Claude Codeで求人ごとの提案理由を整える｜CAのための「なぜあなたに合うか」作成ガイド

「求人を送った」で終わる提案は、選ぶ作業を候補者に丸投げしている

求人票をそのまま転送すると、選ぶ作業がまるごと候補者側に移ります。何十件のリンクが届いても、どれを先に見ればよいかの手がかりがない。結局、有名な会社だけ開いて、あとはそのまま、ということが起きます。

こうなるのは、起点が逆だからです。検索画面でヒットした順に拾う、採用が活発な企業からとりあえず流す、たくさん出したことを仕事の証拠にする。どれも主語が「求人」で、候補者の軸が起点にありません。だから並びに意味がなく、なぜその求人なのかも語れません。

件数を増やすほど丁寧に見える、というものでもありません。理由の付いていない大量の求人は、かえって中身を見ていない提案として受け取られることがあります。候補者が反応しているのは件数ではなく、自分の話がどう反映されているかです。

提案理由は「選ぶ・並べる・外す」の編集で決まる

編集者は、集めた素材を全部載せたりしません。読者の関心を起点に、選び、並べ、大半を外します。求人紹介もまったく同じです。私たちが求人を渡すときにやっているのは、次の3つです。

• 選ぶ：軸に対して「なぜ合うのか」を語れる求人だけ残す
• 並べる：上から読めば候補者の意思決定が進む順にする
• 外す：合わない求人を「外した」という判断そのものを価値として見せる

特に「外す」を軽く扱わないでほしいと思っています。「これは年収が希望に届かないので外しました」「タイトルはマーケティングですが中身は営業実行なので、志向と違うと判断しました」。この一言が、候補者の安心になります。

並びは、候補者の優先順位を尊重します。同じ会社でも求人単位で評価は割れます。役員直下で上流に関われる責任者の求人と、一段下のマネージャーの求人があれば、前者を上に置く。会社名でひとくくりにせず、求人単位で一番良いものを選びます。

この編集の発想は、企業側を担当するRAにもそのまま効きます。「この求人は、こういう機能を持つ人にこう響く」と編集できれば、企業への推薦も媒体のスカウト文も、提示ではなく編集になります。

提案ストーリーの順番を決めてから、文章を書く

提案理由は「合う点」の列挙ではありません。伝える順番があります。私たちは次の順で組み立てています。

1. 候補者の転職理由を確認する
2. その転職理由が、この企業でどう解消されるかを伝える
3. 希望条件に合う点を伝える
4. すべては叶わない場合、落としの理由（何を諦めるか）を説明する
5. 応募する意味を、候補者が納得できる言葉にする

このとき、職種名や業界名だけを合わせないことが大事です。候補者が求めている仕事の手触りを確認し、「この求人は、あなたの転職理由のうち〇〇を解消できる可能性があります。一方で□□は求人票だけでは分からないので、カジュアル面談で確認しましょう」と説明できる状態にします。分からないことを分からないと書くほうが、提案は強くなります。

トレードオフの言語化も人の仕事です。「年収は希望に少し届かないけれど、欲しがっていた上流の意思決定にはここが一番近い」。こう書けると、候補者は比較ができます。これは決めさせるための技術ではなく、後で後悔しない意思決定の材料を整えて渡しているだけです。外した理由もトレードオフも開示するからこそ、本人が納得して選べます。

AIに任せる範囲と、人が担う範囲を工程で分ける

求人紹介の工程を分解すると、下書きまで任せられる部分と、人が判断しなければならない部分がきれいに分かれます。私たちの分け方は次の通りです。

AIの出力は、人が事実確認・修正してから候補者や企業に使います。ここを飛ばすと、求人票に書かれていない魅力が独り歩きします。

人が見るべき点は3つに絞れます。候補者の転職理由と企業魅力が本当に接続しているか。候補者が納得する提案になっているか。企業側にとって、この候補者を推薦する意味があるか。この3つが通っていれば、下書きの文章は自分の言葉に直すだけで足ります。

言い方を変えると、合理性はAIに、熱量は人に、という分担です。AIが書くのは「合う理由」。それを語ってもらえる関係を作るのは人の側です。求人紹介は、この線引きがはまりやすい場面でした。

提案理由の下書きを作る6ステップ

1. 候補者の求人軸を整理する。面談メモから、顕在の希望・潜在的な転職理由・中長期のゴールを拾い、「上流の意思決定＞働き方＞年収」のように順位をつけた短いメモにします。
2. 材料をひとつのフォルダにそろえる。面談メモ、職務経歴書、求人情報、企業情報、採用背景、過去の推薦や通過・辞退の記録。Claude Codeは日本語の指示でこれらのファイルを読んで扱えます。
3. 提案理由の下書きを依頼する。求人ごとに「なぜ合うか」「候補者に刺さる点」「懸念点」「求人票だけでは分からないので面談で確認したい点」、そして「なぜこの求人は提案しないのか」を出してもらいます。
4. 優先度の案を付けてもらう。おすすめ度を★のように段階で示し、その理由も一緒に書かせます。ここは案までで、確定はしません。
5. 人が並びを決め、外す求人の理由を書く。候補者の優先順位に合わせて順番を組み替え、外した代表的な求人には一文で理由を添えます。語れない求人があれば、検索に戻って職業機能（どんな仕事の機能を担えるか）から選び直します。
6. 自分の言葉に直して送り、反応を次に使う。第一弾を送って応募か見送りかを振り分けてもらい、次回その振り分けの理由を一緒に話します。見えた傾向をもとに第二弾を出すと、軸の精度が上がります。

候補者には「応募の意思表示をしてもらっても、その場で企業に応募が飛ぶわけではない」と先に伝えておくと、振り分けが気軽になります。優先度の高い求人は、理由のコメントと一緒に見てもらうよう頼みます。

指示の出し方の3原則

原則1：マッチングには、整理した軸だけを渡す

渡すデータの形は用途で変えます。判断のクセをナレッジとして貯めるときは、要約せずそのまま残す。一方、求人を探して提案理由を書かせるときは、CAが順位をつけた軸だけを渡します。面談メモを丸ごと渡すと、優先順位のない条件の束になり、出力も条件一致の言い換えに寄ります。

原則2：「出さない理由」もセットで書かせる

合う理由だけを頼むと、全件が「おすすめ」になります。「なぜこの求人は提案しないのか」を同じ指示の中で要求すると、外す判断の材料が手に入ります。外した理由は候補者への説明にそのまま使えますし、自分の見立てのズレにも気づけます。

原則3：自社のコメントの書き方と優先度の基準を文章で渡す

Claude Codeは、自分の業務に合わせて使い方を組める道具です。だから、自社のコメントの文体の癖、★を付ける基準、どんな求人は絶対に出さないかを文章にして渡しておくと、下書きの直しが減ります。基準が言葉になっていないと、毎回ゼロから直すことになります。

つまずきやすい5つの型

条件一致の言い換えで終わる

「ご経験の業界と一致しています」で止まる下書きは、候補者に届きません。仕事の手触りまで確認し、転職理由のどこが解消されるのかに踏み込みます。

全件が「おすすめ」になる

外す判断がないまま理由を書かせると、どの求人も良く見えます。語れる求人だけ残す、という前提を指示に入れておきます。

求人票に書いていない魅力が混ざる

企業の事業内容や収益モデル、競合優位性、採用背景、組織課題は、求人票の外にある情報です。AIの推測が混ざった状態で候補者に送らないよう、人が一次情報と突き合わせます。

並びが検索結果のまま残る

下書きの順番をそのまま使うと、候補者の優先順位と合わないことがあります。並びは最後に人が決める工程として、手順に入れておきます。

候補者データの扱いを決めずに始める

どのファイルをAIに渡すか、どこに保存するか、誰が触れるか。ここを決めずに運用を広げると、後から止めにくくなります。小さく試す段階で社内ルールを決めておくほうが早いです。