ai-job-searchとは｜Claude Code求職OSSは日本語で使えるか、CVのLaTeX日本語化まで実機検証

ai-job-search（MadsLorentzen/ai-job-search・GitHubスター42.4k・MIT）は、Claude Codeを求職アシスタントに変えるフレームワークです。求人を集め、自分のプロフィールと突き合わせて採点し、CVとカバーレターをLaTeXで起草し、PDFをコンパイルして体裁とATS（応募者追跡システム）での読み取りまで確認し、面接準備と結果記録まで回します。作者は2025年末に職を失った地球物理学者で、自分の求職にこのワークフローを毎週使ったとREADMEに書いています。2026年3月の公開から半年で42.4kスターに達しました。

日本語圏で最初に出る疑問は「これは日本語で使えるのか」です。READMEは「中核のワークフローは言語・国に依存しない。ただし求人ポータル検索はデンマーク市場向けに作ってある」と書きますが、日本語で実際に何が起きるかは書かれていません。本記事はリポジトリを手元に置き、求人検索CLI・言語ゲート・LaTeXの日本語出力の3点を実際に動かして確かめました。結論から言うと、枠組みは使えて、LaTeXだけが無言で壊れます。

Claude Code自体のコマンドやスキルの仕組みはClaude Code｜2026年版・インストールからCLAUDE.md・Hooks・本番運用までの実装手引きにまとめています。本記事はその応用例として、求職という具体的な業務に落としたフレームワークを見ます。

ai-job-searchとは——求職の反復をコマンドに固定する

このOSSの正体は、モデルでもCLIツールでもなくプロンプトとルールの集合です。.claude/commands/ に12個のスラッシュコマンド、.claude/skills/ に3つのスキル（/scrape にあたる job-scraper、/upskill、そして評価基準や文体規則を収めた job-application-assistant）が入っており、Claude Codeがそれを読んで動きます。Pythonのコードは補助ツール（PDF検証、給与照合、重複キー生成、上流追従）だけです。

特徴的なのは /apply です。起草したClaudeとは別コンテキストのレビュアーエージェントを立て、企業情報を調べて草稿を批評させ、それを受けて書き直します。さらに実際にPDFをコンパイルして、レンダリング結果を読んで「CVが2ページちょうどか」「役職名が次ページに孤立していないか」「カバーレターが1ページに収まり署名が見えるか」を直します。最後に pdftotext でテキスト層を抜き、ATSパーサが見る順序・連絡先・キーワード網羅を確認します。

結論——日本語で「そのまま使える部分」と「自分で直す部分」

検証結果を先に置きます。

そのまま動く側の根拠を1つ挙げます。言語ゲートは 04-job-evaluation.md に定義され、求人が職務要件として求める言語を、プロフィールのLanguages表と突き合わせます。表に無い言語を要求されたらFAIL（採点も起草もしない）、表にあるが求められる水準が自分の宣言より高そうならFLAG（採点も起草もするが人間に判断を委ねる）、それ以外はPASS。ここに「デンマーク語」や「英語」は埋め込まれておらず、自分の表に書いた言語で動きます。日本語話者が英語必須の外資求人を見る、という使い方にそのまま乗ります。

検証1：日本の求人をどう集めるか

同梱の検索CLIは .agents/skills/ に6つあります。

デンマークの4本が既定で無効なのは重要です。「デンマーク向けOSS」という第一印象に反して、箱から出した状態で動くのは国を問わない2本だけで、日本から使っても無関係な求人が混ざりません。

# LinkedIn：場所は必須フラグ。日本の求人もこれで指定する
bun run .agents/skills/linkedin-search/cli/src/cli.ts search \
  -q "機械学習エンジニア" -l "Tokyo, Japan" --jobage 7 --limit 20 --format json

# freehire：ISO 3166 の2文字コード
bun run .agents/skills/freehire-search/cli/src/cli.ts search \
  -q "python" --country jp --limit 20 --format json

本記事の実行環境では、両方とも {"error":"Request failed: 403 Forbidden","code":"SEARCH_FAILED"} を返しました。これはこの検証環境からの外向き通信が両サービスに拒否されたためで、通常のPCでも失敗するという意味ではありません。CLIの引数解釈とJSON整形は、ネットワークを使わないテストで確認できます。

$ cd .agents/skills/linkedin-search/cli && bun test
 62 pass / 0 fail   (5 files, 1.70s)

$ cd ../../freehire-search/cli && bun test
 44 pass / 0 fail   (5 files, 1.03s)

$ cd ../../.. && python3 -m pytest -q tests
432 passed, 154 subtests passed in 8.37s

検証2：LaTeXの日本語——コンパイルは成功するのに文字が消える

ここが本記事の主題です。同梱テンプレートは2種類あります。

・CV：cv/main_example.tex。moderncv（bankingスタイル）を lualatex でコンパイル
・カバーレター：cover_letters/cover_example.tex。fontspec でLato／Ralewayを読む独自 cover.cls を xelatex でコンパイル

どちらも欧文フォントだけを指定しており、日本語のグリフを持つフォントが1つも設定されていません。ここに日本語を入れるとどうなるかを実測しました。

# CV（英語のまま）— 正常
$ lualatex -interaction=nonstopmode main_example.tex
exit 0 / Pages: 2 / Missing character 警告: 0 / 2.108秒

# CV に日本語を1行入れただけ — 成功扱いなのに日本語が消える
$ lualatex -interaction=nonstopmode main_ja_plain.tex
exit 0 / Pages: 2 / Missing character 警告: 59
  Missing character: There is no 要 (U+8981) in font [lmsans10-bold]
$ pdftotext main_ja_plain.pdf - | grep -c "要約"
0

終了コードは0、ページ数も正しい、PDFも生成される。失敗を示すのはログの中の警告59件だけで、画面上からもPDFのテキスト層からも日本語は消えます。カバーレター（xelatex）も同じで、警告50件・テキスト層0文字でした。

対策は2行です。CV側（lualatex）はプリアンブルに次を足します。

% cv/main_<company>_<role>.tex のプリアンブルに追加
\usepackage{luatexja-fontspec}
\setmainjfont{Noto Sans CJK JP}
\setsansjfont{Noto Sans CJK JP}

カバーレター側（xelatex）は xeCJK を使います。

% cover_letters/cover_<company>_<role>.tex の \begin{document} より前に追加
\usepackage{xeCJK}
\setCJKmainfont{Noto Sans CJK JP}
\setCJKsansfont{Noto Sans CJK JP}

追加後の実測は次のとおりです。

日本語フォントのグリフが無い状態では、/apply のATSチェック（pdftotext でテキスト層を抜いてキーワード網羅を見る工程）も日本語のキーワードを1つも見つけられません。英語CVを作るなら無関係ですが、日本語CVを作るつもりなら最初に直すべき箇所です。

なお、TeX環境側の準備も要ります。SETUP.mdの最小TeX環境向けパッケージ一覧は moderncv fontawesome5 fontawesome6 academicons import luatexbase pgf titlesec textpos xltxtra xunicode cite realscripts needspace で、CJK関連が入っていません。本記事のUbuntu環境では texlive-lang-japanese（luatexja）と texlive-lang-chinese（xeCJKが依存する ctexhook）、および fonts-noto-cjk を追加しました。またコンパイル時間は2.1秒から33.9秒へ伸びます。/apply はPDFを見ながら体裁を直すため複数回コンパイルする設計なので、日本語CVでは1回の応募にその分の時間がかかります。

検証3：言語ゲートと文体——効くもの、英文前提のもの

プロフィールのIdentityセクションにはLanguagesの表があり、/setup がCVやLinkedInエクスポートから抽出するか、直接聞いてきます。ここに書いた言語と水準が、以降すべての評価に効きます。

- **Languages:**
  | Language | Level |
  |----------|-------|
  | 日本語 | ネイティブ |
  | English | B2 / business working proficiency |
- **CV language:** 日本語   <!-- 既定は英語。/setup が聞いてくる -->

言語ゲートの判定は3値です。表に無い言語を職務要件として求める求人はFAIL（採点も起草もせず、要件の原文を引用して除外理由を残す）。表にある言語だが求人の水準が自分の宣言より高そうならFLAG（採点も起草もするが、求人の要件と自分の宣言を並べて人間に判断させる）。それ以外はPASS。ドキュメントは「CEFRの記号・LinkedIn式の表現・平たい言葉が現実には混在し、互いに正確には対応しない。迷ったら黙ってPASSにせずFLAGにせよ」と明記しています。求人票が書かれている言語ではなく、職務として要求される言語で判定する、という区別も書かれています。

カバーレターは求人票の言語に自動で合わせ、CVは求人ごとに切り替えずプロフィール単位で固定します（使い回せるように、という理由が書かれています）。CVの言語を日本語にした場合は、05-cv-templates.md が「\section{...} の見出しとReferences欄の定型文はテンプレートに英語で直書きされている。本文だけ訳して見出しを英語のまま残すと雑に見える」と注意し、スペイン語の対訳例まで挙げています。日本語なら Core Competencies → スキル、Professional Experience → 職務経歴、Education → 学歴 のように置き換える作業です。

一方で英文前提が残っている箇所も見つかりました。

・.claude/commands/apply.md の冒頭で求人票から抽出する項目に「language of the posting (Danish or English)」と言語の選択肢が直書きされています。判定ロジック自体は汎用なので実害は小さいものの、日本語の求人を扱うならこの1行は書き換えるのが素直です
・03-writing-style.md の禁止表現は「I am passionate about」「leverage my skills」といった英語のクリシェ一覧で、見出しの悪例にはデンマーク語が混じります。日本語の応募書類で避けたい定型表現（「貴社の益々のご発展を」等）は自分で足す必要があります
・salary_lookup.py の企業名あいまい一致は「デンマーク・北欧の文字と法人格（A/S、ApS）」を吸収する実装です。給与データ自体は自分で用意する任意機能なので、「株式会社」の扱いを含めて日本向けには作り直しになります

ai-job-searchの導入手順と、先に知っておくこと

前提はClaude Code・Python 3.10以上・Bun・LaTeX（lualatex と xelatex）です。日本語で使うならこれに日本語フォントと luatexja／xeCJK が加わります。

# 1. フォークして取得（プロフィールを置くなら私有リポジトリを推奨）
git clone https://github.com/<you>/ai-job-search && cd ai-job-search

# 2. 検索CLIの依存（Bun）。ネットワーク無しでテストが通ることを確認できる
cd .agents/skills/linkedin-search/cli && bun install && bun test && cd -

# 3. Claude Code を起動してプロフィール作成
claude
> /setup

/setup は documents/ に置いたCV・LinkedInエクスポート・推薦状を読む経路、CV1枚を貼る経路、対話で埋める経路の3つを提示します。書き込みを始める前に git remote を調べ、公開フォークなら次の警告を出して確認を求めます。GitHubの仕様上、公開リポジトリのフォークは非公開にできないためです。

上流追従の仕組みも用意されています。tools/check_upstream_updates.py は各方法論ファイルの framework_version を上流と比較して「自分がカスタマイズしたどのファイルが更新されたか」を出し、tools/upstream_triage.py は未取り込みコミットを「見る価値あり／たぶん不要」に仕分けます（git patch-id で取り込み済みを落とす）。どちらも報告専用で、マージやpushはしません。

Claude Code以外のエージェント（Codex・Antigravity・Gemini CLI）向けには AGENTS.md が用意され、検索CLIはそのまま動くと書かれています。スキルという単位でエージェントに能力を足す考え方そのものはClaude Skillsとは｜「スキル=フォルダ」の仕組みと作り方・使い方を徹底解説に、/apply が使う「別コンテキストのレビュアーを立てる」構成はClaude Code サブエージェントとは？作り方・frontmatter全項目・呼び出し方まとめ【2026年版】に整理があります。

まとめ

・向く：英語CVで外資・海外求人に応募する人、応募書類のPDF体裁とATS通過を毎回検証したい人、求職の記録をローカルに残したい人
・向かない：日本の履歴書・職務経歴書の様式をそのまま欲しい人、LaTeXに触りたくない人、フォークに個人情報をpushしてしまいそうな運用
・最初にやること：/setup の前に私有リポジトリを用意 → 日本語CVを作るならテンプレートに上記2行を追加 → /add-portal で使っている求人サイトを1つ登録

参照ソース

・MadsLorentzen/ai-job-search（公式リポジトリ・README・SETUP.md・CLAUDE.md・.claude/ 配下） — コマンド構成・ポータルCLI・言語ゲート・プライバシー方針の一次情報。2026-09-15時点の master（コミット c7bd494）を読解
・SETUP.md — LaTeX と最小TeX環境の依存パッケージ — tlmgr install の一覧にCJK関連が無いことの根拠
・luatexja（CTAN）／xeCJK（CTAN） — 本記事で追加した日本語組版パッケージ
・実測：Ubuntu＋TeX Live（apt）＋Noto Sans CJK JPで、同梱テンプレートに日本語を入れて lualatex／xelatex を実行。素のテンプレートで警告59件・50件かつテキスト層0文字、パッケージ追加後は警告0件・抽出可・CVは2.108秒→33.916秒。検索CLIは bun test 62件・44件、Pythonは432件が通過（2026-09-15）