NEW 1回の取り込みで、複数ポジションをまとめて評価 →

「誰に送るか」を、
基準ごと引き受ける。

文面はAIで書けるようになりました。残ったのは、選ぶ工程です。
Stock-HR は、通す基準の設計から一次選別、振り返りまでを担います。

Stock-HR のダッシュボード。判定を待っている候補者数と、今月どれくらい送ったかが並んでいる
Stock-HR で
できること 基準づくりから振り返りまで。

01

ターゲットの抽出

02

評価軸の設計

03

一括評価と判定

04

基準の振り返り

AIにはできない「対話」に、
時間を割くために。

候補者を探す作業はAIに任せ、人事は想いや可能性を引き出す仕事へ。
Stock-HR は、採用の時間を「作業」から「対話」へ取り戻します。

スカウト運用の実情

文面は書けるようになった。
残ったのは「誰に送るか」。

生成AIで、1通を書く時間は大きく下がりました。
一方で、数十名分の経歴を読んで要件に照らす作業は、いまも人の手作業です。

PAIN 01

読む時間は、
人数に比例する。

PAIN 02

外せば、
1通3,000円が消える。

PAIN 03

落とした理由が、
どこにも残らない。

だから、人事以外の誰かに頼るしかなくなる。

読む工数を外に出すと、判断の基準も、その結果も社内に残りません。
本来時間を使うべき要件定義・現場との握り・候補者との対話が、後回しになります。

01

RPO・ソーシング代行に出す

月30〜80万円が固定費として発生し、
訴求の勝ち筋は委託先に蓄積されます。

02

現場に打ってもらう

募集のたびに事業部の時間を確保する必要があり、
着手までのリードタイムが読めません。

03

知らない職種は、判断がつかない

自分が経験していない職種は、誰が適任かも、
何を訴求すべきかも決めきれません。

Stock-HR が引き受けること

引き受けるのは2つ。
工数と、蓄積です。

採用担当ひとりの時間と、採用組織に残るもの。その両方に効きます。

01採用担当にとって

工数

数十名分を読む 通過者だけを見る

一番時間がかかる一次選別を、基準を渡すかたちで代替します。
職種ごとの事情も、基準にそのまま書けます。

  • 100名でも一度に評価
  • 知らない職種でも判断がつく
  • 先行50名で判定のズレを補正

02採用組織にとって

蓄積

勘と記憶で運用する 誰に何を送ったかが残る

誰をどの軸で落とし、どの訴求を当てたのかが残ります。
担当やRPOが変わっても、基準は会社に残ります。

  • 担当が変わっても引き継げる
  • 効いていない軸を検証できる
  • 他ポジションにも読み込める

文面の質は、誰に何を訴求するかが決まって初めて揃います。

機能

求人を入れてから、振り返りまで。

求人URLから、ターゲット像と評価軸の下書きができます。
あとは媒体のファイルを入れて、判定するだけです。

01

ターゲットの抽出

知らない職種でも、
誰に当てるかの当たりがつく。

求人URLを貼ると、想定される候補者像を3パターン出します。
どこにいる人か、何に詰まっているか、何を伝えれば刺さるかまで。

  • 候補者像を3パターン
  • 想定課題と訴求の要素まで
  • 現場と話す前のたたき台に
ターゲット3パターンの画面。候補者像ごとに、想定課題と訴求の要素が並んでいる

02

評価軸

「誰を通すか」を、
チームの共通言語にする。

4つの軸と除外条件で、通す基準を言語化します。
各軸は判断のしかたを4段階まで書くので、担当者が誰でも判断が揃います。

  • 求人内容から下書きを自動生成
  • 必須の軸を落とした人は自動で除外
  • 他ポジションから読み込み
評価軸の設定画面。軸ごとに、4段階の判断のしかたを書いている

03

一括評価と判定

100名分の読み込みを、
一度に引き受ける。

BizReach・doda・リクルートダイレクトスカウトのファイルをそのまま投入。
全員を評価し、軸ごとの点数と理由つきで S・A・B・NG に並べます。

  • 求人と媒体をまたいで1画面で判定
  • 1回の取り込みで複数ポジションを評価
  • 送ると決めた人には文面まで作成
判定画面。評価が終わった候補者が S・A・B・NG の順に並び、ポジション・媒体・評価で絞り込める

04

振り返り

どの基準が効いていたかを、
あとから確かめる。

どの軸で何人落ちたか、除外条件がどれだけ弾いたか、どの層に何を送ったか。
数字を見ながら、次に直す基準まで示します。

  • 軸ごとの点数の分布
  • AIの判定と現場の判断のずれ
  • 次に直す基準の提示
振り返り画面。次に変えるべき基準と、評価軸ごとの点数の分布が並んでいる

導入から運用まで

評価軸は、
白紙からは書けません。

だからこの部分は、専任担当が一緒に組みます。
お願いするのは1時間のヒアリングだけで、初期設定はこちらで行います。

人がやること基準を決める・見直す

AIがやること基準を数十名分に適用する

01

ヒアリング

採用の状況と、これまで見送った候補者の理由をうかがいます。

02

評価軸の設計

4つの軸と除外条件を、専任担当が一緒に確定させます。

03

先行50名で調整

実際の候補者ファイルで回し、判定のズレを補正します。

04

月次の振り返り

効いていない軸と、その直し方までご提案します。

セキュリティ

個人情報とセキュリティへの考え方。

候補者情報をどこまで外に出しているのかを、実装のとおりにお伝えします。

01

送ったデータは、モデルの学習に使われません

AIの処理はAPI経由で行い、送信データが提供元のモデル学習に使われない条件で利用しています。

02

組織単位でデータを分離

データベースの行レベルセキュリティで制御しています。他社のデータは参照できません。

03

媒体の操作は行いません

評価と文面の作成までがプロダクトの役割です。媒体からの送信は、採用担当の方が行います。

04

運用の記録を残します

誰が・いつ・どの候補者を判定し、評価軸をどう変えたかを記録します。

導入事例

状況の違う3社で、導入が始まっています。

IT・インターネット事業 O社

専任の採用担当が不在。委託費だけが積み上がっていた。

工数が回らず外部委託していましたが、コスト面と「知見を社内に残したい」を理由に導入。For LinkedIn も併用中です。

11% For LinkedIn 経由の返信率

バーティカルSaaS事業 P社

エージェント依存で、採用単価が上がっていた。

人事2名体制。採用単価の高騰でスカウト運用を開始するも、成果が出ず外注を検討していた時期の導入です。

0.6% → 5.9% テンプレート運用時からの歩留まり(約10倍)

ホリゾンタルSaaS事業 K社

20を超えるポジション。RPOの成果が見えない。

PdMやエンジニアの募集を20以上抱えた状態。RPOにも外注していましたが成果が見えず、継続を迷っての導入でした。

20+ 同時に走っている募集ポジション

Stock-HR For LinkedIn

情報が少ない候補者も、
調べてから送る。

氏名と現職社名を入れるだけで、Web 上の公開情報(note・X・登壇・取材など)まで自動で探索。
人物像と求人要件の重なりを1枚にまとめ、その候補者にしか当たらない文面まで生成します。

01

候補者を入力

氏名 + 現職社名、または LinkedIn の「Save to PDF」をアップロード。最大5名まで一括で。

02

公開情報を自動探索

note・X・登壇資料・寄稿・取材記事などを収集し、求人連動の候補者プロファイルを作成。

03

評価 → 文面生成

強み・懸念・訴求軸を踏まえ、Good判定からそのままパーソナライズ文面を2パターン生成。

候補者のリサーチプロファイル画面。職歴と求人要件の適合度が並び、記述ごとに LinkedIn・Web検索・推察 の情報源タグが付いている
必須要件ごとに ◎ ○ △ × で判定し、根拠を1行で添えます。記述ごとに LinkedIn Web検索 推察 のタグが付くので、AIの推測と事実を混同せずに読めます。

料金

採用フェーズに合わせた、3つのプラン。

プロダクトのご利用料に、専任担当の伴走が含まれます。月額5万円から。
ポジション数と評価人数に応じて、最適なプランをご案内します。

Starter

まず1〜2ポジションから

お問い合わせ

  • 少数ポジションでの運用
  • 一括評価・文面生成
  • 評価軸の使い回し
  • 初期設計のヒアリング・メールサポート
相談する

Enterprise

全社の採用基盤として使う

お問い合わせ

  • ポジション数・評価人数は個別に
  • メンバー数無制限
  • 専任サポート・導入設計
  • セキュリティチェックシート対応
  • 情報システム部門との仕様共有
相談する

月額5万円から。ポジション数・評価人数・伴走の範囲に応じてご案内します。詳細はお問い合わせください。

よくある質問

よくあるご質問。

AIの判定は、信用できますか?

全件に流す前に、まず50名だけを評価します。判定がずれていれば評価軸を修正し、その場で再評価できます。候補者ごとに「どの軸が何点で、なぜその点なのか」まで出力されるため、根拠を確認したうえで進められます。

社内の生成AIポリシーが厳しいのですが、導入できますか?

AIの処理はAPI経由で行い、送信したデータが提供元のモデル学習に使われない条件で利用しています。候補者情報は組織単位で分離して保管し、他社からは参照できません。導入前に情報システム部門と仕様を共有し、必要に応じてセキュリティチェックシートにも対応します。

評価軸は、自分たちで作るのですか?

いいえ。導入時は専任担当がヒアリングして一緒に組みます。募集背景、現場が求めている人物像、これまで見送った候補者とその理由をうかがい、4つの軸と除外条件に落とすところまでお手伝いします。AIが出す下書きは、その議論の土台として使うものです。運用が始まってからも、効いていない軸の見直しはこちらからお声がけします。

候補者の個人情報はどう守られますか?

候補者情報は組織単位で分離(行レベルセキュリティ)して保管しています。AIへの送信は、モデルの学習に使われない条件で行っています。氏名が入らない媒体の書き出しであれば、氏名なしのまま運用できます。詳細は プライバシーポリシーをご参照ください。

100名を投入したら、どれくらいで終わりますか?

投入後は画面を閉じても処理が進みます。進捗と残件数は画面に表示されるので、完了した頃に戻って判定を始められます。

同じ候補者を、二重に評価してしまいませんか?

同じポジションに以前取り込んだ候補者は、重複として評価しません。ほかのポジションで180日以内にスカウトを送った候補者も、取り込みの時点で対象から外れます。複数のポジションで評価した人に送るのは、1つのポジションからだけです。

担当者が変わったら、どうなりますか?

評価軸と、いつ誰が何を変更したかの履歴が残ります。次の担当者はその続きから始められるため、「なぜこの基準なのか」を口頭で引き継ぐ必要がありません。

いまRPO・代行を利用しています。すぐ切り替えられますか?

まずは1ポジションから並行運用いただくことをおすすめしています。現在の運用で使っている選定基準を評価軸に書き出すところから始めれば、判定精度を確かめながら段階的に移行できます。

どの媒体に対応していますか?

BizReach / doda / リクルートダイレクトスカウトは、書き出したファイルを項目まで読み取ります。それ以外の媒体も、ダウンロードしたファイルであれば取り込みを試みます。LinkedIn は For LinkedIn でご利用いただけます。求人URLからの自動取得は HRMOS / HERP / Talentio / SONAR ほか、公開求人ページであれば多くのサービスで利用可能です。

解約条件は?

解約希望月の前月末日までにご連絡いただければ、当月末をもって解約が成立します。月途中の日割り計算・返金はありません。最低契約期間は設けていません。

お問い合わせ

資料請求・お問い合わせ。

サービス資料、料金の詳細、運用イメージのご相談まで、お気軽にお問い合わせください。
通常1〜2営業日以内に担当よりご返信いたします。

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