AI と転職
転職の企業研究のAIプロンプト 求人票を事実・推測・不明に仕分けて、面接の質問にする
AI に企業研究をさせるプロンプトを探している人へ。求人票を渡して「企業研究レポート」を頼むと、求人票に書いていない社風の節まで埋まって返ってきました。そのまま貼れる仕分けのプロンプト全文と、当サイトの掲載求人で数えた「求人票にどの語が出てくるか」の割合を載せます。
公開 2026年9月19日 · PREVIO 編集部
この記事で分かること
- ・求人票1通で試すと、レポートを頼んだ側は社風の節が3回とも埋まった
- ・離職率や評価制度の語が出てくる求人票は、当サイトの掲載求人では5%前後かそれ未満
- ・事実・推測・不明に分けさせると、不明のほうから面接の5問が出てくる
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応募したい会社が見えてきて、面接の前にその会社を調べておきたい。検索すると、会社名と求人の URL を入力欄に入れるだけで企業研究レポートが出てくるプロンプトが、いくつも見つかります。
この記事が渡すのは、そのレポートを頼むのとは別の形のプロンプトです。手元の求人票を貼って、書いてあること・そこから推測できること・書かれていないことの 3 つに仕分けさせる。3 つ目から、面接で自分から聞く質問が出てきます。
AI から示された残業や離職率などのネガティブな情報が原因で応募や選考を断念したことがある、と答えた中途の人は 72.6% でした（株式会社 CINC「生成AIは求職者の企業選びをどう変えているのか？」。現在または直近 1 年以内に生成 AI を活用して就職・転職活動をした全国 20〜49 歳の男女 770 人のうち中途 412 人、2026 年 5 月 25 日〜6 月 1 日のインターネット調査、2026 年 8 月 7 日発表。CINC は企業向けに AI 検索最適化のサービスを売っている会社で、これは自社で実施し自社で発表した調査です）。その情報を本人が確かめたかどうかが分かる数字は、発表されたリリースにはありません。
先に、この記事が確かめた範囲を書いておきます。試したのは、架空の求人票 1 通を渡して、頼み方を 2 つ比べたところまでです。会社名だけを渡す使い方は試していません。AI は OpenAI の Codex CLI で通していて、ChatGPT や Claude で同じ形の出力になるかは確かめていません。
例に使う求人票
この記事のために作った架空の求人票です。物流・運輸業界向けの配車管理クラウドサービスを作っている会社（2014 年設立、従業員 120 名）の、法人向けカスタマーサクセス（導入した企業に使い方を教え、使い続けてもらう仕事）のリーダー候補。年収は 480 万円から 720 万円。募集背景は「事業拡大に伴う増員募集です」の一文だけです。仕事内容と応募要件は次のとおりで、後で出てくる AI の引用は、この 2 か所から来ています。
■仕事内容
・導入いただいた企業への初期設定支援、操作説明
・利用状況をもとにした活用提案、定例ミーティングの実施
・解約の兆候がある顧客へのフォロー
・顧客の声を開発チームへ連携
・将来的にはメンバーのマネジメントもお任せします
■応募要件
＜必須＞
・法人向けの営業、カスタマーサクセス、またはコンサルティングの経験3年以上
・社内外の複数の関係者と調整しながら進めた経験
＜歓迎＞
・SaaS プロダクトの導入支援経験
・物流、運輸業界での業務経験
・チームリードの経験
この 1 通を、2 つの頼み方で 3 回ずつ通しました。
AIに「企業研究レポートを作って」と頼むと
まず、よく見かける形をそのまま打ちました。
以下の求人票の会社について、転職の企業研究をしたいので、企業研究レポートを作ってください。
- 事業内容とビジネスモデル
- この企業ならではの強み
- 採用側がこのポジションに求めている本当のニーズ
- 社風
- 面接で聞かれそうな質問
（ここに求人票を貼る）
返ってきたのは 5,554 字から 6,595 字のレポートで、3 回とも、頼んだ 5 項目が順番どおりに見出しになっていました。
この会社は架空なので、書かれた内容が実在の会社に当てはまるかどうかは確かめられません。見たかったのは、求人票に書いていない項目を頼んだとき、AI が何を返すかです。社風は、この求人票に一行も書いていません。採用側のニーズも、書いてあるのは「事業拡大に伴う増員募集です」の一文だけです。
社風の節は、3 回とも埋まりました。応募要件の「社内外の複数の関係者と調整しながら進めた経験」を根拠に、部門をまたぐ協働を重視する文化だろうと書かれます。会社の規模と成長段階を根拠に、大企業ほどには制度が固まっていない可能性がある、と書かれます（3 回のうち 2 回は設立年も根拠に挙げています）。どれも求人票の記述から導いていて、推測だという断りも節の本文に入っていました。
ただし、推測だと見出しに出たのは 3 回中 2 回です（「想定される社風」「社風の推測」の 2 回に対し、残る 1 回は「社風」）。「この企業ならではの強み」と「採用側がこのポジションに求めている本当のニーズ」のほうは、3 回とも頼んだままの見出しでした。強みの節には物流・運輸業界に特化していることが、ニーズの節には「最重要ニーズ：顧客数の増加に耐えられるCS体制をつくりたい」のような小見出しが並びます。競合の情報は渡していないので、「ならでは」の判断材料はありません。
この求人票からは分からないことを一覧にした節があったのも、3 回中 2 回でした（1 回目は「応募前に確認すべき注意点」、3 回目は「面接で確認すべき事項」、残る 1 回は「総合評価」で終わり、採用で評価されそうな 3 点が挙がっています）。分からないことの一覧は頼んでいないので、出るかどうかは回によって変わります。
3 回とも、頼んだ 5 項目は出ました。頼まなかった一覧は 3 回中 2 回です。この 3 回に限れば、出力の形はこちらが指定したとおりになっていました。だとすれば、何を出させるかを決めるところが、こちらの仕事になります。
事実・推測・不明に仕分けるプロンプト
同じ求人票に、頼む形を変えて通したのが次のプロンプトです。まずは手元の求人票 1 通だけで打てます。貼るのは公開されている求人票と資料にして、担当者名や、人材紹介会社から個別に受け取った非公開の資料は外してください。
以下は、私が応募を考えている会社について集めた材料です。この材料に書かれている内容だけを使って、次の3つに仕分けてください。
1. 材料に書いてあること
入社後の働き方や仕事内容を判断するのに使える事実。材料の該当箇所をそのまま引用してください。
2. 材料から推測できること
書いてはいないが、書かれている内容から推測できること。推測のもとになった記述を引用したうえで、推測だと明記してください。
3. 材料に書かれていないこと
入社するかどうかを決めるのに必要なのに、この材料からは分からないこと。項目名だけを箇条書きにしてください。
最後に、3で挙げた項目から、面接で私から聞く質問を5問だけ選んで書いてください。中途で入社した人が入社当初に困るのは、前の勤め先との仕事の進め方の違い、仕事の内容、会社や職場の文化・風土、周囲との人間関係の4つが上位です。この4つに関わる項目を先に選んでください。1問ごとに、材料のどの記述が足りないから聞くのかを1行添えてください。
材料に書かれていないことを、一般的な知識や他社の事例で補わないでください。会社名で検索して情報を足すこともしないでください。
（ここに集めた材料を貼る。求人票、会社の採用ページ、公表されている数字など）
1 つ目の「材料に書いてあること」を、この記事では事実と呼んでいます。これは材料にそう書いてあるという意味で、実態と一致する保証ではありません。求人票の記述は、その会社がそう説明している、というところまでです。
返ってきた出力は 2,610 字から 3,422 字で、さきほどの半分ほどでした。3 回とも 3 つに分かれ、「材料に書かれていないこと」には 30 項目、31 項目、37 項目が並びます。担当顧客数、1 日の標準的なスケジュール、解約の兆候をどう判断しているか、チームの人数と上司、評価基準、実際の残業時間、リモート勤務を使える条件。
そして最後に 5 問。1 回目の出力から、5 問のうち 2 問を引きます。
入社後、顧客への提案や解約リスクへの対応は、どのような手順で進め、どこまでを担当者が判断できますか。上司の承認が必要になる場面も教えてください。 聞く理由：「活用提案」「解約の兆候がある顧客へのフォロー」とありますが、業務手順、判断基準、承認方法、個人の裁量範囲が書かれていません。
カスタマーサクセスのメンバー、上司、開発チームとは、普段どのように情報共有や相談をしていますか。入社直後に主に相談する相手も教えてください。 聞く理由：「顧客の声を開発チームへ連携」とありますが、配属先の体制、相談相手、部門間の役割分担や具体的な連携方法が書かれていません。
質問の下に付いている 1 行が、この頼み方の要点です。「渡した材料のこの記述では足りないから聞く」という形になっているので、面接で切り出すときの足場になります。この 1 行が渡していない材料の話を持ち出していたら、根拠のほうは使えません。質問自体を残すかどうかは、自分の理由で決めてください。
5 問は、あとで触れる 4 つのことばで絞った結果です。一覧に残るほうが多く、実際の残業時間や有給の取得状況、給与額の決め方のように、自分が先に知りたいものが混ざっていることがあります。その場合は 5 問のどれかと入れ替えてください。
出力が崩れることもあります。3 つに分かれていない、質問が 5 問に満たない、質問に根拠の 1 行が付いていない、「書かれていないこと」が数項目しか出ない。どれも見れば分かるので、その時は材料を貼り直して打ち直してください。
もう 1 つ、材料に貼っていない会社名・数字・出典が出力に混ざっていないかを見てください。この記事で通した範囲では出ませんでしたが、後で触れるように、提供元は存在しない出典への言及が生成されうると案内しています。出力を見ただけでは、それが検索の結果なのか、学習した知識なのか、作られたものなのかは分かりません。材料の外から来たものだ、というところまでで止めて、出典を自分で開いて確かめるまで使わないでください。
出てきた5問を、どう選んでいるか
プロンプトの真ん中に、4 つのことばを入れました。前の勤め先との仕事の進め方の違い、仕事の内容、会社や職場の文化・風土、周囲との人間関係。これは厚生労働省の委託調査で、中途採用・経験者採用で入社した人に「今の勤め先に入社した当初に難しさを感じたこと、困ったこと」を複数回答で聞いた結果から取りました。最も多かったのは「これまでの勤め先との仕事の進め方の違い」46.1%、以下「仕事の内容」33.9%、「会社や職場の文化・風土」28.9%、「周囲との人間関係」25.3% と続きます（中途採用・経験者採用者が活躍する企業における情報公表その他取組に関する調査研究 結果報告書、2025 年 3 月、図 64。回答 2,079 人、調査は 2025 年 1 月 16 日〜2 月 14 日の Web アンケート）。
同じ設問で「難しさを感じたこと、困ったことは特になかった」も 19.4% あります。困る人ばかりではありません。また、この調査の回答者は、企業の人事担当者を通じて回答を依頼された社員です（企業規模に応じて 1 社あたり 2〜4 人）。中途入社者から無作為に選ばれた人たちではなく、各企業での実際の配布数が確認できないため回収率は算出していない、と報告書に書かれています。選択肢に「会社の業績」や「事業の将来性」は無いので、業績より仕事の進め方のほうが大事だという比較もできません。言えるのは、示された選択肢のうち最も多く選ばれたのが、日々の仕事の進め方だったということです。
3 回の出力の 5 問は、順番こそ違うものの、同じ 5 つに落ち着きました。仕事の進め方と承認の流れ、入社後に担当する範囲と担当顧客数、職場の価値観、チームの人数と相談相手、中途入社者の研修と引き継ぎ。前の 4 つはプロンプトで名指ししたことばに対応しているので、ここに寄るのは指示どおりです。5 つ目の研修と引き継ぎは名指ししていませんが、3 回とも入りました。
企業研究をどこまでやれば終わりか、という問いには、調べる量では答えが出ません。区切りを決めるなら、面接で聞くことが決まったかどうかが使えます。ただし、面接で返ってくるのも会社側の説明です。制度の有無だけでなく、最近の具体例と、会社全体の話か配属される部署の話かまで聞いてください。
求人票に書いてあるのは、どこまでか
なぜ「材料に書いてあることだけ」と条件を付けるのか。求人票に何が書かれているかを数えてみると、理由が見えます。
当サイト PREVIO に掲載している求人（2026 年 9 月 19 日時点、掲載中のもの全件）を、求人 1 件ずつ数えました。同じ会社が複数の求人を出していれば、その回数だけ数に入っています。掲載求人は提携する人材紹介会社や求人媒体から提供を受けているデータで、在庫の規模と構成が分かる数値は公開しない決まりにしているため、件数は出していません。以下の割合は 5% 刻みで四捨五入し、5% に満たないものは「5% 未満」と書いています。
まず、求人票の項目として欄があるかどうかを数えたもの。
| 項目 | 欄に中身があった割合 |
|---|---|
| 会社の URL | 95% |
| 勤務時間 | 95% |
| 福利厚生 | 95% |
| 会社概要 | 90% |
| 休日・休暇 | 80% |
| 従業員数 | 60% |
| 選考プロセス | 40% |
| 募集背景 | 30% |
次に、この記事が重視する項目。こちらは独立した欄が無いので、求人票の文章（業務内容・会社概要・福利厚生・休日・勤務時間・PR ポイント・募集背景）に、その語が部分一致で出てくるかで数えています。複数の語が並んでいる行は、どれか 1 つでも出てくれば数に入れました。応募要件と勤務地の欄は、この数え方の対象に入れていません。
| 数えた語 | その語が出てきた割合 |
|---|---|
| 配属 | 25% |
| 社風・カルチャー | 15% |
| 平均残業 | 15% |
| 評価制度・人事評価 | 5% |
| チーム構成・メンバー構成・組織構成 | 5% |
| 有給取得・有休取得 | 5% |
| 離職率・定着率 | 5% 未満 |
| 求める人物像 | 5% 未満 |
下の表が測っているのは、この語が出てくるかどうかだけです。情報の有無ではありません。「平均残業」という語が無くても「残業は月平均 10 時間程度」と書いてある求人は落ちますし、「3 名のチームです」と書いてあっても「チーム構成」には当たりません。逆に「配属先未定」でも「配属」は数に入ります。上の表とは測っているものが違うので、2 つの表の数字を並べて比べることもできません。
この表から言えるのは、職場の中身（誰と働くか、どう評価されるか、人がどれくらい辞めているか）を名指しする語が、当サイトの求人票にはあまり出てこない、というところまでです。語が無いことと情報が無いことは別なので、自分の応募先の求人票については、語だけでなく言い換えも探してください。そのうえで見当たらない項目は、AI に埋めさせるよりも、質問の側に回したほうが確かめやすくなります。
求人票に無い数字が、公表されていることがある
面接まで待たなくても取れる数字もあります。1 つは中途採用比率です。労働施策総合推進法とその施行規則にもとづき、2021 年 4 月 1 日から、常時雇用する労働者が 301 人以上の企業は、直近 3 事業年度の各年度について、採用した正規雇用労働者の中途採用比率を、求職者が容易に閲覧できるかたちで公表することとされています。厚生労働省の案内によると、公表はおおむね年に 1 回、公表した日を明らかにして、インターネットの利用やその他の方法で行います（正規雇用労働者の中途採用比率の公表の概要、2026 年 9 月 19 日確認）。この資料では「常時雇用する労働者」を、雇用契約の形態を問わず、期間の定めなく雇用されている人か、過去 1 年以上引き続き雇用されている人（または雇入れから 1 年以上引き続き雇用されると見込まれる人）のどちらかに当たる労働者だと説明しています。正社員に限りません。
この比率は、その年度に採用した正社員のうち中途がどれくらいかを示す数字で、いま社内に中途入社者が何割いるかではありません。見つからないことも珍しくありません。上で引いた厚生労働省の報告書には企業へのアンケートもあり、義務の対象である常時雇用 301 人以上の回答企業のうち、公表していると答えたのは 48.0% でした（回答企業全体では 32.2%。301〜500 人では 37.4%、1,000 人以上では 58.6% と、規模が大きいほど高くなります。図 14。企業アンケートは 2,417 社が回答、有効回収率 16.2% で、公表しているかどうかは自己申告です）。探して見つからなければ、それも面接や採用窓口で聞くことの 1 つになります。
もう 1 つは、厚生労働省が運営している職場情報総合サイトしょくばらぼです。会員登録なしで、企業名から引けます。2026 年 9 月 1 日時点で 150,785 件が掲載されていて、検索や表示ができる項目には、正社員の平均継続勤務年数、従業員の平均年齢、正社員の有給休暇取得日数、月平均所定外労働時間、育児休業等取得率、管理職に占める女性の割合、研修制度、メンター制度などがあります。求人票にほとんど書かれていなかった項目が、ここには項目として並んでいます。
ただし、掲載されているのは「若者雇用促進総合サイト」「女性の活躍推進企業データベース」「両立支援のひろば」などからの転載で、それらのサイトで企業が登録していない項目はブランクになり、値は各サイトで企業が入力した時点のものだとサイト自身が明記しています。応募先が載っているとは限らず、載っていても最新とは限りません。それに、会社全体の平均残業時間が分かっても、配属される部署の実態が分かるわけではありません。数字が取れたら、「公表されている平均はこの数字ですが、この部署ではどうですか」と質問を具体的にできる、という使い方になります。
なお、AI が出した数字に出典の URL が付いてきた場合は、そのリンクを自分で開いてください。OpenAI が ChatGPT について公開しているヘルプには、存在しない出典への言及が生成されうること、自信の強さは正確さを意味しないことが書かれていて、重要な情報は信頼できる情報源で確かめ、正確さが要るときはリンクを直接開いて確認するよう案内されています（Does ChatGPT tell the truth?、2026 年 9 月 19 日確認）。開くだけでは足りません。その数字が本当にそのページに書かれているか、対象の期間と範囲が合っているかまで見てください。
測った範囲
記事の数字を取った実行と、プロンプトを作る過程の実行は、次のとおりです。いずれも 2026 年 9 月 19 日に通しました。
| 何のために | 使った求人票 | 回数 |
|---|---|---|
| 記事の数字（レポートを頼む形） | 物流 SaaS のカスタマーサクセス | 3 |
| 記事の数字（仕分けを頼む形） | 物流 SaaS のカスタマーサクセス | 3 |
| プロンプトを直す前の試し | 金属部品の製造スタッフ | 1 |
| プロンプトを直す前の試し | 製薬会社の臨床開発モニター | 1 |
| 直した後の確かめ | 金属部品の製造スタッフ | 1 |
| 直した後の確かめ | 食品スーパーの人事 | 1 |
字数と項目数と「3 回中 2 回」は、上の 2 行の 6 回分から取りました。記事に載せたプロンプトは、作る過程で 1 度直しています。3 行目の実行で面接の質問が 30 問出て使えなかったので、5 問に限り、優先の基準を書き足しました。
使ったのは OpenAI の Codex CLI（コマンドラインから使う入口）で、毎回新しい会話を、空の作業ディレクトリで始めています。web 検索は 0 回、シェルの実行も 0 回で、AI に渡した会社固有の資料は求人票だけです。**使ったモデルは Codex 側の設定の既定に任せていて、実行記録にモデル名が残っていません。**そのため、ここに出した字数や「3 回中 2 回」は、どのモデルで取った数字かを特定できない参考値です。ChatGPT や Claude では 1 回も通していません。
字数と項目数は、渡す求人票の分量で動きます。3 回ずつという回数も、傾向を測れる規模ではありません。ここに書いたのは、この求人票でこうなった、というところまでです。「会社名だけ渡す場合」と比べたわけではなく、どちらの頼み方でも求人票は全文渡しています。出てきた質問が良い質問かどうか、その質問で入社後のミスマッチが減るかどうかも測っていません。
求人票の割合は、当サイトに掲載している求人を数えた結果です。数えた語と対象の欄は、上の表の前後に書いたとおりです。
よくある質問
転職の企業研究はどこまでやるべきですか。
この記事の区切り方は、面接で聞くことが決まったところまでです。調べる時間の長さで決めようとすると、終わりが決まりません。
会社名だけを渡すのは、やってはいけないことですか。
この記事では試していないので、その使い方が良いとも悪いとも言えません。言えるのは、出てきた数字や評判の出どころを、出典のリンクを開くか、上で挙げた公表資料で確かめてから使う、というところまでです。
求人票のほかに、何を渡せばいいですか。
会社の採用ページ、事業紹介のページ、301 人以上の会社なら中途採用比率の公表、しょくばらぼで引けた項目。上場企業なら有価証券報告書もあります。渡した分は「書かれていないこと」から外れますが、材料を増やしたときに出力がどう変わるかは、この記事では測っていません。
AIに作らせた質問を面接で聞いて、問題になりませんか。
このプロンプトが作るのは、渡した材料に書かれていないことを聞く質問です。中身は自分が知りたいことなので、逆質問として聞く分にはふつうの内容になります。面接官がどう受け止めるかまでは調べていないので、文面は自分のことばに直して使ってください。AI が書いた文をそのまま出すことについては、AIで書いた職務経歴書はバレるかで書類の側から扱っています。
企業研究は、どのタイミングでやればいいですか。
この記事の手順は、応募先が決まってから面接までの間を想定しています。まだ応募先が決まっていない段階で、経歴から狙える求人を絞る話は転職活動でAIに「行けそうな会社」を聞いた後にやることに分けてあります。