# リブセンス（6054） 【業界初】面接最適化クラウド『batonn』、「ChatGPT」のAIを活用した面接内容の要約機能をリリース

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/6054/disclosure/20230329538548
種別: その他開示
開示日: 2023-03-29
Komoriの読み（0-100）: 53
企業ページ: https://komori.app/company/6054

## 何が変わったか

面接最適化クラウド「batonn」に、GPT-3.5-turboを使って重要な面接会話を自動要約する機能を追加し、提供を開始した。2023年3月29日時点では、サービスを無償で利用できる。

## 会社が挙げた理由

人事担当者や次の面接担当者が、重要な会話を短時間で確認し、次の面接で確認すべきポイントの優先順位を付けやすくするため。また、多くの顧客に面接の可視化や連携強化による選考体験の改善を実感してもらうため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 面接最適化クラウド batonn（バトン）
- 相手先: OpenAI
- 相手先の概要: 人工知能研究所。ChatGPTを開発した機関。所在地・代表者・資本金・設立年はnot_disclosed
- 当社との関係: batonnの機能で、OpenAIのChatGPTなどで使用されているAIであるGPT-3.5-turboを活用している。資本関係・人的関係はnot_disclosed
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: 無償（2023年3月29日時点）
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2023年3月29日（実績）
- 適用分野: 採用選考、オンライン面接
- 受賞名・認証名: 日本の人事部HRアワード2022 プロフェッショナル部門入賞
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: 東京都港区海岸1-7-1 東京ポートシティ竹芝10F（株式会社リブセンス本社）
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: not_disclosed
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: 当社調べ（2023年3月29日時点）※業界初・オンライン面接サービスとして初めてとの主張に関する出典

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「3月29日（水）、…GPT-3.5-turboを活用した面接内容の要約機能の提供を開始しました。」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「契約・決議に関する記載なし。」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 年月日まで（原文: 「「2023年3月29日（水）」および「提供を開始しました」。」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「表題に「要約機能をリリース」、本文に「提供を開始しました」と記載。」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 同日の発表（原文: 「「2023年3月29日（水）」と「3月29日（水）…提供を開始しました」。」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「提供を開始しました」「…行いやすくなることを期待しています」。」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「OpenAIのChatGPT」「人工知能研究所のOpenAI」。」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 提供元（原文: 「「ChatGPTは…OpenAIが開発したAIチャットボットです」。」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: なし（原文: 「「人工知能研究所のOpenAIが開発したAIチャットボット」。」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「当社との既存関係に関する記載なし。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「ご利用を希望される企業様は…お問い合わせ・お申し込みください」。」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 数値なし（原文: 「「現在（2023年3月29日（水）時点）…無償」および会社概要の「資本金 237百万円」。」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「事業数値の記載なし。」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「OpenAIのChatGPT」「GPT-3.5-turbo」「日本の人事部HRアワード2022」。」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「面接内容の要約機能の提供を開始」。「短時間での要点の把握」等の定性的説明。」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「採用現場への貢献を目指しています」「業務の効率化や候補者体験の改善」。」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし。」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「面接最適化クラウド『batonn』」「機能の提供を開始」。」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一拠点・一製品（原文: 「「batonnに…面接内容の要約機能」。」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「batonnに…面接内容の要約機能の提供を開始」。」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「株式会社リブセンス…面接最適化クラウド『batonn』」「現在…batonnを無償でご提供」。」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「株式会社リブセンス…batonn…提供を開始」。」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 根拠つきの優位性主張（原文: 「「【業界初】」「※3月29日（水）時点、当社調べ」。」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「地理的範囲の記載なし。」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「利用実績の記載なし。」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「既存サービスにはないアプローチ」「面接全部を記録した動画や文字情報だけでは難しかった」。」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「batonn（バトン）」「GPT-3.5-turbo」。」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「冒頭に「News Release」、末尾に「本件に関するお問合せ先」「リブセンス広報担当」。」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「【業界初】」「面接間の連携をさらに『手軽に』」。」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「…行いやすくなることを期待しています」「今後も…積極的に挑戦します」。」）