🎊 欧州就職活動で内定をもらえたよ Re: 就職活動のためにLangGraph+ローカルLLMでアプリを作ったら、意外にも使える子に仕上がったので自慢させてくれ

はじめに

この記事は自己満のために書いています。

思想弱めのポエムです。

でも、Qiitaコミュニティの1%くらいの人々には役に立つかな、と思って書いてます。

この記事は人の温かみがある純度100%手打ちタイプにて作成しています。

前回のあらすじ：見た目はエンジニア、頭脳は迷子！

(BGM: 名探偵コナンの前回のあらすじパート)

たったひとつの内定（オファー）を求めて、見た目はエンジニア、頭脳は職探し迷子！その名は、俺！

80件以上の仕事に応募するも、面接に辿り着いたのはわずか2件という絶望的な現実に直面した俺。

「ポートフォリオを磨けば道は開ける」

そう信じてLangGraphとローカルLLMを駆使したアプリを組み上げたが、そこで俺が目にしたのは、実態のない求人「Ghost Job」が蔓延る変わり果てた市場の姿だった！

応募ボタンを押しても、鳴らない電話、届かないメール。
迷宮入り寸前の就職活動に、逆転のヒントはあるのか！？

私のスペック

• フランス在住
• 現在はポスドク
• 8年の実務経験の後、PhD(情報工学)をフランスで取得

まずは結果から

Offer letter（いわゆる内定）をもらいました！
しかし、勤務地の都合で今回はお断りしました。

まだまだ私の就職活動は続きますが、戦略が正しかったらしい、という自信を持ったので、書き残しておくことにしました。

おさらい: 何が間違っていたのか？

これまでの欧米圏での求人、特にIT産業では、LinkedInが「デ・ファクト・スタンダード（事実上の標準）」だった印象があります。

しかし、オレオレ統計と他人から聞く情報では、すでにLinkedInに掲載されるポジションでの応募システムは崩壊していると感じています。
その根拠と言えるのは（これもぜんぶオレオレ統計）次の3点。

• 無視できないGhost Jobの存在
• 殺到する応募: LinkedinにはHR側の経験もよく掲載されます。「掲載10分で100を超える応募がある」という書き込みを何度か見たことあります。
• AIのためのResume/CV最適化: もはやHR側にAIフィルタシステム💩がデフォ装備です。 と、なると、AIにいい点数をつけてもらえるResume/CVが必要。「AIが理解できるResume/CVを作れ」と主張するLinkedinポストも何度か見たことがあります。

上記が「80件(前回から+10件ダゾ)応募して、2件の面接」の正体だったのではないでしょうか。

戦略のピボット: システムの「外」を叩く

そもそも、欧州圏では「人のツテで仕事を探す」が今も昔も社会基盤になってます。
IT職や専門職は、LinkedInやIndeedが流行った時期もありました。
が、やはり、ベースは「人のツテ」がイチバン強いのは間違いないです。

もちろん、私も教授のツテをたどって、すでに職を聞いている（ちなみに面接到達した2件のうち1件は教授の知りあいの知りあいのツテ）。
が、いまのところ共同研究先もすでにアテがない¹。

そこで、新たに２つの戦略に切り替えました。

1. AI/LLM専門のエージェント（ヘッドハンター/求人仲介）に連絡。
2. 狙った企業に所属する人にLinkedInでメッセージ送る。

AI/LLM専門のエージェント

理屈としてはこうです。
「人のツテ」が基本ならば、エージェント経由で紹介される仕事もツテになるはず。
なので、エージェント経由での紹介は💩CVフィルタリングを飛び越えてHR担当者に行く可能性が高い。

ということで、まずはAI/LLMに特化したエージェントへの連絡を開始。
たしか5人くらいにメールを送ったかな。
そのうちの1人から反応があって、面接に進みました。

狙った企業に所属する人にLinkedInでメッセージ送る

（この戦略はいまのところ効果を出してないです）

💩CVフィルタリングを飛び越えないといけない。
ならば内部リファラルが有効ですよね。
そのために、内部でリファラルしてくれる（かもしれない人）に連絡を取ればいいって話になります。

面識ある人がベストなんだけど、人脈おばけでもない限り、面識ある人数には限界があります。
（ぼくみたいな陰キャラはなおさらね！）

なので、基準をLinkedInの「共通の知り合いが居るならオッケー」に変更。
ぼくみたいな陰キャは「えー、面識のない人にメッセージを送るってどうなのよ・・・相手にされないでしょ」と思いがち。

でも、先に書いた通り「人のツテ」が社会基盤。
共有の知り合いがいれば、相手にしてくれる人の割合もぐっと上がるものです。
これは「お、こいつの知り合いか。そんなら、CVくらいは見たるか」と人の信用に頼ったシステムとも言えるでしょう。

いまのところ30名くらいにメッセージ送って、返事があったのは2名かな。
どちらも「いまは採用枠ないんだ。ゴメンね」というメッセージだったけど。
しかし、返事があるということは、可能性はゼロではない。
何よりも、「6%=2通/30」は、応募してきた「0.25%=2件/80」よりも、遥かに高い数値。

これは効率厨がはかどりますね。

面接前の準備

こじつけポートフォリオを作ろう

意味あるポートフォリオとは「面接官の印象に残る」物語であること、そして、「お！こいつ必要な技術を持ってるやんけ」と印象を与えることです。

そこで、募集要項にあるキーワードから逆算して、ポートフォリオに 「物語」 を与えます。

まずは面接先企業で求められているであろうコア技術を調査します。
だいたいは募集要項に具体的なパッケージの名前やらキーワードが記載されてます。

次に物語つくり。
「なぜこれを作ったのか？」という文脈です。
面接官が期待しているのは「何が問題で、何が解決策で、なぜこのアプローチを取ったのか？」という物語だからです。
「勉強のために作りました」も悪くはないのですが、問題意識が欠けたポートフォリオには価値が出づらいでしょう（主観）。

「物語が真実かどうか？」は問題ではないです。
そもそも、多くの場合において、確認なんてできないのですから。

大切なのは

1. いま手持ちのプロジェクトでこじつけできる物語を作ること。
2. ただやること。

私の場合は2つのポートフォリオを作りました。

例1: 企業がLLM量子化と軽量化を激推してたので、「言語学習アプリで導入するローカルLLMのfine-tuneと量子化」という物語。

例2: 企業がTransformerベースの時系列予測モデルを募集要項に書いてた。そこで「以前の研究プロジェクトで使う予定だったが、途中で中止になった。達成目的ははっきりしてて、分析結果も途中まで存在」という物語。

後者は完全にこじつけです。
でも、そんなことは重要ではない。
もう一度いいますが、大切なのは次の3つです。

• 解決したい問題は何だったのか？
• なぜ、このアプローチを取ったのか？他のアプローチではダメだったのか？
• 何ができたのか。

企業調査をマインドマップに流し込む

手に入る限りの情報を集めまとめて行きます。

常に頭に入れておかないといけないことは 「自分のセールスポイントと関係するのか？」 ということ。
たとえば企業がブログを公開してて、「自己学習マインド」みたいなことが書いてあった時に「自己学習マインド？自分で学習してアプリ作ってるな。じゃあ、このキーワード使えるな」と言った感じで、情報を集めて行きます。

情報収集に工夫を入れましょう。
キーワードをテキストで書いていては、グループ化で日が暮れます。

draw.ioでマインドマップ風のダイヤグラムを作ります。
マインドマップ風にまとめるのは、人間が見やすく、そんでLLMが情報をパーズしやすくするためです（後述）。

大切なのはマインドマップのど真ん中に "my sales point" というノードを置いて、すべてのキーワードをこのノードにつなげること。
別の言い方をすれば、この"my sales point"ノードにつながらないキーワードは切り捨てて良いです。

キーワードだけに限らず、「カテゴリ」とか「コンセプト」を "my sales point" につなげても良いと思います。

例えば、私が面接で用意したマインドマップはこんな感じになりました。

めんどくせーことはぜんぶAIにやらせよう！（放棄）

人間の知性を70%くらい放棄します。

drew.ioで作成したマインドマップをXMLで出力し、ダウンロードします。
XML、募集要項、提出したresume/CV、ポートフォリオ、これらをすべてLLMにぶっこみます。

こうすると「面接の準備を助けてくれるアシスタント」の出来上がり。
Context情報を与えているので、文脈にそったアシスタントをしてくれる（はず）。

LLMに依頼したことは概ね、次の通り。²

• 自己紹介文を1-2分で言える程度で作成して欲しい。私の強調したいセールスポイントへと面接官を質問誘導するような自己紹介にしてほしい。
• 面接官が私に投げかけるであろう質問を用意して欲しい。
• 私が面接の最後に面接官に質問するべき質問リストを作って欲しい。質問の目的は「面接官に良い印象を残す」ことである。

次にpost editorとして人間の知性を再起動します。

自己紹介文をバリバリチューニングする

（ここでは英語の言語的な特徴を述べていきます。興味がない人はスキップじゃぞ！）

自己紹介文が面接の命。
ここでの印象が面接の方向性を左右すると言ってもいいでしょう。
重要なことは２つ。

1. 面接官に触れて欲しいキーワードを強調する。
2. 「あんたの会社のこと、知ってんでオレ」とアピールする。

ここからは英語のネタの話をします。
少なくとも英語を読んで理解できる方に向けて書きます。

一般的に英語は S V Oの並びで文を書くもの、と日本の標準的な教育では、そう教えられます。
けれど、音声コミュニケーションでは、語順の運用はもっと柔軟です。
ここでの自己紹介文のように「印象操作」を意図している場合は、語順と音ストレスがものすごく意味を持ちます。

例えば、伝えたい情報をまとめた英文が以下だとします。
この英文は文法的に正しいし、情報伝達においても何も問題ありません。

I am well-familiar with the AI safety evaluation of Large-Language-Models to ensure and guarantee the quality of RAG or Agentic-AI outcomes, especially by using the analysis technique of [something ...].

が、印象操作したい英語の音声コミュニケーションでは、次の特徴を意識します。

• 主語 "I" はそれほど重要ではない。
• 英文スピーチは、文頭と文末のフレーズが聞き手の印象に残りやすい。
• 英語を日常言語として聴いている人々は、すべての単語を記憶していない。
• 英語は緩急スピードと音ピッチで情報の重要性を伝える言語。

この特徴を意識して、上の英文をこう書き換えます。 太字は「強調したい」箇所を意味します。

Regarding the AI safety evaluation of Large-Language-Models, I believe this is an important perspective for you since the guaranteed quality ensures the use-case of business clients. For the safety evaluation, I used something ....

読み上げる際には、緩急と音ピッチを意識します。

リンキングをうまく使いこなせる人なら、 太字フレーズを、リンキングせずにスピードを緩め、発音するように意識しましょう。³

リンキングできない人は、英語独特のアクセントをつける練習をしましょう。太字フレーズ をつけたフレーズだけで良いのです。詳しくはChatGPTに聞いてみよう！⁴

原稿をみないでスラスラ言えたら完璧です。
が、ぼくはオンライン面接をいいことに、ラップトップの裏にでかいディスプレイを置いて、そこに原稿を映してます。
こまけーことはいいんだよ！

就職活動のために作ったアプリが意味あったのか？

ものすごく意味ありました。
エージェントが反応してくれた理由が「君のCVにLLM on CPU, LLM quantilization, AI Trustworthyって書いてあったから」でした。
（ただし、採用に関わった人のだーれもGithubのリポジトリなんて恐らく見ちゃいない）

このキーワードをCVに書いたのは、アプリを実際に作ってみて、「どんなものなのか作業フローを知っているし、説明できる自信がある」という状態だったからです。

さらに前述のように「こじつけ物語」で「アプリのためにLLM 4bit量子化が必要だった」という物語を構築できたのは大きかったと思います。

その他: Resume/CV作成効率化

Resume/CVは見せる相手ごとにカスタマイズするのが基本です。
仮に同じことを言っていても、企業が別の言葉を使っていれば、それは「別の情報」と見なされかねません。
Resume/CVは印象がすべて。

ということで、Resume/CVをどれくらい作成したか、もはや記憶にありません。
特にAI safetyとかAI auditoryとかAI trustworthyとか、「いっしょやん！それ、いっしょやん！」系の言葉を何度書き換えたか、記憶にございません。

こんなクソゲー書類をwordやGoogle docsで編集していては日が暮れます。
私は2026年になってから、yamlベースでResume/CVを管理するようにしました。

一度、基礎のResume/CVさえ作っておけば、編集とPDF出力を5分くらいでこなせます。

頭が回らなくなったときはChatGPTにyamlファイルを放り込んで「xxxセクションのキーワードを企業文化に適したキーワードに書き換えて」のような雑な作業をします。
しかし、こういう芸当ができるのもyamlファイルでResume/CVを管理している功績でしょう。

さいごに

ものすごくしんどいぞ！

研究作業をしつつ、学生への反応もしつつ、面接のために準備するのはものすごくしんどいです。

この１ヶ月近くは１日の実働時間が10時間を切らず、週7日の連続稼働が続いてます。

でも、内定をもらえたという事実が、この戦略の正しさを物語っています。

これでもう少しは頑張れそう。

1. そもそも大学に共同研究をもちかける企業は大半が「大学は安い研究コンサルで助かるわ〜」の精神で来ることが多い。または「インターン（または博士学生）やとって安い給料で済ませるで〜」の精神で来るケースも多い。この背景を踏まえると、高額な給与で新規に人を雇う可能性は低いだろう。 ↩

2. プロンプトはいつも英語で書いてますが、ここではわかりやすさのために日本語（ガバガバ翻訳 by 俺）を載せておきます。 ↩

3. ちなみに、私はリンキングをバリバリ利用します。というか、アクセントマニアで、フランス人風の英語を話すのが趣味です。 ↩

4. 一般的には、日本語は強勢（アクセント）をつけない言語です。なので、日本人の標準感覚で英語を読んでも情報がうまく伝わりません。ここで強調したいフレーズだけでもわかりやすい強勢をつけると、聞き手の記憶に残りやすくなります。この話は複数のアメリカ人とイギリス人から裏付けを取ってます。 ↩