Acedlyは本当にLockeraより速いのか?

Acedlyはコンシューマーハードウェアで測定された約98msの中央値エンドツーエンド遅延を公開しており、方法論は製品ページで詳しく説明されています。2026年中盤時点で、Lockeraは「リアルタイム」と「1秒未満」の応答を宣伝していますが、公開された方法論を用いた検証済みエンドツーエンド中央値は公開していません。これはLockeraが遅いという意味ではなく、実際がどのくらい速いのか教えられないということです。高ステークスのインタビューの前に、友人にスクリプト化された質問を読んでもらい、両製品をストップウォッチで自分で計測してください; マーケティングではなくストップウォッチを信頼してください。

どちらがより多くのミーティングプラットフォームをサポートしているのか?

Acedlyは8つのプラットフォーム(Zoom、Teams、Google Meet、Webex、Lark/Feishu、Amazon Chime、Coderpad、HackerRank)の検証済みリストを公開しており、各プラットフォームの最新再検証日付が記載されています。2026年中盤時点で、Lockeraの公開資料は「すべての主要なミーティングプラットフォーム」の広範なカバレッジを主張していますが、プラットフォーム別の検証リストは公開していません。インタビューがほぼZoom、Teams、またはGoogle Meetである場合、両製品があなたをカバーする可能性が高いです。Webex集約的なエンタープライズループ、Amazon Chimeラウンド、またはByteDanceのFeishuインタビューがある場合、Acedlyの命名検証がより安全な選択肢です — Lockeraがそこで絶対に失敗するからではなく、候補者として生のテストなしに簡単に検証できないからです。

価格: どちらが安いのか?

Lockeraは歴史的にこのカテゴリーの低価格オプションとして自分自身を位置づけており、短く集約された転職活動にとって正当な利点です。Acedlyは月額の固定サブスクリプションを運営しており、トークンごとまたは分ごとのメータリングはなく、実際の通話の前にテストするために使用できる無料スターティングティアがあります。ティア構造とトライアルウィンドウはこのカテゴリーで変わるため、現在の状態について両方のサイトを確認してください。正直なフレーミング: 入口価格が支配的な制約要因である場合はLockera; 公開された検証とルーティングを価格差より重視する場合はAcedly。

AcedlyとLockeraの両方を使用できるのか?

技術的にはそうです — それらは独立したデスクトップアプリであり、競合しません — しかし実際には、ライブ通話中に2つのリアルタイムcopilotを同時に実行すると、認知的過負荷が生じます。copilotのポイントは、聞くことで注意を解放することであり、2つのスクリーン間で選択させることではありません。1つを選び、実行し、実際のインタビューの前にストップウォッチでテストしてください。両方を評価したい場合は、採用担当者の通話ではなく、練習ラウンドで行ってください。

非英語インタビューではどちらが優れているのか?

Acedlyは命名言語リストを公開しています: 同じ精度バーでの30以上の話言語であり、インタビューで最も使用されているのは英語、標準中国語、広東語、日本語、韓国語、スペイン語、ポルトガル語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、オランダ語、ヒンディー語、ベトナム語です。Deepgram、AssemblyAI、Whisper Turboを横断するルーティングは言語ごとであり、結果は一貫しています。Lockeraの公開資料は一般的な用語で多言語サポートを説明していますが、私たちが知る限り、命名リストまたはプロバイダスタックは公開していません。英語のみのインタビューの場合、これを同等として扱ってください。任意の非英語ラウンドの場合、Acedlyの公開カバレッジはより保守的な選択です。

画面共有時に、どちらがより「隠密」なのか?

両製品はほぼ確実に同じOSレベルのメカニズムを使用しています — macOSではNSWindowSharingNone、WindowsではSetWindowDisplayAffinity(WDA_EXCLUDEFROMCAPTURE)。フラグは数行のコードです; 重要なのは、各プラットフォームのキャプチャAPIの更新後の検証周期です。Acedlyは8つの各プラットフォームの最新再検証日付を公開し、主要なZoom、Teams、またはWebexクライアントが出荷されるたびにテストを再実行します。2026年中盤時点で、Lockeraは同等の周期を公開していません。これは、確認された機能ギャップではなく、透明性ギャップです。いずれかの製品を検証する正しい方法は同じです: 友人とドライラン Zoom通話を行い、画面を共有し、手動でアシスタントが表示されないことを確認してください。

比較13 min read

Acedly AI vs Lockera: どちらのリアルタイム AI インタビューツール？ (2026)

Acedly AI と Lockera：ライブ面接中の検出不可能な AI 支援を約束する両者を正直に比較。遅延・プラットフォーム対応・言語サポート・各ツールの実力。Acedly チーム作。

Devon Park

Head of Research, Acedly

December 6, 2025に公開

TL;DR

Acedly と Lockera は同じカテゴリに属しています。ライブインタビューのためのリアルタイムで検知不可能な AI コパイロットで、似たようなコアプロミスを展開しています。両者の大きな違いは透明性です。Acedly は検証済みのエンドツーエンド中央値レイテンシ（約 98 ミリ秒）、明確な 8 つのプラットフォームリストと再検証の頻度、言語別精度階級を公開しています。一方、2026 年中盤時点での Lockera の公開マーケティングは、より志向的でより具体的ではありません。Lockera はシンプルさで優れていることが多く、安価なオプションとして引き合いに出されることがよくあります。このページは Acedly チームによって作成されています。私たちは立場を持っており、Lockera の方が良い選択肢である場所について正直に述べます。

Acedly と Lockera の実態

Acedly と Lockera はどちらもリアルタイム AI インタビューコパイロットです。デスクトップアプリで、ライブ Zoom または Teams 通話を聞き、インタビュアーをリアルタイムで文字起こしし、あなたの履歴書とジョブディスクリプションに基づいた回答案を作成し、画面共有時にインタビュアーが見えないサーフェスにその回答をレンダリングします。このカテゴリはおおよそ 3 年前からあり、Final Round AI が認知度で最も大きなブランドであり、競合するコパイロットの長い尾があります。Acedly と Lockera は、候補者が互いに直接評価する 2 つの製品です。

両製品は同じ問題を解決します。採用担当者はビデオ通話上にいて、候補者の 2 番目のスクリーンは彼らには見えず、リアルタイムコパイロットはその非対称性をテレプロンプターに変えます。どちらも 1 秒未満の応答、スクリーン共有に表示されないようにアシスタントが見えない OS レベルの capture 除外、候補者自身の資料に基づいた根拠付けを約束しています。マーケティングページは多くの場所で交換可能です。それが正確に、このような比較を書く価値がある理由です。

違いはランディングページに収まらない部分にあります。各製品がレイテンシをどのように測定するか、実際に検証されたどのくらい多くのプラットフォームがあるか、言語カバレッジがどの程度透明か、そして回答ルーティングロジックがどの程度単一モデルと対比してルーティングされたシステムか。以下、それぞれを詳しく見ていきます。

レイテンシ：エンドツーエンド対モデルレイテンシ

レイテンシはこのカテゴリで最も引用される数字であり、最も簡単に悪用される数字です。ベンダーが報告できる 2 つの非常に異なる数字があります。

モデルレイテンシ — アシスタントのプロンプトが送信されてから言語モデルから最初のトークンが到着するまでの時間。よく「1 秒未満」または「500 ミリ秒以下」と引用されます。これは主にどの API を呼び出すかに依存します。
エンドツーエンドレイテンシ — インタビュアーが質問を終了した時点（最後に話された音節）から候補者の隠されたサーフェスに回答の最初の単語が表示されるまでの時間。これには、音声キャプチャ、ストリーミング音声テキスト化、発話終了検出、プロンプトアセンブリ、モデル推論、およびレンダリングが含まれます。

実際の Zoom 通話に座っている候補者にとって、重要なのはエンドツーエンドレイテンシだけです。約 250 ミリ秒を超える何かは目立つ沈黙を作成します。500 ミリ秒を超える何かと採用担当者は明らかに先に進んでいます。

Acedly は消費者向けハードウェアで測定された約98 ミリ秒の中央値エンドツーエンドレイテンシを公開しており、方法論はプロダクトページに記載されています（M2 MacBook、fiber Wi-Fi、スクリプト化された質問セット、発話終了から最初のレンダリングトークンへの秒表による計測）。2026 年中盤時点での Lockera の公開マーケティングは「リアルタイム」と「1 秒未満」の応答を強調していますが、当社の知識では、記載された方法論を持つ検証済みのエンドツーエンド中央値を公開していません。これは Lockera が遅いということではありません。これは、それが実際に何であるかをあなたに伝えることができないということを意味します。どちらの製品も信頼する前に秒表で両製品をストップウォッチしてください。

ステルスとスクリーン共有検証

Acedly と Lockera はどちらも自分たちをスクリーン共有では検知不可能として説明しており、どちらもおそらく同じ OS レベルのメカニズムを使用してそこに到達しています。macOS では NSWindowSharingNone、Windows では SetWindowDisplayAffinity(WDA_EXCLUDEFROMCAPTURE) です。フラグ自体は数行のコードですが、重要なのは、プラットフォームの capture API 更新後に製品が実際に再検証されているかどうかです。

Acedly は、8 つのプラットフォームのそれぞれについて最新の再テスト日を含むプラットフォーム別のステルス検証テーブルを公開し、Zoom、Teams、または Webex クライアントの主要な更新が出荷されるたびにテスト頻度を再実行します。Lockera は、その公開マーケティングに基づいて、主要プラットフォーム全体で検知不可能性を掲げていますが、検証の頻度またはプラットフォーム別の日付リストを公開していません。これは Lockera の製品の欠陥ではありません。これは透明性のギャップです。1 月に Zoom で機能していた capture 除外フラグは、4 月にクライアント更新後に静かに壊れることができます。公開された再検証がないと、候補者がそれを知る方法がありません。

実践的なアドバイスはレイテンシの場合と同じです。高いリスクのあるインタビューの前に、ドライランを実行してください。友人と Zoom（または Teams または Meet）通話を開始し、実際のインタビューの場合と同じようにスクリーンを共有し、アシスタントが表示されないことを手で確認します。選択した製品でこれを実行します。マーケティングページではなく、ドライランを信頼してください。

プラットフォームカバレッジマトリックス

ここが2つの製品間のギャップが最も具体的である場所です。Acedlyの製品ページは、それぞれに「Verified」バッジが付いた8つのプラットフォームをリストアップしています。Lockeraのマーケティングはより具体性に欠け、名前付きリストなしに「すべての主要なミーティングプラットフォーム」の広いカバレッジを謳っています。下の表は、2026年半ばのLockeraの公開資料の最善の解釈を使用しています。Lockeraが明示的にプラットフォーム名を述べていない場合、推測するのではなく未確認としてマークしています。

プラットフォームカバレッジ: Acedly vs Lockera (2026年半ば)

Feature	Acedly	Lockera
Zoom	Verified、リリースごとに再テスト済み	主張（公開されている検証日なし）
Microsoft Teams	Verified、リリースごとに再テスト済み	主張（公開されている検証日なし）
Google Meet	Verified、リリースごとに再テスト済み	主張（公開されている検証日なし）
Webex	Verified、リリースごとに再テスト済み	明示的には名前が付けられていない
Lark / Feishu	Verified — ByteDanceおよびAPACループにとって重要	明示的には名前が付けられていない
Amazon Chime	Verified — Amazonループにとって重要	明示的には名前が付けられていない
Coderpad	Verified、画面上のエディターを読み取り	明示的には名前が付けられていない
HackerRank	Verified、画面上のエディターを読み取り	明示的には名前が付けられていない
LeetCode (live pair)	Verified	明示的には名前が付けられていない

インタビューの大部分がZoom、Teams、またはMeetで行われている場合、両方の製品があなたをカバーする可能性が高いです。Amazonループ、ByteDance Feishuラウンド、またはWebex中心のエンタープライズインタビューがある場合、Acedlyの公開された検証リストはより安全な選択です。正直なところ、これは透明性のギャップであり、必ずしも能力のギャップではありません — LockeraはおそらくWebexで問題なく機能しますが、候補者としはテストなしでそれを簡単に検証することはできません。

音声言語とプログラミング言語のカバレッジ

Acedlyは、名前付きの単一バーカバレッジリストを公開しています：同じ精度で30以上の音声言語、インタビューで最も使用されるのは英語、Mandarin、広東語、日本語、韓国語、スペイン語、ポルトガル語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、オランダ語、ヒンディー語、およびベトナム語です。プロバイダースタック — Deepgram、AssemblyAI、Whisper Turbo — は名前が付けられており、Acedlyは言語ごとにそれらの間をルーティングするため、結果は一貫しています。プログラミング言語のカバレッジも同じ方法で実行されます：1つの生成品質で30以上の言語、インタビュアーが最も要求する12個を含む（Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、Go、Rust、Kotlin、Ruby、SQL、PHP、Scala）およびElixirやOCamlなどのより一般的でない選択肢。

Lockeraの公開資料は、多言語サポートを一般的な用語で説明していますが、私たちが知る限りでは、名前付きカバレッジリストまたはプロバイダースタックを公開していません。英語でのインタビューでは、このギャップはおそらく重要ではありません — 両方の製品はおそらく良い性能を発揮するでしょう。Mandarinの行動面接ラウンド、日本語のシステム設計通話、またはスペイン語と英語の間でコードスイッチングするリクルーターの場合、名前付きカバレッジと*一般的な「多くの言語をサポート」*の違いは、ツールを信頼することと通話中に発見することの違いです。

英語だけでインタビューしている場合は、このセクションを同点として扱ってください。非英語でインタビューしている場合は、Acedlyの公開されたカバレッジはより保守的な選択です。

マルチモデルルーティング対単一モデル

行動質問、LeetCodeスタイルのコーディング質問、およびシニアシステム設計ラウンドは、言語モデルのための3つの異なる問題です。行動回答は簡潔さとSTARスタイルの構造に報酬を与えます。コーディング回答は制約の下での段階的な推論に報酬を与えます。システム設計回答は大きなコンテキストウィンドウを保持し、トレードオフのツリーを生成することに報酬を与えます。

Acedlyは、トランスクリプトから検出された質問の種類に基づいて、GPT、Claude、Gemini、およびDeepSeekの間をルーティングしています。ルーティングは製品の一部であり、候補者が管理する必要のある設定ではありません。2026年半ばの時点でのLockeraの公開マーケティングは、マルチモデルルーティング主張をしていません — 私たちの読みは、それが単一の主要モデルに対して動作していることですが、修正を歓迎します。ほとんどのインタビューラウンドでは、単一の有能なモデルで十分です。ルーティングが重要な場所は、長く複雑なラウンド — Claudeの深さとGPTの構造の違いが明白になる60分のシステム設計ループです。

これは機能ギャップであり、取引破棄ではありません。インタビューパイプラインがほとんど行動的で短い技術ラウンドである場合、単一モデルで十分です。シニアエンジニアリングまたはプラットフォームロール向けにインタビューしている場合、ラウンドが長く建築的になると、ルーティングは支払う価値があります。

価格比較

このカテゴリーの価格は頻繁に変わるため、読むまでに変わる可能性のある数字を固定するのではなく、形状を説明します。

Acedlyは、トークンごと、分ごと、または通話ごとのメータリングなしで定額月間サブスクリプションを実行しています。価格は価格です。インタビュー週間中により多く使用しても、それ以上の費用はかかりません。実際の通話前にテストするのに十分な無料の開始層があります。
Lockeraは歴史的に自分自身をこのカテゴリーの低価格オプションとして配置しており、仕事探索が短く、使用が集中している場合、それは正当な利点です。階層構造とトライアルウィンドウは変更されています。現在の状態についてはLockeraサイトを確認してください。

正直なところ、コストが支配的な制約であり、仕事探索が2週間の集中的なインタビューである場合、Lockeraの低い入場価格は本当の勝利です。複数月の検索にわたってプロダクトを使用する予定がある場合、またはAcedlyの透明性/検証を価格ギャップよりも重視する場合は、計算が反転します。

オンボーディングと UX

Lockera は一般的により単純なオンボーディングフローを提供しています — サインアップから最初のセッションまでのステップが少なく、履歴書と職務記述のグラウンディング設定もシンプルです。これは実質的な利点であり、我々はそれを認めます：インタビューの前夜にコパイロットをインストールする候補者は、20分ではなく5分以内にセッションを開始したいと考えているからです。

Acedly のオンボーディングはステップが多いです。設定すべき項目が多いからです：どの音声テキスト変換プロバイダを優先するか、どの質問タイプにどのモデルをデフォルトにするか、どのプラットフォームを有効にするか、履歴書と JD がどのようにセッションをグラウンドするか。これらの大部分は合理的なデフォルト設定で実行されますが、設定の範囲はより広いです。トレードオフは明確です — Acedly はルーティングと検証の制御を望んでいることを前提としており、Lockera は高速な開始を望んでいることを前提としています。これらの選択肢を目に見える形にしたくない場合は、Lockera がより適しています。

Acedly を選ぶべき場合…

公開された、検証済みエンドツーエンドレイテンシの数値を、明記された方法論とともに求めている。
あなたのインタビューが Webex、Lark/Feishu、Amazon Chime、Coderpad、または HackerRank に対応している。
英語以外の言語でインタビューを行い、一般的な主張ではなく、言語ごとの具体的な精度レベルを求めている。
シニアエンジニアリング、プラットフォーム、またはアーキテクチャロールを対象としており、行動的/コーディング/システム設計ラウンドのマルチモデルルーティングが追加設定に値する。
シンプルさより 透明性を重視している — 公開された方法論、公開されたプラットフォームリスト、公開されたモデルルーティング。

Lockera を使用するべき場合…

最もシンプルなオンボーディング を求めており、短期間の集中的なインタビュー期間でこの製品を使用する予定がある。
インタビューがほぼ完全に Zoom、Teams、Google Meet 上で、英語で、かなり標準的なラウンドに対して行われている — Lockeraの公開カバレッジのギャップがあなたに悪影響を与える可能性は低い。
コストが支配的な制約要因 であり、Lockeraの価格設定が実際に使用するティアでAcedlyより大幅に安い。
モデルルーティング、言語ティア、またはプラットフォーム別検証について考える必要も望みもない — Zoomで動作し、邪魔にならないcopilotを望んでいる。