スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

処理の起点を決める

スプレッドシートに新しい行が追加されたことを起点にします。媒体からの書き出しを人が貼り付ける形にすると、媒体の利用規約に触れずに済みます。

媒体の画面を自動で操作して候補者を集める構成にはしないでください。多くの媒体で、自動取得は規約違反にあたります。 検索は人が行い、書き出したものを処理する形にします。

入力データを集める

データの取得方法を決める

候補者リスト： 媒体の検索結果を書き出します。書き出せる項目は媒体によって違います。 職務経歴の本文が書き出せない媒体では、この構成は成り立ちません。導入前に確認してください。

募集要件： 職種ごとに、必須要件・歓迎要件・NG条件を分けて書きます。「コミュニケーション能力が高い」のような書き方では判定できません。 「◯◯の設計経験3年以上」のように、経歴に書かれているかどうかで判定できる形にします。

送信済みリスト： 候補者IDだけでなく、氏名・生年・在籍企業の組み合わせでも照合できるようにします。 媒体が違えばIDも違うため、IDだけでは重複を外せません。

返信のあった文面： 過去に返信が来た文面を10通ほど集めます。これを文例として渡すと、下書きの質が安定します。

AIへ渡す前に整形する

1. 重複の除外 … 送信済みリストと突き合わせます。同一人物が複数の媒体に登録していることがあるため、IDだけでなく属性の組み合わせでも見ます
2. 在籍企業の除外 … 取引先や、採用を控えている企業に在籍する候補者を外します。この一覧は人が管理します
3. 職種の割り当て … 1人の候補者が複数の職種に当たることがあります。もっとも当たりの強い1職種に寄せます
4. 個人を特定する情報の最小化 … 判定に使わない項目（氏名、連絡先、住所）は、AIに渡す前に落とします
5. 経歴が短すぎる候補の除外 … 本文が数行しかない場合は判定できません。人が見る列に回します

AIに処理させる

2つの処理を分けます。

1回目（判定）： 候補者の経歴を、募集要件の項目ごとに当てはめます。当たった／当たらない／読み取れない の3つで返させ、当たった場合は経歴のどの記述かを引用させます。

2回目（生成）： 判定で残った候補者について、引用された記述を使って文面を作ります。

順位そのものはプログラムで計算します。 AIに点数を付けさせると、同じ経歴でも実行のたびに揺れます。AIには「当たったかどうかと、その根拠」だけを返させ、数えるのはプログラムの仕事にします。

200人分をまとめて処理する場合、非同期のバッチ処理が使えます。Claude APIのバッチでは、1バッチあたり10万件または256MBまでを受け付け、多くは1時間以内に終わり、料金は通常の半額です。即時の応答が要らないこの用途に向きます。

指示内容を固定する

あなたは採用担当を支援する担当者です。
候補者の職務経歴を、募集要件の項目ごとに照らしてください。

【厳守事項】
- 経歴に書かれていないことを補わないでください。
  推測で「おそらく経験がある」と判定しないでください。
- 当たったと判定した項目には、経歴本文からの引用を必ず添えてください。
  引用できない項目は「読み取れない」にしてください。
- 点数や順位を付けないでください。項目ごとの判定だけを返してください。
- 年齢、性別、国籍、家族構成、出身地、信条に関する記述を
  判定の材料に使わないでください。これらに言及もしないでください。
- 候補者の人物像を評価しないでください。
  「優秀」「意欲的」などの言葉を使わないでください。

【募集要件】
必須要件: {must_have}
歓迎要件: {nice_to_have}
NG条件: {disqualifiers}

【候補者の職務経歴】
{resume_text}

「年齢・性別・国籍などを判定の材料に使わない」の指示は必ず入れてください。 職務経歴には、判断に使ってはならない情報が書かれていることがあります。この一行があっても完全ではないため、後述のとおり、渡す前に落とす処理も併せて入れます。

文面の生成には、別のプロンプトを使います。

判定で引用された記述を使って、スカウト文の下書きを作ってください。

【厳守事項】
- 求人票に書かれていない条件（給与、勤務地、雇用形態）を
  書かないでください。書く場合は求人票の記載をそのまま使ってください。
- 候補者の経歴について、引用された記述の範囲を超えて書かないでください。
- 誇張表現を使わないでください（「業界No.1」「急成長」など）。
- 冒頭は、引用された記述に触れる1文から始めてください。
- 全体で400字以内にしてください。

【引用された記述】
{matched_quotes}

【求人票（この職種の記載）】
{job_posting}

【返信のあった文例】
{reference_messages}

出力形式を固定する

{
  "candidate_id": "",
  "assigned_job": "",
  "must_have": [
    {
      "requirement": "",
      "result": "matched | not_matched | unreadable",
      "quote": ""
    }
  ],
  "nice_to_have": [
    { "requirement": "", "result": "", "quote": "" }
  ],
  "disqualifier_hit": [],
  "draft_message": "",
  "excluded_reason": ""
}

quote を必ず持たせます。引用がない判定は、採用担当が確かめようがありません。 引用が空の項目は、順位の計算から外します。

システムへ連携する

送信を自動化しない理由は2つあります。 ひとつは、多くの媒体で自動送信が規約に触れること。もうひとつは、送信が候補者に対する募集行為そのものであり、内容の責任が企業にあることです。

人が確認する

全件、人が確認してから送ります。自動送信はしません。

スカウトは、求人情報を候補者に示す行為です。令和4年の職業安定法改正で、求人等に関する情報の的確な表示が義務付けられました。 虚偽または誤解を生じさせる表示が禁じられ、内容を正確かつ最新に保つ措置が求められます。AIが生成した文面をそのまま送る構成では、この義務を果たしているとは言えません。

確認を速くするための設計が重要です。

• 1行に 候補者の要約・当たった要件・引用・文面 を並べる
• 引用は経歴本文へのリンクを付け、原文をすぐ開けるようにする
• 必須要件の当たり数で並べ替える
• 「読み取れない」が多い候補は、別の列にまとめる

これらがないと、確認に10分かかり、削減効果が出ません。

例外に対処する

記録を残す

• 候補者IDと、判定の結果（引用を含む）
• 生成した文面と、人が直したあとの文面
• 送信日、職種、返信の有無
• 除外した候補者と、その理由
• 判定に使った募集要件の版

2番目の項目が、文面の質を上げる材料になります。「冒頭は毎回そのまま通るが、本文は毎回書き換えられている」と分かれば、直すべき場所が決まります。

最後の項目も省かないでください。要件を変えたあとに「なぜこの人に送ったのか」を追えなくなります。

なお、候補者の職務経歴そのものを社内に長く残す設計にはしないでください。 必要なのは判定の結果と送信記録で、経歴本文ではありません。