AIでスカウト文面を見直し、約半年で正社員2名を採用。HapInSのOffers活用法
（取締役CTO）佐藤佑亮、（受託開発事業部 デザイナー）山口友菜氏
IT人材の売り手市場が続き、エンジニアの採用難と採用コストの高騰が進むなか、費用対効果の高い採用手法を確立することは、多くの企業にとって重要な課題です。
HapInS株式会社でも、採用手法を見直すなかで、自社に合う人材と出会える新たな採用プラットフォームを探していました。
そこで、IT人材に効率よくアプローチでき、導入後すぐにスカウトを始められる点を評価し、Offersを導入。AIによるスカウト文面の改善に加え、転職意欲を7段階で捉えるOffers独自の「キャリアドリフトモデル」にもとづく「ストーリースカウト」を活用した結果、40〜50名と面談し、約半年で正社員2名を採用しました。本記事では、同社取締役 CTOの佐藤さんと、Offers経由で入社したデザイナーの山口さんに、導入の背景や成果、入社後の状況を伺います。
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優秀なエンジニアの採用競争が激化する中、従来型の採用手法では限界があります。工数をかけずにハイクラスエンジニアを採用したい企業様へ。Offersでは、35,000人の独自データベースとテックリード/CTO/VPoEなどの希少ポジションに強みを持つ戦略的アプローチで、企業様の採用課題を根本から解決します。
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売り手市場と採用コストの高騰を受け、費用対効果の高い採用手法を模索
──Offers導入前に感じていたエンジニアの採用課題を教えてください。
佐藤氏：課題は大きく2つありました。1つ目は、売り手市場の影響で自社にマッチする人材からの応募が集まらず、目標とする採用人数に届かなかったことです。応募を待つだけでは候補者との接点を持てないケースも多く、採用活動が難航していました。
2つ目は、採用コストの高騰です。他社の動向を見ても採用費は上昇しており、目標人数を確保しながら費用対効果をどう高めるかが大きな課題でした。
──どのようなスキルや人物像を持つエンジニアを求めていたのでしょうか。
佐藤氏：お客様の課題解決やビジネスの成長にコミットできる方です。
当社がエンジニアに求めているのは、システムを開発する技術力だけではありません。お客様の意図や背景を丁寧にくみとり、解決策につなげられる仮説思考力や課題解決能力も重視しています。
また、社内には素直なメンバーが多いため、当社の社風に合う人柄かどうかも大切な基準です。
──Offers導入前は、どのような採用手法を活用していましたか。
佐藤氏：受託開発事業部の採用では、主に採用プラットフォームとリファラル採用を活用していました。以前利用していたプラットフォームは、採用成果に連動しない料金体系だったため、当社が求める方と比較的低コストで出会えていたんです。
しかし、採用活動を再開しようとしたタイミングで料金体系が変更されていました。そこで、新たな採用手法を探し始めました。
エンジニア人材へ迅速にアプローチできる点が、Offers導入の決め手に
──Offersを知ったきっかけと、導入の決め手を教えてください。
佐藤氏：正社員採用のチャネルを増やすため、新たな採用プラットフォームを探し始めたことがきっかけです。エンジニアに特化したプラットフォームを探すなかで、Offersを知りました。
その後、Offersの営業担当者との商談を通じて、採用活動を具体的にイメージできたことが導入の決め手です。正社員採用の新たなチャネルとして活用できる点も、当社のニーズに合っていました。
──比較検討したプラットフォームのなかで、Offersに魅力を感じた点は何ですか。
佐藤氏：特に魅力を感じたのは、候補者へのアプローチをスピーディーに始められる点です。Offersは登録後すぐにスカウトを送れるうえ、「気になる」も活用できます。エンジニアに特化した人材層から、求める人材との接点を効率よくつくれる点も導入を後押ししました。
約半年で正社員2名を採用し、任せられる業務とプロジェクトの数が拡大
──Offers導入後、候補者からの反応はいかがでしたか。
佐藤氏：スカウト文面を改善したことで、求める人材からの反応が増え、40〜50名ほどの方と面談できました。以前使っていたサービスのテンプレートを流用してスカウトを送っていましたが、十分な反応を得られませんでした。
そこで、Offersの『AIスカウト文面作成機能』を活用し、当社の受託開発ならではの魅力が伝わる内容に見直しました。また、候補者へ継続的にアプローチできる『ストーリースカウト』も活用したことで、すぐに転職を考えていない潜在層の方にもアプローチできるようになりました。
──実際の採用成果について教えてください。
佐藤氏：2025年11月頃にOffersを導入し、約半年で受託開発事業部の正社員2名を採用しました。2名とも、お客様と直接向き合い、要望の背景をくみ取りながら課題解決に取り組んでいます。加えて、業務委託でも7名の方に参画いただきました。
正社員として採用した2名は、幅広い課題解決を担うジェネラリスト寄りの人材です。任せられる業務量や対応できるプロジェクト数が増え、受託開発事業部の成長に大きく貢献してくれています。特にデザイナーの山口さんが加わったことで、正社員1名と業務委託1名だったデザイナー体制を強化できました。現在は山口さんもお客様との会議に参加し、要件定義などの上流工程から携わっています。
採用した2名は人柄もよく、入社後すぐに期待を上回る活躍を見せてくれています。たとえば山口さんは、独立して活動されていた時代にお客様と直接やり取りした経験や、そのなかで培った強みを面談で自分の言葉にして説明してくれました。面談前には当社について詳しく調べており、その姿勢からも、成長できる環境で力を発揮してくれる方だと感じました。
──ここからは山口さんにも伺います。独立して活動されていたそうですが、なぜ正社員になろうと考えたのでしょうか？
山口氏：長く安定して働ける環境を求めて正社員を希望しました。それ以前の約1年間は、業務委託として広告バナーやWebサイトのデザインを手がけるほか、お客様と1対1でやり取りしながら、SNS用画像やYouTubeのサムネイルを制作するデザインコンサルティングにも携わっていました。
Offersはエンジニア向けの求人が多い印象でしたが、デザイナー向けの入力項目もあったため登録しました。IT業界の企業が中心で、自分の経験を生かせる求人を探しやすかった点もよかったですね。
──HapInSから届いたスカウトには、どのような印象を持ちましたか。
山口氏：Offersのスカウトは経歴に沿った内容で、「自分のことをきちんと見てくれている」と感じられたため、信頼感を持てました。
企業選びでは「情報の透明性」と「本質を見てくれるか」を重視していました。面談でも、事前に見たYouTubeなどの公開情報とのギャップがなく、これまでの経験を丁寧に聞いたうえで本質的な部分を見てくれる会社だと感じました。
──入社後は、どのような業務を担当していますか。
山口氏：現在はデザイナーとしてお客様との会議に参加し、要件定義などの上流工程から関わっています。ご要望と実装面をすり合わせながら、使いやすい導線を考えてデザインに落とし込む仕事です。
入社してまだ数か月ですが、任せてもらえる業務の幅が広く、自身の成長スピードの速さを実感しています。これまで経験の少なかったUI・UX領域を学び、フロントエンドの実装にも触れるなど、短期間で多くの経験を積めています。
AIの台頭を見据え、システム開発にとどまらず顧客の課題解決へ
──今後の事業展望をお聞かせください。
佐藤氏：今後は、お客様の課題に本質的に向き合い、ビジネスの成長に貢献できる方を増やしていきたいと考えています。正社員を中心に、そうした素養や経験を持つ方とともに、受託開発事業部を成長させていくことが目標です。
AIの台頭により、今後はシステムを開発・納品するだけでなく、お客様の課題解決にまで踏み込む関わり方が、これまで以上に求められると考えています。
だからこそ、開発そのものにとどまらず、お客様のビジネスや社会の課題に向き合う姿勢が、ますます重要になります。環境の変化にも柔軟に対応し、高い意欲を持って課題解決に取り組める組織をつくりたいですね。
──その目標を実現するうえで、Offersにはどのようなことを期待していますか。
佐藤氏：Offersには、お客様とより上流の段階から関わり、課題解決を牽引できる人材との出会いを期待しています。すでに経験を持つ方だけでなく、今後その役割を目指したい方にもアプローチし、当社が伸ばしていきたい領域をともに成長させられる方との接点を広げたいです。
──採用活動に課題を抱える企業へOffersをおすすめするとしたら、どのような点でしょうか。
佐藤氏：専門性や実務経験を持つ人材から、今後の成長が期待できる人材まで幅広くアプローチでき、自社のフェーズに合った人材を探しやすい点です。採用したい人物像や組織の状況に応じて、採用の選択肢を広げたい企業に適したサービスだと感じています。また、AIを活用して、企業情報や求人情報をもとにAIスカウト文面生成機能で、企業情報や求人情報をもとにスカウト文面を作成できる点も魅力です。文面作成の工数を抑えながら、候補者からの反応を高めたい企業にも向いていると思います。
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本文に登場する機能・仕組みの解説
(1)キャリアドリフトモデル（特許出願中）：35,000人を超えるエンジニアのデータから組み立てた、転職意欲の変化を7段階でとらえる心理段階モデル
(2)キャリアドリフトスコア（特許出願中）：候補者の転職意欲をAIがスコア化し、意欲の変化をリアルタイムに検知する仕組み
(3)ストーリースカウト（特許出願中）：キャリアドリフトスコアと候補者のスキル・経験にもとづき、30以上の切り口からスカウトのシナリオをAIが組み立てる機能
(4)AIスカウト文面生成機能：企業情報や求人情報をもとに、候補者向けのスカウト文面をAIが作成する機能
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