実践事例

課題

Instagram投稿を作るたびに、次のことを毎回最初から考える必要がありました。

• テーマ整理
• 構成
• 各ページの内容
• 画像
• キャプション

制作の工程が、人に依存しやすい状態でした。

やったこと

投稿制作の工程を分解し、次の流れに整理しました。

1. テーマ確認
2. ターゲット整理
3. カルーセル構成
4. ページごとの文章
5. 画像制作
6. キャプション

この流れを、繰り返し使える形にまとめました。

変わったこと

「AIに投稿を作ってもらう」ではなく、決めた手順に沿って投稿制作を進められる状態になりました。

投稿ごとの品質や進め方を、揃えやすくなりました。

他社にも応用できるポイント

SNSに限らず、毎回同じ順番で行う仕事は、手順・判断基準・完成形を整理するとSkill化しやすくなります。

課題

2025年は、自社求人サイトからの直接問い合わせが年間2件ありましたが、採用は0名でした。

求人媒体からは2〜3か月に1件ほどの問い合わせがあり、求人エージェントからも6件の紹介がありましたが、最終的な採用にはつながりませんでした。

媒体への掲載や紹介を待つだけでは、自社に合う人へ十分に情報が届いていない状態でした。

採用ページや求人記事を増やすとき、記事ごとに次のことを考える必要がありました。

• 何を書くか
• 誰に向けるか
• どの記事へつなぐか
• 情報が古くなっていないか

記事数が増えるほど、内容や導線の管理も複雑になっていきます。

やったこと

求人情報を整理し、確認する工程を分けました。

• 求職者の悩み
• 記事テーマ
• 記事構成
• 内部リンク
• CTA
• 最新情報

AIを「記事を書くだけ」ではなく、構成・監査・修正・導線確認にも使う形へ広げました。

2026年5月末からAIの実践を始め、操作に慣れた後、6月から8月にかけて求人に関する改善を集中的に行いました。

AIを単に求人原稿を書くためだけに使うのではなく、次の作業へ組み込みました。

• 求人情報の整理
• 求職者が知りたい内容の洗い出し
• 求人記事の企画と制作
• 記事同士の内部リンク整理
• 応募につなげるCTAの確認
• 古い募集情報や条件の確認
• サイト全体の導線確認
• SNSなどで発信する内容の整理
• 作成後の監査と修正

複数の施策を短期間で作成・確認・修正できる状態にしたことで、これまで後回しになっていた求人改善を高い回転数で進められるようになりました。

変わったこと

記事単体ではなく、「求人サイト全体をどうつなぐか」まで確認しながら制作できる状態になりました。

施策開始後の約2か月間で、自社への直接問い合わせが5件あり、そのうち2名の採用が決まりました。

• 約2か月で直接問い合わせ5件
• 直接問い合わせから2名採用
• 採用率40%

問い合わせ件数だけでなく、自社に合う人から連絡をもらい、実際の採用までつながったことが大きな成果です。

求人媒体や人材紹介会社からの連絡を待つ状態から、自社の考え方や働き方を発信し、直接問い合わせを獲得できる状態へ変わりました。

他社にも応用できるポイント

AIはコンテンツ制作だけでなく、「情報が正しいか」「導線が切れていないか」「古い情報が残っていないか」を確認する役割にも使えます。

小規模な会社の採用では、求人媒体を増やすことだけが解決策ではありません。

自社の情報を整理し、求職者が知りたい内容を記事にし、応募までの導線を整え、発信と改善を繰り返すことで、自社への直接問い合わせを増やせる可能性があります。

AIは求人原稿を一度作るための道具ではなく、企画、制作、監査、情報更新、導線確認を継続して回すために活用できます。

課題

日常業務には、「自分では普通にやっているけれど、説明しようとすると難しい」仕事が多くあります。

口頭だけで教えると、次の状態になりやすくなります。

• 人によって説明が変わる
• 抜け漏れが出る
• 同じことを何度も説明する

やったこと

実際の会話や説明内容をAIへ渡し、次の形に整理します。

• 原文
• 要点
• 手順
• 注意点
• 判断基準

必要に応じて、マニュアルとして使える形へ変換します。

変わったこと

「その人に聞かないと分からない」状態から、「まずマニュアルを確認できる」状態へ、少しずつ移せるようになりました。

他社にも応用できるポイント

最初から完璧なマニュアルを書く必要はありません。普段話している説明や、実際の作業内容を材料にすると、AIで整理しやすくなります。