もし履歴書の選別に多くの時間を費やしているなら、このAIワークフローはあなたの強力なサポーターになります。自動で評価、スコアリング、そして応募者のショートリスト作成まで行うこのソリューションは、技術的な知識がなくても、迅速・正確・一貫して利用可能です。それでは、AIワークフローの構築方法について、ぜひ以下の記事をご覧ください!
現在のHRの最大の課題:手動での履歴書選別
一見シンプルに見える採用プロセスですが、実は履歴書の確認が最も負担の大きいステップです。採用ごとにHRは以下のような作業を行う必要があります。
・数百件の履歴書を読み、職務内容と照合
・評価の一貫性がなくなる可能性
・主観的判断により優秀な応募者を見逃すリス
採用人数が増えるほどプロセスは複雑になります。しかし、AIならもっと早く、正確で、一貫性のある選別が可能です。
こんな方におすすめ:
・履歴書選別の時間を節約したいHRの方
・HR不在で自分で採用を進めるスタートアップ経営者
・多くの応募者を扱っていて、すべての履歴書を読む余裕がない方
以下の内容を読んで、自分だけのAIアシスタントを作ってみましょう!
解決策:AI NLPを活用した履歴書自動解析ワークフロー
このワークフローでは、コード不要のn8nとAI NLPを組み合わせて、履歴書と職務記述書を数分で比較・評価します。
n8nとは?
n8nは、ノーコード/ローコードに対応した、ドラッグ&ドロップ操作で使える業務自動化プラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、さまざまなアプリやサービスを連携させて、自動化されたワークフローを簡単に作成できます。
たとえば、メール、Google Drive、Slack、GPT-4などのAIツールとも、直感的な操作だけでスムーズに連携可能。日々の業務効率化や時間削減を実現したい方におすすめのツールです。
ワークフローの流れ
・履歴書の受信(Google Drive、メール、フォームなど)
・履歴書内容の抽出
・職務内容と履歴書をAI(GPT-4やClaude)で比較
・スコアリング・スキルの一致度・面接の推奨理由を出力
・結果をGoogle Sheetまたはメール/Slackで共有
コードが書けなくてもOK!プログラミング知識ゼロで始める自動化
このワークフローは直感的なUIで構築されており、プログラミング知識が不要です。HR、起業家、非エンジニアでも簡単に操作可能です。
どんな職種でもカスタマイズ可能
事務職、エンジニア、管理職など、職務内容を変更し履歴書をアップロードするだけで、ワークフローが自動で解析・評価します。柔軟な再利用も可能です。
AIワークフローを構築する方法はこちら!
必要なツール
・n8n(自社サーバーへのインストール型、またはクラウド版)
・Google DriveおよびGoogleスプレッドシートのアカウント(n8nに事前に接続されている必要があります)。接続がまだの場合は、こちらの手順ガイドに従って設定を行ってください。
・OpenAIのAPIキー
・職務内容のテンプレートファイル
・応募用フォーム
n8nでの詳細な設定ステップ
1. Triggerの設定:フォーム送信を検知
・n8nの「Webhook Trigger」ノードを使用し、Googleフォーム(または任意のフォーム)と接続します。
・応募者がフォームを通じて履歴書を送信すると、このWebhookが自動的にワークフローを起動します。
2. 履歴書のアップロード & データ抽出
・Google Driveノードを使用して、フォームからアップロードされた履歴書(PDF)をGoogle Driveに保存します。
・Extract PDF Textノードで、PDFファイルからテキストデータを自動抽出します。
・Googleスプレッドシートに職務内容リストを作成し、各ポジションの要件と照合できるように準備しておきます。
3. 情報の分割:個人情報 & 職歴・スキル情報
Information ExtractorノードをExtract from Fileノードと接続し、2種類のデータを分けて抽出します。
・個人情報(氏名、メールアドレス、電話番号など)
推奨プロンプト:
「あなたは情報抽出に特化したアルゴリズムです。 テキストから必要な情報のみを抽出してください。 指定された属性の値が不明な場合は、その値を省略して構いません。」
・職歴・スキル情報(職歴・スキル情報など)
推奨プロンプト:
「あなたは情報抽出に特化したアルゴリズムです。 テキストから必要な情報のみを抽出してください。 指定された属性の値が不明な場合は、その値を省略して構いません。」
4. データ統合(Merge処理)
・「Merge」ノードを使用して、先ほど抽出した個人情報と職歴情報をひとつにまとめます(=Merge 1)。
・さらに、データの統合1のデータと、Googleスプレッドシート内の職務内容データを統合して、AI分析(LLM)用の入力データ(=Merge 2)を生成します。
5. Summarization Chainのノードで応募者情報を要約
・Summarization Chainノードをセットアップし、応募者に関する重要な情報を要約します。
・そして、LLM(大規模言語モデル)によるマッチング分析の入力データとして活用します。
推奨プロンプト:
以下の情報をもとに、100語以内で簡潔かつ会話調に要約してください(日本語)。
居住地:{{ $json.output.city }}
生年月日:{{ $json.output.birthdate }}
学歴:{{ $json.output[“Educational qualification”] }}
職歴:{{ $json.output[“Job History”] }}
スキル:{{ $json.output.Skills }}
6. 職務内容との比較:求められるプロフィール
Edit Fields(Set)ノードを使用して、ワークフローを次の処理へ接続します。
・職務内容(JD)は手動入力もしくは、Googleスプレッドシートに保存されたサンプル一覧から取得可能です。
・取得した職務内容と応募者情報を比較するノードを設定します。
推奨プロンプト:
私たちは、日本市場向けにWeb・モバイル・業務システムの開発を専門とするITアウトソーシング企業です。 現在、{{ $(‘Merge1’).item.json.Position }} のポジションにおいて、以下の職務内容および応募条件に基づいて採用を検討しています。
## 職務内容
{{ $(‘Merge1’).item.json[‘JD – job content’] }}
## 応募要件
{{ $(‘Merge1’).item.json[‘JD – required skill’] }}
{{ $(‘Merge1’).item.json[‘JD – 優先’] }}
{{ $(‘Merge1’).item.json[‘JD – other’] }}
7. Basic LLM ChainノードによるAI評価
・Basic LLM Chainノードを用いて、AIに候補者の職務適合度を評価・スコア化させます。また、採用を推奨するかどうかも出力されます。
・推奨プロンプト:
求めるプロフィール
{{ $json.profile_wanted }}
候補者の情報
{{ $(‘Summarization Chain’).item.json.response.text }}
8. Output Parser(オプション)
Structured Output Parserノードを使用して、結果を以下のようなJSON形式に分割します:
・氏名
・適合スコア
・採用の可否(推奨/非推奨)
この形式で出力されたデータは、次のステップでGoogleスプレッドシートに記録されます。
9. Googleスプレッドシートへの書き込み
・最終的な評価結果を、Googleスプレッドシートに「append: sheet」形式で記録します。
・生成された各データ項目を、対応するExcel列に手動でマッピングします。
圧倒的なメリット
機能 |
実際のメリット |
履歴書の自動フィルタリング | 採用時間を最大80%短縮 |
スコアリングによる応募者の優先順位付け | 職務内容(JD)に最も適した人材を優先的に選考 |
AI NLPによる評価の標準化 | 評価基準の統一・感情の排除・精度向上 |
ワークフローはすぐに導入可能 | プログラミング不要、予算に優しい |
手動作業からの解放 | 数分で質の高いショートリストを作成 |
今すぐ、業務効率化を加速させましょう!
このAIワークフローを活用すれば、これまで何時間もかかっていた履歴書の選別作業が、わずか数分で完了します。技術的な知識がなくても、直感的な操作とテンプレートの活用で、誰でも簡単に導入・運用が可能です。
テンプレートファイルとステップバイステップの導入マニュアルは、以下のリンクから今すぐ無料で入手可能です。
https://miichisoft.com/inquiry/
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