この業務で起きている悩み
- 担当
- 採用担当者・人材紹介会社の担当者
- 頻度
- 応募書類を受領するたび
- 止まる場所
- 書類の読み取りと、面接前に確認する要点・質問の整理
- 書式の異なる履歴書から必要な情報を探している
- 面接担当者ごとに要約の粒度や質問準備がばらつく
- 原文確認と質問案の作成に時間がかかり、面接準備が後回しになる
Before / After
人が行う手順と、導入後に残す確認作業
以下は手順の比較です。所要時間や削減率は業務条件によって変わるため、数値効果は個別の条件で試算します。
Before
現在の手順
- 1応募メールと添付書類を開く
- 2履歴書を読み、経歴や資格などの事実を拾う
- 3面接担当者向けに要点をまとめる
- 4履歴書の内容に沿って質問を考える
- 5原文とメモを照合して面接担当者へ共有する
After
Pigeon Workflow導入後
- 1Google Driveから履歴書ファイル本体を取得する
- 2OCRで文字化し、AI抽出で記載事項を整理する
- 3要約と面接質問案の下書きを作る
- 4採用担当者が原文と照合し、内容を修正・承認する
- 5承認済みの要約と質問案だけを面接担当者へ共有する
Workflow
実装済みノードで組むワークフロー
保管先を定時確認
定期実行
履歴書ファイルを取得
Google Drive 取得
履歴書を文字化
画像から文字読み取り OCR
記載事項を整理
AI 抽出
要点をまとめる
要約
質問案を下書き
文章生成
原文と照合・判断
手動承認
承認済み内容を共有
Slack 送信
例外・確認の分岐
画像から文字読み取り OCR から分岐
- 判読が難しい箇所がある
- 処理を停止
- 原文と読み取り結果を併記
採用担当者の確認・修正キュー（設計例・今回の検証では低品質画像が判定を通過し、人の照合で止めました）
手動承認 から分岐
- 要約または質問案を却下
- 原文との差分を確認
- 担当者が修正
再承認されるまで共有しない
Slack 送信 から分岐
- 送信済みか確認できない
- 取得元ファイルIDを付けて処理を停止
- 自動では再送しない
採用担当者の手動確認キュー
再実行回数には上限を設けます。登録・送信を伴う処理は重複キーで反映状況を照合し、未反映の場合に限って再実行します。確認できない場合は停止して手動キューへ送ります。
Integrations
必要な連携
Google Drive・Slack
Google Driveからの履歴書ファイル本体の取得と、承認済みの要約・質問案の社内共有に使います。
Box
履歴書を置くフォルダのファイル一覧取得・検索に使えます。対象ファイル本体を後段のOCRへ渡す方法は個別に確認します。
メール
メール受信を入口にする場合は、添付ファイル本体を後段のOCRへ渡せるか個別に確認します。今回の検証はメール添付を入口にした構成で実施しました。
応募受付システム
APIまたはWebhookで接続できる場合は、書類の受け取りや応募IDの引き継ぎに利用できます。接続方法は個別に設計します。
Exception handling
例外時の挙動
01
判読が難しい箇所
判読が難しい箇所がある場合は処理を止め、原文と読み取り結果を併記して採用担当者が照合・修正する設計です。今回の検証では、低品質画像でもOCRが誤読した文字列を返して自動判定を通過したため、原文照合と承認・却下で止めました。自動判定は品質の保証にはなりません。
02
要約・質問案に修正が必要
AIの出力は採用担当者が原文と照合します。承認されなかった内容は共有せず、担当者が修正して再確認します。
03
共有結果が不明
取得元ファイルIDを一意キーとして確認対象を特定します。送信済みか確認できない場合は自動再送せず、採用担当者の手動キューへ送ります。
Fit & design
適用条件と設計のポイント
- 01判断を人に残す
- AIは記載内容の要約と面接質問案の下書きに限定し、候補者の評価、面接実施の判断、合否は採用担当者が行います。
- 02原文との照合
- 要約と原文を併記し、面接担当者へ共有する前に採用担当者が内容を照合します。
- 03質問案の範囲
- 職務遂行に必要な経験・技能の確認に限定し、年齢・家族・国籍などの属性やセンシティブ情報を質問の作成や評価に使いません。質問してよい範囲と表現ルールも事前に決めます。
- 04重複処理と再入防止
- 取得元のファイルIDを処理キーにし、同じ書類を二重処理しません。共有先への書き込みは取得処理の起点に使わず、自分の処理が同じフローを再発火させない構成にします。
Verification
検証した範囲と限界
- 実施日
- 2026-09-29
- 環境
- Pigeon Workflow 本番サービス上のデモ組織と、合成データ専用の検証テナント（PigeonCloud）で実施した社内検証。履歴書はすべて架空で、顧客の実運用実績ではありません。承認・却下の操作は採用担当者ではなく検証者が行いました（承認・却下はAPIで操作し、実画面での承認操作は未検証）
検証した構成
- Google Driveではなくメール添付（PNG画像）を入口にし、承認済みの要約・質問案はSlackではなくメールで共有する代替構成で検証（Google Drive・Slackは未接続のため未検証）
- EMAILトリガー → メール取得（添付を保存してURL化）→ OCR（項目別に読み取り）→ 必須3項目の判定 → 要約（5行）→ 面接質問案（5問）→ 手動承認 → 承認時のみメール共有と履歴記録（PigeonCloud）。合否はAIも承認画面も判断しない
- 架空の履歴書3種（鮮明2・低品質1）で計11回実行（うち2回は設定の不備で途中終了）。承認2回・却下6回（低品質3回・重複受信2回・鮮明1回）・添付なし1回を確認
確認できたこと
- 鮮明な画像では、OCRの抽出対象6項目（氏名・志望職種・学歴・職歴・資格・自己PR）が原文と空白の差を除いて一致（同一画像で2回）
- 要約5行・質問案5問は履歴書の記載に対応し、合否や適性の評価、年齢・性別などの属性への言及は含まれなかった（2回の観測）。ただし要約の1行に自己PR由来の評価に近い表現が混在した
- 承認した2件だけが共有メールとして送られ、却下・添付なしの6件は完了から10分以上後も受信箱・迷惑メールフォルダに面接準備メモが無いことを確認
- 1件の処理は約27秒（承認待ち12秒を含む）・約9AT。トリガーの起動はメール受信から約1分
- 添付のないメールは、OCR以降を実行せずに終了
未検証
- 低品質画像の自動検知（縮小・ぼかしを加えた画像では、OCRが誤読した文字列をそのまま返し、必須項目の判定を3回とも通過しました。誤読を止めたのは人の照合と却下です。読み取り結果の原文照合と承認は省略できません）
- Google Drive入口・Slack共有・PDF添付・複数ページや複数添付・同一候補者の重複受信の統合・承認のタイムアウト後・却下後の再承認
- 実際の採用担当者による画面での承認操作と所要時間（検証ではAPIで操作）
- 添付・読み取り結果・メール本文が実行ログに残る期間と削除方法、AI基盤（OCR・文章生成）での学習利用の有無（導入前に確認が必要）。共有メールは受信側で迷惑メール判定された
Price guide
料金目安
Light 月額50,000円
税抜・10ユーザー・25,000 AIクレジット・RPAノード
実行量、ブラウザRPAの利用範囲、連携要件によって必要なプランは異なります。適合確認後に個別にご案内します。
料金プランを見るFAQ
よくあるご質問
AIが候補者の合否を決めますか？
決めません。AIが行うのは履歴書の文字読み取り、要約、面接質問案の下書きまでです。原文の確認、候補者の評価、合否の判断は採用担当者が行います。
どの形式の履歴書を読み取れますか？
画像・スキャン書類を基本に、添付形式と読み取り品質を実際のサンプルで確認します。今回の検証では鮮明なPNG画像は原文どおりに読み取れましたが、低品質画像は誤読したまま自動判定を通過したため、担当者の原文照合と承認・却下で止めています。PDFは未検証です。
作成された質問案はそのまま面接で使いますか？
そのまま使用する前提ではありません。採用担当者が原文との整合、質問範囲、表現を確認し、修正・承認した内容だけを共有します。
どこまで検証済みですか？
本番サービス上のデモ組織で、架空の履歴書画像をメール添付で受け取り、OCR・要約・質問案の下書き・手動承認・承認時のみのメール共有と履歴記録を確認しました。鮮明な画像では抽出項目が原文と一致しましたが、低品質画像では誤読したまま自動判定を通過し、人の照合で止めています。Google Drive入口・Slack共有・PDF・複数ページ・重複受信の統合・実際の採用担当者による画面操作は未検証です。
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