小売チェーンの採用担当が過去の求人の原稿と応募の実績を Vertex AI Search で検索し、新しい募集に近い職種・地域・時間帯の原稿を、応募の集まり方と掲載の時期を付けて引き、いまの時給と店舗の条件に合わせて直す箇所を示す

処理の起点を決める

店長が募集の依頼のフォームを送ったことを起点にします。 フォームでは、職種と雇用の形を一覧から選ばせ、時間帯は早朝・朝・昼・夕方・夜・深夜の区分から選ばせ、曜日と開始の時期を入れさせます。「朝の品出し」「モーニング」のような自由な書き方をさせないことで、絞り込みの条件が決まります。

掲載が終わった原稿の応募の数は、毎週月曜日に取り込みます。 媒体ごとの応募の数の書き出しを読み、掲載の始まりと終わりの日から掲載期間を出し、掲載期間あたりの応募の数をその原稿のメタデータに書き足します。

入力データを集める

質を決めるのは、過去の原稿の「当時の時給」と「掲載期間あたりの応募の数」です。 当時の時給は、原稿の本文から人事部の担当が取り出して付けます。原稿の本文から機械で読み取らせると、「時給1,100円〜」の下限と上限を取り違えます。 下限の額を入れます。

店長の補足の欄は、検索の問い合わせ文に使いますが、画面にもそのまま出します。 「近くに大学があり学生が多い」のような補足は、原稿の書き方の手がかりになります。

データの取得方法を決める

原稿は、1件を1つの文書にし、メタデータに職種・時間帯・県・時期・当時の時給・応募の実績を持たせます。 公式ページでは、非構造のデータのメタデータは JSON Lines（NDJSON）のファイルで、各行に id、structData（または jsonData）、Cloud Storage の文書を指す content の mimeType と uri を持たせるとされています。1件の原稿は、たとえば次の1行にします。

{"id": "jp-2025-0412-st037-prod-am",
 "structData": {"doc_kind": "job_posting", "posting_key": "jp-2025-0412-st037-prod-am",
                "store_id": "ST037", "pref": "PREF_B",
                "role": "grocery_stocking", "employment": "part_time",
                "time_band": "early_morning", "posted_from": "2025-04-12",
                "posted_to": "2025-05-09", "wage_then": 1080,
                "apps_total": 14, "apps_per_week": 3.5, "season": "spring"},
 "content": {"mimeType": "text/plain", "uri": "gs://<bucket>/jp/2025/0412-st037-prod-am.txt"}}

原稿の本文からは、応募の連絡先の担当の名前と電話番号を外して入れます。 検索に要るのは仕事の内容と書き方で、誰が窓口だったかは要りません。 公式ページでは、取り込めるファイルの上限は200MBで、一度に100,000ファイルまで取り込めるとされています。

AIへ渡す前に整形する

1. 店舗の引き当て … フォームの店舗を台帳で引き、県・所在地・駅・設備・制度を決めます
2. 開始の時期に効く額の引き当て … 時給の表と地域別最低賃金の表から、開始の時期に効力のある額を引きます。発効の日が開始の時期より前か後かで、どちらの額が効くかが変わります
3. 問い合わせ文の組み立て … 「早朝の青果の品出しのパートの募集の原稿」のように、職種・時間帯・雇用の形から文を作ります
4. 絞り込みと重み付けの組み立て … 同じ職種・同じ雇用の形・同じ県・近い時間帯・直近3年の掲載で絞り、掲載期間あたりの応募の数に重みを付けます
5. 応募の数の少ない原稿の扱い … 掲載期間が1週間に満たない原稿は、応募の数が偏るので重み付けから外します

2番目を検索の前に置くのは、地域別最低賃金の発効の日をまたぐ募集があるからです。 最低賃金法は、地域別最低賃金の決定や改正の決定は、公示の日から起算して30日を経過した日（決定で別に定める日があればその日）から効力を生じるとしています。依頼の日と、働き始める日とで、効く額が違うことがあります。

絞り込みの条件と重み付けは、たとえば次のようになります（公式ページの書き方による）。

filter:
  doc_kind: ANY("job_posting") AND role: ANY("grocery_stocking")
  AND employment: ANY("part_time") AND pref: ANY("PREF_B")
  AND time_band: ANY("early_morning", "morning")
  AND posted_from >= "2023-11-01"
boostSpec:
  conditionBoostSpecs: [{ condition: "doc_kind: ANY(\"job_posting\")",
    boostControlSpec: { fieldName: "apps_per_week", attributeType: "NUMERICAL",
      interpolationType: "LINEAR",
      controlPoints: [{ attributeValue: "0", boostAmount: 0.0 },
                      { attributeValue: "5", boostAmount: 0.1 }] } }]

公式ページでは、ANY は指定した値のどれかに完全に一致するときに真になり、日付の項目は比較の演算子と ISO 8601 の文字列で比べられ、AND・OR と括弧で組み合わせられるとされています。絞り込みに使う項目は、スキーマの画面でインデックス可能にしておく必要があります。重み付けの値は -1 から 1 の範囲で、0.1 以下のような小さい値から始めることが勧められています。 重みを大きくしすぎると、職種や時間帯の近さより応募の数が勝ち、別の仕事の原稿が上に来ます。

AIに処理させる

answer メソッドにさせるのは、上位の原稿の中から、店舗や時期に依存する記述を、原稿の言葉のまま引用付きで抜き出すことです。 新しい原稿の文章は書かせません。

search メソッドの側では、原稿の一覧を返させます。 一覧の各行に、掲載した時期・当時の時給・掲載期間あたりの応募の数を、メタデータの値のまま並べます。

1行目がいちばん大事です。 抜き出しの答えを「新しい募集用に整えて」と頼むと、モデルは古い原稿の時給を新しい原稿の時給として書きます。 時給は抜き出すだけにし、いまの額は中継プログラムが時給の表から出します。

指示内容を固定する

answer メソッドでは、回答の口調や詳しさをプロンプトの前置き（preamble）で指定できます。前置きを次のようにします。

あなたは小売チェーンの本部の採用の担当のための、過去の求人の原稿の資料係です。
検索で見つかった求人の原稿の本文だけを根拠に、原稿ごとに、
店舗や時期によって変わる記述を抜き出してください。

【抜き出す記述】
1. 所在地と交通（店舗名、所在地、最寄りの駅、駅からの時間、駐車場）
2. 時給と手当（時給、時間帯の手当、交通費、時期の限られた手当）
3. 設備と制度（休憩室、制服、従業員の割引、食堂）
4. 時期の限られた言葉（年末年始、オープニング、春休みなど）

守ること：
- 原稿の言葉のまま抜き出してください。言い換えないでください。
- 金額、時間、日数は原文の表記のまま写してください。
- 新しい募集の時給や条件、原稿の文章を書かないでください。
- 応募がなぜ集まったか、どんな人が応募したかを書かないでください。
- 見つからない項目は「記載なし」と書いてください。
- 検索結果に無いことを書かないでください。

「なぜ集まったかを書かない」を入れるのは、モデルが「駅近の記述が応募の多さにつながったと考えられます」のように、根拠の無い理由を付けがちだからです。 その一文は、次の原稿の書き方の方針のように読まれます。

あわせて、answer メソッドの設定を次のようにします。

最後の行で、answer メソッドの対象を、search メソッドの上位の原稿に固定します。 posting_key は、文書の id と同じ値を入れてインデックス可能にしたメタデータの項目です。 一覧と抜き出しで別の原稿が対象になると、画面の上で並べた原稿と、直す箇所の原稿が食い違います。 引用の位置は UTF-8 のバイト単位と公式ページにあるので、印を差し込むときは文字の位置に直します。

出力形式を固定する

中継プログラムが、応答と台帳・表の値を次の形にそろえて採用の画面に渡します。

{
  "request_id": "",
  "store_id": "",
  "role": "",
  "time_band": "",
  "start_on": "",
  "wage_now": { "amount": 0, "table_effective_from": "" },
  "min_wage": { "pref": "", "amount": 0, "effective_from": "" },
  "wage_below_min": false,
  "candidates": [
    { "posting_id": "", "posted_from": "", "posted_to": "", "season": "",
      "wage_then": 0, "apps_per_week": 0,
      "store_dependent": [
        { "kind": "access | wage | facility | seasonal", "quote": "",
          "store_master_value": "" } ] }
  ],
  "skipped_reason": ""
}

1つ目の理由は、wage_now と min_wage を、原稿の一覧と別に持てることです。 画面のいちばん上に、開始の時期に効く時給の表の額と地域別最低賃金を出します。 wage_below_min は、時給の表の額が最低賃金を下回るときに中継プログラムが真にし、真なら原稿の作業を止めて人事部に知らせます。 表の更新が遅れていることを、原稿を出す前に見つけます。

2つ目は、store_dependent に台帳の値を並べられることです。 抜き出した「無料の駐車場あり」の横に、新しい店舗の台帳の駐車場の欄の値を出し、違えば赤くします。 突き合わせは文字列の比較と台帳の欄の対応表で行い、AIには判断させません。

3つ目は、season と posted_from を一覧に持てることです。 年末の短期の募集の原稿が上に来たとき、時期が違うことを担当がその場で見分けられます。

システムへ連携する

時給の表と地域別最低賃金の表は、人事部の担当が更新します。 この構成からは書き込みません。表の更新が改正の発効に間に合っているかは、人事部が自分で確かめる仕事のままです。 この構成は、原稿を出す前に表の額と最低賃金を並べて見せるだけです。

人が確認する

1. いまの時給と最低賃金を見る … 画面のいちばん上の額が、開始の時期に合っているかを確かめます
2. 原稿を選ぶ … 一覧の時期・当時の時給・応募の集まり方を見て、使う原稿を選びます
3. 直す箇所を直す … 赤くなった記述を、店舗の台帳の値に直します。時給は必ず画面の上の額に置き換えます
4. 抜き出されなかった記述を読む … 原稿を通して読み、抜き出しから漏れた店舗や時期の記述が無いかを見ます
5. 店長に確かめてもらう … 仕事の内容と時間帯が、実際の募集と合っているかを店長に見てもらいます

3番目と4番目を省かないでください。 職業安定法は、労働者の募集を行う者に、広告などで募集の情報を出すときに虚偽の表示又は誤解を生じさせる表示をしないことと、正確かつ最新の内容に保つことを求めています。古い原稿の記述が1つ残るだけで、実際と違う募集になります。

目標は、120件をならして1件11分です。 原稿を選び、直し、通して読み、店長に送る時間です。勤めの長い1名は、毎月、選ばれた原稿と掲載後の応募の数を見比べます。 上位に出た原稿が選ばれない職種が続けば、時間帯の区分か、重みの大きさを見直す時期です。

例外に対処する

3行目の「職種を広げない」は、意図した決まりです。 「ベーカリー」の原稿が無いときに「惣菜」の原稿を出すと、仕事の内容の記述まで写されるおそれがあります。

記録を残す

• 依頼の内容と、そのとき引いた店舗の台帳の値
• そのとき引いた時給の表の額と効力の日、地域別最低賃金の額と発効の日
• 絞り込みと重み付けの条件、search メソッドと answer メソッドの応答の全文
• 担当が選んだ原稿と、直した記述
• 出した原稿と、掲載後の応募の数

2つ目の「そのとき引いた額と日付」は、後から問われたときにいちばん要る記録です。 どの日の時給の表と最低賃金を見て原稿を出したかを示せます。