Maki People

概要

Maki People は、採用ファネルの上流 — スクリーニング、アセスメント、面接、日程調整 — を、5 つの名前付きエージェントで運用します。既存の ATS を置き換えるのではなく、その上に乗る構成です。Shiro は 300 以上のコンピテンシーでスキルスクリーニングを行います。Mochi は 45 以上の言語で会話型の音声面接を、ブラウザまたは電話で実施します。Ken は 400 以上のスキルについて、職種ごとに較正された認知・行動・技術アセスメントを提供します。Tomo は人による面接をリアルタイムの構造化と文字起こし分析で支援します。Kumi は面接の日程調整を担当します。ベンダー自身の表現である「the intelligence running your hiring, end to end」が、この再ポジショニングを言い当てています。Maki が売っているのはテストではなく、ファネルの一段階です。

2026 年 4 月、Maki は Shiro と Mochi の内部に AI 習熟度アセスメントを追加料金なしで追加しました。評価軸は 4 つ — AI ツールへの適応力、人とツールの相互作用、倫理的な利用、データおよびアルゴリズムのリテラシー — で、状況判断テストと構造化された行動グリッドによって実施されます。スコアは Shiro と Mochi の出力と並んで候補者プロフィールに格納されます。

ベンダー公表の結果は、採用速度 45% 向上、離職率 50% 低下、リクルーター工数 250,000+ 時間の削減、候補者からの肯定的フィードバック 92.4% です。名前の挙がっている顧客には Deloitte、PwC、Capgemini、BNP Paribas、Generali、ASOS、Nespresso (離職率 49% 低下)、Grant Thornton、Forvis Mazars (スクリーニング時間 60% 削減) が含まれます。Maki は 2025 年 1 月に Blossom Capital 主導、DST Global 参加の $28.6M のシリーズ A を調達し、2024 年の売上成長は 300% を超えました。

採用スタックに入る理由

• 固定の質問バンクではなく、適応的な対話。 Harver と TestGorilla が提供するのは固定の測定器具 — 状況判断テスト、時間制限付きのスキルテスト — で、すべての候補者に同一の採点が適用されます。Mochi と Shiro は対話を行い、候補者の回答に沿って進みます。アセスメント段階での離脱が制約条件になっている領域 — 店舗小売、BPO、新卒一括採用 — では、この形式の違いこそが Maki を検討する理由です。
• 30 以上の ATS への重ね合わせであり、並行システムではない。 iCIMS、Workday、SAP SuccessFactors のネイティブコネクタに加え、Greenhouse、Lever、SmartRecruiters、Workable、Bullhorn、Teamtailor、Avature、Eightfold を含む 30 以上に対応します。エージェントは ATS から起動され、スコアは ATS へ同期して戻るため、リクルーターの意思決定画面は移動しません。
• 音声エージェントが 45 以上の言語に対応。 十数市場で採用する欧州企業にとって、Mochi は市場ごとにバイリンガルのスクリーナーを配置する必要をなくします。Harver は会話の深さでここに届いておらず、Maki の顧客層が汎欧州企業に偏っている最も明快な理由がこれです。
• 監査法人名と日付の入った NYC LL 144 監査。 Holistic AI が Mochi と Shiro を毎年監査しており、直近の監査は 2026 年 3 月 23 日に完了、性別と人種/民族を単独および交差の両方の水準で検証しています。米国の連邦調達契約者や EU AI Act の適用範囲にいる購買者にとって、監査法人名と日付入りレポートの有無は、ベンダー質問票が通るか法務レビューで止まるかの分かれ目です。

価格の実態

Maki は価格を公表していません。価格ページが示すのはクレジット制のモデルのみで — 「Pay only for what you use, candidate interactions, not licenses」 — クレジットは候補者との対話ごと、起動したエージェントごとに消費され、ティアは見積もり時に機能範囲と組織規模で決まります。無料プランも、公表された下限価格も、セルフサーブの入口もありません。すべての経路が「Get a personalized quote.」に行き着きます。

第三者による突き合わせでは、実契約は年間 $30,000-$100,000+ の範囲に位置づけられます (HeroHunt のベンダー分析、2026 年 7 月)。これはカテゴリのポジショニングからの推定であり、Maki から得た数字ではありません。2023 年の Capterra データ由来で今も流通している ~$3,000/年 という数字は、シリーズ A と 5 エージェント体制より前のものです。下限としてではなく、失効した数字として扱ってください。統合作業に見合う規模の導入であれば、年間 5 桁ドルを見込んでください。

代替製品が実際に公表している価格と比べると、TestGorilla は Free が $0 (月 10 クレジット)、Core が年額請求で $142/月 ($1,704)、Plus が $400/月 からです。Sapia.ai は 1 面接あたり約 $1、最低およそ $100/月 です。Harver は見積もり制ですが、第三者データでは入口が約 $5,000/年、ミッドマーケットが $8,000-$15,000、エンタープライズが $20,000 超とされています。Maki の下限はこの 3 社のいずれよりも上にあり、この事実が機能比較の前に多くの評価を決着させます。

最適な対象

複数国で年間 500 件以上を採用するエンタープライズの TA リーダー — 小売、プロフェッショナルサービス、金融サービス、BPO — で、リクルーター対求人数の比率が一次スクリーニングの手作業を不可能にし、候補者プールが多言語である場合です。Maki が効いてくるユースケースは新卒一括採用です。2 週間の窓に数千件の応募、標準化された構造化アセスメント、自動化された日程調整、多言語での候補者連絡が、リクルーターがファイルを開く前にすべて完了します。

年間 ~100 件を下回る採用規模では Maki を買うべきではありません。その規模では、クレジット制は TestGorilla の Core プラン $1,704/年 を上回るコストになり、しかも使うのは断続的です。採用がコードで評価されるエンジニア職に集中しているなら見送ってください。Ken は認知・行動・技術の各次元をカバーしますが、コードチャレンジの採点は HackerRank と CodeSignal の領域です。TA オペレーションのチームがベンダーを介さずに新しい職種テンプレートを作る必要があるなら、これも見送りです。標準外の職種に対するセルフサーブのカスタマイズ性は、G2 レビューで最も一貫して指摘されている弱点です。

代替製品との比較

Harver は大量採用向けの入社前アセスメントにおける導入実績の最大手で、店舗採用向けに構築された 450 以上の検証済み状況判断テストと、このカテゴリで最も層の厚い産業組織心理学の陣容を持ちます。購買委員会が産業組織心理学と妥当性の証拠で動いており、静的な SJT で職種を賄えるなら Harver を選んでください。適応的な対話と多言語音声が必要なら Maki です。

HireVue は導入実績でのもう一方の最大手で、第三者データでは年間およそ $35,000、Fortune 500 規模の調達で最もリスクの低い答えです。構造化されたビデオ面接とアセスメントを、長年の取引実績がある 1 社の中で完結させることがエージェントのオーケストレーションより重要なら HireVue を選んでください。対象範囲が面接段階だけでなくファネル上流全体なら Maki です。

TestGorilla は価格が透明な選択肢で、エンタープライズ規模未満での出発点です。公表されたティア、セルフサーブのテストビルダー、400 以上のテストに加え、2025 年 10 月に投入された会話型 AI ビデオ面接機能が Mochi と直接競合します。従業員 500 名未満、あるいは公表価格が調達要件である場合は TestGorilla を選んでください。

Sapia.ai は会話型で最も成長の速い新規参入で、チャットベースの構造化面接とバイアスレポートの公表を、正確にモデル化できる 1 面接あたりの価格で提供します。アセスメントと日程調整のエージェントを付けずに会話型スクリーニングだけが欲しいなら Sapia です。

どれも合わない場合 — コードの採点と、エンタープライズ規模での公表価格の両方が必要な場合 — 正直な答えは 2 社構成です。技術採点は HackerRank または CodeSignal、それ以外は TestGorilla、そしてオーケストレーション層は採用量がそのコストを賄えるようになるまで入れない、という構成です。

注意点

• 応募前スクリーニングは Mochi を選抜手続きに変える。 Maki の Recruitics AdaptiveApply 連携は、候補者が正式に応募する前に行動・状況・言語運用のパフォーマンスを採点し、閾値を超えた候補者が次段階へ進みます。言語運用の採点は出身国 (アクセント) と障害 (発話の差異、自閉スペクトラム) に関する法的エクスポージャーを生み、機械がどの人間を見せるかを決めている以上、「最終判断は人間が行う」ではその問題は解消しません。2026 年 3 月の Holistic AI 監査は性別と人種/民族を対象としており、障害と退役軍人ステータスの検証は公表されていません。ガード: 米国の連邦調達契約者であれば、Mochi を応募前に配置しないでください。応募後に限って運用し、Maki が公表を表明した応募者定義に関するガイダンスを署名前に書面で入手し、障害ステータスの監査を日付付きの契約成果物にしてください。
• クレジット消費は調達段階で予測できない。 クレジットは候補者との対話ごと、起動したエージェントごとに消費されるため、新卒採用の山がある年間カレンダーでは平均月の数倍のコストになり、モデル化の基準となる公表単価が存在しません。ガード: 年間クレジットコミットと並行して候補者あたりのコスト上限を交渉し、未消費クレジットの繰越条件を書面で取得し、テンプレート変更が新規発注なしに起動できるエージェント数に上限を設けてください。
• 公開 API も MCP サーバーもない。 Maki の連携は ATS から起動される ATS コネクタであり、連携ページには公開 API、Webhook、LLM へのアクセス経路のいずれも記載がありません。エージェントの出力はコネクタが書き込む先でのみ到達可能で、それ以外の場所にはありません。したがってスクリーニング判断のデータウェアハウス側の分析は ATS レコードに依存します。ガード: 署名前に、構造化スコア、文字起こし、監査ログが ATS だけでなく自社のデータウェアハウスへ定期的にエクスポートされることを書面で確認し、実装費用の最終支払いをその納品と紐づけて留保してください。
• 標準外の職種テンプレートはベンダーに戻る。 G2 のレビュアーは、専門職向けのアセスメントがセルフサーブの設定ではなく Maki のチームを必要とすると報告しています。これは計画外の求人が立ち上がったまさにその時に遅延を生みます。ガード: 評価期間中に、ベンダーの支援なしで標準外の職種アセスメントを自分たちで 1 件作ってください。作れない場合は、署名前にテンプレート提供のターンアラウンド SLA を、確約された応答時間つきで契約に入れて交渉してください。