導入半年で11名採用 ── 日本トレカセンターがOffersで実現したAI時代のエンジニア採用
(プロダクト部)中川 峰志氏 (プロダクト部)小川 一樹氏氏
トレーディングカードのオンラインオリパ（オリジナルパック）事業を展開する、株式会社日本トレカセンター。事業の急成長に伴い、開発チームには新機能開発や既存機能の改善など、多くの要望が寄せられるようになり、エンジニア不足が深刻な課題となっていました。
開発体制の強化が急務となる中で、同社が導入したのがOffersでした。導入後は、わずか半年で、業務委託を含む11名のエンジニア採用を実現。開発組織の体制強化と採用スピードの向上につながりました。
今回は、導入に至った背景や当時の課題、実際に感じた効果について、株式会社日本トレカセンタープロダクト部の小川氏と中川氏に詳しくお話を伺いました。
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事業の急成長に伴い開発案件が急増しエンジニア不足が深刻化
── まず、Offers導入前の状況について教えてください。
小川氏：当社はトレーディングカードのオンラインオリパ事業を主に展開しており、いわばトレーディングカードのガチャガチャのようなサービスを提供しています。当社には大きく分けて5つの部署があり、事業が急速に成長していく中で、各部門から「この機能を新しく開発してほしい」「この部分を改善したい」といった事業成長に直結する開発要望が次々と上がってくる状況でした。
しかし、当時の開発チームの人数では、それらすべての依頼に対応しきれていませんでした。開発の要望は増え続けているのに対して、実際に実装を担えるエンジニアの数が不足していたのです。まずは実装を担えるエンジニアを迎え入れる方針を固め、採用に注力するに至りました。
── エンジニア採用自体は、それまでどのように行っていたのでしょうか。
小川氏：基本的には知人や社内のつながりを通じて採用するリファラル採用が中心でした。外部サービスを通じてエンジニアの採用に取り組むのは、今回が初めてでした。
こうした採用方針の背景にはAI技術の進歩があります。当時は、採用をせずにAI を中心としたワークフローに集中することで、開発が回るのではないかと考え、採用にはあまり力を入れていなかったんです。
中川氏：ただ、実際に運用してみると、AIだけで開発を完結させるには限界がありました。現在はコード生成の9割以上をAIに任せており、かなり効率化ができています。一方で、機能の設計や品質保証、いわゆるQAの領域については、まだ人が介在する必要性を感じています。むしろAIによってコード生成の量が増えた分、「そのコードの品質をどう担保するか」という点が、より重要なテーマになってきました。
そのため、AIを前提とした開発体制の中で活躍できるQAエンジニアを採用する必要があると考えるようになりました。
──具体的には、 どのような人物像を求めていたのでしょうか。
中川氏：当社はまだ小さな組織なので、特定の分野だけを担当するというよりも、幅広く対応できるフルスタック志向のエンジニアを求めていました。また、自ら課題を見つけて仕事を拾いにいくような主体性も重視しています。
加えて重要だったのが、AIに対する感度です。当社では常にAIファーストで物事を考えています。AIを前提とした開発に前向きで、技術の変化に対して柔軟に対応できるエンジニアの方を採用したいと考えていました。
AI活用志向のエンジニアが集まるプラットフォームとしてOffersを選択
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── Offersを知ったきっかけと、導入までのプロセスを教えてください。
小川氏：Offersは、エンジニアリングマネージャーの一人が、以前別の会社でOffersを利用していた経験から紹介をしてもらいました。登録している人材の傾向やスキルレベルについても把握していたので、「まずはOffersから始めてみるのが良さそうだ」という話になりました。
当時はすでに一定の信頼感があったこともあり、他サービスと比較検討は行っていません。スピード感を重視して、導入を検討した流れです。
── 導入に対する不安などはありませんでしたか。
小川氏：私たちが求めている人物像と、比較的近い層がいることが事前の情報からわかっていたので、大きな懸念は特にありませんでした。
また、最初の段階で、試験的に始められるプランを提案していただけた点も安心材料になりました。当時は採用の見通しが明確ではありませんでした。大きくリスクを取るよりは、まずは試して状況を見ながら判断したいという考えがあったため、導入を決断しました。
導入半年で正社員を含む11名採用を実現し、開発スピードが大幅改善
── 実際に導入してみて、登録エンジニアの印象はいかがでしたか。
中川様：結果として、業務委託と正社員を合わせて11名の採用につながりました。実際にお会いした方々の印象も期待通りで、なかには期待以上と感じる方も多くいらっしゃいました。採用に至ったメンバーは、現在もそれぞれの領域で活躍しており、開発体制の強化という観点でも非常に良い結果だったと感じています。
また、採用が決まった方の約半数以上が最初の1カ月で決定しており、採用スピードの面でも、非常に大きな成果を実感しています。
── 採用成功の要因はどこにあったと感じていますか。
中川氏：エンジニアにとって、「AIを自由に活用できる開発環境」という点が魅力として伝わったのではないかと思います。企業によっては、AIツールの利用が制限されていたり、業務への導入に慎重だったりするケースもあると思います。
その点、当社はスタートアップということもあり、「試せるものは基本的にすべて試す」というスタンスを取っています。AIツールについても積極的に導入しており、開発の現場で自由に活用できる環境を整えています。そうした姿勢はカジュアル面談の段階からしっかり伝えていました。
また、組織の規模がまだ大きくないため、一人ひとりの裁量が比較的大きいという点も特徴です。自分のアイデアを試しながらプロダクト開発に関わりたいという方にとっては、魅力的に映ったのではないかと感じています。
── 面談時に工夫していた点はありますか。
中川氏：カジュアル面談では、会社紹介だけで終わらせるのではなく、開発チームの体制やAIを活用した開発ワークフローについて紹介する資料を用意していました。実際にどのような開発環境で仕事をしているのか、できるだけ具体的にイメージしていただけるよう意識していました。
また、私たちが現在抱えている課題についても、率直にお伝えするようにしています。たとえば、インフラ面の改善や、Webサイトやアプリのパフォーマンス改善など、まだ十分に手を付けられていない領域も多くあります。そうした課題を隠すのではなく、「こういった課題を一緒に解決していきたい」と共有することで、共感してくださる方が入社してくださったのではと感じています。
まずは試してみることがエンジニア採用成功の近道
── Offersのサポート体制についてはいかがでしたか。
小川氏：担当の方には、かなり柔軟に対応していただいたと感じています。たとえば「明日からこの求人を出したいのでお願いします」といった、急なお願いをすることもありました。そのような依頼にも、きちんと対応していただけたのでとても助かりました。
採用はタイミングやスピードも重要になるので、こちらの状況に合わせ、スピーディーに動いていただけた点はありがたかったですね。最初はあくまで試験的な導入という位置づけでしたが、実際に成果も出ており、引き続きOffersを活用して採用を進めていこうという話になっています。
── 最後に、導入を検討している企業にメッセージをお願いします。
中川氏：Offersにはスキルレベルの高いエンジニアが多く登録している印象があります。特に、自社サービスを開発しており、開発リソースが不足している企業には相性が良いのではないかと感じています。
メッセージとしては、「まず試してから考える」ということに尽きると思います。採用サービスは実際に使ってみないと分からない部分も多いですが、それが結果的に、採用成功への一番の近道なのではないかと思います。
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