人依存から抜け出す再現性を創るAI採用。 エースジョブが支えた「結果の出る採用AX」構築

ーまず初めに御社の事業に関してお伺いさせてください

当社は創業以来「仕組みを変えれば、世界はもっと良くなる」というビジョンのもと、
印刷・物流・広告といったデジタル化が進んでいない伝統的な産業にインターネットを持ち込み、産業構造の変革に取り組んできました。
事業者の空き時間などのリソースとユーザーを結び付けるシェアリングモデルを起点とした各サービスは、中小企業を中心としたお客さまに支持され、成長を続けてきました。

培ってきた中小企業の顧客基盤を土台に、現在は内製での事業立ち上げと連続的なM&Aを通じて事業領域を拡張しています。
印刷・集客支援のプラットフォーム「ラクスル」、マーケティングのプラットフォーム「ノバセル」、法人向け金融プラットフォーム「ラクスルバンク」をはじめとする各サービスと顧客データを共通ID「RAKSUL ID」で連携させ、ヒト・モノ・カネに関わる経営活動を一体で支える仕組みを構築することで、日本企業の約99.7％を占める中小企業にとって「End-to-Endで中小企業の経営課題を解決するテクノロジープラットフォーム」となることを目指しています。

採用にコミットする企業文化ならではの悩み

ー今回、どのようなきっかけでAI採用を検討されていましたか？

弊社は前述のとおり複数事業から成り立っており、各事業を支える部門や部署ごとに採用オーナーが立ち、事業部側も責任を持って採用にコミットする形で採用を進めています。

私たちはよく、

「事業を毎年100%成長させていくのであれば、その実現には採用が不可欠。
だとすれば採用は事業活動そのものではないか」という話をしています。

そのためラクスルでは、職位が高いほど採用へのコミットが強くなる文化があります。

一方で、この体制だからこそ課題もありました。

ダイレクトスカウトでは、数十名いる各事業部の採用オーナーに伴走する形で、人事や外部のRPOが各媒体を運用しながら採用を推進していました。

AI導入が社内でも加速する中で、こうした「人が各媒体を回って運用する」属人的で労働集約的なやり方から、採用を構造化し、再現性のある採用機能に変えていけないかと考えたのが、AI採用を検討し始めたきっかけです。

人依存になってしまう採用の属人性と工数課題

ー具体的にはどのような部分を属人的と感じられていましたか？

これまでの運用で課題に感じていたのは、採用ナレッジが社内に蓄積されにくい構造と、
採用オーナーの時間を消費してしまうオペレーションの2点です。

まず、弊社は事業成長のスピードに合わせて人材要件が日々アップデートされる環境にあります。そのため、採用オーナー自身がスカウト送信や候補者レビューを行う場面も多く、本来は事業に使うべき時間が採用オペレーションに使われてしまうこともありました。
結果として、ミスマッチによる無駄な面談が発生してしまうことも課題の一つでした。

また、エースジョブ導入前はRPO（採用代行）に各媒体から候補者をピックアップしていただく運用としていましたが、担当者が変わると「なぜこの候補者をOKと判断したのか」という基準が引き継がれず、意思決定の背景や採用ノウハウが社内に蓄積されにくい状態になっていました。

さらに、媒体数が増えるにつれて複数媒体へのログインや進捗管理といった運用工数も増加していました。アカウント管理の観点でも、媒体ごとにアクセス権限や情報管理を行う必要があり、セキュリティリスクや管理負荷も無視できない状態になっていました。

その結果、媒体横断で候補者を確認し進捗を整理するだけで、毎日1時間ほど採用オーナーのカレンダーがブロックされる状況でした。

事業の意思決定を担うメンバーの時間が、スカウト運用や媒体確認といった作業に使われてしまう。これは採用オペレーションの問題にとどまらず、事業成長の観点でも改善すべき構造課題だと感じていました。

取り組みハードルが低いエースジョブの「AI採用」導入

それらの課題がある中でエースジョブをまず検討された背景があれば教えてください

まず比較検討の段階で、いくつかのAI採用サービスを横並びで見ていきました。その中で、トライアルに進んでみようと判断したポイントは大きく3つあります。

1つ目は、AIをベースにしつつも人のサポートがしっかりつくことです。
AIだけがRPAのように動くサービスだと、弊社のように事業部と二人三脚で採用を進める環境では、要件の変化や例外対応に柔軟に対応しきれない懸念がありました。

2つ目は、トライアルが可能だったことです。
AI採用はまだ新しい領域でもあるため、いきなり本契約を結ぶのではなく、実際の採用業務の中で検証できる点は大きな安心材料でした。

3つ目は、各媒体のスクレイピング規制などによるサービス停止リスクへの配慮です。
AI採用のサービスの中には、媒体側の仕様変更や規約の問題で突然利用できなくなる可能性があるものもあり、その点は慎重に見ていました。

こうした点を踏まえ、
「AIだけが動く」「実質的には人が手作業で運用している」「トライアルなしでいきなり契約」というサービスも多い中で、エースジョブはAIと人のサポートのバランスがよく、弊社の複雑な要件や事業部主体の採用体制にもフィットするのではないかと考え、まずはトライアルからスタートさせていただきました。

結果を残すAI採用 -トライアル期間の返信率は脅威の26％に

トライアルを経て本格導入を決めたポイントはなんでしたか？

それまでRPOに依頼して送っていたスカウトと比較すると、エースジョブを活用したスカウトでは返信率が約1.5倍に改善し、正直驚きました。

さらに印象的だったのは、トライアルの初期段階では要件定義もまだ粗く、まずは試してみようという形でスカウト送信を行っていたにもかかわらず、返信率が26%と非常に高い結果が出たことです。その中から実際の採用決定にもつながりました。

また定性的な面でも、候補者からの一次返信の反応が非常によく、単に効率よくスカウトを送れるだけではなく、ラクスルの思いや事業の魅力が候補者にしっかり伝わるスカウトが打てているという実感がありました。

さらに、運用にかかる工数もほとんどなく、他事業部にも展開できるイメージが持てたことも大きかったです。

加えて、トライアル期間中にも開発チームが迅速に動き、機能改善を進めていただけた点も印象的でした。こうした開発スピードの速さは、事業や採用要件が変化しやすいベンチャー企業にとって非常に心強いポイントでした。

事業を採用から支える採用インフラに

エースジョブを本導入してから社内のワークフローの変化はいかがですか？

その点では大きく変わりました。

これまでは、候補者を見つけた後に事業部へ確認を依頼し、スクリーニングのレビューをしてもらう運用が中心でした。しかしエースジョブ導入後は、事業部が本当に求めている人材要件をAIに学習させていくことで、細かなスクリーニングを都度行わなくてもスカウトを送れる体制になりました。

また、確認が必要な場合も各媒体にログインする必要がなく、エースジョブ上で候補者情報を確認できるため、ログインの手間やアカウント管理の負荷も大きく削減できました。

さらに、複数のポジションを他の採用担当へ引き継ぐ際も、「エースジョブを見てください」と伝えるだけで、言語化された採用要件やこれまでの調整履歴をすぐに確認できるようになりました。

結果として、採用オペレーションの属人性が減り、採用が個人のノウハウではなく“仕組みとして回る状態”に近づいていると感じています。

工数削減による大きな事業インパクト

工数的に見ると人事だけでなく事業部の確認も含めてどのくらい削減できていそうなどありますか？

媒体横断の確認・取りまとめで毎日確保していた「1時間の採用ブロック」がなくなり、現在運用している15名の工数・人事の工数が削減できているので事業インパクトが本当に大きいです。

そのおかげで人事は2名体制から1名体制で運用ができるようになったのと、事業部は事業により集中できるようになり好循環が生まれています。

そのため実質的なROIは相当高いのでは考えています。

人事の手間を理解した、気が利くプロダクト設計

並行して他AI採用サービスなども利用されていたかと思いますが、違いはありましたか？

「初期設定の負荷」「UI/UXの使いやすさ」などは大きな違いだと感じています。 他社サービスの場合は「ターゲット像」を細かくスプレッドシートに記述して定義するなど立ち上げに非常に工数がかかりました。一方で、エースジョブは求人票からAIが作成した内容をチェックする・CSの方と擦り合わせる形で精度を上げることができるため、立ち上げの心理的・時間的負荷が圧倒的に低く、採用ポジションが多い弊社としてはとても助かっています。

また、候補者確認や評価のUIUXもわかりやすく、人事だけではなく事業部を巻き込んで採用を行う弊社には適していると感じています。

「心を動かす」AIスカウトでカジュアル面談100件 4名入社決定

実際の採用成果について教えてください。

導入から半年間で、カジュアル面談は約100件実施、最終的には4名の入社決定を実現しました

実は導入前に他AI採用サービスを利用している企業さんからの情報では、AIスカウト自体は「効率化はできるが、成果はそこまで変わらない」という話を聞いていたのですが、エースジョブを導入したことによって人が送っているよりも成果として返信率向上・採用決定が実現できています。

前述したとおり、単なるAIスカウトではなく、エースジョブが「人の心を動かす」という点を意識しているサービスだからこその結果ではと感じています。

今後採用AXにおいて検討している事があればお伺いさせてください。

現在は「面接評価の入力アシスト」のテスト運用を開始しています 。面接の対話を文字起こしし、SlackやATSと連携して評価入力を自動化する仕組みです 。

また、候補者データをAIに入力して面談でのチェックポイントを整理したり、文字起こしから面接スクリプトを自動生成したり、さらには求人画像生成へのAI活用も進めています 。会社全体の「AIネイティブ化」を推進する部署とも連携し、人が「候補者と向き合う時間」に100%集中できる環境をこれからも追求していきたいと考えています！