エイプリルナイツ、非エンジニアの人事がClaudeで書類選考を自動化し月15〜20時間削減

2026年3月から採用業務を担当することになった担当者にとって、特に時間がかかっていたのが書類選考でした。同社では人材紹介エージェント経由の紹介が多く、職務経歴書（PDF）と、希望年収や転職理由などの情報が共有されます。それを読み、採用ペルソナと照らして評価し、結果をkintoneに入力し、不合格ならエージェントへのフィードバック文を書く、という流れで、1件あたり15〜20分、月約70件、合計で月約17〜23時間かかっていました。

社内でAI活用を進めるエンジニアから「kintoneにはMCPサーバーがある」と教わったのをきっかけに、担当者が自力で設計・構築しました。使ったのはClaude、kintone MCPサーバー、Claudeのスキル機能、職務経歴書PDFをテキスト化するpdf2jsonです。最初のセットアップは約3時間で、「何をしてほしいか」を日本語で伝えて作ったとのことです。

処理の流れは、kintoneから応募者情報とPDFを取得、PDFをテキスト化、基本情報を自動抽出、採用ペルソナに照らして面接で確認すべき点を8つの観点で整理、kintoneへ自動で書き戻し、という順です。最終的な合否は人が判断し、不合格の場合はAIが評価をもとにエージェントへのフィードバック文を作ります。AIは判断材料を揃える役割で、機械的に不合格にする運用はしていないと明記されています。

書類選考にかかる時間は、1件あたり15〜20分から約2分になりました。月70件の総工数は約17〜23時間から約2.5時間になり、月あたり約15〜20時間の削減です。空いた時間は、面接準備や他の採用施策、カルチャー推進の業務に回せるようになったとのことです。

苦労した点として、kintoneの特定の項目に正しく入力されない問題があり、フィールドの種類や選択肢を具体的に伝えることで解決したと紹介されています。