採用業務の工数は
９割削減できる。
CASE
採用業務でのAI活用事例
機能概要
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
候補者を自動選定
求人要件に合致する候補者をAIがスコアリング・抽出
スカウト文面を自動生成
候補者の経歴に合わせた個別文面をAIが作成
一括送信・効果分析
複数媒体へ同時送信し、開封率・返信率を自動計測
<対応サービス>
導入効果
スカウト返信率
候補者選定・文章をAIが最適化し、返信率3倍
業界平均
4%
導入後
12%
3倍
月間スカウト工数
月300時間の手作業をゼロに
導入前
300h
導入後
0分
0分
カスタマイズ事例
送付日時の自動記録と分析タイミング最適化で開封率UP
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テスト属性別に最適な文面を自動選定
弊社で抱えていた悩み
- 文面の効果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ず
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
- 高効果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 |
機能概要
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 ✓
求人情報を一元入力
1つの入力フォームに求人要件を入力するだけ
媒体別フォーマットに自動変換
各媒体の入力形式に合わせてAIが自動変換
複数媒体へ同時登録
Green・ambi・doda・リクナビNEXTへ一括登録
導入効果
求人登録の工数
1求人あたりの登録工数を1/5以下に圧縮
導入前
60分
導入後
10分
1/5
求人票の応募効果
A/Bテストで最も効果の高い求人票を自動特定
手動選定
2.1%
AI最適化
4.8%
2.3倍
カスタマイズ事例
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異なり手作業
- 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% | — |
機能概要
スケジュール照合中
田
田中 太郎
候補者 / 希望: 4/7〜4/11 午後
鈴
鈴木 部長
面接官 / 空き: 4/8 14:00, 4/10 15:00
4/8（火）14:00
双方空き
4/10（木）15:00
双方空き
候補日程（AI提案）
4/8（火）14:00〜15:00最適
4/10（木）15:00〜16:00次候補
4/8（火）で確定する
✓
4/8（火）14:00 確定
カレンダー登録・通知完了
候補者にメール通知済み
面接官のカレンダーに登録済み
リマインド自動送信を予約済み
カレンダー情報を自動取得
候補者・面接官双方の空き時間をAIが照合
最適な日程を自動提案
条件にマッチする候補日を即座に提案
確定・通知を自動処理
カレンダー登録・リマインド送信まで一貫対応
導入効果
日程調整のやり取り
平均3〜5往復のやり取りをゼロに
導入前
5往復
導入後
0回
0回
リマインド漏れ率
確定時・前日・当日にリマインドを自動送信
手動時
12%
自動化後
0%
0%
カスタマイズ事例
日程調整のやり取りをゼロに
弊社で抱えていた悩み
- 候補者・面接官との往復メールが多い
- 調整に平均3〜5往復のやり取りが発生
- 日程変更時の再調整が手間
独自カスタマイズで実現
- 双方のカレンダーからAIが空き時間を自動取得
- 最適な候補日を即座に提案・確定
- 変更時もワンクリックで再調整
リマインド・通知の自動化
弊社で抱えていた悩み
- 面接前日のリマインドを手動で送信
- リマインド漏れによる無断キャンセル
独自カスタマイズで実現
- 確定時・前日・当日にリマインドを自動送信
- 面接URLやアクセス情報も自動添付
機能概要
Green新規応募 3件
ambi新規応募 2件
doda新規応募 1件
リクナビNEXT新規応募 2件
ATSへ一括転記
Green → ATS転記中...
ambi → ATS待機中
doda → ATS待機中
リクナビNEXT → ATS待機中
Green → ATS完了 ✓
ambi → ATS完了 ✓
doda → ATS完了 ✓
リクナビNEXT → ATS完了 ✓
各媒体の応募データを自動取得
複数媒体の新規応募をリアルタイムで検知
ATSフォーマットに自動変換
媒体ごとのデータ形式をATS仕様に統一
ATSへ即時登録・ステータス同期
応募から数分以内にATS上で確認可能
導入効果
応募データの転記時間
手入力ゼロで候補者データを自動統合
手動転記
30分/件
自動化後
即時
即時
ステータス同期
ATS・媒体間のステータスをリアルタイム同期
手動更新
1日遅延
自動化後
即時
即時
カスタマイズ事例
手入力ゼロの候補者データ統合
弊社で抱えていた悩み
- 媒体ごとに管理画面を開いて手動コピー
- 転記ミスによる候補者情報の不整合
- 応募から登録まで半日〜1日のタイムラグ
独自カスタマイズで実現
- 各媒体の応募情報をリアルタイムで自動取得
- ATSのフォーマットに変換して即時登録
- 応募から数分以内にATS上で確認可能
ステータスの双方向同期
弊社で抱えていた悩み
- ATS側の選考ステータスと媒体側がズレる
- どこまで進んでいるか確認に時間がかかる
独自カスタマイズで実現
- ATS上のステータス変更を媒体側に自動反映
- 選考の進捗をリアルタイムで一元管理
採用業務の効率化に関して
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