「大量の履歴書に目を通すだけで一日が終わってしまう…」
「候補者のスキルや経験を一つひとつ確認し、評価基準と照らし合わせる作業が大変…」
このように、採用活動における履歴書のスクリーニング業務に多くの時間と労力を費やしていませんか？
もし、応募者から受け取った履歴書をAIが自動で読み取り、あらかじめ設定した評価基準に基づいて候補者のスキルや経験を解析・スコアリングしてくれる仕組みがあれば、これらの悩みから解放されるはずです。
採用担当者は面接や候補者とのコミュニケーションといった、より戦略的な業務に集中できる貴重な時間を生み出すことができます！
今回ご紹介する自動化は、ノーコードで簡単に設定できて、手間や時間もかからないので、ぜひ自動化を導入して作業をもっと楽にしましょう！
とにかく早く試したい方へ
Yoomには
AIを活用して履歴書を自動で分析・評価する業務フロー自動化のテンプレートが用意されています。「まずは試してみたい！」という方は、以下のバナーをクリックして、すぐに自動化を体験してみましょう！
フォームから回答が送信されたら、履歴書をOCRで読み取りOpenAIで解析後Google スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
採用活動における履歴書の確認や応募者情報の管理は、件数が増えるほど煩雑になりがちです。このワークフローは、応募フォームから送信された履歴書をOCRで読み取り、その内容をOpenAIで解析して、必要な情報を自動でGoogle スプレッドシートに整理・追加します。手作業による情報転記の手間をなくし、OpenAIを活用した効率的な履歴書選考の自動化を実現することで、採用担当者の負担を軽減し、よりコアな業務に集中できる環境を整えます。
■このテンプレートをおすすめする方
- 履歴書の内容確認や応募者情報の転記作業に多くの時間を費やしている採用担当者の方
- OpenAIを活用して、履歴書選考プロセスの一部を効率的に自動化したいと考えている方
- Google スプレッドシートで応募者情報を管理しており、入力作業のミスをなくしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへの回答からGoogle スプレッドシートへの情報追加までが自動処理されるため、これまで手作業で行っていたデータ入力の時間を削減できます
- 履歴書からの情報転記を手作業で行う際に発生しがちな、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を保ちます
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシートとOpenAIをYoomと連携します
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、応募者が情報を入力するためのフォームを作成します
- 続いて、オペレーションでOCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」アクションを設定し、フォームで受け取った履歴書ファイルを指定します
- 次に、オペレーションでOpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションを設定し、OCRで読み取ったテキストを解析します
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、OpenAIが解析した情報を指定のシートに追加します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガーで設定するフォームのタイトルや、履歴書ファイル以外の情報を取得するための質問項目は、任意の内容で編集可能です。
- OCR機能では、履歴書から読み取りたい項目（氏名、学歴、職歴、資格など）を任意で設定してください。
- OpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションでは、履歴書の情報をどのように解析・要約するかを指示するメッセージコンテンツ（プロンプト）を任意で設定できます。また、利用するモデルIDも候補から選択してください。
- Google スプレッドシートへの書き出しでは、出力先となる任意のスプレッドシートIDとタブ名を設定してください。各列への登録内容は、前段で取得した情報や固定のテキストを使用して自由にカスタマイズできます。
■注意事項
- OpenAI、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- OpenAIのアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- OpenAIのAPIはAPI疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。
フォームで受け取った履歴書をAIで解析するフローを作ってみよう
それではここから代表的な例として、フォームで受け取った履歴書をAIで解析し、その結果をスプレッドシートに自動で記録するフローを解説していきます！
ここではYoomを使用してノーコードで設定をしていくので、もしまだYoomのアカウントをお持ちでない場合は、こちらの登録フォームからアカウントを発行しておきましょう。
※今回連携するアプリの公式サイト：OpenAI／Google スプレッドシート
[Yoomとは]
フローの作成方法
今回は大きく分けて以下のプロセスで作成します。
- OpenAI、Google スプレッドシートとYoomのマイアプリ連携
- テンプレートをコピー
- トリガーとアクションの設定
- フローをONにし、正常に起動するかを確認
フォームから回答が送信されたら、履歴書をOCRで読み取りOpenAIで解析後Google スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
採用活動における履歴書の確認や応募者情報の管理は、件数が増えるほど煩雑になりがちです。このワークフローは、応募フォームから送信された履歴書をOCRで読み取り、その内容をOpenAIで解析して、必要な情報を自動でGoogle スプレッドシートに整理・追加します。手作業による情報転記の手間をなくし、OpenAIを活用した効率的な履歴書選考の自動化を実現することで、採用担当者の負担を軽減し、よりコアな業務に集中できる環境を整えます。
■このテンプレートをおすすめする方
- 履歴書の内容確認や応募者情報の転記作業に多くの時間を費やしている採用担当者の方
- OpenAIを活用して、履歴書選考プロセスの一部を効率的に自動化したいと考えている方
- Google スプレッドシートで応募者情報を管理しており、入力作業のミスをなくしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへの回答からGoogle スプレッドシートへの情報追加までが自動処理されるため、これまで手作業で行っていたデータ入力の時間を削減できます
- 履歴書からの情報転記を手作業で行う際に発生しがちな、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を保ちます
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシートとOpenAIをYoomと連携します
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、応募者が情報を入力するためのフォームを作成します
- 続いて、オペレーションでOCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」アクションを設定し、フォームで受け取った履歴書ファイルを指定します
- 次に、オペレーションでOpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションを設定し、OCRで読み取ったテキストを解析します
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、OpenAIが解析した情報を指定のシートに追加します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガーで設定するフォームのタイトルや、履歴書ファイル以外の情報を取得するための質問項目は、任意の内容で編集可能です。
- OCR機能では、履歴書から読み取りたい項目（氏名、学歴、職歴、資格など）を任意で設定してください。
- OpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションでは、履歴書の情報をどのように解析・要約するかを指示するメッセージコンテンツ（プロンプト）を任意で設定できます。また、利用するモデルIDも候補から選択してください。
- Google スプレッドシートへの書き出しでは、出力先となる任意のスプレッドシートIDとタブ名を設定してください。各列への登録内容は、前段で取得した情報や固定のテキストを使用して自由にカスタマイズできます。
■注意事項
- OpenAI、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- OpenAIのアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- OpenAIのAPIはAPI疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。
ステップ1：OpenAI、Google スプレッドシートとYoomをマイアプリ連携
まずはじめに、Yoomと各アプリを連携し、操作が行えるようにしていきます。
【OpenAIのマイアプリ登録】
以下のナビ動画を参考に設定してください。
※なお、ChatGPT（OpenAI）を使ったアクションを動かすには、OpenAIのAPI有料プランに契約しておく必要があります。APIの利用料金が発生した時にスムーズに支払いができるよう、契約内容を整えておきましょう。 詳しくはOpenAIの「API料金」ページをご確認ください。
【Google スプレッドシートのマイアプリ登録】
以下のナビ動画を参考に設定してください。
ステップ2：テンプレートをコピーする
続いてYoomのテンプレートをコピーします。
以下のバナーの「試してみる」をクリックします。
フォームから回答が送信されたら、履歴書をOCRで読み取りOpenAIで解析後Google スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
採用活動における履歴書の確認や応募者情報の管理は、件数が増えるほど煩雑になりがちです。このワークフローは、応募フォームから送信された履歴書をOCRで読み取り、その内容をOpenAIで解析して、必要な情報を自動でGoogle スプレッドシートに整理・追加します。手作業による情報転記の手間をなくし、OpenAIを活用した効率的な履歴書選考の自動化を実現することで、採用担当者の負担を軽減し、よりコアな業務に集中できる環境を整えます。
■このテンプレートをおすすめする方
- 履歴書の内容確認や応募者情報の転記作業に多くの時間を費やしている採用担当者の方
- OpenAIを活用して、履歴書選考プロセスの一部を効率的に自動化したいと考えている方
- Google スプレッドシートで応募者情報を管理しており、入力作業のミスをなくしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへの回答からGoogle スプレッドシートへの情報追加までが自動処理されるため、これまで手作業で行っていたデータ入力の時間を削減できます
- 履歴書からの情報転記を手作業で行う際に発生しがちな、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を保ちます
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシートとOpenAIをYoomと連携します
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、応募者が情報を入力するためのフォームを作成します
- 続いて、オペレーションでOCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」アクションを設定し、フォームで受け取った履歴書ファイルを指定します
- 次に、オペレーションでOpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションを設定し、OCRで読み取ったテキストを解析します
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、OpenAIが解析した情報を指定のシートに追加します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガーで設定するフォームのタイトルや、履歴書ファイル以外の情報を取得するための質問項目は、任意の内容で編集可能です。
- OCR機能では、履歴書から読み取りたい項目（氏名、学歴、職歴、資格など）を任意で設定してください。
- OpenAIの「テキストの生成（Chat completion）」アクションでは、履歴書の情報をどのように解析・要約するかを指示するメッセージコンテンツ（プロンプト）を任意で設定できます。また、利用するモデルIDも候補から選択してください。
- Google スプレッドシートへの書き出しでは、出力先となる任意のスプレッドシートIDとタブ名を設定してください。各列への登録内容は、前段で取得した情報や固定のテキストを使用して自由にカスタマイズできます。
■注意事項
- OpenAI、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- OpenAIのアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- OpenAIのAPIはAPI疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。
以下の画像のような画面が表示されたらテンプレートのコピーができているので、「OK」をクリックします。
タイトルや詳細はクリックすることで編集可能です。
また、コピーしたテンプレートはマイプロジェクトに保存されているので、マイプロジェクトからも開くことができます。
ステップ3：フォームトリガー設定
まずは「フォームトリガー」をクリックしてみましょう！
詳しくは
フォームの基本設定・オプション設定についてをご確認ください。
フォームトリガーではタイトル、フォーム説明文、質問項目、質問項目ごとの説明文が設定できます。
今回は履歴書をOCRするフローなので、履歴書を送信するフォームを設定しています。
ここでは、完了ページの設定もできます。
設定ができたら、「次へ」をクリックします。
取得した値にテスト用の履歴書をアップロードしておきます。
※取得した値とは 設定時の「テスト」で取得した値のことです。
後続ステップの入力値として利用でき、実行のたびに最新の内容に更新（変動）されます。
詳しくは
テストの重要性：「取得した値」のテスト値についてをご確認ください。
今回は以下のような履歴書をアップロードしました。
設定できたら、「完了」をクリックします。
ステップ4：OCRで文字を抽出するアクション設定
フローに戻り、「OCRで文字を抽出」のアイコンをクリックします。
このアクションではOCR機能を使って、多種多様なフォーマットの画像やPDFから文字情報を抽出できます。
※なお、OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。
フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
※チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。
無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
※YoomのOCR機能では、アクション記載の規定の文字数を超えるデータや、文字が小さすぎる場合に正しく読み取れないことがあります。文字数や文字の大きさには少し余裕を持たせてご利用ください。
「OCRで文字を抽出」の設定方法もあわせてご確認ください。
ここではあらかじめOCR画像はフォームで取得した履歴書を設定しています。
デフォルトで取得する項目以外で追加抽出したい項目があれば、カンマ（,）区切りで指定してください。
また、使用するAIはGeminiがデフォルトですが、他のAIを指定することも可能です。
今回は以下のように設定しています。
設定できたら、「テスト」をクリックします。
テストが成功したら、取得した値を確認して「完了」をクリックします。
