人材紹介エージェンシーのために 非公開パイロット受付中

プロフィールを見るだけで終わらない。成約の可能性が見えてくる。

CmdHireは画面上の候補者を保有求人と瞬時に照合し、なぜマッチするのかを示して、次の一手を準備します。

ATSではありません。 Greenhouse、Lever、現在お使いのシステムと併用できます。データ移行は不要です。

プロフィールの自動コンテキスト取得 根拠がわかるマッチレーダー 推薦・提案に直結するアウトプット
CmdHire ライブデスク
マッチレーダー 3件の適合求人
84%

シニアAIプラットフォームエンジニア

マッチ根拠: LLM, インフラ, 東京, 大規模API

72%

スタッフRustシステムアーキテクト

確認事項: Rustの実務深度と直近の本番環境規模

61%

グロースプロダクトリード

隣接スキルあり、担当者の要件確認が必要

CmdHire 次のアクション

次の推奨アクション: Kubernetesの運用経験、LLMサービング規模、東京での勤務可否を確認。その後、企業推薦用のアウトリーチ文を作成。

LinkedInプロフィール Greenhouseエクスポート Lever連携 ローカル職務経歴書 エージェント業務メモ
マッチング プロフィールを開いた瞬間に保有求人を適合順に表示。
ギャップ確認 クライアントへの提案前に確認すべき不足要件を特定。
文面起草 抽出された根拠からスカウト文や推薦文を即座に作成。
候補者を前に進める

ATSは候補者を保存する。CmdHireは候補者を動かす。

候補者プロフィールを開いている間、CmdHireが文脈を保持し、すべての保有求人と比較。勢いを失わず、リクルーターが最適な次の一手を選べるよう支援します。

CmdHire 次のアクション アクティブな候補者コンテキストを保持中
Ollama ローカルDB Chromeコンテキスト
LinkedInから取得
Yuko Kawata

Yuko Kawata

スタッフAIプラットフォームエンジニア - 東京 / ハイブリッド

LLMサービング Kubernetes プラットフォームAPI バイリンガルチーム
自由に質問
現在オープンしている求人にマッチする?
最もマッチするのは楽天グループのシニアAI/MLプラットフォームエンジニアです。インフラの実務経験、LLMシステム設計、東京での稼働条件が合致しています。
ギャップ、スカウト文、想定年収、適合度を質問... 送信
マッチレーダー
84%

シニアAI / MLプラットフォームエンジニア

LLM, Kubernetes, 東京, バックエンド基盤

72%

スタッフRustシステムアーキテクト

システム基盤の知見あり。Rustの主導実績を確認要

デスクの次のアクション

鮮度の高いうちにアクションを実行。

プロフィールをメモリに保持し、ローカルDBへ保存し、同じコンテキストから企業提案用メッセージを作成。

01 候補者をDBに保存 02 スカウト文を起草 03 推薦サマリーを作成
現場の課題

人材紹介デスクは「コンテキストの消失」で売上を逃している。

CmdHireはプロフィール、求人適合度、懸念点、次の一手を1箇所に集約。候補者がアクティブなうちに素早く行動できます。

01

プロフィールの再読をなくす

LinkedInを開くだけで、CmdHireが必要な候補者情報を質問・マッチング・保存用に自動スタンバイ。

02

勘や感覚のマッチングを脱却

マッチレーダーが確実な根拠に基づいて求人をランク付け。なぜ推薦するのかを明確に説明可能。

03

過去の候補者を埋もれさせない

一度保存すれば、スキル、勤務地、職種、企業名、メモからいつでも即座に再発掘。

04

ゼロからの文章作成をやめる

候補者と求人のコンテキストから、スカウト文、面談質問、推薦文を即座にドラフト。

シンプルなワークフロー

プロフィールを開く。適合度を見る。冷める前に行動する。

CmdHireはATSの置き換えではなく、ソーシングやスクリーニング、推薦準備のスピードを極限まで高めるコマンドレイヤーです。

1

1. プロフィールを開く

ショートカットを押すと、CmdHireが閲覧中ページの情報を瞬時に取得。

2

2. 適合求人を確認

マッチレーダーが保有求人と比較し、適合理由と確認項目を表示。

3

3. 次のアクションへ

候補者を保存し、スカウト文を作成し、推薦用サマリーを準備。

エンタープライズ品質

個人情報を日常的に扱うプロフェッショナルチームのために。

ローカルファースト設計

求人・候補者・メモは、リクルーターの端末内にあるアプリ管理のローカルデータベースで管理。

柔軟なAIモデル選択

Ollamaによる完全ローカルLLM、承認済みリモートAPI、またはオフライン処理を自由に選択可能。

主要ATS連携ロードマップ

GreenhouseやLeverなど主要ATSとの連携を想定し、個別のAPIキー管理の手間を排除。

エージェントが得られる価値

「この候補者を次に進めるべきか?」の答えが、画面を開いたまま目の前に。

適合度

どの求人にマッチするかを実務根拠に基づいてランク付け。

確認ポイント

クライアント企業に提案する前に確認すべきギャップ。

スカウト・アプローチ

候補者の経歴と求人要件を踏まえたパーソナライズ文面。

デスクの記憶

後からいつでも条件検索・再発掘できる候補者レコード。

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対象: アクティブな求人を保有し、LinkedInやGreenhouse、Lever、CSV、メモを活用している人材紹介エージェンシー。