AgentMesh360 Job Agent · ブラウザ求職ワークベンチ · 求職の全工程

応募すべき求人の見極めから、自動応募、
そして受けきれるまでの練習まで。

36 次元プロフィールがまず応募すべき求人を判定し、selected 求人は自動で応募。AI 面接官と本番まで練習し、2 軌道レポートは「話し方」まで数値化します。8 段階の進捗追跡、Offer 比較、年収交渉のリハーサルで仕上げ——求職の全工程を、1 つのブラウザワークベンチで。

ワークベンチを開く
新規ユーザーウェルカム特典 無料登録で、3 日間パス + 30 credits を受け取る

登録後 7 日以内にいずれかの有料製品を初めて利用した時点で自動的に有効化されます。AgentMesh360 の全製品で共有でき、カード登録は不要、自動更新もありません。30 credits で履歴書プロフィールと最初のカスタム問題セット、またはプラットフォーム Discover 2 回を利用できます。

Claude Code / Codex / OpenClaw などのホスト Agent に対応サブスクリプション確認後にワークベンチへ面接の録音は 30 日後に自動削除パスは全製品で共有、自動更新なし
今日の概要：ジャーニー指標 · やることリスト · 次のアクション提案 応募管理：求人ごとに 8 段階の進捗ライン。返信・面接・Offer 受領の状態をリアルタイムに更新 模擬面接：プロフィール × JD のカスタム問題セット。各問題に評価ポイントと掘り下げ方向を付属 面接レポート：内容 / 表現の 2 軌道評価 · 問題ごとのフィードバック · 改善提案 Offer 比較：多軸の重み付けスコア · 根拠が説明できる推奨結論 年収交渉リハーサル：アンカリング戦略スクリプト · AI HR とのテキスト対練
今日の概要：ジャーニー指標 · やることリスト · 次のアクション提案

以下のコマンドをコピーして AI Agent に送信すると、Job Agent を導入し、AgentMesh360 のサブスクリプションに接続できます。

~ paste-this-to-your-agent 
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiyangnan/AgentMesh-JobAgent/main/scripts/install.sh | bash
1

コマンドを Agent に送信

お使いの AI Agent がインストールを実行します。Job Agent の Skill と CLI を導入し、サブスクリプションに接続します。

2

登録して月額パスを有効化

月額パス（30 日間・1000 credits）。AgentMesh360 の全製品で共有され、自動更新はありません。

3

ワークベンチに入る

ブラウザでワークベンチを開くと、システムがサブスクリプションの有効性を確認し、求職の全工程を読み込みます。

製品の Skill と CLI アダプターをインストール別の AI Agent をインストールすることはありません求人プラットフォームの cookie はローカルに保持
一目でわかる全体像

求職は運ではなく、
分割して練習できる 4 つの段階です。

インストールして入ったら——このワークベンチには何があるのでしょう？進め方は 3 ステップ：応募価値のある求人を見極め、自動で応募し、受けきれるまで練習する。採用担当者視点の 36 次元プロフィールが全工程を貫き、各段階には具体的なツールがあります。判断・実行・練習・フォロー・意思決定のすべてが「感覚」より確かです。

今日の概要：ジャーニー指標、やることリスト、次のアクション提案
ワークベンチ概要 · ジャーニー指標、やること、次のアクションを 1 か所で確認できます。
段階あなたが直面する課題Job Agent が提供するツール
応募前どの求人が応募する価値があるかわからない36 次元プロフィール × 4 プラットフォームの求人判定。1 回で重複を除いた求人を最大 100 件判定し、selected / review / rejected にはマッチ根拠が付き、署名で検証可能
面接前緊張する、フィードバックがない、弱点がわからない5 軸のカスタム問題セット + リアルタイム音声対練 + 2 軌道評価レポート
フォロー中応募したまま忘れる、フォローすべき時にフォローできない求人ごとの 8 段階進捗ライン。停滞した項目はアカウント単位の 1 通の状況サマリーに集約
Offer 後複数の Offer を感覚で選ぶ、年収交渉の経験がない4 軸の重み付け比較 + そのまま読み上げられる交渉スクリプト + AI HR との対練
全工程ツールが散在、アカウントが散在、料金がわかりにくいAgentMesh360 パス 1 つで全製品を利用可能。credits はアクション単位の課金で、自動更新なし
求人の発見と応募判断 · オープンソース CLI

応募価値のある求人を、自動で応募します。

ローカルの Chrome が Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job の 4 プラットフォームに接続し、クラウドの 36 次元プロフィールが求人を 1 件ずつ判定して、3 種類すべての決定を返します——selected 求人はプラットフォーム順に自動応募され、あなたが手を出すのはログインと CAPTCHA のときだけです。Web ワークベンチと同じアカウント、同じ credit プールを共有します。

i.

4 プラットフォームの独立したフロー

Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job はそれぞれ独自に取得・重複除外・判定を行い、1 つのプラットフォームの異常がラウンド全体を止めることはありません。

ii.

selected の自動応募

求職タスクを 1 ラウンド開始すると、selected を順に応募することを承認したことになります。review はデフォルトで除外、rejected には応募せず、その境界は開始前に明示されます。

iii.

ブレークポイントからの再開と重複課金なし

CAPTCHA、ログイン、ネットワーク中断のいずれもブレークポイントから再開。判定前の失敗では課金されず、クラウド判定に失敗した場合は credits を返還します。

AgentMesh360 Cloud · example decision summary 
✓ candidate profile  36 recruiter-side dimensions ready
✓ candidate jobs      86 normalized and deduplicated
✓ decision            selected 18  review 11  rejected 57
✓ personalized greetings 18 grounded in resume evidence
✓ official result      signature verified
製品デモ

3 分で見る、4 プラットフォーム求職の全フロー。

インストールコマンドの貼り付けから、AgentMesh360 のクラウドによる検証可能な判定、Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job での順次実行まで。実際のフローを約 3 分に収録しています。

公開 CLI と 4 つのプラットフォームを順番に実行する画面です。機密性の高い認証情報とローカルパスは非表示にしています。動画には音楽が含まれます。
カスタム問題セット · 音声対練

音声で対練する。テキストのやりとりではありません。

本番の前に、まず 10 credits でテキスト版のカスタム問題セットを生成しましょう——5 軸・10 問以上で、同じ JD には 1 回しか課金されません——目を通してからマイクをオンに。AI 面接官がニューラル音声でリアルタイムに対話します。あなたの履歴書プロフィールと対象 JD を読んでいるため、最初の質問は経験したプロジェクトから始まることが多く、回答には掘り下げの質問が続き、質問して終わりにはなりません。

模擬面接：プロフィールと JD に基づく問題セット、評価ポイント、掘り下げ方向
模擬面接 · プロフィール × JD に基づく問題セットで、各問題に評価ポイントと掘り下げ方向が付きます。
i.

あなたの経歴から出題

履歴書プロフィール + 対象 JD から 5 軸の問題セットを生成——自己紹介、プロジェクトの深掘り、技術的な検証、行動面接、逆質問。各問題には掘り下げ方向が付きます。汎用の面接ネタ集ではありません。

ii.

リアルタイムに掘り下げる

アーキテクチャ選定の話をすれば、「当時なぜその選択を？」と続けます。発話が終わってから次の一言まで約 1.3 秒。対面の会話に近いテンポです。

iii.

1 回 20 分

約 12〜15 往復の構造化された対話。終了後に 2 軌道レポートを自動生成します。問題セットだけを先に生成してテキストで確認することも可能です。

面接レポート

レポートが評価するのは 2 つ：何を言ったかと、どう言ったか。

面接終了後に自動生成されます。内容トラックは問題ごとにスコアと実行可能な改善案を示し、表現トラックは音声認識の単語単位タイムスタンプから実測計算され、モデルの主観印象ではありません。スコアには明確なアンカーがあります。

面接レポート：内容と表現の 2 軌道評価、問題ごとのフィードバック、改善提案
面接レポート · 内容と表現を分けて採点し、問題ごとに具体的なフィードバックを示します。
i.

すべての改善案が問題番号と発言を特定

「表現には改善の余地あり」のような無意味な言葉は使いません——「第 3 問の 15 秒以内に『えーっと』が 6 回」こそが改善につながるフィードバックです。

ii.

表現指標は決定論的な計算

フィラー頻度、沈黙の分布、正味の話速、言い直し——実測値であり、同じ面接を再計算すれば同じ結果になります。

iii.

スコアのアンカーは公開

各スコアが何を意味するかはレポートに明記します。薄い回答には「より良い回答」の例を付属します。

interview-report · 2 軌道レポート（サンプル抜粋） 
▎内容トラック（問題ごとのスコア）
技術の深さ　　4/5　プロジェクトの細部が堅実
プロジェクト経験　3/5　定量的な成果が不足
STAR 構造　　3/5　結果の部分が弱い

▎表現トラック（実測）
話速　　4.8 字/秒　△ 速すぎ。3.5 前後を推奨
フィラー　8.2 回/分　⚠ 第 3 問の 15 秒以内に「えーっと」6 回
沈黙　　最長 2.3 秒（02:15）

▎改善提案
第 2 問は 3 分話して論点が不明 → 結論から話し、90 秒以内に
薄い回答の 2 問には「より良い回答」の例を付属
  • つかえた瞬間を特定可能タイムスタンプ付き。再生してその 1 秒まで直接移動できます。
  • 録音は 30 日で自動削除レポート生成後、再生用に暗号化して 30 日間保存し、期限が来たら自動削除。いつでも手動で削除もできます。
  • 実際の面接結果は予測しませんこれは練習ツールであり、課題の洗い出しと表現のトレーニングのためのものです。
求職ジャーニーの追跡

応募した履歴書を、音信不通のままにしない。

求人ごとに独立した進捗ラインを 8 段階で管理：応募済み → 返信あり → 面接中 → 年収交渉 → Offer 待ち → Offer 受領（ほかに拒否済み・クローズの 2 つの最終状態があります）。ステータスをワンタップで更新すると、システムが時刻を記録し、滞留期間を計算します。

応募管理：求人ごとの 8 段階進捗ラインと返信、面接、Offer の状態
応募管理 · 求人ごとに 8 段階の進捗ラインを持ち、返信・面接・Offer の状態を継続して更新します。
i.

フォローすべき時にリマインド

判定は求人ごとに独立して行い、メールは通知サイクルごとにユーザー単位の 1 通へ集約します。全応募の段階別集計と、対応が必要な求人だけを展開します。同じ段階では最大 2 回で、通知オフの時間帯も設定できます。

ii.

面接の前日

「最後にもう 1 回練習」とリマインドし、ワンタップで模擬面接へ移動します。

iii.

Offer 受領後はワンタップで完了

Offer を承諾し、進行中の他の応募を一括でクローズ。Boss 直聘で 3 件返信があっても猎聘の 5 件も同様とは限りません——求人ごとに独立して追跡します。

Offer の意思決定と年収交渉

交渉カードを握っているとき、感覚に頼って動かない。

2 つ、3 つの Offer が並んだとき、Job Agent は計算を明確にし、伝え方を整えます——そして数字を捏造しないことを保証します。

Offer 比較：多軸の重み付けスコアと根拠を説明できる推奨
Offer 比較 · 重みと各項目のスコアを見える状態に保ち、推奨理由を説明できます。
年収交渉リハーサル：アンカリング話法と AI HR とのテキスト対練
年収交渉リハーサル · アンカリング話法を準備し、AI HR と値下げや反論への対応を練習します。
i.

Offer 比較（説明可能）

総年収、成長、通勤、安定の 4 軸で重み付け比較。推奨には説明が付き、重みは自分で調整でき、結論は重みに応じて変わります。コードレベルで保証：入力された数字だけを使い、欠けている項目は「未入力」と表示します。

ii.

年収交渉リハーサル（そのまま読める）

交渉スクリプト 3 点セットを生成——アンカリング話法、値下げ対応、譲歩の限界線。その後、「予算上限を持つ HR」とテキストで対練します。相手は値を下げようとし、時間を引き延ばし、非金銭の補償案を出してきます。

iii.

意思決定の記録

比較結果は保存して後から見返せます。ジャーニーのステータスを「Offer 受領」から「年収交渉」へワンタップで進められます。

AgentMesh360 のクラウド機能

プロフィール作成から判定、そして求人ごとに最適化したメッセージまで。

クラウドが提供するのは、コンテキストのない 1 回限りのモデル呼び出しではなく、一貫した求職判定フローです。

i.

クラウドプロフィール

採用担当者の選考視点で履歴書を理解し、採用判断に関わる 36 次元の候補者プロフィールを作成します。事実と妥当な推論を区別して扱い、検索、マッチング、コミュニケーションに同じ候補者プロフィールを使用します。

ii.

クラウド判定

各プラットフォームから集めた候補求人を統合し、意味に基づいて判定します。重複を除いた各求人を selected、review、rejected のいずれかに分類し、マッチする点、リスク、判定理由も示します。

iii.

クラウドメッセージ

求人要件と履歴書にある実際の根拠を組み合わせ、Boss 直聘と猎聘向けに求人ごとの挨拶文を生成します。定型的な文面を避け、候補者の経歴を捏造しません。

求人の判定と実行

すべての候補求人に、明確な行き先を。

各プラットフォームの 1 回の Discover で、重複を除いた求人を最大 100 件処理します。クラウドは数件のおすすめだけを返すのではなく、応募すべき求人、確認が必要な求人、除外すべき求人をすべて説明します。

Decision

全求人の判定

重複を除いたすべての求人をいずれかの明確な結果に分類し、判定根拠を添えます。

  • ✓selected：今回の自動応募リストに追加
  • ✓review：デフォルトでは除外し、ユーザーが明示的に昇格させた場合のみ対象
  • ✓rejected：常に除外し、自動では昇格させない
  • ✓理由とリスク：マッチの根拠と注意すべき条件を示す
  • ✓署名検証：無効、期限切れ、改ざんされた判定は使用できない
公開クライアントを見る →
Delivery

署名付き結果を順番に実行

1 ラウンドのタスクを開始すると、4 つのプラットフォームを製品で定めた順序で処理し、同じブラウザを使った並列実行は行いません。

  • ✓Boss 直聘：署名付きの求人専用挨拶文を送信
  • ✓猎聘：アカウントの履歴書で応募し、署名付きの個別挨拶文を送信
  • ✓智联招聘：プラットフォームのアカウントに登録された履歴書で応募
  • ✓51Job：プラットフォームのアカウントに登録された履歴書で応募。Web チャットは引き続きスマートフォンで QR コードを読み取る方式
  • ✓手動操作：ログイン、CAPTCHA、履歴書の選択などで人の操作が必要になると、直ちに一時停止して通知
月額パスを購入 →
使い方

これは AI Agent Native の製品です。

ホスト AI Agent に公開リポジトリと標準コマンドを読み取らせ、CLI が返す状態に応じて続行、一時停止、またはユーザーの操作要求を行わせます。複数の求人処理フローを手作業でつなぎ合わせる必要はありません。

01

アカウントと月額パスを準備

メール、Google、GitHub のいずれかで AgentMesh360 に登録し、アカウントページで API Key を生成して、クラウド credits を提供する月額パス（30 日間・1000 credits）を購入します。
AgentMesh360 のアカウントページを開く →

02

スクリプトを Agent に貼り付ける

公開リポジトリには標準の onboarding ドキュメントがあります。Claude Code、OpenClaw、Cursor、Codex が現在の実際のコマンドを読み取り、インストール後に署名付きのバージョンポリシーを検証します。
Agent onboarding を見る →

03

今回使用するプラットフォームにログイン

Job Agent は専用の Chrome profile を使用し、Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job の順に実行します。未ログイン、CAPTCHA、その他の手動操作を検出すると、Agent は直ちに一時停止して対応を求めます。

04

Discover → 判定 → 順次応募

クラウドは、3 種類すべての署名付き判定を返します。求職タスクを 1 ラウンド開始すると、selected への自動応募を承認したことになります。review はデフォルトで除外され、ユーザーが明示的に指定した場合のみ昇格できます。rejected は応募対象になりません。

~ full-command-flow 
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiyangnan/AgentMesh-JobAgent/main/scripts/install.sh | bash
$ jobagent init --key <AgentMesh API Key>
$ jobagent resume analyze --file resume.pdf
$ jobagent round start
Job Agent における 1000 credits

残高を実際の求職アクションに換算。

求人判定と自動応募、カスタム問題セット、音声面接と 2 軌道レポート、Offer 比較、年収交渉リハーサル——すべてが同じ credit プールを共有し、アクション単位で、完了時にのみ消費されます。代表的な 2 つの使い方：

selected 割合のシナリオ
使い方 1 · 応募に全振り：応募価値のある求人を自動で送る
99回 単一プラットフォームの Discover、求人を自動でふるい分け
9,900件 36 次元プロフィールによる求人判定の最大数
約 2,970件 selected 求人が自動応募フローに進む
24ラウンド + 3 回 4 プラットフォームの全フローに加えて、単一プラットフォームの Discover 3 回
使い方 2 · 面接から交渉まで：受けきれるまで練習
4回 音声模擬面接、2 軌道レポートは含まれる
5セット カスタム問題セット、同じ JD には 1 回のみ課金
2項目 Offer 比較 + 年収交渉リハーサル、対練の往復は無料
12回 残りの枠で実行できる Discover、約 1,200 件の求人判定

試算方法：使い方 1 = 履歴書プロフィールの初回生成 5 credits + プラットフォーム Discover 99 回（各回 10 credits、重複を除いた求人を最大 100 件）。使い方 2 = プロフィール 5 + カスタム問題セット 5 セット（50）+ 2 軌道レポート込みの音声模擬面接 4 回（800）+ Offer 比較（10）+ 年収交渉リハーサル（10）= 875 credits。残り 125 credits で Discover を約 12 回（求人判定 1,200 件）追加できます。約 2,970 件は selected 割合 30% のシナリオによる試算で、自動応募フローに進む件数を表すものであり、プラットフォーム上での応募成功、返信、面接、採用を保証するものではありません。credits は AgentMesh360 の他のクラウド製品にも使用できます。

アクション単位の課金 · 完了時に消費 · 失敗時は返還
アクションcredits説明
履歴書プロフィール（36 次元）5CLI によるクラウドでの履歴書分析。ワークベンチでの手動入力は無料
カスタム面接問題セット（5 軸）10プロフィール + 対象 JD でカスタム生成。同じ JD には 1 回のみ課金
音声模擬面接（2 軌道レポート込み）200マイクの準備が整ってから課金開始。レポートは追加料金なしで含まれる
Offer 比較104 軸の重み付けで説明可能。入力された数字のみ使用
年収交渉戦略 + AI HR 対練10戦略スクリプトの生成時に課金。対練の往復は無料
プラットフォーム Discover（CLI、重複を除き最大 100 件）10ワークベンチと同じ credit プールを共有

1000 credits の典型的な使い方の例：プロフィール 1 回（5）+ 問題セット 3 セット（30）+ レポート込み面接 3 回（600）+ Offer 比較 1 回（10）+ 年収交渉 1 回（10）≈ 655。残り 345 credits で Discover 34 回分です。以上は利用例であり、面接や採用の結果を保証するものではありません。

明朗な料金体系

月額パスで 30 日間、全製品で共有。

API Key はアカウント認証情報です。月額パスは利用可能なクラウド credits を提供します。1 回の購入で AgentMesh360 のクラウド製品間で共有でき、自動更新は一切ありません。

AgentMesh360 Monthly Pass

1000 credits

購入後すぐに有効になり、有効期間は 30 日です。

  • ✓全製品で共有：同じアカウント、同じ API Key、同じ credit プール
  • ✓自動更新なし：期限後は必要に応じて再購入
  • ✓期間は独立：未使用の credits は当期終了時に失効
月額パスを購入 →
Job Agent Usage

固定で確認可能

完了したクラウド機能ごとに課金し、selected の求人件数では変動しません。

  • ✓履歴書プロフィール：CLI によるクラウド分析は 1 回 5 credits、ワークベンチでの手動入力は無料
  • ✓プラットフォーム Discover：1 回 10 credits、重複を除いた求人を最大 100 件
  • ✓固定料金：最終的に selected が 2 件でも 100 件でも、Discover の料金は同じ
  • ✓失敗時の保護：クラウド判定に失敗した場合は credits を返還し、同じタスクの再試行では重複して課金しない
プライバシーとデータフロー

ブラウザの認証情報はあなたの端末に保持。

求人プラットフォームへのログインとブラウザ操作は、あなたのデバイス上で行われます。クラウドは、候補者プロフィール、検索計画、求人判定の生成に必要なデータを受け取り、クライアントが検証できる公式結果を返します。

デバイスはプラットフォームの認証と実行を、クラウドは統一判定を担当します。

双方は署名プロトコルによって、同じ 1 回の Discover にひも付けられます。
  • 求人プラットフォームの cookie Job Agent 専用のローカル Chrome profile でのみ使用し、クラウドにはアップロードしません。
  • 履歴書の元ファイル PDF / DOCX / TXT / MD はローカルで解析し、元ファイルはアップロードしません。
  • クラウド処理 必要な履歴書テキスト、プロフィール、候補求人フィールドを受け取り、36 次元のプロフィール、検索計画、全求人の判定、求人ごとに最適化したメッセージを生成します。
  • 監査と課金 クライアントは応募監査ログを保持し、クラウドは Discover、署名付き判定、課金に必要な記録を保持します。
今すぐ始める

あなたの Agent を公式クラウド判定につなぐ。

AgentMesh360 アカウントに登録し、アカウントページで API Key を生成して、必要に応じて月額パスを購入します。API Key はアカウントの識別に使用し、月額パスは Job Agent のクラウド機能に必要な共有 credits を提供します。

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おすすめ

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月額パス（30 日間・1000 credits）。AgentMesh360 のクラウド製品間で共有でき、自動更新は一切ありません。最終的な通貨と金額は決済前に Stripe で確認できます。

アカウントページを開く →
GitHub

フィードバックとサポート

バグの報告や新機能のリクエストがある場合は、Issue を作成してください。返信も Issue 上で行い、内容は公開され、検索可能です。

Issue を作成 →
Email

お問い合わせ

利用シーンや提携について相談したい場合は、メールでご連絡ください。返信もメールでお送りします。

hello@agentmesh360.com
求職 Agent ガイド

自動化を適切な判定フローに組み込む。

AI 求職 Agent が適する範囲と、履歴書と求人のマッチングを根拠、リスク、応募権限からどう考えるべきかを解説します。

入門ガイド

AI 求職 Agent とは

プロフィール作成、求人の発見、全求人の判定、プラットフォームでの応募、手動引き継ぎを含む一連のワークフローを解説します。

ガイドを読む →
マッチング手法

履歴書と求人をどうマッチングするか

必須条件、経歴の根拠、キャリアの方向性、リスクの注意点、実行可能な提案から求人マッチングを理解します。

ガイドを読む →
ハンズオン

最初の Discover ラウンドを始める

インストールコマンドを Agent に渡すところから、プラットフォームへのログイン、100 件の求人の個別判定、selected の自動応募まで——最初の 1 ラウンドの全工程を実践します。

ガイドを読む →
ハンズオン

最初の模擬面接を始める

プロフィール作成、カスタム問題セットの生成、マイクをオンにした対練、2 軌道レポートの読み解きまで——200 credits で完全な面接リハーサルを 1 回完了します。

ガイドを読む →
よくある質問

FAQ.

Windows に対応していますか？
はい。リポジトリには install.ps1（PowerShell）と install.sh（Bash / Git Bash / WSL）があります。Mac、Linux、Windows の 3 つのプラットフォームで利用できます。
どの求人プラットフォームに対応していますか？
Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job に対応しています。4 つのプラットフォームはそれぞれ独立したフローを持ちます。Boss 直聘では個別に最適化した挨拶文を使用し、猎聘ではアカウントの履歴書で応募して個別挨拶文を送信します。智联招聘と 51Job では各アカウントに登録された履歴書で応募します。
Web ワークベンチに入るにはサブスクリプションが必要ですか？
有効な AgentMesh360 パスが必要です。ワークベンチを開く際にシステムがサブスクリプションを確認し、未ログインの場合はログインへ、有効なサブスクリプションがない場合はパスの購入へ誘導します。新規登録ユーザーには、3 日間のウェルカムパスと 30 共有 credits が自動的に付与されます。
模擬面接の料金はどうなっていますか？
音声模擬面接は 1 回 200 credits で、内容と表現の 2 軌道レポートは追加料金なしで含まれます。マイクの準備が整ってから課金が始まります。カスタム問題セットは 1 セット 10 credits で、同じ JD に対しては 1 回しか課金されません。
Job Agent と公式採用サイト向け応募ワークベンチの違いは何ですか？
Job Agent は Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job 上の求職フロー向けです。AgentMesh-OfficialRecruitment は、企業・団体の公式サイトに分散した新卒採用、国有企業、公的機関、独立した採用フローを対象とし、応募資格審査、筆記試験、面接、内定の進捗を継続的に追跡します。
どの求人に自動応募しますか？
求職タスクを 1 ラウンド開始すると、Job Agent が Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job の順に、署名付きの selected 求人へ自動応募することを承認したことになります。review はデフォルトで除外され、ユーザーが明示的に指定した場合のみ昇格できます。rejected には応募しません。ログイン、CAPTCHA、履歴書の選択が必要になると、Agent は一時停止して対応を求めます。
オープンソースの CLI にも API Key が必要なのはなぜですか？
オープンソースの CLI は求人プラットフォームへの接続と、お使いのデバイス上でのブラウザ操作を担います。API Key は、36 次元の候補者プロフィール、検索計画、全求人の判定、求人ごとに最適化した表現、署名付き結果など、AgentMesh360 公式のクラウド機能へのアクセスに使用します。購入するのは共有 credits を提供する月額パスであり、API Key 自体はアカウント認証情報です。
どのデータがクラウドに送信されますか？
求人プラットフォームの cookie と履歴書の元ファイルはアップロードしません。クラウドは、履歴書プロフィールの生成と Discover の判定に必要な履歴書テキスト、プロフィール、候補求人フィールドを受け取り、署名付き判定、冪等な再試行、課金に必要な記録を保持します。
オープンソースですか？
クライアント CLI は Apache 2.0 でオープンソースとして公開され（GitHub）、4 つのプラットフォーム向けのブラウザセレクターと抽出コードが含まれています。クラウド判定サービスは公開されていません。
1000 credits で Job Agent をどの程度利用できますか？
代表的な 2 つの使い方があります。応募側：初回の履歴書プロフィールで 5 credits を消費した後、単一プラットフォームの Discover を 99 回（各回、重複を除いた求人を最大 100 件）実行でき、4 プラットフォームの全フロー約 24 ラウンドに相当します。selected の割合を 30% と仮定すると、約 2970 件の求人が自動応募フローに進みます。面接・意思決定側：プロフィール 5 + カスタム問題セット 5 セット（50）+ 2 軌道レポート込みの音声模擬面接 4 回（800）+ Offer 比較（10）+ 年収交渉リハーサル（10）で合計 875 credits、残りの枠で Discover を約 12 回追加できます。割合と使用量は試算上のシナリオであり、応募の成功、返信、面接、採用を保証するものではありません。
Discover の料金はどのように計算されますか？
各プラットフォームで Discover が 1 回完了するごとに一律 10 credits を消費し、重複を除いた求人を最大 100 件処理します。最終的に selected が 2 件でも 100 件でも料金は同じです。クラウド判定前にログインまたはブラウザで失敗した場合は課金されず、クラウド判定に失敗した場合は credits が返還されます。同じリクエストの再試行で重複して課金されることはありません。
月額パスは自動更新されますか？
いいえ。AgentMesh360 の月額パスは参考価格 約 ¥700、有効期間は 30 日で、全製品で共有できる 1000 credits が含まれます。最終的な通貨と金額は決済前に Stripe で確認できます。期限が来ても自動で課金されず、必要なときに手動で再購入します。当期に未使用の credits は次期に繰り越されません。
利用規約と免責事項

利用前にご確認ください