私たちは最高のチームでこの大きな挑戦に挑んでいます。私自身のキャリアは常にマーケティングの革新と事業の成長とともにあり、これまでにサイバーエージェント、NTTデータ、Googleなどを経てまいりました。現在もGoogleに所属しておりますが、それはAIの最先端をいく企業での知見や人脈、マーケティングにおいて重要なGoogleのノウハウを立ち上げ期に活かすためです。資金調達後は、このカタリストの事業に完全にコミットいたします。そして、私たちの技術的根幹を支え、ビジョンをプロダクトとして具現化するのが、LLM(大規模言語モデル)の関連研究におけるエキスパートであるシステムエンジニアの川北です。この強力な布陣で事業を推進してまいります。
しかし、「よし、転職しよう」と決意しても、「一体何から手を付ければいいのか」と戸惑う求職者が非常に多いのが実態です。実際、求職者の約4割が応募書類の作成に多大な時間を費やしているという調査結果があります。この「面倒くささ」や作成の負担こそが、日本の人材流動性と生産性向上を阻む大きな要因になっていると私たちは考えています。特にITエンジニアの48.8%が、転職活動のプロセスの中で「職務経歴書の作成が最も苦痛だ」と回答しています。
ユーザーは、氏名、これまでの職務経歴、スキルセット、資格といった情報を、シンプルなステップの質問に答えて入力していくだけです。UI/UXを徹底的に磨き込んでおり、わずか4〜5分で、情報密度が高く、企業の採用担当者から選ばれる魅力的な履歴書や職務経歴書を自動生成することができます。
単なるテンプレートの穴埋めではなく、採用担当者にしっかりと響く「選ばれる書類」を作成します。また、求職者の皆さまの大切な個人情報をお預かりするため、鉄壁のセキュリティとプライバシー保護を備えた堅牢なシステムを構築しています。
このビジョンを本格的に実現するため、今回3000万円の資金調達を計画しております。今月にはオープンベータ版から本格ローンチへと移行する予定です。ぜひ、私たちと共に転職の未来を創り上げましょう。
コメンテーター(はてな森):非常に楽しくプレゼンテーションを拝聴しました。ありがとうございます。このビジネスモデルは、一般の求職者ユーザーからは料金をとらずに、転職エージェントや企業への送客、あるいは広告などでマネタイズしていくという理解でよろしいでしょうか。また、2点質問があります。1点目は、これまでもAIを使わない履歴書作成サービスは存在していましたが、それらが大きく跳ねなかった理由とカタリストの決定的な違いは何でしょうか。2点目は、コアターゲットとするITエンジニアであれば、自分でChatGPTなどのLLMを使って書類を作れてしまうのではないかという点です。このあたりをどう分析されていますか。
山本居杜氏:ご質問ありがとうございます。マネタイズについてはご指摘の通り、ユーザー課金ではなく、早期に質の高い求職者データベースを構築し、そこからの事業多角化や送客でマネタイズする形になります。
1点目の既存サービスとの違いですが、決定的な差は「圧倒的な出力クオリティ」です。既存の転職エージェントなどが提供する自動作成機能は、本質的には「会員登録のプールを増やすためのフック」に過ぎず、書類自体の質を極限まで高めることには注力していません。私たちは書類作成サービスとして「選ばれる質」を徹底的に追求しており、そこで明確な差別化を図っています。
2点目のITエンジニアが自力でLLMを使うのではないかという点ですが、確かに技術的には可能かもしれません。しかし、実際に自分でLLMを使って作成しようとすると、テンプレートを探し、適切なプロンプトを考え、出力された内容をフォーマットに整えるといった「面倒な作業コスト」が依然として残ります。カタリストはその一連の面倒くささを完全に排除し、4〜5分で完璧な書類が完成する体験を提供します。エンジニアの方々にとっても、この圧倒的なタイパの良さは非常に魅力的な価値になると考えています。