Career-Ops入門｜AIで求人分析から履歴書354枚自動生成まで転職活動を丸ごと自動化

この記事は転職を考えている人・AIで就活を効率化したい人向け（プログラミング知識ゼロでも、Claude Codeを触ったことがあれば読めます）。

そもそも「企業がAIで選ぶのに私たちは手作業」って何が問題？

普通の転職活動って、基本的に「人間が全部やる」じゃないですか。

求人を探す。読む。合うかどうか判断する。履歴書を書き直す。応募する。

全部手動。

で、企業の方はどうかっていうと、とっくにAIを使っています。

ATS（Applicant Tracking System、応募者を自動スキャンする企業側のシステム）という仕組みで、履歴書をAIが読み込み、キーワードが合わない人は人事の目に届きません。

つまり、企業側はAIで効率化してるのに、応募する側は手作業のまま。

Career-Opsがやろうとしてるのは、この非対称を逆転させることです。

「企業がAIで候補者をふるいにかけるなら、候補者もAIで企業をふるいにかければいい」と。

この発想、ちょっと痛快ですよね。

Career-Opsの実績はどうなのか？作った本人が内定を取ったって本当？

Career-Opsが面白いのは、「誰かのために作ったツール」じゃないんですよね。

作者本人が転職活動で困って、私用に作って、実際にそれで内定を取った。

作者のブログに具体的な数字が載っていて。

516件のユニークな求人を評価。

そのうちAランク（スコア4.5以上）がたった21件。

Bランク（4.0〜4.4）が52件。

残りの大半はCランク以下、つまり「合わない」求人だった。

これ、衝撃的じゃないですか。

516件見て、本当にマッチする求人はたった21件。約4%。

逆に言えば、手作業で求人を探してたら、96%の時間がハズレを読む時間に消えてるってことです。

「70%の求人は合わない。

でもそれに気づくのは800文字読み終わった後」と作者のブログにも書かれていました。

ほんとそれって感じですよね。

Career-Opsはどういう仕組みか？AI求人分析・履歴書自動生成・自動巡回

技術的な仕組みを、できるだけかみ砕いて説明します。

Career-Opsは大きく3つのことをやります。

1つ目。求人の「採点」。

求人の募集要項をAI（Claude）に読ませて、10個の項目でA〜Fの点数をつける。

たとえば「スキルの一致度」「給料の水準」「会社のステージ」「成長性」とか。

しかも「足切り項目」があって、役職が合わないとかスキルが根本的に違う場合は、その時点で不合格にします。

800文字全部読まなくても、「これは違う」が一瞬で分かる仕組みですね。

2つ目。履歴書の「自動カスタマイズ」。

ここがCareer-Opsの一番すごいところだと思いました。

普通、履歴書って1種類じゃないですか。

でもCareer-Opsは、求人ごとに履歴書を作り変えます。

募集要項から15〜20個のキーワードを抽出して、私の経歴の中からそのキーワードに関連する部分を前面に出す。

さらに、企業のATSに引っかかりやすいフォーマットで出力します。

同じ人の経歴でも、AIエンジニア向けの履歴書とプロジェクトマネージャー向けの履歴書では、強調するポイントが全然違う。

でも、経歴を捏造するわけじゃない。「見せ方を変える」だけ。

作者のブログにも「all authentic, never fabricated（すべて本物、でっち上げなし）」と書かれていたので、ここは大事なポイントですね。

3つ目。求人サイトの「自動巡回」。

45社以上の企業の採用ページと、19個の求人サイトを自動でスキャンして、新しい求人を見つけてきます。

一度見た求人は自動で重複チェックされるので、同じ求人を2回読む無駄がない。

作者の場合、680件のURLが重複チェックで弾かれているそうです。

680回分の無駄な作業が消えてるわけです。

Career-Opsで求人探しの時間はどれだけ減るか？

さっきの数字の通り、求人の96%は「合わない」可能性が高い。

Career-Opsを使えば、AIがまず全部読んで採点するので、人間はAランク・Bランクだけを見ればいい。

「とりあえず全部目を通す」から「厳選された候補だけ見る」に変わるのは、精神的にもだいぶ楽ですよね。

Career-Opsの履歴書カスタマイズで書き直し地獄から解放されるか？

これ、転職経験ある人なら共感すると思うんですけど。

「この求人にはこの経験を強調した方がいい」と分かっていても、実際に書き直すのがめんどくさい。

Career-Opsは求人の内容を読んで、履歴書のどこを強調すべきか自動で判断して、PDF化までやります。

作者は354枚の履歴書を自動生成しているので、手作業だったら何日かかるか想像もつかないですね。

Career-Opsの自動巡回で海外求人サイトを一括チェックできるか？

Career-Opsには45社以上の企業ポータル（採用ページ）がプリセットされています。

Anthropic、OpenAI、ElevenLabs（音声AIの会社）等、AI企業の採用ページが最初から登録されています。

毎日手動で何十個もの採用ページを巡回する代わりに、スキャン機能で一括チェックできる。

もちろん、私が興味ある企業を追加することもできます。

Career-Opsに必要なものは？

料金: ツール本体は無料（MITライセンス、誰でも自由に使える形式のオープンソース）。

ただしAIの利用料が別途かかります。

作者の場合はClaude Maxプラン（月額約200ドル、約3万円）で631件の求人評価を追加費用なしで回しています。

必要な環境: Claude Code、Node.js（プログラムを動かすための土台）、Go（プログラミング言語の一種、ダッシュボード用）、Chromium（ブラウザの一種、求人サイトの巡回に使う）。

対応OS: macOS、Linux、Windows。

日本語対応: ツール本体は英語です。日本語の求人サイトに対応してるかは不明。

前提スキル: Claude Codeを使ってる人なら、セットアップもClaude Codeに「全部入れて」と頼めるので特別なスキルは不要です。

Career-Opsのインストール手順は？（Claude Code）

Career-OpsはClaude Code上で動くツールなので、Claude Codeが前提です。

ステップ1。まずセキュリティチェック。

Claude Codeに「このGitHubリポジトリ（https://github.com/santifer/career-ops）のコードを読んで、セキュリティ的に問題ないかチェックして」とお願いしてください。

期待結果: Claude Codeが主要ファイルを読んで、外部送信や危険なコードがあるかレポートを返します。

「問題なし」と出ればOK。

詰まりどころ: オープンソースは誰でもコードを見られる反面、自身でも確認する習慣をつけておくと安心です。

最終更新日とIssue（不具合報告）も確認してからインストールしてください。

ステップ2。インストール。

Claude Codeにこう伝えてください。

「career-opsというツールをインストールしたい。

https://github.com/santifer/career-ops をクローンして、セットアップして」

期待結果: Claude Codeが git clone（GitHubからコードをダウンロード）→ npm install（必要な部品を一括取得）→ Chromiumのインストールまで、必要なコマンドを順に実行します。

完了すると「準備できました」とメッセージが出ます。

詰まりどころ: Node.jsやGoが入っていない環境だと、最初に環境構築コマンドが走ります。

10〜20分かかる場合もあるので、進行中は待ちます。

ステップ3。プロフィール設定。

「config/profile.example.yml をコピーして、私のプロフィールに合わせて編集して」とClaude Codeに頼みます。

ここに私の経歴、スキル、希望条件を書きます。

あと、cv.md（履歴書のベースを書いたMarkdown形式のファイル）に履歴書のベースを作る必要があります。

「私の経歴はこうで、スキルはこう。

これをcv.mdに書いて」と伝えれば、Claude Codeがファイルを生成します。

期待結果: profile.ymlとcv.mdの2つのファイルがリポジトリ内に作られ、内容が正しく入っていれば完了。

詰まりどころ: cv.mdに書く情報が薄いと、後の分析精度が落ちます。

職歴・プロジェクト名・使ったツール名・成果数値まで具体的に書くと精度が上がります。

ステップ4。求人を分析してみる。

気になる求人のURLをClaude Codeに貼って、「この求人を Career-Ops で分析して」と伝えます。

期待結果: 10項目でA〜Fのスコアが付いたレポートが出てきます。

Aランク（4.5以上）なら「この求人用のカスタム履歴書を作って」と続けて、PDFを生成できます。

詰まりどころ: 海外の求人URLでログインが必要なページは取得できない場合があります。

その時は求人本文をテキストで貼り付けて分析させると動きます。

ステップ5。バッチ処理（まとめて分析）。

慣れてきたら、複数の求人URLをまとめて分析する「バッチモード」もあります。

作者は122件を同時に処理しています。

期待結果: URLリストを渡すと、1件ずつ自動でスコアを出して、最終的に一覧表で結果が見られます。

詰まりどころ: 件数が多いとAIの利用料がかさみます。

最初は5〜10件で試して、コスト感を掴んでから本数を増やすのが安全です。

大事なこと: Career-Opsは「分析」と「下書き」までをAIが担当し、「応募する・しない」の判断は必ず人間がやる設計です。

全自動で応募が飛ぶわけじゃないので、その点は安心してください。

よくある疑問

Q. AI履歴書生成で経歴を盛られたりしない？

これ、一番気になるところですよね。

Career-Opsがやるのは「見せ方を変える」だけで、経歴を作り上げることはしません。

たとえば、同じ「プロジェクト管理の経験」でも、AI企業向けには「AIプロジェクトの管理」を前面に出して、スタートアップ向けには「少人数チームでの推進力」を前面に出す。

事実は同じ。見せ方だけが変わる。

作者も「all authentic, never fabricated（すべて本物、捏造なし）」と明言しています。

Q. Career-Opsで個人データはどこに行く？

ツールはローカル（手元のパソコン）で動くので、データが開発者のサーバーに送られることはないです。

ただし、AIで分析する部分はClaudeのAPI（プログラムからAIを呼び出す仕組み）を使うので、その分のデータはAnthropicのサーバーに送信されます。

履歴書に書くような個人情報がAIに送られることにはなるので、そこは理解した上で使う必要がありますね。

Q. 日本の転職市場でも使える？

正直、これは分からないです。

プリセットされてるポータルはAnthropicやOpenAI等の海外企業が中心で、日本語の求人サイト（リクナビNEXT、dodaとか）は対応していない可能性が高いです。

ただ、求人URLを直接貼って分析する機能は言語を問わないので、日本語の求人ページを貼っても動く可能性はあります。

誰か試した人がいたら教えてください。

Q. プログラミングできないと無理？

セットアップにNode.js、Go、Chromiumのインストールが必要なので、正直ゼロからだとハードルはあります。

でも、Claude Codeを使ってるなら「これ全部インストールして」と丸投げできます。

Claude Codeが環境構築を全部やるので、自身でコマンドを覚える必要はないです。

Career-Opsの注意点と限界は？

まず、これは「自動応募ツール」ではないです。

分析と履歴書の生成まではAIがやるけど、応募するかどうかの判断は人間が必ずやる設計。

作者本人が「This is NOT a spray-and-pray tool（手当たり次第に応募するツールではない）」と強調しています。

むやみに応募を自動化すると、プラットフォームの利用規約に違反する可能性もあるので、ここは注意。

あと、最初のうちはAIの分析精度が低いです。

プロフィールや経歴を充実させるほど精度が上がるので、最初にしっかりcv.mdを書き込むのが大事ですね。

それから、AIの利用料。

作者の場合はClaude Maxプラン（月額約200ドル）で追加費用なしですが、APIを直接使う場合は1件の分析ごとにコストがかかる場合があります。

まずは数件試してみて、コスト感を掴んでから本格的に使うのがいいかなと思います。

AI転職ツールCareer-Opsが示す「就活の未来」とは？

今回Career-Opsを見て一番思ったのは、「就活の常識が変わりつつある」ってことです。

企業はとっくにAIで候補者を選んでる。

でも応募者側はまだ手作業で頑張ってる。

Career-Opsみたいなツールが出てきたことで、この非対称がちょっとずつ崩れ始めています。

今すぐ転職する予定がなくても、「AIで就活をやる」という選択肢が存在することは知っておいて損はないと思います。

興味がある人は、まず経歴をcv.mdに書き出すところから始めてみてください。

それだけでも「強みを言語化する」練習になりますし、いつかCareer-Opsを動かす時にそのまま使えます。

参考リンク

・Career-Ops GitHub: https://github.com/santifer/career-ops

・作者ブログ（実績データの出典）: https://santifer.github.io/

※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。