このページは、HERP AIリクルーターの「トリガー機能」や「AIチャット」ですぐに使える、動作実証済みのプロンプトテンプレート集です！
「まずはAIで業務が楽になる体験をしたい」 「プロンプトを1から作るのは難しそう」
という方は、ここにあるテンプレートをコピー＆ペーストして設定することから始めてみてください。
精度を上げるプロンプトガイドも合わせてご活用ください
※各プロンプトは2025年11月1日時点の仕様に沿って作成しています
【STEP 1】 まずはそのまま使ってみて「効果を実感する」
「1. 選考ステップ別トリガープロンプト」から、自社の課題に合いそうなものを選び、プロンプト全文をコピーします。
AIリクルーターの「トリガー機能」に設定し、まずは出力結果をお試しください
トリガーに設定する前に、「チャット」でプロンプトを入力し、出力結果を確認いただくのもおすすめです（タイムラインに投稿されずにテストすることができます）
【STEP 2】 自社流に「カスタマイズする」
テンプレート内の
[ ]の部分や、<example>（見本）の中身は、自社の基準や使いたい言葉に合わせて自由に書き換えてご利用ください。現場から「もっとこうしてほしい」という要望が出てきたら、この部分を編集・調整してみてください。
【STEP 3】 迷ったら「プロンプトガイド」をご活用ください
特に「セクション4（期待通りにいかないときのTips集）」や「セクション5（改善相談プロンプト）」を参考にしてください。
エントリー：エントリーがあった時
書類選考：選考ステップを「書類選考」ステップに変更した時
求人票と応募書類をAIが「客観的に」照合し、選考官が「判断（評価）」するための材料（事実）を抜け漏れなくリストアップします。
カスタマイズのヒント：
当社確認項目については貴社に合わせてカスタマイズしてください。
新卒採用のES（エントリーシート）や自己PR文から、「主体性」などのポテンシャル（スタンスや行動特性）を判断するための「根拠となる記述（事実）」を発見させ、参考スコアを割り当てます。
カスタマイズのヒント：
「主体性」を例にしていますが、これを自社の採用基準、バリュー、コンピテンシーに自由に書き換えて使用してください。
具体的な記述と、
<examples>（見本）をセットで設定するほど精度が上がります。
AIリクルーターに選考予定が同期された時
面接官が「過去の履歴を全部読む」時間を無くし、面接の質を高めるための「申し送り」を自動生成します。
面接官の準備工数を削減します。候補者の経験を深掘りしたり、見極めたい項目（スキルやスタンス）を確認したりするための質問リストを自動生成します。
カスタマイズのヒント：
<check_criteria>に、その面接で特に見極めたい項目（例：自社のバリュー、特定のスタンスなど）を自由に追加・編集してください。
AIリクルーターが書き起こし・サマリの生成を完了した時
面接官が「書き起こしを全部読み返す」工数を削減します。AIが面接の書き起こしを読み込み、①見極めたかった項目の「事実（発言）」を抜き出し、②その「客観的な所見」を要約し、③候補者への「FB文面」をドラフトします。
カスタマイズのヒント：
<check_criteria>に、その面接で特に見極めたかった項目（例：自社のバリュー、論理的思考力、マネジメントスキルなど）を自由に編集・追加してください。
面接官の「振り返り」と「次のアクション決定」を効率化します。面接書き起こしと求人票を照合し、①合否判断の材料となる「事実」を整理し、②「残課題（＝次に確認すべきこと）」を明確にし、③「フォロー連絡」をドラフトします。
カスタマイズのヒント：
<key_topics> に、面接で特に確認したい「重要テーマ」（例：転職理由、志望動機、キャリアプランなど）を自由に編集・追加してください。
選考ステップを「内定」に変更した時
候補者の入社意向を高めるために、これまでの全選考履歴（応募書類、高評価コメント）を精査し、候補者個人に「響く」アトラクトコメントをドラフトします。
カスタマイズのヒント：
より自社にマッチしたコメントにするため、強調したい「自社の魅力（例：裁量権、働く環境など）」を<company_appeal_points>に（任意で）追記すると、さらに精度が上がります。
ここで紹介するのは、それ単体で動く「テンプレート」ではなく、既存のプロンプトテンプレート（例：スクリーニング、面接サマリ、質問リスト作成など）に組み込んで使う「パーツ（部品）」です
AIリクルーターの「トリガー機能（例：ステップが変更されたら）」というシステム側のIFではなく、プロンプト内でAI自体に判断させるIFのTIPSです
明確なキーワード指定: 条件分岐のトリガーとなるキーワードは、できるだけ具体的に複数パターン（例：「フルリモート」「完全在宅」「リモート勤務希望」）を指定することで、AIの検知精度が向上します
IF-ELSEの明示: 条件分岐がある場合は、
IF（条件）:とELSE（条件）:を明確に記述することで、AIが判断を誤りにくくなります出力形式との連携: <task_steps>で条件分岐を定義した場合は、<output_format>でその結果をどう反映させるかを必ず指示してください
組み込み先の確認: 既存のプロンプトテンプレートに組み込む際は、元の<task_steps>の番号や順序を調整してください
過去の選考情報をAIが読み、特定のキーワード（例：フルリモート希望、特定のスキルセット、希望年収など）を発見した場合に、出力内容やタスクを動的に変更させます。
これにより、「この候補者、〇〇を希望してるから注意！」といったフラグ立てや、状況に応じたタスクの自動化が可能になります。
特定の希望勤務形態を検知し、フラグを立てる
このスニペットを 「要件マッチスクリーニング」などのプロンプトに追加することで、AIが応募書類を読み、「フルリモート」などのキーワードを見つけた場合に、サマリの最上部にアラート（フラグ）を立てることができます。
<task_steps>への追加指示（スニペット）
<output_format>への追加指示（スニペット）
特定のスキル所持者で、質問内容を変える
このスニペットを「質問リスト自動作成」などのプロンプトに追加することで、AIが応募書類を読み、「（例）マネジメント経験」の有無で、生成する質問の「深さ」を変えることができます。
<task_steps> への追加指示（スニペット）
<output_format>への追加指示（スニペット）
その他活用例
転職回数での分岐: 転職回数が多い場合は、〜を出力
特定業界経験での分岐: 競合他社の経験がある場合は、〜を出力
スキルレベルでの分岐: 実務経験年数に応じて、 〜を出力
評価での分岐: 評価ランクがSなら、〜を出力
プロンプトが、現在の選考ステップ（例：最終面接か、それ以外か）をAIに認識させ、出力する「型（テンプレート）」そのものを自動で切り替えます。
このTIPSは、AIリクルーターのトリガー機能で「選考ステップの変更時」にプロンプトが実行されることを前提としています。
プロンプト内で選考ステップを参照する変数（例：
{current_step}）を使用すると、実行時に現在の選考ステップの値に自動的に置き換えられます。選考ステップが取りうる値は以下の通りです：
entry（エントリー）casualInterview（カジュアル面談）resumeScreening（書類選考）firstInterview（一次面接）secondInterview（二次面接）thirdInterview（三次面接）finalInterview（最終面接）offered（内定）offerAccepted（内定承諾）
プロンプトが、現在の選考ステップ（例：最終面接か、それ以外か）をAIに認識させ、出力する「型（テンプレート）」そのものを自動で切り替えます。
このプロンプトは、「面接設定（予定同期）」のトリガーに設定することを想定しています。