実践

人事の採用広告作成をAIで支援:求人内容から応募者獲得まで

人事担当の方が毎月対応する「採用広告作成」。求人内容の作成から応募者獲得まで、AIを活用して効率化する方法を、tugiloが現場で実践している型で解説します。

人事の採用広告作成をAIで支援:求人内容から応募者獲得まで

AIで求人文を書かせたらどこでも使える文言になって差がつかなかった、という話がありました。採用広告は「うちらしさ」が出ないと埋もれるので、型なしのAI任せは避けたほうが無難です。

人事担当の方が毎月対応する「採用広告作成」は、伝えたいポイントとトーンを決めてから初めて、AIがたたき台として効きます。tugiloが現場で回している型を解説します。

tugiloが最初に聞く「採用広告作成の5つの質問」
  • 誰が: 採用広告を作成しているか(人事担当者・採用担当者)
  • いつ: どのタイミングで採用広告を作成するか(求人時/都度)
  • 何を: 採用広告に含める情報は何か(職種/条件/魅力/応募方法)
  • 判断はどこ: 人の判断が必要なポイントはどこか(求人内容の最終決定)
  • どこが痛い: 時間・品質・遅延・機会損失のどれが一番大きいか

採用広告作成の「入力→処理→出力」を分解する

tugiloが現場で使う分解方法です。まず業務を3つに分けます。

1
手順

Step 1:入力の整理

  • 求人情報(職種、勤務地、給与、条件)
  • 会社情報(会社名、事業内容、企業文化)
  • 応募者像(希望する人物像、スキル、経験)

例外: 特殊な職種、機密情報を含む求人、緊急採用

Step 2:処理(採用広告の作成)

  • 求人内容の作成(職種、条件、魅力)
  • 応募者への訴求(企業文化、成長機会、働きがい)
  • 応募方法の明確化(応募フォーム、連絡先)

例外: 求人内容が不明確、訴求が弱い、応募方法が不明確

Step 3:出力(採用広告の公開)

  • 採用サイトへの掲載(Webサイト、求人サイト)
  • SNSへの投稿(Twitter、Facebook、LinkedIn)
  • 応募者の管理(応募者情報、選考状況)

例外: 掲載エラー、応募者が集まらない、選考の遅延

そのまま使える:採用広告作成プロンプトテンプレ

tugiloが実際に使っているプロンプトです。求人情報と会社情報を入力して、採用広告を作成します。

以下の情報を基に、採用広告を作成してください。

【求人情報】
- 職種: [職種名]
- 勤務地: [勤務地]
- 給与: [給与範囲]
- 条件: [必須スキル、経験年数、その他]

【会社情報】
- 会社名: [会社名]
- 事業内容: [事業内容、3-5行]
- 企業文化: [企業文化、3-5行]
- 成長機会: [成長機会、3-5行]

【応募者像】
- 希望する人物像: [人物像、3-5行]
- 必須スキル: [スキル1、スキル2、スキル3]
- 経験年数: [経験年数の目安]

【出力形式】
採用広告を以下の形式で出力してください。

1. 求人内容
   - 職種: [職種名]
   - 勤務地: [勤務地]
   - 給与: [給与範囲]
   - 条件: [必須スキル、経験年数、その他]

2. 会社の魅力
   - 企業文化: [企業文化の説明、3-5行]
   - 成長機会: [成長機会の説明、3-5行]
   - 働きがい: [働きがいの説明、3-5行]

3. 応募者への訴求
   - こんな方におすすめ: [応募者像の説明、3-5行]
   - こんな経験が活かせます: [経験の説明、3-5行]
   - こんな成長ができます: [成長の説明、3-5行]

4. 応募方法
   - 応募フォーム: [URL]
   - 連絡先: [メールアドレス/電話番号]
   - 応募期限: [期限]

【注意事項】
- 機密情報を含めない
- 応募者に響く内容にする
- 応募方法を明確にする
実践例:複数職種の採用広告一括作成
```
以下の職種リストから、各職種の採用広告を作成してください。

【職種リスト】
1. 職種1: [求人情報、会社情報、応募者像]
2. 職種2: [求人情報、会社情報、応募者像]
3. 職種3: [求人情報、会社情報、応募者像]

【出力形式】
- 各職種の求人内容(職種、勤務地、給与、条件)
- 各職種の会社の魅力(企業文化、成長機会、働きがい)
- 各職種の応募者への訴求(おすすめの方、経験、成長)
- 各職種の応募方法(応募フォーム、連絡先、応募期限)
- 全体のサマリー(採用広告の傾向、改善点、次のステップ)
```

運用の型:3段階の確認ルール

AIで作成した採用広告は、必ず3段階で確認します。これで「ミスを見逃す」リスクを最小化します。

第1段階:自動チェック

  • 求人情報が空欄でないか
  • 会社情報が空欄でないか
  • 応募方法が明確か

所要時間: 自動(0分)

第2段階:AI判定

  • 求人内容の妥当性(職種、条件が適切か)
  • 会社の魅力の妥当性(企業文化、成長機会が適切か)
  • 応募者への訴求の妥当性(応募者像に響くか)

所要時間: 5分/件

第3段階:人間の最終確認

  • 求人内容の最終決定(職種、条件の確認)
  • 機密情報の確認(機密情報が含まれていないか)
  • 応募方法の確認(応募フォーム、連絡先の確認)

所要時間: 10分/件(全体の30%程度)

実践的な応募者獲得の方法

tugiloが実際に使っている応募者獲得の方法です。

1
手順

1. 採用サイトへの掲載

  • 採用サイトに採用広告を掲載
  • 検索で見つけやすいようにキーワードを設定
  • 応募フォームを設置

2. SNSへの投稿

  • Twitter、Facebook、LinkedInに投稿
  • ハッシュタグを設定
  • 定期的に投稿を更新

3. 応募者の管理

  • 応募者情報を管理システムに登録
  • 選考状況を管理
  • フォローアップを実施

4. 効果測定

  • 応募者数の測定
  • 応募者の質の測定
  • 採用広告の改善

採用広告の訴求ポイント:ベストプラクティス

tugiloが実際に使っている採用広告の訴求ポイントです。

企業文化の訴求

働きがい: やりがいのある仕事、成長機会

チームワーク: チームでの協働、コミュニケーション

ワークライフバランス: 残業時間の削減、有給取得率

福利厚生: 各種手当、研修制度、キャリア支援

成長機会の訴求

スキルアップ: 研修制度、勉強会、資格取得支援

キャリアパス: 昇進の機会、異動の機会

挑戦の機会: 新しいプロジェクト、新しい業務

評価制度: 適切な評価、フィードバック

KPI:時間と応募者数を測る

tugiloが現場で測っている指標です。

採用広告作成時間: 2時間 → 30分(75%削減

応募者数: 月間10人 → 月間30人(200%増加

応募者の質: 適合率40% → 適合率60%(50%向上

採用までの期間: 3ヶ月 → 1.5ヶ月(50%削減

失敗を避ける:3つのチェックポイント

失敗パターン1:応募者像を考慮しない

症状: AIで作成した採用広告が、応募者に響かない内容だった

対策: 最初に「応募者像の明確化」が重要。AIは応募者像に合わせて採用広告を作成する。

失敗パターン2:会社の魅力が抽象的

症状: AIで作成した会社の魅力が抽象的で、応募者に響かない

対策: 「会社の魅力は具体的にする」とルール化する。企業文化、成長機会、働きがいを具体的に記述する。

失敗パターン3:応募方法が不明確

症状: 採用広告を作成したが、応募方法が不明確で応募者が集まらない

対策: 「応募方法を明確にする」とルール化する。応募フォーム、連絡先、応募期限を必ず明記する。

実践的な採用広告管理方法

tugiloが実際に使っている採用広告管理方法です。

1
手順

1. 採用広告の作成(求人時)

  • 求人情報と会社情報を基に採用広告の下書きを作成
  • AIで応募者への訴求を強化
  • 人間が最終確認と修正を行う

2. 採用広告の公開(求人時)

  • 採用サイトに掲載
  • SNSに投稿
  • 応募フォームを設置

3. 応募者の管理(毎日)

  • 応募者情報を管理システムに登録
  • 選考状況を管理
  • フォローアップを実施

4. 効果測定(月次)

  • 応募者数、応募者の質を測定
  • 採用広告の改善点を特定
  • 次月の改善計画を立てる

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まとめ

採用広告作成をAIで効率化するポイントは3つです。

  1. 応募者像を先に明確化する: 希望する人物像、スキル、経験を明確に
  2. 会社の魅力を具体的にする: 企業文化、成長機会、働きがいを具体的に記述
  3. KPIで測る: 時間だけでなく、応募者数も見る

「AIツールを入れる」だけでなく、運用の型を設計することが成功の鍵です。

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次廣淳のプロフィール写真

次廣 淳(つぎひろ あつし)

執筆者

tugilo(ツギロ)
中小企業向けに、業務改善・システム開発・AI活用支援を行っています。

これまで、予約管理システム・業務支援ツール・社内向け管理システムなど、実務で使われるWebシステムの設計・開発・運用を担当してきました。

AI活用については、「導入して終わり」ではなく業務に定着するか/事故が起きないかを重視して設計しています。

この記事では、実際の案件や検証を通じて得られた判断基準・失敗しやすいポイントを中心に解説しています。

※ 本記事は、実務での検証や判断経験をもとに整理した内容であり、特定のAIツールやサービスの利用を推奨・勧誘するものではありません。

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