコアカードをレビューする採用パネルは、それらのスコアを生成した当時のルーブリックを参照できる
- 四半期の途中でルーブリックを厳しくしても、過去との比較可能性を損なわない
- コンプライアンスチームは、どの候補者がどのルーブリックのどのバージョンで採点されたかを監査できる
ルーブリックを変更したうえで、同じ条件の数値が得られると期待して過去との比較を行わないでください。ルーブリックの v3 における 7.5 は、v2 における 7.5 と直接比較できるものではありません — 評価項目や重みが変わっているためです。
