01

課題

原稿より先に、元になる情報を見る。

媒体ごとに求人原稿を作る場合でも、

• 仕事内容
• 勤務条件
• 応募条件
• 会社情報

など、元になっている情報には共通する部分があります。

02

見立て

文章を書く前に、情報の流れから見直す。

「AIに求人原稿を書かせる」ことから始めるのではなく、元になる求人情報を一度整理して持てないか、というところから見ました。
元になる情報の持ち方がバラバラなら、AIを入れてもその前後の作業は残ります。

03

行ったこと

一度整理した情報を、必要な形へ展開する。

求人情報マスター → 自動処理 → AIによる原稿案の生成・整形 → 媒体ごとの原稿案として整理 → 人が確認・修正

PoCとして、求人情報を一か所に整理し、その情報を使ってAIが原稿案を生成し、結果を確認できるところまで一連の流れを試しました。ツールを作ること自体ではなく、「この流れなら実際の業務で使えそうか」を確認するためのPoCです。

04

現在地

検証したことと、成果が出たことは分ける。

検証段階

確認できていることは、「求人情報を一度整理し、AI・自動化を使って複数媒体向けの原稿案へ展開することを想定した流れを実装・検証した」というところまでです。

この事例では掲載しないこと

• 採用数が増えた
• 応募数が増えた
• 具体的な業務時間の削減効果
• 完全自動化できた

05

この事例から分かること

AIで文章を書くことより、仕事の流れを見る。

まず情報を整理する。そのうえで、自動化に任せるところ、AIに任せるところ、人が確認するところを分ける。
今回の検証では、その流れをつくることを重視しました。

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