採用と現場の“評価軸”を揃えられるAIで、
スカウトを回す。
スカウトの成果は、文面より先に“評価軸”で決まります。
は評価項目を構造化し、現場と揃えた基準で「送る相手」と「伝え方」を最適化。
フィードバックで貴社基準に育ちます。 違いはデモでご確認ください。
スカウト運用、こんな“詰まり”が起きていませんか?
テンプレでは響かない
一斉送信は反応が薄く、
優秀層ほどスルーされる
1通1通書く時間がない
パーソナライズが重要でも、
工数が足りず回らない
誰に送るべきか分からない
候補者が多すぎて、優先順位付けが
属人化する
現場と評価軸がズレて無駄打ちになる
返信が来ても面接が通過しない/
現場評価と噛み合わない
スカウト品質が担当者依存になる
“当たる人”はいるが再現性がなく、
引き継ぎで成果が落ちる
は、文面生成だけでなく、「評価軸を揃える」ことから設計することで、
スカウトを成果につながる運用へ変えます。
は「評価項目」からスカウトを設計します
AIスカウトの失敗の原因は、採用担当者や現場と評価軸が揃っていないため。
は評価項目ベースで候補者の優先度とスカウト文を最適化し、
運用しながら貴社基準へ学習します。
の4つの特徴
評価項目を構造化・カスタマイズできる
＝貴社の採用基準に合わせられる
求人要件や人物像を、評価項目として整理し、柔軟にカスタマイズ可能。
採用担当の見立てと現場の見立てを同じ枠組みに揃えることで、
判断ブレを減らします。
- 「評価シート」のように評価観点を大項目／小項目で整理し、重み付け＋共通NG（減点）まで設定
- 職種ごとに評価項目テンプレを持てる（職種に特化したスコアリング）
評価軸に沿って候補者を優先順位付け
＝“誰に送るべきか”が再現性を持つ
構造化した評価項目に基づいて候補者を多面的に評価し、優先順位付け。
属人化しがちな「候補者選定」を、チームで運用できる形に整えます。
スカウト文を“構造”でカスタマイズ
固定×AI可変で、オリジナリティを担保
はスカウト文も、ブロック構造で設計できます。
固定のテンプレ（会社紹介・条件など）と、AIによるカスタマイズ部分を
自由に設定することができます。
さらに“AIによる訴求”の作り方もカスタマイズ可能なので、
AIスカウトでありがちなワンパターンさを回避できます。
Goでのマイクロサービス経験を活かしませんか？
技術スタックが完全にマッチしており、マイクロサービス経験も豊富なため
採用担当者のフィードバックで学習し、
運用工数を最小化
使うほど“貴社基準”に育つ
評価項目の整理には一定の工数がかかります。
しかしは、採用担当者が行う評価のフィードバックを学習をもとに、
運用の中でモデルが自己改善することで、チューニング負担を最小限に。
“できること”ではなく、“運用できること”が違います。
| 観点 | 一般的なAIスカウト | |
|---|---|---|
| 評価軸の扱い | 求人情報から自動判定 （ブラックボックスになりがち） | 評価項目を構造化・カスタマイズして 基準を明文化 |
| ブレの抑制 | 担当者の解釈に依存しやすい | 重み付け＋共通NG（減点）で 判断を揃えやすい |
| 現場との目線合わせ | 仕組みとしては弱い | 採用と現場で同じ評価シートを 共有しやすい |
| 学習・改善 | 使っても運用が変わらないことが多い | フィードバックで“貴社基準”に学習 |
| 文面のコントロール | 生成結果に依存 （無難・均質化しやすい） | 固定×AI可変の構造設計で 自社らしさを担保 |
デモで体験 → 貴社基準をセットアップ → トライアルで運用開始
無料デモで体験
画面で「評価項目の設計」「優先順位付け」
「文面の構造カスタム」を体験。
評価項目をセットアップ
AIによるたたき台をベースに、
採用担当者と現場の観点で調整。
職種・ポジションごとに設計が可能。
トライアル開始
送信前に確認・編集しながら運用。
フィードバックを返すほど
“貴社基準”に最適化されます。
よくある質問
“評価軸が揃ったAIスカウト”を、
まずはデモで体験してください
なら、候補者選定とスカウト文が「貴社の評価観点」に沿って回り始めます。
属人化しがちなスカウト運用を、再現性ある仕組みに変えていきましょう。