1. はじめに

就職活動や転職活動で書くエントリーシート（ES）や職務経歴書には、学歴・職歴・具体的な実績データなどの個人情報が詰まっています。これらをクラウドAIサービスに入力することに抵抗を感じる方も多いはずです。
また、CHatGPTやGeminiなどのAIサービスでは会話の回数で制限がかかってしまうなど、思うように作業が進まないこともあるかと思います。

そこで、情報が外部に漏れないローカルLLM（Ollama）を活用し、STAR法による構成チェックと面接での深掘り質問を自動生成するツールを開発しました。
完全にローカルで動作するので、会話の回数などを気にすることなく24時間365日いつでも使うことができます。

2. 主な機能

STAR法による構造チェック: Situation（状況）、Task（課題）、Action（行動）、Result（結果）の視点で不足要素を特定。
説得力を高める改善アドバイス: 定量的数値の入れ込みや表現のブラッシュアップ案を提示。
面接官視点の「深掘り質問5選」: 提出前にツッコミどころを把握し、面接対策を同時進行。

3. 処理フロー（抜粋）

# ES解析プロンプトの構成抜粋
prompt = f"""あなたは経験豊富な採用面接官です。以下の【ESテキスト】を評価してください。

1. STAR法（状況・課題・行動・成果）の観点で不足している要素の指摘
2. 説得力を高めるための改善アドバイス
3. 面接官が突いてきそうな想定深掘り質問（5選）

--- ESテキスト ---
{es_text}"""

4. ツール配布のご案内（BOOTH）

「環境構築なしですぐ使いたい」「直感的な画面で操作したい」という方向けに、マニュアル付きGUIアプリパッケージをBOOTHにて配布しています。

👉 [BOOTHショップリンク]
https://arkalab.booth.pm/items/8804843