Mira の仕組み
Mira は推論ベースの検索モデル MRE（Mira Reasoning Embedding）で、暗黙的な採用基準を理解します。役割を説明し、理想の候補者プロフィールを確認すると、Mira が検索・推論を行い、ランク付きの候補者プールを届けます。検索の内容に応じて Agent Team を投入します。
Mira がすべての検索をリードし、必要な場面ではチームメンバーを呼び込み、判断はあなたに戻します。あなたは役割を説明し、優れた候補者像を確認します。検索・推論・マッチングは Mira が行い、あなたは結果を確認します。ワークフローをステップごとに説明します。
ニーズを説明する
職務内容を入力する、JD を貼り付ける、インテークミーティングのメモをアップロードする、または役割を自然言語で説明します。Mira は暗黙的な条件を理解するため、正式な検索構文は必要ありません。
Mira が理想の候補者プロフィールを提案する
検索の前に、Mira は全体像を把握します。重要な詳細が不足していたり曖昧な場合、Mira は短い確認フォームを表示してあなたと一緒に要件を確認するため、検索は正しいターゲットに狙いを定められます。その後 Mira はブリーフを補完し、検索の構造化サマリーである 理想の候補者プロフィール を 3 つのリストで提案します：Must-Have Requirements、Nice-to-Have、Avoid。インテークとプロフィールの作成は、ビルトインの Skill が担います。
プロフィールを確認・承認する
理想の候補者プロフィールはあなたが編集できます。3 つのリストを自由に調整してください。Must-Have を追加する、何かを Nice-to-Have に移す、競合他社を Avoid に加える、といった具合です。その後 Search を選べばそのまま承認でき、先に編集してから検索することもできます。Mira は確認後にのみ検索を開始するため、あなたが設定した基準に沿って検索が実行されます。これらの条件が結果にどう影響するかは、Mira が要件をどう読み取るか をご覧ください。
Mira が検索を実行する
確認が完了すると、Mira が作業を開始し、検索が複雑な場合は Agent Team を投入します。検索はループ形式で進み、推論ベースの検索（MRE）を土台としています。Mira が多くのソースを横断して検索し、signal を浮かび上がらせ、見つけた内容を推論し、次にどこへ進むか、つまり掘り下げを続けるか、検索戦略やソースを変えるかを判断します。その後、キーワードマッチングではなく、各候補者を確認済みプロフィールと照合・評価します：
- 「5 年以上の経験」：キャリアタイムラインから計算します。
- 「ゼロからイチの経験」：アーリーステージの事業構築と解釈します。
- 「上場企業出身」：組織のコンテキストから推論します。
候補者プールが届く
以下を備えた、厳選された候補者プールを受け取ります：
- 候補者の氏名・現職・会社・所在地。
- 直近の職歴。
- マッチ説明：候補者があなたの必須条件にどう合致するかを、基準ごとに示します。
- 最終学歴。
- 連絡先情報：LinkedIn はデフォルトで表示され、メールと電話は メールを取得 または 電話を取得 をクリックするとオンデマンドで開示されます（開示のたびにクレジットを消費します）。
- ダウンロード可能なデータファイル。
イテレーション
会話を続けます：
- 追加の候補者を依頼する。
- 条件を調整する（「アムステルダムも含めて」「スタートアップ出身を優先」など）。
- 別の役割で新しい検索を開始する。
各タスクはサイドバーに保存され、いつでも見返すことができます。