2026年版ガイド

リクルーターのための AI

候補者探しは速く、選考は賢く。ほかの LinkedIn メッセージと同じに聞こえないスカウトを送りましょう。

MultipleChat を無料で試す

クレジットカード不要 · ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity をひとつの場所で

単体の AI にはできない、MultipleChat ならではの機能。

あなたはすでに、その半分を手作業でこなしています。1つのモデルに質問し、その回答を別のモデルに貼り付けて確認する。リクルーターの実際のタスクでそれを行ったところ、次のことがわかりました。

あなたの質問

求人広告と、スクリーニング用の質問を5つ書いてください。

Auto Verification が検出した問題

引用された給与ベンチマークは2年前の古いものでした。

モデル間で意見が分かれた点

あるモデルは学位を必須要件にしました。

別のモデルは、それが優秀な候補者をふるい落とし、不利益な影響(アドバースインパクト)を生むおそれがあると指摘しました。

誰も異を唱えなかった要件こそが、候補者リストを知らぬ間に狭めていくのです。

チェックの仕組み

AI がリクルーターのためにできること

活用例 1

テンプレート感のないスカウト文を書く

候補者のプロフィールと募集職種を貼り付けるだけ。AI が、具体的なポイントを1つ盛り込んだメッセージを書きます。

このプロンプトを試す

この職種について、この候補者に送る LinkedIn のスカウトメッセージを書いてください。プロフィールの中から、この職種と本当につながる具体的なポイントを1つ取り上げてください。100語以内。「プロフィールを拝見しました」や「魅力的なポジションのご案内です」といった表現は使わないでください。プロフィール:[貼り付け]。職種:[貼り付け]。
活用例 2

面接内容を構造化されたメモにまとめる

面接メモ(または文字起こし)を貼り付けるだけ。AI が評価基準に沿って記入します。

このプロンプトを試す

以下の面接メモを、構造化された候補者サマリーに変換してください。項目は、際立った強み、不足している点、コンピテンシーごとの根拠[リスト]、懸念点、推奨する次のステップ、確信度です。具体的に書き、役立つ場面では候補者の発言を引用してください。メモ:[貼り付け]。
活用例 3

内定通知や不採用メールを大量に下書きする

文章は AI に任せ、あなたは関係づくりに集中しましょう。

このプロンプトを試す

最終面接まで進んだものの採用に至らなかった候補者に向けて、丁寧で一人ひとりに合わせた不採用メールを書いてください。面接で見えた具体的な強みを1つ挙げ、今後も連絡を取り合える方法を提案し、将来の可能性を残してください。面接についてのメモ:[貼り付け]。
活用例 4

新しい採用案件の候補者ペルソナを作る

職種とチームについて説明するだけ。AI がサーチプロファイルを提案します。

このプロンプトを試す

[会社の説明]の[職種]を探しています。候補者ペルソナを作成してください。典型的な現在の肩書き、現在の勤務先として考えられる企業3社、最も関連性の高いスキル5つ、ターゲットにすべき業界2つ、LinkedIn 検索用のブール検索文字列、そして返信を得やすいメッセージの切り口3つを挙げてください。
活用例 5

採用担当マネージャーに、何を質問すべきかをアドバイスする

準備不足の採用担当マネージャーは少なくありません。AI が構造化された台本を用意します。

このプロンプトを試す

[職種]の面接を初めて担当する採用マネージャーに向けて、面接のコーチングをしてください。重要なコンピテンシーに結びついた行動面接の質問5つ、専門家でなくても聞ける技術的な質問3つ、避けるべき質問3つ、そして面接の冒頭で使える1段落の台本を用意してください。

今から 10 分で始める方法

1

multiplechat.ai で MultipleChat を開きます。プライバシーを重視するなら有料プランを選びましょう。

2

最も繰り返しの多い作業を1つ選びます。スカウト、スクリーニングのまとめ、不採用連絡などです。

3

上の対応するプロンプトを使い、候補者ごとに具体的な情報を1つ加えます。

4

返信率と削減できた時間を記録し、チームにも広めましょう。成果は積み重なっていきます。

気になっているかもしれないこと

AI が書いたスカウト文は、候補者に見抜かれますか?

候補者が見抜くのは「ありきたりなスカウト文」であって、AI そのものではありません。解決策は、メッセージごとに具体的な言及を1つ入れることです。量は AI に任せ、相手に刺さるひと工夫はあなたが加えましょう。

AI によるスクリーニングのバイアスのリスクは?

現実のリスクであり、しかも高まっています。十分なバイアス監査を行わないまま、AI で候補者をランク付けしたり絞り込んだりしないでください。EU や米国のいくつかの州では、規制当局が開示を義務付けています。AI は下書きや要約に使い、評価には使わないようにしましょう。

候補者のデータは安全ですか?

入力内容を学習に使わない有料プランを利用しましょう。可能な場合は、貼り付ける前に匿名化してください。氏名、給与、個人的なメモは機微な情報です。慎重に扱いましょう。

リクルーター向け FAQ

ソーシングに最適な AI は?

ソーシングのパイプラインには専門ツール(HireEZ、hireEZ、Gem)。その周辺の文章作業には汎用 AI を。

AI を使っていることを候補者に伝えるべきですか?

ほとんどのリクルーターは伝えていません。使っているツールをいちいち開示しないのと同じです。スペルチェックのようなものと考えましょう。聞かれたら正直に答えてください。

新しい EU AI 法や米国の州法は?

注意が必要です。規制が適用されるのは、AI が人に関する判断を下す場合です。AI の支援による文章作成は問題ありませんが、開示なしに AI で採点することは問題になる可能性があります。

AI はリクルーターに取って代わりますか?

大量のソーシングは AI に吸収されつつあります。関係構築型のリクルーティングやエグゼクティブサーチはそうではありません。AI を上手に使うリクルーターは、より小さなチームでより多くの案件をこなしています。

仕事に AI を取り入れてみませんか?

MultipleChat なら、リクルーターは ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity を1つのワークスペースで使えます。しかも、回答を使う前にモデル同士で互いをチェックさせられます。

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