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2025/7/3

返信ゼロを脱却!候補者データ×生成AIで “パーソナライズ” スカウト文作成術 

      テンプレートをいくら送っても反応がない。
      スカウトが読まれないのは、候補者の状況や気持ちをきちんと理解できていないせいかもしれません。

      本記事では、候補者データの解像度生成AIの文章生成力を掛け合わせ、一通ごとに「あなたに届けたい」と伝わるスカウトメールを作る 2ステップ を紹介します。

      簡単に活用できるツールだけを使った明日から試せる“パーソナライズ”の型を解説します。候補者との最初の接点を、もっと魅力的な“対話の入口”へと変えてみましょう。

      STEP 1|候補者プロフィールをAIに伝えるために要約する

      スカウトメールのパーソナライズは「候補者の文脈をどれだけ正確に抽出できるか」で決まります。生成AIは長文の履歴書や公開プロフィールを丸ごと貼り付けても理解できますが、要点を短く整理して渡したほうが、我々も確認しやすいですし、出力される文章の精度が上がり、意図しないハルシネーションも抑えられます

      1. 情報を集める──「素材」はそのまま、削り過ぎない

      • 候補者の職務経歴書、SNSプロフィール、技術ブログ、ポートフォリオなど、公開情報をテキストで保存します。

      • 生成AIに渡す前に「名前・住所・電話番号」など個人を特定できる情報だけマスキングします(例: 山田太郎 → <氏名>)。

      2. 要約を依頼する──“四つの軸”で整理

      生成AIに以下のようなプロンプトを投げ、400〜500字程度のまとめを作らせます。

      あなたはITエンジニア採用担当です。 以下に候補者の公開プロフィールを貼り付けます。 ①職務要約(100字以内) ②専門スキル・実績ハイライト(3項目/各50字以内) ③興味・関心トピック推定(2項目/各30字以内) ④転職を考えそうな背景仮説(80字以内) を日本語で出力してください。 --- <候補者プロフィールここから> --- (マスキング済みのテキスト) --- <候補者プロフィールここまで> ---

      ポイントは「出力フォーマットを指定する」こと。これだけで、意図した内容や方向性で文章を整理してくれることになります。

      3. 出力をチェック──キーワードが“刺さる種”になる

      生成AIが返した要約を読み、「自社ポジションと直結するキーワード」だけ事前に抽出しておきます。

      例)

      • Go言語 × マイクロサービス

      • BtoB SaaSのグロース経験

      • “社会課題”を解決するプロダクト志向

      後続のステップでスカウト本文を生成する際、この抽出部分を「絶対に本文に含める情報」としてAIに指示すると、テンプレ感のない“あなた向け”の語りかけが実現できます。


      STEP 2|生成AIで“あなた宛て”のスカウト本文を生成し、最小コストで送る

      候補者プロフィールの要約とキーワードを手にしたら、次はいよいよ本文づくりです。ここでも高価なツール導入は不要。生成AIだけで、テンプレ感のない一通を仕上げます。

      1. プロンプトを組み立てる──「固定枠+可変枠」の二層構造

      • 固定枠(会社側の情報)

        会社/プロダクトのミッション

        ポジション概要(役割・必須スキル)

        行動喚起(カジュアル面談 or 応募)

      • 可変枠(候補者ごとの要素)
        Step 1 で抽出したキーワード(3〜5個)

        プロフィール要約文(400〜500字)

      ポイントは 「固定枠で会社固有の情報を与え、可変枠で候補者ごとの要素を入れる」 ことです。そうすることで必要な情報を抜け漏れなくAIに伝えることができるようになります。

      例:プロンプトひな形

      あなたはITスタートアップの採用担当者です。 以下の会社情報と求人要件を理解した上で、候補者に向けたスカウトメール本文を300〜350字で作成してください。 ・文体:丁寧語、親しみのあるトーン ・挨拶から始め、末尾でカジュアル面談の提案を行う ・候補者キーワードを必ず自然な形で取り込む ・コピー&ペーストでそのままGmailに貼れるよう、改行は段落ごとに1行 ──〈会社情報〉── ミッション:誰もが使えるFinTechインフラをつくる ポジション:バックエンドエンジニア(Go/GCP) 必須スキル:Go言語、マイクロサービス設計 ──〈候補者要約〉── (Step 1の要約文を貼付) ──〈キーワード〉── Go言語 × マイクロサービス BtoB SaaSのグロース経験 “社会課題”を解決するプロダクト志向

      ここまでで下書きは完成するので、あとは内容の確認を実施し送信ボタンを押すだけです。

      まとめ──“データ × 生成AI”で始める、明日からのスカウト改革

      • 候補者の文脈を要約し、キーワードを抽出する(STEP 1)
        プロフィール全文を丸投げせず、AIが解釈しやすい形に整理することで、スカウト本文の精度と説得力が高まります。

      • 固定枠+可変枠のプロンプトで本文を生成し、そのまま送る(STEP 2)
        自社情報を土台に候補者固有の要素を重ねるだけで、テンプレ感のない “あなた宛て” の一通が完成。

      まずは実際に自分を候補者に見立てて、今回の手順で本文を作成・送信してみてください。小さな検証サイクルを回すたびに、プロンプトもキーワード選定も磨かれていき、やがてスカウト業務そのものが“学習する仕組み”へと変わります。

      この記事を書いた人

      #AI活用人事 八百(やお)

      2020年に新卒で株式会社フィードフォースにデータサイエンティストとして入社。自社プロダクトの成果改善のための分析業務に従事。その後、生成AIを活用した新規事業開発に携わるようになり、現在はAIを活用した求人原稿作成サービス「求人IQ」の開発を実施している。​