# 検索フィルターと条件

Source: https://docs.mira.day/ja/docs/agent-sourcing/search-filters-and-criteria

> Mira におけるハードフィルターと AI 条件の違いを理解しましょう。



Mira に役職を説明すると、要件は 2 つの方法で処理されます：**ハードフィルター** と **AI 条件**。この違いを理解することで、より良い説明を書き、より正確な Shortlist を得られます。

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ハードフィルター vs. AI 条件 [#ハードフィルター-vs-ai-条件]

|          | ハードフィルター             | AI 条件                             |
| -------- | -------------------- | --------------------------------- |
| **機能**   | 候補者を厳密に含めるまたは除外。     | ランキングとマッチングスコアに影響。                |
| **例**    | 勤務地、言語、最低経験年数。       | 「スタートアップ気質」「ゼロから構築した経験」、企業タイプの希望。 |
| **動作方式** | バイナリ, 候補者は通過するかしないか。 | グラデーション, 適合度に応じてスコアリング。           |
| **使いどき** | 譲れない必須条件。            | 柔軟性を許容する強い希望。                     |

ハードフィルター [#ハードフィルター]

候補者が必ず満たす必要がある条件です。ハードフィルターに合致しない候補者は Shortlist に表示されません：

* **勤務地**：「ベルリン在住必須」, ベルリン在住の候補者のみ。
* **言語**：「ドイツ語必須」, ドイツ語話者のみ。
* **最低経験**：「5 年以上」, それ未満は除外。

AI 条件 [#ai-条件]

Mira Reasoning Embeddingが推論で評価する希望条件です。これらの条件に合致する候補者はより高くランクされますが、部分的に合致する候補者も表示される場合があります：

* **企業タイプ**：「高成長スタートアップ出身が好ましい」, スタートアップ経験者がより高くランクされるが、他の環境の優秀な候補者も表示。
* **暗黙の資格**：「ゼロからチームを構築した経験」, MREがキャリア全体からリーダーシップパターンを探す。
* **文化的シグナル**：「タフで実行力がある」, MREがこれらの資質を通常育む環境出身の候補者を特定。

確認フォームでの使い分け [#確認フォームでの使い分け]

初期入力後に Agent が確認フォームを生成する際、入力された要件をハードフィルターと AI 条件に分類しています：

* **シニアリティレベル** → 選択に応じてハードフィルターまたは強い AI 条件を設定。
* **候補者数** → 検索範囲をコントロール。
* **企業タイプの希望** → ランキング用の AI 条件を設定。

ヒント [#ヒント]

* **ハードフィルターは少なめから始める。** 最初の Shortlist を見てからいつでも絞り込めます。最初からフィルターをかけすぎると、優秀な候補者を除外してしまう可能性があります。
* **「あれば嬉しい」条件には AI 条件を使う。** 「スタートアップ出身必須」ではなく「スタートアップ出身が好ましい」とすれば、予想外のバックグラウンドの優秀な候補者を発見できるかもしれません。
* **会話で絞り込む。** 結果を見た後、Agent に「スタートアップ出身の候補者だけ表示して」と伝えて条件を厳しくしたり、「エンタープライズ出身も含めて」と緩めたりできます。