レジュメスクレイパー

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履歴書ファイルを、より速い選考のための構造化された行データに変換します。連絡先情報、スキル、職務経験、学歴を抽出し、検索や分析に使える見やすい表を出力します。
履歴書ファイルをアップロード
履歴書テキストを貼り付け

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履歴書から候補者データを抽出Thunderbitを使えば、AIが結果を整形・分類してくれるので、構造化データをすばやく抽出できます。Google スプレッドシート、Airtable、Notionへ数分でエクスポート可能です。
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インストール元Chrome Web Store

履歴書から候補者データを抽出

Thunderbitは、Webサイトやサブページに加え、PDF、ドキュメント、画像からデータを抽出し、情報の収集と整理をすばやく行えます。主要項目を一貫した表にまとめ、要約・分類・整形まで行うことで、より速くレビューできます。 構造化データは Google スプレッドシート、Airtable、Notion にエクスポートして、共同作業や管理に活用できます。AIによる項目提案を使えば、クリック一つで列を定義可能。ページネーションやサブページの補完にも対応しているため、複数ページにまたがる情報でも大規模に抽出できます。

Thunderbitで履歴書データを抽出する方法

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STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome拡張機能のダウンロードページからThunderbit Chrome拡張機能をダウンロードしてインストールします。インストール後、ログインするか無料アカウントを作成して始めましょう。
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STEP 2拡張機能を開くThunderbit Chrome拡張機能を開き、次にレジュメスクレイパーを開きます。入力方法は2つあります。(1)「履歴書ファイルをアップロード」タブで、PDFまたはDOCXの履歴書を1件または複数件、「resume_files」アップローダーにドラッグ&ドロップする、または(2)「履歴書テキストを貼り付け」タブで、履歴書全文を「resume_text」に貼り付け、必要に応じて「source_file_name」識別子を追加します。出力表に履歴書全文も含めたい場合は、「include_resume_text」を「yes」に設定し、含めない場合は「no」のままにしてください。
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STEP 3「履歴書データを抽出」ボタンをクリック「履歴書データを抽出」ボタンをクリックすると、各履歴書から構造化された表が生成されます。Thunderbitは、氏名、メールアドレス、電話番号、所在地、LinkedIn URL、ポートフォリオURL、スキル(正規化)、職務経験、学歴、資格、プロジェクト、ソースファイル名などを抽出でき、オプションを有効にしていれば履歴書テキストも含められます。表が作成されたら、結果を Excel、Google スプレッドシート、Airtable、Notion にエクスポートするか、CSV または JSON としてダウンロードして、選考や分析のワークフローに活用できます。

履歴書から構造化された候補者データを抽出する方法を学ぶ

主要な履歴書項目を構造化テーブルへ抽出

レジュメスクレイパーは、非構造化の履歴書を、並べ替え・フィルター・確認しやすい一貫した表に変換します。PDF または DOCX ファイルをアップロードするか、履歴書テキストを貼り付けると、Thunderbit が氏名、メールアドレス、電話番号、所在地、LinkedIn、ポートフォリオリンク、スキル、職務経験、学歴、資格、プロジェクトなど、選考に必要な主要項目を識別します。より速く、より一貫した受付処理を必要とする採用担当者、人事チーム、採用マネージャー向けに作られています。
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検索と選考のためにスキルを正規化し、経験を標準化

履歴書は形式、表現、セクション順がバラバラなため、手作業で比較すると時間がかかり、結果も不安定になりがちです。レジュメスクレイパーは、スキルを正規化された一覧として抽出し、会社名、役職、日付、要点を含む一貫した構造で職務経験を取得します。これにより、タレントチームはよりきれいなキーワード検索を行い、候補者を横並びで比較し、社内レビュー用に履歴書を再整形する時間を減らせます。
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大量採用のワークフローに向けて履歴書を一括処理

大量採用では、レジュメスクレイパーの一括アップロード機能で多くの履歴書を1回の実行で処理し、1つの表として受け取れます。各行にはソースファイル名が含まれるため候補者を追跡しやすく、必要に応じて履歴書全文を含めることで、監査、下流の解析、社内検索にも活用できます。これは、採用オペレーション、人材紹介会社、複数の職種を同時に管理するチームに便利です。
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構造化された出力を、分析に使う任意のシステムへエクスポート

抽出後は、表を Excel、Google スプレッドシート、Airtable、Notion にエクスポートしたり、CSV や JSON としてダウンロードしたりできます。これにより、候補者のショートリスト作成、選考ダッシュボードの構築、関係者との候補者パイプライン共有、スキル充足率やシニアリティ、学歴に関する基本分析が簡単になります。標準化された列は、ATS や CRM のワークフローへの受け渡しもよりスムーズにします。
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Email Permutator(メールアドレス候補生成)

氏名とドメインから、よく使われるメールアドレス形式の候補をまとめて生成。営業・採用・ネットワーキングのアウトリーチやテスト用途に、複数パターンを一括で作成できます。

Zillowスクレイパー

Zillowから物件一覧とエージェント情報を抽出します。市場分析やリード調査に役立つ構造化された不動産データで、時間を節約できます。

連絡先リストクリーナー

重複の削除、形式の修正、無効データの検出で連絡先リストをクリーン&標準化。インポートやアウトリーチにすぐ使える整理済みファイルを作成します。

使い捨てメールアドレスチェッカー

メールが使い捨てドメインを使っているかを確認し、検出されたプロバイダーを表示します。スパム登録を減らし、リストをよりきれいに保てます。簡潔な説明付きで、わかりやすい結果を取得できます。

メール到達率テスター

認証、ドメインの評判、メッセージ内容を確認して、受信トレイ到達リスクをチェックします。配信率を改善し、スパム判定を減らすための具体的な修正点もわかります。

メールファインダー

人物名と会社名またはドメインから、業務用メールアドレスの候補を信頼度スコア付きで見つけます。公開ウェブデータから有効な形式を特定し、営業アプローチの時間を節約できます。

一括メール検証ツール

大量のメールリストを検証してバウンスを減らし、送信者の評価を守ります。形式(構文)やドメインの有効性、リスク兆候をチェックし、配信に使えるクリーンなリストとして書き出せます。

Idealistaスクレイパー

Idealistaの物件一覧を、分析しやすいきれいな表に抽出します。検索結果から住所、URL、価格、ベッドルーム数、面積(m²)を取得し、構造化されたデータとして出力。リサーチや比較をより素早く行えます。

Webサイト連絡先スクレイパー

任意のWebページURLからメールアドレス、電話番号、SNSリンクを抽出し、見やすい表で結果を確認。アウトリーチや調査をスピーディーに進められます。

コールドメールテンプレート生成ツール

件名付きですぐに送れる本文を備えた、パーソナライズされたコールドメールテンプレートを作成します。役職、企業、目的に合わせてアプローチを調整し、返信率を高めましょう。

Indeedの求人データ抽出ツール

Indeedの求人一覧ページから、会社名、職種、求人URL、勤務地、雇用形態を抽出できます。分析やアプローチに使える構造化された求人データの収集にかかる時間を節約しましょう。

求人情報スクレイパー

求人掲示板や採用ページから求人情報を、きれいな表形式で取得して追跡・分析できます。タイトル、会社名、勤務地、日付、詳細を一度のエクスポートでまとめて収集し、時間を節約しましょう。

会社検索

社名または登録番号で企業を検索し、住所、業種コード、ステータスなどの公式情報を取得します。信頼できる公開データを使って、取引先の確認、リードの見極め、市場調査を支援します。

ZoomInfoスクレイパー

ZoomInfoのページから企業情報と連絡先情報を構造化テーブルとして抽出し、見込み客開拓と分析をより速く行えます。

AI営業メール自動生成ツール

無料のAIセールスメールジェネレーターを使えば、わずか数秒でパーソナライズされた営業メールを作成できます。営業チームや起業家に最適なツールです。今すぐお試しください。ThunderbitのAIツールで営業活動をさらに強化しましょう。

LinkedInメッセージジェネレーター

ネットワーキング、求人への問い合わせ、つながり申請に向けて、洗練されたLinkedInのアウトリーチメッセージを作成します。名前、目的、要点を指定して、時間を節約しつつプロフェッショナルに整えられます。

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Thunderbitについてのユーザーの声

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」をクリックするだけで、ページ分割された結果もきれいな表に整えてくれます。コーディングもCSS指定も不要。ロングテール市場の商品データ分析で大きな時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスと電話番号を集めるのにThunderbitを使っています。きれいな連絡先情報をワンクリックで抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒です。追加設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータがすぐ手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータを簡単に監視できます。商品一覧を抽出したあと、Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが、私が定義した列にきちんと整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで不動産追跡がずっと楽になりました。間隔を自然な英語で伝えるだけで、設定を触り直すことなく最新の掲載情報、価格、リンクを自動取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、抽出したブログ記事を整形・タグ付けしています。タイトルや著者を取り出せるうえ、カテゴリの提案までしてくれます。動的サイトやサブページでも問題なく動き、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチな店舗のSKUをThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログイン必須サイトはブラウザモードに切り替えます。高速で柔軟、しかも継続的なメンテナンスや手作業の修正が要りません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を抽出したあと、そのデータを使ってブラウザ上でリードフォームを直接入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行を使って全部埋めてくれるんです。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールページからのデータ抽出にThunderbitを頼っています。AIで厄介な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力可能な表を数秒で作ってくれます。
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よくある質問

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