中立性宣言（広告開示）

本記事には、転職サイト（リクナビNEXT・doda・Greenなど）への紹介リンクが含まれています。リンク経由でご登録いただくと、運営に紹介料が入る場合があります。ただし、紹介有無に関わらず実体験データと公開情報に基づいて中立に評価しています。

冒頭結論（3行サマリ）

結論から3行でお伝えします。

  1. 転職サイトの検索でピンとくる求人が出ないのは、媒体の問題ではなくキーワードの設計の問題です
  2. キーワードを「職種×業界×AI能力」の3層に分解し、ChatGPTに15個の組み合わせを生成させると、自分では思いつかなかった求人が拾えます
  3. 同じキーワードでも媒体ごとに効き方が違うため、媒体別の書き換えプロンプトもセットで使うのが正解です

3つの転職サイトに登録したのにピンとくる求人が10件も出ない方へ

3つの転職サイトに登録したのに、ピンとくる求人が10件もヒットしない。スマホで毎日スクロールしている20〜30代の方へ。

止まっている原因は、検索キーワードの設計です。 媒体は変えても、入れる言葉が同じだと、結果は変わりません。

リクルートワークス研究所「求職者の検索行動 2025」によれば、登録媒体での平均検索回数は1週間あたり12.4回。1ヶ月で約50回検索するのに、ヒットする求人は10件未満という方が約3割いる調査結果でした。

ここで効くのが、職種・業界・AI能力の3層でキーワードを分解する考え方です。ChatGPTに3層構造で投げると、自分では思いつかなかった組み合わせが15個出てきます。所要時間は5分。

この記事では、職種別の3層KW生成プロンプトと、媒体ごとの書き換え方を公開します。

3層キーワード設計の考え方（主軸×業界×AI能力）

検索キーワードは、次の3層で考えます。

層内容例
第1層：主軸KW職種名・専門領域法人営業／プロダクトマネジャー／データアナリスト
第2層：業界補正KW業界・事業形態SaaS／製造業／ヘルスケア／コンサル
第3層：AI能力KW業務でのAI活用実態生成AI業務統合／LLM活用／ChatGPT業務効率化

3層を組み合わせると、たとえば「法人営業 SaaS 生成AI業務統合」のような複合KWが生まれます。この複合KWで検索すると、汎用「営業」KWとは異なる、自分の経験に近い求人が浮かび上がります。

3層化のメリットは、検索精度の向上だけではありません。応募時のレジュメ自己PR欄も、同じ3層を意識して書くと、媒体側のマッチング・アルゴリズムに引っかかりやすくなります（詳しくは 採用媒体9社徹底比較ハブ のY-1を参照）。

営業・マーケター向け5プロンプト

ここから職種別の具体プロンプトに入ります。最初は営業・マーケター系の5職種。

法人営業（新規開拓・SaaS／製造業）

あなたは転職市場の検索キーワード設計の専門家です。
以下の私の職務情報をもとに、転職サイトの検索フリーワードに入れるキーワードを3層で設計してください。

【職務情報】
- 主軸：法人営業（新規開拓中心・在籍5年）
- 業界経験：SaaS・製造業
- AI関連実績：ChatGPTを使った商談メモ要約・提案書下書き

【出力フォーマット】
- 第1層（主軸KW）：3個
- 第2層（業界補正KW）：3個
- 第3層（AI能力KW）：3個
- 推奨組み合わせ：5個（複合KW・媒体検索向け）

インサイドセールス（IS）

（同フォーマット）
- 主軸：インサイドセールス（在籍3年・SaaS）
- AI関連実績：ChatGPTでのコール台本生成・Apollo自動化

カスタマーサクセス（CS）

（同フォーマット）
- 主軸：カスタマーサクセス（在籍4年・SaaS）
- AI関連実績：ヘルススコア自動化・LLMでのFAQ要約

デジタルマーケター

（同フォーマット）
- 主軸：デジタルマーケティング（Web広告／コンテンツ）
- AI関連実績：ChatGPTでの広告コピー生成・記事構成支援

コンテンツマーケター

（同フォーマット）
- 主軸：コンテンツマーケティング（BtoB SaaS）
- AI関連実績：ChatGPT・Claudeでの構成案生成・編集効率化

CTA：これらのキーワードを試す媒体はリクナビNEXTとdodaが営業・マーケ職に強い構造です。Greenでもエンジニア寄りの企業のマーケ求人が拾えます。

エンジニア・PM・データ分析向け5プロンプト

技術職向け5プロンプト。Green・Findy・paizaなどIT特化媒体で効くKWに重点を置きます。

バックエンドエンジニア

（同フォーマット）
- 主軸：バックエンドエンジニア（Python・Go・5年）
- AI関連実績：LangChain実装・RAG構築・OpenAI API統合

フロントエンドエンジニア

（同フォーマット）
- 主軸：フロントエンドエンジニア（React・TypeScript・4年）
- AI関連実績：ChatGPT API組み込み・Embeddings UI実装

プロダクトマネジャー（PM）

（同フォーマット）
- 主軸：プロダクトマネジャー（B2B SaaS・3年）
- AI関連実績：AI機能のロードマップ策定・PoCのリード

データサイエンティスト

（同フォーマット）
- 主軸：データサイエンティスト（5年・Python）
- AI関連実績：LLMファインチューニング・RAG精度評価

データアナリスト

（同フォーマット）
- 主軸：データアナリスト（事業会社・3年）
- AI関連実績：ChatGPTでのSQL生成支援・BIダッシュボード自動化

CTA：技術職はGreenが強く、特にAI実績タグが整っています。データ分析職はdodaの特集機能でも拾えます。

人事・経理・コンサル・経営企画・デザイナー向け5プロンプト

最後に、横断的によく検索される5職種。

人事（採用・組織開発）

（同フォーマット）
- 主軸：人事（採用責任者・3年）
- AI関連実績：ChatGPTでの応募者スクリーニング支援・職務要約添削自動化

経理・財務

（同フォーマット）
- 主軸：経理（連結決算・5年）
- AI関連実績：ChatGPTでの仕訳推定・月次レポート自動化

コンサルタント（戦略・IT）

（同フォーマット）
- 主軸：戦略コンサル（マネジャー・5年）
- AI関連実績：生成AI導入提案・クライアントAI戦略策定

経営企画

（同フォーマット）
- 主軸：経営企画（事業戦略・4年）
- AI関連実績：AI活用ROI試算・全社AI戦略ドラフト

デザイナー（UI／UX）

（同フォーマット）
- 主軸：UI/UXデザイナー（事業会社・5年）
- AI関連実績：Figma AI機能・MidjourneyでのプロトタイプUI素材生成

合計15職種のプロンプトが揃いました。ご自身に該当しない職種でも、上記フォーマットに沿って職務情報を書き換えると、同じ構造でChatGPTに3層KWを生成させられます。

媒体ごとに効くキーワードの違い

同じ3層KWでも、媒体ごとに効き方が変わります。

媒体フリーワードの仕様効きやすいKW傾向補足
リクナビNEXTAND検索基本（半角スペース区切り）職種名＋業界が強い／AI能力KWは効きが弱い「グッドポイント診断」のタグも併用
dodaAND／OR両対応・特集機能あり特集（DX推進・生成AI など）との組み合わせで強い特集と職種フリーワードの併用が最強
Greenタグ＋フリーワード技術スタック名・AI実装名が強いLangChain／RAG／LLM など具体名で拾いやすい
ビズリーチスキルタグ＋フリーワードスキルタグの上位3つが検索順位に影響「生成AI」「LLM活用」を上位タグに
Indeedフリーワード一発複合KWの順序が結果を大きく変える主軸KW→業界補正→AI能力の順で並べる

媒体別に書き換えるプロンプトは次の通り。

あなたは転職媒体の検索キーワード最適化の専門家です。
以下の3層KWを、各媒体（リクナビNEXT／doda／Green／ビズリーチ／Indeed）の検索仕様に合わせて書き換えてください。

【3層KW】
- 第1層（主軸KW）：【ここに前段の出力を貼る】
- 第2層（業界補正KW）：【貼る】
- 第3層（AI能力KW）：【貼る】

【出力フォーマット】
- 各媒体ごとに「最適な検索クエリ（5パターン）」を提示
- 各媒体の検索仕様（AND/OR・タグ・フリーワード）の特性を踏まえる

詳細は Indeedの400万件からAI関連求人を絞り込むChatGPT検索術（Y-15・第4波で公開予定）でも具体例を扱います。

検索結果が多すぎる／少なすぎる時の調整プロンプト

3層KWで検索しても、まだヒット数が多すぎる／少なすぎる場合があります。それぞれの調整プロンプトを置きます。

ヒット数が多すぎる場合（500件以上ヒット）

転職サイト「【媒体名】」で検索して【ヒット件数】件出ました。
これを「自分が本気で応募したい上位30件」に絞るための、追加の検索キーワード（除外含む）を3パターン提示してください。

【私の希望条件】
- 年収レンジ：【】
- 勤務地：【】
- 企業規模：【スタートアップ／中堅／大手 から1つ】
- 譲れない条件：【リモート可／週3出社まで など】

ヒット数が少なすぎる場合（10件未満）

転職サイト「【媒体名】」で検索して【ヒット件数】件しか出ませんでした。
範囲を広げるための、拡張キーワードを3パターン提示してください。

【現在の検索KW】
- 【3層KW全部を貼る】

【出力フォーマット】
- 「ほぼ同義の代替KW」3つ
- 「隣接職種に広げるKW」3つ
- 「業界を1段広げるKW」3つ

絞り込んだ後の応募候補は、求人票の中身をClaudeに評価させる手順で優先順位をつけます（詳細は Claudeに求人票を読ませて適合度を10点満点で採点・Y-12・第2波で公開予定）。

よくある失敗3パターン

失敗1：固有KW（社名や商品名）に頼る

「マイクロソフト Copilot」のような固有名詞検索は、求人票本文に同じ単語が入っていないと外れます。固有名詞は補助で使い、主軸は職種＋業界の汎用KWに置く運用が正解です。

失敗2：媒体内のフィルタを使わずフリーワード一発で勝負

dodaやGreenには「特集」「業種フィルタ」「年収レンジ」などの絞り込み機能があります。これを使わずフリーワード一発で検索すると、ヒット数が多すぎて選びきれません。詳細は 採用媒体9社徹底比較ハブ（Y-1）でも触れます。

失敗3：AI能力KWを入れず汎用検索のまま

2026年の求人票には「生成AI活用」「LLM導入」「DX推進」のキーワードが急増しています。AI能力KWを第3層に入れないと、AI活用前提のポジションが拾えません。レジュメ側もAI能力を訴求しないと、書類選考で差別化できません（参考：リクナビNEXTのレジュメをChatGPTで磨く5ステップ・Y-2・第1波で公開予定）。

次のアクション

ここまで読んでくださってありがとうございます。今日から動かせる3つのアクションを置きます。

  1. 15プロンプトのうち、あなたの職種に近いものを1つ選んでChatGPTに投げる → 3層KWが出てくる
  2. その3層KWで、まだ登録していない転職サイトに1つ登録して検索する → リクナビNEXT・doda・Green のうち1社
  3. 検索結果が30件以上出たら、Claudeで求人票を点数化して上位10件に絞る → Claudeに求人票を読ませて適合度を10点満点で採点（Y-12・第2波で公開予定）

この記事が参考になったら♡を押していただけると、次の記事の励みになります。

15プロンプトのうち、どれが一番自分の職種にフィットしたか、よろしければコメントで教えてください。次の記事のテーマ選定に活かします。

関連記事