媒体の経歴からの書類作成

書き写しの1時間を、応募先に合わせて磨く時間に変える

岡田さんは面談を終えて席に戻ると、まず求人媒体の管理画面から候補者の経歴をPDFでダウンロードする。媒体によって書式は違い、職歴が新しい順のものもあれば古い順のものもある。転職回数の多い候補者だと、媒体の経歴と本人から届いた補足資料の2つ、3つのファイルに情報が分かれていることも珍しくない。岡田さんはそれらを見比べながら、推薦に使う自社書式の履歴書と職務経歴書へ、会社名、在籍期間、担当業務を1行ずつ書き写していく。1人あたり1時間ほどかかり、週に15人の面談があれば、それだけで2日近くが消える。

書き写しそのものは、経験がなくてもできる作業だ。それでも誤字や在籍期間の写し間違いがあれば推薦先の印象を損なうため、気を抜けない。本当に時間をかけたいのは、候補者の経験を応募先の言葉で言い直すことだが、書き写しが終わる頃には夕方になり、表現の磨き込みは翌日以降に持ち越されがちだった。推薦が遅れれば、ほかの紹介会社に先を越されることもある。

そこで想定するのが、媒体のPDFを入れるだけで自社書式の下書きができるアプリだ。岡田さんが候補者のPDFを画面に置くと、氏名や電話番号、メールアドレスなどの個人情報が先に伏せられ、そのうえでAIが学歴・職歴・資格・スキルを項目ごとに抜き出す。同じ人のファイルが複数あれば一つにまとめ、在籍期間が食い違う箇所には印を付けて知らせる。抜き出した内容は自社書式の編集画面に並び、どのファイルから読んだかも確かめられる。

岡田さんは編集画面で内容を確かめ、必要なところを直す。応募先がSaaS企業なら「顧客の解約を減らした取り組みを前に出して」とAIに頼み、職務経歴書の表現を整えてもらう。業界ごとの書き方の指針に沿って言い回しが提案されるが、採るかどうかは岡田さんが一つずつ決める。仕上がった書類はJIS様式の履歴書と職務経歴書としてWord形式で出力され、そのまま推薦に使える。

AIが受け持つのは、書き写しと表現の案出しまでだ。候補者の経験のうち何を強みとして打ち出すか、どの応募先に合わせるかは、面談で本人の話を聞いた岡田さんが決める。

想定するアプリでは、主に次のようなことができる。

• 経歴の抜き出し。媒体のPDFから学歴・職歴・資格を項目ごとに整理し、同じ人の複数のファイルを一つにまとめる
• 個人情報の伏せ字。氏名や連絡先を伏せてからAIに渡し、書類に仕上げる段階で元に戻す
• 表現の調整。業界別の書き方の指針や応募先の求人に合わせて、職務経歴書の言い回しを提案する
• 書類の出力。JIS様式の履歴書と職務経歴書を、自社書式のWord形式で出力する

bloomがこのアプリをつくるなら、まず候補者との面談から推薦に至るまでに、どんな書類がどの順でつくられているかを担当者と一緒に書き出す。媒体ごとの書式の違いや、書き写しで間違えやすい箇所を洗い出し、AIに任せるのは書き写しと表現の案出しに絞る。何を強みとして打ち出すかは、面談で本人と話した担当者にしかわからないため、そこには踏み込まない。候補者の個人情報を扱う業務なので、AIに何を渡し、何を渡さないかも最初に関係者と決めておく。

つくる段階では、よく使う媒体の数種類から始め、過去の経歴のPDFで抜き出しの精度を確かめる。そのうえで岡田さんのような担当者に面談後の実際の作業で使ってもらい、編集画面の使い勝手や、出力した書類で直す箇所が多い項目を聞き取って改善する。