TEAM ACTION REPORT

ご提案から、動く実物まで。
今日1日でここまで走りました。

Green求人から職種別バナー構成を自動生成する仕組み。
設計→提案書→スクレイピング→AI原稿生成→スプシ自動書き込みまで、
実働ベースで一気通貫で動かしたレポートです。

レポート日2026.04.19 所要約5時間 動かした成果物7点
7本
Deliverables
3職種
Sample Jobs
9案
Copy Variants
3秒
API Write Time
00 / Before & After

毎週この手間が、こうなります。

これは「技術的に何ができるか」ではなく「あなたの毎週の作業がどう変わるか」の話です。
1職種あたり・実運用20職種あたり、それぞれで比較してみました。

BEFORE

いまの作業（1職種あたり）

Green求人URLをブラウザで開く該当URLをクリックして、読み込みを待つ
0:30
求人本文を読んで、要点を頭で整理仕事内容・魅力・ターゲット像を掴む
3:00
年収・勤務地・特徴をコピペスプシの該当セルに貼り付け
1:30
バナーコピー案をゼロから考えるメイン／サブ／3案目をひねり出す
10:00
テイスト指示・挿入テキストを書くデザイナーに伝わる粒度まで言語化
2:30
スプシに手貼り整形列幅・折り返し・ブロック区切り
1:30
1職種あたり合計 約19分
AFTER

うちが入ると（1職種あたり）

求人URLを1本チャットに貼るそれだけ。面倒な整形ナシ
0:10
AIが自動で巡回・抽出職種・年収・勤務地・売り・ペルソナまで構造化
0:15
バナーコピー3案を自動生成テイスト指示・挿入テキストもセット
0:30
いつものスプシに自動書き込み本物フォーマット準拠・書式も整形済み
0:05
あなたはサッと見て、◯×つけるだけ気に入らない案だけ書き直しを指示
1:00
その間、あなたは別の仕事 / 休憩処理は裏で回ってる
—
1職種あたり合計 約2分
◆ 週次の職種数でスケールすると
職種 5本 / 週
約95分 → 約10分
毎週1時間25分が自由に
職種 20本 / 週
約6時間20分 → 約40分
毎週 5時間40分 が自由に
職種 40本 / 週
約12時間40分 → 約1時間20分
丸1営業日が戻ってくる
01 / Timeline

今日動いたこと、時系列で。

案件の種を受け取ってから、動くデモが立ち上がるまでを時系列で。 各ステップで実物（ドキュメント・HTML・スプシ）を残してあります。

STEP 01 — HEARING
案件ヒアリング ＆ INBOX登録
友達経由で「Green求人広告のバナー制作運用、自動化できる？」の相談を受領。内容を整理して、タスク管理DBに案件の種として登録。
  • 発注背景・現状フロー・ボトルネックを整理
  • 案件タスクID t098 発番
STEP 02 — REQUIREMENTS
参考スプシ調査 ＆ 要件定義v0.1
既存の静止画構成スプシのフォーマットをAPI経由で取得して構造解析。ゴール・As-Is/To-Be業務フロー・提供スコープ3段階・技術スタック・未確定ヒアリング項目7つまで落とし込んだ要件定義書を作成。
  • 既存フォーマット：週次1シート／職種×サイズ×文言共有
  • 提供スコープ：Phase 0無料デモ → Phase 1月額 → Phase 2完全代替
STEP 03 — PROPOSAL
ご提案図解HTML制作 ＆ GitHub Pages公開
要件定義を元に、1枚で全体像が伝わる提案図解をHTMLで制作。As-Is/To-Be比較・裏側4ステップ・チーム体制・3段階プラン・次の一歩を構成。GitHub Pagesにデプロイして共有URL化。
  • 読み物として3分で完読できる設計
  • 共有URLですぐ先方にも送れる形
提案図解を開く
STEP 04 — SCRAPING
Green求人ページ3本を自動取得
Green.co.jp の求人検索ページから多様性のある3職種（エンジニア／デザイナー／営業）をピックアップ。ブラウザ自動操作で各求人ページを巡回し、ページ内部のデータ構造からすべての求人情報を構造化抽出。
  • ログラス／アプリケーション基盤エンジニア（750-2000万）
  • グッドパッチ／UI/UXデザイナー（420-1200万・フルリモート）
  • カカクコム／食べログ アカウントセールス（600-740万）
STEP 05 — COPYWRITING
AIで職種別バナーコピー3案を生成
各求人の「売り」「ターゲット人物像」をAIが読み解き、職種ごとにメイン／サブ／3案目のバナーコピーを生成。トーン（硬派・柔らかめ・モダン等）のテイスト指示と挿入テキストもセットで出力。合計9バナー分の構成案が約3分で揃った。
  • 各職種 × コピー3案 × テイスト指示 × 挿入テキスト
  • 年収・特徴・ペルソナも自動で引き込み
STEP 06 — SHEETS API
Google Sheets APIで実スプシに自動書き込み
生成した3職種×9コピー案を、Google Sheets APIで実スプシに書き込み。本物の運用スプシはDrive APIで自分のドライブにコピーして権限確保→新規シート追加→本物フォーマット準拠でデータ流し込み→書式整形（ヘッダ色・折り返し・列幅）まで一気通貫。
  • 処理時間：約3秒
  • 本物フォーマット（職種×①〜⑦コピー×メイン/サブ/コピー3）準拠
生成済みスプシを開く
02 / Deliverables

出来上がったもの、全部あります。

「動く実物」が揃っている状態でこのレポートを書いてます。
すべてこの場でお見せできる成果物です。

DOC

要件定義書 v0.1

案件背景・As-Is/To-Be・3段階提供スコープ・技術スタック・ヒアリング事項までまとめた設計ドキュメント。

HTML

ご提案図解（Web公開済み）

1枚で全体像を共有できる提案資料。スマホでもPCでも読める。GitHub Pagesに公開済み。

okemonogatari-hash.github.io/.../green-banner-automation.html
DOC

サンプル納品レポート（MD）

3職種×コピー3案×テイスト指示×ターゲット人物像を、1画面で見通せる形でまとめたサンプル納品物。

CSV

サンプル納品 fantas様形式（CSV）

既存スプシへ直接貼り付けられる形のCSVアウトプット。デザイナー連携まで現状フローを変えずに接続可能。

API

Google Sheets 自動書き込みスクリプト

OAuth→新規スプシ作成／既存コピー→シート追加→データ流し込み→書式整形まで一気通貫で動かすPythonスクリプト。

SHEET

本物フォーマット準拠サンプルスプシ

アトラエGreen運用スプシをDrive APIでコピーして、新規サンプルシートを追加。実物のフォーマットのまま3職種分が生成済み。

docs.google.com/spreadsheets/d/.../edit
03 / Tech Stack

裏側で動いている4つの工程。

魔法ではなく、それぞれの工程に向いた道具を組み合わせているだけ。
各工程がちゃんと動くことは、今日この場で実証済みです。

01
求人ページ取得
Playwright

Green求人URLを自動で巡回

02
構造化抽出
Claude + Groq

職種・年収・売り・ペルソナを分解

03
コピー生成
Claude

メイン／サブ／3案目のコピーを生成

04
スプシ書き込み
Sheets API + Drive API

コピー→新規シート→データ流し込み

04 / Team

動いた4人の役割。

小さなチームですが、役割分担ははっきりしています。 ご連絡は窓口1人へ、中では全員動いている体制。

CEO
窓口・進捗管理

案件全体の方向性・納期・優先度を管理

CSO
案件設計・見積

要件整理・提供スコープ・料金設計

CDO
技術実装

API・スクレイピング・書き込み実装

DESIGN
提案資料・図解

社内外に共有する資料の可視化

04.5 / AI Advantages

AIが入るから、ここまでやれる。

単に「速くなる」だけじゃないんです。人手では見えてなかった・手が回らなかった領域に手が届くようになる。
今日の実働でも、いくつも「あ、これAIじゃないと拾えないな」という発見がありました。

💡
推しポイントは「時間短縮」の先。 AIが読み込む情報量と角度が圧倒的に多いので、 コピーの質・ターゲット精度・競合比較の深さが上がります。 結果、同じ予算でも広告の反応が変わる可能性が高いです。
①「どんな人が来てほしいか」が
求人本文から自動で見える
必須スキル・歓迎スキル・企業文化・求める人物像を横断分析して、バナーが刺さる人物像（ペルソナ）を具体化。人間が感覚で決めていた部分に、データで裏打ちが入ります。
今日の実例（ログラス） 「Web系バックエンド5年以上、技術で事業成長にコミットしたい、技術的負債がない環境でゼロベースにアーキテクチャ設計したい人」── ここまで具体化。バナーのトーン選定が迷わなくなる。
② 職種のトーンに合わせて
コピーの「引き出し」が広がる
1つの求人から、硬派・柔らか・モダンなど複数トーンを即座に生成。A/B/Cテストの素材を迷わず揃えられます。反応が悪い案はサッと差し替え、当たった案は型として残せる。
今日の実例（UI/UXデザイナー） 「"なぜ"からデザインする。」（上質タイポ）／「事業の可能性を広げる。」（ペール手描き）／「越境するデザイナー、募集。」（モノトーン＋ビビッド）── 同一求人で3トーン。
③ 求人の「売り」を
一瞬で構造化して引き抜く
長い求人本文の中から「数字で語れる訴求ポイント」を抜き出して、バナーに直接使える形に整形。人間だと読み飛ばしがちな企業概要・資金調達情報まで拾います。
今日の実例（食べログ） 「月間1億人」「The Tabelog Award」「百名店」「第二創業期」「PR×予約×モバイルオーダー×求人×仕入れ」── バナーで数字と文脈が語れる素材がそのまま揃う。
④ 職種が増えても
処理時間がほぼ変わらない
人手だと職種数×所要時間で線形に膨らむ作業も、AIは並列処理。週次の職種が5→20→40と増えても、回収時間はほぼ変わらず。「今週は量が多いから残業」が消えます。
今日の実例 3職種をほぼ同時に処理。20職種なら手作業6時間強 → AIで40分。繁忙期にもスケールで負けない構造。
⑤ ナレッジがデータとして
蓄積されていく
週次の全コピー案・職種情報・生成ログをデータとして残せます。「あの職種で当たったコピーのパターン」を次の案件にも応用可能。属人化していた"経験"が資産になる。
見込める効果 3ヶ月運用すれば、過去コピーのライブラリが100件超に。「この職種はこのトーン」のベストプラクティスが自然に貯まる。
⑥ 競合求人の自動リサーチに
拡張できる
同職種の他社求人を自動で拾って「他社はこう訴求／うちはこう差別化」までリサーチ拡張可能。クライアント提案時の"厚み"が一段増えます。Phase 2での拡張オプション。
拡張で可能になること 年収レンジ平均・リモート可比率・必須スキル頻出度・訴求キーワード傾向 ── バナーと求人広告の両方に使える競合マップが自動で出せる。
◆ AIが入ると、こんな効果が見込めます
×2〜3倍
対応可能求人数／週
×3倍
コピー案のバリエーション
週5h＋
生まれる自由時間
A/B可
テスト前提で回せる運用

※ 数字は今日の3職種実働データと、仮に週20職種で回した場合の試算ベースです。実案件の実測は無料デモのタイミングで合わせていきます。

05 / Proof

いちばんお伝えしたいこと。

この提案は 「できます」 ではなく、
「もう動いてます」 の段階です。

求人URLを受け取ってから、職種別バナー構成スプシが埋まるまでの一連のパイプラインを、 今日この場で実際に動かしました。Phase 0の無料デモは、この仕組みをあなたの求人1本で回すだけです。

ご提案の詳細を見る 生成済みスプシを見る
06 / Next Step

次の一歩。

ここまでお見せした上で、話を前に進めるとしたら、こんな順番を想定しています。

01
30分ヒアリング

現状の業務量／納品フォーマット／求人媒体／バナー画像生成の範囲を共有いただく回。

02
実求人で無料デモ

実際の運用案件の求人URLを1本いただいて、フル自動でアウトプットをお渡し。

03
週次運用スタート

アウトプットに納得いただけたら、契約書＋Phase 1（週次バッチ）で運用開始。