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人事・採用中級

面接質問リスト生成

職種・評価したいコンピテンシーを設定すると、構造化面接に使える質問リストをSTARメソッドに沿って生成します。

2件の成功事例
1,687回使用
ChatGPTClaude

変数に値を入力する

入力した値がプロンプト本文にリアルタイムで反映されます。

{{職種}}

採用職種

{{面接回数}}

何次面接か

{{コンピテンシー}}

評価したい能力・資質(箇条書き)

{{経験年数}}

候補者の想定経験年数

{{現職}}

候補者の現職(分かる場合)

{{時間}}

面接の総時間(分)

{{質問時間}}

質問に使える時間(分)

プロンプト本文

あなたは採用のエキスパートです。{{職種}}{{面接回数}}次面接で使う構造化面接の質問リストを作成してください。

## 評価したいコンピテンシー
{{コンピテンシー}}

## 候補者のバックグラウンド
- 想定経験年数: {{経験年数}}年
- 現職: {{現職}}

## 制約
- 面接時間: {{時間}}分(質問に使える時間: {{質問時間}}分)
- NGワード(避けるべき質問): 年齢・婚姻状況・宗教・家族構成に関わるもの

## 出力形式
各コンピテンシーにつき:
1. メイン質問(STARメソッドで深掘りしやすいもの)
2. 深掘りサブ質問(2問)
3. 理想的な回答の要素(面接官メモ用)

使い方のヒント

  • コンピテンシーは3〜4個に絞るとちょうど良い量の質問が生成される
  • 「理想的な回答の要素」を評価シートに転記すると採用基準が属人化しなくなる

成功事例レビュー2件)

採用マネージャー|テクノロジー
Claude
成果・気づき

面接の質が標準化され、評価の一貫性が向上。面接官ごとのばらつきが激減し、採用後のミスマッチが減った。

カスタマイズした点

「理想的な回答の要素」を5段階評価ルーブリックに展開するよう追記した

2024-12-12
事業部マネージャー|製造業
ChatGPT
成果・気づき

採用担当ではないが面接を任されたとき、このリストで安心して臨めた。特に深掘りサブ質問が使いやすかった。

カスタマイズした点

特になし

2024-12-20

派生プロンプト0件)

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