フォームで送信された履歴書をOpenAIでレビューし、Google スプレッドシートに追加する
フォームで送信された履歴書をOpenAIでレビューし、Google スプレッドシートに追加する
Yoomのテンプレートを使えば、ノーコードで簡単に
OpenAI
と
Google スプレッドシート
を自動連携できます。
■概要
候補者から送られてくる多数の履歴書に目を通し、内容を評価して記録する作業は、採用担当者にとって大きな負担になりがちです。 このワークフローは、フォームで受け取った履歴書をOCRで読み取り、OpenAIで自動的にレビューを行い、その結果をGoogle スプレッドシートに記録する一連の流れを自動化します。手作業による履歴書レビューのプロセスを効率化し、候補者管理の精度向上を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- 採用業務において、大量の履歴書確認に多くの時間を費やしている人事担当者の方
- OpenAIとGoogle スプレッドシートを連携させ、履歴書レビュー業務を効率化したい方
- 候補者情報の転記作業などで発生する入力ミスや管理の煩雑さにお悩みの方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへの情報送信を起点に、履歴書のテキスト抽出からレビュー、評価の記録までを自動化できるため、採用選考にかかる時間を短縮します。
- 手作業による情報転記や評価の入力が不要になるため、ヒューマンエラーを防ぎ、正確な候補者情報のデータベースを構築することに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、OpenAIとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォームトリガー機能を選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定し、履歴書ファイルを受け取る項目などを作成します。
- 次に、オペレーションでOCR機能を選択し、フォームで受け取った履歴書ファイルから文字情報を抽出します。
- 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、抽出したテキストを基に履歴書をレビューさせます。
- 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のレビュー結果を指定のスプレッドシートに記録します。
※「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
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガー機能では、候補者から取得したい情報（氏名、連絡先など）に合わせてフォームの項目を自由にカスタマイズしてください。
- OCR機能では、履歴書の中から特に読み取りたい項目（学歴、職歴、スキルなど）を任意で指定することが可能です。
- OpenAIのアクションでは、レビューの観点や評価基準に合わせてプロンプトをカスタマイズできます。また、前段のOCRで抽出した情報を変数として利用することも可能です。
- Google スプレッドシートのアクションでは、レビュー結果を記録したい任意のスプレッドシート、シート、およびテーブルの範囲を指定してください。
■注意事項
- Google スプレッドシート、OpenAIのそれぞれとYoomを連携してください。
- 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ファイルを使用する際は、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。
- ChatGPT（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）
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、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。
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OpenAI
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Google スプレッドシート
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OpenAI
YoomではOpenAIのAPIをノーコードで活用することができます。OpenAIとYoomを連携すれば、Yoomデータベースの情報や様々なSaaSの情報を用いてOpenAIに指示を出すことが可能です。例えば、議事録の要約やメール文面からのテキスト抽出、商品説明の作成など様々な業務をOpenAIを用いて自動化することができます。
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Google スプレッドシート
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ノーコードで実行可能なAPIアクション
実行可能なAPIアクション
フローボットトリガー
行が追加されたら
行が更新されたら
フローボットオペレーション
テキストを生成（非推奨）
テキストから画像を生成する
ファイルをアップロード
アシスタントを作成（アシスタントAPI v2）
スレッドを作成（アシスタントAPI v2）
スレッドにメッセージを追加（アシスタントAPI v2）
アシスタントを実行（アシスタントAPI v2）
スレッドの最新の会話を取得（アシスタントAPI v2）
ベクターストアを作成（アシスタントAPI v2）
ベクターストアにファイルを追加（アシスタントAPI v2）
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実行ステータスを確認する（アシスタントAPI v2）
テキストの生成（Chat completion）
web検索を実施（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを生成（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを取得（レスポンスAPI）
モデルレスポンスを削除（レスポンスAPI）
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フローボットトリガー
アクションがありません
フローボットオペレーション
テキストを生成（非推奨）テキストから画像を生成するファイルをアップロードアシスタントを作成（アシスタントAPI v2）スレッドを作成（アシスタントAPI v2）スレッドにメッセージを追加（アシスタントAPI v2）アシスタントを実行（アシスタントAPI v2）スレッドの最新の会話を取得（アシスタントAPI v2）ベクターストアを作成（アシスタントAPI v2）ベクターストアにファイルを追加（アシスタントAPI v2）ベクターストアを削除（アシスタントAPI v2）実行ステータスを確認する（アシスタントAPI v2）テキストの生成（Chat completion）web検索を実施（レスポンスAPI）モデルレスポンスを生成（レスポンスAPI）モデルレスポンスを取得（レスポンスAPI）モデルレスポンスを削除（レスポンスAPI）モデルレスポンスのキャンセル（レスポンスAPI）モデルレスポンスの一覧を取得（レスポンスAPI）動画を生成音声をテキストに変換画像を加工する画像を加工する（GPT Image モデル）画像を加工する（File ID使用）ファイルをアップロード（用途別）
フローボットトリガー
行が追加されたら行が更新されたら
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セルに値を入力値を取得する値を削除する新しいスプレッドシートを作成するシート（タブ）をコピーする新しいシート（タブ）を追加するシート（タブ）を削除する値を置換するシート名を更新する行を削除するスプレッドシートの情報を取得シート名を取得する数式を繰り返す範囲に値を入力セルに画像を埋め込む特定の列でソートシートを非表示にする指定のセルにメモを追加する列を追加する列を削除する複数列に値を入力行を追加する
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