Queue株式会社、候補者のAI検索ジャーニーを可視化し、採用LLMO戦略を自動設計する「AI検索採用ジャーニーマップ」を無料公開

AIが採用サイトを解析し、候補者が「知る → 比べる → 決める」へ至るまでのAIへの質問・目指すAI回答・現状リスク・LLMO施策・コンテンツロードマップ・KPIを一気通貫で自動生成。

Queue株式会社

2026年7月13日 09時00分

Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口太一）は、AI検索最適化サービス「umoren.ai」の一環として、候補者がChatGPT・Gemini・Perplexity・AI OverviewsなどのAI検索で企業を調べ、応募を決めるまでの「AI検索採用ジャーニー」を可視化し、自社がAIに推薦・引用されるための採用LLMO（Recruitment LLMO）戦略を自動設計する無料ツール「AI検索採用ジャーニーマップ」を公開しました。

採用カテゴリ（インターン・新卒・中途）を選び、会社サイトのURLを入力するだけで、AIがサイトを解析し、候補者ペルソナ・AI検索ストーリー・ジャーニーマップ・対策すべきプロンプト群・推奨LLMO施策・コンテンツロードマップ・計測KPIまでを一括で生成します。

採用カテゴリを選ぶだけで開始。インターン・新卒・中途で異なる候補者のAI検索行動に合わせて専門設計

背景

ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIの普及により、候補者の企業研究・就職活動の情報収集行動は大きく変化しています。候補者は求人サイトや採用ページを訪れる前に、まずAIに「AI業界でおすすめの企業は？」「成長できる環境がある会社はどこ？」と質問し、企業を知り、比較し、応募を判断するようになりつつあります。

こうした環境では、「候補者が各段階でAIにどのような質問をし、AIが自社をどのように紹介しているのか（あるいは紹介していないのか）」を把握することが、採用広報・採用サイト改善の施策設計において不可欠です。

しかし、多くの採用担当者が確認しているのは「自社名で検索・質問したときのAI回答」に留まっています。実際の候補者の大半は、企業名を含まない「非指名の質問」からAIとの対話を始めるため、序盤の検討段階では自社がAI回答にまったく登場していないケースが少なくありません。どのタイミングで自社が候補として浮上すべきか、そのために何を対策すべきかを設計する手法は、これまでほとんど存在しませんでした。

「AI検索採用ジャーニーマップ」とは

本ツールは、候補者がAIに質問しながらキャリアを考え、企業を比べ、最終的に応募を決めるまでの「AI検索上の候補者ジャーニー」全体をプロンプト単位で可視化し、各段階で自社が選ばれるための採用LLMO戦略を自動設計する無料サービスです。

3ステップの入力ウィザード

Step 1：採用カテゴリを選択　採用カテゴリごとに候補者の関心・AI検索行動が大きく異なるため、最初に対象を選択します。例えば新卒は「成長できる会社か」、中途は「転職の合理性とリスク」が検討の中心になります。

Step 2：企業・採用ターゲット情報　会社サイト / 採用ページのURLと、望むAI検索の成果（最大3つ）を入力します。URLを入れるだけで、AIがサイトを解析し、会社名・事業内容・強みなどを自動抽出します。

Step 3：候補者ペルソナ　デフォルトはAIによる自動生成。より精度を上げたい場合は、候補者のセグメント・状況・不安・意思決定基準などを手入力できます。

会社サイト / 採用ページのURLと「望むAI検索の成果」を入力するだけで、AIが企業情報を自動抽出

ツールで得られる主なアウトプット

1. サマリーと候補者ペルソナ

対象採用カテゴリ・候補者ペルソナ・主要なAI検索の課題・LLMO機会・推奨戦略の要約を1枚に整理します。経営層や採用責任者への説明資料としてそのまま活用できます。あわせて、候補者タイプ・現在の状況・主な不安・AIに相談しそうなこと・意思決定基準を構造化した候補者ペルソナを出力します。

2. 候補者のAI検索ストーリー

候補者がAIに質問しながらキャリアを考え、企業を比べ、最終的に自社を知って応募するまでの流れを、物語形式で再現します。各ステップで「候補者がAIに何を聞くか」「AIは今どう答えるか」「候補者が何に気づくか」を表示し、序盤の非指名の質問では自社が登場しにくい現実と、どの段階で初めて自社がAI回答に浮上すべきかが一目で分かります。

3. AI検索採用ジャーニーマップ（中核機能）

候補者の検討プロセスを「① 知る → ② 比べる → ③ 決める」の3段階に分け、さらに「キャリア方向性理解」「おすすめ企業探索」「企業比較」「不安払拭」「応募判断」「内定承諾判断」などのマイクロレイヤー単位で詳細化します。各レイヤーごとに、候補者の学習ニーズ、想定プロンプト例（候補者が実際にAIへ入力しそうな会話口調の質問）、目指すAI回答、現状のリスク / ギャップ、LLMO対策、推奨コンテンツ、計測KPIを整理します。

「知る → 比べる → 決める」の3段階×マイクロレイヤーで、想定プロンプト・目指すAI回答・リスク・LLMO対策を整理

4. 対策すべきプロンプト群

主要レイヤーごとに、対策すべきプロンプトを6〜10個ずつ整理します。非指名・おすすめ・比較・指名・ネガティブ・応募判断など、候補者の検討段階に応じたタイプを織り交ぜて出力するため、「どのAIへの質問で自社が推薦されるべきか」を具体的に把握できます。

レイヤーごとに対策すべきプロンプトを整理。非指名・比較・指名・ネガティブなど多様なタイプをカバー

5. 推奨LLMO施策とコンテンツロードマップ

レイヤー別に、採用FAQ・職種別キャリアパス記事・社員インタビュー・競合比較記事・採用LP改善など、実行可能なLLMO施策を提示します。さらに、優先度付きで8〜15個のコンテンツ案を、タイトル・目的・推奨アウトライン・期待されるAI検索インパクトまで含めてロードマップ化します。

優先度付きのコンテンツロードマップ。タイトル・目的・アウトライン・期待されるAI検索インパクトまで提示

6. 計測設計と戦略まとめ

追跡すべきプロンプト、追跡すべきAIプラットフォーム（ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviewsなど）、AI回答の評価方法、KPI（AI回答内の出現率・推薦率・引用率・競合比較勝率・応募数・内定承諾率など）まで、効果測定の設計図を出力します。最後に、自社が弱いと思われる箇所・優先すべきプロンプトレイヤー・最初に作るべきコンテンツ・期待される成果を戦略まとめとして整理します。

編集・出力機能

生成結果はその場で編集でき、PDF保存・Excel出力に対応しています。社内共有や施策会議、経営層への提案資料としてそのまま活用可能です。日本語 / 英語の両言語に対応しています。

従来の採用サイト改善・キーワード調査との違い

従来のアプローチ（Before）

キーワードやクエリの羅列に留まり、候補者が「AIに何を学ぼうとしているか」まで踏み込めない
自社名で検索したときのAI回答しか確認しておらず、候補者の大半が始める「非指名の質問」が盲点になる
採用特有の思考プロセス（キャリア理解 → 企業発見 → 比較 → 不安解消 → 応募判断）が設計に反映されない
施策・コンテンツ・KPIまで落とし込まれず、「何から手を付けるか」が決まらない

本ツール導入後（After）

候補者の学習ジャーニーを起点に、検討段階とマイクロレイヤー単位でAI検索行動を構造化
「どのプロンプトレイヤーで初めて自社が候補に浮上するか」が一目で分かる
インターン・新卒・中途それぞれに最適化されたカテゴリ別のマイクロレイヤー定義を内蔵
URLと望む成果を入れるだけで、プロンプト例 → 目指す回答 → リスク → 施策 → コンテンツ → KPIまで一気通貫で出力

想定する活用シーン

候補者がAI検索で何を調べているかを構造化し、採用サイト改善の優先順位を決めたい採用責任者・HR
作るべき記事・FAQ・採用LPの優先順位を明確にしたい採用マーケ・コンテンツ担当
「AI検索で選ばれる採用」への投資判断の根拠が欲しい経営層
限られたリソースで、どのプロンプトレイヤーから攻めるべきかを見極めたいスタートアップ
外部コンサルティング導入前の現状整理・経営層への説明資料を短時間で用意したい企業

今後の展開

Queue株式会社は、本ツールの公開を通じて、AI検索時代における「候補者理解 → 採用コンテンツ設計 → 効果測定」のサイクル確立を支援してまいります。ツール内には、実際のAI検索での自社の出現状況を無料診断できる導線も用意しており、既に公開中の「LLM可視化分析ツール」「カスタマージャーニー設計ツール」と組み合わせることで、ジャーニー設計からAI検索での露出測定までを一気通貫で行うことが可能です。今後も、職種別ジャーニーの精緻化、コンテンツ案の自動生成、定点観測機能の実装など、さらなる機能強化を予定しています。