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本日から、
新たな連載“お客様からの相談”実践事例シリーズ
がスタートします。

現場のリアルな課題と、その解決に向けた具体策を、事例を交えてお伝えしていきます。

採用の“今”を一緒に見直していきましょう！

求人情報流入の約7割をIndeedなどのアグリゲーションサイトが占める現在、

採用成功の鍵は“AIに選ばれる設計” にあります。

今回は、このアグリゲーションの特性を最大限に活かし、採用課題を解決した事例をご紹介します。

 
💡提案事例:SES企業様の「AI最適化」採用戦略

今回ご相談いただいたのは、SES（システムエンジニアリングサービス）を展開する企業様。

「大阪で10名のエンジニア採用」を目標に掲げておられました。

すでにエンゲージやAirワークなどのATS（採用管理システム）を利用していましたが、

応募効果をさらに高めるため、AIに好まれる「求人原稿の設計と運用」をご提案しました。

🔍課題と解決策:露出を最大化する3つの原稿設計

1. 住所表記の改善（GPS対策）
⚠️課題
曖昧な住所表記は、GPS検索と連動するAIに不利と判断され、母集団形成に影響していました。
※母集団形成とは、求人に興味を持つ候補者を一定数集める段階のこと。
応募の「前段階」にあたります。

💡対策
「主たる出向エリア(例:新大阪周辺)」の住所を番地まで正確に記載し、職種やエリアごとに原稿を出し分けるようにしました。


2. 職種の分化と最適化（ペルソナ対策）
⚠️課題
包括的な職種名では、AIが求職者の具体的なニーズと紐付けしにくく、判別精度が下がっていました。

💡対策
採用したい10名のペルソナをヒアリングし、「設計」「プログラミング」「運用・保守」など、業務内容を具体的に分けて原稿を作成しました。


3. 情報の統一と整理（AI信頼度対策）

⚠️課題
複数のATSを利用していることで、情報の不整合がAIによる企業評価（信頼度）を下げるリスクがありました。

💡対策
すべてのツールに掲載される情報を最新かつ同一の内容に統一し、AIからの評価を安定させる運用に整えました。


📈成果・期待効果:ターゲット露出の最大化
これらの改善により、ペルソナ設計に基づく精密な原稿運用と、AIロジックに沿った情報一元化が実現しました。

結果として、ターゲット人材への露出が増加し、今後の応募効果の向上が期待できる状態になりました。

アグリゲーション採用は、もはや“避けて通れない前提条件”です。

同様の課題をお持ちの企業様、または無料媒体を最大限活用したい採用担当者様は、ぜひ一度ご相談ください^_^

今後も本シリーズでは、実際の提案事例をもとに、“選ばれる採用”を実現するためのヒントをお届けしていきます。
お楽しみに！

求人のご相談やお困りごとなどがありましたら
ぜひお気軽にお問い合わせください。

求人広告・採用支援・応募受付代行
【日本アドカスタム株式会社】
採用支援コンサルタント
林田 岳広

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