> ## Documentation Index
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# ヒントとベストプラクティス

> Mira の Sourcing 機能を最大限に活用するための実践的なアドバイス。

## Mira に役職をどう描写すればよいですか？

フォーム入力だと思わないでください。仲間のリクルーターに説明するように役職を描写しましょう：

> 「B2B SaaS のプロダクトマネージャーが必要です。Series A-B の会社での経験があると理想的です。顧客と話せて、データにも深く入れる人。ロンドン在住か、移住可能な人。」

この自然なブリーフィングスタイルは、箇条書きの正式な JD よりも Mira に多くのコンテキストを提供します。

## 暗黙の条件とは何で、なぜ重要なのですか？

普段頭の中にとどめておくか、リクルーターに口頭で伝えるようなことこそが、Mira をキーワード検索と差別化するものです：

* 「ハイパーグロースを経験した人」。
* 「規制産業での経験がある」。
* 「大きなチームなしで自立して動ける」。
* 「カオスなアーリーステージ環境で活躍できるタイプ」。

Mira Reasoning Embedding はこれらの暗黙のパターンに合致するバックグラウンドを持つ候補者を浮かび上がらせます。

## 最初の検索で完璧を目指すべきですか、それとも絞り込みで改善できますか？

絞り込みで改善しましょう。最初の検索が完璧である必要はありません。一般的なワークフロー：

1. **ラウンド 1**：コア要件を説明、オープンに保つ。
2. **レビュー**：候補者プールを見て、誰が強く誰がそうでないかのパターンに気づく。
3. **ラウンド 2**：「山田花子さんのように、決済業界の経験がある候補者をもっと」。気に入った人物ではなく、気に入ったスキルに焦点を当てる。
4. **ラウンド 3**：地域、シニアリティ、企業タイプを微調整。

各ラウンドは会話コンテキストの上に構築されます。Mira はすべてを記憶しています。

## チームで候補者プールを共同利用できますか？

はい。候補者プールのデータファイルをダウンロードして共有できます：

* **Hiring Manager**: アウトリーチ前に候補者をレビューしてもらう。
* **チームメンバー**: 候補者へのアウトリーチをチームで分担。
* **ATS / トラッキングシート**: トラッキングとタレントパイプライン管理のためにインポート。

## 評価基準を見た後に LinkedIn もチェックすべきですか？

はい。評価基準は素早い概要を提供しますが、LinkedIn プロフィールには追加の signal が含まれることが多いです：

* 投稿や記事（ソートリーダーシップ）。
* 同僚からの推薦（ピアバリデーション）。
* アクティビティパターン（積極的に転職活動中か）。
* 共通のつながり（紹介の可能性）。

## 複数の役職を 1 つのチャンネルでまとめて扱うべきですか？

いいえ。異なる役職には別々のチャンネルを作成しましょう。会話が集中し、後で検索を再確認するのも容易になります。「バックエンドエンジニアを見つけて」と「デザイナーも見つけて」を同じチャンネルに混ぜないでください。

## チャンネルを後から再開できますか？

はい。チャンネルは削除するまでサイドバーに残ります。翌日戻って「この条件に合う新しい候補者はいる？」や「別の角度で試そう。現在コンサルティングファームにいる候補者に絞って」と言えます。Mira は中断したところからそのまま再開します。


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