LLM-Agent-Resume：LLMを活用したスマートな履歴書スクリーニングシステム
概要
LLM-Agent-Resumeは、大型言語モデル（LLM）を活用して履歴書の自動スクリーニングを実現するシステムです。採用担当者が自然言語で示す求人条件を理解し、PDF形式の履歴書や職務記述書（JD）から必要な情報を抽出。抽出した構造化データを元に、語義的理解と定量的評価を組み合わせたマッチングを行い、多層的に候補者を絞り込むことが可能です。結果として、採用プロセスの効率化と選考の正確性向上に寄与します。さらに、RESTful APIを提供し他システムとの連携もスムーズです。
リポジトリの統計情報
- スター数: 8
- フォーク数: 3
- ウォッチャー数: 8
- コミット数: 7
- ファイル数: 6
- メインの言語: Python
主な特徴
- 自然言語インターフェース：採用担当者の自然言語による求人要件を直接理解可能
- PDF履歴書と職務記述書からの情報抽出：LLMを用いて非構造化文書から構造化データを自動生成
- 多段階フィルタリングとスコアリング：語義的初期選別、硬性条件フィルター、総合スコアによるランキングの漏斗型選考プロセス
- RESTful API提供：他システムやフロントエンドとの統合を容易にするWeb APIを実装
技術的なポイント
本プロジェクトは大型言語モデル（LLM）を中核に据え、履歴書スクリーニングの自動化と高度化を図っています。まず、採用担当者が提示する求人条件を自然言語で受け付けるため、自然言語処理（NLP）技術を活用し、曖昧な表現や多様な要望を正確に解析します。次に、応募者のPDFフォーマット履歴書や職務記述書（JD）といった非構造化データから、LLMの能力を活かして必要なスキルや経験、資格情報を構造化情報として抽出。これにより、従来のキーワード検索に依存しない文脈理解に基づいた情報処理を可能にしています。
抽出した構造化データは、語義的な理解に基づく初期の候補者フィルタリングに利用されます。たとえば、単なるキーワードの有無だけでなく、スキルの習熟度や職務経験の関連性を評価。さらに、硬性条件（資格保有、経験年数など）による明確なフィルターを通過した候補者を対象に、複数の評価軸から総合スコアを算出し、ランキングを生成します。この多層的な選考プロセスは、単純なマッチングよりも高精度で信頼性の高い候補者絞り込みを実現しています。
また、システムはRESTful APIとしても実装されているため、企業の既存採用管理システム（ATS）やWebサービスとの連携が容易です。これにより、採用担当者はシームレスにシステムを利用でき、ユーザーインターフェースの拡張や他サービスとのデータ連携もスムーズに行えます。プロジェクトのコードはPythonで記述され、LLMのAPI呼び出しや自然言語処理モジュールを効果的に組み込んでいます。全体として、LLMの強力な言語理解能力と伝統的な条件フィルタリングの融合により、実務で使える実践的な履歴書スクリーニングAIエージェントを構築している点が最大の技術的魅力です。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- CLAUDE.md: LLM「Claude」に関する情報や設定
- DEVELOPMENT_PLAN.md: 開発計画や今後のロードマップ
- GEMINI.md: もう一つのLLM「Gemini」に関する記述
- README.md: プロジェクト全体の説明、セットアップ方法など
- resume_screening/: メインのアプリケーションコードを格納するディレクトリ
- その他1ファイル（詳細不明）
resume_screeningディレクトリ内は、APIの実装、データ処理モジュール、テストケースなどが含まれていることが想定されます。READMEおよび各ドキュメントは、外部API連携やLLM活用の具体的な方法論を記載し、開発者が容易に理解し活用できるよう配慮されています。
まとめ
LLMを活用した実践的な履歴書スクリーニングシステムの好例。
リポジトリ情報：
- 名前: LLM-Agent-Resume
- 説明: 实战案例：从 0 到 1 搭建 LLM 智能简历筛选 Agent 系统（设计+实现）- code by claude code + kimi
- スター数: 8
- 言語: Python
- URL: https://github.com/liangdabiao/LLM-Agent-Resume
- オーナー: liangdabiao
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/1232260?v=4