求人原稿の作成を生成AIで内製するか外注するかの判断

この記事が扱う業務と読む人

対象は、人材紹介会社の求人担当（法人営業が兼務する場合を含む）が、採用要件シートを受け取ってから媒体に入稿できる求人原稿を仕上げるまでの業務です。読む人は、人材紹介会社の経営者、求人部門の責任者、RAの管理者を想定します。

• 担当：求人担当。会社によっては法人営業が自分で書きます
• トリガー：商談後に採用要件シートが埋まった時点、または企業から求人依頼のメールが届いた時点
• 入力：採用要件シート、企業から預かった自社求人票、過去の類似求人、媒体ごとの原稿規定
• 成果物：媒体別の求人原稿。求人管理システムに登録し、媒体の管理画面へ入稿する
• 関わるシステム：求人管理システム、求人媒体の管理画面、求人票テンプレート、Excel、メール
• 後工程：公開前の表示ルールの確認、応募の受付、応募経路別の集計
• 例外：企業が原稿の文面を指定する案件、業務委託や紹介予定派遣など記載項目が変わる案件、複数職種をまとめた依頼

この記事は原稿を書く工程だけを扱います。要件そのものを聞き出す商談は法人営業ハブ、掲載後の応募集めと経路別の集計は集客・母集団形成ハブの業務です。

いまの流れ（現状）

採用要件シートがWordやメール本文で回り、原稿は担当者がテキストエディタで書いている会社を前提にします。所要時間は会社と職種で違うため数字は置かず、計測すべき箇所として示します。

1. 採用要件シートを受け取る
   – 担当：求人担当
   – 入力：商談メモ、企業の自社求人票、メールのやり取り
   – 出力：要件シート
   – 判断：不足している項目を企業に聞くかどうか
   – 所要：シートの書式が決まっていれば短い。決まっていないと聞き直しが発生する
2. 材料を集める
   – 担当：求人担当
   – 入力：過去の類似求人、同業他社の公開求人、企業サイト
   – 出力：参考にする原稿の当たり
   – 判断：なし（探す作業）
   – 所要：過去原稿の保管場所に左右される。ここを導入前に測る
3. 原稿の骨子を決める
   – 担当：求人担当
   – 入力：要件シート、募集背景、想定する候補者像
   – 出力：見出しと訴求の方針
   – 判断：あり。何を前面に出すか、どの条件を明記するか
   – 所要：担当者の経験で差が出る段階
4. 媒体ごとに書き分ける
   – 担当：求人担当
   – 入力：骨子、媒体ごとの文字数制限と必須項目
   – 出力：媒体別の原稿
   – 判断：なし（規定に合わせる作業）
   – 所要：媒体数に比例。同じ内容を書き直す転記が起きる段階
5. 社内で確認する
   – 担当：求人部門の責任者、コンプライアンス担当
   – 入力：媒体別の原稿、表示ルールのチェックリスト
   – 出力：修正指示
   – 判断：あり。誇張の有無、必須項目の記載、公開の可否
   – 所要：指摘件数に比例
6. 企業に確認し、修正する
   – 担当：求人担当、法人営業
   – 入力：原稿、企業からの赤入れ
   – 出力：確定した原稿
   – 判断：どこまで企業の要望を反映するか
   – 所要：往復回数に比例。自社で計測する
7. 求人管理システムに登録し、媒体へ入稿する
   – 担当：求人担当
   – 入力：確定した原稿
   – 出力：登録データ、公開された求人
   – 判断：なし
   – 所要：媒体数に比例
8. 反応を見て書き直す
   – 担当：求人担当、マーケティング担当
   – 入力：媒体レポート、応募数
   – 出力：差し替え原稿
   – 判断：どの要素を変えるか
   – 所要：見直しの頻度による

時間が消えるのは段階2と4です。過去の似た原稿を探す時間と、同じ内容を媒体の数だけ書き直す時間は、どちらも新しい判断を生みません。原稿が増えるほどこの二つだけが比例して伸びます。

失敗が起きるのは段階1と5です。要件シートの項目が揃っていないまま書き始めると、骨子が推測になり、段階6で企業の赤入れが増えます。段階5は人数が少ない会社ほど自己チェックになり、誇張表現や必須項目の漏れが公開後に見つかります。

段階8が形だけになりやすいのも構造上の問題です。原稿を書いた人と反応を見る人が分かれていると、どの原稿のどの要素が効いたのかが誰の手元にも残りません。

AI活用後の同じ業務

文書生成AIに要件シートから初稿を作らせ、媒体別の整形まで任せる形です。段階番号は現状と同じにし、消える段階と増える段階を明示します。AIは原稿の案を出すところまでで、掲載する条件を決めるのは人です。

1. 採用要件シートを受け取る（人＋AIの穴埋め指摘）
   – AIが受け取るもの：商談メモ、企業からのメール本文
   – AIが返すもの：要件シートの項目に振り分けた下書きと、空欄になった項目の一覧
   – 人が確認すること：空欄を企業に聞くか、過去の契約から補うか。推測で埋めさせない設定にする
2. 材料を集める（消える段階）
   – 過去の類似求人を文書検索の対象に入れておけば、探す工程が段階3の入力に吸収されます
   – 過去原稿が担当者のパソコンに散らばっている会社では消えません。保管場所を一つにするのが条件です
3. 原稿の骨子と初稿を作る（AIが下書き・人が方針を決める）
   – AIが受け取るもの：要件シート、募集背景、想定する候補者像、過去に反応が良かった原稿
   – AIが返すもの：見出しと本文の複数案。訴求の軸ごとに出し分ける
   – 人が確認すること：どの案を採るか、何を前面に出すか。ここは判断の段階なので人が決めます
4. 媒体ごとに整形する（AI）
   – AIが受け取るもの：採用した案、媒体ごとの文字数制限と必須項目
   – AIが返すもの：媒体別に整えた原稿
   – 人が確認すること：この段階では見ません。確認は段階5にまとめます
5. 要件と突き合わせて検証する（人。新しく増える段階）
   – AIが受け取るもの：媒体別の原稿、要件シート、表示ルールのチェックリスト
   – AIが返すもの：賃金・労働時間・業務内容・就業場所の記載漏れの指摘と、誇張になり得る表現の候補
   – 人が確認すること：賃金、就業時間、業務内容、雇用形態の四項目を要件シートの原本と一字ずつ見比べる。指摘は材料で、適法かどうかの判断は責任者が行う
6. 企業に確認し、修正する（人。AIが差分を整理）
   – AIが受け取るもの：企業からの赤入れ、修正前の原稿
   – AIが返すもの：変更点の一覧と、影響する媒体の一覧
   – 人が確認すること：要望をどこまで反映するか。条件そのものが変わる修正は要件シートに戻して直す
7. 求人管理システムに登録し、入稿する（自動化できる段階）
   – AIが受け取るもの：確定した原稿
   – AIが返すもの：媒体ごとの入稿形式への変換
   – 人が確認すること：初期は登録と公開のボタンを人が押す運用にします
8. 反応を見て書き直す（AIが差分を提示）
   – AIが受け取るもの：媒体レポート、応募数、原稿の版
   – AIが返すもの：版ごとの違いと反応の対応表
   – 人が確認すること：どの要素を変えるか。対応表は仮説の材料で、結論ではありません

例えば、地方の物流企業から倉庫内作業のスタッフ募集を受けたとします。要件シートに「夜勤あり」とだけあり、深夜手当の扱いが空欄であれば、AIは空欄のまま初稿を出し、段階1の一覧に不足として載せます。担当者は企業に確認してから段階3に進みます。要件が埋まらないまま初稿を清書すると、段階6で条件が丸ごと書き換わります。この依頼は説明のための仮想の例です。

現状とAI活用後の比較

変わらないこと（人が決める範囲）

• 掲載する条件の確定。職業安定法は求人等に関する情報の的確な表示を求めており、表示内容の責任は事業者にあります。AIが書いた原稿でも責任の所在は変わりません。
• 誇張になり得る表現の扱い。AIは指摘の候補を挙げるところまでで、その表現が実態と合っているかは企業に確認した事実でしか判断できません。
• 企業への確認事項の決定。要件シートの空欄を推測で埋めるか、聞き直すかは、取引関係と納期を見た人の判断です。
• 求人の停止と差し替えの判断。充足した求人が公開されたままだと表示の問題になります。停止のタイミングは営業が握ります。
• 外部のAIサービスへ送る情報の範囲。企業の未公開情報や担当者名を含む商談メモを送ってよいかは、個人情報保護法の扱いと守秘義務の両面で社内の入力可否表に落とします。

実装の型

1. トリガー：採用要件シートの必須項目が埋まった時点。埋まっていない状態では起動させない
2. 元データ：要件シート、過去の類似求人、媒体ごとの原稿規定、表示ルールのチェックリスト
3. AI処理：要件シートから初稿を複数案出し、採用した案を媒体別に整形する。空欄は空欄のまま残す
4. 検証：賃金、就業時間、業務内容、雇用形態の四項目を要件シートの原本と見比べる。確認画面でこの四項目を目立たせる
5. 例外の扱い：企業が文面を指定する案件、複数職種をまとめた依頼、AIが応答しない日は従来の手書きに戻す。戻し方を1枚の手順にする
6. 人の承認：求人部門の責任者が公開の可否を判断し、担当者が入稿する
7. 記録先：求人管理システムに要件シート、初稿、採用案、修正差分、公開版を残す。公開版だけでは修正の理由を追えない
8. 効果測定：原稿1本あたりの作成時間、企業からの修正回数、公開後の差し替え件数、応募経路別の反応を導入前後で記録する。求人部門の責任者が月次で見る

前提条件・費用の考え方・リスク

内製か外注かを分けるのは原稿の本数ではありません。採用要件シートが項目で揃っているかどうかです。シートが自由記述のままでは、内製しても外注しても、書く人が推測で埋める構造は変わりません。本メディアでは、要件シートの項目統一と過去原稿の保管場所の一本化が済んでいない会社は、生成AIの導入よりこの二つを先にやるべきだと判断します。ここが済んでいれば、初稿づくりは社内で回せる部類の業務です。

費用は次の項目に分けて比べます。金額は媒体数と職種数で変わるため、ここでは置きません。

• ライセンス：文書生成と文書検索の利用料
• 設計：要件シートの項目定義、指示文、媒体別の整形ルール、確認画面の四項目
• 連携：求人管理システムへの登録と媒体への入稿。最初は手作業のコピーで構いません
• 検証：導入前後の計測と、修正が多い項目の見直し
• 運用：媒体規定の変更への追随、担当交代時の引き継ぎ

外注が向くのは、媒体の規定変更が頻繁で自社に追随する担当がいない場合、職種が特殊で書ける人が社内にいない場合、繁忙期だけ本数が跳ね上がる場合です。内製が向くのは、要件シートが揃っていて、過去原稿の蓄積があり、公開の可否を判断する責任者が社内にいる場合です。本メディアでは、初稿づくりは内製し、媒体規定に依存する整形と繁忙期の量だけを外に出す分け方を勧めます。全部を内製に切り替える判断は、段階5の検証を誰が担うかが決まるまで勧めません。

リスクは三つです。誤出力は、AIが体裁の整った文章で事実と違う条件を書くことで、対策は段階5の四項目の突き合わせです。情報漏えいは、商談メモに含まれる企業の未公開情報が外部に送られることで、対策は入力可否表と学習利用の有無の確認です。依存は、原稿の型がAIの出力に引きずられて全社で似てくることで、対策は訴求の方針を人が決める段階を残すことです。

総務省「令和7年版 情報通信白書」では、日本で何らかの業務に生成AIを「業務で使用中」と回答した割合は55.2％、「メールや議事録、資料作成等の補助」に使用中と回答した割合は47.3％と整理されています（企業におけるAI利用の現状・確認 2026-09-22）。これは業種を限らない企業全体の調査で、求人原稿の作成は白書の業務区分に含まれていません。ただし要件を文章に整える点で資料作成の補助に近く、社内で扱える範囲に入りやすい性質の業務です。

AIを入れない方がよい会社もあります。要件シートが存在せず商談メモだけで原稿を書いている会社、公開の可否を判断する責任者が決まっていない会社、過去原稿がどこにあるか分からない会社です。この状態で初稿づくりだけを速くすると、確認されない原稿が増えます。

最初の90日

• 30日：現状の計測と土台づくり。担当者1人、職種1つを選び、原稿1本あたりの作成時間と企業からの修正回数をひと月分記録する。並行して要件シートの項目を確定し、過去原稿の保管場所を一つにする。成果物は計測表と項目定義
• 60日：試行。同じ担当者で初稿づくりと媒体別整形を始める。確認の四項目、例外時の戻し方、記録先を運用に乗せる。成果物は原稿ひと月分と修正記録。見る指標は検証で修正が入った項目と、手書きに戻した本数
• 90日：内製と外注の線引きを決める。導入前後の計測表を並べ、責任者が初稿を内製に残すか、整形まで内製するか、繁忙期だけ外に出すかを決める。成果物は比較表と判断メモ。見る指標は作成時間の差、修正回数の差、公開後の差し替え件数