LaS AI推薦文生成の核心：求職者情報を分析し、自動で推薦文生成

求職者情報を入力すれば、AIが自動で推薦文生成

・求職者情報から推薦文を自動生成・企業特徴×経歴をマッチングして個別化・テンプレ依存を減らし、毎回最適化

履歴書PDFをアップロード：OCRとAIが自動で情報抽出

・履歴書PDFをアップロードするだけ・OCR＋AIで希望/スキル/経験を自動抽出・抽出結果をもとに推薦文を生成

推薦文の品質が安定する

・情報整理の手間を減らせる・抜け漏れを抑えられる・担当者による品質差を小さくできる

実際の使用シーン：求職者情報を入力して、AIが自動で推薦文生成

パターン1: 求職者情報を入力して推薦文生成

求職者情報を入力します。「この求職者を推薦する文面を書いて」と依頼します。 AIが求職者情報を分析し、企業情報を分析して推薦文生成します。数秒で推薦文が完成します。

パターン2: 履歴書PDFをアップロードして推薦文生成

履歴書PDFをアップロードします。「この求職者を推薦する文面を書いて」と依頼します。 OCRでテキストを抽出し、AIが情報を分析して推薦文生成します。履歴書を読む時間が不要になり、すぐに推薦文が完成します。

生成された推薦文を確認して送信

生成された推薦文を確認します。必要なら修正します。すぐに企業に送信できます。推薦文作成にかかる時間が、ほとんどゼロになります。

推薦文作成時間が90%以上削減

1日に5人を推薦する場合、推薦文作成に2〜3時間かかっていた時間が、数分に短縮されます。その時間を企業対応に集中できます。

推薦数が増加：時間が生まれるから、より多くの求職者を推薦できる

推薦文作成時間が削減され、 1日に推薦できる求職者数が増えます。以前は5人だったのが、10人、15人と推薦できるようになり、成約数も増えます。

成約率が向上：個別化された推薦文が、企業に響く

テンプレートではなく、企業の特徴と求職者の経歴をマッチングした個別化された推薦文です。企業に響く推薦文が自動で生成され、成約率が向上します。

その時間を企業とのコミュニケーションに使えたら、どれだけ成約数が増えるか