すべてを 2 通りの方法で実行できます。 面接の構築と実施は、すべてダッシュボード上で（コード不要で）行うことも、API 経由で行うこともできます。以下の各コンセプトページでは、作成のためのダッシュボードと API の両方の手順を示しています。自分に合った方を選んでください。ガイド付きのウォークスルーをご希望ですか？まずはエンドツーエンドの仕組みからご覧ください。
わかりやすく言うと
実際の企業が人を面接する流れを思い浮かべてください。- Role とは、_あなたが採用（または評価）しようとしている職務_です。たとえば「カスタマーサポートスペシャリスト」「ServiceNow エンジニア」「アカウントエグゼクティブ」などです。何が優れているかを定義します。
- Round とは、その職務の面接における_1 つのステップ_です。電話スクリーニング、技術ラウンド、最終ラウンドなどがあります。1 つの Role は 1 つの Round を持つことも、複数持つこともできます。
- Interviewer とは、_Round を実施する人_です。ここでは、スコアカードを持つ AI ペルソナを指します。一度作成すれば（例：「ITOM スペシャリスト」や「フレンドリーなスクリーナー」）、どの Role のどの Round でも再利用できます。
Role は Round を持ち、各 Round は Interviewer によって実施されます。これをセットアップするのに技術的な知識は必要ありません。Role をわかりやすい言葉で記述し、必要な Round を追加し、それぞれに Interviewer を選ぶだけです。あとは人を追加すれば、AI が面接を行います。
メンタルモデル
設定はトップダウンに流れます。AI がどのように振る舞い、何を評価し、候補者がどのステップを通過するかを定義してから、人を割り当ててセッションを実行します。再利用こそが要点です。 1 つの Interviewer は複数の Role にまたがって Round を実施できます。1 つの Role は複数の Round を持てます。1 人の参加者は複数のセッションを実行できます。キャリブレーションを一度定義すれば、どこにでも適用できます。
Interviewer
(API フィールド名:agent_profile)
面接官の人格と判断基準です。Interviewer は、AI が自己紹介をする方法、どこまで踏み込んで質問するか、そして会話をどのようにスコアへ変換するかを決定します。Round に Interviewer を割り当てることで、そのステップの面接を制御します。
主なフィールド
表示名。例：
"Senior Engineering Interviewer"。AI が最初に自己紹介する内容。例：
"Alex, a senior engineer at Acme." 候補者が受ける第一印象と AI の話し方を設定します。推奨判定の語彙を選択します。
hiring は hire / no-hire、training は ready / needs practice を生成します。スコアリングの評価軸：
[{ name, description, weight }]。weight の合計は 100 にする必要があります。 これが AI が採点に用いるルーブリックです。会話の振る舞い：
tone（friendly · professional · strict · challenging）、style（structured · conversational · adaptive）、difficulty（easy · medium · hard · adaptive）、probingDepth（low · medium · high）。スコアの算出方法：
scale（0-10 · 0-5 · 0-100）、scoringMethod（weighted_average · rule_based）、およびオプションの recommendationLogic。AI のための背景情報：
organizationContext、domainContext、scenarioContext。例：企業の背景情報やロールプレイの設定など。スコアカードに含める内容：
includeTranscript、includeScoreBreakdown、includeRecommendation、includeImprovementFeedback（すべてデフォルトは true）。ユースケースごとの変化
- 採用
- トレーニング
- 模擬面接
キャリブレーションされ、やや踏み込んだ内容で、職務スキルに重みを置きます。
Role
(API フィールド名:evaluation_template)
採用または評価の対象を定義する設計図です。Role は、AI が何を判定すべきか、そして成功の基準を記述します。すべての参加者とセッションは、いずれかの Role に属します。
主なフィールド
表示名。例：
"Senior Backend Engineer"。カテゴリ。推奨判定の語彙とデフォルト値を決定します。
面接で判定すべき唯一の事柄。例：“Assess whether the candidate can own backend system design.”
判定ラベル：
hire_no_hire、admit_reject、pass_fail、ready_needs_training、certified_not_certified、custom。省略した場合は use_case から自動的に導出されます。深掘りする技術スキル。例：
["Go", "PostgreSQL", "Distributed Systems"]。行動特性。例：
["Communication", "Ownership"]。合格のために候補者が示すべき内容。あなたの基準を、わかりやすい言葉で記述します。
デフォルトのセッション長（デフォルトは
30）。質問の深さ（デフォルトは
intermediate）。live_ai_interview、async_interview、roleplay_simulation、practice_session、manual_review。面接の形式を設定します。ユースケースごとの変化
| フィールド | 採用 | トレーニング | 模擬面接 |
|---|---|---|---|
use_case | hiring | training | training |
objective | 「この人は職務を遂行できるか？」 | 「この人は実務に対応できる状態か？」 | 「この人は本番に臨む準備ができているか？」 |
success_outcome | hire_no_hire | ready_needs_training | pass_fail |
default_session_mode | live_ai_interview | roleplay_simulation | practice_session |
skills | 職務固有のスキル | 育成すべきコンピテンシー | 対象職務のスキル |
Round
(API フィールド名:evaluation_stage)
Role のパイプライン内の 1 つのステップです。例：電話スクリーニング → 技術 → 最終。各 Round は、独自の Interviewer、所要時間、合格しきい値を用いて、それぞれの面接を実施します。
主なフィールド
この Round が属する Role。
候補者に表示される表示名。例：
"Technical Screen"。ai_interview、roleplay_simulation、practice_session、manual_review、async_assessment、final_review。この Round を実施する Interviewer。ここでペルソナとルーブリックが組み込まれます。
パイプライン内での位置（0 始まり）。
このステージを通過するために必要な最低スコア。
不合格時に候補者が再挑戦できるかどうか（デフォルトは
false）。完了時に何が起こるか。自動で次へ進むか、人間の判断を待つか。
ユースケースごとの変化
- 採用
- トレーニング
- 模擬面接
複数のゲート付きステージで、基準を段階的に引き上げ、最終ラウンドの前に人間による承認を挟みます。
Participant
評価対象となる人です。候補者、研修生、学生などを指します。まず参加者を作成し、その後でその人のセッションをスケジュールします。参加者は Role 単位でスコープが設定されるため、同じメールアドレスが異なる Role の下で別々の参加者として存在できます。主なフィールド
氏名。
メールアドレス。アカウントごとに一意です。面接の招待はここに送信されます。
この参加者が評価される対象の Role。
あなたの ATS / LMS / システムの ID。すべての Webhook ペイロードでそのまま返されるため、当社の ID を保存しなくても結果を突き合わせることができます。
{ title, organization, experienceLevel, location }。AI が質問を調整するために使用する背景情報です。{ skills: string[], education, languages: string[] }。公開アクセス可能な履歴書。ベクトル抽出をトリガーし、AI が面接中に参照できるようにします。
フィルタリング用の任意のラベル。例：
["senior", "remote"]。ユースケースごとの変化
- 採用
- トレーニング
- 模擬面接
あなたの ATS から取得した候補者。履歴書と職務の背景情報を含みます。
Session
成果物です。1 人の参加者に対する 1 回の AI 面接で、音声、トランスクリプト、評価軸ごとのスコア、推奨判定、真正性シグナルを生成します。参加者 + テンプレートに対してセッションをスケジュールすると、招待メールが自動的に送信されます。Sessionsを参照してください。すべてを組み合わせる
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クイックスタート
5 分で最初の AI 面接を実施しましょう。
認証
API キーを生成し、リクエストを認証します。
API リファレンス
リクエストビルダーとレスポンス例を備えた、すべてのエンドポイント。
ドキュメントはプラットフォームとともにバージョン管理されています。ここに記載されている内容は、デプロイされているものと一致します。