「Career-Ops」は、求人の検索・分析・履歴書の作成まで、転職活動を丸ごとAIに任せられるオープンソースツールだ。作者のSantiago Fernándezさんは、これで740件以上の求人を自動分析し、100枚超のカスタム履歴書を自動生成。実際にHead of Applied AI（AI活用部門の責任者）のポジションに内定した。
GitHubで2日で12,000スターを突破した注目度からも分かるように、「転職活動の手作業、全部AIにやらせたい」というニーズはでかい。
この記事では、Career-Opsが何をどう自動化してるのか、仕組みと使い方を徹底的に解説する。
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。