履歴書キーワードジェネレーター
求人情報を貼り付けると、AIが3つの整理されたリストを即座に抽出します：キーワード（ハードスキル、ソフトスキル、ツール、テクノロジー、業界用語）、業務内容（求人票からの正確な文章）、応募要件（雇用主が求める資格）。これらのリストで履歴書に不足している用語を特定し、ATSフィルターを通過するために戦略的に追加できます。
キーワードを抽出
1つの求人情報から3つのリスト
キーワード抽出
AIが求人情報に明記されたすべての関連キーワードを特定します：ハードスキル、ソフトスキル、業界用語、ツール、テクノロジー。キーワードはカテゴリー分けなしでリスト化されるため、素早くスキャンして履歴書に不足しているものを特定できます。
業務内容の分析
AIが求人情報から業務内容の文章を原文のまま抽出します。雇用主が日常業務として何を期待しているかを正確に確認し、履歴書の経験欄でその言葉を反映させることで、職務との直接的な一致を実現できます。
応募要件の分析
AIが求人票からすべての要件を抽出します：学歴、資格、経験年数、具体的な応募条件。求人情報の原文で記載されるため、どの要件を満たしているか確認し、履歴書でアピールできます。
雇用主が求めるものを正確に把握
ATSシステムは求人情報のキーワードマッチングで履歴書をフィルタリングします。求人情報に「プロジェクト管理」とあるのに、履歴書に「プロジェクトを管理した」と書いてある場合、ATSが関連性を認識しないことがあります。面接に呼ばれるかフィルタリングされるかの差は、求人票の正確な用語を使うかどうかにかかっています。
OwlApplyのキーワードジェネレーターは、求人情報全体を分析し、すべての関連キーワード、業務内容、応募要件を3つの明確なリストに抽出することでこの問題を解決します。AIがハードスキル（Python、SQL、Figma）、ソフトスキル（クロスファンクショナルコラボレーション）、業界用語（DevOps、CI/CD）、ツール、テクノロジーを特定します。
業務内容は求人情報の原文のまま抽出されます — 要約やパラフレーズではありません。雇用主が職務をどのように記述しているかを正確に確認し、履歴書のバレットポイントでその言葉を反映できます。
応募要件は別途抽出されます：学歴、資格、経験年数、具体的な応募条件。求人票に明示されていない限り、AIは一般的な学歴を追加しません。
3つのリストを取得したら、履歴書ビルダーのキーワードターゲティング機能を使って、雇用主が求める用語を自然に組み込んだバレットポイントを生成しましょう。
4ステップでキーワードを抽出
求人情報を貼り付け
求人票から求人情報全体をコピーし、分析セクションに貼り付けます。AIはあらゆる形式と言語に対応しています。
AIが3つのリストを抽出
AIがテキストを分析し、3つの整理されたリストを出力：キーワード（スキル、ツール、テクノロジー）、業務内容（原文）、応募要件（資格）。
履歴書のギャップを特定
抽出されたキーワードと現在の履歴書を比較。ATS互換性のために追加すべき不足用語を見つけます。
キーワードを履歴書に追加
抽出されたキーワードと業務内容を履歴書ビルダーのAIカスタマイズ機能で使用し、適切な用語を自然に組み込んだターゲットバレットポイントを生成します。
キーワードジェネレーター — よくある質問
採用担当者からの返信が42%増加
履歴書をカスタマイズし、データに基づいたキーワードで適性をアピール。すべての応募をひとつのダッシュボードで管理できます。
認定ライター監修の職種別箇条書きとサマリーをすぐに活用できます。
求人情報にマッチさせ、適合スコアをリアルタイムで確認できます。
カラー、フォント、余白を調整して、あなたらしい応募書類に仕上げましょう。