転職エージェント向けClaude Codeセミナー｜求人票・推薦理由書・書類添削はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、転職エージェントの方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、求人票作成・推薦理由書ドラフト・履歴書職務経歴書の添削が、どこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
転職エージェントの現場では、求人票や推薦理由書の作成に加え、書類添削や年収交渉資料の準備など、求職者ごとに積み重なる書類仕事が担当者の負担となりやすい傾向にあります。本記事では、これらの業務にClaude Code・Codexがどう使えるのかを具体的に整理します。
Claude CodeとCodexの違いといった基本的な内容から、実際にできること・できないこと、導入時につまずきやすいポイントまで、順を追って解説します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 「答えるAI」と「求人票まで作るAI」の違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「推薦理由書の書き方のコツは」「求人票のフォーマットを教えて」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の書類作成そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。求職者カルテを読み込んで推薦理由書を作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今週の求人票をまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な求人票の書き方を説明してくれますが、実際に求人企業のデータを開いて作成まではしてくれません。
Claude Codeは、その求人企業のヒアリングメモを実際に開いて中身を読み込み、求人票のドラフトをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。求職者カルテや求人企業のヒアリングメモなど実際のファイルを読み込ませ、対話しながらドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、求人票作成や書類添削にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、転職エージェントでの活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも転職エージェント向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・添削・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・添削・書類ドラフト作成 |
| 転職エージェントでの活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この書類を作って」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 転職エージェントでは、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。転職エージェントの現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 求人企業ヒアリング項目・求人票ドラフトの作成
- 推薦理由書ドラフトの作成
- 履歴書・職務経歴書の添削
- 模擬面接の想定質問リスト作成
- 年収交渉資料の作成
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、求職者との信頼関係づくりや、内定後の年収交渉の最終判断のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 文章の下書き・書類のドラフト作成 | 求職者との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 求人企業との最終交渉 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる相談ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 求職者の退職交渉に関する助言 |
| データに基づく傾向の把握 | 面接での候補者の見極め |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| 推薦理由書 | 求職者を求人企業に推薦する際に添える書類 |
02 RECRUIT 求人票・推薦理由書が、Claude Codeでこう変わる 転職エージェントでもっとも件数が積み重なる採用活動の書類仕事を、入力と出力で見ます
転職エージェントでもっとも件数が積み重なるのが、求人企業開拓から求人票作成、推薦理由書の準備までの一連の工程です。求人企業へのヒアリング精度が、その後のマッチング精度にそのまま直結します。
精度が求められる一方、案件数が増えるほどキャリアアドバイザー(CA)やリクルーティングアドバイザー(RA)の負担は膨らみます。専任の求人開拓担当を置けない中小の転職エージェントほど、この負担が代表や現場リーダーにのしかかりやすくなります。
求人票ドラフト
求人企業へのヒアリングメモを読み込ませると、求人票のドラフトが出てきます。
推薦理由書ドラフト
求職者の職務経歴と求人票を渡すと、推薦理由書のドラフトが出てきます。
職務記述書の整理
求人企業からの資料を読み込ませると、職務記述書(JD)の整理版が出てきます。
求人企業DBマッピング
過去の求人案件データを渡すと、業界別・職種別に整理したDBの下書きが出てきます。
2-1. 求人企業ヒアリングと求人票ドラフトの作成
求人企業への新規ヒアリング項目や、既存の求人票フォーマットをClaude Codeに読み込ませると、募集背景・仕事内容・求める人物像を整理した求人票のドラフトが出てきます。RAがゼロから文章を組み立てる必要がなくなります。
これまでRAがヒアリングメモを見ながら一から書き起こしていた作業のうち、文章の骨組みを作る部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、求人企業の意図とズレていないかの最終確認は、これまで通りRAが行います。
求人票の完成度は、その後の推薦理由書やマッチング精度すべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 求人票の項目区分 | 整理する内容の例 |
|---|---|
| 募集背景 | 増員・欠員・新規事業立ち上げなどの理由 |
| 仕事内容 | 業務範囲・使用ツール・チーム構成 |
| 求める人物像 | 必須要件・歓迎要件・カルチャーフィット |
| 条件面 | 想定年収・勤務地・雇用形態 |
| 選考フロー | 面接回数・選考担当者・所要期間 |
2-2. 推薦理由書のドラフト作成
求職者の職務経歴書と、対象求人の求人票を渡すと、推薦理由書のドラフトが出てきます。最終的な言い回しの調整と提出は、CAやRAが行います。
📚 用語解説
推薦理由書：求職者を求人企業に推薦する際に添える書類です。求職者の強みと、求人企業が求める人物像がどう合致するかを説明します。
推薦理由書の書き方には、求職者のスキルを前面に出す「実績訴求型」と、求人企業のカルチャーとの相性を前面に出す「カルチャーフィット型」があります。求人企業のタイプに応じて、どちらの型で書くかをドラフトの時点で使い分けさせることも可能です。
📚 用語解説
職務記述書(JD)：求人企業が募集するポジションの業務内容・必須スキル・評価基準をまとめた文書です。英語ではJob Descriptionと呼ばれ、JDと略されることが多いです。
ハイクラス転職の案件では、求人企業側もJDを詳細に用意していることが多く、JDの要点を抽出して推薦理由書に反映させる使い方が特に効きます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 求人票ドラフト | 求人企業ヒアリングメモ | 募集背景から条件面までを整理した求人票ドラフト |
| 推薦理由書ドラフト | 求職者の職務経歴書・対象求人の求人票 | 求職者の強みと求人の合致点を整理した推薦理由書ドラフト |
| 求人企業DBマッピング | 過去の求人案件データ | 業界別・職種別に整理した求人企業DB |
| 職務記述書の整理 | 求人企業からの資料 | 必須要件・歓迎要件を整理したJDドラフト |
| 求人票の再確認 | 改訂版のヒアリングメモ | 変更箇所を反映した求人票の再ドラフト |
たとえば「このヒアリングメモから、募集背景と仕事内容を整理した求人票を作って」と渡すと、求人票のドラフトが数分で出てきます。
続けて「この求職者の職務経歴書とこの求人票から、推薦理由書を作って」と渡せば、強みと合致点を整理した推薦理由書のドラフトが出てきます。これを土台に、CAが表現を調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の案件でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. マッチングと求人企業DBの活用
求職者の希望条件と求人案件を照らし合わせるマッチング作業でも、同じ求人企業DBを土台に、候補案件を絞り込むリストを作らせられます。最終的にどの求人を優先して紹介するかの判断は、CAが行います。
業界別・職種別に案件を整理しておくと、複数案件を並行管理する際に、どこに優先度を置くべきかが見えやすくなり、案件管理にかける時間を短縮できます。
Claude Codeが担うのは求人票と推薦理由書の下書きまでです。最終的な提出判断は、CAやRAが行います。
求人企業からの返信が早い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な増員案件で数日以内に候補者を紹介する場面でも、担当者は求人企業との合致度確認と表現の最終調整に集中できます。
結果として、これまでは書類作成の負担を理由に見送っていた案件にも、対応しやすくなります。求人票・推薦理由書の負担軽減は、紹介できる案件数そのものを広げる効果も持っています。
2-4. 求人企業開拓とダイレクトリクルーティングとの違い
ビズリーチやLinkedInのようなダイレクトリクルーティングが台頭する中で、転職エージェントが選ばれる理由は、求人企業との継続的な関係づくりと、求職者一人ひとりへの伴走にあります。求人企業開拓の効率化は、この伴走の時間を確保するための土台です。
📚 用語解説
ダイレクトリクルーティング：企業が転職エージェントを介さず、求人媒体やSNSを通じて求職者に直接アプローチする採用手法です。ビズリーチやLinkedInなどが代表的です。
新規の求人企業へのヒアリング項目を型として用意しておけば、初回商談の準備時間を減らし、そのぶん求人企業との関係構築や条件交渉に時間を割けます。ダイレクトリクルーティングにはない「エージェントが間に立つ価値」を、書類仕事の外側で発揮しやすくなります。
03 SUPPORT 書類添削・面接対策・年収交渉も、同じように変わる 求職者支援でもっとも時間がかかる工程を、入力と出力で見ます
求人票・推薦理由書と並んで、転職エージェントの現場で時間を最も奪うのが、履歴書・職務経歴書の添削と面接対策です。求職者1人あたり平均10〜15時間かかるとも言われ、CA1人が同時並行できる求職者数の上限に直結します。
いずれも「求職者ごとに毎回発生する」定型に近い業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 履歴書・職務経歴書添削
求職者から預かった履歴書・職務経歴書と、応募先の求人票を読み込ませ、企業別に添削したドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
職務経歴書：これまでの職歴・実績・スキルを時系列や実績別にまとめた書類です。応募先企業ごとに、強調するポイントを変えて提出するのが一般的です。
添削の観点は、応募先企業が求める人物像に合わせて実績の見せ方を変える「企業別カスタマイズ」と、誤字脱字や表現の統一を整える「基礎添削」の2つに分かれます。項目ごとに参照する求人票が異なるため、添削だけでも横断作業が必要になります。
| 添削の観点 | 主に見る内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 企業別カスタマイズ | 応募先の求める人物像との合致度 | 求人票・JD |
| 基礎添削 | 誤字脱字・表現の統一・読みやすさ | 履歴書・職務経歴書の原本 |
| 実績の定量化 | 数字での実績表現への言い換え | 過去の面談メモ |
| 志望動機のブラッシュアップ | 応募先ごとの動機の一貫性 | 求人票・面談メモ |
さらに、ハイクラス転職の求職者ほど複数社に同時応募することが多く、企業ごとに職務経歴書の強調点を変える必要があります。応募社数が増えるほど、CA1人では手が回らなくなりがちです。
最終的な内容の確認と提出は、CAの仕事のまま残ります。「この職務経歴書を、この求人票向けにカスタマイズして」と渡せば、企業別のドラフトが返ってきます。
すべての応募先を一度に添削しようとせず、まずは選考が先に進んでいる企業から着手するのが現実的な進め方です。
3-2. 模擬面接対策
求人票と過去の面接フィードバック記録を渡すと、応募企業の傾向に合わせた想定質問リストと、模擬面接のシナリオドラフトが出てきます。実際の模擬面接そのものは、これまで通りCAが行います。
📚 用語解説
模擬面接：本番の面接を想定して、CAが面接官役となり求職者に質問し、受け答えを練習する対策です。企業ごとに聞かれやすい質問の傾向が異なります。
過去半年分の面接フィードバックを渡して「企業タイプ別によく聞かれる質問を整理して」と指示すれば、傾向をまとめた一覧が出てくるため、模擬面接の準備時間を短縮する材料として使えます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 年収交渉資料とハイクラス転職への対応
内定後の年収交渉では、業界年収統計や類似ポジションの事例を渡すと、交渉資料のドラフトが出てきます。最終的な交渉そのものはCAが担いますが、資料準備の時間を圧縮できます。
📚 用語解説
年収交渉：内定後、求職者の希望年収と求人企業の提示額のギャップを埋めるための調整です。ハイクラス転職ほど交渉幅が大きくなりやすく、CAの専門性が問われます。
「AIが作って失礼にならないか」という懸念もよく聞きますが、あくまで下書きの位置づけで、求人企業とのやり取りに使う言葉遣いの最終調整はCAが行います。年収交渉のNGワードや求人企業ごとのマナーをまとめておけば、ドラフトの精度も上がります。
3-4. 選考進捗管理と内定後フォロー
複数の求職者・複数の求人案件を並行管理する選考進捗管理も、案件ごとの状況を読み込ませておけば、一覧化したレポートを作らせられます。面接日程の調整や優先度判断は、これまで通りCAが行います。
内定後の入社前フォローでは、求職者からのよくある質問への一次回答ドラフトを作らせる使い方もあります。退職交渉のアドバイスなど、機微な相談は引き続きCAが直接対応します。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 履歴書・職務経歴書添削 | 履歴書・職務経歴書・応募先の求人票 | 企業別にカスタマイズした添削ドラフト |
| 模擬面接想定質問リスト | 求人票・過去の面接フィードバック | 企業タイプ別の想定質問リストとシナリオドラフト |
| 年収交渉資料 | 業界年収統計・類似ポジション事例 | 内定後の年収交渉資料ドラフト |
| 選考進捗管理レポート | 求職者別・案件別の選考状況データ | 並行管理できる進捗一覧レポート |
| 入社前フォローの一次回答 | 求職者からのよくある質問 | 一次回答のドラフト |
AIが担うのは添削・資料作成の下準備までです。求職者との面談・交渉・提出の判断は、これまで通りCAが行います。
3-5. 成功報酬請求書と月次経営レポート
求職者が内定・入社した案件の一覧と報酬料率を渡すと、成功報酬の請求書ドラフトと、CA別・案件別の実績集計を作らせられます。請求金額の最終確認と発行は、これまで通り経理担当が行います。
📚 用語解説
成功報酬：求職者が求人企業に入社した時点で発生する、転職エージェントの主な収益です。多くの場合、求職者の理論年収に一定の料率をかけて算出されます。
月次の成約率・CA別実績・求人企業別の紹介実績をまとめたレポートも、求職者カルテと請求データを横断すれば下書きを作らせられます。経営者が現場の状況を毎月手作業で集計する負担が減ります。
書類添削や年収交渉資料の作成は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
04 MECHANISM なぜAIが推薦理由書まで書けるのか、仕組みの話 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが書類仕事を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた求人票や書類添削の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、求職者カルテや求人企業のヒアリングメモ、Excelの求人案件管理表といった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい書類を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる事務員のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「書き方を教えてくれる」のではなく「実際に作ってくれる」——この一歩の差が、書類仕事の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で添削して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
求人票作成や書類添削のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
求人企業のヒアリングメモ・求職者の職務経歴書・過去の面接フィードバックなど、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。推薦理由書の作成はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、求人票と職務経歴書を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
書類添削でも同じことが言えます。履歴書・職務経歴書・応募先の求人票という、性質の異なる複数の資料を横断して、企業別の添削と志望動機のブラッシュアップを一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。求職者との面談や、提出・送信の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 転職エージェントでの具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 求人票や職務経歴書を開いて、添削やドラフト作成ができる | 求人企業ヒアリングメモから求人票ドラフトを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎回の職務経歴書添削を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 求人票・職務経歴書・面接記録などをまとめて参照できる | 推薦理由書作成で求人票と職務経歴書を横断 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 添削の言い回しを対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 転職エージェントが導入でつまずきやすいポイント 個人情報の取り扱い・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを転職エージェントの現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのは個人情報の取り扱いの線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. 個人情報の取り扱いとセキュリティ
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
求職者カルテや求人企業情報など、機微な個人情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・添削・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 情報システム担当・代表 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | CA・RA本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、書類添削や求人票作成など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| 個人情報の取り扱い | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを求職者カルテに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、求人票作成と書類添削と年収交渉資料の準備を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、CAがプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この職務経歴書をこの求人向けに添削して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、求人企業ごとの求人票の書式の違いを考慮せずにドラフトをそのまま使い、求人企業から差し戻されるケースです。過去の様式との違いを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 書類添削や求人票作成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 求人企業ごとの書式差異を考慮せず差し戻される | 過去の様式を事前に読み込ませ、書式変換の下書きから始める |
| CAがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は情報システム担当や代表が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 求職者カルテにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの求職者で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。求職者カルテにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っている求職者カルテや案件管理表のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
有料職業紹介事業報告書や職業安定法対応では、後から求人企業や行政への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
📚 用語解説
有料職業紹介事業報告書：職業安定法に基づき、求職者数・求人数・成約実績などを厚生労働大臣に定期報告する書類です。職業紹介責任者の管理のもとで作成・提出します。
有料職業紹介事業報告書も、求職者数・求人数・成約実績のデータを読み込ませれば、テンプレートに沿った集計とドラフトを作らせられます。最終的な内容確認と提出は、職業紹介責任者が行う前提です。
職業紹介責任者講習の受講期限や更新時期をアラート化しておく使い方も、コンプライアンス対応の負担軽減につながります。提出物自体の作成に加えて、期限管理の手間が減ることも見逃せないポイントです。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、求人票作成や書類添削を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 転職エージェント向けセミナー当日の内容 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 転職エージェントの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 求人票ドラフトから推薦理由書、書類添削、年収交渉資料作成の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。転職エージェントの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
書類添削では、求職者の職務経歴書を読み込ませるところから、企業別カスタマイズ・志望動機のブラッシュアップまでを実際に動かします。
年収交渉資料の作成では、業界年収統計を読み込ませて、内定後の交渉資料ドラフトができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 書類添削はどこまで任せられるか | 添削の下書きまでで、最終確認と提出はCAが行う前提です |
| 求人票の様式が求人企業ごとに違うときはどうするか | 過去の様式を読み込ませ、新様式への変換ドラフトを作ります |
| 個人情報の面でどこまでデータを渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は代表・経営者・会社役員としていますが、求人票作成や書類添削を担当するCA・RAの方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、求職者対応を人に任せる想定がなく、経営者お一人で全ての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 転職エージェント向けセミナーの予約導線 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 求人票・推薦理由書・書類添削の変わり方 | 自社の求職者カルテを例にした質疑応答 |
| 個人情報の取り扱い・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 求人票の作成はAIに任せて大丈夫でしょうか。求人企業の意図とズレませんか。
A. 求人企業へのヒアリングメモを土台にドラフトを作成する使い方が中心です。募集背景や求める人物像といった項目もあらかじめ読み込ませておけば反映されます。最終的な確認と提出はこれまで通りRAが行うため、求人企業との合致度を保ったまま作成時間を圧縮できます。求人企業ごとの言い回しの違いが大きいほど、事前に読み込ませておく資料の準備が重要になります。
Q. 求職者カルテなど個人情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内の求職者カルテや求人企業情報をどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の添削・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。導入するかどうかの判断材料としてお持ち帰りいただけます。
Q. ハイクラス転職の年収交渉資料は、AIが作って求人企業に失礼にならないでしょうか。
A. AIは業界年収統計や類似ポジションの事例をもとに交渉資料のドラフトを作るところまでで、実際の交渉や言葉遣いの最終調整はCAが行います。年収交渉のNGワードや求人企業ごとのマナーを事前にまとめておけば、ドラフトの精度も上がります。あくまで準備時間を圧縮するための下書きという位置づけです。
Q. パソコン操作に不慣れな社員が多い会社でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は情報システム担当や代表が一緒に操作するところから始める会社が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、転職エージェントの現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 書類添削の精度は、経験の浅いCAでも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで企業別カスタマイズの添削ドラフトで、求人企業との合致度の最終確認はCAが行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅いCAの育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。ベテランによる確認そのものは残るため、育成の機会が失われるわけではありません。
Q. Claude Codeを使うと、CAの仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、求職者との面談や、求人企業との交渉、内定後のフォローといった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、キャリア相談に集中する時間を増やすための道具です。むしろ求職者と向き合う時間が増えたという声もあります。
Q. セミナーは代表本人が参加しないといけませんか。
A. 代表・経営者・会社役員向けを基本としていますが、CAやRAの方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
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転職エージェントの書類仕事は、求人票・推薦理由書の作成から、書類添削・面接対策のように求職者ごとに積み重なる業務、年収交渉のように成約に直結する業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の求職者カルテや求人票を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員・ジドウカさんでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
