NotebookLMで採用ターゲット分析｜データから「刺さる」求人原稿を作る方法

採用難職種（IT・製造・介護・物流など）を担当し、求人原稿の応募数・質に課題を感じている採用担当者の方。AIツールを業務に取り入れたいが、何から始めれば良いかわからない人事の方に向けた記事です。

採用業務全体でAIをどう使うかは、AI採用とは？メリット・デメリットや活用事例を紹介で解説しています。本記事では、その中でもNotebookLMを使った採用ターゲット分析に絞って、実務で再現できる手順を解説します。

この記事のポイント

Googleの無料ツール「NotebookLM」に、入社者インタビューや求人原稿など自社データを登録するだけで、採用ターゲット・ペルソナの解像度を上げ、求人原稿の訴求力を高められます。

「とりあえず出してみた」求人は、もはや通用しなくなっている

製造・IT・介護・物流──いわゆる採用難職種では、求人を出しても応募が来ない、あるいは来ても「なんか違う」という状況が常態化しています。原因は採用手法だけではありません。「誰に向けて書いているのか」が曖昧な求人原稿が、候補者の心に刺さっていないことが多いのです。

採用におけるよくある課題パターン

• 応募数が伸びない：掲載から1週間で数件のみ
• ターゲットが曖昧：「20〜40代、経験者歓迎」など、実態のないターゲット設定
• データが活かせない：入社者インタビューや面接メモなど社内データが整理されず眠っている
• 分析に時間がかかる：本来業務が忙しく、データ分析に充てる時間が取れない

こうした課題を解決するヒントが、Googleが無料提供しているAIツール「NotebookLM」にあります。難しい設定は不要。自社の採用関連資料をアップロードするだけで、候補者の解像度を格段に上げられます。

NotebookLMとは何か？採用ターゲット分析に向いている理由

NotebookLMはGoogleが提供するAI搭載のノートツールです。PDFや文書を「ソース」として登録すると、AIがその内容を深く理解し、質問に答えたり、要約・分析したりしてくれます。

NotebookLMの基本情報

• URL：notebooklm.google.com（無料。Googleアカウントで利用可）
• 登録できるソース：PDF、Word文書、テキスト、Googleドキュメント、URLなど
• 特徴：登録したソースの内容だけを根拠にして回答するため、ハルシネーション（でたらめ回答）が起きにくい

一般的なChatGPTなどと異なり、NotebookLMは「自分が渡した資料の中だけで考える」設計です。これが採用ターゲット分析においては非常に重要です。生成AI全般の採用活用の位置づけは、AI採用とは？も参照してください。

一般的な他のAIとの比較

比較項目	NotebookLM	ChatGPT、Gemini等
回答の根拠	自社資料のみ ✓	学習データ全般（一般情報）
自社固有の情報	反映できる ✓	反映不可（外部公開情報のみ）
信頼性・出所確認	引用元を明示 ✓	出所が不明瞭なことが多い
コスト／料金	無料 ✓	有料プランが必要な場合あり
導入の手軽さ	ブラウザのみ ✓	同様

NotebookLMで採用ターゲット分析を行う5ステップ

実際にどう使えば良いのか、NotebookLMを使って採用ターゲット分析を行う際の流れをステップ別に解説します。

STEP1｜分析に使う社内データを集める

御社のコーポレートサイトに、社員インタビュー記事はありますか？求人媒体に掲載したインタビュー原稿や、社内報の特集記事は残っていますか？

多くの企業で、こうした「過去の遺産」は作って終わりになっています。公開した瞬間だけ使われ、その後はサイトの片隅で誰にも読まれないまま眠っている。しかし実は、これらは採用ターゲット分析における最良のデータソースです。

取材・編集のコストをかけて作った一次情報が、ここに詰まっているからです。過去に作ったコンテンツを「読み物」として終わらせるのか、「採用戦略の材料」として使い続けるのか。同じ資産から、まったく違う価値を引き出せます。

以下のような資料があれば最適です。すべて揃わなくても、2〜3種類あれば十分です。

• 過去1〜3年の入社者インタビュー・入社動機ヒアリング資料
• 定着した社員のスキル・経歴・前職情報（個人特定不可にして使用）
• 採用担当や現場の「こんな人が欲しい」メモ・会議議事録
• 競合他社の求人原稿（公開情報）
• 過去の求人原稿と応募数の実績データ

過去の求人効果の見方はこちらの記事も参考にしてください。
求人広告の費用対効果はどう測る？効果測定の方法や高め方を解説

【現場のリアル】社内データがない！「ゼロから作る」裏ワザ

「社内データなんてきちんと整備されていない」という声は、弊社の支援先企業からもよく聞きます。しかし実際には、多くの企業に「作って終わり」になっているコンテンツが眠っています。コーポレートサイトの社員インタビュー、求人媒体に掲載したインタビュー原稿、社内報の特集記事——これらはすべて、NotebookLMの優秀なインプットになります。

なぜ過去のインタビュー記事が採用ターゲット・ペルソナ分析に使えるのか。答えはシンプルで、「実際に入社して活躍している人の生の言葉」が詰まっているからです。採用担当が思い描く理想像ではなく、現実に定着した社員が転職時に何を考え、何を重視して会社を選んだか——その一次情報がそこにあります。

【「過去の遺産」として採用ターゲット分析のためにNotebookLMで使えるコンテンツ一覧】

• コーポレートサイトの社員インタビュー記事：入社動機・仕事のやりがい・転職前の状況など、ペルソナに必要な要素が揃っている
• 求人媒体に掲載したインタビュー原稿・取材メモ：公開後は使われなくなるが、生の発言が残っていれば最高のデータになる
• 社内報・社内ニュースレター：現場社員の声・プロジェクト紹介など、採用原稿では表に出ない会社のリアルが詰まっている
• 採用動画の台本・字幕テキスト：映像は分析に使えないが、テキスト化されていれば即座にソースになる
• 入社時アンケート・オンボーディング時のヒアリングシート：入社直後の率直な動機が記録されていることが多い

これらをNotebookLMに登録し、「定着している社員に共通する転職動機と、会社選びの決め手を抽出してください」と問いかけるだけで、今まで誰も言語化できていなかった自社の採用ターゲット像が浮かび上がります。

【社内にコンテンツが一切ない場合の代替データソース3選】

1. 求人媒体のスカウト返信履歴：返信してくれた人のプロフィールをコピーしてNotebookLMに貼り付けるだけで、「反応する人の傾向」が見えてくる
2. 辞退者からのアンケート：採用辞退の理由を5件集めるだけで、「刺さらなかった理由」が逆算できる（※事例データ挿入予定）
3. Googleマップの競合口コミ：競合他社の口コミに書かれた「社員の声」は、業界全体のターゲット像を浮き上がらせる宝の山

STEP 2｜NotebookLMにソースとして登録する

notebooklm.google.comにアクセスし、新規ノートブックを作成。「ソースを追加」からファイルをアップロードします。PDFやWordが使いやすいです。

STEP 3｜ターゲット分析の質問を投げる

NotebookLMのチャット欄に、以下のような質問を入力するだけです。

【質問例：そのままコピーして使えます】

STEP 4｜採用ターゲット・採用ペルソナを生成する

分析結果を踏まえ、採用ターゲットの具体的な人物像（ペルソナ）を作ります。

ペルソナ生成プロンプト

「これらの資料から、今回採用すべき候補者の具体的なペルソナを1名分作成してください。 ・年齢・家族構成・現職・スキル ・転職を考え始めたきっかけ ・会社選びで重視すること ・応募をためらう不安や懸念 を含めて、リアルな人物像で描写してください」

STEP 5｜求人原稿の改善に落とし込む

生成した採用ターゲット・採用ペルソナをもとに、原稿の訴求ポイント・言葉選び・不安払拭コピーなどを見直します。NotebookLMに「このペルソナに刺さるキャッチコピー案を5つ出して」と依頼するのも効果的です。

ポイント

質問の解像度が低いと、回答も抽象的になります。「どの職種の、何歳くらいの、どういう転職動機を持った候補者について知りたいのか」を具体的に書くほど、実用的な分析結果が得られます。

手作業で進める場合の考え方・テンプレートは採用ペルソナとは？失敗しない作り方やテンプレートを紹介をご参照ください。

採用ペルソナ設計の全体像は、下記の採用ペルソナの設計方法（資料）をご参照ください。

【採用難職種別】NotebookLM活用のユースケース

NotebookLMで行う採用ターゲット分析について、ここからは、実際にどのような場面で活用できるのか、採用が難しい職種別に具体例をご紹介します。

【IT・エンジニア職】スキルセットの可視化

現職エンジニア社員の経歴書や技術スタック一覧をNotebookLMに登録。「定着しているエンジニアに共通するスキルと転職動機のパターン」を分析することで、スカウト文面やJD（職務記述書）の精度が上がります。

プロンプト例

「登録した社員データから、中途採用後に活躍しているエンジニアの前職・スキル・入社理由の傾向を教えてください」

【製造・技能職】未経験者への訴求強化

「未経験で入社した社員が1年後にどうなっているか」のインタビュー資料をNotebookLMに登録。不安を抱える未経験者の転職心理を分析し、「研修制度の安心感」「キャリアパスの見えやすさ」を原稿に反映できます。

プロンプト例

「未経験入社の社員が入社を決めた決め手と、入社前に不安だったことを資料から抽出してください」

【介護・医療職】離職防止視点でのターゲット設定

「長く働いている職員」と「すぐ辞めた職員」の特徴を比較分析します。採用すべきターゲットを絞り込み、「続けられる人」に向けた訴求に求人原稿を変えることで、入社後のミスマッチを減らせます。

プロンプト例

「定着している職員と早期離職した職員の特徴を比較し、採用時に見るべきポイントを整理してください」

【営業職】競合との差別化軸を発見する

競合10社の求人原稿をNotebookLMにまとめて登録。「どの会社も書いていない自社だけの強み」を分析し、埋もれない原稿作りに活用できます。

プロンプト例

「登録した競合各社の求人と比較して、自社だけが訴求できる独自の強みと、各社に共通する使い回しフレーズを教えてください」

NotebookLMを実務で使う前に知っておきたい3つの注意点

①個人情報の取り扱いに注意する

社員の氏名・住所・マイナンバーなど特定個人情報をそのままアップロードするのは避けましょう。社名や名前をマスキング処理したうえで使用してください。Googleの利用規約を確認のうえ、社内のIT・法務部門とも連携することをおすすめします。

②ソースの質が分析の質を決める

「社員インタビューをテキスト化したもの」「面接メモ」「求人原稿の変遷」など、具体的な記述が多いほど精度の高い分析結果が得られます。曖昧な社内資料や箇条書きだけのメモでは、分析の深さに限界があるため注意しましょう。

③あくまで「仮説生成ツール」として使う

NotebookLMの出力は、登録した資料に基づく「仮説」です。最終的な採用ターゲットの決定は、現場の採用担当・現場マネージャーの知見と組み合わせて判断してください。AIが出した分析を、現場との対話を深めるきっかけに使うのが最も効果的です。

まとめ

今回ご紹介した内容を振り返ります。

• NotebookLMは無料・ブラウザのみで使えるGoogle製AIツール
• 入社者インタビューや求人原稿などを登録すると、自社固有の採用インサイトが得られる
• 採用ターゲット・ペルソナの精度が上がることで、求人原稿の訴求力が変わる
• IT・製造・介護・営業など採用難職種ほど効果を発揮しやすい
• 個人情報のマスキングと、現場との連携が活用の前提

採用難時代において、「誰に向けて求人を書くか」を明確にすることは、掲載費用を増やすより何倍も効果的です。まずは社内の資料を整理し、NotebookLMに投げ込んでみるところから始めてみてください。

採用ターゲット分析のご相談はトラコムまで

採用活動で成果を出すためには、求人媒体や原稿改善だけでなく、「誰を採用したいのか」を明確にすることが重要です。

トラコムでは、求人広告代理店として培った豊富な採用支援実績とデータをもとに、採用ターゲットの分析・設計をサポートしています。
ターゲット設計はもちろん、求人原稿の作成・改善、広告運用、採用活動全体の振り返りまで伴走しながら支援できることが私たちの強みです。

「自社に合う人材像を整理したい」「応募数や採用数を改善したい」とお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。