スカウト返信率が約2倍に増え、「採用対象外の返信」は減少—BREXA Technology様×Scout-Plus 導入の裏側

応募は来るのに、面談から面接へ進む歩留まりが伸びず、内定に届かない。BREXA Technology様のダイレクトスカウト運用では、返信数自体は他社比較でも決して悪くない一方、有効応募率が伸び悩んでいました。背景には、限られた工数の中で一括送信を中心に運用していたこともあり、検索条件では絞り込めない日本語能力などの必須条件の確認が難しく、採用基準に満たない方からの返信が一定数含まれてしまうという課題感がありました。

そこで、Scout-Plusを導入し、で限られた工数で"きめ細かさ"を維持できる体制を整えました。

今回は、BREXA Technology株式会社の西園寺様に、Scout-Plusとの取り組みで得られた成果や率直な感想を伺いました。

実施内容

Scout-Plusでは、求人のターゲット像（ペルソナ）を言語化し、候補者ごとに「マッチ度スコア」を算出。スコアに応じて配信幅を柔軟に調整できるように設計しました。加えて、候補者の職務経歴に沿って一人一人に最適化したスカウト文を自動生成。新規会員を優先してスピード感を持って配信する運用を組み込み、取りこぼしを防止しました。

オンボーディングでは、ヒアリング→初期設定→効果に応じた再設定の提案→数値の可視化までを伴走。特に、求人票だけでは伝わりづらい魅力（制度・案件の幅・成長機会など）を具体化し、ペルソナごとに刺さる訴求へ落とし込む作業に注力しました。

結果

30日間のトライアルで、返信率は約2倍に改善しました。今回は対象が2求人で、通常の一括送信に比べて送付数は少なかったものの、「採用対象外の返信」は明確に減少。面接に進められる人材が増え、有効応募の“質”が上がった実感が得られました。初期段階の反応（返信の質と量）は確実な改善が見られます。

「応募は来る、内定は出せない」—有効応募率への課題

Pluslab 中里： 本日はありがとうございます。まずは、導入前の背景・課題をお聞かせください。

西園寺様： 工数不足から一括送信が中心となり、在留資格や日本語力などの必須条件を細かく確認しづらい状態でした。その結果、「返信は来るが面接に進めない」ケースが一定数発生し、採用基準を満たす方に十分に時間を割けないという非効率につながっていました。

今回のケースのように一括送信を行うとターゲット外の方にもスカウトを送ってしまい、後工程で工数がかかってしまいます。

加えて本当に来て欲しい人物に刺さりづらいスカウト文面になってしまうという問題が起こりがちです。

一方でスカウト前に一人一人のレジュメをチェックするのは膨大な工数がかかり持続できないというジレンマもよくあるケースです。

AI採用はもう当たり前、やれていないほうが遅い

Pluslab 中里： AI導入の印象や不安はありましたか？

西園寺様： リスクはあまり感じませんでした。むしろ「AIはもう当たり前で、やれていないほうが遅い」と思っていました。

AIスカウトは初めてで説明は一度で全てが入ってきませんでしたが、後から復習して理解を深めました。まずは小さく試したい気持ちでした。

候補者ごとに文面が変わる—AIの精度に“良い意味”で驚き

Pluslab 中里： Scout-Plusを導入した際の印象を教えていただけますか。

西園寺様：特に印象的だったのは、設定したペルソナに対する「マッチスコア」に応じて配信幅を柔軟に変えられる点です。

また、スカウト文面は違和感が出るかもしれないと想像していましたが、候補者の経歴に沿った内容に仕上がっていました。「一人ひとりの職務経歴に沿って文面が変わる」ので、納得感が高まり、返信につながる手応えがありました。

欲しい人材だけに絞り込む「マッチスコア」と、返信率を上げる「スカウト文面のパーソナライズ」。

Scout-Plusはこの二つの機能がターゲットを「広げつつ、絞り込む」を実現しています。

わずか30日で返信率約2倍—応募の“質”も改善

Pluslab 中里：数値の変化について教えていただけますか。

西園寺様： 導入後、わずか30日間で、返信率は約2倍になりました。他の求人と比べても高い返信率でした。送付数は少なかったのですが、採用対象外の返信は少なく、面接に進められる方が多かったです。現時点ではまだ内定には至っておりませんが、有効応募は増えた実感があります。

スコープは2求人・短期ですが、「返信率の約2倍」と「対象外返信の減少」が同時に発生しています。早期KPI（量と質）の改善が確認でき、次の拡張（配信量や職種の拡大）に進む根拠になります。

ペルソナ設計の重要性

Pluslab 中里： ペルソナ設計について、学びや気づきはありましたか？

西園寺様：当社は幅広く歓迎するスタンスもあり、ペルソナを言葉にして明確化するのは難しさがありました。ただ、丁寧にヒアリングいただいて、ターゲット設定が非常に重要だと改めて理解しました。

CSのヒアリングで“求める求職者の素養”を言語化し、AIで候補者反応を素早く得る、再び人がペルソナを再定義する。

——人×AIの往復で、採用ペルソナは出しやすくなり、同時に精緻化します。設計→実施→検証→再定義のループを回すことが成功の鍵です。

まずは小さくやってみる。30日で"違い"は見える。

わずか30日ですが返信率は約2倍に伸び、質の改善も実感できました。まずはスモールスタートで設計と訴求の型をつくる。その上で、求人数や配信幅を段階的に広げると、短期間でも「違い」は明確に見えてきます。AIを前提にした運用なら、工数を増やさずに“きめ細かさ”を維持できます。