AIで採用を“完結”させる時代ではありません。
応募を迷う人の不安を、24時間・顔を合わせず・正直に解消し、
意思が固まったら、温度の揃った状態で店長へ確実にバトンします。
SAME QUESTION / DIFFERENT REPLY
「日払いはできますか？」——盛って釣る採用と、正直に前さばきする採用の違い。
課題
応募を迷う本音が動くのは深夜帯。担当者が寝ている間に、迷いが「やっぱりやめよう」に変わる。
「未経験でも？」「身バレ対策は？」「送迎ある？」——毎回同じ質問への一次回答で店長の時間が溶ける。
良い条件を並べて応募を取っても、入店後のギャップで早期離職。採用コストが無駄になる。
人間相手だと聞きづらい不安（容姿・身バレ・日払い）は口に出されないまま離脱する。
機能
不安を24時間引き受け、温度を保ったまま人間に渡す“緩衝材＋センサー”として設計しています。
待遇・シフト・送迎・身バレ対策・体験入店・未経験サポートの質問に、データに基づき正直に回答。データに無い好条件は作らず、断定できない数字は幅を持たせます。
相手を前向きにさせる・背中を押すことはしません。役割は不安を下げることだけ。フラットに正直だから、期待値ギャップによる早期離職を防ぎます。
会話の流れの中で、応募の意思／面接・体験入店の希望日時／連絡先を一つずつ確認。尋問のように一度に詰め込みません。
応募意思・希望日時・連絡先がそろった時だけ、温度の揃った状態で店長へバトン。確定（面接日程）は人間の仕事として残します。
管理画面に応募一覧を標準装備。未対応／対応済で管理でき、通知が万一飛ばなくても応募はDBに必ず残ります。
既存の採用・求人ページの </body> 直前に <script> を1行追加するだけ。開発不要で設置できます。
HOW IT HANDS OFF
受けとめ、正直に答え、条件をそろえ、人間へ渡す。
決める（クロージング）のは、本人と店長の役割です。
緊張・不安を抱えた相手を急かさず否定せず、安心して話せる空気をつくる。共感は不安が示された時だけ、機械的な定型句は出さない。
参考情報に基づき要点を2〜4行で。データに無い項目は無理に答えず保留し、断定できない数字は幅を持たせる。盛らない。
会話が前進したと感じられる時だけ、応募意思・希望日時・連絡先を一つずつ自然に確認。尋問にしない。
そろったら「ここから先は担当者にお繋ぎします」と案内し、店長へ1通だけ前さばき通知。面接確定はAIがやらない。
店長の手元
管理画面の「採用応募」に、希望日時・連絡先・聞かれた不安・温度感がそのまま残ります。 未対応／対応済で管理でき、折り返しの抜け漏れを防ぎます。
CAN / CANNOT
「できない」を言い切るのは、過大広告による事故を防ぎ、信頼を積むためです。
安心設計
盛らず・約束せず・隠さない。だから応募者にも店長にも信頼される設計です。
待遇・給与を断定せず幅を持たせ、確定は必ず店長へ。実態と異なる好条件を作りません。
最初からAIの一次対応だと正直に提示。隠さず、意思が固まったら人間へバトン。
本名・住所・家族構成・既往歴などは尋ねません。折り返しに必要な連絡先だけを確認。
在籍キャストさんの本名・連絡先・身バレ情報は出力禁止。源氏名のみ。
NGワードを応答生成前に検知し、定型応答で拒否します。
Supabase RLS で店舗グループ間の応募データを物理分離。
導入
既存の求人・採用ページに script を1行貼るだけ。学習・トーン設定はこちら（Lumbra）で実施します。
<!-- 採用ページの </body> 直前 -->
<script
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data-tenant="your-slug"
data-mode="recruit"
data-api-key="sk_xxx..."
async></script>よくあるご質問