概要
人材紹介の担当者は、企業ごとに形式の違う求人票と、候補者の職務経歴書を読み比べて推薦文を書いています。この読み比べと下書きをAIに任せ、担当者が仕上げに集中できるようにしました。
課題
- 求人票と経歴書の形式がばらばらで、比較に時間がかかっていた
- 推薦文を毎回一から書いていた
- 担当者の経験によって、推薦の質にばらつきがあった
やったこと
- 求人票と職務経歴書をAIが読み取り、経験・スキル・条件などの項目に整理
- 求人の条件と候補者の情報を突き合わせ、合う候補者を一覧化
- 候補者の強みと求人の要件をもとに、推薦文の下書きを作成
- 整理したデータを顧客管理システムに登録
成果
- 求人票と経歴書を読み比べる時間を短くした
- 推薦文を、下書きの確認と仕上げから始められるようにした
- 推薦の質をそろえやすくなった
掲載日 2026/06/15
CONTACT
似た課題はありませんか。
いまの業務を伺い、自動化できる範囲をその場でお伝えします。
ほかの実績
すべて見る →AI導入
MCPで社内のデータと外部サービスをつなぎ、AIから操作できるように
MCP(Model Context Protocol)を使ってサーバーを構築し、社内のデータや外部のWebサービスを、生成AIから検索・操作できるようにしました。
DD支援
PEファンドのビジネスDD資料づくりを、ローカルLLMで自動化
投資ファンドが買収を検討する際のビジネスデューデリジェンス(BDD)で、大量のPDF資料の読み込みから分析スライドの作成までを自動化しました。機密資料を扱うため、LLMは手元の環境で動かしています。
ローカルLLM機密資料を外に出さずに処理
AI導入
FAXの注文書をAIで読み取り、受注入力を自動化
製造業の企業向けに、FAXやPDFで届く注文書をAIで読み取り、品番・数量・納期を受注データに変換する仕組みを作りました。読み取りに自信のない項目だけを人が確認します。