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採用担当者の皆様、日々送られてくる大量の職務経歴書の確認に追われていませんか？
候補者ごとにフォーマットがバラバラなレジュメを目視で確認し、必要なスキルや経験を探し出す作業は非常に時間がかかります。
また、確認する担当者によって評価のブレが生じてしまうという課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
そんな「書類選考にかかる時間」と「評価の属人化」というジレンマは、AIエージェントを活用することで解決できます。
本記事では、AIエージェントで職務経歴書の解析・スコアリングを自動化し、書類選考を効率化する方法をご紹介します。
Yoomには、職務経歴書の解析から評価までを自動で行うテンプレートが用意されています。
すぐに試してみたい方は、以下のリンクからワークスペースにコピーしてご活用ください。
チャット画面から職務経歴書などのファイルを渡し、解析や評価を指示するだけで、自社の募集要件に基づいたスコアリングや書類選考のサポートを行います。
まずはAIの精度や使い勝手を手軽に試したい方におすすめです。
提出された職務経歴書を読み取り、募集要件に基づいたスコアリングや評価サマリーを自律的に作成するAIワーカーです。書類選考の精度向上とスピードアップにより、採用担当者は本質的な意思決定に集中できるため、大量の書類確認に課題を感じている方や選考プロセスを効率化したい方におすすめです。
Google Driveへのファイル保存をトリガーに、AIによる解析・スコアリングからSlackへの結果通知、Google スプレッドシートへの評価入力までを全自動化します。
チーム全体での共有やデータ蓄積までを一気通貫で行いたい方に最適です。
職務経歴書の読み込みをAIに任せることで、単なる時短以上のさまざまなメリットが得られます。
実務においてどのような変化があるのか、具体的に見ていきましょう。
人間が目視で確認する場合、どこに必要な情報が書かれているかを探すだけで一苦労ですが、AIワーカーであればバラバラな形式の職務経歴書から、指定したスキルや経験の有無を文章全体から抽出できます。
これにより、見落としのリスクを軽減し、一目で候補者の強みを把握できる環境を構築することが見込めます。
また、選考の初期段階における情報の整理を効率化できます。
自社の必須要件や歓迎要件に基づき、すべての候補者を共通の基準で客観的に評価します。
マニュアルにあらかじめ判定基準を設定しておくことで、担当者ごとの評価のバラつきを抑え、公平性と一貫性のある選考判断をサポートします。
これにより、誰が担当しても評価の基準がぶれないため、優秀な候補者を見逃すリスクを減らし、バラつきのない選考が期待できます。
これまで何時間も費やしていたレジュメの読み込みと評価の時間をAIワーカーが代行してくれるため、採用担当者の業務負担は軽減されます。
これにより、創出された時間を面接でのアトラクトや採用戦略の立案など、人間にしかできない重要な業務に充てることができます。
また、採用活動全体の質を高め、候補者一人ひとりと向き合える選考を実現します。
ここからは、実際にYoomを使って職務経歴書解析サポーターのAIワーカーを作成する手順を解説します。
※今回連携するアプリの公式サイト：Slack
[Yoomとは]
1. テンプレートをコピーする
2. 基本設定を行う
3. AIへのマニュアルを作成する
4. 使用ツールを連携する
まずは、以下のテンプレートバナーをクリックして、AIワーカーをご自身のワークスペースにコピーしてください。
提出された職務経歴書を読み取り、募集要件に基づいたスコアリングや評価サマリーを自律的に作成するAIワーカーです。書類選考の精度向上とスピードアップにより、採用担当者は本質的な意思決定に集中できるため、大量の書類確認に課題を感じている方や選考プロセスを効率化したい方におすすめです。
AIワーカーのコピーに成功すると、以下のようなチャット画面が表示されます。
なお、コピーしたテンプレートはYoomのマイプロジェクトから確認できます。
AIワーカーの名前やアイコンなど、基本的な情報を設定します。
デフォルトのままでも問題ありませんが、自社の業務に馴染むような名前（例：「職務経歴書解析サポーター」など）をつけておくと愛着が湧きやすくなります。
テンプレートでは、以下のような内容に設定されています。
名前は、そのAIワーカーに任せる業務・処理がひと目でわかるような内容にするのがおすすめです。
説明はメモとして使用できます。
AIワーカーの処理には影響しませんので、ほかの社員や自分が今後使用するときのために、必要に応じて設定しておくとよいでしょう。
役割はAIワーカーの「初期設定」のようなもので、ここに記載した内容がAIワーカーの処理やアウトプットに影響します。
例えば、「Yoom株式会社のXXXです。」などの、所属や職務などを伝えることで、その役割になりきって処理を行います。
役割を適切に指定することで思い通りの結果を得られやすくなるので、なるべく具体的に記載しましょう。
AIに「どのような手順で作業を進めてほしいか」をマニュアルとして記載します。
Yoomなら、このマニュアル部分もチャット形式やテキストで簡単にカスタマイズできるのが強みです。
マニュアルを編集するには、実行マニュアルの「職務経歴書解析サポーター」ボタンの右端にある鉛筆マークをクリックしましょう。
マニュアルの設定画面が表示されます。
ここがAIワーカーを使いこなす上で最も重要なポイントになります。
ここでのコツは、「総合スコア（100点満点）および判定ランク（A〜C）の算出。評価理由の記述（「なぜそのスコアになったか」を、要件との一致点・不足点をもとに具体的に記述）。強みと懸念点の抽出（面接で確認すべき事項があれば併記）。」など、出力してほしい形式を構造化して指示することです。
マニュアルの作り方については、【AIワーカー】マニュアルの作成方法で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
AIワーカーが外部アプリを操作できるように、使用ツールの設定を行います。
下記の順序で連携しましょう。
Slackと連携します。
「Slack」と書かれているボタンの右端にある鉛筆マークをクリックしましょう。
すると以下のような画面が表示されます。
すでに連携されている場合は、連携するアカウント情報を確認してください。
連携していない場合は、「連携アカウントを追加」をクリックします。
連携方法は下記のナビをご覧ください。
ナビはフローボットからマイアプリ連携する内容になっていますが、「連携アカウントを追加」クリック以降の手順は同じです。
また、チャンネルにメッセージを送るためにはYoomアプリのインストールが必要です。
「Slackと連携するアカウント情報」にアカウントが表示されていれば連携完了です！
「チャンネルにメッセージを送る」をクリックします。
下記の画面が表示されます。
テンプレートでは、以下のように設定されています。
チャンネルIDは、Slackの上部に表示されているチャンネル名をクリックすると確認できます。
毎回同じチャンネルにメッセージを送りたい場合はここで設定しておきましょう。
今回は候補から選択しました。
メッセージはAIが設定のままにします。
ここでは、実際に送信する内容を記入できます。
特定の誰かをメンションしたい場合は、<@メンバーID>と入力することでメンションが可能です。
メンバーIDは、メンションしたいメンバーのプロフィールから確認できます。
なお、チャンネルIDやメッセージは、チャット上で毎回指示することも可能です。
担当者やケースに応じてチャンネルやメッセージを変えたいケースもあると思うので、その場合は「投稿先のチャンネルID」や「メッセージ」の「AIが設定」をONにし、そのまま「保存」をクリックしましょう。
次のページでも保存をクリックします。
より詳しく知りたい方は以下のリンク先をご覧ください。
これでツールの連携は完了です！
設定が完了したら、実際にAIワーカーのチャット画面にテスト用の職務経歴書ファイルをアップロードし、「添付の職務経歴書の判定をお願いします」と指示を出してみましょう。
設定したマニュアル通りにAIが職務経歴書の解析をしてくれます。
指定した条件通りに分析結果が返ってくれば、AIワーカーの完成です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。
詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
Slackにも通知されています。
AIワーカー単体でも便利ですが、これをフローボットに組み込むことで、「Google Driveに職務経歴書が保存されたらAIワーカーで解析・スコアリングし、結果を通知・レコード追加する」という完全自動化の仕組みが構築できます。
※今回連携するアプリの公式サイト：Google Drive／Google スプレッドシート
フローボットの設定手順は以下の通りです。
以下のリンクから、一連の業務が組み込まれたフローボットのテンプレートをコピーします。
テンプレートのコピーに成功すると、以下の画面が表示されますのでOKをクリックしましょう。
なお、コピーしたテンプレートはYoomのマイプロジェクトから確認できます。
フローの起点となるトリガーを設定します。
今回は、Google Driveに職務経歴書がアップロードされたタイミングを受信する設定を行います。
「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」をクリックします。
すでに連携されている場合は、連携するアカウント情報を確認してください。
連携していない場合は、「連携アカウントを追加」をクリックします。
連携方法は下記のナビをご覧ください。
Google スプレッドシートと同様の手順で連携できます。
連携できたらアクションはテンプレート通りのまま「次へ」をクリックして進んでください。
必須項目を入力してください。
ここでGoogle Driveにファイルをアップロードしてください。
フローに戻りテストします。
ファイルの情報が反映していればOKです!
保存をクリックしてください。
ここで取得した値を次以降のステップで活用します。
※取得した値とは？
トリガーやオペレーション設定時に、「テスト」を実行して取得した値のことを指します。
後続のオペレーション設定時の値として利用でき、フローボットを起動する度に変動した値となります。
ここでは先ほどアップロードした履歴書をAIワーカーで使用するためにダウンロードします。
「ファイルをダウンロードする」をクリックしましょう。
※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。
こちらも先ほどと同様に連携するアカウント情報を確認してください。
問題なければ「次へ」をクリックします。
ファイルIDはデフォルトで設定されています。
※「←アウトプットを設定してください」は削除してください。
設定できたらテストしましょう。
テスト成功したら保存します。
次に、取得したPDFファイルをAIワーカーに渡し、経歴の解析を行なう設定を行います。
「職務経歴書解析サポーター」をクリックしましょう。
鉛筆マークをクリックすると、AIワーカーの設定画面が表示されます。
説明・役割・マニュアルは設定されているので、このまま使用することが可能です。
中身を調整したい場合は、職務経歴書解析サポーターのAIワーカーを作ってみようの見出しを参考にして設定してみてくださいね。
また、使用ツールのSlackはマイアプリ連携をする必要があります。
マイアプリ連携の手順についても、職務経歴書解析サポーターのAIワーカーを作ってみようで解説していますので、参考にしてください。
マイアプリ連携やAIワーカーの基本的な設定が完了したら、「閉じる」をクリックします。
Gemini・ChatGPT・Claudeのモデルをプルダウンから選択しましょう。
なお、おすすめは「Gemini-3-Flash」です。
処理精度が高いうえタスク消費が少ないので、迷ったらGemini-3-Flashを選ぶのがおすすめです。
今回は、Gemini-3-Flashを使用します。
AIワーカーへの指示を入力します。
処理手順や行動指針はマニュアルで設定しているので、ここにはトリガーなどから受け取った変数（取得した値）などを設定しましょう。
添付ファイルが赤枠のように、「取得した値を使用」「GoogleDriveからの取得ファイル」となっていることを確認してください。
※取得した値とは？
トリガーやオペレーション設定時に、「テスト」を実行して取得した値のことを指します。
後続のオペレーション設定時の値として利用でき、フローボットを起動する度に変動した値となります。
なお、取得したい値は下記のように設定しています。
後続フローでスコアリング結果をGoogle スプレッドシートに記載するため、そこに必要な項目を設定してください。
設定が完了したら「テスト」をクリックします。
なお、テスト実行でもタスクを消費しますのでご注意ください。
使用したタスクは、テスト実行後「再テスト」の左側に表示されます。
Slackに通知されました。
連携していない場合は、「連携アカウントを追加」をクリックします。
連携できたらアクションはテンプレート通りのまま下にスクロールして進んでください。
次に進み、追加するレコードの値にマッピングを行ないます。
下記のように「職務経歴解析サポーター」で該当する取得した値を選択しましょう。
取得した値を利用することで、トリガーが起動するたびに最新の値を自動で引用できます。
その他の項目も同様にマッピングしましょう。
こちらもテストし、成功したら保存します。
Google スプレッドシートに記録されていますね。
すべての設定が完了したら、フローボットのスイッチを「ON」にします。
これで、指定したフォルダに職務経歴書が追加されるたびに、AIが自動で解析と共有を行ってくれるようになります。
Yoomのテンプレートは、自社の運用に合わせて自由にカスタマイズ可能です。
ここでは、さらに利便性を高めるためのアレンジ例を2つご紹介します。
スコアリング結果だけでなく、面接時に確認すべきポイントもAIに提示させることができます。
AIワーカーのマニュアルに「スコアリング結果を踏まえ、候補者の強みや懸念点を確認するための深掘り質問案を3つ作成してください」と追記するだけで、面接官の事前準備の時間を削減しつつ、的確な深掘りが可能になります。
自社で利用中のツールに合わせて、連携先を柔軟に変更できます。
たとえば、トリガーを「Boxにファイルがアップロードされたら」に変更することも可能です。
アプリを追加したり変更した場合も、必要項目の設定を再度行えばOKです。
社内ツールを変えることなく、スムーズに自動化フローを組み込めます。
まずトリガーを削除し→手動起動の横にある変更をクリックします。
Boxをクリックし、「フォルダにファイルがアップロードされたら」というアクションを追加し、必要項目の設定を行えばOKです。
また、データ記録先をNotionやkintoneに変更することが可能です。
「職務経歴解析サポーター」直下の「+」マークをクリックし、該当のアプリ名で検索します。
アプリを選択したら、記録に関するアクションを追加して必要項目の設定を行いましょう。
※ご利用には事前にBox・Notion・kintoneとのマイアプリ連携が必要です。
詳しい設定方法はマイアプリの登録方法をご確認ください。
AIを活用することで採用業務は劇的に効率化されますが、運用にあたっては以下のルールを定めておくことが重要です。
AIは書類上のスキルや経験を抽出することには長けていますが、自社組織との相性や人柄といった定性的な部分は判断しきれません。
そのためAIの評価はあくまで「選考の補助」として活用し、最終的な合否判断や面接での評価を人間が行う運用ルールを設けましょう。
これにより、多角的な視点を持った精度の高い採用が可能になります。
プリの閲覧権限を適切にコントロールする必要があります。
Google DriveやSlackなどの連携先に対し、採用関係者のみにアクセスを制限する厳格な権限設定を行うことで、セキュリティを担保しながら安全に業務を自動化できます。
これにより、候補者からの信頼獲得とスムーズな選考運用を両立できるでしょう。
採用フェーズや募集ポジションによって、現場が求めるスキルや求める人物像といった評価基準は常に変化していきます。採用要件が変更された際は、AIワーカーのマニュアルもアップデートし、常に最新の採用戦略に沿った正確なスコアリングが行われるようメンテナンスを継続しましょう。
現場の感覚に合わせて調整し続けることが、より良い選考に繋がります。
職務経歴書の分析・スコアリングをAIエージェントに任せることで、書類選考にかかる膨大な時間を削減し、評価のブレを減らすことができます。
そして何より、自動化することで確保できた時間を「候補者との対話」や「魅力付け」という本来注力すべき業務に充てることが可能になります。
Yoomを使えば、プログラミングの知識がなくても簡単にAIワーカーを日々の業務フローに組み込むことができます。
まずは無料のテンプレートから、採用業務の新しい自動化を体験してみてください。
Q：Google スプレッドシートに書き出す「項目」は、自社の採用基準に合わせて自由に変えられますか？
A：
はい、できます。
その場合、 スプレッドシートのヘッダーや、AIワーカーの取得したい値を変更してください。
Q：ブランク（離職期間）がある場合、AIはその理由や期間を正確に抽出してくれますか？
A：
はい、できます。
マニュアルに「経歴の途切れている箇所があれば「〇年〇月〜〇月：記載なし」といった形で整理してください。」と追加してください。
Q：AIが抽出した強みと弱みを、面接用の「質問リスト」として書き出せますか？
A：
はい、できます。
こちらもマニュアルに「強みと弱みを、面接用の「質問リスト」として書き出してください。また何か経験が浅い場合、その点を深掘りするようメモを残してください。」などと追加しましょう。
