何に集中し、何をやらないか。4月から6月の9週間で「月100ポジション処理能力の証明」と「トラストスコアの実装」を達成し、2026年12月のSeries Aへの道筋を確定させる。
現在地と目的地を確認する。
この9ヶ月で「採用プロダクトとして機能することの証明」と「投資家が信頼できるデータの蓄積」を同時に達成しなければならない。エンジニアリングはHiromu一人。営業クローズはKeitaが主軸。リソースは限られている。何に集中するかを明示しなければ、9ヶ月後に何も証明できていないままSeries Aを迎えるリスクがある。
以下の5点は、2026年12月のSeries A調達の「前提条件」として投資家に提示している数字・機能と直接連動している。
| KPI | 現状（4月初旬） | 目標（6月末） | Series A条件との関係 |
|---|---|---|---|
| MRR | $12,700 | $25,000以上 | 7月黒字化 → Dec $2M ARR ペースに乗る |
| 採用フロー自動化 | 4/10 完成 | 10/10 完成 | 月100ポジション処理能力の証明 |
| トラストスコア | 未実装 | 3層すべてLive | デックに「Trust Score live = Series A close」と明示 |
| タレントプール | 3,000名 | Indeed API連携後・拡大中 | データ資産 = 競合優位の源泉 |
| HP（blucor.ai） | 未リリース | 本番稼働 | オーガニック流入からのMRR貢献開始 |
以下は「後回し」ではなく、このフェーズではやること自体が間違いという判断。いかなる理由があっても4〜6月は着手しない。
WorkHistory APIとは、Blucorのタレントプールデータを外部企業（雇用主・不動産・金融機関）にAPIで提供するビジネスモデルである。投資家への中長期アップサイドとして説明しているが、現在のタレントプール規模（3,000名）では市場価値がない。
EquifaxのWork Numberが年間$500Mを売れているのはデータスケールがあるから。Blucorが同じことができるのはタレントプールが最低でも10万人を超えてから。今APIを開発しても売り先がない。
Hiromuの開発リソースが分散し、4月末の「フロー8/10完成」という公約が達成できなくなる。
ブルーカラーワーカーのトラストスコアをローン審査・賃貸審査・クレジットスコアの代替として使う構想はBlucorのPhase 3であり、投資家へのビジョンとして語っている。しかしこれはあくまでビジョン。今のフェーズで設計・着手する理由は何もない。
FCRA（公正信用報告法）、ECOA（機会均等信用法）等の規制整理だけで数ヶ月かかる。
未来の夢に今の現金とエンジニアリング時間を消費し、黒字化・Series A両方に間に合わなくなる。
求職者専用アプリは将来的に重要な投資になりうる。しかし今のフェーズは雇用主側（B2B）でMRRを積み上げることが最優先。
B2B側の方程式が証明できていない段階で求職者向け製品に投資することは、2つの顧客セグメントを同時に解くという最も難しい問題を自ら作り出すことになる。現時点の求職者接点は「Hopeからのアウトバウンド電話」で十分機能しており、この方式の強化が先決。
開発工数の分散。Seed段階では一方のセグメントへの集中が生存条件。
Daikin・Itochu・TTSから個別の機能追加要望が出てくる可能性がある。これに個別対応することは、SMBにも展開できない「受託開発」化を意味する。
Blucorの競争優位は「同一プロダクトをSMBからエンタープライズまで横展開できること」にある。1社のための機能を作ると、その分だけプロダクトが複雑化し、他社への展開コストが上がる。顧客要望はヒアリングするが、実装するのは複数社に共通する課題の場合のみ。
プロダクトの分岐・複雑化。スケールするプロダクトとスケールしない受託開発の境界線を越えてしまう。
自動化とは「現在うまくいっている手動オペレーションを人間なしで再現すること」。うまくいっていないプロセスを自動化しても間違いを大量生産するだけ。
今のフェーズは、Keitaが手動でやっている営業プロセスの中で「何が刺さっていて何が刺さっていないか」を明確にする期間。その結果を持って7〜9月に自動化設計に入る。
間違ったプロセスの高速化。学習フェーズをスキップすると、後からの修正コストが非常に高くなる。
米国ブルーカラー採用市場での「方程式」（誰に・何を・いくらで・どのように売るか）がまだ完全には証明されていない。この段階で他の地域市場に目を向けることは、現在の市場での集中度を下げるだけ。
なお、メキシコはBPO（電話オペレーター）コスト削減のための活用であって市場開拓とは異なる。これは継続する。
1つの市場で成功する前に複数市場に広げると、どこでも浅くなる。Seed段階での市場分散は致命的。
投資家向けナラティブ上、「Mira」という固有名詞は廃止し、採用後チェックインもHopeの機能として一本化する方針が確定している。これはデック全体の一貫性を保つための判断。
HopeとMiraの2製品体制でマーケティング・営業・開発のリソースが分散することを防ぐ。採用後チェックイン機能はHopeの一機能として引き続き強化するが、Miraとして独立したロードマップは作らない。
投資家ナラティブの混乱。「Hope一本」で語ることがデックと実態の整合性を保つ唯一の方法。
Section 2で生まれたリソースを、以下3領域に全集中させる。
主担: Hiromu（開発） ／ 補: Keita（Indeed API申請）
Blucorが「月100ポジション処理できる」ことを証明するための最重要開発課題。Series Aデックに「April 30: 8/10 live → July 2026: 10/10 automated, 100 positions/month」と明記しており、これは投資家への約束である。
| # | ステップ名 | 内容 | 状態 | 期限 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Outreach | 候補者へのアウトバウンドリーチ | 完成 | — |
| 02 | Hope Call | AIによる電話スクリーニング | 完成 | — |
| 03 | Scoring | スクリーニング結果のスコアリング・ランキング | 完成 | — |
| 04 | Hope Check-in | 採用後フォローアップ（Day1/Week1/Month1） | 完成 | — |
| 05 | Scheduling | 面接日程調整の自動化 | 開発中 | 4月30日 |
| 06 | Feedback Loop | 不採用理由の学習・候補者の再提案 | 開発中 | 4月30日 |
| 07 | Fee Collect | 成果報酬の自動請求・回収 | 開発中 | 4月30日 |
| 08 | JD Polish | 求人票の自動最適化 | 開発中 | 4月30日 |
| 09 | Indeed API | 求人一括掲載の自動化 | 未着手 | 5月中旬 |
| 10 | Contract Auto | 契約手続きの自動化 | 未着手 | 5月末 |
なぜこれが売上に直結するか：Step 7（Fee Collect自動化）が完成すると成果報酬の回収漏れと遅延がなくなる。Step 9（Indeed API）が完成するとポジション開拓コストが下がりタレントプール拡大速度が上がる。10/10完成時点で「月100ポジション = MRR $100K以上の処理能力」が生まれる。
主担: Hiromu（開発） ／ データ設計確認: Keita
トラストスコアは「Blucorのデータがリアルタイムで生きている」ことを証明する仕組みであり、競合との差別化の核心。現在「未実装」の状態。デックには「Trust Score live = Dec 2026 Series A closes」と明示しており、これが調達条件の一つ。
L3が最も価値が高い。「この人は面接に来るか」「入社後に定着するか」という予測に直結するデータであり、IndeedにもLinkedInにもリクルーターにも存在しない。これがBlucorのデータ資産の核心。
| # | 実装内容 | 難易度 | 目標期限 |
|---|---|---|---|
| L1 | Preference Dataの月次更新 | 低 — 既存Hope会話フローに確認を追加 | 5月上旬 |
| L2 | Credential Trustの構造化登録 | 中 — 外部連携（Checkr等）の費用対効果確認要 | 5月中旬 |
| L3 | Behavioral Trustの自動蓄積 | 高 — 採用データの構造化・スコアリングロジック設計が必要 | 5月末〜6月 |
なぜこれが売上に直結するか：トラストスコアが機能すると「スコアの高い候補者から先に面接する」という雇用主の判断精度が上がり、Blucorへの依存度（≒継続率）が高まる。さらに「生きているデータ」という差別化ポイントをプロダクトとして可視化でき、投資家への証拠になる。
主担: Keita（コンテンツ確定） ／ 実装: 開発チーム
現在の顧客獲得はKeitaのコールドコール・紹介・ネットワークが主軸。これはスケールしない。HPからのオーガニック流入を6月末までに軌道に乗せることが、7月以降のMRR加速の前提条件。
確定ページ構成（上から順）:
ナビ → Hero（信頼一行＋ロゴカルーセル） → Hiring Challenges → Solution（Hope） → Why Hope（4軸）→ Candidate Reviews（19件確定済） → Case Studies → Security → FAQ → Bottom CTA
AEO（AI検索最適化）の同時実施：ChatGPT・Perplexity等のAI検索で「AIブルーカラー採用」と検索したときにBlucorが出てくる状態を作る。追加コストはほぼゼロでHP実装時に同時対応できる。llms.txt設置・FAQの充実・スキーママークアップの3点を実施。
月次MRR目標と、それを達成するための主な根拠。
| 月 | MRR目標 | 主な根拠 |
|---|---|---|
| 4月末 | $18,000+ | Daikin trial継続（$2.5K）/ TCF価格交渉クローズ / Step 7 Fee Collect稼働 |
| 5月末 | $22,000+ | Indeed API稼働 → ポジション増加 / トラストスコアL1-L2稼働 / HP流入開始 |
| 6月末 | $28,000+ | フロー10/10完成 / トラストスコアL3稼働 / HP経由新規SMB獲得 |
| 7月 | 黒字化 | 月次コスト $40K との均衡。MRR $18〜19K が損益分岐点。 |
| 9月 | $60,000+ | Closer 2名体制（7月前倒し）/ 営業自動化Phase 3稼働 / Daikin 250P移行 |
| 12月 | $166,000（$2M ARR） | Series A調達条件。プロセス開始は9月。 |
以下5点について、YES / NO / 確認事項を決める。