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スカウト判定582名を仕組みで処理し、面接確約40名につなげた採用DX
複数の採用媒体から届く大量のスカウト対応を、判定基準の言語化と仕分けの自動化で仕組みに変えた事例です。担当者は候補者への向き合いと判断に集中できるようになりました。
SUMMARY 概要
| 業界 | 建設業 |
|---|---|
| 規模感 | 地域の総合建設会社 |
| 課題領域 | 採用・業務自動化 |
| 支援範囲 | 採用オペレーション設計、スカウト判定の自動化、候補者データの毎日自動同期、選考評価の型化 |
| 期間・体制 | 伴走型（支援完了） |
ISSUE 課題
同社は複数の採用媒体を使ってスカウト型の採用を進めていましたが、届く候補者情報の量に人手の対応が追いつきませんでした。誰を優先して声をかけるべきか。判定は担当者の経験に頼っており、忙しさによって見送りの基準も揺れる。対応が遅れれば、有望な候補者ほど他社に決まってしまいます。
「候補者と向き合う時間」を増やしたいのに、実際の時間は媒体画面の確認と転記に費やされている。採用のオペレーションそのものを設計し直す必要がありました。
APPROACH 支援内容
判定を自動化する前に、まず判定の中身を言葉にするところから始めました。
- フェーズ1: 判定基準の言語化 — 担当者の頭の中にあった「会いたい人物像」を、職歴・志向・条件の観点で判定基準として文書化しました。
- フェーズ2: 判定・仕分けの自動化 — 言語化した基準に沿って、AIエージェントがスカウト候補者を判定・仕分けする仕組みを構築。担当者は判定結果の確認と最終判断に役割を移しました。
- フェーズ3: 候補者データの毎日自動同期 — 複数の採用媒体の候補者データを採用管理システムへ毎日自動で同期し、転記作業と情報の分散をなくしました。
- フェーズ4: 運用定着と選考評価の型化 — 日々の運用に乗せたうえで、書類選考から面接評価までの観点を型として整備しています。
OUTCOME 成果
この仕組みでスカウト判定582名を処理し、面接確約40名につながりました。担当者の時間は媒体画面の確認や転記から、候補者への連絡と選考の判断へ移っています。判定基準が文書として残り、担当者が変わっても選考基準を引き継げる状態になりました。
POINT 支援のポイント
この事例の型は「基準の言語化 → 自動化 → 定着」の順序です。自動化から入ると、属人的な判断の揺れがそのまま仕組みに写ってしまいます。先に判断の中身を言葉にし、仕組みに写し、人は判断に集中する。AIはあくまでその手段です。大量の定型対応に人手が奪われている業務であれば、採用に限らず同じ型を適用できます。