人材紹介の業務を
AIで、もっとラクに
弊社で実際に自動化している
業務を紹介させていただきます
SERVICES
弊社で自動化している業務の一例
スカウト自動送信
候補者選定から文面作成・送信・効果分析まで完全自動化
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求人登録の一括自動化
複数媒体への求人登録を一括で自動入力
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職務経歴書の自動作成
面談内容から職務経歴書を即座に生成
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弊社ではその他の採用業務も幅広く自動化しています
Scout
スカウト送信の完全自動化
候補者選定から文面作成・送信・効果分析まで、AIエージェントが一貫して対応
T
田中 太郎
32歳 / Java 8年 / PM経験あり
S
佐藤 花子
28歳 / React 5年 / リード経験
Y
山田 健一
35歳 / Python 6年 / データ基盤
T
田中 太郎 宛
スカウト文面を作成中
スカウトを送信
✓
田中 太郎
スカウト送信済み
独自の自動化仕様
送付日時の自動記録と分析
弊社で抱えていた悩み
- 最適な送信タイミングが不明だった
- 媒体側に送付時刻のログが残らない
- 感覚で送信タイミングを決めていた
独自カスタマイズで実現
- 送付日時をAIが自動記録・蓄積
- 曜日×時間帯ごとの反応率を可視化
- 最適な送信タイミングを自動判定
| 曜日 | 時間帯 | 開封率 | 返信率 |
|---|---|---|---|
| 火曜 | 12:00 | 38.2% | 12.1% |
| 木曜 | 18:00 | 34.5% | 9.8% |
| 月曜 | 9:00 | 18.1% | 4.2% |
文面×候補者のA/Bテストと自動改善
弊社で抱えていた悩み
- 効果的な文面を検証する手段がなかった
- 属性別の出し分けが手動で限界
- 返信率低迷の原因を特定できなかった
独自カスタマイズで実現
- 属性×文面ごとに返信率を自動計測
- 効果の高いパターンを次回に自動反映
- 改善サイクルを自動で継続
| 候補者属性 | 文面パターン | 返信率 | |
|---|---|---|---|
| PM経験者 | キャリアアップ訴求 | 12.4% | ▲ 採用 |
| PM経験者 | 技術チャレンジ訴求 | 6.2% | — |
| 若手エンジニア | 技術スタック訴求 | 11.8% | ▲ 採用 |
Job Posting
求人登録の一括自動化
1つの求人情報から複数媒体へ同時登録 — 媒体ごとのフォーマット変換もAIが自動処理
バックエンドエンジニア（Java）
正社員
リモート可
東京都
| 年収 | 500万〜800万円 |
| 必須スキル | Java 3年以上 / チーム開発 |
| 歓迎 | AWS / マイクロサービス |
全媒体に一括登録
Green登録中...
ambi待機中
doda待機中
リクナビNEXT待機中
Green完了 ✓
ambi完了 ✓
doda完了 ✓
リクナビNEXT完了 ✓
独自の自動化仕様
媒体別フォーマットの自動変換
弊社で抱えていた悩み
- 媒体ごとに入力形式が違い毎回手作業
- 媒体ごとに文言を調整する手間
- 媒体増加に比例して工数が増大
独自カスタマイズで実現
- 1つの入力で全媒体に自動対応
- 媒体固有の選択肢・カテゴリを自動変換
- 登録工数を1/5以下に圧縮
求人票のA/Bテストと効果検証
弊社で抱えていた悩み
- どのタイトルが応募を集めるか不明
- 掲載後の効果測定が追いつかない
- 訴求ポイントの選定が属人的だった
独自カスタマイズで実現
- 複数パターンの求人票を同時掲載
- 応募率をリアルタイムで自動比較
- 最も効果の高い求人票を自動特定
| パターン | タイトル | 応募率 | |
|---|---|---|---|
| A | 【フルリモート】Java×PM | 4.8% | ▲ 採用 |
| B | バックエンドエンジニア募集 | 2.1% | — |
| C | 年収800万〜 PM候補 | 3.5% | — |
Resume
職務経歴書の自動作成
面談の議事録から自社基準の職務経歴書を数秒で自動生成
面談メモ — 田中太郎様自動記録
・Java/Spring Bootで8年の開発経験
・マイクロサービス移行PJのPM
・5名のチームマネジメント
職務経歴書を自動生成
職 務 経 歴 書
氏名：田中 太郎 32歳
【職務要約】
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職 務 経 歴 書
氏名：田中 太郎 32歳
【職務要約】
Java/Spring Boot開発8年 — PMとしてMS移行を推進
【職務経歴】
株式会社ABC（2018年〜現在）
・API設計開発 ・5名チームリーダー
【スキル】
Java / Spring Boot / AWS / React / Docker
生成完了
独自の自動化仕様
面談から即時生成
弊社で抱えていた悩み
- 書類作成に毎回30分〜1時間かかっていた
- 急な推薦依頼に間に合わないことがあった
独自カスタマイズで実現
- 面談議事録から自動で情報を抽出
- 職務経歴書を数秒で出力
品質の均一化
弊社で抱えていた悩み
- 担当者によって書類品質にばらつき
- 新人の書類は修正コストが大きかった
独自カスタマイズで実現
- 誰が使っても一定水準以上を自動出力
- 自社の基準・フォーマットを学習済み
推薦先に合わせた最適化
弊社で抱えていた悩み
- 推薦先ごとのスキル強調が手動だった
- 企業ごとに書き直す手間があった
独自カスタマイズで実現
- 人物像に合わせた強調を自動調整
- 1候補者から複数パターンを即生成
12,000通 / 月
スカウト自動送信数
85%
業務工数の削減率
3.2倍
返信率の改善
50社+
累計導入社数