スカウト文AIエージェント

01BACKGROUNDどんな会社で、なぜこの業務から着手したか

IT分野の人材紹介会社です。スカウトは1通ずつ手で書いていて、1通に10分かかっていました。送信数を増やそうとすると文面が定型化し、返信率が下がっていました。候補者ごとに訴求を選んで書き分ける作業をAIエージェントに任せました。

この業務を最初に選んだ理由

求人の掲載を増やしたいという相談でした。実績を確認すると、候補者との接点はスカウトが中心でした。その返信率が伸び悩んでいました。掲載を増やすより、今送っているスカウトの返信率を上げるほうが費用を抑えられます。まず文面の書き分けから手を付けました。

03HOW IT WORKS実装したAIエージェントの動き

スカウト文AIエージェントは次の流れで処理を進めます。AIが担当する部分と、人が確認する部分を分けています。

1. STEP 01

   候補者を読む

   職務経歴書と登録情報から、経験・使ってきた技術・転職の理由・希望を読み取ります。

2. STEP 02

   求人と重ねる

   手持ちの求人と照らして、その候補者が関心を持ちそうなポイントを3つ選びます。

3. STEP 03

   訴求を決める

   年収・技術・裁量・働き方のどれを前に出すかを、候補者の志向から決めます。

4. STEP 04

   1通書く

   選んだ訴求で文面を書きます。職歴の具体的な部分に触れた一文を必ず入れます。

5. STEP 05

   返信を確認する

   送った文面と返信を突き合わせて、返信につながった訴求を記録します。記録は次の文面づくりに使います。

掲載しているのは、実際に納品したシステムの画面です。社名・氏名・金額など、お客様が特定できる情報はぼかしています。

05POINTS実装のときに気をつけたこと

同じ道具を使っても、作り方によって現場で使われるかどうかが変わります。この案件で判断した点をまとめます。

• 職歴の具体的な部分に必ず触れる

  定型文に名前だけ差し込んだ文面は、候補者にすぐ気づかれます。職務経歴の具体的な部分に触れた一文を必ず入れる指示にしたところ、返信率が上がりました。

• 訴求を先に決めてから書く

  文面をいきなり書かせると、当たりさわりのない内容になります。年収・技術・裁量・働き方のどの訴求軸を優先するかを先に決めてから書く2段構えにしました。

• 返信の結果を貯める

  送った文面と返信を突き合わせて記録しています。どの訴求で返信が多かったかが数字で分かるので、結果を次回以降の文面改善に反映します。

• 送信は人が押す

  自動で送ることもできますが、現在は人が目を通してから送っています。候補者との関係づくりが仕事の中心なので、最後の確認は人の手に残しました。

07PROCESS導入の進め方

この案件では、3週間で実際に使える状態まで実装しました。

1. 1週目

   返信が来た文面を集める

   過去に返信が来たスカウト文を集めて、返信率の高い訴求の傾向を整理します。

2. 2週目

   訴求の選び方を作る

   候補者の志向から訴求を選ぶ仕組みを先に作ります。文面の作成はその後です。

3. 3週目

   100通で試す

   実際に送って返信率を測ります。従来の文面と比べます。

4. 引き渡し後

   毎月の結果を反映する

   返信結果をもとに、有効だった訴求を毎月見直します。

09FAQよくいただく質問

• AIが作成した文面だと気づかれませんか

  職歴の具体的な部分に触れた一文を必ず入れます。導入後の返信率は1.8倍になりました。

• 求人が増えたらどうしますか

  求人のデータを足すだけです。候補者と求人の重なりはその都度計算します。

• 送信まで自動にできますか

  できますが、現在は人が目を通してから送る運用にしています。

• 媒体が複数でも使えますか

  使えます。媒体ごとの文字数と送り方に合わせて出し分けます。