法務・広報チェックで止まらない採用記事の書き方

採用記事には法務・広報のチェックが必要です。給与や労働時間、福利厚生の記述には制約があり、表現を間違えると差し戻されます。チェック担当者は本業が別にあるため、何度も戻すと協力が得られなくなります。

この記事では、社内チェックで止まらない採用記事を、ChatGPTを使って設計する手順を説明します。

なぜ社内チェックで止まるのか

症状

• 「年収500万円〜」と書いたら、法務から「実際には幅がある」と差し戻された
• 「残業はほとんどありません」と書いたら、広報から「根拠が不明」と指摘された
• フレックス制度を「自由な働き方」と書いたら、「誤解を招く」と修正された

原因

第1層：制約のある記述を特定していない

給与・労働時間・福利厚生・休暇制度は、労働条件の明示に関わるため、法務チェックが必要です。一方、社員の感想や業務内容の説明は、広報チェックで済みます。どの記述がどのチェックを必要とするか、書く前に仕分けていないと、全部を一度に出して全部戻ってきます。

第2層：チェック担当者の判断基準がわからない

法務は「労働基準法に抵触しないか」「求人票と矛盾しないか」を見ます。広報は「ブランドイメージと合っているか」「他の広報物と表現が揃っているか」を見ます。この判断基準を知らないまま書くと、「なぜダメなのか」がわからず、同じ指摘を繰り返します。

第3層：チェック担当者の工数を把握していない

法務担当は契約書の確認が本業で、採用記事のチェックは月に1〜2本が限界です。広報担当はプレスリリースや取材対応が優先で、記事チェックは隙間時間です。「今週中に確認してほしい」と出しても、他の業務で埋まっていれば後回しになります。

ChatGPTで社内協力を得やすい記事を設計する手順

ここからは、ChatGPTを使って社内チェックを通しやすい採用記事を作る手順を説明します。

ステップ1：記述を3種類に分類する

まず、記事に書く内容を「法務チェック必須」「広報チェック必須」「チェック不要」の3つに分けます。ChatGPTに次のように入力します。

私は採用サイトの記事を書いています。次の記述を3つに分類してください。

# 記述内容
1. 「年収は400万円〜600万円です」
2. 「社員の田中さんは、入社3年目でリーダーを任されています」
3. 「当社の福利厚生には、住宅補助と資格取得支援があります」
4. 「残業は月平均10時間程度です」
5. 「オフィスは駅から徒歩5分で、カフェスペースがあります」
6. 「フレックスタイム制を導入しており、コアタイムは11時〜15時です」

# 分類基準
- 法務チェック必須：給与、労働時間、福利厚生、休暇制度など、労働条件に関わる記述
- 広報チェック必須：会社のブランドイメージに関わる記述（「業界トップ」「最先端」など）
- チェック不要：社員の感想、業務内容の客観的な説明、オフィス環境の事実

それぞれに分類してください。

ChatGPTは、「1,3,4,6は法務チェック必須」「2,5はチェック不要」のように分類してくれます。この分類により、どの部分を先にチェックに出すべきかが明確になります。

ステップ2：過去の差し戻し事例を整理する

次に、過去に差し戻された記述を整理し、どの表現がNGだったかをパターン化します。

次の差し戻し事例から、NGパターンを抽出してください。

# 差し戻し事例
1. 「年収500万円〜」→「実際には経験により400万円〜700万円の幅がある」と指摘された
2. 「残業はほとんどありません」→「根拠となる実績値を示すこと」と指摘された
3. 「自由な働き方ができます」→「フレックスタイム制と明記し、コアタイムを書くこと」と指摘された
4. 「業界最高水準の福利厚生」→「最高水準という表現は根拠不明。具体的な制度名を列挙すること」と指摘された

それぞれのNGパターンを「◯◯と書くと、△△という理由で差し戻される」の形でまとめてください。

ChatGPTは、「曖昧な範囲表記は差し戻される」「主観的な評価（ほとんど、自由、最高）は根拠を求められる」といったパターンを抽出してくれます。

ステップ3：構成段階で制約を反映する

記事を書く前に、構成段階で法務・広報チェックが必要な箇所を明示します。

次の記事構成に、チェックが必要な箇所を注釈してください。

# 記事タイトル
「エンジニア職の働き方：フレックス制度と在宅勤務の実態」

# 構成案
1. 導入：エンジニア職の1日の流れ
2. フレックスタイム制の説明（コアタイム、始業・終業の選択肢）
3. 在宅勤務の利用実績（週○日在宅が平均）
4. 社員インタビュー：実際の働き方の感想
5. 給与・評価制度：年収レンジと昇給の仕組み

各セクションに「法務チェック必須」「広報チェック推奨」「チェック不要」のラベルを付けてください。

ChatGPTは、「2,3,5は法務チェック必須」「4は広報チェック推奨」「1はチェック不要」のようにラベルを付けてくれます。これにより、どのセクションを先に確認に出すべきかが決まります。

ステップ4：制約のある箇所を先に確認する

法務チェックが必要な箇所だけを先に書き、確認を取ります。ChatGPTに下書きを作らせます。

次の情報を元に、法務チェック用の下書きを作ってください。

# セクション
「給与・評価制度：年収レンジと昇給の仕組み」

# 盛り込む情報
- 年収レンジ：400万円〜700万円（経験・スキルにより決定）
- 昇給：年1回（4月）、評価に基づき5〜15%
- 賞与：年2回（6月、12月）、業績により変動

# 制約
- 求人票に記載している年収レンジと一致させること
- 「必ず◯%昇給」のような断定表現は使わないこと
- 賞与は「支給実績あり」と書き、金額は明示しないこと

この制約を守った文章を作ってください。

ChatGPTは、制約を守った下書きを生成します。この段階で法務に確認を取れば、記事全体を書いてから戻されるリスクがなくなります。

ステップ5：確認済みの箇所を本文に組み込む

法務チェックが通った箇所を本文に組み込み、残りの部分を書きます。

次の確認済みテキストを、記事全体の中に組み込んでください。

# 確認済み（法務チェック通過）
「当社エンジニア職の年収は、経験・スキルに応じて400万円〜700万円です。昇給は年1回（4月）実施され、評価に基づき5〜15%の範囲で決定されます。賞与は年2回（6月、12月）支給しており、業績により変動します。」

# 記事全体の構成
1. 導入
2. フレックスタイム制の説明
3. 在宅勤務の利用実績
4. 社員インタビュー
5. **給与・評価制度（ここに確認済みテキストを入れる）**

確認済みテキストを5に配置し、前後の文章を自然に繋いでください。

ChatGPTは、確認済みの箇所を変更せずに本文に組み込み、前後の接続を調整してくれます。

ステップ6：チェックリストを作る

最後に、次回以降の記事で使えるチェックリストを作ります。

これまでの差し戻し事例とOKだった表現から、採用記事のチェックリストを作ってください。

# 差し戻されたNG表現
- 「年収500万円〜」（実際の範囲を明示していない）
- 「残業はほとんどありません」（根拠不明）
- 「自由な働き方」（制度名を明記していない）

# OKだった表現
- 「年収400万円〜700万円（経験・スキルにより決定）」
- 「2023年度の平均残業時間は月10.5時間でした」
- 「フレックスタイム制（コアタイム11時〜15時）」

法務チェックを通すための5項目のチェックリストを作ってください。

ChatGPTは、「給与は求人票と一致する範囲を書く」「労働時間は実績値を示す」「制度名を正確に記載する」といったチェックリストを生成します。次回からは、このリストを見ながら書けば差し戻しが減ります。

ChatGPTでは解決できないこと

求人票や就業規則の内容確認

ChatGPTは、入力された情報から文章を生成できますが、求人票に何が書いてあるか、就業規則でどう定義されているかは確認できません。記事を書く前に、自分で求人票と就業規則を見て、記載内容を確認する必要があります。

社内の表現ガイドラインの把握

広報チェックの基準は、会社ごとに異なります。「当社」と「弊社」のどちらを使うか、「社員」と「メンバー」のどちらが推奨されるかは、ChatGPTは判断できません。社内の表現ガイドラインがあれば、事前に確認します。

チェック担当者との調整

法務担当が今週は対応できない、広報担当が別の案件で手一杯、といった状況は、ChatGPTには見えません。チェックを依頼する前に、担当者のスケジュールを確認し、余裕のあるタイミングで依頼する調整は人間が行います。

sonataでできること

sonataは、採用記事の制作を支援するAIツールです。法務・広報チェックが必要な箇所を自動で判定し、制約を守った文章を生成できます。

社内協力を得るには、「何度も戻さない」ことが重要です。sonataを使うと、過去の差し戻し事例を学習し、NG表現を避けた下書きを最初から作れます。これにより、法務・広報チェックの回数が1回で済み、担当者の工数を減らせます。

チェック担当者の時間は限られています。sonataは、その時間を無駄にしない記事を作ることで、社内協力を持続可能にします。