AIで書いた文面をそのまま送ってよいか｜「そのまま」は送らず、「型はAIに、一段落目の事実は人が確認し、会社の言葉は人が入れる」の分担で、AIが得意な工程と苦手な工程を分けて使う

AIに役割と候補者の経歴を渡せば、スカウトの文面が数秒で出てくる。速い。ただ、そのまま送ってよいのか迷う。読むと、どこか一般的で、どの会社でも言えそうなことが並んでいる。経歴の読み違いが混ざっている気もする。かといって、使わなければ担当者の稼働が足りない。結論を先に書くと、AIで書いた文面は、「そのまま」は送りません。「型（構成、役割の説明、次の一歩）はAIに任せ、一段落目の事実（名前、経歴の一点）は人が確認し、会社の言葉（社内の人しか知らない事実、役割の実感）は人が入れる」の分担で使います。AIは、型に沿って速く書くのが得意で、事実の確認と、その会社にしか無い言葉は苦手です。得意な工程だけを任せれば、速さと質は両立します。自動化の線引きは自動化してよい範囲・いけない範囲に、AIによる文面生成の使いどころはAIによるスカウト文面生成の使いどころにまとめています。

そのまま送れない構造

AIの文面をそのまま送ると問題が起きるのは、次の構造で起きます。

構造の大半は、「AIの得意と苦手を分けていない」ことです。分ければ、任せる工程と見る工程が決まります。

AIが得意な工程と苦手な工程

スカウトの文面の工程を、AIの得意と苦手で分けます。

分け方の要点は、「事実」と「会社にしか無い言葉」は人、「型と言い換えと長さと案出し」はAI、です。AIに事実を任せると誤り、会社の言葉を任せると作り話になります。

分担の型

AIと人の分担を、一通の文面の中で決めた型です。

型の要点は、「AIが毎回生成するのは一段落目の下書きと件名の案だけ」ということです。役割の説明と次の一歩は、承認済みの型を使い、AIに毎回作らせません。毎回作らせると、承認していない表現が混ざります。文面の構成はスカウト本文の構成に書いています。

送る前に人が見る三つ

AIの下書きを、送る前に人が見る箇所です。三つに絞れば、一通一分で見られます。

三つの要点は、「見る箇所を絞る」ことです。「全体を読む」だと、見たつもりで見ていないことが起きます。三つを決め、一通ごとにその三つだけを見ます。三つに問題が無ければ、送ってよい文面です。

エラベルの見解

相談で最も多い失敗は、「AIに経歴を渡して文面を生成し、速いのでそのまま送っていたら、経歴の読み違いで『貴社での〇〇のご経験』と書いた〇〇が、その人の経歴に無かった。候補者から『私はそのような経験はありません』と返信が来た」というものです。AIは、経歴の一部を「それらしく」補っていました。一段落目の事実を人が確認する工程を入れ、役割の説明は承認済みの型に固定したら、生成の速さはそのままで、誤りは止まりました。AIの速さは、確認の時間を削るためではなく、書く時間を減らすためのものです。

見ていて差がつくのは、担当者が「会社の言葉」を一文入れるかです。AIの文面をそのまま送る担当者と、「AIの下書きに、社内の人から聞いた一文を足します」と言う担当者がいます。後者の文面は、AIが書いたと分からず、返信も来ます。会社の言葉の一文が、AIの一般的な文面を、その会社の文面に変えます。

発注側にできるのは、担当者に「会社の言葉」の元になる事実（役割の実感、一緒に働く人、最近の変化）を、定期的に渡すことです。

AIの文面に起きやすい問題

AIの下書きに起きやすい問題と、直し方です。

問題の要点は、「指示で防げるものと、人が見ないと防げないもの」を分けることです。長さ、敬語、属性、断りやすさは、指示で大半を防げます。事実の誤りと作り話は、指示しても混ざるので、人が見ます。

AIに渡す情報の扱い

AIに候補者の経歴を渡すことは、個人情報を外部の道具に渡すことです。扱いを決めます。

扱いの要点は、「渡す情報を絞る」ことです。全文を渡すと便利ですが、要らない情報まで外部に出ます。経歴の一点と役割の型だけを渡せば、下書きは作れます。個人情報の扱いはスカウトで得た個人情報の扱いに書いています。

外注する場合の範囲

AIを使った文面の作成を、スカウト代行に出す場合の範囲です。

出せる工程。 役割ごとの型の作成（AIに固定で使わせる部分）、AIへの指示の設計（長さ、属性、断りやすさ、渡した事実以外を書かない）、AIでの下書きの生成、送る前の三つの確認、会社の言葉の一文の追加（社内から受け取った事実を元に）、件名の案出しと選定、AIの文面に起きやすい問題の修正、渡す情報の範囲の設計と匿名化の運用、道具の規約と媒体の規約の確認の補助。

社内に残す判断。 型の承認、会社の言葉の元になる事実の提供、AIに個人情報を渡すことの可否と範囲（社内の方針、専門家との連携）、道具の選定と契約、属性の扱いの方針。

外注の効きどころ。 AIの文面は、「型を固定し、下書きだけ任せ、事実を人が見て、会社の言葉を人が入れる」運用で、社内では「そのまま送る」か「怖くて使わない」になりやすい工程です。担当者が型と指示を設計し、下書きを生成し、三つを見て、会社の言葉を足せば、AIの速さと人の質が両立します。担当者は複数の会社でAIの文面を扱っているので、「この指示で属性の推測が減る」「ここは人が見ないと事故る」を持ち込めます。ただし、会社の言葉の元になる事実と、個人情報の扱いの方針は、社内からしか出ません。

外注しても動かない場合。 型を承認しない、会社の言葉の元になる事実を渡さない、「AIで全部書いて確認なしで送って」と求める、個人情報を渡す範囲を決めない。社内の判断で、代行を替えても直りません。

AIの文面は、型はAIに、事実は人が確認し、会社の言葉は人が入れる分担で使えば、そのまま送るより速く、質も保てます。外注は、型と指示の設計と下書きの生成と三つの確認と会社の言葉の追加を担う手段です。

エラベルの見解

担当する側から見ると、AIの文面の相談で最も多いのは、「AIが書いた文面は、読めば分かる」ということです。候補者は、複数の会社からスカウトを受け取っており、AIの文面の調子（大げさな評価、どこでも言える言葉、整いすぎた敬語）を、見慣れています。「AIで書いた」と分かった時点で、「自分を見ていない」と受け取られ、返信は来ません。

分かる理由は、会社の言葉が無いからです。「先月、この役割の責任者が替わり、進め方が変わりました」の一文があれば、AIが書いたとは思われません。AIの速さに、人の一文を足す。それが、AIの文面を送れる文面にする最小の作業です。

発注側にできるのは、月に一度、「今月、社内で候補者に伝えられる変化は何か」を担当者に話すことです。それが会社の言葉の元になります。

まとめ

• そのまま送れないのは事実の確認を期待・一般的な言葉・会社の言葉が無い・渡した情報の質・属性の表現・速いので見ない・全部が同じ構造
• 得意は型に沿った構成・言い換え・長さ・複数の案。苦手は一段落目の事実・会社にしか無い言葉・属性・返答・送るかの判断
• 分担は件名（AIが案、人が選ぶ）・一段落目（AIが下書き、人が事実を確認）・役割と次の一歩と断りやすさ（承認済みの型）・会社の言葉（人が入れる）・全体（人が見る）
• 送る前に見るのは名前と経歴の一点・会社の名前と条件・属性と表現の三つ。一通一分
• 起きやすいのは大げさ・どこでも言える・作り話・長い・属性の推測・敬語の過剰・同じ調子・断りやすさが無い。指示で防げるものと人が見るものを分ける
• 渡す情報は一点だけ・道具の規約・媒体の規約・社内の方針・匿名化・記録。法令は専門家に
• 外注できるのは型・指示・下書き・三つの確認・会社の言葉の追加・件名の案・問題の修正・範囲と匿名化・規約の補助。社内に残るのは型の承認・事実の提供・個人情報の可否・道具の選定・属性の方針

よくある質問

AIで書いた文面は、候補者に「AIで書いた」と伝えるべきですか

伝える義務があるかは、法令や媒体の規約によるので、専門家と公式の案内で確認してください。運用としては、「人が事実を確認し、会社の言葉を入れ、責任を持って送っている」文面であれば、下書きの道具が何かは本質ではありません。逆に、「AIで書いたのでそのまま」の文面は、伝えるかどうか以前に、送るべきではありません。

AIを使うと、担当者の文面を書く力が落ちませんか

型と事実の確認と会社の言葉を人が担っていれば、落ちません。落ちるのは、「そのまま送る」を続けた場合です。担当者が「AIの下書きのどこを直したか」を記録し、直した理由を型にした結論として残せば、AIを使いながら、担当者の判断の力は上がります。文面の標準化と属人化の考え方は文面の標準化と属人化の間に書いています。

返信への返答もAIで書いてよいですか

下書きは可能ですが、返答には社内の事実（条件、役割の詳細、日程）が要り、AIに渡していない事実は書けません。返答の型（「話を聞きたい」への返答、「質問」への返答）を人が作り、AIには型に沿った下書きだけを任せ、事実は人が入れます。条件に関わる返答は、人が書きます。返答の速さの考え方はスカウトはスピードでどれだけ変わるかに書いています。