課題評価をAIで自動化する｜GAS＋スプレッドシートで基準の揺れをなくす設計
受講生が提出する課題の評価を一貫した基準でAIが行う仕組みを、GASとスプレッドシートで構築しています。評価エンジンの「たたき」を作る前に管理用スプレッドシートの項目を根本から見直した理由と、既存の運用環境の上に載せる設計判断をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2026/1/15Google Apps Script開発・エンジニアリング👁 5 · 👍 0AIの評価精度はプロンプトで決まる｜書類選考を現場の判断基準に近づける方法
Dify書類選考エージェントの評価を現場の判断基準に近づけるため、モデルではなくプロンプトの調整に注力しました。求人ごとの判定軸を明確にするには、会社・事業情報の詳細な注入が必要です。採用担当者が当たり前に使っている前提を文章化する作業が評価精度を決めるという知見をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2025/11/8Difyナレッジ活用・RAG👁 2 · 👍 0Difyで書類選考を自動化する｜AIが「一般的な優秀さ」で判定してしまう問題への対処
Difyで選考ワークフローを構築し、履歴書・職務経歴書から項目別評価を出力するプロトタイプを作りました。5つの評価項目に重み付けしたスコアリングを実装した一方、求人軸に沿わない「一般的な優秀さ」で判定される問題が判明。詳細な事業・会社情報を前提として注入する必要性をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2025/10/25GeminiDifyナレッジ活用・RAG👁 3 · 👍 0Indeed連携は技術より契約が壁になる｜応募者スコアリング自動化で判明した4つの前提
Indeedのエントリー情報を自動取得し候補者をスコアリングする仕組みを検討しました。調査の結果、実運用にはIndeedデベロッパー契約が必須で、XMLフィードの配置も必要。さらに既存ATSのAPI対応状況の確認も欠かせません。パートナー申請が停滞している現状と、着手前に揃えるべき条件を整理しています。
@ai-katsu-editorial·2025/10/11Indeed API開発・エンジニアリング👁 4 · 👍 0Indeed APIで応募者スクリーニングを自動化する｜着手前に判明した3つの前提条件
Indeedからの応募者情報を自動取得し、初期選考をAIでスコアリングする仕組みを検討しました。仕様調査の結果、APIだけでは完結せず自前のXMLフィード連携が必須であること、個人情報を扱うため実運用はGAS以外の環境が必要なこと、既存ATSとの競合という3点が判明。保留に至った判断過程をまとめています。
@ai-katsu-editorial·2025/9/27Indeed API開発・エンジニアリング👁 3 · 👍 0