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

Scrape hundreds of webpages with the Thunderbit Chrome Extension in one click, try the Thunderbit API for free, or use our Webスクレイピングサービス to save engineering time.

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。

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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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。

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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。

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氏名と会社名またはドメインから、見込みの高い業務用メールアドレスを信頼度スコア付きで見つけます。公開Webデータから有効な形式を特定し、アプローチ準備の時間を短縮できます。

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Thunderbitに対するユーザーの声

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Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスや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1クリックで抽出でき、SheetsやNotionへのエクスポートも数秒で完了。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手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitは、複数ページにまたがるSKUデータの監視に役立っています。まず一覧をスクレイピングして、Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが、私が定義した列に合わせて全部整理してくれます。
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Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールのページからデータを抽出するのにThunderbitを頼りにしています。AIが厄介な形式も処理してくれて、すぐにエクスポートできる表を返してくれるので、Google SheetsやAirtableに数秒で送れます。
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よくある質問

AIでデータを抽出
データをGoogle Sheets、Airtable、Notionへ簡単に転送
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