面接インテリジェンス革命

1. データの完全性を損なう注意力のトレードオフ

候補者がクラウド移行戦略について説明する際（「Kubernetesのオートスケーリングでレイテンシーを60%削減した」）、面接官は深い理解と機械的な記録のどちらかを選ばなければなりません。神経科学的にも、これは認知帯域を分断し、行動の手がかり（自信の変化、躊躇のパターン）が断片的な技術メモのために犠牲になります。結果？採用マネージャーの大半が重要な証拠を見逃していると認めるような、歪んだ評価データとなります。話の上手な候補者が優位に立ち、技術専門家が「コミュニケーション能力が低い」と誤って評価されます。

2. 単一言語によるグローバル採用の制約

グローバル人事リーダーは避けられない現実に直面しています：スペイン語やドイツ語の面接を英語のみの評価システムで行うことは、危険な妥協を強いられます。現在の単一言語ツールの寄せ集めは、システム上の欠陥を生み出します：

• 評価の分断：技術評価が言語の壁で分断され、候補者間の公平な比較ができない
• ワークフローの阻害：プラットフォーム間の絶え間ない切り替えが採用の帯域を消費
• 意思決定の遅延：手動翻訳のボトルネックが国際採用サイクルに追加の営業日数を要する

3. コンプライアンスの死角

人事チームは知らずに法的リスクを蓄積しています。候補者が住所や健康データに言及する未編集の面接を保存することは、GDPRに違反します。候補者が「ADHDの管理のために...」と何気なく話すことがADAリスクを生むこともあります。Zoomの「安全な」文字起こしでさえ、個人情報を何年も保持します。モルガン・スタンレーの3,500万ドルの罰金が証明したように、これは理論上の問題ではなく、アーカイブに潜む時限爆弾です。

1. コンテキスト認識インテリジェンス：考える実時間文字起こし

Cedarのリアルタイム文字起こしは単なる口述ではありません—それは適応型理解エンジンです。オンデバイスLLMを活用し、システムは会話のコンテキストを継続的に分析して解釈を動的に改善します：

1. インフラストラクチャ・アズ・コードのコンテキストを検出
2. 「プロビジョニング」→インフラストラクチャデプロイメントにマッピング
3. 「Crossplane」をKubernetesコントロールプレーンツールとして識別
4. 精密な文字起こしを出力：
   「Terraformによるインフラストラクチャプロビジョニングを実装；Kubernetesコントロールプレーン管理のためCrossplaneに移行」

• 業界用語に適応（医療/エンジニアリング/金融の専門用語）
• 曖昧なフレーズを面接後の確認用にフラグ付け
• 技術的概念間の意味的関係を保持

2. 17言語対応：翻訳の束縛からの解放

グローバル人材市場は言語的平等を求めており、強制的な英語化は不要です。Cedarのエンジニアリングされた言語主権は以下を実現します：

• ネイティブレベルの処理パイプライン：17言語（ドイツ語/スペイン語/日本語/中国語/アラビア語など）専用のNLPエンジンにより、意味を損なう中間翻訳層を排除。東京の候補者が「継続的インテグレーション」について話す場合、CedarのJapaneseプロセッサは直接「CI/CD implementation」のサマリーを出力—英語経由の近似ではありません。
• 妥協のないサマリー化：マドリッドの候補者とミュンヘンの候補者との技術面接は、どちらもレポート目的の面接フィードバック作成を容易にする英語のサマリーを生成できます。

3. データ主権：重要なストレージの二分法

Cedarは利便性とセキュリティの間の偽りの選択を、設計されたストレージの二重性によって否定します：

• ローカルモード： デバイス上にのみ存在する秘密のノートを作成。会議は文字起こしとサマリー化のためにクラウドで短時間処理されますが、保存されることはありません。秘密のノートはプライベートに保たれ、オフラインでもアクセス可能です
• クラウドモード： エンドツーエンドの暗号化されたデータ転送を備えたゼロトラストボルト（顧客所有VPC向け）