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履歴書スクリーナー

履歴書を職務要件と照らし合わせて体系的に評価し、適格な候補者を特定し、懸念事項にフラグを立て、面接の優先順位を決めます。

このスキルを使用する場面

• 大量の応募書類のスクリーニング
• スクリーニング基準の作成
• 評価基準表の作成
• 採用担当マネージャーのトレーニング
• スクリーニングの一貫性の監査

方法論の基盤

構造化面接に関する研究およびEEOC のガイドラインに基づき、以下を組み合わせます。

• 職務に関連する基準のみを使用
• 客観的な採点基準
• バイアスに配慮した評価
• 記録要件

Claude が行うことと、あなたが判断すること

Claude が行うこと	あなたが判断すること
スクリーニング基準表を作成	採用の決定
基準に照らして採点	企業文化との適合性の評価
注意すべき点と好ましい点を特定	面接への招待
資格や経験を要約	最終選考
潜在的な懸念事項にフラグを立てる	例外への対応

手順

ステップ 1：職務基準を定義する

必須条件と歓迎条件：

カテゴリ	必須条件	歓迎条件
学歴	最低限必要な学位	上位の学位
経験	Y に関する X 年の経験	特定の業界での経験
スキル	中核となる技術スキル	関連スキル
資格	必須の免許・資格	歓迎する資格

採点の重み付け：

基準	重み	根拠
必須の経験	40%	中核となる能力
必須のスキル	30%	入社初日からの貢献
学歴	15%	基礎
歓迎する資格	15%	成長の可能性

ステップ 2：スクリーニング基準表を作成する

採点尺度：

点数	定義
4	要件を大幅に上回る
3	要件を十分に満たす
2	要件を部分的に満たす
1	要件を満たさない
0	履歴書から評価できない

ステップ 3：履歴書を評価する

評価の枠組み：

1. 必須条件を確認する（二択で合格／不合格を判定）
2. 各基準を採点する（1～4 点）
3. 重み付けした合計点を算出する
4. 注意点と好ましい点を特定する
5. 推奨事項を提示する

ステップ 4：評価結果を記録する

履歴書ごとに記録する項目：

• 総合点
• 必須条件のチェックリスト
• 基準ごとの採点結果
• 注意点と懸念事項
• 根拠を添えた推奨事項

ステップ 5：候補者の優先順位を決める

優先順位マトリックス：

スコア範囲	対応
80-100%	面接を優先
60-79%	通常の審査
40-59%	条件付きで保留
<40%	適格性なし

例

例 1：履歴書の全項目スクリーニング

入力：

Job: Senior Product Manager

Requirements:
- 5+ years product management experience
- B2B SaaS background required
- Technical degree or equivalent experience
- Experience with Agile methodologies
- Preferred: MBA or similar

Resume:
Jane Smith
Product Manager at TechCorp (3 years)
- Led product roadmap for B2B analytics platform
- Managed team of 4 designers and engineers
- Increased user retention by 35%

Associate PM at StartupXYZ (2 years)
- B2C mobile app
- Launched 3 major features

Education: BS Computer Science, Stanford
Certifications: CSPO, SAFe Agilist

出力：

## Resume Screening: Jane Smith

### Quick Summary
**Position:** Senior Product Manager
**Candidate:** Jane Smith
**Score:** 78/100 - STANDARD REVIEW

---

### Must-Have Requirements

| Requirement | Status | Evidence |
|-------------|--------|----------|
| 5+ years PM experience | ✅ PASS | 3 + 2 = 5 years total |
| B2B SaaS background | ✅ PASS | TechCorp B2B analytics |
| Technical degree/equivalent | ✅ PASS | BS CS Stanford |
| Agile experience | ✅ PASS | CSPO, SAFe certifications |

**Must-Have Result:** PASS (4/4)

---

### Detailed Scoring

| Criterion | Weight | Score | Weighted | Notes |
|-----------|--------|-------|----------|-------|
| Years of Experience | 40% | 3/4 | 30/40 | Meets minimum exactly |
| B2B SaaS | 30% | 3/4 | 22.5/30 | 3 years, not full tenure |
| Technical Background | 15% | 4/4 | 15/15 | Stanford CS |
| Preferred (MBA) | 15% | 2/4 | 7.5/15 | Has certs, no MBA |

**Total Score: 75/100**

---

### Green Flags

| Flag | Evidence | Significance |
|------|----------|--------------|
| Quantified impact | "35% retention increase" | Results-oriented |
| Management experience | "Team of 4" | Leadership ready |
| Relevant certifications | CSPO, SAFe | Agile commitment |
| Top-tier education | Stanford CS | Technical foundation |

---

### Yellow Flags

| Flag | Concern | Mitigation |
|------|---------|------------|
| Experience exactly at minimum | Just hits 5 years | Probe depth in interview |
| Mixed B2B/B2C | 2 years in B2C | Understand B2B transition |
| No MBA | Preferred qualification | Certs may compensate |

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### Red Flags

None identified.

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### Interview Recommendation

**Decision:** RECOMMEND FOR INTERVIEW

**Rationale:**
- Meets all must-have requirements
- Strong B2B SaaS experience at TechCorp
- Technical background exceeds expectations
- Quantified achievements show impact

**Interview Focus Areas:**
1. Depth of B2B product strategy experience
2. Transition from B2C to B2B context
3. Scale of products managed (ARR, users)
4. Examples of cross-functional leadership

---

### Comparison Notes

Candidate is solid but not exceptional. Meets requirements without
significantly exceeding them. Consider alongside stronger candidates
if available.

例 2：複数候補者のスクリーニング概要

入力：

Screen these 5 candidates for Marketing Manager:
Requirements: 3+ years marketing, B2B experience, analytics skills

1. Alice: 5 years B2B marketing, Google Analytics certified
2. Bob: 2 years marketing, B2C only, strong analytics
3. Carol: 4 years, mixed B2B/B2C, basic Excel
4. David: 6 years B2B, owns marketing analytics tool
5. Eve: 3 years B2B, HubSpot certified

出力：

## Batch Screening Summary: Marketing Manager

### Quick Rank

| Rank | Candidate | Score | Recommendation |
|------|-----------|-------|----------------|
| 1 | David | 95% | Priority Interview |
| 2 | Alice | 85% | Priority Interview |
| 3 | Eve | 75% | Standard Review |
| 4 | Carol | 55% | Conditional Hold |
| 5 | Bob | 40% | Not Qualified |

---

### Individual Summaries

#### 1. David (95%) - PRIORITY INTERVIEW

| Requirement | Status | Score |
|-------------|--------|-------|
| 3+ years | ✅ 6 years | 4/4 |
| B2B experience | ✅ Full tenure | 4/4 |
| Analytics skills | ✅ Tool owner | 4/4 |

**Standout:** Exceptional analytics depth - owns a marketing analytics tool
**Interview:** Immediately

---

#### 2. Alice (85%) - PRIORITY INTERVIEW

| Requirement | Status | Score |
|-------------|--------|-------|
| 3+ years | ✅ 5 years | 4/4 |
| B2B experience | ✅ Full tenure | 4/4 |
| Analytics skills | ✅ GA certified | 3/4 |

**Standout:** Solid all-around, Google Analytics certification
**Interview:** This week

---

#### 3. Eve (75%) - STANDARD REVIEW

| Requirement | Status | Score |
|-------------|--------|-------|
| 3+ years | ✅ Exactly 3 | 3/4 |
| B2B experience | ✅ Full tenure | 4/4 |
| Analytics skills | ⚠️ HubSpot only | 2/4 |

**Concern:** HubSpot is automation, not analytics
**Interview:** Probe analytics skills deeper

---

#### 4. Carol (55%) - CONDITIONAL HOLD

| Requirement | Status | Score |
|-------------|--------|-------|
| 3+ years | ✅ 4 years | 3/4 |
| B2B experience | ⚠️ Mixed | 2/4 |
| Analytics skills | ❌ Basic Excel | 1/4 |

**Concern:** Weak analytics foundation
**Hold:** Consider if top candidates decline

---

#### 5. Bob (40%) - NOT QUALIFIED

| Requirement | Status | Score |
|-------------|--------|-------|
| 3+ years | ❌ 2 years | 1/4 |
| B2B experience | ❌ B2C only | 1/4 |
| Analytics skills | ✅ Strong | 3/4 |

**Disqualified:** Does not meet experience or B2B requirements
**Action:** Reject with positive note on analytics skills

---

### Screening Actions

| Action | Candidates |
|--------|------------|
| Schedule interviews | David, Alice |
| Standard queue | Eve |
| Hold file | Carol |
| Rejection email | Bob |

スキルの範囲

このスキルが得意なこと

• 評価基準の構成
• 一貫した採点の適用
• 関連する注意点の特定
• 決定事項の記録

このスキルではできないこと

• 企業文化との適合性の評価
• 主張の正確性の検証
• 身元調査の実施
• 人間による判断の代替

コンプライアンスに関する重要な注意事項

• 職務に関連する基準のみに注目する
• 保護対象となる属性を考慮しない
• すべての決定を記録する
• 基準を一貫して適用する

改善ガイド

フォローアップのプロンプト：

• 「このスクリーニングに基づいて面接の質問を作成してください」
• 「[candidate] について、さらに詳しく確認すべき点は何ですか？」
• 「上位 3 名の候補者を並べて比較してください」
• 「[candidate] への不採用通知メールを作成してください」

参考資料

• SHRM 構造化面接ガイドライン
• EEOC 従業員選考に関する統一ガイドライン
• Google re:Work 採用慣行
• Lever 採用のベストプラクティス

関連スキル

• interview-scheduler - 面接を調整する
• onboarding-guide - 採用後の受け入れを支援する
• job-description-writer - 要件を作成する

スキルのメタデータ

• 分野：人事業務
• 複雑さ：中級
• モード：centaur
• 価値を得るまでの時間：履歴書 1 件あたり 10～15 分
• 前提条件：職務要件、履歴書