求人票を入れるだけで、その職種の経験者だけが持つ専門キーワードを自動抽出
日々採用作業に追われる中、専門家でなければ対象者が見つけられずリストアップに苦しまれる方が多い方には非常に心強い味方になるツールを開発しました。プロンプト形式で作成しましたので、お使いのAIツールにカスタマイズすることでご利用が可能です。
🎯 こんな人事担当者の悩みを解決します
同じような候補者ばかりヒットする
「Python エンジニア」で検索しても、経験の浅い人ばかり...
競合他社と同じ人材を取り合っている
大手転職サイトで目立つ人は、すでに複数社からアプローチ済み
本当に経験豊富な人材が見つからない
履歴書では分からない、実務レベルの技術力を見抜けない
スカウト文の返信率が低い
的外れなアプローチで、優秀な人材に響かない
💡 この商品で得られる成果
✅ 隠れた優秀人材を独占発見
✅ 即座に実用可能な3段階出力
コピペ用キーワード10個 → 検索ボックスに貼り付けるだけ
詳細分析版 → なぜ効果的か理由付きで戦略的理解
拡張版20個 → より幅広い関連人材を網羅的に発見
✅ 転職意欲の高い人材を狙い撃ち
📋 実際の出力例（データサイエンティストの場合）
①検索用キーワード（10個）
Kubeflow カジュアル推論 CTR予測 Apache Airflow MLOps scikit-learn TensorFlow BigQuery 時系列分析 Kaggle
→ そのままコピペして検索ボックスに貼り付け可能
②詳細分析（10個）
1. Kubeflow - 特異性95% - MLOps専用K8sプラットフォーム - LinkedIn技術検索用
2. カジュアル推論 - 特異性94% - 因果関係統計分析手法 - 学術系プロフィール検索
3. CTR予測 - 特異性93% - クリック率予測モデル専門 - 広告業界経験者特定
4. Apache Airflow - 特異性92% - データパイプライン管理ツール - 実務経験証明
5. MLOps - 特異性91% - 機械学習運用の専門概念 - 上級者レベル判定
6. scikit-learn - 特異性90% - Python機械学習ライブラリ - 実装経験確認
7. TensorFlow - 特異性89% - Google製深層学習FW - 深層学習経験判定
8. BigQuery - 特異性87% - 大規模データ分析基盤 - 企業規模経験測定
9. 時系列分析 - 特異性86% - 統計・DS専門解析手法 - 統計学知識確認
10. Kaggle - 特異性80% - ML競技プラットフォーム - 技術向上意欲測定
③拡張キーワード（20個）
Kubeflow カジュアル推論 CTR予測 Apache Airflow MLOps scikit-learn TensorFlow BigQuery 時系列分析 Kaggle PyTorch レコメンドエンジン 需要予測 仮説検定 回帰分析 Tableau A/Bテスト Docker データパイプライン 機械学習アルゴリズム
→ より幅広い関連人材を網羅的に発見
④キャリア変遷分析
パターン1: テックリード昇進
データサイエンティスト → シニアDS → DSマネージャー
必要スキル: チームマネジメント、採用経験、技術戦略
検索キーワード: "DS採用" "技術組織" "チームビルディング"
パターン2: プロダクト責任者転向
データサイエンティスト → ML/AIプロダクトマネージャー → CPO
必要スキル: プロダクト企画、ビジネス戦略、市場分析
検索キーワード: "AI戦略" "プロダクト企画" "事業開発"
パターン3: 技術特化・専門家
📊 対応職種（以下、職種は比較的高精度なのを確認済み）
エンジニア系: フロントエンド、バックエンド、インフラ、データサイエンティスト
営業・マーケティング系: BtoB営業、デジタルマーケター、プロダクトマネージャー
デザイン系: UI/UXデザイナー、プロダクトデザイナー
コーポレート系: 経理・財務、法務、人事
その他: どんな職種でも求人票があれば対応可能
🧮 科学的根拠に基づく設計
なぜこのプロンプトは精度が高いのか？
一般的な採用ツールは「勘と経験」に頼りがちですが、このプロンプトは統計学・機械学習・行動経済学の理論に基づいて設計されています。
📊 ベイズ統計学の応用
P(目的職種|キーワード) = P(キーワード|目的職種) × P(目的職種) / P(キーワード)
「そのキーワードを持つ人が目的職種である確率」を数学的に計算
🤖 機械学習の特徴選択理論
🧠 行動経済学の知見
など、採用の専門家とMLエンジニアで検証を行っており、数学的・統計学的に最適化された人材発見エンジンとなります。
業界専門が強い場合はプロンプトを貼り付けて、○○業界向けに刷新して。と指示を出すとカスタマイズが可能です。
※本プロンプトはChatGPT、Claude等の主要AIツールに対応しています
※購入後の商用利用・社内共有は自由です。
以下、プロンプトとなります。
ぜひ採用の現場でお試しください！
求人票を入れるだけで、その職種の経験者だけが持つ専門キーワードを自動抽出
日々採用作業に追われる中、専門家でなければ対象者が見つけられずリストアップに苦しまれる方が多い方には非常に心強い味方になるツールを開発しました。プロンプト形式で作成しましたので、お使いのAIツールにカスタマイズすることでご利用が可能です。
🎯 こんな人事担当者の悩みを解決します
同じような候補者ばかりヒットする
「Python エンジニア」で検索しても、経験の浅い人ばかり...
競合他社と同じ人材を取り合っている
大手転職サイトで目立つ人は、すでに複数社からアプローチ済み
本当に経験豊富な人材が見つからない
履歴書では分からない、実務レベルの技術力を見抜けない
スカウト文の返信率が低い
的外れなアプローチで、優秀な人材に響かない
💡 この商品で得られる成果
✅ 隠れた優秀人材を独占発見
他社が使わない「職種特異性から」専門キーワードで検索
競合他社では絶対に見つけられない候補者にアプローチ可能
✅ 即座に実用可能な3段階出力
コピペ用キーワード10個 → 検索ボックスに貼り付けるだけ
詳細分析版 → なぜ効果的か理由付きで戦略的理解
拡張版20個 → より幅広い関連人材を網羅的に発見
✅ 転職意欲の高い人材を狙い撃ち
その職種の典型的なキャリアアップパス3つを分析
転職を考えている可能性の高い人材の特定キーワードを提供
📋 実際の出力例（データサイエンティストの場合）
①検索用キーワード（10個）
→ そのままコピペして検索ボックスに貼り付け可能
②詳細分析（10個）
③拡張キーワード（20個）
→ より幅広い関連人材を網羅的に発見
④キャリア変遷分析
パターン1: テックリード昇進
データサイエンティスト → シニアDS → DSマネージャー
必要スキル: チームマネジメント、採用経験、技術戦略
検索キーワード: "DS採用" "技術組織" "チームビルディング"
パターン2: プロダクト責任者転向
データサイエンティスト → ML/AIプロダクトマネージャー → CPO
必要スキル: プロダクト企画、ビジネス戦略、市場分析
検索キーワード: "AI戦略" "プロダクト企画" "事業開発"
パターン3: 技術特化・専門家
データサイエンティスト → MLリサーチャー → AI技術顧問
必要スキル: 研究開発、論文執筆、技術発信
検索キーワード: "技術顧問" "研究開発" "論文発表"
📊 対応職種（以下、職種は比較的高精度なのを確認済み）
エンジニア系: フロントエンド、バックエンド、インフラ、データサイエンティスト
営業・マーケティング系: BtoB営業、デジタルマーケター、プロダクトマネージャー
デザイン系: UI/UXデザイナー、プロダクトデザイナー
コーポレート系: 経理・財務、法務、人事
その他: どんな職種でも求人票があれば対応可能
🧮 科学的根拠に基づく設計
なぜこのプロンプトは精度が高いのか？
一般的な採用ツールは「勘と経験」に頼りがちですが、このプロンプトは統計学・機械学習・行動経済学の理論に基づいて設計されています。
📊 ベイズ統計学の応用
「そのキーワードを持つ人が目的職種である確率」を数学的に計算
🤖 機械学習の特徴選択理論
情報理論: 情報量の高いキーワードを優先選択
TF-IDF変形: 職種特異度 = 使用頻度 × 希少性
アンサンブル学習: 複数の判定基準を統合して最終スコア算出
🧠 行動経済学の知見
認知負荷理論: 3段階出力で段階的理解を促進
プロスペクト理論: 損失回避の心理を活用した訴求設計
など、採用の専門家とMLエンジニアで検証を行っており、数学的・統計学的に最適化された人材発見エンジンとなります。
業界専門が強い場合はプロンプトを貼り付けて、○○業界向けに刷新して。と指示を出すとカスタマイズが可能です。
※本プロンプトはChatGPT、Claude等の主要AIツールに対応しています
※購入後の商用利用・社内共有は自由です。
以下、プロンプトとなります。
ぜひ採用の現場でお試しください！