用 Claude Code 自动化人材介绍公司的求人票Review

人材介绍公司的求人票如果只追求好看，候选人会在关键问题前停下。客户说「年轻团队」「成长环境」「裁量大」，但候选人想知道的是入社3个月做什么、客户是谁、薪资上限对应什么经验、勤務地会不会变、远程规则是什么。2024年4月以后，日本募集时明示事项增加，年龄限制和性别相关表达也要谨慎。求人票レビュー必须把応募率和表示风险一起看。

要点

• 先看劳动条件和风险，再写吸引文案。
• Claude Code整理缺失项、候选人问题、风险表达和JobPosting差异。
• 人确认法律判断、薪资、地点、合同、年龄和性别相关表达。
• 用具体工作、评价、远程、加班、流程提高応募质量。
• ROI看修正次数、企业确认、応募率、面谈化和辞退理由。

从客户听取到候选人応募

把客户求人票、RA笔记、採用背景、条件、选择流程、辞退理由、候选人问题放到同一张表。求人票レビュー不是单纯改文章，而是整理信息。

交给AI前删除候选人姓名、现职、面谈评价、年収交涉和客户非公开信息。保留候选人判断所需的信息。

输入	求人票内容	人工确认
客户求人票	职种、业务、薪资、地点	劳动条件和变更范围
RA笔记	採用背景、魅力	客户确认
候选人问题	不安、比较点	无个人信息
媒体原稿	标题、标签	年龄性别风险
JSON-LD	title, location, salary	正文一致

Claude Code负责和人确认的范围

Claude Code负责缺失项、曖昧表达、候选人问题、JobPosting差异和企业确认清单。它可以把「年轻团队」拆成育成体制、必要经验和入社后任务。

人负责法律和事实。年龄例外、性别表达、薪资、残业、勤務地变更范围、契约更新基准和企业承认都不能由AI决定。

Official references: MHLW April 2024 display additions, MHLW age restrictions, MHLW worker recruitment ads, Google JobPosting.

3个Use case

Use case 1: 把曖昧魅力变成具体信息

输入求人票、候选人问题和辞退理由。输出曖昧表达、候选人想知道的问题、可以写回求人票的信息。

Use case 2: 检测年龄和性别风险

输入标题、必須条件、歓迎条件和媒体标签。输出风险表、理由、替代表达和人工确认项。

Use case 3: 对齐JobPosting和正文

输入页面正文、JSON-LD和媒体原稿。输出title、location、salary、employmentType等差异。

可复制提示词

请作为人材介绍公司的求人票reviewer，找出缺失项、応募率下降的曖昧表达、年龄/性别/误认风险、候选人要上移的信息、JobPosting和正文差异、企业确认问题。不要断定法律判断，不要推测薪资地点合同，不要放入候选人个人信息。

可运行检查代码

const jobPostDraft = {
  clientName: "サンプルSaaS株式会社",
  roleTitle: "カスタマーサクセス",
  businessScope: "導入支援、利用状況の確認、更新提案",
  workLocation: "東京都渋谷区 / リモート週2日",
  locationChangeScope: "本社、会社が定める拠点、在宅勤務場所",
  workChangeScope: "カスタマーサクセス、営業企画、サポート業務",
  salaryRange: "年収 4,800,000円〜6,500,000円",
  contractRenewal: "期間の定めなし",
  workingHours: "9:30〜18:30 / 休憩60分",
  overtime: "月平均20時間",
  requiredSkills: ["法人顧客対応", "SaaSまたはITサービスの利用経験"],
  preferredSkills: ["SQLの基礎", "Salesforce利用経験"],
  reviewText: "B2B customer success role. The person handles onboarding, usage review, renewal proposals, and customer questions.",
  ctas: ["candidateApply"],
};

const riskyPhraseExamples = ["20s welcome", "women only", "men only", "young team only", "guaranteed growth"];

const requiredFields = [
  "clientName",
  "roleTitle",
  "businessScope",
  "workLocation",
  "locationChangeScope",
  "workChangeScope",
  "salaryRange",
  "contractRenewal",
  "workingHours",
  "overtime",
];

const missing = requiredFields.filter((field) => !jobPostDraft[field]);
const draftText = jobPostDraft.reviewText;
const riskyHits = riskyPhraseExamples.filter((phrase) => draftText.includes(phrase));
const hasSalary = /円|年収|月給|時給/.test(jobPostDraft.salaryRange);
const hasOneCta = jobPostDraft.ctas.length === 1 && jobPostDraft.ctas[0] === "candidateApply";

if (missing.length || riskyHits.length || !hasSalary || !hasOneCta) {
  console.error("求人票レビューで人が見るべき項目があります。");
  console.error({ missing, riskyHits, hasSalary, hasOneCta });
  process.exit(1);
}

console.log("Recruitment agency job posting review checklist is ready for human review.");

代码只是发布前检查，不能代替法律确认。

Pitfall: 常见错误和修正

只看応募数
原因是魅力和风险混在一起。修正是分成条件、风险、候选人不安、结构化数据。

保留年轻欢迎
原因是営業用语直接进入求人票。修正是写任务、育成、必要经验。

只突出薪资上限
修正是确认上限所需经验和评价条件。

JSON-LD和正文不同
修正是媒体、正文、JSON-LD同表检查。

ROI的看法

看求人票修正次数、企业差し戻し、候选人追加问题、応募率、面谈化、辞退理由、公开所需天数。応募增加但面谈化下降，说明求人票吸引过宽。

如果候选人总是问同一个问题，那不是候选人阅读不够，而是求人票上方的信息不够。把这个问题移到仕事内容、給与、選考流程附近，下一周再看追加问题数。

常见问题

Q. 年龄性别表达全部删除吗？
先作为风险标记，最终由人参考官方资料和例外事由判断。

Q. 薪资可以强一点吗？
上限薪资要写条件和角色。

Q. 人材介绍也需要JobPosting吗？
自社有求人页面时可以考虑，但正文和JSON-LD要一致。

咨询路径

如果要标准化多个担当的求人票review，请带着求人票、辞退理由、候选人问题和JSON-LD到研修・相談。也可参考介護・福祉事業所の採用ページ。

实际确认结果

确认了厚生劳动省2024年4月明示事项、年龄限制、募集广告表示和Google JobPosting，并执行Node.js代码。第一步是把求人票分成劳动条件、候选人不安、风险表达、JobPosting差异四列。

中文 readers should start with one job post, one risk table, one client confirmation list, and one CTA. Keep legal and salary judgment with humans.