はじめに | Resume Matcher

概要

初めての方は、まず Resume Matcher とは？をお読みください。どんなツールか、誰向けか、データをどうローカルに保つかを説明しています。このページでは作業の流れを紹介します。

マスター履歴書から始め、求人内容を追加し、カスタマイズ版を確認してから、ビルダーで全体を仕上げて書き出します。

応募の流れ全体に対応しています。

マスター履歴書をアップロードまたは作成（キャリアの方向ごとに最大 5 件まで）
マスター履歴書を特定の求人内容に合わせてカスタマイズし、保存前にすべての変更を確認
「JD一致」でハイライトされたキーワードと一致率を確認
履歴書ビルダーで内容を編集
同じ求人をもとに、カバーレター、連絡メール、面接準備を生成
整った PDF を書き出し
カンバンボードで応募ごとの進捗を管理

なお、ここでいう「履歴書」は、英語圏のレジュメ（日本の職務経歴書に近い、職歴とスキルをまとめた書類）を指します。アプリの日本語表示でも「履歴書」と呼んでいます。

典型的な流れ

AI モデルを接続します。 「設定」で、自分の API キーを使うクラウドプロバイダー、ローカルモデル、または ChatGPT や Claude のプランを選びます。自分の AI キーを使うを参照してください。
マスター履歴書を追加します。 職歴、プロジェクト、スキル、学歴をすべて含めます。PDF または Word ファイルをアップロードするか、「履歴書ウィザード」で作成します。マスター履歴書はキャリアの方向ごとなどに最大 5 件まで持てて、そのうち 1 件をデフォルトに設定できます。内容の薄い項目を充実させたいときは、マスター履歴書のページを開いて 履歴書を強化 をクリックします。
求人内容を貼り付けます。 ダッシュボードの 履歴書を作成 タイルから開くカスタマイズ画面に貼り付けます。マスター履歴書が複数ある場合は、履歴書を選択 でカスタマイズ元を選びます（デフォルトのものがあらかじめ選ばれています）。複数の求人をまとめてカスタマイズしたい場合は、代わりに カスタマイズキュー に追加します。キューに入れた求人は確認ステップなしで保存されます。
調整の強さを選びます。 軽く調整、キーワード強化（デフォルト）、完全に調整 から選び、ページ数の上限 と 職歴ごとの箇条書き数 を設定して、カスタマイズ履歴書を生成 をクリックします。
変更を確認します。 変更前と変更後を比べるプレビューで、リスクの高い変更には印が付きます。そのうえで 確認して保存 か 拒否して再生成 を選びます。アプリは職歴ごとの箇条書き数の範囲で関連性の高い箇条書きを残し、実際にページを描画しながら残りを削って、ページ数の上限（デフォルトは 2 ページ）に収めます。マスター履歴書にはすべての箇条書きが残ります。
ビルダーで編集します。 テンプレート、書式の調整、カスタムセクション、AI での再生成が使えます。カスタマイズした履歴書では、JD一致 タブに一致率が表示され、求人のキーワードが履歴書の中でハイライトされます。
関連書類を生成します。 カバーレター、連絡メール、面接準備などです。
PDF に書き出します。 送れる状態になったら書き出してください。
応募を管理します。 確認して保存したカスタマイズ履歴書には、応募トラッカーの 応募済み 列にカードが自動で追加されます。

AI プロバイダーとプライバシー

Resume Matcher は次のプロバイダーに対応しています。

OpenAI
Anthropic
OpenRouter
Google Gemini
DeepSeek
Groq
Azure AI Foundry
Ollama
OpenAI 互換の任意のサーバー（llama.cpp、vLLM、LM Studio）

設定方法は自分の AI キーを使うを参照してください。

クラウドのモデルを使うことも、Ollama ですべてをローカルに保つこともできます。履歴書のデータを自分のマシンから出したくない場合は、Ollama がプライバシーを優先した選択肢です。

言語サポート

Resume Matcher は、画面表示と AI が生成する内容の両方で多言語に対応しています。

英語
スペイン語
中国語（簡体字）
日本語
ポルトガル語（ブラジル）
フランス語
韓国語

UI 言語とコンテンツ言語（AI が文章を書く言語）は、「設定」で別々に指定します。たとえば画面は日本語のまま、英文のレジュメを書かせることもできます。

ローカルまたは Docker で動かす

インストール：Python、Node.js、uv、npm を使ったローカル開発
Docker でのインストール（英語）：標準のコンテナ構成
Docker + Ollama（英語）：Docker でローカルモデルを使うプライベートな構成

次のステップ

機能：すべての機能の一覧
PDF テンプレート（英語）：レイアウトと書式の設定