履歴書が沈んでしまった？千問は履歴書の作成、PPTの作成、汚いデータの選別をコピー可能なAIオフィスのラインに分解しました

履歴書を送っても返事がない、レポートを作成するときに空白のドキュメントを見つめて頭を抱える、売り上げ表に乱文が並んでいてどう始めていいか分からない――これらの職場人の日常的な窒息瞬間が、昨日武漢でQwenアプリによって実際に解説された。

このAI就職実戦講座は、武汉市人力资源和社会保障局（武漢市労働・社会保証局）の指導のもと、Qwenアプリと武汉发布が共同主催し、退屈な理論をそのまま繰り返すことはせず、現場の求職者や新卒者とともに、履歴書診断、ビジネスレポート作成、販売表分析の3つのタスクをAIを使って段階的に実行した。資料をファイルにするのではなく、ただいくつかの文章を追加するだけではない、これはQwenアプリの製品責任者金師興がAI文書の価値と考える点であり、この講座の全体的なテーマとなった。

履歴書を書くことに関して、Qwenが提示する方法はまず5つのことを明確にする：すべての資料を提供し、目標を説明し、基準を定義し、範囲を明確にし、最終的に編集可能なファイルを取得すること。多くの人が「ちょっと文章を作って」と言うが、本当に良い履歴書を作るには、散らかった経験を元の資料として扱う必要がある。ターゲットポジションの要件を基準にして、逆に必要な事実経験を強化し、あるイベントを企画したという平凡な記述を背景、行動、結果を持つ表現にアップグレードすることで、説得力が一変する。

Qwenは現場で三段階のプロンプトを公開し、簡単にコピーできるテンプレートとして使用可能である。第一段階では診断のみを行い、AIに添付ファイルを読み込ませてすぐに書き直さず、まずはポジションの要件を7項目以内の主要な要件に整理して重要度順に並べ、ポジションの主要な要件、履歴書にすでに存在する証拠、証拠の強さ、欠けている情報または確認が必要な情報、提案アクションの5列の対照表を作成する。添付ファイルにない情報はすべて「提供されていない」とマークし、推測や虚構は厳禁であり、最後に最も優先度が高い3つの修正案を提示する。

第二段階では、事実に基づいて指定された通りに再構築する。原始的な履歴書内の真実の内容のみを使用し、自己紹介や仕事経験を行動、方法、結果の構造に変換し、各セクションで3〜4つのポイントを残し、それぞれのポイントは65文字以内に抑える。資料にない証拠は「補完が必要」とマークし、修正内容と事実ソースの対照表を添えて本人に検証させる。第三段階でようやく、フォーマットが整ったWord形式の履歴書を生成し、ファイル名、余白、フォントサイズ、行間隔、モジュールタイトルのスタイルなどに明確なルールがあり、生成後にはページ分割、フォント、句読点の自己チェックが求められる。

急に数枚の陌生なファイルを渡され、明日までにPPTを作成しなければならないのは、職場人にとってもう一つの悪夢である。Qwenアプリの製品責任者透鏡は緊急対応の3段階を演示した。第一段階では、タスクの文脈を補完する。具体的には、4つの背景を説明する必要がある：目標とテーマ、プレゼンターと対象、参考資料、プレゼンテーション形式。たとえば、短いドラマの転向調査をチームリーダーに報告する場合、短いドラマが重点突破方向であるという核心的結論、企画者の立場、まとめた報告がなぜSNS転向に適しているのか、どのように迅速に増やすことができるのか、収益化の経路、そして約15ページの15分間のプレゼンテーション形式をすべて明確に説明する必要がある。第二段階では、AIにさまざまなファイルを読み込ませて要約し、スピーカーの部署の役割とチームの最近の業務の重点を考慮しながら、自分の視点からコンテンツの構造を再編し、初期稿を生成する。第三段階では、Qwenの4つのスキルキットを使って微調整し、PPTに個人の特徴を加える。

最も力強いのは、汚れたデータから重要な指標を抽出することである。金師興は仮想の飲料店の運営ケースを使って、この「建、理、算、析、呈」の表形式の方法論を丁寧に示した。原始的な売上明細を入手したら、元の表を保持しつつ、汚れたデータをクリーンし、命名規則を統一し、式を入力して粗利や粗利率などの指標を計算し、業績の振り返りの基礎となる。最終的に、486行の雑多なデータが含まれる売上表は、1ページにまとめられた明確なPPTに変換された。

その他の6段階のデータ分析プロンプトは、この方法論を非常に詳細に分解している。第一段階では分析作業領域を設定し、アップロードされたファイルのみを処理し、ネットワーク接続による補完や、欠損情報の推測はしない。元のデータを保持し、すべての結論はテーブル内のデータと計算口径に遡れなければならない。洗浄済みデータ、データ処理ログ、指標集計、事業報告、口径説明の5つのワークシートを新設し、フィルター機能やヘッダーの固定、統一フォーマットを設定する。

第二段階では、元のデータを洗浄する。3つの店舗と4つのチャネルの別名を統一し、商品名を統一し、日付をYYYY-MM-DDに統一し、通貨記号やテキスト形式の金額を数値に変換し、完全に同一の重複レコードを削除し、欠損項目は「確認が必要」とマークするが、推測はしない。処理前後の行数、各種問題の数、確認が必要な項目を出力する。

第三段階では、追跡可能な式を記入する。Excelの式を用いて標準売上高、商品原価、粗利益、粗利率、割引率、1杯あたりの実際支払い、日付タイプなどの指標を埋め込む。除算処理では、分母がゼロや欠損値の場合に注意し、金額は小数点第2位まで、比率は小数点第1位までにし、指標の定義を口径説明に記載し、全体的な検証表を生成する。

第四段階では、自然言語を用いて経営分析を行う。店舗、製品、チャネル、時間帯ごとに集計し、どの店舗が最大規模で、売上が高いのが常に粗利益も高いかどうか、どのチャネルが規模は大きいが粗利益が低いのか、どの2つの時間帯が最も多くの実際支払いを生み出すのかをそれぞれ説明し、各結論に対してデータ、比較対象、計算根拠を記載し、仮想サンプルを長期的なトレンドとして推論しないように注意する。

第五段階では、1ページの経営報告を生成する。トップには主要指標を表示し、店舗の実際支払い比較、製品の杯数と粗利益比較、チャネルの粗利益比較、時間帯の実際支払い比較の4つのグラフを出力する。各グラフのタイトルは、空泛なタイトルではなく、主要な発見を直接表すようにする。グラフの下には3つのデータ発見と3つの行動提案を記載する。第六段階では、データ審査者として最終的なチェックを行う。洗浄前の行数、各種集計が総計に一致しているか、式がすべてカバーされているか、百分比分母が一致しているか、グラフが誤解を生じる可能性があるか、結論がデータ範囲を超えていないかを確認し、チェック項目、結果、証拠、人工確認が必要な事項の4つのリストを出力し、データ自体は直接修正しない。