HEROZ株式会社は「世界を驚かすサービスを創出する」を経営理念に掲げ、機械学習等のAI関連の手法を固有のコア技術として各種産業へBtoBサービスを提供している東証プライム上場企業です。
以前より、AUTOHUNTをご利用いただいている同社にて、今回、潜在層へのアプローチと現場メンバーを巻き込んだ採用活動を通して、希少なバックグラウンドを持つエンジニア採用に成功。今回の取り組みと今後の展望についてお話を伺いました。
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目次
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AUTOHUNT の導入背景、目的
ーまず、始めに御社の事業内容について教えてください。
当社は深層学習を含む機械学習によるAI関連手法を固有のコア技術とし、AIを活用したインターネットサービスの企画・開発・運営を行うベンチャー企業です。
事業はBtoCとBtoBの2つを軸に展開しています。BtoCでは当社の人工知能関連技術を活かしたスマートフォン向け頭脳ゲームアプリ「将棋ウォーズ」や将棋AI解析サービス「棋神アナリティクス」などを世界中に展開しています。
日本将棋連盟公認の「将棋ウォーズ」は2024年4月現在、約730万人のユーザー様にご登録いただいており、HEROZ独自のAI技術によってAIが対局相手になったり、次の一手をAIがサポートするなどの機能が高い評価を得ています。
BtoBでは、ゲーム業界を皮切りに金融や建設、小売、インフラなど様々な国内の産業にAIの開発・実装を行っています。また昨今話題の生成AIによるSaaSビジネス開発にも積極的に挑戦しています。
ー事業成長のための採用計画達成に向けて、どのような背景でAUTOHUNTの導入に至ったのでしょうか。
小林さん）
元々、中途採用において登録型サービスを利用していましたが、さらなる事業成長を目指す上で、採用活動においても新しい手段が必要だと感じていました。
新しい取り組みとしてSNSを活用し、転職への関心が低い候補者へのアプローチを進めたいと考えていました。そうすることで、私達が採用したいスキルや経験を持つ候補者の母集団を広げられると考えたためです。
しかし、SNSそれぞれを運用してペルソナとなる候補者の検索とアプローチには工数もかかり、効率が良い採用手法ではなかったため実際に実行はできていませんでした。そのような課題を持っている中、AUTOHUNTを利用することで、既存の採用サービス、つまりスカウトを送るリクルーティングに近い形でSNS活用ができると思い、導入させていただきました。
今回採用したポジションについて
ー今回、AUTOHUNTを通して採用できた方の詳細について教えていただけますか。
曽田さん）
画像生成に関してテックリードをお願いできる方をペルソナとしていました。専門性の高いペルソナ設計をしていたため、中途採用市場ではそもそもの絶対量が少なく、さらに登録媒体となると転職意向がある方に絞られるため母集団形成に苦戦しているポジションでした。
小林さん）
AUTOHUNTを利用することで、転職媒体に登録していないような潜在層へのアプローチを行い、結果として今回の方も転職活動を行う前のタイミングから接点を持つことができました。
採用競合と差別化を図るためには、選考に乗った際の意向度とスピードがポイントです。早期に接点を持ちコミュニケーションを継続することで、高い意向度を保ちながら、スピード感をもって選考を進めることができます。
現場を巻き込んだ採用活動の実現/中途採用におけるSNS活用
ーまさに採用競合を意識した理想的な採用ですね。今回のように、潜在層候補者に対してSNSからアプローチをする際に、気をつけているポイントなどはありますか。
小林さん）
従来の手法とわかりやすく異なる点は、人事だけで採用活動を行うわけではなく、現場メンバーを巻き込んでいることがポイントです。
具体的には、SNS運用やSNSを通した候補者へのアプローチ（スカウト）は現場のエンジニアマネージャーが行い、その管理やサポートを人事が行う体制を作っています。
現場を巻き込んだ採用活動ができている理由、ポイント
ー他の企業様では同様の取り組みを進めているが上手くいかず継続できていないケースなども見受けられます。なぜ御社ではそのような体制を作ることができているのでしょうか。
小林さん）
人事側の観点からすると、エンジニア部門の緊急度を人事として把握できていることが大きいです。人事と現場の距離があり、課題の重要度と詳細を人事が理解できていないと現場を巻き込んで採用を進めることは難しいと考えています。
また、大手企業と比べると従業員規模の関係で巻き込みやすい特徴もあり、業界の特性としても競争が激しいため、全社的にも採用課題に対して注力していこうという共通認識を持つことができていることもポイントではないかと思います。
ーエンジニアマネージャーとして、現場目線ではいかがでしょうか。
曽田さん）
今回の採用活動を通して感じたことは、目的と目標の認識合わせが大事だということです。現場としては開発業務がある中で、リソースを割く理由を確認できたことが採用業務を粘り強く進めることに繋がりました。
現場としては人が足りない状況もあるので、他の業務が忙しい中でも優先度を上げて採用業務を進めています。
潜在層アプローチ、SNSを活用した採用手法について
ー転職潜在層の採用についても教えてください。潜在層採用において、AUTOHUNTを利用するメリットはありますか。
曽田さん）
選考管理(カンバン機能)を活用することで、理想的な採用活動を実現することができました。選考管理機能では、候補者の選考ステータスを一目で確認することができるため、候補者ごとにアクションを検討し、実行するまでスムーズに進めることができます。
LinkedInや他SNS単体ではそのようなことはできません。現場メンバーと人事で確認する工数もなくなり、他ツールで管理する必要もないので、ワンツールで候補者へのアプローチから管理まで実行できることがありがたいと感じています。
ー候補者の検索からアプローチだけでなくその後の工程である選考管理や数値分析までできる部分は、他の企業様からもご評価いただいています。
小林さん）
実は、サービス導入段階では選考管理機能を利用する予定はありませんでしたが、現場メンバーと連携するタイミングで利用するようになりました。
元々利用しているATSでは転職意向がある方のみを管理しているため、転職意向度がない候補者を一緒に管理することは望ましくなく、そもそも選考前のステータス管理をすることができません。特に、潜在層候補者のステータス管理は大切なので、現在は選考意思を獲得するまではAUTOHUNTで管理し、選考フェーズに乗ってからはATSで管理するというフローで管理しています。
今後の展望
ー最後に、今後チャレンジしたいことや目指していることなどがあれば教えてください。
曽田さん）
エンジニアを中心とした難易度の高いポジションの継続的な採用は事業成長に欠かせないので、引き続き強化していきたいと思います。
小林さん）
登録型媒体(サービス)で接触できていないポジションの採用には、転職潜在層へのアプローチが欠かせないため、AUTOHUNTのさらなる機能拡張やデータベース拡大にも期待しながら一丸となって取り組んでいきたいです。
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