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IT人材紹介のマッチング・スカウト業務をAI顧問で高度化

IT・Web業界に特化した人材紹介を手がける同社に対し、候補者マッチング・スカウト・面談準備といった採用オペレーションのAI活用を、継続型のAI顧問(アドバイザリー)として支援している案件。属人的だった候補者選定とスカウト文面作成を、生成AIとLLMを軸に高度化・省力化していくことを狙いとする。現在も契約継続中で、人材業界におけるAI顧問の実績となっている。

IT人材紹介のマッチング・スカウト業務をAI顧問で高度化
AI顧問(継続)
支援形態
3業務(マッチング/スカウト/面談準備)
対象業務
継続中
ステータス

プロジェクト概要

同社はIT・Web業界に特化した人材紹介事業を展開しており、採用支援の中核である「候補者マッチング」「スカウト」「面談準備」の3業務に多くの工数を要していた。求職者データベースと求人要件の突き合わせ、候補者一人ひとりに合わせたスカウト文面の作成、面談前の候補者情報の整理・要点抽出はいずれも担当者の経験と手作業に依存しており、担当者ごとの品質のばらつきと処理スピードの限界が課題になっていた。ここに生成AIを組み込み、業務の質とスピードを底上げすることが本案件の目的である。

支援は、単発の導入ではなく継続型のAI顧問(アドバイザリー)として提供している。具体的には、マッチング業務における求人票と候補者プロフィールの意味的な突き合わせにLLMを用いる方法、スカウト業務における候補者ごとのパーソナライズされた文面をLLMで下書きするプロンプト設計、面談準備における職務経歴の要約・確認すべき論点の自動抽出といった、人材紹介の実務フローに沿ったAI活用シナリオを整理し、現場に落とし込んでいく。

技術アプローチとしては、Claude API / ChatGPT系のLLMを候補者と求人のマッチング判定・スカウト文面生成・職務経歴要約のエンジンに据え、自社が保有する求職者・求人データを参照させるためのRAG(検索拡張生成)的な構成を想定した設計を助言する。加えて、担当者が日々の業務で繰り返し使えるプロンプトのテンプレート化、AI出力の品質を担保するためのレビュー観点の整備など、現場が自走できる運用ルールづくりまでを継続的にハンズオンで支援している。

Before → After

導入前の課題と、AI活用支援によって変わったポイント。

Before|課題
  • 候補者マッチング業務に多くの工数がかかり、求人要件と求職者プロフィールの突き合わせが担当者の手作業に依存していた
  • スカウト文面を候補者ごとに個別作成する必要があり、パーソナライズと作成スピードの両立が難しかった
  • 面談準備で職務経歴書や候補者情報を人手で読み込み、確認すべき論点を整理する負荷が高かった
  • 採用オペレーション全体が担当者の経験に依存し、品質と処理量が個人差に左右されていた
  • IT・Web特化で扱う候補者・求人の情報量が多く、生成AIを実務にどう組み込むかの指針が社内に無かった
After|成果
  • 継続型のAI顧問として契約が継続しており、人材業界におけるAI顧問の実績となっている
  • マッチング・スカウト・面談準備という工数の大きい3業務にAI活用の指針が定まった
  • 候補者ごとのスカウト文面をLLMで下書きする仕組みにより、パーソナライズと作成スピードの両立を図れる状態になった
  • 面談準備の職務経歴要約・論点抽出をAIが補助し、準備工数の削減に取り組めるようになった
  • プロンプトのテンプレート化と運用ルール整備により、担当者間の品質のばらつきを抑える土台ができた

開発の進め方・取り組み

要件定義から実装まで、デジライズが元請・PMとして伴走した具体的な流れ。

1
現状ヒアリングとして、マッチング・スカウト・面談準備の各業務フローを分解し、AIで置き換え可能な工程と人が担うべき判断を切り分けた
2
候補者と求人要件の意味的マッチング判定に、Claude API / ChatGPT系LLMを用いる活用シナリオを設計・助言した
3
自社が保有する求職者データ・求人データをLLMに参照させるRAG(検索拡張生成)構成を前提に、精度を高めるデータ参照の設計方針を示した
4
候補者ごとにパーソナライズしたスカウト文面をLLMで下書きするためのプロンプトをテンプレート化し、担当者が再利用できる形に整備した
5
面談準備向けに、職務経歴の要約と確認論点の自動抽出をLLMで行うプロンプトを設計し、準備工数の削減を図った
6
継続型のAI顧問として、AI出力のレビュー観点・運用ルールを整備し、現場が自走できる状態づくりを定例で支援している

開発した機能・モジュール

本案件で構築した主な機能群。

候補者マッチング支援
求人要件と求職者プロフィールをLLMで意味的に突き合わせ、適合度の高い候補者の絞り込みを支援する活用シナリオ。担当者の手作業による突き合わせを補助・高速化する。
スカウト文面生成
候補者一人ひとりの経歴・志向に合わせたパーソナライズドなスカウト文面を、LLMのプロンプトテンプレートで下書きする仕組み。個別作成の工数を圧縮する。
面談準備の自動要約
職務経歴書や候補者情報をLLMで要約し、面談で確認すべき論点を自動抽出する。面談前の情報整理の負荷を下げる。
プロンプトテンプレート整備
マッチング・スカウト・要約の各業務で担当者が繰り返し使えるプロンプトをテンプレート化し、品質のばらつきを抑える。
AI活用の運用ルール整備
AI出力のレビュー観点や利用ルールを定め、現場が安全かつ自走的にAIを使える運用体制づくりを継続支援する。

使用したAIツール・API・技術

この開発で採用した主要な技術と、その役割。

Claude API候補者と求人要件のマッチング判定、スカウト文面の下書き生成、職務経歴の要約・論点抽出を行うLLMエンジンとして活用を助言。
ChatGPT系LLMスカウト文面のパーソナライズや要約タスクにおける生成エンジンの選択肢として、業務用途に応じた使い分けを提案。
RAG(検索拡張生成)自社が保有する求職者データ・求人データをLLMに参照させ、マッチングやスカウト文面の精度を高めるための構成設計を助言。
プロンプトエンジニアリングマッチング・スカウト・要約の各業務向けにテンプレート化されたプロンプトを設計し、担当者が再利用できる形で提供。

システム構成

アーキテクチャの概要
同社が保有する求職者・求人データを情報源とし、そこにRAG(検索拡張生成)的な参照構成を組んでLLM(Claude API / ChatGPT系)にマッチング・スカウト・要約タスクを担わせる活用シナリオを設計・助言する構成。現時点ではAI顧問(アドバイザリー)としての方針設計・プロンプト整備・運用ルール策定が中心で、本格的なシステム実装よりも現場業務へのAI組み込みに主眼を置いている。

案件プロフィール・技術タグ

規模: IT・Web業界特化の人材紹介事業者向け、採用オペレーション3業務を対象としたAI顧問(継続)

AIコンサルClaude APIChatGPT系LLMRAG(検索拡張生成)プロンプトエンジニアリング

御社の課題も、動くシステムに。

要件定義から本番開発・運用まで、AI実装パートナーとして一気通貫でご支援します。

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