コードの正解だけでは、
採用は決められない。
Craftixは、AIと対話しながら問題を解くプロセスそのものを可視化する、AI協働型エンジニア評価プラットフォームです。
山田 太郎
バックエンドエンジニア
7つの評価レンズ
判断検証コンテキスト
設計失敗モード
予測倫理・安全メタ認知
注目の対話モーメント
要件の曖昧さを指摘し、仮説を明確化
トレードオフを比較し、設計方針を決定
テスト観点を広げ、境界条件を追加
失敗時の影響を想定し、代替案を提示
解答完了
100%
対話ターン数
42
平均応答時間
1.2分
コード品質
良好
なぜ今、評価の見直しが必要なのか
Visible (可視)
Hidden (見えづらい)
Outcome (起きていること)
Craftixの仕組み
候補者がAIと
対話しながら受験
実際に近い環境に対して、AIと対話しながら思考・判断・実装を進めます。
対話ログ・
判断プロセスを解析
対話内容やコードの変遷を解析し、7つのレンズで多角的に評価します。
採用担当者向け
レポートを自動生成
ハイライト付きのレポートを自動で生成し、評価・共有を効率化します。
プロダクト体験Candidate/Recruiter
候補者体験 （受験画面）
AIとの対話
候補者
レート制限の要件を確認したいです。1分あたり何上限はありますか？問題文
レート制限付きAPIサーバーの設計と実装
要件に基づき、スケーラブルかつ安全なレート制限付きAPIサーバーの設計と主要コンポーネントの実装を行ってください。
- 言語: Python
- 制限: 100 req/min per user
- ストレージはRedisを使用
- テストケースを含めること
コードエディタ (main.py)
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import redis
from typing import Dict
class RateLimiter:
def __init__(self, r):
self.r = r
self.window = 60
self.limit = 100
def allow(self, user_id: str) -> bool:
key = f"rl:{user_id}"
now = int(time.time())
pipe = self.r.pipeline()
...
採用担当者体験 （レポート画面）
7つの評価レンズ
判断検証コンテキスト
設計失敗モード
予測倫理・安全メタ認知
総合評価
84 / 100
高い問題解決力と設計判断力が見られます。
注目の対話モーメント
全14ターン要件の曖昧さを指摘し、仮説を明確化
トレードオフを比較し、設計方針を決定
テスト観点を広げ、境界条件を追加
失敗時の影響を想定し、代替案を提示
解答完了
100%
対話ターン数
42
平均応答時間
1.2分
推奨アクション
面接へ進める
採用担当者にとっての価値
コードの裏にある
判断が見える
思考のプロセスや設計判断の根拠まで可視化し、解像度の高い評価を実現。
面接前の見極め解像度
が上がる
ハイライトとスコアで候補者の強み・懸念を事前に把握し、面接を最適化。
評価の観点を
チームで揃えられる
7つのレンズと共通の評価基準で、属人化を防ぎ、納得感のある選考に。
レポートをそのまま
選考会議に共有できる
読みやすいレポートをワンクリックで共有。議論の質とスピードが向上。
7つの評価レンズ
01
問題分解
02
アーキテクチャ
判断
03
検証
04
コンテキスト
設計
05
失敗モード
予測
06
倫理・安全
07
メタ認知