外国人材の採用で、応募者とのやり取りと案内の文面を多言語でそろえる

処理の起点を決める

15分ごとの時間主導トリガーを基本にします。採用担当がシートに行を入れてから、遅くとも15分後には下書きができている状態にします。Apps Script のインストール可能なトリガーで作り、分の間隔を指定します。採用のやり取りは即時性がそこまで高くないため、これで十分です。

もう1つ、応募フォームの送信を起点にする経路を置きます。 応募フォームの回答がシートに入った時点で、受付の返信だけは自動で下書きを作ります。応募から最初の返信までの時間が長いと、他社に流れます。 公式の説明では、インストール可能なトリガーはAPIの呼び出しやスクリプトの実行では発火しません。フォームからの送信という、人の操作を起点にします。

失敗したときは、Google から通知のメールが届きます。 このメールが採用担当の共有アカウントに届くようにし、誰も見ないアドレスに設定しないでください。 下書きが作られていないことに気づかないまま、応募者を3日待たせる、という取りこぼしが起きます。

用語集を直したときに、過去の文面を作り直す経路は作りません。 すでに送った案内の訳を後から変えると、応募者の手元にある案内と食い違います。用語集の変更は、その日以降に作る文面から効かせます。

入力データを集める

募集要項シートが正本です。 賃金も労働時間も就業場所も、このシートの値を差し込みます。担当者が思い出しながら書いた値を使わないでください。 施設ごとに時給が違う法人では、ここがずれると全部がずれます。

用語集は、最初に80語から100語で足ります。 書類名（在留カード、住民票、雇用契約書、健康診断書）、職種名（介護職員、調理補助、客室清掃）、賃金の項目（基本給、時給、深夜手当、社会保険料、寮費）、選考の言葉（書類選考、面接、内定、入社日）。この4群を先に埋めます。 「決めた日」と「出典」の列も置き、公的な案内で使われている訳があるものはその訳に合わせます。

データの取得方法を決める

応募者の行： SpreadsheetApp でシートを開き、処理待ちの状態になっている行だけを読みます。全行を毎回読むと、応募者が増えたときに1回の実行の6分に収まらなくなります。 状態の列で絞り、1回の実行で処理する件数の上限を決めます。

母語の取得： 応募フォームで応募者自身に選んでもらいます。AIに推定させません。 国籍と母語は一致しないことがあり、推定を間違えると、読めない言語の案内が届きます。選択肢に「日本語で大丈夫です」も入れます。

募集要項と用語集： 実行のたびに読み直します。用語集が数百語を超えたら、応募職種に関係する行だけに絞って渡します。

リンク集： 手で管理します。公的な案内のURLは変わることがあるため、半年に1回、リンク先が開くかを担当者が確かめます。 ここを自動で拾いに行かせると、関係のないページが案内に入ります。

送信記録： 同じ応募者への過去の文面を渡し、前に伝えた内容と食い違わないかを後段で見ます。

AIへ渡す前に整形する

1. 用語集の当て込み … 原文の中の用語を、{{TERM:在留カード}} のようなタグに置き換えます。AIには「タグはそのまま残す」と指示し、後で各言語の訳に置き換えます。 訳をAIに任せず、表の値で確定させるためです
2. 労働条件の固定 … 賃金・労働時間・業務内容・就業場所を、募集要項シートの値でタグに置き換えます。{{FIX:賃金}} のようにし、AIが数値を書き換えられない形にします
3. 聞いてはいけない項目の点検 … 辞書に当たる語が原文にあれば、その時点で止めて担当者に戻します。訳す前に止めるのが要点です
4. 個人情報の伏せ字化 … 氏名、生年月日、在留カードの番号、パスポート番号を {{NAME}} のようなプレースホルダに置き換えます
5. 長さの確認 … 文面の種類ごとに、原文の上限を決めます。内定後の手続きの案内でも2,000字に収まります
6. 渡す順序 … 用語集と文面の型を先に置き、応募者ごとの原文を最後に置きます

6つ目には理由があります。 Gemini の長いコンテキストについての公式の説明では、質問や指示はプロンプトの最後に置くことが推奨されています。 また、繰り返し使う部分にはコンテキストのキャッシュが使え、費用を下げられるとされています。用語集と文面の型は毎回同じなので、先頭に置くほうが理にかないます。

用語集を丸ごと渡しても問題ない規模です。 公式の説明では、Gemini のモデルは100万トークンを超えるコンテキストを扱えるとされています。ただし複数の情報を同時に取り出す場合は精度が落ちることがあるとも書かれているため、用語集が数百語に育ったら、職種と文面の種類で絞って渡してください。

AIに処理させる

計算処理にさせること：

生成AI（Gemini API）にさせること：

訳し戻しは、必ず別の呼び出しで行います。 同じ呼び出しの中で訳と訳し戻しを両方させると、AIは自分が訳した内容を思い出して書くため、訳文が間違っていても正しい日本語が返ってきます。

5つ目は、辞書の取りこぼしを拾う役です。 「ご実家はどちらですか」「ご家族は日本に来られる予定ですか」といった一文は、辞書の語に当たらないことがあります。本籍・出生地や家族のことを聞いている一文として、AIに指摘させます。 最終的に消すかどうかは人が決めます。

在留資格の要件や法令の解釈を、AIに書かせません。 プロンプトで禁止し、制度の説明が必要な箇所にはリンク集のURLを置くよう指示します。

訳文の言い回しの良し悪しは、扱いません。 自然かどうかを気にし始めると、確認が長くなります。見るのは、事実が変わっていないかと、用語がそろっているかだけです。

指示内容を固定する

やさしい日本語版と母語訳を作る呼び出しです。

あなたは、外国人の応募者へ送る採用の案内文を作る担当者です。
下の【原文】を、(1) やさしい日本語 と (2) {target_lang} に直してください。

【厳守事項】
- {{TERM:...}} と {{FIX:...}} と {{NAME}} などの二重波かっこのタグは、
  中身も形も変えずにそのまま残してください。訳さないでください。
- 原文に書かれていない事実を足さないでください。
  日付、金額、時間、場所、書類の名前を、推測で補わないでください。
- 在留資格、ビザ、法令、税、社会保険の「制度の説明」を書かないでください。
  説明が要ると判断した箇所には、本文を書かずに
  [LINK_NEEDED: 何の説明が要るか] とだけ書いてください。
- 応募者の本籍・出生地、家族、住宅の状況、生活環境・家庭環境、
  宗教、支持政党、人生観・生活信条、思想について、
  たずねる文・ふれる文を書かないでください。
  原文にそうした内容があれば、訳さずに prohibited_hits に挙げてください。
- やさしい日本語は、1文を40字以内にし、敬語を減らし、
  漢字の語はやさしい言い方に置き換えてください。
  例：「ご持参ください」→「もってきてください」
      「面接を実施いたします」→「面接をします」
- {target_lang} の訳は、やさしい日本語版から訳してください。
  原文の日本語からではありません。
- 用語集に無い語で、今後も繰り返し使いそうな語があれば、
  glossary_missing に日本語のまま挙げてください。訳は書かないでください。
- 分からないことは推測せず、notes に「確認が必要」と書いてください。

【文面の種類】{doc_type}
【応募職種】{job_title}
【文面の型】
{template}

【用語集（この訳だけを使う。タグの置き換えは後の処理で行う）】
{glossary}

【原文】
{source_text}

「やさしい日本語版から訳す」の1行が効きます。 元の日本語から直接訳すと、母語の訳も長く回りくどくなります。先に短く区切ってから訳すと、両方の版が読みやすくなり、訳し戻しの突き合わせもしやすくなります。

[LINK_NEEDED: ...] という逃げ道を用意してください。 これが無いと、AIは制度の説明を書きます。「書くな」とだけ言うと、書かずに黙って進むため、担当者は説明が抜けたことに気づきません。要るのに書けない箇所を、印として残させます。

次に、訳し戻しの呼び出しです。こちらには原文を渡しません。

下の文章を、日本語に訳してください。

【厳守事項】
- 書かれていることだけを訳してください。補わないでください。
- 意味が取れない箇所は、[不明] と書いてください。
  自然な日本語になるように推測で埋めないでください。
- 数字、日付、時刻、金額、固有名詞は、書かれているとおりに訳してください。
- 二重波かっこのタグはそのまま残してください。

【文章】
{translated_text}

原文を渡さないことが、訳し戻しの前提です。 原文があると、AIは訳文ではなく原文を写します。

出力形式を固定する

1つ目の呼び出しの出力です。

{
  "applicant_id": "",
  "doc_type": "受付の返信 | 書類の案内 | 面接の日程 | 面接の持ち物 | 選考結果 | 内定後の手続き | 募集要項",
  "easy_ja": "",
  "target_lang": "",
  "translation": "",
  "glossary_missing": [],
  "link_needed": [],
  "prohibited_hits": [],
  "notes": []
}

Gemini API で構造化された出力を受け取るには、リクエストの response_format に type を "text"、mime_type を "application/json" とし、schema にJSONスキーマを渡します。スキーマでは string number integer boolean object array の型が使え、description と required を指定できます。doc_type のように値が決まっている項目は enum で固定します。

テキスト生成のリクエストでは、model input system_instruction と、temperature などを含む generation_config を渡します。temperature は低めにします。 案内文に必要なのは、同じ入力から同じ文面が出ることです。

2つ目（訳し戻し）の出力は、次の形で受け取ります。

{
  "applicant_id": "",
  "back_translation": "",
  "unclear_spans": []
}

この2つを、後の処理で機械的に突き合わせます。

意味が変わったかどうかを、AIの判定だけに頼りません。 金額と日付と固有名詞は、文字列として機械で比べられます。この5つが全部そろっていれば、訳が大きく外れている可能性は低くなります。

システムへ連携する

下書きはスプレッドシートとメールの両方に作ります。 シートの行に結果を書き戻し、同時に GmailApp でメールの下書きを作ります。送信はしません。

メールの本文は、やさしい日本語を先、母語を後にします。 母語を先にすると、日本語のほうは読まれません。同じ内容が上下に並んでいることが分かるよう、区切り線と言語名を入れます。

glossary_missing は、用語集の「未登録」シートへ自動で追記します。 月に1回、採用担当が訳を決めて用語集に入れます。これを回さないと、用語集はいつまでも最初の100語のままです。

link_needed の箇所は、リンク集から候補を出して担当者が選びます。 自動で差し込みません。どの説明ページを案内するかは、応募者の状況で変わります。

採用管理システムがある場合は、そちらに書き戻す経路も作れます。 ただし最初の2か月はシートで回してください。システムに入れると、下書きのどこを人が直しているかが見えなくなります。

人が確認する

賃金・労働時間・業務内容・就業場所の4項目は、必ず人が確認します。 確認するのは、採用担当だけでなく労務担当もです。この4項目は募集要項シートの値がそのまま差し込まれているはずなので、確認は「シートの値と、送る文面の値が同じか」を見るだけです。訳文の側は、訳し戻しに同じ数字が出ているかで見ます。

それ以外の文面は、採用担当1名の確認で出します。 面接の持ち物や会場までの行き方は、間違っても言い直せます。全部を二重に見ると、1件6.0分では終わりません。

止める条件を決めておきます。

• prohibited_hits が1件でもある … 送らずに、原文から直す
• 訳し戻しの差分がある … 該当の箇所だけを読み、必要なら訳をやり直す
• [不明] が訳し戻しにある … 母語の訳が意味を成していない可能性。人が作り直す
• link_needed がある … 担当者がリンクを選ぶか、その一文を削る
• 労働条件の4項目が初めて出る文面 … 労務担当の確認を必ず通す

確認を速くする工夫が効きます。

• やさしい日本語版と訳し戻しを、左右に並べて表示する
• 一致しなかった数字・日付だけを色で示す
• 前回の応募者に送った同じ種類の文面を、すぐ開けるようにする
• 用語集の未登録語を、下書きの下にまとめて出す

2つ目が効きます。 訳文を読めない担当者が見るのは、結局「数字が合っているか」です。そこだけを目立たせれば、1件の確認が短く済みます。

例外に対処する

記録を残す

この記録は、採用の案内が伝わっているかを測る材料になります。

• 応募者IDごとの、送った日・文面の種類・やさしい日本語版・母語の訳
• 使った用語集の版と、当てた用語の一覧
• glossary_missing に挙がった語と、訳を決めた日
• 訳し戻しの差分が出た件数と、その内訳（数字／日付／固有名詞／書類名）
• prohibited_hits の件数と、原文を書いた担当者
• 労働条件4項目の確認を、誰がいつ行ったか
• 応募者から「分からない」と返ってきた件数と、その文面
• 選考の途中で連絡が途切れた応募者と、その直前に送った文面

労働条件の確認の記録は、必ず残してください。 来日後に「聞いていた話と違う」となったとき、いつ・どの文面で・どう伝えたかが残っていることが、会社と応募者の双方を守ります。

「分からない」と返ってきた文面を集めると、やさしい日本語の指示を直す材料になります。 訳の品質ではなく、元の日本語が難しすぎることが原因であることが多いです。連絡が途切れた応募者の直前の文面も見てください。 書類の案内で途切れることが多ければ、必要書類の説明が伝わっていません。