2026/04/24 にご提供いただいた文面。FC(ファーストコンテック)からSE系5サンプル、T3 から営業系2サンプル。すべて青野さん名義で、共通フォーマット+ポジション固有のペイン提示で構成されています。
FC | Java×自社サービス
FC | PHP×案件選択OK
FC | PM/PL経験者
FC | PM候補
FC | PL候補
T3 | SES営業
T3 | 人材営業
FC
中途SE|Java×自社サービス求人
送信元:青野さん(代表)
はじめまして。
株式会社ファーストコンテックの代表取締役、青野と申します。
まずは一度お会いしてみたいと思い、直接オファーをお送りしております。
20秒でお読みいただけますので、ぜひご一読いただけますと幸いです。
【IT部門 事業責任者 篠原のインタビュー】
https://www.green-japan.com/company/9944/interview
◆ Javaエンジニアとして、こんな悩みはありませんか?
・「Javaで業務系・基幹系の開発をしてきたが、ずっとSES常駐のままでキャリアの先が見えない」
・「要件定義や基本設計、PM/PLに挑戦したいが、今の会社では開発工程から抜け出せない」
・「受託開発や自社開発に進みたいが、転職活動では"即戦力PM/PL"ばかり求められてしまう」
——その悩み、当社で解決できる可能性があります。
これまで培ってきたご経験を活かし、「ホワイトな環境」で、「着実かつスピーディーなキャリアアップ」を目指しませんか。
①まずはカジュアル面談(WEB)で話を聞いてみたい
②積極的に転職活動中のため選考の案内が欲しい
③興味はあるがタイミングを改めて連絡したい
❖ホワイト企業認定❖
当社は2023年7月に「ホワイト企業認定」を取得しました。
FC
中途SE|PHP×案件選択OK求人
◆ PHPエンジニアとして、こんな悩みはありませんか?
・「PHP(Laravel)での経験は積んできたが、案件を選べず、毎回同じような開発になってしまう」
・「要件定義や基本設計、PL・PMに挑戦したいが、実装担当から抜け出せない」
・「モダンな環境や、フロント・クラウドなど周辺技術にも挑戦したいが、現場都合でチャンスが回ってこない」
ペインの違い:
- Java版: SES常駐 / キャリア先見えない / 開発工程から抜け出せない
- PHP版: 案件を選べない / 周辺技術へ挑戦できない / モダン環境へ進めない
FC
中途SE|PM/PL経験者求人
◆ PM/PLとして、こんな課題を感じていませんか?
・「PM/PLを任されているが、裁量が少なく、調整役に終始している」
・「元請けではないため、顧客折衝や意思決定に深く関われない」
・「案件を回すことが目的になり、チームづくりや後進育成まで手が回らない」
経験者向けの特徴:
- ペインが「裁量・意思決定・組織づくり」へとレベルアップ
- 単なる実装からの脱却ではなく、事業/組織への接続が訴求軸
FC
中途SE|PM候補者求人
◆ PM候補として、こんな悩みはありませんか?
・「要件定義や顧客折衝、PL的な立ち位置は経験しているが、正式なPMとして任せてもらえる機会がない」
・「PMに挑戦したいが、いきなり全責任を負わされるのは不安」
候補者層の特徴:
- 「やりたいけど怖い」という心理に寄り添う
- 「責任を負わされる不安」を明示的に拾う設計
- 「伴走」という言葉でリスク軽減を示唆
FC
中途SE|PL候補者求人
◆ PL候補として、こんな悩みはありませんか?
・「コードレビューや後輩指導はしているが、正式にPLとして任せてもらえる場がない」
・「PLに挑戦したいが、実装から完全に離れるのは不安」
PM候補との違い:
- PL候補は「実装から離れたくない」気持ちにも寄り添う
- 「将来のPM」を見据えた段階的キャリア設計を提示
- ペインの粒度が「現場・実装」寄り
T3
【中途】SES営業メンバー
◆部長直下で、事業立ち上げに挑みたい方へ◆
「経営に近い場所で、意思決定の最前線に関わりたい」
「0→1の立ち上げを、がむしゃらにやり切りたい」
【1】立ち上げフェーズど真ん中 × 事業部長直下 × 少数精鋭3名
FCとの大きな違い:
- 「ホワイト・キャリアアップ」訴求 → 「裁量・成長機会・経営直下」訴求
- ベネフィットが情緒的(達成感・近さ)寄り
T3
【中途】人材営業メンバー
会社の資源の中で最も重要なものは「人」だと思っています。
特徴:
- ミッション・価値観訴求が前面
- 業務の具体描写は控えめで、文化・姿勢で口説く
- カジュアル面談前提の心理的ハードル低減
7サンプルから抽出される共通要素・差分要素。これが媒体別メッセージ設計の素材ライブラリになります。
WELFARE
待遇・働き方
ホワイト企業認定(2023年7月取得)/長期的に安心できる環境/無理なくキャリアを積める。
FCでは全SE文面に共通で末尾に配置されている強い訴求軸。
PAIN
ペインポイント(現職への不満仮説)
職種・役職別に3〜4個の具体的悩みを箇条書きで提示。
Java/PHPは「言語×案件選べない」、PM/PLは「裁量が少ない/調整役」、PM/PL候補は「責任への不安」。
CAREER
キャリアアップ・挑戦機会
「着実かつスピーディーなキャリアアップ」「事業や組織づくりにも関わる」「PL→PMの段階的キャリア」など、
次のステップへの具体的橋渡しを提示。
CULTURE
カルチャー・経営思想
T3 で前面に出る要素。「経営直下」「立ち上げフェーズ」「人を最重要資源と捉える」など、
待遇ではなく価値観・姿勢で口説く設計。
DEPTH
深掘り(候補者個別への踏み込み)
現状の文面は 職種ベースのテンプレート分岐止まりで、候補者個別への踏み込みは弱い。
「前職の業界×担当領域×実績」までAI生成側で個別化することで差別化余地大。
PERSON
送信者の「顔」
全文面が代表取締役 青野さん名義で、IT部門事業責任者 篠原さんのインタビューURLも添付。
T3 のSES営業文面では事業部長の経歴を具体名で出してドラマ性を演出。
各媒体の利用者層・訴求軸の違いに応じて、上記6要素のどれを濃く出すかを変えます。各カラム最上段に媒体特性、その下に各要素の重視度を表示。
凡例:
強く打ち出す
触れる
軽め/不要
「深掘り(個別化)」は全媒体で「強く打ち出す」 他の要素は媒体ごとにメリハリをつけますが、候補者個別の経歴に踏み込むパーソナライズだけは媒体を問わずに必須。雑なAIメールとの差別化はここに尽きます。
「送る/送らない」を最初に決め、送る相手にだけ属性とスキル特性で文面を最適化します。順序を入れ替えることで処理コストを最小化し、安全性も担保します。
STAGE 1
ノックアウト判定
送る/送らない
情報不足・ジョブホッパー・危険要素を最初に弾く。ここで除外された候補者は以降の処理に進まず、リソースを使わない。
→
STAGE 2
属性分類
どんな相手か(事実)
通過者を年齢・居住地・役職など客観的な属性で分類。同じスキルでも年齢・地域で響くトーンが変わる。
→
STAGE 3
スキル特性分類
何を強調するか(解釈)
どの専門軸・どの幅広さで訴求するかを決定。属性と組み合わせて最終的なメッセージ内容を出力。
以下のいずれかに該当する候補者は送信対象外とする。LLM が候補者プロフィール全体を総合判定し、type_d_reason に判定根拠を記録。
情報不足
レジュメ記述が極端に薄く、職歴・スキル・実績の具体記述がほぼない。深掘り素材を作れず、テンプレ送信になる場合。
除外
ジョブホッパー
短期離職を繰り返している(直近3社以内の平均在籍期間が極端に短い等)。業界特性・キャリアチェンジ文脈は考慮し、安全側に倒す。
除外
危険要素
プロフィールに反社会的記述・極端な不適切表現・自社競合からの引き抜きとなり得る情報など、送信リスクのある内容。
除外
要件外(職種・経験)
募集ポジションの最低要件(経験年数・職種・必須スキル)を満たしていない。ブックマーク段階のミスをここで救う。
除外
重複送信
過去にすでにスカウト送信済みの候補者(send_dedup_key 一致)。media×client×candidate の組み合わせで判定。
除外
設計思想:判定はLLMベースで行い、キーワード辞書方式は使わない。誤除外(送るべき人を弾く)よりも誤送信(送ってはいけない人に送る)の方が業務リスクが高いため、迷ったら除外側に倒す。除外したログは全件 type_d_reason 付きで記録し、後から閾値調整可能にする。
レジュメから客観的に取得できる事実情報。同じスキルでも、若手とシニアでは響くメッセージのトーンが異なる。これを最初に確定させてから文面のトーンを決める。
年齢層
〜25歳26〜30歳31〜35歳36〜40歳41歳〜
若手は「成長機会・伴走」、中堅は「裁量・実績活用」、シニアは「経営・組織への貢献」と訴求軸が変わる
居住地
首都圏関西圏その他地方海外
勤務地・リモート可否との整合確認。地方在住者には在宅可否を強調するなど
転職回数
0回1〜2回3〜4回
未転職者には「初の転職に伴走」、複数回経験者には「キャリアの一貫性」を意識した訴求
直近の在籍年数
〜1年2〜3年4〜6年7年〜
短期は慎重に判定、長期在籍は「次のステップ」訴求を強化
現職フェーズ
大手企業中堅企業ベンチャー個人/フリー
大手出身者には「裁量」、ベンチャー出身者には「安定したホワイト環境」訴求
役職/レイヤー
メンバーリーダーマネージャー役員クラス
FCのPM/PL/候補テンプレートとの直接対応。役職に応じてペイン仮説を変える
属性が確定した候補者を、スキルキャリアの傾向でさらに分類。これがメッセージ本文の「強調点」を決定する。Type-A〜C の3パターンに整理(情報不足型・ジョブホッパー型は STAGE 1 で既に弾かれているため、ここには出てこない)。
A
専門特化型
特定の言語・業界・領域に深く張ったキャリア。専門軸を強調したパーソナライズが効く(例:Java×金融基幹/PHP×EC)
専門特化文+送信
B
マルチスキル型
複数言語・複数領域の経験あり。「散在」ではなく「幅の広さ」として扱い、案件選択幅・キャリア多様性を訴求
幅広さ訴求文+送信
C
役割横断型
技術+マネジメント、技術+顧客折衝など、複数の役割を経験。FCのPM/PL/候補テンプレートに接続しやすい
役割活用文+送信
同じスキル特性でも、属性が違えばメッセージのトーンと強調点が変わります。これが最終的なプロンプト分岐ロジック。
例 1:26〜30歳 × 首都圏 × 専門特化型
26〜30歳
+
首都圏
×
専門特化型
→
「専門性を活かしてさらにスケールするキャリア」訴求
例 2:36〜40歳 × 地方 × 専門特化型
36〜40歳
+
地方
×
専門特化型
→
「在宅可・専門性を活かしたシニアポジション」訴求
例 3:〜25歳 × 首都圏 × マルチスキル型
〜25歳
+
首都圏
×
マルチスキル型
→
「幅広い経験を活かす成長環境・伴走サポート」訴求
本日の合意(分類ロジック)
候補者分類について以下を確認します:
- 3段階フロー:STAGE 1 ノックアウト判定 → STAGE 2 属性分類 → STAGE 3 スキル特性分類 の順序で処理する
- STAGE 1 で送る/送らないを先に確定:情報不足・ジョブホッパー・危険要素・要件外・重複送信を最初に弾く
- STAGE 2 は事実ベース:年齢・居住地・転職回数・在籍年数・現職フェーズ・役職の客観情報で分類
- STAGE 3 はスキル傾向:専門特化/マルチスキル/役割横断の3パターンに整理(情報不足型・ジョブホッパー型は STAGE 1 で除外済みのためここには登場しない)
- 属性×スキルの組み合わせで最終的なメッセージのトーンと強調点を決定する
重視すべき要素をベースに、媒体ごとのメッセージをほぼ全文で作成。本Phaseの最重要ポイントは、候補者の経験・特性をAIが読み解いたうえで、「だからこそ、この求人にこういう点でマッチする」という仮説提示まで踏み込むこと。経歴に触れるだけのAIスカウトとの差別化はここで決まります。青ハイライト箇所がAI個別生成、その他は固定文として企業側で準備します。
本日の合意(メッセージ方針)
上記5媒体のメッセージ方針について以下を確認します:
- 共通:FC既存文面(青野さん名義/20秒で読める/①②③CTA/ホワイト企業認定)をベースとして継承する
- 共通:候補者の経歴に踏み込む「深掘り」は全媒体で必須要素として実装する
- 媒体別:マトリクスの「強く打ち出す」要素を強調し、「軽め」要素は省略する形でプロンプトを分岐させる
- 個別調整:Wantedlyのみ①②③形式CTAを使わず「会って話したい」型にする
- AIによる個別文生成が最重要:候補者深掘りパートはAIが2段階で生成する。①経歴・実績・特性の具体的読み取り(2〜3文)、②「だからこそこの求人にこうマッチする」という仮説提示(2〜3文)。経歴に触れるだけで終わるAIスカウトとの差別化はここで決まる
- マッチ仮説の作り方:候補者の経験・スキル・志向と、自社のフェーズ・募集ポジション・カルチャーをAIが照らし合わせ、具体的な接続点を提示する(例:「業務系の設計力 × 自社プロダクト化フェーズ」「コミュニティ運営経験 × 人起点の組織文化」)