前回、Diaブラウザーで採用サイトの文字起こしが劇的に楽になった話をお伝えしましたが、今回はその続編です。以前に開発した「AIでプロの技術を見える化」手法を採用サイト分析に応用し、Gemini 2.5 Proで体系的な評価システムを構築してみました。中小企業の人事担当の皆さんなら、きっと「うちの採用サイトって客観的にどうなんだろう？」「どこを改善すれば効果的なのか？」と思ったことがあるはず。今回は、その疑問に具体的な答えを出す実用的な方法をお伝えします。既存手法の応用展開：なぜ採用サイト分析に着目したのか「プロの技術見える化」手法の成功体験以前の記事で紹介した「AIでプロの技術を見える化」では、プロのコピーライターの技術を要素分解し、「なんとなく上手い」を「具体的な技術」として言語化することに成功しました。この手法の核心は、優れた文章の共通要素を抽出し、それを評価軸としてプロンプトに組み込むことでした。結果として、ライティングの品質向上と、チームでの目線合わせが劇的に改善しました。採用サイト分析への応用可能性実務でライティングをチェックする機会が多い中で、採用サイトのコンテンツ評価にも同様のニーズを感じていました：一次評価の効率化：大量のコンテンツを客観的に評価したい感覚と分析の一致確認：自分の感覚的評価とAIの分析結果の整合性チェック具体的フィードバック：ライターや制作チームへの改善点の明確化目線合わせの促進：チーム内での評価基準の統一この課題解決のため、既存の「プロの技術見える化」手法を採用サイト分析に展開することを決めました。戦略的プロンプト設計：2つの評価アプローチの開発基本コンセプト：ターゲット共感要素の抽出採用サイト分析でも、基本的なアプローチは同じです。優れた採用コンテンツの共通要素を抽出し、それを判断軸として評価するシステムを構築しました。重点的に分析したのは：文章の組み立て方・構造：ターゲットの共感を呼ぶストーリー展開語感・表現技法：より深い話がターゲットの心に届く要素訴求力の要因：読み手の行動変容につながる仕掛け2つの評価プロンプトパターンの設計実際の分析用途に応じて、2つの異なるアプローチのプロンプトを開発しました：通常バージョン：包括的品質評価評価構造：3段階評価システム（レベル1〜3）レベル1（コア評価）：物語性、ポジティブ性、誠実性の合否判定レベル2（テクニカル評価）：共感性、表現力、具体性、客観性の60点満点評価レベル3（戦略評価）：ターゲット訴求力、文化体現性、内部影響力の40点満点評価適用対象：標準的な採用インタビュー記事の総合品質評価哲学的評価バージョン：価値観の深掘り特化特化ポイント：人物の「価値観の原体験（WHY）」を最重要視評価軸の修正：共感性項目で「価値観の原体験（10点）」を新設狙い：表面的な成功談ではなく、その人の哲学や価値観の根源を評価適用対象：より深い人物像を描きたいキャリア哲学系コンテンツプロンプト使い分けの実用的理由2つのバージョンを開発した背景には、実務での具体的なニーズがありました：通常バージョンの活用場面標準的な品質チェック：基本的なライティング品質の確認一次評価の効率化：大量コンテンツの客観的スクリーニングチーム内目線合わせ：共通の評価基準での品質判定哲学的評価バージョンの活用場面深掘りインタビューの評価：人物の価値観や哲学的背景の充実度確認差別化コンテンツの品質向上：他社との差別化を図りたい重要記事の評価追加取材の判断：「なぜその価値観を持つのか」の掘り下げ不足の発見スコアリング形式の狙いと工夫数値化による評価システムを採用した理由は、実務での活用効率化にありました：1. 一次評価の自動化膨大な採用コンテンツの初期チェックをAIに任せることで、人間は詳細検討に集中できます。2. 感覚と分析の整合性確認自分の感覚的評価とAIの分析結果を比較することで、評価の客観性を担保できます。3. 具体的フィードバックの実現「なんとなく良い/悪い」ではなく、「共感性12点、表現力3点、具体性6点」という具体的な改善ポイントを提示できます。4. チーム内目線合わせの促進点数化により、メンバー間での評価基準の統一が格段に進みました。実践プロセス：Diaからの戦略的テキスト抽出分析前提での効率的抽出作業今回のテキスト抽出は、最初から分析目的で設計しました。Diaブラウザーの活用においても、以下の点を重視：構造保持：見出しや段落構成をそのまま維持ノイズ除去：ヘッダー・フッター・ナビゲーション等の除外純粋なコンテンツ抽出：分析に必要な本文のみを効率的に取得この戦略的抽出により、後工程の分析精度が大幅に向上しました。分析実行：想定を超える詳細結果実際にある企業の採用インタビュー記事をGemini 2.5 Proで分析した結果：総合評価結果総合スコア：53/100点合否判定：条件付き合格評価の内訳：レベル1（コア評価）：Pass（物語性、ポジティブ性、誠実性）レベル2（テクニカル評価）：20/60点（共感性11点、表現力3点、具体性6点、客観性0点）レベル3（戦略評価）：33/40点（ターゲット訴求力12点、文化体現性13点、内部影響力8点）具体的改善提案の質の高さ特に印象的だったのは、改善提案の具体性でした：客観性の改善案：「前例のない◯◯対策業務をやり遂げたことに対し、当時の上司や同僚から『正直、若手に任せるのは挑戦だった。しかし彼の粘り強い調査と、部署を横断した調整力があったからこそ、お客様に満足いただける成果が出せた』といった客観的なコメントを引用してください」表現力・具体性の改善案：「『社内協議し、顧客との打ち合わせを重ねていきました』という部分を、『深夜までホワイトボードを囲んで議論したこと』『当初は不安そうな顔をしていたお客様が、最終提案で初めて安堵の表情を見せてくれた瞬間』のように、情景が目に浮かぶレベルで具体的に描写してください」プロンプト調整と精度向上のプロセス初期の課題：評価軸の汎用性問題最初は単一のプロンプトですべてのコンテンツを評価しようとしましたが、期待通りの結果が得られませんでした。問題は、コンテンツの性質に関係なく同じ評価軸を適用していたことでした。解決策：目的特化型プロンプトの開発分析を重ねる中で、コンテンツの特性に応じた評価アプローチの使い分けが必要だと判明しました：標準的な採用記事：通常バージョンでの総合品質評価深い価値観を扱う記事：哲学的評価バージョンでのWHY重視評価この使い分けにより、分析精度が格段に向上しました。継続的改善：実務での検証と調整実際の評価作業を通じて、プロンプトの継続的な改善を行いました：自分の感覚的評価との一致率確認改善提案の実現可能性検証評価軸の重み付け調整新しい評価要素の追加この反復プロセスにより、現在では2つの高精度プロンプトが完成しています。AIと人間の協働：最適な役割分担の発見AIの得意領域：客観的分析と要素分解今回の実践で改めて確認できたAIの価値：網羅的な要素抽出：人間では見落としがちな細かなパターンまで分析一貫した評価基準：感情や疲労に左右されない安定した判断構造化された出力：改善に直結する具体的な提案の生成人間の役割：文脈理解と戦略判断一方で、人間でなければできない重要な役割も見えてきました：背景文脈の推測：「なぜこのような表現になったのか」の仮説構築戦略的判断：どの改善提案を採用するかの最終決定実現可能性の評価：企業の状況や制約を踏まえた現実的な判断協働の威力：単独では到達できない洞察AIの分析結果に人間の推測を加えることで、表面的な評価を超えた戦略的洞察が得られました：「この記事が事実の羅列になってしまったのは、おそらく人事チェックを重視しすぎたからではないか」「表現が平坦になっているのは、複数の部署で修正を重ねた結果かもしれない」このような仮説により、改善の方向性がより明確になりました。戦略的課題の発見：採用コミュニケーション全体の構造分析個別評価を超えた全体設計の問題複数の採用コンテンツを分析する中で、個別の記事の問題を超えた、採用コミュニケーション全体の構造的課題が浮かび上がりました：WHAT（何を伝えたいか）の混乱企業の意図：「私たちは使命感を持つ専門家集団である」実際の伝達内容：「私たちは安定した大企業である」WHO（誰に伝えたいか）の曖昧化企業の狙い：「使命感を持つ、熱量の高い候補者」実際のターゲティング：「関連分野の学生全般」HOW（どうやって伝えるか）の手法ズレ企業の意図：「共感」による志望動機の醸成実際の手法：「説明」による理解促進根本課題：戦略設計図の不在分析結果から見えてきた最も深刻な問題は、一貫した採用コミュニケーション戦略の設計図が存在しないことでした。個々のコンテンツは存在するものの、それらが有機的に連携して一つの強力なメッセージを形成していない。この発見は、単なるコンテンツ改善を超えた、戦略レベルの課題解決の必要性を示していました。実務活用のヒント：中小企業での効果的運用法段階的導入アプローチ中小企業での実践を前提とした、現実的な導入ステップ：ステップ1：現状把握既存コンテンツの客観的評価課題の優先順位付け改善可能性の評価ステップ2：プロンプト調整自社の評価感覚との一致率確認業界特性に応じた評価軸調整実現可能な改善提案への調整ステップ3：運用システム化定期的な評価サイクルの確立チーム内での評価基準統一継続的改善プロセスの構築注意すべきポイント：AIの提案との付き合い方高精度な分析結果でも、すべてを鵜呑みにするのは危険です：企業状況の考慮「もっと感情的な表現を」という提案も、業界特性によっては適さない場合があります。実現可能性の評価「第三者の声を追加」という提案も、プライバシーや社内調整の観点から困難な場合があります。戦略との整合性AIの提案と企業の採用戦略との整合性を必ず確認する必要があります。応用可能性：他領域への展開テキスト分析の汎用性この手法は、採用サイト分析に限らず応用可能です：営業資料の品質評価：提案書や商品説明資料の効果分析マーケティングコンテンツ：ブログ記事やSNS投稿の訴求力評価社内コミュニケーション：報告書や企画書の伝達力分析競合分析：他社コンテンツの戦略分析と差別化要素の発見組織での活用価値特に以下のような組織課題の解決に効果的です：品質の属人化解消：評価基準の明確化による品質の均一化ナレッジの共有促進：暗黙知の形式知化による技術継承効率的な人材育成：具体的な改善ポイントの提示による学習促進まとめ：戦略的AI活用による採用力向上既存手法の応用展開による成功「AIでプロの技術を見える化」で確立した手法を採用サイト分析に応用することで、予想を超える成果を得ることができました。重要だったのは、単なる技術の転用ではなく、新しい領域の特性に応じたカスタマイズでした。実務ニーズに基づく設計の重要性今回の成功要因は、最初から実務での活用を前提とした設計にありました：効率化への明確な狙い：一次評価の自動化とフィードバックの具体化段階的な精度向上：継続的な調整による実用レベルでの完成度達成現実的な運用設計：中小企業のリソース制約を考慮した実装AI時代の人事担当者に求められる視点この実践を通じて見えてきたのは、AIを単なるツールとして使うのではなく、戦略的パートナーとして活用することの重要性です。AIの客観的分析力と人間の文脈理解力を組み合わせることで、従来では不可能だった深い洞察と実用的な改善策を同時に得ることができます。中小企業の限られたリソースの中で、より効果的な採用コミュニケーションを実現するための強力な武器として、ぜひこの手法を活用していただければと思います。次回は、この分析結果をもとに実際に採用コンテンツを改善し、その効果を検証した結果をお伝えする予定です。データドリブンな改善が、実際の採用成果にどのような影響を与えるのか、継続的に検証を進めていきますので、ぜひお楽しみに。今回使用したツール・手法Diaブラウザー：構造化されたテキスト抽出Gemini 2.5 Pro：高精度な文章分析とスコアリング既存手法：「AIでプロの技術を見える化」の応用展開キーポイント既存の成功手法の新領域への応用通常バージョン×哲学的評価バージョンの使い分け設計AIと人間の最適な役割分担実務ニーズに基づく継続的改善※企業の機密情報を扱う際は、適切なプライバシー設定と社内規程の確認をお勧めします。#ライターの紹介-横内 圭介（Musubi Inc.）：調査・分析、戦略〜施策の立案と実行まで担当略歴 ##略歴"""-総合商社にて、主に製造業を中心としたマーケティング・営業を担当。15年以上に亘り、国内外メーカーの海外進出支援や営業・マーケティング戦略の立案から実行までを行う。2015年にMusubi Inc.を設立してから全く畑の違うブランディングの業務に従事。製造、建設、サービス、銀行、飲食、ホテル、運送、流通、リサイクルなど多くの業界を担当し、様々な領域の課題可決をコンサルタントとして担当している。ここ1年ほど様々なAIツールに触れ自身の業務効率が格段に上がったことから、兼業でブランディングやマーケティング業務を担われている方などに向けて情報発信できたらなと考えています。兼業でなかなか時間が割けない＝ブランディング・マーケティング活動ができないといった方々に少しでも役に立てればと思っています。"""