人材紹介業務の工数は
９割削減できる。
CASE
人材紹介業務での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
複数媒体へ同時配信し、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
面談メモ
田中太郎様
Java/Spring Boot 8年
MS移行PJのPM
5名チームマネジメント
職務経歴書を自動生成
職務経歴書
基本情報
氏名：田中 太郎
職務要約
生成中... ▍
職務経歴書
職務要約
Java/Spring Bootを用いた開発に8年従事。直近ではマイクロサービス移行PJにてPMを担当。
職務経歴
株式会社ABC（2016年〜現在）
5名チームのPMとしてMS移行を推進。
5名チームのPMとしてMS移行を推進。
スキル
生成完了
面談内容を自動記録
候補者面談の議事録からAIが情報を抽出
職務経歴書を即時生成
自社基準のフォーマットで数秒で出力
推薦先に合わせて最適化
企業の求める人物像に合わせて自動調整
導入効果
経歴書作成時間
面談メモから数秒で自動生成
手作業
30分
AI生成
数秒
数秒
品質のばらつき
担当者に依存せず常に一定水準を維持
手作業
属人的
AI生成
均一
均一
カスタマイズ事例
面談から即時生成
弊社で抱えていた悩み
- 急な推薦に書類が間に合わない
- 面談メモの整理に時間がかかる
- 候補者情報の転記ミス
独自カスタマイズで実現
- 面談議事録からAIが自動抽出
- 数秒で職務経歴書を出力
- 転記ミスゼロで正確な書類
推薦先に合わせた最適化
弊社で抱えていた悩み
- 推薦先ごとに強調ポイントを手動調整
- 担当者の経験に品質が依存
- 複数推薦先への対応が遅い
独自カスタマイズで実現
- 推薦先企業の要件を自動分析
- スキル・実績の強調を自動調整
- 複数パターンを同時生成
人材紹介業務の効率化に関して
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