募集する職種ごとに、求人要件と現場の行動の例から面接の質問と評価の目安をそろえた質問集を作り、聞いてはいけない事項が混ざっていないかも確かめる

処理の起点を決める

採用担当が入力シートを書き終えたときを起点にします。 最小構成では、採用担当が入力シートの中身を ChatGPT の画面に貼り付けるところから始めます。半自動化では、入力シートの「状態」の列を「作成依頼」に変えたことを Google Apps Script が見て、2つの段を順に呼びます。

求人を出す前に動かすのが原則です。 求人を出してから質問集を作り始めると、書類選考を通った候補者の面接に間に合わず、面接官が質問集なしで面接を始めることになります。 要件を見直す求人は、見直しが決まった時点で動かします。

1回に扱うのは1つの職種です。 複数の職種をまとめて渡すと、職種の間で要件が混ざり、別の職種の要件を確かめる質問が紛れ込みます。

入力データを集める

質を決めるのは、2行目の行動の例です。 求人要件だけを渡すと、要件の言葉をなぞった質問しか出てきません。「顧客折衝の経験」という要件に対して「顧客折衝の経験を教えてください」という質問になります。現場の責任者が挙げた「要望をそのまま受けずに、背景を聞き直して代わりの案を出している」という行動があって初めて、その行動の有無を確かめる質問になります。

行動の例は、必ず「できない人にありがちな行動」と対で集めます。 評価の目安の低い段は、この対から書きます。良い例しか無いと、低い段の目安が「良い例が見られない」という書き方になり、面接官が使えません。

データの取得方法を決める

行動の例は、現場の責任者への聞き取りで集めます。 入力シートに要件ごとの欄を作っておき、打ち合わせの場で埋めます。「活躍している人はどんな人ですか」と人物を聞くのではなく、「どんなときに、何をしていますか」と行動を聞きます。 人物を聞くと「明るい」「粘り強い」のような性格の言葉が返ってきて、質問の材料になりません。

入力シートの1行は、たとえば次のようになります。

右の2列が埋まらない要件は、現場の責任者もまだ言葉にできていない要件です。 その場合は質問集を作る前に、現場で話し合ってもらいます。

求人要件は求人票から写し、要件ごとに番号を振ります。 番号は、質問と要件を結び付けるための鍵になります。番号が無いと、出てきた質問がどの要件のためのものかを、出力の側で確かめられません。

配慮すべき事項の一覧は、特設サイトの文言をそのまま入力シートの別のシートに置きます。 言い換えて短くすると、「家族に関すること（職業・続柄・健康・病歴・地位・学歴・収入・資産など）」の括弧の中が落ち、家族の健康や病歴に触れる質問が見落とされます。 年に一度、サイトの記載と照らして更新します。

AIへ渡す前に整形する

1. 要件の数を確かめる … 必須と歓迎を合わせて3〜6個に絞ります。多すぎると1つの要件に充てられる面接の時間が足りなくなります
2. 要件の言葉を確かめる … 「体力がある」「〇歳まで」のような、職務の遂行に必要か説明できない要件が無いかを見ます。要件そのものが不適切なら、質問はどう作っても不適切になります
3. 行動の例から個人を特定できる情報を除く … 「〇〇さんは」と実在の社員の名前で書かれていれば、役割の言葉に置き換えます
4. 面接の時間から質問の数を決める … 60分の面接なら、要件1つにつき主な質問1つと深掘りの質問2つ程度を目安にします
5. 過去の質問集を渡さない … 流用元を渡すと、そのまま写した質問が混ざります。材料は今回の要件と行動の例だけにします

2番目を軽く見ないでください。 公正採用選考特設サイトの「採用選考の具体的な方法」では、求人の中で、職務を遂行するために必要な適性・能力に基づかない要素を応募条件としないようにする必要があるとされています。質問集を作る前の段で、要件の側を確かめます。

AIに処理させる

作る段でさせることは3つです。

確かめる段でさせることは2つです。

2行目は意図して外しています。 確かめる段に「問題があれば直した質問も出して」と頼むと、直した質問が新しく生まれ、その質問は誰にも確かめられないまま質問集に入ります。 確かめる段は挙げるだけにし、直すのは人です。

指示内容を固定する

作る段の指示：

あなたは人事部の採用担当で、面接の質問集を作る立場です。
渡す求人要件と行動の例だけを材料に、要件ごとの面接の質問と評価の目安を作ってください。

【作るもの】
- 要件ごとに、主な質問を1つ、深掘りの質問を2つ。
- 主な質問は、過去の経験を聞く形を基本にしてください。
  経験の浅い職種で経験を聞けない要件だけ、場面を示して対応を聞く形にしてください。
- 評価の目安は 1・3・5 の3段で、それぞれ「どんな話が出たらその点か」を書いてください。
  5と1は渡した「できる人の行動」「できない人にありがちな行動」から書いてください。

【厳守事項】
- 渡した要件の番号を、すべての質問に付けてください。番号の無い質問を作らないでください。
- 要件を足したり、言い換えたりしないでください。
- 評価の目安に「主体性がある」「意欲が高い」のような性格や印象の言葉を使わないでください。
  面接官が聞き取れる行動や事実で書いてください。
- 家族、出身地、住まい、宗教、支持政党、尊敬する人物、愛読書、休日の過ごし方など、
  職務の遂行に必要な適性・能力と関係のない事項を尋ねる質問は作らないでください。
- 行動の例に無い内容を、評価の目安に書き足さないでください。足りなければ note に書いてください。

【求人要件】{requirements}
【行動の例】{behavior_examples}
【面接の回と時間】{interview_format}

確かめる段の指示（新しい会話で）：

あなたは採用選考の公正さを点検する立場です。
渡す質問の一覧を1つずつ読み、次の2点だけを判定してください。質問を書き直さないでください。

1. 渡す「配慮すべき事項の一覧」のどれかを尋ねている、
   または答えの中でそれを話させることになる質問か。
   該当すれば consider_item とし、事項の番号を付けてください。
   直接尋ねていなくても、答えると家族・住まい・思想・信条などに触れることになる質問も含めます。
2. 職務の遂行に必要な適性・能力と関係のない質問か。該当すれば not_job_related とします。

どちらにも当たらなければ none とします。
迷ったときは none を選ばず、consider_item か not_job_related を選び、reason に迷った点を書いてください。

【配慮すべき事項の一覧】{consider_items}
【質問の一覧】{questions}

作る段に禁止の事項を具体的に並べているのは、「適切な質問を」とだけ書くと、場をなごませる質問を入れてくるからです。 特設サイトでも、面接の空気を和らげるために聞いてしまうケースが多いと注意されています。

確かめる段の「答えの中で話させることになる質問」が大事です。 「これまでで一番影響を受けた人は」という質問は尊敬する人物を直接は尋ねていませんが、答えはほぼ同じ内容になります。 文言だけを見ると通ってしまう型です。

出力形式を固定する

作る段は次の形のJSONで受け取ります。

{
  "position": "",
  "questions": [
    {
      "question_id": "Q1",
      "requirement_no": 1,
      "type": "behavioral | situational",
      "question": "",
      "follow_ups": ["", ""],
      "rubric": { "5": "", "3": "", "1": "" },
      "note": ""
    }
  ]
}

確かめる段は次の形です。

{
  "checks": [
    {
      "question_id": "Q1",
      "flag": "none | consider_item | not_job_related",
      "item_no": [],
      "reason": ""
    }
  ]
}

上の入力シートの要件1からは、たとえば次のような下書きが出ます。

5と1の行が、入力シートの「できる人」「できない人」の列とほぼ同じ言葉になっていることを確かめます。 離れているときは、作る段が行動の例に無いことを書き足しています。

1つ目の理由は、要件と質問の対応を機械で数えられることです。 requirement_no が付いていない質問や、どの質問にも使われていない要件があれば、採用担当が読む前に一覧で分かります。 半自動化では、Google Apps Script がこの数え合わせを行い、足りなければ作る段をやり直します。

2つ目は、確かめる段の結果を質問の番号で結び付けられることです。 確かめる段には質問の文言と番号だけを渡し、結果を question_id で作る段の出力に戻します。flag が none 以外の質問は、質問集の中で色を付けて表示します。

3つ目は、type と flag を enum で縛れることです。 Structured Outputs では、スキーマで additionalProperties: false と required を指定し、strict: true で準拠を求めます。3つの値以外の言い方で返ってくると、後段で色を付けられません。

システムへ連携する

採用管理システムへの登録は人が行います。 確定する前の質問集が面接官の目に触れると、確かめる段で挙がった質問がそのまま使われます。 下書きは採用チームの共有ドライブだけに置きます。

人が確認する

採用担当が確かめる順番を決めておきます。

1. 確かめる段で挙がった質問を先に見る … consider_item は事項の番号と質問を読み比べ、直すか削ります。迷うものは人事部の責任者に上げます
2. 挙がらなかった質問も読む … AIが挙げなかったことは、問題が無いことの証明になりません。特に深掘りの質問は、主な質問より私的な話に流れやすいので必ず読みます
3. 要件と質問の対応を確かめる … 要件ごとに、確かめたいことが聞ける質問になっているか
4. 評価の目安を確かめる … 印象の言葉が残っていないか。1と5の差が、面接官に聞き分けられる違いになっているか
5. 現場の責任者に送る … 質問と目安が、聞き取った行動の例と合っているかを見てもらいます

2番目を省かないでください。 確かめる段は、渡した一覧の文言に照らして判定しているだけです。一覧に載っていない種類の不適切な質問は、挙がりません。

目標は、質問集1件あたり30分です。 確かめる段で挙がる質問が毎回のように出るなら、作る段の禁止の事項に、その型を書き足します。

例外に対処する

最後の行を忘れがちです。 確定の直前に現場で足された質問は、確かめる段を通っていません。質問集に1問でも足したら、その質問だけを確かめる段に通すことを、確定の条件にします。

記録を残す

• 入力シート（求人要件、行動の例、面接の形）と、作成した日付
• 作る段の出力の全文
• 確かめる段の出力の全文と、そのとき使った配慮すべき事項の一覧の版
• 採用担当が直した箇所と、直した理由（挙がった質問を削った、目安を書き直した、など）
• 現場の責任者が直した箇所
• 確定した質問集と、配布した日付

4つ目は、作る段の指示を直す材料になります。 同じ型の質問を毎回削っているなら、指示の禁止の事項に足すだけで、次から出てこなくなります。

確定した質問集は、面接の評価と結び付けて残します。 後から特定の質問について問われたとき、その質問がいつ、誰の確認を経て使われたかを示せるようにしておきます。