TalentChain
「人材を最も正確に評価できる」採用プラットフォーム
元上長による経歴承認、同僚のピアコメント、推薦者への報酬自動分配で、人材の真の姿を可視化する採用プラットフォーム。
「人材を最も正確に評価できる」採用プラットフォーム
TalentChainは、元上長が経歴を承認し、一緒に働いた同僚がコメントを残し、転職成立時には推薦者へブロックチェーンで報酬が自動分配される採用プラットフォームです。履歴書と面接だけでは見えない「人材の真の姿」を、第三者による検証とピアレビューで可視化します。
経歴は元上長が承認する
自己申告ではなく、実際に一緒に働いた上長の承認を受けた「検証済み経歴（verified）」
一緒に働いた人のコメントで評価される
書類では見えない働きぶり・人柄を、同僚・元上司のコメントで伝える
推薦者に報酬が自動で入る
転職成立時に、推薦者・コメント者・紹介者・元上長へスマートコントラクトで報酬が自動分配
市場背景・課題
履歴書は「検証されないデータ」のまま採用判断に使われてきた
企業の採用判断は、候補者自身が書いた履歴書と、数回の面談の印象に大きく依存してきました。しかし、履歴書の記述が事実かどうかを第三者が検証する仕組みは存在しません。
2,100人を対象にした調査では、応募者の64.2%が履歴書で虚偽の申告をした経験があると答えており、別の調査では85%の雇用主が応募者の虚偽記載を発見したと報告しています。採用ミスマッチ1件あたりのコストは、米国労働省の推計で初年度給与の約30%（年収$80,000なら約$24,000の損失）に達します。企業は不完全な情報のまま、年収数百万〜数千万円の意思決定を下し続けています。
第三者による経歴検証のインフラが存在しない
元の勤務先企業は、個人情報保護や訴訟リスクの観点から、退職した社員の情報を外部に提供することに消極的です。リファレンスチェックも、候補者自身が「味方の人」を選ぶため、実態とかけ離れたコメントが集まりがちです。
本来、候補者の実力を最もよく知っている「一緒に働いた人」の声が、採用プロセスから構造的に排除されている — これが採用市場における情報の非対称性の根本原因です。
人材の優劣を最もよく知っているのは同僚。しかし彼らの声は採用プロセスに届きにくい
候補者の実力・人柄・強みを最も正確に知っているのは、一緒に働いた同僚・上司・部下です。しかし彼らの知見が採用プロセスに直接流れ込む仕組みは、社内リファラル以外にほぼ存在していません。
結果として、本来最も多くを語れるはずの「一緒に働いた人」の声が、採用市場には届きにくいという構造的な課題が残ります。
リファラル経由の採用は、応募全体のわずか6%に過ぎないにもかかわらず採用全体の37%を占め、1年後の定着率は46%(求人サイト経由は33%)、在籍期間は平均38ヶ月（非リファラルは22ヶ月、約70%長い）というデータは、「一緒に働いた人の目」がいかに正確かを示しています。問題は、その「目」を採用プロセスに組み込む経路も、経済的インセンティブが流れる仕組みも整っていないことです。
主要機能
① 元上長による経歴承認（verified経歴）
候補者が経歴を登録すると、元上長に承認依頼が送られます。上長が承認すると「verified」バッジが付き、承認事実はブロックチェーンに記録されます。経歴詐称を構造的に防止し、「実際にそこで働いていた」ことを第三者が証明できる状態を作ります。
② ピアコメントによる評価
一緒に働いた同僚・元上司がコメントを残せる仕組み。書類では見えない働きぶり・人柄・強みを、実際に接した人の言葉で伝えます。候補者のプロフィールには、コメント数・関わったプロジェクト・紹介者が可視化されます。
③ 推薦・コメント・紹介への報酬自動分配
転職成立時に、スマートコントラクトで報酬が関係者へ自動分配されます。候補者を推薦した推薦者、コメントを残したコメント者、プラットフォームに招待した紹介者、経歴を承認した元上長 — 「人を見る目」を持つ人々に経済価値が直接流れる構造です。
④ 企業側の候補者検索・募集管理ダッシュボード
募集中ポジション・応募者数・verified経歴・コメントを一覧で確認可能。AIによる5軸スコアリング（スキル適合度・経歴信頼性・コメント品質・転職意欲・スキル幅）で候補者を「適合／参考」にランキング表示し、年収レンジ・職種・スキルタグで検索・フィルターしながら、従来の履歴書だけでは見えなかった情報を元に採用判断を下せます。
デモ画面
画面①：マイプロフィール（求職者）
本人の経歴・プロジェクト実績・コメント・スキルをタブで切り替えて表示。経歴1件ごとに「verified」バッジと上長承認者情報（氏名・役職）が明示され、unverifiedの経歴はその旨も可視化。希望条件も本人が公開範囲を選んで掲載できます。
画面②：企業向け・AIマッチング人材検索
AIが5軸評価（スキル適合度30点／経歴信頼性25点／コメント品質20点／転職意欲15点／スキル幅10点）で100点満点スコアリングし、候補者を「適合」「参考」にランキング表示。スキル・職種・名前での検索と、カテゴリフィルタ（エンジニア／営業／経営企画／デザイナー）で絞り込み可能。各候補者カードには合計スコア・5軸の内訳・verified件数・コメント件数・スキル件数が表示され、「プロフィール」で詳細確認、「スカウトを送る」で直接アプローチできます。スコアの内訳が開示されるため、AIの判断根拠がブラックボックスになりません。
画面③：報酬ダッシュボード
累計報酬・確定待ち・支払済みをサマリー表示。各転職成立について「推薦者50%・コメント者30%・紹介者10%・元上長10%」の分配内訳を明示し、自分がどの役割で報酬を受け取ったかが一目で分かります。入社後3ヶ月の試用期間終了で確定するタイミングまでブロックチェーンで記録され、後から改ざんできません。
画面④：企業向け・募集管理
募集中ポジション一覧・応募者数・選考ステータスを一元管理。新規募集の作成、募集中／一時停止／終了のステータス切り替えが可能。ポジションごとに応募数・スキル要件・年収レンジが表示されます。
パートナー想定企業とユースケース
人材紹介・エージェント会社
リファラル報酬の自動分配により、紹介者インセンティブの設計が実現。元同僚や業界の繋がりを持つ人々をネットワーク化し、従来型のエージェント人脈に依存しない新しい紹介経路を構築できます。
事業会社の人事部
経歴詐称の構造的防止と、採用ミスマッチの削減。verified経歴と実働者コメントを組み合わせることで、書類では見えない「本当の人材像」を基に意思決定できます。
HR Tech企業
ブロックチェーン × 人材評価という新しいデータ基盤。改ざん不可能な真の職務履歴データは、スキル分析・キャリア予測・マッチング精度の向上など、新しいデータ活用の起点になります。
グローバル展開企業
国境を越えた経歴検証。各国で分断されている雇用証明・学歴証明のインフラを、グローバル標準のverifiedレイヤーで統一。クロスボーダー採用のコストを劇的に下げます。
事業を共同開発するパートナー募集
本デモは、新規事業の出発点となるショーケースです。
以下のような企業・プロジェクトと、デモをベースにした事業の共同開発を想定しています。
人材紹介・HR Tech企業
エージェント・スカウトプラットフォーム運営者
事業会社の人事部門
採用フロー改革に関心のある企業
ブロックチェーンプロジェクト
L1/L2チェーン運営者
教育機関・資格発行機関
学歴・資格のverified化に関心のある事業者
プロトタイプについて
本サービスは、ブロックチェーンによる職務経歴の検証と推薦報酬の自動分配の技術的実現可能性を検証するために開発したプロトタイプです。現時点で特定の人材紹介会社や事業会社との契約はなく、画面に表示される候補者・企業・コメントはすべて架空のデモデータです。
実用化に向けて
本デモはあくまで技術的な実現可能性を示すためのものです。実際に事業として進める際には、個人情報保護法・職業安定法・労働関連法規など各種法的論点（推薦報酬を経済的インセンティブとして付与する際の規制、オンチェーンでの個人情報取扱い、国境を越えたデータ処理等）について、別途検討を行う必要があります。