求人票分析 /AI分析

 ■このテーマで解決できること

「求人票が候補者に"刺さっている"のか分からない」
そんな課題に対し、面接評価データから「採用したい候補者像」を言語化し、現行求人票とのギャップをふまえた具体的な改善案を提示します。

 ■何がわかるか

• 職種別の「採用したい候補者像」（MUST要件／WANT要件）
• 現行求人票に不足している訴求要素
• 優先度付きの、求人票の具体的な修正方針と改善イメージ（Before/After）

 ■出力サンプル

1. 面接評価に基づく、現在採用したい候補者像（職種別のMUST/WANT要件）
2. 求人票アップデート方針（不足要素の洗い出しと、優先度付きの改善案）

 ■活用シーン・次のアクション

• 求人票の「求める人物像」「アピールメッセージ」のリライト
• 高評価者に共通する要素を、求人票の訴求ポイントに反映
• 媒体ごとの掲載文面の見直し

 ■使うデータ・対象・頻度

• 使うデータ：面接の評価履歴・評価値／求人票の情報
• 対象年度：新卒 （27・28卒）、中途
• 更新頻度：月1回（新卒＝第1火曜／中途＝第1水曜）

 ■注意点

• 生成結果は参考情報（補助的な情報）です。
  • 必ず担当者が内容を確認し、最終判断にご活用ください。
  • 不自然な表現や実情にそぐわない内容が含まれる場合があります。そのまま利用せず、参考としてご利用ください。
• 分析対象の情報が不足している場合、正しく結果が出力できない場合があります。