AI面談トレーニングシステム

現場に近い面談シナリオをAIで自動生成

社員の面談力を効率的に強化し、案件獲得率を向上

AI面談トレーニングシステム

背景と課題

IT業界における顧客面談は、案件獲得に直結する重要なプロセスです。 しかし現場では以下の課題が生じています：

  • ■ 面談準備に時間がかかる
  • ■ 新入社員の育成に負荷が高い
  • ■ リアルな模擬面談を実施する環境がない

結果として、案件獲得率に影響を及ぼすケースが増えています。

ソリューション

本システムは、AIによる「音声模擬面談」を提供します。 実際の案件情報や技術要件に基づいて質問を自動生成し、社員が自主的に面談練習を行える環境を整備します。

AI面談後はフィードバックと改善ポイントを提示し、継続的なスキル向上に繋げます。

主な機能

AI音声模擬面談

  • ■ AIがインタビュアー役として音声で質問
  • ■ ランダム出題や難易度調整に対応

問題ライブラリの自動生成

  • ■ 職務記述書（JD）と履歴書（CV）から質問を自動生成
  • ■ 専門知識、経験、状況判断に関する実践的な質問

面談結果の分析とフィードバック

  • ■ 面談内容を分析し評価を実施
  • ■ 合否判定と理由を提示

学習履歴

  • ■ 個人ごとの履歴管理
  • ■ 上達度を時系列で確認

利用イメージ

1

面談予約アプリで質問セットを自動生成

2

面談練習URLを社員に送る

3

社員が音声AIと面談練習

4

管理者が練習履歴管理

導入メリット

企 企業側のメリット

  • ■ 社員の育成コストの削減
  • ■ 案件獲得率の向上
  • ■ 新人の早期戦力化
  • ■ 時間と人手を使わないトレーニング環境

個 個人側のメリット

  • ■ 自主学習が可能
  • ■ 実際の案件に近い形で練習
  • ■ 苦手領域の把握
  • ■ 反復練習で改善可能

導入形態

インフラ構成

本システムはAWS EC2上に展開され、LiveKit OSSを基盤としたAIエージェントとして構築されます。

主要コンポーネントと運用コスト

  • ■
    音声処理（TTS/STT）: Deepgram（約230円/時間）
  • ■
    LLM: Google Gemini または ChatGPT（約70円/時間）
  • ■
    アバター: Bithuman（約150円/時間）

総運用コスト

約500円/時間（面談練習1時間あたり）

導入ステップ

チーム構成

  • ■ PM 0.1名
  • ■ 開発者 0.5名
  • ■ テスター 0.5名
1

設計・要件定義

期間: 2ヶ月

2

実装

期間: 2ヶ月

3

テスト運用

期間: 1ヶ月

4

展開