AIで探索を効率化し、人は1to1スカウトに集中。返信率2倍・粗利5,000万円を実現
- 優秀な候補者をリストアップするのに多大な工数がかかっていた
- 候補者探しにかかる時間を大幅削減
- スカウトメッセージ作成など重要な業務にリソースを投下
- 複数名の採用決定を創出し、粗利5,000万円以上の成果を実現
適切な人材を企業に紹介するだけでなく、「ひと創り」をミッションに掲げ人材を育てていくところにも力を注ぐブライエッジ。多様な人材をヘッドハンティングするエグゼクティブサーチ事業は創業当初から手がけるメイン事業の1つで、特にIT/Web分野における人材紹介に強みをもっています。
しかしながら、人材に求められる要件の多様化等を背景に、その人材を探す工数は年々増加していく一方です。人材のスカウト自体は得意とする同社ですが、それ以前の候補者を見つけるところで時間がかかってしまうことに頭を悩ませていました。いかにして人材探しを効率化するか。その解決の糸口として導入したのが、Recruit Markerでした。
工数がかかる候補者探しを効率化したい

― Recruit Markerの導入に至った経緯や抱えていた課題を教えてください
企業にご紹介する候補者様を探していく際の工数を削減したい、と思っていました。ビジネス向けSNS、エンジニア向けのコミュニティやプラットフォーム、イベントサイトの参加者リストや登壇者リスト、メディアのインタビュー記事など公開されている様々な情報ソースをもとに、企業からいただくスキルセット・実務経験や実績・マネジメント経験など要件にマッチする人材を丹念に探していくのですが、どうしても時間がかかります。
見つかったとしても、そこからさらにSNSのDMやメールアドレスなど、ご本人に連絡する手段を探す作業も必要です。あくまでもインターネット上にある情報から探し出してスカウトする人材を手作業でリストアップしていくため、複合的な人材要件や稀少性の高い人材を探す場合は、候補者様1名の連絡先にたどり着くのに1時間以上かかってしまうこともありました。
そんななか、当社がSales Markerさんの人材採用を支援していたこともあって、その関係性からRecruit Markerのことを教えていただき、我々の課題が解決できそうだということで試してみようと考えました。
— 他の採用ツールなどの導入は検討されなかったのでしょうか
もちろん、様々なツールやサービスの存在は認識していましたし、社内でもこれまで課題解決に向けたさまざまな工夫を重ねてきました。ただ、他のサービスでは自社の課題と噛み合う実感が持てず、「これだ」と思えるものにはなかなか出会えませんでした。2013年の創業以来スカウトには力を入れており、ノウハウも蓄積されていたため、成果は出せていたのですが、課題はあくまで優秀な候補者様を見つけるまでの工数をどう効率化するか。その点において、Recruit Markerはこれまでにない手応えを感じられた、まさに自社の課題にフィットするソリューションでした。
導入当初の丁寧なサポートによって試行錯誤を重ねられたため活用が進んでいった
— 導入後、すぐに効果は現れましたか
最初の1〜2カ月は試行錯誤を重ねました。当時はアップロードした求人票のデータを元に、そのペルソナに合う人材を自動で抽出してくれる、という機能を試していたのですが、当社が求める人材のイメージをうまく言語化できていなかったためか、リストアップされた人材を1名ずつ確認するとイメージとマッチした候補者様ばかり、というわけではありませんでした。果たして業務を効率化できているんだろうかと少しもやもやした時期もありました。
しかし、そこでインテントリクルーティングコンサルタント(以下IRC)のかたが寄り添ってサポートしてくれて、当社の要望を取り入れた機能改善や新機能開発にもスピーディーに着手いただきました。求人票だけではなく、企業名や特定のスキル・経験など任意のワードを入力して検索できるようになったことで、マッチ度の高い候補者様をリストアップすることができ、明らかに効率化が進みました。
— IRCのサポートが大きな後押しになったわけですね
そうですね。今もIRCのかたとは毎週ミーティングして、「こういう企業様からの求人に対してはどういう検索条件にすれば良いか」といった質問に、「こういう企業に在籍している人を条件にするといい」など、具体的なアドバイスを頻繁にいただくことがあります。IRCのかたが人材業界を熟知されているため業務のフローやその目的の解像度も非常に高く、システムをうまく使うノウハウはもちろんですが、戦略面でも気づきをいただけることがよくあります。
リクルーティングインテントとAIソーシングを組み合わせて、高精度なリストを構築

— 具体的な活用の中身についても教えてください
エンジニア人材の場合は職種や職位、開発言語などをキーワードにして探すことがメインになっています。1,000人ほどリストアップできたとして、そこからさらに退職の意向やレジュメの更新など、転職の意思を示唆するインテントの有無で絞り込むと、一気に10人ほどに絞り込めます。
さらに、条件が複雑なポジションでは『AIソーシング』を活用しています。「営業責任者でマネジメント人数30名以上」「大規模トラフィックを扱う基盤構築経験」といった検索画面では再現しづらい条件も、チャット形式で入力するだけで高精度に候補者を抽出できます。
従来は一人ひとり手動で行っていた作業が大幅に削減され、スカウト運用コストを大きく引き下げることができました。
— スカウトメッセージの文章はどのように作成していますか
メッセージの内容については、当社がこれまで蓄積してきたノウハウがありますので、その人のために書いた、いわゆる1to1なメッセージにすることで、他社との差別化を図っています。しっかりプロフィールを読み込み、人の手でスカウトメールを届けている点は特に重視しています。メッセージは一通ずつ丁寧に手動で作成しているのですが、作る上でのプロフィール確認や理解のプロセスをRecruit Markerが大きく効率化してくれていると感じます。
一方で、今後は育成の観点でも、Recruit Markerがレコメンドする文面を“たたき台”として活用し、短時間で質の高いスカウトへと仕上げられる体制づくりにも取り組んでいきたいと考えています。人の強みとAIを組み合わせることで、精度と効率の両立をさらに図っていけると感じています。
— 導入の効果として見えているところがありましたら教えてください
優秀な候補者様の探索はRecruit Markerによって大幅に効率化されました。その分、スカウトメッセージの推敲に時間をかけられるようになり、メッセージへの返信率は平均で以前の2倍程度に向上しています。もともと当社が強みとしていたスカウトメッセージ作成を、さらに磨き込むことができていると感じています。
また、一般的に、全就労人口のうち転職意向を持つ転職顕在層が全体の2割、残りの約8割は転職潜在層と言われています。しかし、Recruit Markerを使うようになったことで、その8割の潜在層の中にも転職意欲の深度に一定のグラデーションがあることが分かってきました。そのグラデーションを捉えて「この層は転職についてこう考えているのかもしれない」という仮説を立て、戦略的にアプローチできるようになった点は、当社の中での大きな変化と言えます。
その結果として、複数名の採用決定につながり、累計で粗利5,000万円以上の成果を創出できています。候補者のリストアップからスカウトまでの運用負荷が下がったことで、売上向上とコスト削減の両方を実現できるようになりました。
閲覧インテントの活用を目指すと同時に、自社のリクルーティングでも導入を検討

— 今後のRecruit Markerの活用方針について考えているところがありましたら教えてください
閲覧インテント*の活用に取り組んでいきたいと考えています。メッセージに含めた資料リンクがクリックされたときの閲覧インテントを拾い、候補者の興味に合わせた適切な情報提示やアプローチも設計していくつもりです。
*閲覧インテント: 送信した資料等の閲覧数や閲覧時間などのログから候補者の関心を持っているポイントを把握する機能
将来的には当社の人材採用にも役立てたいです。人材業界のプロの観点からRecruit Markerの機能面の改善ポイントなど、いろいろと意見交換や連携させていただきながら、お互いにメリットのあるお付き合いをしていければいいなと思っています。
— Recruit Markerはどんな企業におすすめですか
スカウトのノウハウ・ナレッジがまだ少ない会社や人にもおすすめです。要所でAIが支援してくれるRecruit Markerは、人材獲得におけるナレッジが少ない企業にとっては目から鱗が落ちるような画期的なツールと感じるでしょうし、作業の効率化も図れます。個人事業主から大企業まで、事業規模を問わず有効活用できるのではないでしょうか。
― 本日はお忙しいなか、ありがとうございました。


