従来の適性検査の多くは、個人の能力や性格を「測定」し、基準に達しているかを確認するためのものでした。一方、ミツカリは「受検者」と「自社（組織・社員）」のデータを掛け合わせ、「その人が自社の社風や現場のメンバーと合うかどうか」をAIが判定します。採用だけでなく、配属や離職防止といった「入社後のマネジメント」に直結する点が大きな特徴です。

他社ツールが個人の性格を記述するにとどまるのに対し、ミツカリは「自社との類似度」を1〜100のスコアで算出します。

既存社員のデータと比較することで、「全社」「部署」「上司」という多層的なレイヤーでの相性を可視化。主観に頼らない「科学的な見極め」により、ミスマッチによる早期離職を大幅に低減します。

適性検査を採用時の合否判断だけで終わらせず、入社後のマネジメントインフラとして機能させます。

診断結果には、その人に合った「褒め方」「伝え方」「期待される役割」などのマネジメント・アドバイスが含まれます。現場の管理職がそのまま活用できるアウトプットにより、組織全体の生産性を向上させます。

受検時間はわずか約10分。受検者の負担を最小限に抑えつつ、高い分析精度を維持しています。

心理学の世界的標準「ビッグファイブ」をベースに、日本のビジネスシーンに特化した設問設計（全72問）を行っています。受検者の心理的障壁を下げ、受検辞退を防ぎながら、信頼性の高いデータを回収可能です。