Qwenは、履歴書、PPT、データクリーニングを、再現可能なAIワークフローに統合しました

跡形もなく消えてしまう履歴書、真っ白な報告書を見つめるという頭痛の種、そして乱雑な売上表による混乱――これらはビジネスパーソンにとって日常的なストレス要因です。昨日、Qwenアプリは武漢で、こうした状況への対処法をライブで実演しました。

武漢市人力資源・社会保障局の指導のもと、Qwen APPと「武漢Release」が主催したこのAIを活用した就職活動ワークショップは、単なる理論の解説にとどまりませんでした。会場に集まった求職者や新卒者を対象に、AIを活用して「履歴書の診断」「ビジネスレポートの作成」「売上表の分析」という3つの実践的な課題を、段階を追って解説しました。 その目的は、単に文章を書き足すのではなく、未完成の素材を洗練された文書へと変えることでした。Qwen APPのプロダクトマネージャーである金士興氏は、AIを活用した文書作成の価値をこのように説明し、セッションの基調を打ち出しました。

履歴書の作成において、Qwenは5つの重要なポイントを明確にすることを推奨しています。それは、「すべての資料を提供する」「目標を明示する」「基準を定義する」「範囲を設定する」「編集可能なファイルを依頼する」ことです。多くの人は単に「1段落の執筆を手伝ってほしい」と依頼するだけですが、説得力のある履歴書を作成するには、散在する経験を「素材」として扱う必要があります。 希望する職種の要件を基準とし、そこから逆算して関連する事実を浮き彫りにします。「イベントの企画に参加した」といった曖昧な記述を、背景、行動、結果を含む説得力のあるストーリーに変え、説得力を高めます。

クウェン氏はまた、そのまま使える3ステップのプロンプトテンプレートも紹介しました。最初のステップは純粋な診断です。AIに添付された履歴書を書き直さずに読ませます。その代わりに、求人要項を重要度順にランク付けした7つ以下の核心要件に要約させます。 次に、5つの列からなる比較表を作成します。列は「職務の核心要件」「履歴書内の既存のエビデンス」「エビデンスの強さ」「不足点または未確認情報」「推奨される対応策」です。添付ファイルに記載されていない情報は、憶測や捏造を避けるため、「記載なし」と明記してください。最後に、最も緊急性の高い修正提案を3つ提示します。

2番目のステップは、事実に基づく情報に基づいて書き直すことです。元の履歴書から実際の内容のみを使用し、自己紹介や職務経歴を「行動」「手法」「成果」という構成に書き直します。 各セクションは3～4項目にまとめ、各項目は65漢字以内にしてください。資料にない証拠については「補足要」と明記し、修正後の内容とその事実上の出典を示す比較表を添付して、利用者が確認できるようにしてください。3番目のステップは、書式設定済みのWord形式の履歴書を作成することです。 ファイル名、余白、フォントサイズ、行間、セクション見出しのスタイルについては明確なルールがあります。作成後は、改ページ、フォント、句読点について自己チェックを行う必要があります。

見慣れないファイルの山を渡され、急遽PowerPointプレゼンテーションを作成するよう求められるのも、職場における悪夢の一つです。Qwen APPのプロダクトマネージャーであるJingjing氏は、3ステップの緊急対応策を実演しました。まず、目的とテーマ、発表者と聴衆、参考資料、プレゼンテーション形式という4つの背景要素を明確に説明し、タスクの文脈を確立します。 例えば、短編ドラマのメディア転換に関する調査結果をチームリーダーに報告する場合、核心となる結論（短編ドラマが重要な突破口となる方向性であること）、プランナーの役割、報告がソーシャルメディアへの転換への適合性に焦点を当てている理由、迅速に注目を集める方法、 収益化の道筋を明確にし、さらに15分間のプレゼンテーション用に15枚のスライドという形式も併せて提示します。次に、AIにすべてのファイルを読み込ませ、要約させた上で、発表者の部署の責任範囲や直近のビジネス優先事項に基づいて内容を再構成し、草案を作成させます。 第三に、Qwenの4つのスキルキットを使用して、PPTを微調整し、パーソナライズする。

最も難しいのは、AIを使って乱雑なデータから主要な指標を抽出することです。Jin Shixing氏は、架空の茶店の運営事例を用いて、データの構築、整理、計算、分析、そしてプレゼンテーションに至るまでの全プロセスを解説しました。 未加工の売上明細シートを基に、まず元の表を維持したまま乱雑なデータを整理し、名称の形式を統一した後、数式を入力して売上総利益と売上総利益率を算出します。これにより、事業レビューの基盤が整います。最終的に、486行にわたる乱雑なデータを含む売上表が、明確な結論が示された1枚の分かりやすいPPTページに凝縮されます。

添付された6ステップのデータ分析プロンプトでは、この手法を詳細に解説しています。最初のステップは、分析ワークスペースの設定です。アップロードされたファイルのみを処理し、オンライン情報で補完したり、欠落している事実について推測したりせず、元のデータを保持し、すべての結論が表内のデータと計算方法に遡及できるようにします。 5つのワークブックを作成します。「クリーニング済みデータ」、「データ処理ログ」、「指標の要約」、「ビジネスレポート」、「定義の説明」です。フィルターを設定し、ヘッダーを固定し、書式を統一します。

2番目のステップは、元のデータをクレンジングすることです。3つの店舗と4つのチャネルの別名を統一し、商品名を標準化し、日付をYYYY-MM-DD形式に変換し、 通貨記号やテキスト形式の金額を数値に変換し、完全に重複するレコードを削除し、欠落項目については推測せずに「確認待ち」とマークし、処理前後の行数、各種問題の件数、および確認待ちの件数を出力します。

3番目のステップは、追跡可能な数式を入力することです。静的な結果ではなくExcelの数式を使用して、標準売上高、商品原価、売上総利益、売上総利益率、割引率、1杯あたりの平均売上高、および日付型の指標を算出します。 ゼロ除算や欠損値を慎重に扱い、金額は小数点以下2桁、比率は小数点以下1桁で保持し、指標の定義を定義説明に同時に記録し、総合検証表を生成します。

4番目のステップは、自然言語を用いたビジネス分析を行うことです。店舗、商品、販路、期間ごとに要約し、「どの店舗の規模が最も大きいか」、「売上高が最も高い店舗は売上総利益も最も高いか」、「どの販路が販売量は多いが売上総利益は低いか」、「どの2つの期間が収益に最も貢献しているか」といった質問に答えます。 各結論では、データ、比較対象、および算出根拠を明記し、仮説的なサンプルを長期的な傾向として一般化しないよう注意を促す。

5番目のステップは、1ページのビジネスレポートを作成することです。上部に主要指標を表示し、4つのチャート（店舗別売上高比較、商品別カップ数および粗利益比較、チャネル別粗利益比較、期間別売上高比較）を作成します。各チャートのタイトルは、曖昧な表現ではなく、主な発見を直接的に伝えるものにする必要があります。 各グラフの下には、データから得られた洞察を3つと、行動指針を3つ記載する。第6ステップは、データ監査担当者が最終チェックを行うことである。データクレンジング前後の行数を照合し、すべての集計値が合計と一致しているか、数式がすべてを網羅しているか、パーセンテージの分母に一貫性があるか、グラフが誤解を招くものではないか、結論がデータの範囲を超えているかなどを確認する。 データを直接変更することなく、「チェック項目」「結果」「根拠」「手動での確認が必要な事項」の4列からなるリストを出力してください。