同じ母集団から、
決まる人だけを
先に見つける。

20人推薦して、決まるのは2人。

残る18人は「合わない」ではなく「判断できない」で止まっています。面談してから分かる状態が続いています。

検索では、どちらも「法人営業経験者」になる。

採用したいのは右の人です。しかし媒体の検索条件だけでは、個人で売った人と、営業の仕組みまで作った人を区別できません。

顧客の「Bに会いたい」を、レジュメの読み方に変える。

求人票だけから条件を推測しません。実際の候補者ケースを比べてもらい、選んだ理由を、書類で確認する項目と面談で聞く項目へ分けます。

導入して変わること

先に絞らない。全件を読んでから、合う人を出す。

検索フォームやキーワードで母集団を小さくすると、経歴の書き方が違うだけの候補者を落とします。媒体内のレジュメを案件固有の基準で読み、本文の根拠から会うべき人を推薦します。

時間がかかる作業から、先に外す。

検索の実行から候補者の照合、文面の下書きまでを引き受けます。どの記述を根拠にしたかも残ります。

専用URLを送り、2クリックで判断を回収する。

メールで長文を依頼しません。候補者の推薦理由とレジュメを同じURLで見せ、「近さ」と「理由」を選んでもらいます。自由記述は任意です。

検索欄にない条件ほど、見つけられる。

顧客が選んだ理由を「レジュメの読み方」に変え、絞り込む前の全件へ適用します。肩書きやキーワードが違っても、仕事の中身が合う人を拾えます。

1人を推薦できる材料まで、一画面で揃う。

点数だけを返しても、顧客へは推薦できません。合う理由、レジュメの該当箇所、まだ分からないこと、面談で聞く質問までを候補者ごとにまとめます。

候補者を1人見るたび、次の全件判定が良くなる。

顧客の「近い／惜しい／違う」を候補者ごとに保存します。判断理由を次の読み方へつなげるため、案件を進めながら基準が具体的になります。

判断依頼から候補者確認まで、同じ流れで進みます。

顧客は専用URLで候補者ケースを比較し、担当者は媒体をまたいだ候補者リストから根拠を確認します。判断の理由が次の推薦へ引き継がれます。

条件の確認から、候補者の次の一手まで。

判定の結果だけでなく、「何を根拠にしたか」「何をまだ聞けていないか」「次に誰が動くか」を同じ画面で追えます。

開発は要りません。

API連携も、システム改修も、情報システム部門の工数もかかりません。いまお使いのビズリーチとATSはそのままです。

より多く読み、同じ20面談から決まる人数を増やす。

絞り込む前のレジュメを案件固有の基準で読むことで、検索では拾えなかった適合者まで候補にできます。面談数を増やさず、候補者の一致度を上げてCVR改善を狙います。

立ち上げは、3営業日で終わります。

朝の30分で、会うべき3名が決まる。

推薦から入社までの進行と、請求状況を追う。

顧客の「違う」が、翌週の探索条件になる。