プラットフォームガイド

Calibers.ai とは

Calibers.ai は、シンプルな前提の上に構築された人材アセスメントプラットフォームです。採用の意思決定は、直感ではなく、学術的な査読済みフレームワークに従って得られた証拠に基づくべきである、という前提です。そしてその前提を実行するプラットフォームは、可能な限りシンプルで使いやすくあるべきです。なぜなら候補者の数が増えるにつれ、アセスメントがボトルネックになってはならず、採用担当者がCVの向こうにいる人間と向き合う時間をより多く持てるようにするためです。

プラットフォームは4つの中核機能を軸に構成され、それらが一体となって完全な採用評価パイプラインを形成します。

◆ 1. CVスクリーニング — 候補者のCVをアップロードすると、プラットフォームがあなたのキャリバーに対して7つの構造化されたドメインで評価します：知識、経験、学歴、実績、キャリア軌跡、キャラクターシグナル、リスクシグナル。各ドメインは0〜100で採点され、設定可能な重みを用いて単一のCVスコアに統合されます。結果は、その職務が実際に必要とするものに対する候補者の経歴の客観的で構造化された読み取りであり、数秒で得られ、すべての候補者に一貫して適用されます。

◆ 2. テスト生成 — キャリバーが定義されると、AIが職務固有のアセスメントを最大4つの次元で生成します：機能的知識、認知的推論、性格（IPIP-HEXACO）、行動スタイル（D/I/S/C）。テストはキャリバーの要件から作成されます — 問題バンクも、手作業の設計も、外部プロバイダーも不要です。従来なら委託に数週間かかるテストが、1分未満で用意できます。

◆ 3. テスト実施 — 生成された各テストは候補者に割り当てられ、一意で安全なリンクとして配信されます。候補者側にアカウントは不要です。テストはカメラで監視される環境で実施され、AIが会話形式で進行し（機能テストと認知テストの場合）、一時停止や再利用はできません。候補者の体験はプロフェッショナルで集中したものであり、この段階でのHRチームの関与はゼロです。

◆ 4. 意思決定のためのレポート — 候補者がアセスメントを提出した瞬間に、プラットフォームが完全な書面レポートを自動生成します。レポートにはスコアの内訳、強み、弱点、採用推奨を含むエグゼクティブサマリーが含まれます — テストが受験された言語に関わらず、あなたが選んだ言語で作成されます。結果はマッチスコアに反映され、CVとすべての完了したアセスメントを1つのキャリバー適合数値に集約して、候補者間の比較を容易にします。

さらに、どのキャリバーからでも採用コンテンツ — フックのあるLinkedIn投稿と、完全で構造化された求人記述書 — を、ワンクリック・少額のクレジットで生成できます。詳細はキャリバーセクションを参照してください。

中核となる概念：キャリバー

プラットフォームのすべては、1つの概念 — キャリバー — から流れ出します。

キャリバーは、特定の職務に対するあなたの理想の人物像の定義です。個々の候補者についてではなく、あなたが採用に向けて目指す理想のプロフィールです。職務のタイトル、責任、必要な知識とスキル、重視する行動特性を記述します。その記述が他のすべての原動力になります：AIはあなたのキャリバーを読み、それを用いてテストを生成し、CVをスクリーニングし、求人票を作成し、評価レポートを作成します — すべてその職務に合わせて調整されます。

つまり、プラットフォームであなたが行う最も重要な作業は、良いキャリバーを書くことです。 責任が明確で詳細に記され、必要な知識のセクションが具体的なキャリバーは、より鋭いテスト、より正確なCVスコア、より関連性の高いレポートを生み出します。曖昧なキャリバーは一般的な出力を生みます。AIは、あなたが与える入力の分だけ具体的になります。

キャリバーが存在すれば、それを展開するのは速いです。テストの生成は数秒。候補者への割り当ては数クリック。候補者はアセスメントリンクを受け取り、テストを完了し、完全なレポートがあなたのダッシュボードに揃う — すべて同じ日のうちに。

ダッシュボードの構成

HRダッシュボードは横方向のタブ列を持つ単一ページであり、サイドバーではありません。最初に入ると、ワークフローとして並んだ4つの大きな番号付きカードのあるホーム画面に着きます。

キャリバー — 評価したいスキルセットと知識プロフィールを定義します。
候補者 — 評価する人物を追加し、スクリーニングします。
テスト — 職務固有のアセスメントを生成します。
プール — 候補者をグループ化してキャリバーと比較します。

カードをクリックするとそのセクションへ移動します。中に入ると、同じ4つの領域が上部のタブ列 — キャリバー · 候補者 · テスト · プール — として現れ、自由に切り替えられます。開始ボタン（タブの左）でいつでもホーム画面に戻れます。

上部のナビゲーションバー（ダッシュボードの上）は別物で、ドキュメント、ヘルプ、設定（アカウント）、共有／紹介、ログアウトを含みます — 4つの作業領域ではありません。

5つの主要ワークフロー

これらは最も頻繁に行う5つのタスクです。それぞれが検証済みの正確なクリック手順です。ガイドの残りの部分で各領域を掘り下げます。

1. キャリバーを作成する

キャリバータブを開きます。
マイキャリバーサブタブで、+ 新規キャリバー（右上）をクリックします。
新規キャリバーモーダルのプロフィールタブで、次を入力します：

- キャリバー名

- 主な職務

- 必要な知識

キャリバーを保存をクリックします。

これが最小限です。スクリーニングと採点の重みは、後でモーダルの他のタブで調整できます（キャリバーを参照）。

2. 候補者を取り込む／スクリーニングする（CV）

候補者タブを開きます。
ツールバーで取り込み／スクリーニングコントロールを使います：

- 取り込み（既定） — CVから候補者の情報を抽出します。採点なし。

- スクリーニング — クリックすると、CVをキャリバーに対して採点もします。

CVファイルを 「ここに履歴書(CV)をドラッグ、またはクリックして手動入力」 にドロップします（PDF、Word、画像。複数ファイル可）。
設定モーダルが開きます：

- スクリーニングモード → スクリーニング設定：対象のキャリバー、レポート言語、重複の扱い（スキップまたは更新）を選びます。

- 取り込みモード → CV適合スコアなしで候補者が追加される旨の確認。

続行をクリックします。正確なコストを示すクレジットの確認が表示されます — はい、続行しますをクリックします。
完了すると、最終サマリーが各候補者をステータス（追加 / 更新 / スキップ / エラー）とともに一覧表示し、スクリーニングした場合はCVスコアも表示します。

+ 新規候補者で候補者を手動作成し、情報を入力することもできます。

3. テストを生成する

> テストはキャリバーの中から生成するのではありません。キャリバーの中に「テストタブ」は存在しません。テスト生成は最上位のテストタブにあります。

テストタブを開きます。
マイテストサブタブ（既定）のままにします。
+ 新規テスト（右上）をクリックします。
AIでテストを生成モーダルで、次を選びます：

- テストタイプ — 技術的、認知的、性格・パーソナリティ、行動・ビヘイビア。

- キャリバー — このテストの対象となる職務（技術的・認知的では必須、性格・行動では使用しません）。

- テストの言語 — 候補者がテストを受験する言語。

- さらにタイプ別のオプション（経験レベル、質問数、焦点／時間 — テストを参照）。

生成をクリックします。生成には数秒から1分ほどかかります。完了すると "Created: <タイトル>" と表示され、新しいテストがマイテスト一覧に現れ、好きなだけ多くの候補者に割り当てられる状態になります。

4. テストを候補者に割り当てる

候補者タブを開き、候補者をクリックしてパネルを開きます。
候補者のテストサブタブに移動します。
テストを割り当てるセクションで、テストを割り当てる：からテストを選びます。（テストの言語フィールドは読み取り専用で、テスト自体の言語を反映します。レポートの言語はあなたが設定し、テストの言語とは完全に独立です。）
テストを割り当てるをクリックします。
アセスメントをメールで送信ウィンドウが開きます。次のいずれか：

- メールを送信 — プラットフォームが安全なリンクを候補者にメール送信します。または

- 自分で共有します — ウィンドウを閉じ、自分でリンクをコピーします。

後で手動でリンクをコピーするには：候補者のテストサブタブで、各割り当て済みセッションにリンクボタンがあります（クリック後はコピーしました！と表示）。

作成時に割り当てることもできます（+ 新規候補者モーダルにテストを割り当てる：ドロップダウンがあります）。また、テストタブから割り当てることもできます。テスト行で割り当てをクリックし、次にテストを割り当てるをクリックして、候補者を名前または候補者IDで検索します。該当する候補者がいない場合は、その場で（名と姓を入力して）追加できます — ウィンドウを離れる必要はありません。

5. 候補者をプールで整理する

プールタブを開き、+ 新規プールをクリックします。
新規プールモーダルでプール名を入力し、任意でキャリバーを関連付け、カラーを選びます。プールを作成をクリックします。
プールを開き、メンバータブで2つの方法で候補者を追加します：

- 既存の候補者を検索してプールに追加をクリック、または

- プール専用のドロップゾーンにCVをドロップ — 候補者が作成されてプールに自動追加されます（スクリーニングモードが有効なら、プールのキャリバーに対してスクリーニングされます）。

候補者自身のパネルのプールタブ（全プールのチェックリスト）からも、任意のプールへの所属を切り替えられます。

プールにキャリバーが関連付けられている場合、そのメンバーテーブルは各候補者のマッチスコアを並べ替え可能に表示し、グループを職務に対してランク付けできます。

キャリバー

キャリバーとは：職務のプロフィール — あるポジションの理想の候補者の定義です。テスト生成、CVスクリーニング、求人票生成、レポートを駆動します。1つのキャリバーが1つの職務を記述し、多くの候補者が同じキャリバーに対して評価されます。

どこにあるか：キャリバータブ。2つのサブタブ — マイキャリバー（あなたの職務）とキャリバーライブラリ（コピーできる出発点のテンプレート）があります。

作成と編集：+ 新規キャリバーで新規キャリバーモーダルが開きます。既存の行をクリックするとキャリバーを編集として開きます。保存は新規時がキャリバーを保存、編集時が変更を保存です。編集時には削除ボタンが現れます。

キャリバー内の4つのタブ：

タブ	役割
プロフィール	中核の定義：キャリバー名、主な職務、必要な知識。この3つがAIの出力すべてを駆動します。
スクリーニング設定	7つのCVドメインの重み — 各スクリーニングドメインがCVスコアにどれだけ寄与するか（重みを参照）。キャリバーの内容から重みレベルを提案するAI Auto Tuningボタン（クレジットを消費）を含みます。
評価設定	アセスメント次元の重み — CV、技術的、認知的、性格、行動がそれぞれマッチスコアにどれだけ寄与するか（重みを参照）。
候補者の整合	（編集時のみ。）このキャリバーに対して評価された各候補者の採点テーブル — マッチ、CV、テスト別スコアを並べて表示。

スクリーニングドメイン：CVをキャリバーに対してスクリーニングすると、AIが候補者を7つのドメインで採点します（各0〜100）：

ドメイン	測定内容
知識	職務に合致する専門知識・技術的ノウハウ
経験	類似ポジションでの実務経験の深さと関連性
学歴	職務に関連する学歴、学位、資格、研修
実績	具体的な成果、インパクト指標、顕著な功績
キャリア軌跡	このタイプの職務へ向けて段階的な成長を示しているか
キャラクターシグナル	CVに表れるソフトスキル、リーダーシップの兆候、労働倫理、価値観
リスクシグナル	懸念 — 空白期間、極端に頻繁な転職、不整合。逆採点：100 = リスクなし、低いほど懸念が多い

採用コンテンツを生成：プロフィールタブの投稿を生成ボタン（クレジットを消費）は、キャリバーのタイトル・責任・必要な知識を読み、キャリバー自身の言語で2つのコンテンツを生成します：

短いフック重視の投稿（LinkedIn風）。定型の「採用中」ではなく、注意を引く一文で始まります。
完全で構造化された求人記述書。役割概要、責任、要件、勤務地・勤務形態、応募方法のセクションを含みます。キャリバーにない情報にはプレースホルダー（例：{{勤務地}}、{{メール}}）が使われます。

どちらも使用前にコピーまたは編集できます。

キャリバーライブラリ：キャリバーライブラリサブタブ（マイキャリバーの隣）には、Calibers.ai が公開した、すぐ使えるキャリバー例のキュレーション集があり、閲覧してマイキャリバーにコピーし、出発点として利用・調整できます。新規アカウントは登録時に、アカウントの言語でサンプルキャリバー — およびサンプルテスト — があらかじめ用意されます。テストタブにも同様に、すぐ使えるテスト用のテストライブラリサブタブがあります。

候補者

候補者とは：評価されている人物です。各候補者には、作成時に自動で割り当てられる一意の候補者ID（例：C-20260720-001）があり、これがプラットフォーム上の候補者の識別子です。ほかに、名前、任意のメール、任意のCV、CVスクリーニングとテストから蓄積されたスコアを持ちます。メールは、プラットフォームにテストのリンクを代理送信させたい場合にのみ必要です。それ以外の場合は、自分でリンクをコピーして共有できます。

どこにあるか：候補者タブ。候補者をクリックすると、次のサブタブを持つパネルが開きます：キャリバー（キャリバー別スコア — デフォルトタブ）、アナライザー（AIによるキャリバーへのスコアリング — CV・性格・行動）、個人情報、プール（プール所属の切り替え）、テスト（セッションの割り当てと追跡）。

候補者を作成する：

手動 — + 新規候補者で新規候補者モーダル（名、姓、任意のメール、職業、電話、CVの言語ほか）が開きます。必須は名と姓のみです。テストを割り当てる：ドロップダウンでその場でテストを割り当てたり、プールチェックリストで候補者をプールに追加したりもできます。候補者を追加で送信します。
CVから — 候補者ドロップゾーンに1つ以上のファイルをドロップすると、AIが名前・連絡先・経験を抽出します。ワークフロー2を参照。

取り込み vs スクリーニング：

取り込み — CVから構造化情報を抽出します。クレジットを消費し、画像やスキャンPDFの場合はOCRで先に読み取る必要があるため、その分多く消費します。
スクリーニング — さらにCVを選択したキャリバーに対して7ドメインで採点し、レポートを作成します。取り込みの費用に上乗せされます。キャリバーとレポート言語はスクリーニング設定モーダルで選びます。

ファイルの取り扱いとプライバシー：元のCVファイルは保存されません。プラットフォームはテキストを抽出してAIで処理します — 1ファイルあたり最大7,000文字（平均的なCVの2倍以上）。極端に長いCVは切り捨てられる場合があります。対応形式はPDF、Word、画像です。

重複の扱い：CVのメールが既存の候補者と一致する場合、スキップ（既存レコードを残す）または更新（新しいデータで上書き）を選びます。一括アップロードでは設定モーダルで一度設定します。単一の重複CVの場合は編集を続ける vs 既存の候補者を更新が表示されます。別途の「マージ」や「2つ目のコピーを作成」のオプションはなく、選択肢はスキップか更新の2つです。重複の照合はメールアドレスに基づくため、メールなしで追加された候補者は自動で重複排除できません。そのようなCVはそれぞれ新しい候補者レコードを作成します。

CVスコアの表示場所：候補者テーブルのキャリバー列に、キャリバー名 · 82% の形式のバッジとして、スコアに応じて色分けされて表示されます。複数のキャリバーに対してスクリーニングされた候補者は、キャリバーごとに1つのバッジを表示します（各スコアはそのキャリバーに対して相対的なため）。

再スクリーニング：既存の候補者はいつでも、候補者パネルのアナライザータブ → スコアリングセクション（CVスコアリングボタン）から、キャリバーに対して再スクリーニングできます。再スクリーニングではOCRを再実行しないため、スキャンCVを新規アップロードしてスクリーニングするより安く済みます。

テスト

テストとは：安全なリンクで候補者に配信されるアセスメントです。結果は候補者のマッチスコアに反映されます。生成されたテストは、テストタブ → マイテストサブタブに再利用可能な項目として保存され、同じテストを好きなだけ多くの候補者に割り当てられます。

テストの場所：最上位のテストタブには3つのサブタブ — マイテスト（生成したテスト）、割り当て済み（候補者に渡したセッション）、テストライブラリ — があります。

テストを生成する

マイテストで+ 新規テストをクリックし、AIでテストを生成モーダルを開きます。表示されるフィールドはテストタイプによって異なります：

フィールド	表示条件	選択肢
テストタイプ	常に	技術的 · 認知的 · 性格・パーソナリティ · 行動・ビヘイビア
テストの焦点	技術的のみ	運用知識 · 開発者向け
キャリバー	技術的・認知的（必須）；性格・行動では無効	既存のキャリバー
経験レベル	技術的のみ（認知的・性格・行動では無効）	Junior · Mid · Senior
質問数	行動では非表示	技術的：10/15/20/30 · 認知的：20/30/40 · 性格：60 または 100
テスト時間	「開発者向け」の技術的のみ	30〜240分
テストの言語	常に	候補者が受験する言語

生成をクリックします。完了すると "Created: <タイトル>" と表示され、テストがマイテストに現れます。各テスト行には割り当て（候補者の割り当て／被割り当ての確認）、YAML（確認）、複製、削除（アクティブなセッションがない場合のみ）があります。

4つのテストタイプ

技術的（別名：機能的） — 職務に合わせたスキルベースのテスト。技術的と機能的は同じテストタイプを指し、どちらの語が合うかは職務次第です。技術的は、エンジニアリング、ソフトウェア開発、ITなどの実務的な職務に自然な用語です。機能的は、財務、会計、管理などの知識ベースの職務をよりよく表します。プラットフォーム上では生成時に技術的とラベル付けされ、レポートではこの次元を技術的／機能的知識として採点します。質問はキャリバーの責任と必要な知識から生成されます。AIが会話形式で進行します：バーチャル試験官が質問を1つずつ提示し、候補者が回答を入力します（自由記述と多肢選択の混合）。経験レベルが深さを調整します：シニアレベルは設計的思考やエッジケースを、ジュニアレベルは基礎を重視します。技術的テストではテストの焦点も選びます：運用知識は、キャリバーに挙げられたツール・フレームワーク・技術を、AIによる会話（混合の質問形式）で評価します。開発者向けは、言語非依存のアルゴリズム課題を難易度でバランスさせ、あなたが設定するテスト時間に合わせて出題します。

認知的 — ドメイン非依存の推論アセスメント。人が何を知っているかではなく、どう考えるかを測ります — 論理的演繹、数列、類推、空間推論、パターン変換。すべて多肢選択で正解は1つ。キャリバーに関わらず構造は同じで、適性のクリーンで偏りのない測定になります。純粋な推論力が重要なとき — 分析的職務、速い学習が求められる環境、新規問題に取り組む仕事 — に使います。

性格・パーソナリティ（IPIP-HEXACO） — 安定した性格特性を6つの次元で測定する、検証済みの心理測定調査。公開された母集団規範に対して採点されます。60問（約20分）または96問（約30分）で利用できます。IPIP-HEXACOはその人が根本的にどういう人かを示します。

因子	記号	捉える内容
誠実性-謙虚さ	H	誠実さ、公平さ、謙虚さ、自己奉仕的行動への抵抗
感情性	E	感情的な敏感さ、共感、サポートの必要性、ストレスへの反応
外向性	X	社交的な自信、エネルギー、熱意
協調性	A	許し、忍耐、柔軟性、対立管理
誠実性	C	組織力、勤勉さ、徹底性、慎重な意思決定
経験への開放性	O	好奇心、創造性、型破りな考えへの快適さ

60問 vs 96問： どちらの版も同じ6因子を測定します。96問版は各因子をより多くの項目で測定するだけで、その分スコアの信頼性が高まります。精度を重視するときは96問を、候補者の所要時間を短くしたいときは60問を選びます。スコアの読み方： 各因子は1〜5のスケールで採点され、公開された母集団規範（Ashton, Lee & Goldberg, 2007）と比較されます。そのためレポートは、素点だけでなく、一般母集団の平均より上か・下か・近いかを教えてくれます。

行動・ビヘイビア（D/I/S/C） — 人が職場でどう振る舞うのを好むか — IPIP-HEXACOの安定した特性とは対照的な、行動のスタイル — を測る強制選択式のアセスメント。20ブロックにわたり、候補者は4つの記述（各スタイル1つ）を見て、自分に最も近いものと最も遠いものを選びます — 社会的に望ましい自己像ではなく、自然な好みを明らかにする形式です。

スタイル	記号	捉える内容
支配性	D	自己主張、直接性、結果志向
影響力	I	社交性、熱意、説得力、人志向
安定性	S	忍耐、信頼性、協調、一定のペース
誠実性	C	精度、分析的アプローチ、品質基準の遵守

レポートは次に、候補者がブロック全体でどれだけ強くそのスタイルを選択・回避したか（正味の「最も」−「最も遠い」）に応じて、4つのスタイルを分類します：

分類	意味
プライマリ	最高の正味スコア — 候補者の支配的な行動傾向
セカンダリ	2番目に高い — 強力な補助スタイル
サポーティング	3番目に高い — 存在するが支配的でない
サプレスト	最も低い — 候補者が最も遠ざかるスタイル

DISCの結果は候補者の内部で相対的です — 母集団に対してではなく、4つのスタイルを互いにランク付けします。普遍的に「良い」「悪い」プロフィールはありません。

IPIP-HEXACO vs D/I/S/C — どちらを使う？ IPIP-HEXACOは安定した特性を母集団規範に対して測り、長期的な適合・誠実性・パフォーマンスの予測に最適です。DISCは行動スタイルを候補者自身の他のスタイルに対して測り、コミュニケーションや日常の仕事の進め方の理解に最適です。最も完全な像を得るには両方を実施してください。

1テスト = 1言語。 テストは単一の言語で生成されます。同じアセスメントを別の言語で提供するには、その言語で新しいテストを生成します。

テストの割り当てと受験体験

正確な手順は上記のワークフロー4を参照してください。要点：

レポートの言語は割り当て時に選びます。生成時ではなく、テストの言語とは独立です。レポートの言語を変えるには、割り当てを解除し、正しいレポートの言語で再割り当てします。
割り当てると、候補者が必ず完了して採点されることを保証するため、残高からそのテストの終了費用が予約されます（クレジット → クレジット予約を参照）。
候補者はリンクから安全で監視された環境を開きます — ログイン不要。カメラがセッションを監視し、テストは一時停止・再開・再利用できません。リンクは使用後、またはセッションのタイムアウト後に失効します。
セッションの管理（候補者のテストサブタブ、または割り当て済みサブタブから）：リンク（コピー）、レポート（利用可能になったら表示）、解除／削除（セッションを削除すると生成済みレポートも完全に削除されます — 確認を求められます）。

レポート

候補者が提出すると、プラットフォームは選択したレポートの言語（テストの言語とは独立）で書面レポートを自動生成します。レポートはダッシュボードで閲覧でき、PDFでダウンロードできます。すべてのレポートはエグゼクティブサマリーと、全体の判定 — 適合 / 部分的に適合 / 不適合 — で締めくくられます。

各レポートの内容：

技術的 — 質問ごとのスコアサマリーテーブル（トピック、種類、スコア、根拠）と合計。続いて技術的／機能的知識、コミュニケーション（自由記述で思考をどれだけ明確に表現したか）、問題解決、強み、弱点の各叙述セクション（いずれも実際の回答を参照）。最後にエグゼクティブサマリーと判定。（これは採用アセスメントであり、コーチングレポートではありません — 弱点は指摘しますが、改善策は処方しません。）
認知的 — 同じスコアサマリーテーブル、続いて推論カテゴリの内訳、問題解決アプローチ、強み、弱点、エグゼクティブサマリー。ドメイン知識ではなく推論の質に焦点を当てます。
性格・パーソナリティ（IPIP-HEXACO） — 因子スコアサマリー、続いて因子ごとのセクション。各セクションは2部構成：職場文脈でのスコアの純粋な解釈と、それに続く一般母集団との比較（平均より上／下／近い）。因子間パターンのセクションとエグゼクティブサマリーで締めくくり、母集団平均から著しく外れた因子を強調します。
行動・ビヘイビア（D/I/S/C） — 因子テーブル（スタイルごとの「最も」／「最も遠い」／正味のカウントと、プライマリ／セカンダリ／サポーティング／サプレストのラベル）、そのパターンが候補者の仕事の進め方に何を意味するかのスタイル別解釈、強み、弱点、エグゼクティブサマリー。

プール

プールとは：1つの評価コンテキストのためにグループ化された候補者の集まりです。プールはキャリバーに紐付けられます。この関連付けは任意ですが、プールがメンバーをマッチスコアでランク付けできるようにするものです。

どこにあるか：プールタブ — 名前 / Caliber / Members / 作成日 の列（Caliber と Members 列は日本語UIでは英語のまま表示）を持つテーブルと、検索ボックス、キャリバーフィルターがあります。プールをクリックすると、そのメンバータブでパネルが開きます。

プールを作成する：+ 新規プール → 新規プールモーダル → プール名を入力、任意でキャリバーを選択、カラーを選び、プールを作成。

候補者を追加する（3つの方法）：

プールのメンバータブで既存の候補者を検索し、プールに追加をクリック。
プールのメンバータブで、ドロップゾーンにCVをドロップ — 候補者が作成・追加され、スクリーニングモードが有効ならプールのキャリバーに対してスクリーニングされます。
候補者自身のパネルのプールタブで、チェックリストからプールをチェック。候補者は同時に多数のプールに所属できます。

ランク付け：プールにキャリバーが関連付けられている場合、メンバーテーブルは並べ替え可能なマッチスコア列を表示し、グループ全体を職務に対してランク付けできます。候補者テーブルでは、プール所属はプール列に色付きのチップとして表示されます。

同じ候補者がプールによって異なるスコアになる理由：CVスコアは常にキャリバーに対して相対的なので、異なる2つのキャリバーに紐付いた2つのプールにいる候補者は、2つの異なるスコアを持ち得ます。

スコア

候補者には2つの異なるスコアがあります。目的が異なり、計算方法も異なります — 決して混同しないでください。

CVスコア

候補者のCVをキャリバーに対してスクリーニングした結果。常に0〜100。

計算方法：AIが7つのドメイン（知識、経験、学歴、実績、キャリア軌跡、キャラクターシグナル、リスクシグナル）を採点し、最終スコアはキャリバーのスクリーニング設定タブのドメイン重みを用いた加重平均です：

CVスコア = Σ(ドメインスコア × ドメイン重み) / Σ(ドメイン重み)

いつ：スクリーニング時に一度。保存され、再スクリーニング（クレジットを消費）しない限り変わりません。
どこ：プール／キャリバーのバッジ（例：「Backend Engineer · 78%」）。

マッチスコア

候補者が職務に最初から最後までどれだけ適合するかの総合指標。結果のある各アセスメント — CVスクリーニング、技術的、認知的、性格、行動 — を単一の0〜100の数値に統合します。

計算方法：利用可能な結果の加重平均。キャリバーの評価設定タブの次元重みを用います：

マッチスコア = Σ(スコア × 重み) / Σ(完了した次元のみの重み)

スコアリングされた次元のみがカウントされます。 候補者にCVスコアと技術的結果しかない場合、その2つだけが平均されます — 他は結果が存在するまで分母から除外されます。どのアセスメントも必須ではありません。
各次元のスコアがどのように利用可能になるか — 4つのテストで同じではありません。 技術的と認知的は、候補者がテストを提出した瞬間に自動的にスコアリングされ、追加の操作なしでマッチスコアに反映されます。性格と行動は異なります：テストを提出するとレポートは生成されますが、キャリバーへのアラインメントスコアは生成されないため、テストを完了しただけではマッチスコアには何も加わりません。いずれかをカウントさせるには、候補者のアナライザー → スコアリングセクション — 性格スコアリングおよび行動スコアリングボタン — からアラインメントスコアリングを実行します。それぞれキャリバーの選択を求め、クレジットを消費し、そのプロファイルを特定の職務に対してスコアリングします。実行するまで、テストが完了していてもその次元はマッチスコアから外れたままです。（理由：素のIPIP-HEXACOまたはD/I/S/Cプロファイルは、それ自体では「良い」「悪い」ではなく、職務との関係においてのみアラインメントの数値になります。）
いつ：ライブで、候補者を見るたびに再計算され、保存されません。初期（CVのみ）はマッチスコア = CVスコア。スコアリングされる次元が増えるにつれ進化します。

	CVスコア	マッチスコア
測るもの	CVのみ — 紙上の経歴	CV + 完了したすべてのテストの統合
更新頻度	一度、スクリーニング時	ライブ、見るたび
キャリバーの範囲	1つのキャリバーに紐付く	1つのキャリバーに紐付く
欠落したアセスメント	該当なし	平均から除外 — ペナルティなし

具体例

あるキャリバーが次元を CV 1.0、技術的 0.8、性格 0.4 と重み付けし、候補者が CVスコア80 と 技術的スコア60 を持つとします。候補者はすでに性格テストを完了しているかもしれませんが、アナライザーでそのアラインメントスコアリングを実行するまで、含めるべき性格スコアはありません。スコアリングされた次元のみがカウントされます：

マッチスコア = (80×1.0 + 60×0.8) / (1.0 + 0.8) = 128 / 1.8 ≈ 71

アナライザーで性格のアラインメントを実行すると（例：90点）、平均に加わります：

(80×1.0 + 60×0.8 + 90×0.4) / (1.0 + 0.8 + 0.4) = 164 / 2.2 ≈ 75

CVスコアも同じ方法で計算されます — 加重平均ですが、アセスメント次元ではなく7つのスクリーニングドメインにわたります。

重み

重みは、ある情報がスコアにどれだけ影響するかを制御します。重みが大きいほど影響が大きくなります。プラットフォームは2か所で重みを使い、どちらもキャリバー内で設定します：

CVドメインの重み — キャリバーのスクリーニング設定タブ。7つのCVドメインのうち、この職務でどれが最も重要かをプラットフォームに伝えます（例：ジュニア職では学歴を高く、シニア職では実績を高く）。ドメインごとのスライダーでレベル1（最も重要でない）〜レベル5（最も重要）に設定します — レベル1でもカウントされ、完全に無視されることはありません（各レベルはレベル1の0.2からレベル5の1.0までの乗数に対応します）。AI Auto Tuningボタン（クレジットを消費）は、キャリバーの内容に基づいて各ドメインのレベルを提案します。受け入れ、調整、または上書きできます。

アセスメント次元の重み — キャリバーの評価設定タブ。各アセスメントタイプ（CV、技術的、認知的、性格、行動）がマッチスコアにどれだけ寄与するかを決めます。ある次元の重みを上げると、その結果が総合スコアをより強く引っ張ります。

クレジット

クレジットとは：プラットフォームの消費単位です。すべてのAI操作はクレジットを消費します。消費するもので、通常の利用で取り戻すことはできません（紹介プログラムを除く）。

クレジットの入手元：

サブスクリプションプラン — 請求サイクルごとにリセットされる月次の割り当て。未使用のサブスクリプションクレジットは繰り越されません。
クレジットパック — サブスクリプションに上乗せされる一度きりの購入。90日で失効します。
プレミアムアカウント（Head Start Super Pack） — 失効しないクレジットパック。

消費順序：まずサブスクリプションクレジット、次に最も早く失効するパック。

何がクレジットを消費するか — AI操作はすべて消費します。確定前に確認ダイアログが常に正確なコストを表示しますので、信頼すべき数字はこのガイドではなくそのダイアログです：

CV — CVの取り込みが最も安い操作です。キャリバーに対するスクリーニングはその上に加算され、スキャンや画像のCVは取り込む前に読み取る必要があるためOCR料金がさらに加算されます。
テスト — テストの生成はCV操作より高く、認知テストの生成が最も高額です。テストの終了（レポートの作成）は生成とは別に課金されます。
軽い操作 — ソーシャル投稿の生成、CVの重みのAI Auto Tuning、プール分析はいずれも低い部類です。

クレジット予約：テストを割り当てると、その候補者が常に完了して採点されることを保証するため、そのテストの終了費用が直ちに予約（確保）されます。予約クレジットは確保され — あなたの利用可能残高 = 物理残高 − 予約分。他の操作は利用可能クレジットしか消費できません。クレジットメニューは残高 / 予約済み / 利用可能を内訳表示します。

クレジットが少なくなったとき：利用可能残高がプラットフォームの最低値を下回ると、アカウントは猶予期間に入り、追加購入または加入ができます。猶予期間後は、チャージするまでAI機能が停止します。

設定とアカウント

上部ナビゲーションバーの設定コントロールからアカウントモーダルを開きます。4つのタブ（日本語UIでは英語のまま表示）があります：Profile、Security、Billing、Team。

Profile — 名、姓、メール、UIの言語（英語、スペイン語、ポルトガル語、日本語、中国語）を変更します。UIの言語は、コンソールの言語と、組織が送る確認・招待メールの言語を設定します。
Security — パスワードを変更します。
Billing — 請求先住所と税ID（組織管理者のみ）。下記の請求を参照。
Team — メンバーの招待・管理と、組織の既定言語の設定。下記のチーム管理を参照。

Marketing Preferences（管理者） — アカウントモーダルではなく、ページのフッターにある別のコントロール（英語表示の「Marketing Preferences」リンク）です。Calibers.ai がマーケティング分析にあなたのデータを使用できるかを切り替えます。これをオンにすると、Google Ads のコンバージョンタグが発火できるようになります。プラットフォームの機能には影響しません。

メンバー vs 管理者：組織メンバーは自分の名前・メール・パスワード・UIの言語のみ変更できます。管理者はさらに、請求情報、組織の既定言語、チーム構成を編集できます。

請求

支払いは Polar（Stripe上に構築された当社の記録上の販売者）が処理します。当社があなたの支払い方法を見ることはなく、Polar が請求と税を扱います。
クレジットの購入：上部バーのクレジットメニューを開く → クレジットパックまたはサブスクリプションプランを選ぶ → Polar でチェックアウトを完了 → クレジットは自動的に反映されます（または同期をクリック）。
サブスクリプションは毎月更新され、いつでもキャンセルできます。アクセスは支払い済み期間の終わりまで続きます。
請求情報（管理者）：設定 → Billing — 名前、住所、国、税ID。これらは次回のチェックアウトに事前入力されます。
請求書は各支払い後に Polar からあなたの請求メールに送られます。

チーム管理

Calibers.ai は複数のユーザーが1つのアカウントと1つのクレジットプールを共有することをサポートします。

組織を登録した人が組織管理者になります。設定 → Team からメールを入力して招待することで、同僚を招待できます。招待された人は、別途の確認ステップなしにアカウントを作成するリンクを受け取り、組織メンバーとして参加します。
組織管理者：フルアクセス — 請求、チーム、組織の言語、すべてのHR機能。
組織メンバー：すべてのHR機能（候補者の作成、テストの実施、CVのスクリーニング）を使えますが、請求の変更、他者の招待、メンバーの削除はできません。
共有クレジットプール：各メンバーのAI操作は同じ残高から差し引かれます。
管理者はTeamタブからメンバーを管理者に昇格させたり、削除したりできます。

紹介プログラム

個人の紹介リンク（上部バーの共有コントロール）を共有します。誰かがそのリンクから登録して最初の購入を行うと、あなたは50クレジットを受け取り、その人はその購入で7%の割引を受けます。紹介コード（例：XM83J）はリンクに埋め込まれ、登録時に自動的に取得されます。

サポート

すべてのアカウントに、Calibers.ai のAIサポートエージェント Airelia-1 があり、画面右下のチャットウィジェットから24時間365日利用できます。プラットフォームの仕組み — 機能、スコア、請求、テスト、候補者、クレジット — について何でも聞け、あなたが書いた言語（英語、スペイン語、ポルトガル語、日本語、中国語）で返答します。

Airelia-1 が解決できない場合 — 技術的な問題、アカウントの問題、人間が対応すべきこと — は、あなたに代わってサポートチケットを開くことを申し出ます。チケットには会話全体が自動的に含まれるため、あなたが再度説明しなくてもチームが文脈を把握できます。ケース番号付きの確認メールが届き、チームのメンバーがメールでフォローアップします。

よくある問題

確認メールが届かない — 迷惑メール／スパムで hello@airelia.ai からのメールを確認してください。10分経っても見つからない場合は、同じメールで再度登録してください。プラットフォームが新しいリンクを再送します。

候補者が試験リンクを受け取っていない — 候補者レコードのメールを確認し、スパムを確認するよう伝えてください（hello@airelia.ai から送信）。候補者のテストサブタブ（リンクボタン）からリンクを手動でコピーして直接共有することもできます。

購入後にクレジットが更新されない — クレジットメニューの同期をクリックしてください。必要なら1分待って再度同期します。

クレジットはあるのに不足と表示される — 保留中の試験に紐付いた予約済みクレジットがある可能性があります。クレジットの内訳は残高・予約済み・利用可能を別々に表示します。新しい操作に使えるのは利用可能分のみです。

試験リンクが失効した — 候補者のテストサブタブへ行き、現在のセッションの割り当てを解除し、新しいものを割り当てて新しいリンクを生成します。

レポートの言語が間違っている — レポートの言語は生成時ではなく割り当て時に選びます。割り当てを解除して再割り当てし、正しいレポートの言語を選択してください。