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

転職活動中の人、
そのうち転職するかもしれない人、
「AIで就活ってどうやるの？」と思った人向け。

Career-Opsはなぜ「求人を探す」のではなく「求人に選ばれる」発想なのか？

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を使ってる。

ATS（応募者追跡システム）っていう仕組みで、
履歴書をAIが自動スキャンして、
キーワードが合わない人はそもそも人事の目に届かない。

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ｗ

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。

Santiagoさん自身が転職活動で困って、
自分のために作って、
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」ってSantiagoさんも書いてて。

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、
自分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（さっき説明した、
履歴書を自動スキャンするシステム）に引っかかりやすいフォーマットで出力してくれます。

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。

Santiagoさんのブログにも「all authentic, never fabricated（すべて本物、
でっち上げなし）」って書いてあったので、
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。

Santiagoさんの場合、
680件のURLが重複チェックで弾かれてます。
680回分の無駄な作業が消えてるわけです。

Career-Opsはどんな場面で使えるか？

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してくれるので、
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」って分かってても、
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化までしてくれます。

Santiagoさんは354枚の履歴書を自動生成してるので、
手作業だったら何日かかるか想像もつかないですねｗ

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がプリセットされてます。

Anthropic、
OpenAI、
ElevenLabsとか、
AI企業の採用ページが最初から登録されてます。

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、自分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: ツール自体は無料（MITライセンスのオープンソース）。
ただしAIの利用料が別途かかります。
Santiagoさんの場合は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みたいなもの）、
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。
求人サイトの巡回に使う）

対応OS: macOS、Linux、Windows

日本語対応: ツール自体は英語です。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」って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。

オープンソースは誰でもコードを見られる反面、
自分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って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」

Claude Codeが git clone → npm install → Chromiumのインストールまでやってくれます。

ステップ3。自分のプロフィールを設定。

「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に頼む。

ここに自分の経歴、スキル、希望条件を書きます。

あと、cv.md っていうファイルに自分の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」ってClaude Codeに伝えれば作ってくれます。

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」と伝える。

すると、10項目でA〜Fのスコアが付いたレポートが出てきます。

スコアが高ければ、そのまま「この求人用のカスタム履歴書を作って」と続けられる。

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。

Santiagoさんは122件を同時に処理してます。

大事なこと: Career-Opsは「分析」と「下書き」までをAIがやって、
「応募する・しない」の判断は必ず人間がやる設計になってます。
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）」と明言してます。

Q. Career-Opsで自分のデータはどこに行く？

ツールはローカル（自分のパソコン）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ず使えるはずなので、
日本語の求人ページを貼っても動く可能性はあります。

だれか試した人いたら教えてくださいｗ

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」って丸投げできます。

Claude Codeが環境構築を全部やってくれるので、
自分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。

作者自身が「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。

自分の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。

Santiagoさんの場合は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る。

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、
まず自分の経歴を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「自分の強みを言語化する」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

・Santiago Fernandez氏のブログ（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。