はじめに
転職活動を続けていると、管理する情報が想像以上に増えていきます。
- 気になる求人
- 応募した求人
- 現在の選考状況
- 面談予定
- 企業から届いた選考結果
- 次に対応すること
- 応募時に使った書類
- 面談で聞かれたこと
求人を探すだけなら求人サイトで十分です。
しかし、複数の求人サイトを使い始めると、「どの企業に、いつ、どこから応募し、現在どうなっているのか」が少しずつ分からなくなります。
これまでは取得した求人情報をExcelにまとめていました。
ただ、求人が増えるたびに転記し、ステータスを更新し、集計式を管理する方法には限界があります。
そこで、求人の発見から応募後の選考管理までを一元化するシステム、CareerSupport-Hub Projectsを始動することにしました。
求人を集めるだけで終わらせるのではなく、
「この求人に応募するべきか」から「次に何をするべきか」までを、一つの場所で一元管理する。
この記事では、CareerSupport-Hubを作ろうと考えた背景と、現時点で整理した業務要件・機能要件・画面構成を紹介します。
CareerSupport-Hubとは
CareerSupport-Hubは、求職者自身が転職活動を管理するためのシステムです。
求人情報、応募状況、面談、選考結果などを関連付け、転職活動全体を一つの流れとして把握できる状態を目指しています。
単なる求人ブックマークや応募履歴ではありません。
目指しているのは、転職活動に特化した個人向けCRMです。
すでに動いているCareerSupport-AI
CareerSupport-Hubの前段には、既に開発・運用しているCareerSupport-AIがあります。
CareerSupport-AIは、求人情報を定期的に取得し、希望条件との適合度をAIでスコアリングします。現在は、その結果を毎朝Excelへ出力しています。
つまり、求人情報の収集と一次評価は、既にある程度自動化できています。
一方で、Excelに出力された後は手作業です。
- 求人を確認したか
- 応募するか検討しているか
- 実際に応募したか
- 書類選考中か
- 面談予定があるか
- 不採用・辞退・内定のどれになったか
CareerSupport-AIは「自分に合いそうな求人を見つける」ところまでは支援できます。
しかし、「その求人が最終的にどうなったか」までは追跡できません。
この空白を埋めるのがCareerSupport-Hubです。
なぜExcelではなく専用システムなのか
Excelは素早く始められ、一覧性にも優れています。
しかし、転職活動の情報には複数の関係があります。
- 1件の求人に応募情報が紐づく
- 1件の応募に複数回の面談が紐づく
- 各選考段階に結果が紐づく
- ステータス変更から履歴が作られる
- 複数の結果から通過率が算出される
これらをExcelで管理すると、同じ企業名や職種を何度も入力し、複数のシートを手作業で同期することになります。
CareerSupport-Hubでは、求人情報を起点として各データを関連付けます。
求人
└── 応募
├── 面談
├── 選考結果
├── 応募書類
├── メモ
└── 選考履歴
ユーザーが入力するのは、企業から届いた結果など、外部から自動取得できない事実が中心です。
その後の履歴記録、件数集計、通過率計算、画面への反映はシステム側で行います。
まずは要件を整理するところから始める
いきなり実装するわけではなく、先に次の順序で整理しています。
- システム化の背景と目的
- 現在の業務フロー
- 業務要件
- 画面イメージ
- 機能要件
- 画面・API・データベース設計
- 実装とテスト
これまでの個人開発では、イメージ→画面構想→実装→検討→実装の流れで開発してました。
画面だけを先に作ると、求人と応募の責任範囲が曖昧になったり、
同じ情報を複数の画面で管理したりする事があるため、一度要件を整理する必要性があると感じました。
CareerSupport-Hubは、
ラフな画面イメージを作りながら業務要件と機能要件を往復し、必要な機能を具体化します。
現時点で整理した主要機能
今回、次の5画面について機能要件を整理しました。
主要機能
├── ダッシュボード
├── 求人一覧
├── 求人詳細
├── 応募管理一覧
└── 応募詳細
1. ダッシュボード
転職活動全体の状況を把握する入口です。
- 応募件数
- 書類通過件数・通過率
- 面談件数・通過率
- 内定件数
- 選考ステータス別件数
- 通過率の推移
- 直近のアクション
- AIスコア上位のおすすめ求人
集計期間を指定し、対象期間に応じて各指標を再集計します。
2. 求人一覧
CareerSupport-AIが取得した求人を検索・比較する画面です。
- 求人情報の一覧表示
- 企業名・職種名による検索
- 勤務地・給与・雇用形態による絞り込み
- AIスコア・取得日などによる並び替え
- AI評価の概要表示
- 検討状況の管理
「検討中」「応募予定」「見送り」など、応募前の判断状態もここで管理します。
3. 求人詳細
求人そのものを詳しく確認し、「応募するか」を判断する画面です。
- 求人基本情報
- 仕事内容・応募条件
- 掲載元情報
- AIスコア
- AI評価理由
- 評価項目別の結果
- 検討対象への追加
- 応募登録への遷移
この画面では、応募後の選考状況は管理しません。
4. 応募管理一覧
応募した求人と現在の選考状況を一覧で確認する画面です。
- 応募情報の一覧表示
- 応募ステータス別の件数表示
- 求人名・企業名による検索
- 応募日・応募経路・ステータスによる絞り込み
- 次のアクションが近い順への並び替え
- 応募詳細への遷移
応募前の「検討中」と、応募後の「書類選考中」は異なる状態として扱います。
5. 応募詳細
1件の応募について、「現在どうなっていて、次に何をするべきか」を管理する画面です。
- 応募日・応募経路・応募メッセージ
- 現在の応募ステータス
- 選考段階の進捗
- 次のアクション
- 使用した履歴書・職務経歴書
- 選考履歴
- 関連する面談・選考結果
- 応募メモ
- 元の求人情報への遷移
求人詳細と応募詳細を分けた理由
設計中、特に重要だったのが、求人詳細と応募詳細を同じ画面にしないことです。
| 画面 | 管理する対象 | 画面が答える問い |
|---|---|---|
| 求人詳細 | 求人そのもの | この求人に応募するべきか |
| 応募詳細 | 応募後の活動 | 現在どうなっていて、次に何をするべきか |
求人詳細には、仕事内容、応募条件、AI評価などを表示します。
応募詳細には、応募日、選考状況、次のアクション、応募書類、面談、結果などを表示します。
この境界を明確にしたことで、応募前と応募後の状態を混同せずに管理できるようになりました。
「対応完了」と「選考終了」は同じではない
次のアクションを管理する過程で、もう一つ重要な違いが見つかりました。
例えば、「書類選考結果を確認する」というアクションを完了しても、応募自体が終了するとは限りません。
- 書類通過：面談選考へ進む
- 不採用：選考終了
- 辞退：選考終了
- 結果待ち：書類選考中を継続
そのため、次のアクションの状態と応募ステータスは分けて管理します。
アクション状態：未対応 → 対応中 → 完了
応募ステータス：
応募済み → 書類選考中 → 面談選考中 → 最終選考中 → 内定
└────────────→ 不採用・辞退
ただし、初期版では操作を増やしすぎないように、応募ステータスから次のアクションを自動表示する方法も検討しています。
手動入力をゼロにすることが目的ではない
企業から届くメールや各求人サイトの選考結果を、すべて自動取得するのは簡単ではありません。
そのため、応募ステータスや面談結果など、一部はユーザーが入力します。
しかし、目指しているのは完全自動化ではありません。
外部から自動取得できない事実だけを入力し、その後の整理・履歴・集計を自動化する。
求人情報やAI評価はCareerSupport-AIから引き継ぎます。企業名・職種・応募経路なども可能な限り自動入力します。
ユーザーが応募ステータスを更新すれば、次の処理へ自動反映できる構成を目指します。
- 応募一覧のステータス別件数
- 選考履歴
- 次のアクション
- ダッシュボード
- 通過率分析
Excelへ同じ情報を何度も転記するより、必要な事実を一度だけ登録し、後続処理で再利用する方が効率的です。
想像以上に大きなシステムになった
要件を洗い出す前は、求人と応募状況を管理する比較的小さなシステムを想定していました。
しかし、業務を分解すると、次の領域が必要になることが分かりました。
- ダッシュボード
- 求人管理
- 応募管理
- 面談管理
- 選考結果管理
- 分析・レポート
- AIレビュー
- メモ・ドキュメント
- 設定
機能要件は最終的に200件を超える可能性があります。
それでも、要件を無理にまとめる予定はありません。
業務要件から機能要件、画面、API、データベース、テストケースまで追跡できるよう、細かく整理していきます。
業務要件
↓
機能要件
↓
画面設計・API設計
↓
データベース設計
↓
テストケース
これは個人開発であると同時に、要件定義から設計、実装、テストまでを一貫して行う実践でもあります。
今後の予定
次は、以下の領域を整理していく予定です。
- 面談管理一覧・面談詳細
- 選考結果一覧・結果詳細
- 分析・レポート
- AIレビュー
- メモ・ドキュメント
- 設定
全体の要件を整理した後、画面設計、API設計、データベース設計へ進みます。
実装を急ぐより、まず「なぜ必要なのか」「どの業務を実現するのか」「どの画面が責任を持つのか」を明確にします。
おわりに
CareerSupport-AIは、自分に合いそうな求人を発見するための仕組みとして始まりました。
CareerSupport-Hubでは、その先にある応募、面談、結果、分析までを一つにつなげます。
求人を取得して終わるのではなく、転職活動の意思決定と行動を支えるシステムへ発展させます。
まだ設計段階ですが、CareerSupport-Hubはここから始動します。
今後も、要件定義、UI設計、アーキテクチャ、実装で得た知見を記事として残していく予定です。