ChatGPTでスカウト文を書く

ChatGPTに任せてよい所

生成AIは、材料が足りないと、それらしい内容で穴を埋めます。スカウト文でその穴に入るのは、年収や働き方、候補者の実績です。どれも候補者が返信を決める材料なので、1つ違うだけで信用を失います。

だからこの記事のプロンプトは、書かせる前に材料を固める順番になっています。求人の事実を抜き出し、送る理由を選び、それから1通目を書かせます。書いた後は、文ごとに根拠を示させて照らします。

件名・冒頭・個別化の考え方そのものは、スカウト文の書き方にまとめています。この記事は、その書き方を生成AIで再現するときの手順と、出力で起きる失敗を扱います。AIを使うサービスの種類はAIスカウトとはで整理しています。

渡す材料を先にそろえる

求人の事実は、求人ごとに1回だけ作れば使い回せます。候補者ごとに変えるのは、経歴の要約と、そこから選ぶ理由だけです。毎回変える所を小さくすると、確かめる手間も小さくなります。

経歴の要約は、媒体のプロフィールを丸ごと貼らず、必要な行だけを抜き出して作ります。氏名や社名を消すのは、個人情報の扱いのためでもあり、出力に名前の誤記を混ぜないためでもあります。理由は失敗4で詳しく書きます。

プロンプト5本の全文

5本に分けるのは、1本で全部を頼むと、どこで事実が足されたかを追えないからです。工程を分けると、出力を1つずつ確かめてから次へ進めます。ChatGPT のほかの生成AIでも、同じ文のまま使えるように書いています。

字数の目安は、スカウト文の点検ツールの判定に合わせています。点検ツールは件名10〜40字、本文200〜800字、1文80字以内を合格の範囲にしています（当社の見立て）。プロンプトでは、その内側に収まるよう少し短めに指定しています。

あなたは中途採用の担当者の補佐です。下の求人票から、スカウト文に書いてよい事実だけを抜き出して、表にしてください。

# 決まり
- 求人票に書かれていることだけを使う。言い換えはしてよいが、数字・固有名詞・条件は原文のまま写す。
- 書かれていない項目は「記載なし」とする。推測で埋めない。
- 項目は次の順にする: 仕事の中身／任せる範囲／チームの人数と体制／年収の幅／勤務地と出社の頻度／勤務時間と残業／休日／必須の条件／歓迎の条件／選考の流れ／この求人ならではの点（3つまで）。
- 最後に、スカウト文に書くと誤解を招きそうな表現（「アットホーム」「やりがい」など）を一覧にする。

# 求人票
（ここに自社の求人票を貼る）

下の「事実シート」と「候補者の経歴の要約」を読み、この候補者にスカウトを送る理由の候補を5つ挙げてください。

# 決まり
- 理由は1つずつ、「経歴のどの記述」と「事実シートのどの項目」が結びつくかを示す。
- 経歴の要約に書かれていないことを、候補者の希望や性格として決めつけない。推測を含む理由には「推測」と付ける。
- 年齢・性別・国籍・家族の状況を理由にしない。
- 5つのうち、推測を含まず具体の強い順に3つを選び、選んだ理由を1文で書く。

# 事実シート
（プロンプト1の出力を貼る）

# 候補者の経歴の要約
（氏名・連絡先・今の勤め先の社名を消した要約を貼る）

次の材料だけを使って、スカウトの1通目を書いてください。

# 書く形
- 件名: 10〜40字。理由の1つ目に使った経歴の具体が分かる1文にする。【】や感嘆符を使わない。
- 本文: 400〜600字。1文は60字以内。
- 構成: 名乗りと用件（2文）→ 送った理由3つ → 条件（年収・勤務地と働き方・休日）→ 次の一歩（30分のオンライン面談と、日程調整のリンク）。
- 宛名は「〇〇様」とだけ書く。敬称を重ねない。候補者の今の勤め先を「御社」「貴社」と呼ばない。
- 書き出しに「突然のご連絡」「はじめまして」などの定型の挨拶を置かない。
- 「素晴らしいご経歴」「ぴったり」「やりがい」のような、誰にでも言える褒め言葉を使わない。
- 材料に無い事実（数字・制度・実績・社名）を足さない。足りない所は「〇〇（要確認: 何が足りないか）」と書く。
- 日程調整のリンクは「（日程調整のURL）」と書く。

# 名乗り
（会社名・部署・担当者名）

# 送る理由3つ
（プロンプト2の出力から、選んだ3つを貼る）

# 事実シート
（プロンプト1の出力を貼る）

# 文面の型（任意）
（例文集から、近い状況の型を1つ貼る）

あなたは厳しい校閲者です。下の「下書き」を「材料」と照らして点検してください。直した文面は、まだ書かないでください。

# 点検すること
1. 下書きの文を1つずつ表にし、根拠になった材料の箇所を横に書く。根拠が無い文は「根拠なし」とする。
2. 数字・社名・制度・資格・人数が、材料と1字でも違う所を挙げる。
3. 敬称の誤り（様の重なり、「各位」、候補者の今の勤め先を「御社」「貴社」と呼ぶ）を挙げる。
4. 60字を超える文と、本文の字数を挙げる。
5. 候補者の名前を消しても、誰にでも送れてしまう文を挙げる。
6. 年齢・性別で対象を絞って読める表現を挙げる。

# 材料
（事実シートと、送る理由3つを貼る）

# 下書き
（プロンプト3の出力を貼る）

下の1通目を送りましたが、返信がありません。2通目（再送）を書いてください。あわせて、1通目を250字以内に縮めた版も作ってください。

# 2通目の決まり
- 本文は200〜300字。1文は60字以内。
- 1通目と同じ文を使い回さない。1通目で書かなかった事実を、事実シートから1つだけ足す。
- 返信を急かさない。「ご返信がなく」「再度のご連絡となり恐縮ですが」で始めない。
- 断りやすい一言を入れる（例: 今は転職を考えていない場合は、その旨だけ返していただければ十分です）。
- 材料に無い事実を足さない。足りない所は「〇〇（要確認: 何が足りないか）」と書く。

# 短い版の決まり
- 送った理由は1つ目だけを残す。条件と次の一歩は消さない。

# 1通目
（送った1通目を貼る）

# 事実シート
（プロンプト1の出力を貼る）

プロンプト3の「文面の型」には、例文集の型を貼れます。状況別の型はスカウトメールの例文集にあり、そのままコピーできます。

出力の悪い例と直した例

候補者の設定（架空）: 中小企業向けのSaaSで法人営業を4年。新規開拓を担当し、2年目からチームの数字の集計も担う。プロフィールの希望は「顧客の業務に深く入る提案をしたい」。

求人の設定（架空）: 物流会社向けの在庫管理のクラウド。導入後の顧客への提案営業。チームは5名。年収520万〜700万円。東京・品川で週2日の出社。土日祝が休み。

この文面には、次の問題があります。

• 経歴に無い実績: 「10名のチームを率い」「前年比150%」は、経歴のどこにも書かれていません。
• 求人と違う条件: 実際は週2日の出社で、年収の上限は700万円です。
• 敬称と呼び方: 「様様」と敬称が重なり、候補者の勤め先を「貴社」と呼んでいます。
• 定型の言葉: 「はじめまして」で始まり、「素晴らしいご経歴」「やりがい」は誰にでも送れる言葉です。
• 次の一歩が無い: 面談の形も日程調整の方法も書かれていません。

同じ候補者に、5本のプロンプトの手順で書いて人が直した文面が次です。

直した文面の「〇〇様」「◯◯」「（日程調整のURL）」は、送る直前に人が埋める所です。点検ツールに貼ると、伏せ字が残っていれば差し込み漏れとして知らせます。

失敗1 事実を足してしまう

足されやすい事実は、おおむね次の3種類です。

条件の食い違いは、辞退に直結します。求人の情報と面接の話の食い違いは、候補者が入社をやめる理由として調査でも挙がっています。この調査の数字は、採用の定石の記事で出典とともに紹介しています。

防ぎ方は2つです。1つは、プロンプト3のように「足りない所は〇〇（要確認）と書く」と指示することです。書けない所が見えるので、人が埋めるか消すかを選べます。もう1つは、プロンプト4で文ごとに根拠を示させることです。「根拠なし」の文は、直さずに消します。

生成AIに「事実だけを使って」と頼んでも、守られるとは限りません。最後に材料と見比べるのは人の仕事です。ここを省くと、AIで速くなった分を、食い違いの説明に使うことになります。

失敗2 敬称と呼び方の誤り

出力でよく見る誤りと、直し方を並べます。

• 敬称の重なり: 「〇〇様様」「〇〇様殿」。宛名を差し込む欄にすでに「様」がある媒体で起きやすくなります。宛名は1か所だけにします。
• 「各位」: 1人に送る文面に「ご担当者各位」が入ります。一斉送信の文面を学んだ型が混ざっています。
• 勤め先の呼び方: 候補者は会社の代表ではなく個人です。今の勤め先は「今のお勤め先」「前職」と書きます。
• 名前の誤記: 名前を入れて書かせると、漢字や読みが変わることがあります。名前は入れずに書かせ、送る直前に人が入れます。
• 過剰な敬語: 「拝察いたします」「ご高覧賜りますよう」。丁寧さより読みにくさが勝つので、です・ますに戻します。

敬称の誤りは、点検ツールの「敬称の誤り」の項目で見つけられます。名前の誤記は文字列では分からないので、送る前に媒体のプロフィールと見比べます。

失敗3 長く、定型になる

忙しい候補者に、長いスカウトを読んでもらうのは簡単ではありません。媒体の運営会社の解説は、伝えたいことを端的に伝えるよう勧めています。スマートフォンでメールを読む機会が増えたので、分量を調整するとよい、という指摘もあります。出典は、記事末のリクルートダイレクトスカウトの解説です。

長くなる原因は、たいてい次の3つです。

1. 「突然のご連絡失礼いたします」などの定型の書き出し
2. 会社の沿革や理念の説明
3. 同じ内容を言い換えた締めの段落

「短く」とだけ頼んでも、どこまで短くするかは伝わりません。「本文400〜600字、1文60字以内」のように数字で指定します。使わない言葉も、プロンプト3のように語で並べます。

ただし、短くしすぎると条件と次の一歩が消えます。プロンプト5の短い版で「条件と次の一歩は消さない」と書くのはそのためです。どの段落を削っても、送った理由・条件・次の一歩の3つは残します。

媒体ごとに、件名や本文の字数の上限が決まっていることがあります。上限は媒体の画面やヘルプで確かめ、プロンプトの字数をその内側に合わせます。

失敗4 個人情報の入れ方

個人情報保護委員会の注意喚起

個人情報保護委員会は、2023年6月2日に生成AIサービスの利用に関する注意喚起を出しました。事業者向けの注意点は2つです。

• 個人情報を含むプロンプトを入れる場合、利用目的を達成するのに必要な範囲かを十分に確かめること。
• 本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入れ、応答の出力以外の目的で扱われると、法律に違反する可能性があること。そのため、サービスの提供者が機械学習に使わないこと等を十分に確かめること。

ChatGPTの学習の設定

OpenAI のヘルプ（2026年11月3日に確認）には、次のように書かれています。

設定の名前や中身は、改訂で変わることがあります。使う前に、OpenAI の公式のヘルプで最新の記載を確かめてください。ChatGPT 以外の生成AIは、データの扱いがサービスごとに違うので、各社の公式の説明を読みます。

入れ方の決まりを作る

実務では、次の3つを社内の決まりにしておくと迷いません。

1. 氏名・連絡先・今の勤め先の社名・顔写真・媒体のURLは入れない。
2. 経歴は、スカウトの理由に使う行だけを要約して入れる。健康や家族の事情など、選考に関係の無い情報は入れない。
3. どのサービスのどの設定で使うかを決め、担当者の個人の契約で使わない。

媒体の候補者の情報を外部のサービスに貼ってよいかは、媒体の利用規約で決まります。規約の確認と使ってよいかの判断は、媒体を契約している自社の責任で行います。

失敗5 一斉送信に戻る

同じ材料で書かせた文面は、名前を変えても中身がほとんど同じになります。それでは、テンプレートを一斉に送るのと変わりません。候補者ごとに変わるのは、プロンプト2で選ぶ理由です。この工程を省くと、AIを使う意味が無くなります。

1通ずつ送るスカウトは、一斉送信より返信率が高いという分析があります。LinkedIn は自社の媒体のデータで、1通ずつ送ったスカウトの返信率が一斉送信より約15%高いとしています。対象は2021年5月〜2022年4月に送られた数千万通で、海外の媒体の数字です。日本の媒体でも同じ差が出るかは、この分析からは分かりません。

OpenAI の利用ポリシーにも関係する項目があります。2025年10月29日版は、スパムやなりすましを禁止の例に挙げています。雇用などの分野で、人の確認を経ずに重要な判断を自動化することも、同じく例に挙がっています。2026年11月20日に発効する改訂版では、判断に加えて、行為・取引・提出なども対象に書かれています。

自社の使い方がこれらに当たるかは、原文を読んで自社で判断します。人が1通ずつ読んで送る運用なら、品質の面でも、この判断の面でも迷う所が減ります。

返信が来た後の流れも、人が受け持ちます。返信率の測り方はスカウトの返信率の目安と上げ方にあります。返信から面談までの設計はスカウトの面談設定率を上げる方法にまとめています。

点検ツールで確かめる

スカウト文の点検ツールは、貼った文面を10項目で見ます。本文はブラウザの中だけで扱い、どこにも送信しません。この記事の失敗と、ツールの項目の対応は次のとおりです。

ツールの「候補者の語」の欄には、経歴の要約にある語（商材の名前や担った業務）を入れます。入れると、文面がその人の経歴に触れているかも確かめられます。求人の文面で年齢や性別を書くときの決まりは、求人票の必須項目の記事で扱っています。

例文集を材料に使う

スカウトメールの例文集には、初回・再送・転職意欲が分からない人など、状況別の型があります。プロンプト3の「文面の型」に1つ貼ると、名乗り・理由・条件・次の一歩の並びがそろいます。

職種ごとの例文もあります。エンジニアに届くスカウトメールの例文は、扱う技術の書き方の見本です。介護職に送るスカウトメールの例文では、勤務の条件の書き方が分かります。営業職や施工管理の例文も、例文集のページから選べます。

職種によって、理由に入れたい具体は違います。エンジニア採用では技術の課題と開発の進め方が、看護・介護の採用ではシフトや夜勤の有無が先に読まれます。プロンプト2で理由を選ぶときは、その職種の候補者が気にする点から選びます。

型をそのまま貼って送るのは避けます。型の言葉が残ると、ほかの会社が同じ型で送った文面と似てしまいます。型から借りるのは並び順だけにします。

書く手間を減らす別の道

出典

生成AIのデータの扱いと利用ポリシーは、確認した日の公式の記載です。改訂で変わることがあるので、使う前に各社の公式で確かめてください。この記事の例文と候補者・求人の設定は、すべて架空です。誤りに気づいたときは、お問い合わせから知らせてください。