採用サイト制作を外注すると見積もりも納期も重く、かといって求人媒体の掲載枠だけでは自社の魅力が伝わらない、とお悩みの中小企業は少なくありません。求人票と社員インタビューの原稿が手元にあるなら、採用サイトの土台は実はAIで短期間に組み立てられます。弊社では、Claude Codeを使って採用サイトの構成案から各ページの実装、Googleしごと検索向けの構造化データまでを進める流れを整理しています。この記事では、その具体的な手順と、AIに任せない確認事項の線引きを解説します。
採用サイトをClaude Codeで短期間に作るとはどういうことですか？
求人票とインタビュー原稿という既存の素材を入力として、構成案づくりとコード生成をClaude Codeに任せ、人間は内容の正確さの確認に集中する進め方です。ゼロから企画する従来型の制作と違い、素材が揃っていることが前提になります。
Claude Codeは、ターミナルから自分のプロジェクトのフォルダを読み書きし、ファイルの作成やビルドの実行まで行えるAIコーディングツールです。チャットで出てきたコードを手でコピーして貼る必要がなく、指示を出すとフォルダ内にページのファイルが直接できあがります。この性質が、数ページ規模の採用サイトと相性の良い理由です。
フレームワークにはNext.jsを使います。求人情報はJSONやMarkdownのファイルで管理し、ビルド時にHTMLとして書き出す静的な構成にすれば、表示が速く、サーバー運用の負担も小さく済みます。募集職種が増えたときも、求人データを1件足すだけで求人詳細ページが増える作りにできます。
短くなるのは「ページを組む時間」であり、「内容を確かめる時間」は短くなりません。目安として、構成案と全ページの雛形までは半日から1日ほどで形にできる一方、労働条件の照合や社員への掲載確認には、相手の返答を待つ日数がかかります。ここを見込まずに納期を考えると、公開直前に慌てることになります。
求人票とインタビュー原稿から構成と各ページはどう作るのですか？
まず素材を整理して構成案を出させ、人間が承認してから実装に進む二段階で作ります。いきなりコードを書かせず、構成の合意を先に取るのがやり直しを減らす要点です。
最初の作業は、求人票と原稿を同じフォルダに置き、Claude Codeに読み込ませることです。求人票は職種、勤務地、給与、勤務時間、休日、応募方法を、原稿は話者の入社経緯や仕事のやりがいを含んだ文章を想定します。そのうえで「求職者が知りたい順にページを並べた構成案を出してください」と依頼します。
構成案は、たとえばトップ、仕事内容、社員インタビュー、働く環境と制度、募集要項、応募フォームの6ページ程度が出発点になります。ここで採用担当が、自社に不要なページを削り、足りない情報を指摘します。たとえば制度ページは、実際に運用していない制度を載せないよう、この段階で事実と照らします。
構成が決まったら、共通レイアウトとデザインの方針を決めてから各ページを実装します。インタビューは原稿の言い回しを活かしつつ、見出しや導入文をAIに整えさせます。ただし原稿に無い発言や数字をAIが補うことがあるため、生成された文章は必ず原稿との差分を確認し、原稿に無い内容は削除する運用にします。差分確認を前提にすると、AIの出力を安心して使えます。
最後に、スマートフォンでの表示確認とリンク切れの検査を行います。求職者は採用サイトをスマートフォンで見ることが多いため、画面幅が狭いときの表示は実装後の必須チェックです。ビルドの実行やリンクの検査もClaude Codeに任せられるので、人間は画面を見て違和感を拾う役に回れます。
JobPosting構造化データはどう実装するのですか？
求人詳細ページごとに、募集要項と同じ内容をJSON-LD形式のJobPostingとして埋め込みます。Googleの求人関連の検索結果に掲載される可能性を高めるための設定で、採用サイトのSEOでは優先度の高い作業です。
Next.jsでは、求人詳細ページのコンポーネント内にscriptタグでJSON-LDを出力します。求人データのJSONから職種名、仕事内容、掲載日、応募期限、雇用形態、勤務地、給与、事業者名を読み取って組み立てるため、Claude Codeに「求人データからJobPostingを生成する関数を作ってください」と指示すれば、求人を追加するたびに自動で反映される仕組みになります。
注意点は、構造化データの内容を画面に表示している募集要項と一致させることです。画面の表記と構造化データの金額や勤務地が食い違うと、検索結果に載らないだけでなく、求職者の信頼も損ないます。そのため、同じ求人データから画面表示とJSON-LDの両方を生成する設計にして、食い違いが起きない構造にします。
実装後は、GoogleのリッチリザルトテストでJobPostingが読み取れるかを確認します。必須項目の抜けや形式の誤りはここで検出できます。また、募集を終了した求人は応募期限を過ぎた状態にするか、ページを下げる運用ルールを決めておきます。古い求人が残り続けるのは、求職者にとってもGoogleにとっても好ましくありません。
AIに任せる範囲と採用担当が確認する範囲はどこまでですか？
構成案、コード生成、ビルドと表示の検査はAIに任せ、労働条件の表記と社員の掲載許諾は採用担当が最終確認する、という半自動の線引きにします。全自動で公開する運用は、採用では推奨できません。
労働条件の表記は、法令に関わる部分です。固定残業代を含む場合は、その時間数と金額、超過分を別途支給することを明記する必要があります。試用期間の有無や条件、休日の数え方、各種手当の対象範囲なども含め、AIが求人票を要約する過程で表現が変わっていないかを、採用担当が求人票の原本と一行ずつ見比べます。
社員の掲載許諾も、AIには判断できません。氏名、顔写真、部署名、入社年次、発言の引用について、本人から掲載してよい範囲を文書やメールで確認し、記録を残します。掲載許諾は「インタビューに答えてくれた」ことと同じではなく、公開する内容を本人が確認したうえでの了承が必要です。退職した社員の掲載を続けるかどうかも、あらかじめ方針を決めておくと安心です。
こうした確認項目は、公開前のチェックリストとして整理しておくと担当者が変わっても運用できます。弊社では、サイトの企画から構築、SEO設定までを担うWeb制作・再構築と、どの業務からAIを入れるかを診断するAIアドバイザリーの両面からご相談を受けています。採用サイトだけでなく、応募対応の自動化まで含めて検討したい場合も、現状の業務の流れから整理できます。
よくある質問
採用サイトをAIで作ると、どのくらいの期間で公開できますか？
構成案と各ページの雛形までは半日から1日が目安ですが、労働条件の照合と社員の掲載許諾の確認に日数がかかるため、公開までの期間は確認の進み方で決まります。
Claude Codeを使うのにプログラミングの知識は必要ですか？
指示を出すだけでファイルは作成されますが、公開前の表示確認や設定の判断には最低限の知識があると安心です。不安な場合は制作会社と分担する方法もあります。
JobPosting構造化データを入れれば必ずGoogleの求人検索に表示されますか？
必ず表示されるわけではありません。ただし、必須項目を正しく記述し、画面の表記と一致させることで、掲載の対象になりやすくなります。
社員インタビューの文章をAIに書かせても問題ありませんか？
原稿を元に整える用途であれば活用できますが、原稿に無い発言が加わる場合があるため、差分の確認と本人の掲載許諾は必ず人間が行ってください。
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