§ Flagship 04 · 採用 Claude
全業種(人手不足対策)

求人原稿・スカウト文・一次対応を Claude に。

求人媒体ごとに最適化された原稿、候補者一人ひとりに合わせたスカウト文、応募が来たら 5 分以内の一次返信、面接日程調整までを Claude が回します。採用担当者がいない会社でも、応募導線が止まりません。

5 分以内
応募 → 一次返信
媒体別最適化
Indeed / engage / Wantedly 対応
2 週間
本番運用開始まで
国内完結
Bedrock 東京 + 大阪
§ 起きている事

応募が来ない、来ても対応が遅れる

求人媒体に出してみたものの、応募が来ない。原稿が悪いのか、媒体が悪いのか、わからない。

応募が来ても、現場が忙しくて返信が翌日。優秀な候補者は他社に取られています。

スカウトメールはコピペで送るだけ。当然、反応はほぼない。採用に手が回らないまま、現場の人手不足は加速します。

01求人媒体に原稿を入稿する
02応募を待つ(来ない)
03スカウトを 50 通コピペで送る(反応 1 件)
04応募が来たら現場に取り次ぐ(返信は翌日)
05面接日程をメールで往復 3 回
§ How it works · 3 ステップ
2 週間で本番運用

導入後、何が起きるか

01

求人原稿を Claude が書く

Indeed / engage / Wantedly / dodaX / type 等の媒体ごとに、検索キーワード・職種・社風を加味した原稿を生成。

02

個別スカウト文を生成

候補者プロフィールを Claude が読み、その人だけに刺さるスカウト文を生成。コピペスカウトを卒業。

03

応募者の一次対応・調整

応募が来たら 5 分以内にお礼返信、選考フロー説明、面接日程調整。Claude が現場を待たせません。

生成されるもの

すべて貴社環境内に出力されます。各成果物は宛先別 / 用途別に 自動配信されます。

媒体別求人原稿
Indeed / Wantedly / engage 等の媒体特性に合わせて生成
個別スカウト文
候補者プロフィールに最適化
応募者向け一次返信
お礼 + 選考フロー説明 + 次のステップ
面接日程調整メール
Google Calendar / Outlook と連動
応募者スクリーニング所見
履歴書から論点抽出 + 推奨面接質問
辞退候補へのフォロー文
またの機会につながる丁寧な返信
§ 業種別ユースケース
すべての業種で、効きます

業種ごとの「あの作業」に合わせて設計します。

工務店・建設・職人系

Indeed 用の現場目線の求人原稿。「未経験歓迎」「車通勤可」等の検索ワード自動最適化。

クリニック・歯科・介護

ジョブメドレー・ナースパワー等の専門媒体向け原稿。資格条件・夜勤有無を漏らさず記載。

飲食・宿泊

シフト条件・賄い有無・髪型自由など現場リアルを正直に書いた原稿でミスマッチ採用を減らす。

美容・サロン

美プロ・リジョブ向け原稿 + Instagram スカウト DM 文の自動生成。

EC・小売

倉庫・店舗・本社それぞれの職種別原稿を一括生成。シフト条件を整理して提示。

士業(税理士・社労士)

経験者ターゲットへの個別スカウト文を Claude が生成。資格・実務経験を読み解いて訴求。

BtoB SaaS / IT 受託

Wantedly・LinkedIn 用のカジュアル + 技術スタック明記原稿。GitHub 経歴も読み込み。

不動産・建売

営業職・施工管理職向け原稿。歩合体系・案件数・教育体制を魅力的に提示。

※ 上記以外の業種も全て対応可能。自社業種でのユースケース相談

§ World References
世界トップ層の選択

世界トップ企業と、
同じ実装パターンを中小企業に

Klarna の教訓: 採用 AI も「質」を測る

AI 採用導入で量は増えても面接突破率が下がる事例あり。Claude を使う場合も Eval(質の継続測定)が必須。

DigitalApplied

Anthropic Cowork が採用ペルソナを標準搭載

Claude Cowork(2026/1 launch)に営業・採用等のペルソナエージェントが標準搭載。採用領域は LLM ネイティブ化が加速。

VentureBeat

Constitutional AI による安全な採用判断補助

Claude は性別・年齢等の不適切要素を自然に避ける Constitutional 学習済。採用判断補助で差別リスクを下げる。

Anthropic Research
§ Architecture · 標準構成
データ国内完結

世界基準の構成を、日本国内に閉じて提供

Anthropic Claude を Amazon Bedrock 経由で利用し、推論データは 東京・大阪リージョンに留まります(出典:AWS Blog 2025/10)。Anthropic Commercial Terms により、Bedrock / Enterprise / API 経由のデータはモデル学習に使われません。

Bedrock Tokyo + Osaka GEO Cross-Region Inference 標準
PII(人名・口座番号等)の事前マスキング
監査ログ・配信ログの自動取得
NDA 締結・社内データ持ち出し条件への対応
AI 事業者ガイドライン v1.1 整合の設計書提供
Stack
LLM
Claude Sonnet 4.6 (推論) / Haiku 4.5 (分類・抽出)
Infra
Amazon Bedrock 東京 + 大阪 Cross-Region Inference
Connectors
Slack / Microsoft Teams / Google Workspace / Notion / kintone (MCP)
Storage
S3 東京リージョン / 自社オンプレ対応可
Auth
Google Workspace / Microsoft Entra ID SSO
Eval
Braintrust(CI ゲート)+ Langfuse(self-host 対応)
Cost
Haiku ルーティング + Prompt Cache で 60–80% 削減
§ Onboarding · 2 週間
本番運用までのスケジュール

最短 2 週間で、
業務が変わります

Day 1–3

採用要件の言語化

募集職種・現場ヒアリング・社風を Claude に学習。採用ペルソナを言語化。

Day 4–7

原稿 + スカウト文の試作

実際の媒体・実際のスカウト対象で試作。応募率・返信率を初期計測。

Day 8–10

応募者対応フロー構築

応募 → 一次返信 → 日程調整 → 選考通知の自動フロー。Google Calendar 等と連携。

Day 11–14

本番運用 + 月次レビュー設定

応募率・面接化率・採用決定率を月次でレビュー。Claude のプロンプトを継続改善。

§ FAQ
よくある質問

Q. 求人媒体は何に対応していますか?

Indeed / engage / Wantedly / dodaX / type / マイナビ / リクナビ / ジョブメドレー / 美プロ / リジョブ / バイトル / タウンワーク等、主要な国内媒体に対応。媒体別の検索キーワード最適化も行います。

Q. スカウト文を Claude が書くと、応募者は不快に感じませんか?

Claude のスカウト文は『その候補者のプロフィールを実際に読んだ』内容になります。コピペスカウトより返信率が改善する事例が一般的です。ただし、最終チェックは人間が行う運用を推奨します。

Q. 面接日程調整まで自動化できますか?

はい。Google Calendar / Outlook と接続し、面接官の空き枠から候補日を抽出 → 応募者に提示 → 確定までを Claude が回します。

Q. 個人情報の取り扱いは大丈夫ですか?

Bedrock 東京 + 大阪リージョンで推論データは国内完結(AWS 2025/10)。応募者の個人情報は貴社環境内に留まり、Anthropic のモデル学習には使われません(Anthropic Commercial Terms)。

Q. 採用判断(合否)も AI が決めるのですか?

いいえ。Claude が行うのは『書類の論点整理』『推奨面接質問の提示』までです。合否判断は必ず人間が行う設計です。

§ Start

来週から、
応募が止まらなくなる

募集中の職種 1 件をお預かりして、媒体別の求人原稿サンプルをその場でお作りします。

NDA 締結対応·Bedrock 東京 / 大阪 国内完結·2 営業日以内に返信