生成AIを活用し、工数を圧縮しながら内定承諾率60%→87%を実現。リファラル採用の文化も醸成

限られたリソースで最高の候補者体験を提供したい

——Nateeでは、どのような採用課題を抱えていましたか？

西林さん：大きく3つの課題がありました。1つ目はHRチームのリソースの問題です。事業部起点での採用体制に移行したいと考えていましたが、私自身が事業部とHRを兼務している状況であり、採用に専念できる状態ではありませんでした。また、採用担当者も約1名と少なく、実質1.5人体制で採用業務全般を担当していたため、かなり苦しい状況でした。

2つ目はオペレーション業務に時間を取られ、候補者への体験提供が十分にできていなかったという点です。オファーレターを書く負荷が高く、クオリティを求めると一部候補者にしか提供できず、面接後の申し送りやオファー時のアプローチなど、候補者に良い体験を提供できているという感覚がありませんでした。

3つ目はアトラクト力の課題です。アトラクト力の高いメンバーはいるものの、型化できておらず承諾率が上がりきらない状況でした。部門全体として採用に取り組む空気づくりができておらず、どうしてもHRチーム主導の採用活動になってしまっていました。

「選ぶより選ばれる採用」への考え方の転換

——RekMA導入後、どのような変化がありましたか？

西林さん：RekMAのサービス自体よりも、まず「考え方を変えさせていただいた」ことが大きいと感じています。それが「選ぶより選ばれる採用」という考え方です。私たちはスタートアップであり、競合も多い業界で活動しています。そのため、まずは会社のことを好きになってもらい、興味を持ってもらうことが重要だと気づかされました。
この考え方をもとに、内定承諾までのアプローチフローを変更しました。選考過程の中で私たちからラブコールを送り続け、会社の魅力を感じてもらうことに注力しました。すると面接官同士の引き継ぎも、「この人がどうだったか」ではなく、「こういう魅力を伝えたから、次はこういう角度で話すといいですよ」というようなポジティブな申し送りができるようになってきました。候補者にも多面的に会社の良さを感じていただけるようになり、結果として内定承諾率が大きく向上しました。

——その他に、ポジティブな影響はありましたか？

西林さん：副産物として2つの効果がありました。1つ目は入社後のオンボーディングへの影響です。メンバーも採用に関わるようになったことで、「この人が入社したら自分がオンボーディングの担当になる」「自分のチームに入る」という意識で候補者に向き合うようになりました。そのため、入社後のプランや責任を感じてもらえるようになり、スムーズなオンボーディングができるようになりました。

2つ目はリファラル採用の活性化です。社員が「自分が一緒に働きたい人にどんどん声をかけていく」という空気が生まれ全社で採用を盛り上げていこうという雰囲気ができてきました。

候補者一次情報により、パーソナライズした体験を実現

——具体的にRekMAのどのような機能を活用されていますか？

緑川さん：明確に変わった点として、オファーレターが非常にリッチになりました。導入前は紙の定型的なオファーレターをお渡ししていましたが、カスタマイズはあまりできていませんでした。RekMA導入後は、選考過程で会っていただいたメンバーや面接官のコメントをオファーレターに載せるようになりました。これにより候補者には「自分のことをしっかり見てくれている」ということが伝わるようになったと思います。

また、選考途中のステップレター機能も活用しています。導入前は面接官からの申し送りのみをSlackで共有していましたが、ステップレターによって候補者からの一次情報を得られるようになりました。候補者がどのように感じているか、どの点が良かったか、聞き足りなかったことは何かなど、候補者視点の情報が得られるようになったのです。これをもとに次の面接でどんな内容を伝えるべきか、どんな人を面接官にアサインすれば良い体験になるかなど、候補者体験を向上させるための準備ができるようになりました。

生成AI機能により面接官の工数を大幅削減

——生成AI機能はどのように活用されていますか？

緑川さん：オファーレターの作成に大きく貢献しています。導入前はスライドを一から属人的に作成していたため、時間がかかるだけでなく、担当者によってクオリティにバラつきがありました。

RekMAの生成AI機能を使うことで、構造化しながら、これまでの面接情報を踏まえた文章を自動生成できるようになり、”面接官が思い出しながら30〜60分かけていた作業”が、”人事が5〜10分でドラフトを生成 + 面接官は内容をチェックしつつ想いの載ったメッセージを添えることに専念” という形になったんです。

次面接官への申し送りも生成AIが文章を作成してくれるので、候補者の良かった点や懸念解消したい点を的確に表現できています。もちろん、一部手直しは必要ですが、大幅な時間短縮になっています。

このような効率化により、面接官も時間を有効に使えるようになりました。次の面接で何を伝えれば良いかが明確になるので、レジュメを一から読み込んで考える必要がなくなっています。

スピード感・熱いメッセージが入社の決め手に

—実際に内定を承諾された米倉さんは、どのような体験をされましたか？

米倉さん：併願していた企業ではオファーレターをいただけなかったので、Nateeとのオファーの厚みや温かさには大きな差を感じました。Nateeのオファーレターは非常に熱意のこもった内容で、私への期待が時系列で明確に書かれていました。「1ヶ月目はこう、2ヶ月目はこう」という具体的なキャリアステップも示されていたので、入社後のイメージが湧きやすかったです。

特に嬉しかったのは、選考過程で出会った方々からの個別メッセージです。最終的な決断をするとき、週末にじっくり時間をかけて、オファーレターに書かれた言葉をおつまみにお酒を飲みながらじっくり読み込みました。それほど心に響く内容でした。

最終的にNateeを選んだ理由は、オフィスを訪問した際の元気な挨拶など社風の良さも感じられたこと、そして私のことを真剣に求めてくれている気持ちが伝わってきたことです。1週間という短期間でオファーを出してくれた対応の速さと、分厚いオファーレターから、「あなたを求めている」という気持ちが他社よりも圧倒的に伝わりました。

定量の効果と今後の展望

—最後に、定量面での変化、今後の展望についてお聞かせください。

西林さん：内定承諾率については、導入前は50%から60%程度だったところ、導入後は87%まで上昇しました。導入直後に採用決定も出せたため、非常にありがたかったです。

また、リファラル採用の活性化についても定量での変化がありました。導入前3ヶ月はエージェント経由の採用がメインで、リファラル採用の決定比率は14%でした。しかしRekMA導入後の直近3ヶ月では57%にまで上昇しています。

しかし、内定承諾率を高めることが目的ではありません。今後、組織や事業のレベルが上がるにつれて、採用したい人材のレベルも上がっていきます。その際に「どのような企業と競合になっても承諾してもらえる状況を作る」ことが次のステップだと考えています。

RekMAを活用しながら、単に数値を上げるだけでなく、本当に来てほしい人に来てもらえる採用体験や組織を作っていきたいと思います。

※ページ上の内容は2025年2月時点の情報です。