ビズリーチのAIレジュメ作成機能、スカウト受信が40〜46%増えた仕組み

効いたのは、自社に蓄積された膨大なデータとノウハウを独自のロジックとしてAIへの指示に組み込み、出力を目的に合わせて絞り込んだ設計です。同じGPTモデルを使っても、指示が一般的なままなら出てくるのは当たり障りのない紹介文にとどまります。どういう書き方が読み手の判断材料になるのかという知見を指示の側に持たせたことで、モデルの汎用的な文章力が、この用途に必要な形へと方向づけられました。

利用者に求める入力を、職種・ポジション・ミッション・業務領域という限られた問いに切り詰めた点も見逃せません。白紙に向かって自分の言葉をひねり出す作業は、書き慣れていない人ほど重くのしかかります。答えれば形になるという流れに変換し、さらにキーワード入力の場面では経歴に合う内容を推薦する仕組みまで添えたことで、負荷の山そのものが低く均されました。

出力の良し悪しを測る基準を、書き手の満足ではなく読み手の判断しやすさに置いたことも、この設計の芯にあたります。整理された情報が並んでいれば、スカウトを送る側は短時間で見極められる。書類作成の支援でありながら、狙いは受け取る側の意思決定を助けることに向けられており、その視点の置き方が、単なる文章生成ツールとの差を生んだ要因だったと読み解けます。