この動画では、AIを活用して求人情報から企業の戦略や内部事情を読み解く革新的な手法を解説している。従来は手作業で数百件の求人を分析する必要があったが、現在のLLMを使えば一つのプロンプトで包括的な企業分析が可能になる。Anthropicを実例として、求人情報から製品戦略、B2B営業アプローチ、組織の弱点まで推測できることを実証し、転職者だけでなく投資家や営業担当者にとっても有用なツールであることを示している。
AIで求人情報を解読する新時代の戦略
これから10分間で、求人情報を読み解くコードをクラックしていくで。これは失われた技術やけど、AI時代には絶対に変革できるもんや。そして転職者のためだけやない、もちろんそれも大きなメリットやけどな。求人情報を読むだけで企業戦略やB2B営業アプローチ、その他いろんなことが推測できるんや。
1年前やったら、こんなこと推奨できへんかったわ。でも今、LLMがここまで来たんやから、実際に3つの異なる例を次の数分で紹介するで。求人情報のセットから企業の戦略全体を読み解く包括的なアプローチを見せたるわ。そうや、プロンプトもその他も全部投稿に載せるから、自分でやってみることもできるで。
求人情報に基づく転職戦略って何を言うてるんかって話やけど、昔やったら「おいネイト、1000件の求人情報か過去90日の100件を取ってきて自分でやれ。手動でレビューしろ。全部カテゴライズして、共通点を見つけて、弱点を見つけて、投稿されへんかったものにも気づけ」って言うてたわけや。
「今度は提供してる製品と求人情報を比較してみろ」みたいに延々と続いていく。でももうそんなことせんでええねん。プロンプト一つで全部できるようになったんや。実際、以前よりもっとたくさんのことができるようになったで。LLMで量の勝負もできるし、戦略の勝負もできる。
LLMに戦略的なプロンプトを渡して、特定の方法で推論や推測をするように指示すれば、求人情報のセットを検索してそれをやってくれる。そして戻ってきて、見解を提供してくれるんや。時には見せるのが一番簡単やと思うから、実際のレスポンスを見せたるわ。これはAI大手企業Anthropicでの実際の求人情報状況について作ったもんや。
実際のアプリケーション例
見てみいや。このハンディなアプリをLovableで作って、何ができるかを紹介するためや。最初のフィールドは気にせんでええ。エンジニアやったらAPIキーを入れて自分で使うのは簡単やし、シェアするつもりや。エンジニアやなくても、他の検索エンジンで使えるプロンプトを教えるから大丈夫や。
APIが何かわからんでも気にする必要ないで。でも見てみいや、何が得られるかを。これは今日、録画してる9時24分に生成された分析結果や。見るべき要素がめちゃくちゃたくさんある。製品戦略を推測してて、コアAI構築に注力してることを示してる。そして新しいプラットフォームエンジニアの採用が不足してることから、既存技術のスケーリングに重点を置いてることがわかるって言うてる。
これはAnthropicの最近の動向と一致してる。しっかりした洞察やと思うわ。一方で、アライメントサイエンスとモデル福祉の役職は、未解決の安全性と倫理の問題に取り組む意欲を示してる。これもまたAnthropicで見てることと密接に一致してるで。
推定B2B営業アプローチの部分を見てみると、スタートアップのアカウント管理とB2Bマーケティングに基づいて、急速な企業採用への推進を示すシグナルやって指摘してる。そして専任の営業エンジニアの証拠がほとんどないって言うてる。
すごく興味深いのは、これからB2B戦略を推測し始めることができるってことや。まだ専任の営業エンジニアがおらん、販売後の技術サポートもない、B2Bスタートアップアカウントストーリーではまだ初期段階にあるってことが読み取れる。
今おそらくストレスを抱えてる営業チームに解決策を提供する機会があるってことや。これが求人情報から読み取れるんや。推測できるんや。
転職者向けの洞察
転職者やったらどうやろか？今インターンシップやエントリーレベルの役職は投稿されてへん。そしてプラットフォームエンジニアリングの役職もめちゃくちゃ少ない。
興味深いのは、スケールするときに潜在的な技術的負債のリスクに自分たちを晒してるってことや。これは実際に最近の障害やAnthropicが障害の原因について話してくれた作業で見てることやで。
需要の拡大に追いつくのに苦労してて、まだプラットフォームエンジニアリングに投資してへん。だからここから読み取れるもう一つの洞察は、Anthropicがこれらのプラットフォーム部分をスケールアウトし始めるために追加の資本注入が必要かもしれんってことや。
文化的洞察も推測してて、価値のあるもんやと思うけど、取得するのはめちゃくちゃ簡単や。プロンプトを少し調整するだけで欲しいものが手に入るで。推定される企業の弱点では、プラットフォームエンジニアリング、PM、QA、カスタマーサポートの不備を指摘してる。
ここで興味深いのは、これが企業の研究的な基盤、企業がどこから来たかを浮き彫りにしてることや。これは常に現れるわけやないで。これらは企業ごとに得られる個別の洞察や。
私が一番好きな部分はここや。モデルがなぜこれをしたかを実際に見ることができるんや。テーブルを提供してくれて「これが私が読んだものです。これがそのリンクです。これが推論で、これが私が確認してる主張です」って言うてくれる。そして全部最近のものやってことがわかる。古い投稿から作業してるわけやない。
完璧か？いや。求人情報を見るだけでどれだけのものが得られるかを浮き彫りにしてるか？はい、してるで。
他の活用方法
これは他の方法でも見ることができる。カスタムLovableアプリを使わなあかんってもんやない。ChatGPTで直接できるし、Perplexityみたいな検索エンジンでもできる。そのためのプロンプトも用意してる。重要なポイントは、この評価の品質があなたが重要やと思うことを正確に明確に尋ねる能力にかかってるってことや。
だからこそ異なるバージョンを作ったんや。転職者向けに利用可能な役職と得られるものに焦点を当てたバージョンを作った。また、競合インテリジェンスを探してる人向けのバージョンも作ったで。
競合インテリジェンス活用
これはこの動画でまだ話してへんけど、過去に競合インテリジェンスを運営せなあかんかった人間として、これは1年前やったら命の恩人やったやろうな。めちゃくちゃ大きかったと思う。なぜならこれを差し込むだけで、公開で共有してる求人情報だけに基づいて、競合他社の完全な競合情報が得られるからや。
不適切なことは何もしてへん。求人情報を見てるだけや。そしてここにあるんや。
これが私がここで指摘したい大きな教訓の一つや。私たちは以前は些細なデータと考えられてた全く新しいクラスのデータがある世界にいる。隠す価値もなく、セキュリティで保護する価値もないデータやった。なぜなら誰もそれを分析する時間がなかったからや。今はオープンシーズンや。このデータは今分析に利用できる。
戦略的理解に利用できるんや。投資家で企業に投資しようとしてるなら、なぜ公開された求人情報でこんなクエリを実行して、企業の幹部があなたに話してることと照らし合わせんのか？もちろんそうするやろ。完璧に理にかなってる。
だからこれは転職者だけが興味を持つもんやない。企業についての内部情報が必要やったら、今は簡単に手に入るんや。そして他にどんなクラスのデータがそれに似てるか自問してほしい。長い間些細やったけど、もしかしたらもう些細やないかもしれんデータクラスが他に何があるか？
AI時代のセキュリティ上の注意点
もう一つ例を挙げるで。これは実際にAI時代の安全上のヒントや。最後に公開で屋外で自撮りを投稿したのはいつか考えてみいや。なぜそう言うかというと、推論モデル、特にChatGPTの画像認識モデルの出現により、世界のどこで写真が撮られたかを知るのがめちゃくちゃ上手になったからや。
だからInstagramフィードが公開に設定されてて、屋外でたくさん自撮りしてるなら、場所を明かさんでも、その情報から場所が推測される可能性があるんや。
他の例もあるけど、イメージは伝わったと思う。私たちはLLMが以前は廃棄データや誰も気にしなかったデータやった全く新しいクラスのデータを有用にしてる世界に入ってる。求人情報を選んだのは、これが最も有用な例の一つやと思うからや。
多様な活用可能性
言うてきたように、これを使う方法は18通りくらいあるんや。転職者、競合インテリジェンスを見てるPM、この企業にどうアプローチするかを見てる営業ガイド、求人情報に基づいて買うかどうかを見てるバイヤー、投資家にもなれる。
たくさんの異なる役割を取って、それでも有用やと思える。一つやりたいのは、もしあなたがお洒落なエンジニアやなくて、PerplexityのAPIキーを持ってなかったらどう見えるかをシェアすることや。実際にいくつか用意したで。
Perplexityでの実例
素早くシェアして見せたるわ。同じ企業や。これはAnthropicやで。クエリを実行してくれる。実際にクエリが見える。投稿でシェアするで。どう動作するかがわかるで。少し考えて実行してくれる。
何を見たかの感覚を与えてくれる。引き出したシグナルの感覚も与えてくれる。これは見せたLovableアプリとは少し異なる順序や。これはどうやってそこに辿り着いたかを証明することを強調する順序や。だからこれらが使ってる根拠やインプットで、最初にそれを見せたいんや。
スクロールしたかったら、洞察までスクロールして、どこに投資してるかが見える。キャリアの機会も見える。これは絶対にキャリア面を狙ってる。だからLovableアプリよりもキャリア部分をもっと引き出してる。ただしLovableはこれらをリミックスするのがめちゃくちゃ簡単やけどな。
だから公開するときは、誰でもリミックスして欲しいものにできるんや。キャリアだけで企業インテリジェンスやないキャリア用を作るのもめちゃくちゃ簡単にできる。このプロンプトも含めるから、キャリア関係の人たちは作業に使えるものがたくさんあるで。
急速に成長してるシアトルオフィスとNYCハブがあるって言うてる。報酬についても話してて、もちろんクレイジーなAI報酬やで。そして領収書をくれて、どう考えてるかを見せてくれる。競争についても話してて、もちろん驚きやないけど、引き出してくれたのは良いことや。
自動化リスクを指摘してる。消費者機能への重点が少ないことも指摘してるから、どこにいるかがわかる。これはLovableプロンプトが見つけたことと一致してる。だからこれは同じ企業を異なるカメラアングルから見たレンズみたいなもので、キャリアだけを見て、それに夢中になってるんや。
見てのとおり、お洒落なウェブページやないけど、使える情報がたくさんある。APIキーとかは必要ない。プロンプトを実行するだけや。ちなみに、Perplexityを持ってなかったり使わんかったら、ChatGPTには独自の検索エンジンがある。これもこのプロンプトを実行してくれるで。
プロダクトマネージャー向け分析
もう一つ見せたい。これが大好きやねん。これはプロダクトマネージャーや全体分析をしたい人向けの企業レーダーで、めちゃくちゃクールやと思う。何が箱に入ってるかの感覚を与えてくれると思うで。
シェアしたるわ。全部のシグナルを見て、前進への道筋を証明して、製品戦略に入っていく。Claude Codeにどう投資してるか、MOATとしてのMCPがどんな感じかについて話してくれる。これは私が指摘してきたことで、彼らがそのエコシステムを構築するためのエンジニアリングモードみたいなもんや。
これはB2B営業をどうやってるかについても少し話してる。これは医療と金融サービスに関する営業ポジションの部分をキャッチしてて、Lovableプロンプトは取得しなかったで。これを調整したいなら、3つ全部を引っ張ってきて、それらをハイブリッド化して調和させて、探してる特定の洞察を引き出すことを提案するで。
3Dビジョンを得るようなもんや。同じ仕事に対する異なる視点を得て、大体一致してるけど、出てくるニュアンスが違うんや。エンジニアがどう働くかについてのコールアウトがあって、これはめちゃくちゃ好きや。アンチヒエラルキーシグナルについてのコールアウトもあって、これも素晴らしい。
興味深い推定される弱点もあるで。チームが構築されてない状態でエンジニアリングマネージャーのポジションが多すぎるか？チームをアクアハイアしてるからユーロカオスがあるか？スケーリングフラクチャー。これはめちゃくちゃ大きくて速い感じがする。TPU依存、これは率直に言ってめちゃくちゃ興味深いインテリジェンスの断片やで。
だからこれは企業の驚異的な全体的視点やと思う。もし私が何らかの競合インテリジェンスに関わってたら、これはめちゃくちゃエキサイティングやったやろうな。
まとめと今後の展望
これを見て取り除いてほしいことの一つは、これをするのは難しくないってことや。プロンプトをシェアするし、どうやって取り組んだかもシェアする。でもあなたが考えるべきは、以前は手に入れるのがめちゃくちゃ困難やったデータで、私が手に入れたいデータがどこにあるか？どうやってそのデータを手に入れて活用できるか？
LLMは全く新しいクラスのデータをアクセス可能にして、結果として私たち全員により簡単な時間を与えてくれる。
だからプロダクト関係者、転職者、投資家、バイヤー、営業関係者なら、これがあなたに何ができるかを違って想像する助けになることを願ってる。そして明らかにプロンプトを利用してくれ。明らかにLovableアプリを使って楽しんでくれ。何を作ったか見るのを楽しみにしてるで。乾杯や。
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