人材紹介業界では、慢性的な人手不足や求職者対応の業務負担増大に加え、成約を左右する「推薦文」作成がベテランの経験に依存しやすいという課題があります。 一方で、求職者とのマッチングや面談サポート領域を中心に、生成AIの活用は既に広がりつつあります。 株式会社コミクス（本社：東京都渋谷区円山町、代表取締役：鈴木章裕）は、人材紹介会社に対し、面談の録画音声から推薦文ドラフトを自動生成する仕組みを構築し、実行支援型への拡大を開始したことをお知らせいたします。 ■背景・課題 人材紹介業界において、求職者を企業へ送り出す際の「推薦文（推薦コメント）」は、書類選考の通過率や成約を左右する重要な書類です。しかし、求職者一人ひとりの面談内容を踏まえて作成するため手間がかかるうえ、文章の質が担当者の経験や力量に左右されやすく、属人化しやすいという課題がありました。 また、2024年の有効求人倍率が1.25倍と依然として人手不足が続く中、キャリアアドバイザーが同時に担当する求職者数は増加傾向にあります。定型業務に多くの時間を費やしており、担当者が不在だと他のメンバーが代わりに推薦文を書きづらいといったボトルネックが発生していました。 こうした状況下で、生成AIは面談内容の自動文字起こしや要約、マッチング精度の向上を担う"デジタルアシスタント"としての活用が進んでいます。本事例は、人材紹介の現場で深刻化する課題に対し、生成AIによる業務効率化の考え方を示し、検討初期の企業が押さえるべき論点を整理しています。 ■提供内容｜配布するハンドブックの概要 1）推薦文の半自動生成フローの設計・納品 株式会社コミクスは、人材紹介会社の面談データを活用した推薦文の半自動生成フローを設計・納品するご支援を開始しました。 ・オンライン面談（Zoom）の録画から「音声のみ（m4a）」を取得 ・生成AI（Google AI Studio／Claude）に専用プロンプトと音声ファイルを投入 ・自動文字起こしから推薦文ドラフトを生成（氏名・敬称・宛名規則などの体裁を指定） ・「転居・通勤エリアの許容範囲」や「即戦力採用かポテンシャル採用か」など、人材紹介特有のケースをプロンプトに反映 ・手順書やプロンプトを体系化し、特定の担当者でなくても同じ品質で運用できる状態を整備 2）「生成AI活用支援パック」の実行支援型への拡大 従来の生成AI活用支援プランを「実行支援型」へ拡大し、コミクス側が実務制作まで担当します。 ・求人票の自動取り込み（複数フォーマットからスプレッドシートへ自動取り込み） ・求職者マッチングの自動化（求職者の条件から最適な紹介先企業をAIが抽出） ・求人ステータスの自動管理（募集終了案件のクローズ処理を自動化） 生成AI活用支援のお問い合わせはこちら 本記事に関するお問い合わせはこちらから ■特長・強み ・現場主導の設計：人材紹介の現場特有のケースをプロンプトに反映し、実務に即した適用領域を特定 ・現場ノウハウの組織資産化：ベテランの経験に依存していた推薦文の品質を平準化し、属人化を解消 ・導入の壁への具体策：動画ではなく音声を使うことでデータ量を圧縮し、生成AIの入力上限問題を回避して処理を高速化 ・スモールスタート前提：推薦文という一業務の自動化から始め、業務フロー全体への展開を段階的に設計 ■ 想定利用者・活用シーン 想定利用者 ・人材紹介会社の経営層 人手不足や業務負担の改善に向け、投資対効果の筋道を早期に作りたい方。 ・現場管理者（マネージャー・リーダー） 推薦文の品質平準化、担当者不在時の対応、新人教育の効率を上げたい方。 ・キャリアアドバイザー（現場担当者） 書類作成の時間を削減し、求職者との面談や企業への提案といったコア業務に集中したい方。 活用シーン ・間接業務：推薦文の自動生成、面談の録画音声からの自動文字起こし、求人票の自動取り込み ・現場業務：求職者と企業の最適なマッチング、求人ステータスの自動管理・組織力強化：ベテランのノウハウを体系化したナレッジベース構築、担当者不在時の業務継続 ■ 今後の展望 株式会社コミクスは、人材紹介における生成AI活用を「導入」で終わらせず、現場が自らAIを使いこなせるよう、構築の過程を含めた伴走支援を行っています。推薦文の半自動化はその第一歩であり、今後は求人票の取り込みやマッチングの自動化まで広げ、人材紹介の業務フロー全体を効率化していく方針です。人材紹介という"人と向き合う仕事"だからこそ、定型業務をAIに任せ、人は人にしかできない部分に集中できる体制づくりを継続的に支援してまいります。 生成AI活用支援のお問い合わせはこちら 本記事に関するお問い合わせはこちらから ーーー株式会社コミクス 会社概要ーー