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Kerplunk - AI 搭載のビデオ面接官

AIを搭載したビデオインタビュアーで採用を最適化しましょう。Kerplunkは洞察に富んだインタビューを提供します。採用活動にAIインタビュアシスタントを入手しましょう。
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紹介

Kerplunkは、採用プロセスに革命をもたらすように設計された革新的なAI駆動のビデオ面接プラットフォームです。95の言語で3分以内に何千人もの求職者を効率的に審査し面接することを可能にします。高度なAI技術を活用することで、Kerplunkは採用を効率化し、採用までの時間を短縮し、手作業を最小限に抑え、現代の採用戦略に不可欠なツールとなっています。

機能

AI駆動のビデオ面接

  • 自動化されたAI駆動のビデオ面接を実施
  • 従来の履歴書を超えて候補者のスキルと能力を評価
  • 95言語をサポートし、グローバルな規模での採用を可能に

高度な候補者マッチング

  • 最適な候補者を見つけるAI駆動のマッチングアルゴリズム
  • カスタマイズ可能な求人応募フォーム
  • 包括的な候補者履歴書データベースへのアクセス

効率化された採用プロセス

  • 迅速かつ効率的に何千人もの応募者を審査
  • 自動スクリーニングによる採用までの時間短縮
  • 非同期で採用を行い、採用担当者と候補者の時間を節約

カスタマイズ可能なワークフロー

  • ユーザーまたはAIが生成した面接質問を定義
  • リアルタイムの分析とレポート
  • 既存の採用ツールやワークフローとの統合

段階的な価格オプション

プラン機能
スタンダード基本的なAIマッチング、求人掲載、基本的な分析、履歴書データベースアクセス
エンタープライズ高度なAIマッチング、プレミアム求人掲載、包括的な分析、複数ユーザーアクセス、優先サポート

FAQ

AIはどのように採用プロセスを改善しますか？

AIは反復的なタスクを自動化し、候補者のスクリーニングを加速し、候補者マッチングの精度を向上させ、より効率的で効果的な採用プロセスにつながります。

このプラットフォームは採用担当者にとって使いやすいですか？

はい、Kerplunkはユーザーフレンドリーを念頭に設計されており、直感的なインターフェースを特徴とし、あらゆる技術スキルレベルの採用担当者にとってアクセスしやすいものとなっています。

このプラットフォームを既存の採用ツールと統合できますか？

もちろんです。Kerplunkは既存の採用ツールやワークフローとシームレスに統合できるように構築されており、現在のシステムを置き換えるのではなく強化します。

このプラットフォームを使用する採用担当者にはどのようなサポートが利用可能ですか？

Kerplunkは、メールや電話によるサポートに加え、FAQやチュートリアルを含むヘルプセンターを提供し、ユーザーがプラットフォームの可能性を最大限に活用できるよう包括的なサポートを提供しています。

プラットフォーム上の候補者データは安全ですか？

はい、Kerplunkはデータセキュリティを優先しています。すべての候補者情報は、業界標準のセキュリティ対策を用いて暗号化され保護されており、機密性とコンプライアンスを確保しています。

Kerplunkは従来の採用方法と比べてどれくらい正確ですか？

KerplunkのAI駆動の候補者マッチングは非常に正確で、従来の採用方法でしばしば見られる人間のバイアスやエラーのリスクを大幅に軽減します。

Kerplunkは複数の言語をサポートしていますか？

はい、Kerplunkは95の言語をサポートしており、グローバルな採用活動や多様な候補者プールに理想的なソリューションです。

最新のトラフィック情報

  • 月間訪問数

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  • 直帰率

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  • 訪問あたりのページ数

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最近の訪問数

トラフィック源

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SummGen-Summary for Google/YouTube (ChatGPT) これは、Google や YouTube の動画やテキストコンテンツの要約を作成する AI モデル、SummGen の概要です。ChatGPT によって生成されました。
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ChatTTSは、GitHubの2noise/chatttsにある音声生成モデルのことです。Chat TTSは、会話シナリオに特に設計されており、大規模言語モデルのアシスタント向けのダイアログタスクや、会話型オーディオ・ビデオのイントロダクションに向いています。モデルは、中国語と英語の両方をサポートしており、高品質かつ自然なスピーチ合成を実現しています。このようなパフォーマンスは、中国語と英語のデータ約100,000時間のトレーニングによって実現しています。また、プロジェクトチームは、40,000時間のデータでトレーニングされた基本モデルをオープンソース化する予定で、学術コミュニティや開発者コミュニティがさらなる研究開発を行うのを支援します。

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