面談→業務システムへの自動記入（レジュメ集約＋推薦文の長文登録）
面談の録画・音声の文字起こしと、Gmail・各採用媒体から集めてGoogle Driveに集約したレジュメを読み込み、職務経歴（詳細）に加えて当社フォーマットの推薦文まで長文でPORTERSへ登録。推薦文をつくるのはこの工程だけで、以降は生成済みのものを使い回します
情報登録 書類提出
（推薦） 面接調整 面接対策 内定・承諾
面談を終えてから、企業へ書類を提出する直前の工程です。ここで職務経歴書が用意できない求職者は、次の「書類提出」へ進めずに離脱します。この工程の歩留まりを上げることが、そのまま面接数・成約数に直結します。
面談が終わると、職務経歴も推薦文も、もう書き込まれている。
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1面談はいつも通りZoomで。tl;dvが同席する
面談が始まると録画ボット（tl;dv Notetaker）が自動入室。CAの操作はゼロ、録画も文字起こしも勝手に始まります。
佐佐藤（CA）山山田 太郎 様tl;dvtl;dv Notetaker録画・文字起こし中ミュートビデオ参加者 3チャット退出 -
2終了の数分後、文字起こしが揃う
面談の全会話が話者つきのテキストに。AIはこれを丸ごと読み込みます。
佐藤（CA）直近のプロジェクトでは、どのあたりまでご担当されていたんですか？
山田様生産管理システムの刷新で、体制18名のPMです。隔週で経営報告の場を自分で設計して……
佐藤（CA）ご希望の年収レンジと、事業会社・コンサルのご志向も伺えますか？
山田様希望は現年収以上で、志向としては事業会社が6、コンサルが4くらいの……
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3履歴書・職務経歴書をGmailから自動サーチ
候補者名でメールの添付を横断検索。ご本人から送っていただいた書類があれば、ここで見つかります。
山田太郎 has:attachment（履歴書 OR 職務経歴書）山2件ヒットサ -
4Gmailに無ければ、Googleドライブのレジュメ保管を探索
媒体からダウンロードして保管しているレジュメフォルダを次に探しに行く、二段構えです。
マイドライブ › レジュメ管理 › 媒体ダウンロードPDF田中花子_レジュメ（媒体A）.pdfPDF山田太郎_レジュメ（媒体B）.pdf照合一致PDF中村健一_職務経歴書.pdf -
5文字起こし × レジュメを統合し、PORTERSへ自動登録
会話に出なかった実績数値はレジュメから拾い、草案は予備欄へ。人の手書きが入る本欄には触りません。
山田 太郎Resume ID: 000123 ／ 担当CA：佐藤基本情報職務経歴対応履歴選考プロセス転職背景 自動入力商流の下流案件が中心で上流に関与できず、裁量と単価の両面で天井を感じ……
職務経歴（詳細）予備欄 自動入力・1,853字新卒で中堅SIerに入社後、通算15年。うちPM歴9年。最大でピーク時25名・予算規模4億円超のプロジェクトを完遂。直近3年は……（続く）
職務経歴（詳細）本欄 人の聖域 — AIは書かないCAが草案を確認・修正して反映
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6翌朝、チームのSlackに「登録済み」が届いている
朝出社すると転記が終わっており、CAは確認と仕上げから始められます。
面面談登録Botアプリ昨日の面談 3件、PORTERSへの転記が完了しました
- 山田太郎様 — 職務経歴（詳細）草案 1,853字を予備欄へ。要確認 2点（面談で伺えず）
- 佐藤花子様 — レジュメ未発見のため基本項目のみ登録（書類の回収を推奨）
- 中村健一様 — 2回目面談分を対応履歴へ追記
✅ 3👀 2
課題（Before）— 「書類提出の直前」で候補者が消えている
上のフェーズ図の通り、この仕組みが効くのは面談後の情報登録＝書類提出（推薦）の直前の工程です。ここには構造的な問題が2つあります。
- 離脱の問題。月30名と面談すると、職務経歴書を持っていない求職者が5〜10名います。「書いて送ってください」と依頼しても、多くはそのまま戻ってこない——つまり面談まで進んだ候補者が、書類が無いという理由だけで5名前後、毎月まるごと離脱します。集客コストをかけて面談したのに、売上になる手前で消えている状態です。
- 品質と工数の問題。面談内容を「職務経歴（詳細）」の定型フォーマットに落とす作業は、量が多く時間がかかる割に、それ自体が付加価値を生む工程ではありません。人手で書くと、記憶が薄れる・細部が漏れる・担当者ごとに質がばらつく。一方でその先の「推薦文」は企業への売り込みの核であり、AIに完全に委ねると質のコントロールを失います。
仕組みの動き方（After）— 5ステップ
- 面談の録画を解析する。面談の録画・音声から文字起こしが自動生成されます（録画ツール・音声録音ツールのどちらでも構いません）。ここまでは面談するだけで揃う
- レジュメを集めて1フォルダに集約する。候補者のレジュメは散らばっています。①Gmailの添付を候補者名で横断検索し、②各採用媒体のマイページに登録されているレジュメをダウンロードして回収。集めたものはGoogle Driveの1フォルダに集約され、同一人物のファイルが揃っているかをダブルチェックします。会話に出てこない実績の数字は、ここから拾います
- AIが草案を生成。文字起こしをAIが読み込み、自社の文体・定型フォーマットに合わせた「職務経歴（詳細）」の草案（約1,800字）を生成。面談で語られた転職背景・志向・希望条件まで拾う。聞けなかった項目は「（面談では伺えず・要確認）」と正直に明記し、情報を作り出さない
- 推薦文まで、当社フォーマットの長文で書く。この仕組みの主役はここです。面談内容とレジュメを突き合わせて、※懸念の先回り →【ご推薦・PR】→【お人柄】→【転職理由】→【年収情報】という当社の型で、1,000字を超える推薦文の草案まで書き上げます。時系列の転記ではなく、企業が読みたい順に再構成するのが型の中身です
- 業務システムへ自動書き込み。草案はATS（PORTERS）のレジュメ項目へ自動で書き込まれます。人の手書きが入る本欄を聖域にしたい会社では、予備欄に置いて本欄は触らない運用も選べます
- 人が確認して確定する。CAが草案を読み、直すところだけ直して確定。AIは長文を書くところまで、企業へ出す最終判断は人——この線引きがこの仕組みの核です
精度を上げる勘所も分かっています。文字起こしだけでなく履歴書・職務経歴書も一緒に読ませると、会話に出てこない実績の数字まで拾えて、人が書いた水準に近づきます。ここで生成された推薦文は、以降の工程（書類提出・推薦状のリッチ化）でそのまま使い回されます。推薦文をつくるのはこの工程だけです。
生成物の実物 — 面談1件から出てきた草案（全文）
「AIの下書き」と聞いてイメージする水準と、実物はかなり違います。以下は実際の面談1件から生成された草案の実物です（個人が特定できる固有名詞・数値のみ変更。構成・文体・粒度は生成そのまま）。
■ 転職背景・現在の状況
現職はSIer系のSES企業にてPMを担当。商流の下流に位置する案件が中心のため、要件定義より上流に関与できず、裁量と単価の両面でキャリアの天井を感じている。加えて直近、所属企業がM&Aの局面を迎えた際、経営層から現場への情報開示が最後まで行われなかったことに強い違和感を持った。ご本人は「情報をオープンにしないマネジメントは、メンバーの信頼を根本から毀損する」という信念を面談内で繰り返し語っており、この経験が転職活動の直接の引き金となっている。転職は2回目。前回はSES間の移籍であり、今回は商流構造そのものから抜けることを目的としている。
■ 職務経歴サマリ
新卒で中堅SIerに入社後、通算15年。うちPM歴は9年。金融・製造業向けの基幹システム開発を中心に、最大でピーク時25名・予算規模4億円超のプロジェクトを完遂。直近3年は複数案件を横断するPMOポジションも兼務し、炎上案件の立て直しを2件経験（いずれも赤字案件を黒字着地）。
■ 直近の職務内容
製造業大手の生産管理システム刷新プロジェクトにPMとして参画（体制18名・2年計画）。顧客側の要件が二転三転するなか、隔週の経営報告の場を自ら設計し、リスクと進捗を数値で開示する運営に変えたことで、顧客役員から「初めてプロジェクトの実態が見えた」との評価を得た。品質面では結合テスト以降の欠陥密度を前フェーズ比で6割に抑制。
■ 強み（面談で確認できたこと）
①炎上・停滞案件の立て直し（現状の可視化→優先順位の再合意→体制再編、の型を持つ）。②顧客の経営層との折衝。報告を「開示」として設計する思想が一貫している。③メンバーへの情報開示を軸にしたチームマネジメント。離職が続いていたチームで、参画後1年間の離職ゼロを実現。
■ 志向性・希望条件
志向は事業会社6：コンサル4。事業会社では「自社プロダクトの意思決定に近い場所」、コンサルでは「PMO支援よりも変革の当事者側」を希望。現年収1,040万円・希望は現年収以上（1,000万円を下回るオファーは検討外）。勤務地は首都圏、リモート週2日以上を希望。転職時期は3ヶ月以内を目処としつつ、良い縁があれば前倒し可。
■ 面談では伺えず・要確認
（面談では伺えず・要確認） マネジメント経験人数の正確な最大値／保有資格の取得年／転居を伴う勤務の可否／現職の退職交渉の状況。
※上記は面談の会話に登場しなかったため記載していません。AIが情報を作り出すことはありません。
効果 — 業務効率とクオリティの2軸
① 業務効率（時間の削減）
月間15件 × 現状80分/件 → AI後13分/件 ＝ 月約17時間の削減（面談メモ整理・強み整理・ATS登録用変換の合算）。面談を終えると転記済みの状態になります。 ※工数は当社の工数削減モデルに基づく試算です。下の「効果シミュレーション」で御社の数字に差し替えられます。
② クオリティ（歩留まりの改善）
職務経歴書の草案が揃うことで、書類が無くて離脱していた候補者が書類提出に進めるようになり、書類選考通過率＋3〜5pt想定（レンジ表記・保証値ではありません）。
①業務効率（時間削減）と、②クオリティ改善による③成約数・売上インパクトの3点で試算します。ファネルとクオリティ改善幅は御社の数字に差し替えられます。
① このAIの作業量（月次）
面談メモ整理＋強み整理＋ATS登録用変換（工数削減モデルに基づく）
② 共通ファネル（月次・御社の数字に差し替え）
③ クオリティ改善（想定・保証値ではありません）
想定レンジ +3〜5pt
※クオリティ改善幅は当社の運用実感に基づく想定レンジの中央値で、保証値ではありません。件数・分数・ファネルも含め、御社の数字に差し替えて試算できます。
導入に必要なもの
- 面談の録画または音声録音（文字起こしをAPIで取り出せること。ツールは問いません）
- 各採用媒体のエージェント用ログイン情報と、レジュメを集約するGoogle Driveフォルダ
- ATSのレジュメ項目に長文の推薦文を書き込めること（予備欄運用も可）
- 「人の聖域はどこか」の合意（確定操作をどこに置くか。会社の強みによって変わります）
ご相談ください
自動化するのは下書きまで、という設計はどの紹介会社にも移植できます。御社の推薦文の型を伺い、そのままAIに移植したうえで線引きを設計します。
人がやること：長文草案の確認と確定 — このカタログの全仕組みに共通する原則です。AIは下書きと巡回、人は判断と決裁。
この仕組み、自社に入れられるか。
ATSや業務フローに合わせた導入設計を、無料相談会でお話しします。