今回は、日本初のエンジニア向けAIヘッドハンティングサービスを提供しているscouty代表の島田さんと、scoutyを活用して採用をおこなっているNewsPicksの戸辺さんのお二人にインタビュー。
NewsPicksは、エンジニア採用において転職顕在層にアプローチするものの採用に結びつきにくいという課題を抱えていました。
そんな中、scoutyを活用したことで今まで出会えなかった転職潜在層にアプローチでき、自社の求めるエンジニア1名の採用に成功したとのことです。
本記事では、scoutyとはどのようなサービスなのか。NewsPicksはscoutyをどのように活用したのか、そしてそのメリットは何かをまとめています。
現在、エンジニア採用手法に対してテコ入れを考えている人事の方にとって何かしら参考となれば幸いです。
戸辺 淳一郎（とべ じゅんいちろう） | 株式会社ニューズピックス サービス開発 エンジニア 兼 採用担当
島田 寛基（しまだ ひろき） | 株式会社scouty 代表取締役
目次
日本初！AIヘッドハンティングサービス『scouty』とは？
「WEBでアウトプットしているすべてのエンジニアが対象」転職潜在層にもアプローチ可能
－まず、scoutyとはどのようなサービスかお聞かせください。
島田氏：scoutyは日本初の「エンジニア向けAIヘッドハンティングサービス」です。
人工知能がエンジニアの経歴やアウトプットから、能力のスクリーニングと転職時期の予測をおこない、企業にとって最適な候補者を探し出します。
どのように候補者を探すのか。それは、学習能力に優れた人工知能がFacebook、TwitterといったSNS、GitHubをはじめとした技術情報共有サービス、ブログなど、WEB上に公開されているあらゆるオープンデータから転職候補者の情報を取得し、その人の経歴、スキル、志向性などを客観的に分析、データベースに蓄積していきます。
どういう経歴を持っているのか、どんなイベントに参加しているか、どういうツイートをしているのか、どのような技術を持っているのかなど、WEB上のオープンデータからさまざまな特徴を見つけて「この人とこの人は同一人物だ」と判定して結び付けていき、その人の情報をまとめた“経歴書”にあたるものを作成していきます。
そのため、求職者にとって面倒な登録作業や従来の履歴書・経歴書の作成は一切不要になります。
WEB上で何かしらのアプトプットをしているエンジニア全員がscoutyの対象になり、転職潜在層にまでアプローチできることが特長の一つです。
WEB上での情報量が多いほど深い分析ができるため、積極的なアウトプットをしていくことで、どんどんマッチング精度があがっていく仕組みです。アウトプットを多く出している優秀なエンジニアと出会う機会の創出につながります。
また、企業の情報もオープンデータから取得して作成していきます。さらに過去の成約データを活用でき、独自のマッチングアルゴリズムによって、最適な人材を候補者データベースの中からピックアップしていきます。なぜその候補者がマッチしたのかという理由も表示されるようになっています。
－人工知能によってマッチングした後は、どのように転職候補者にアプローチしていくのでしょうか。
島田氏：現在は、scoutyのシステムを用いて、企業が転職候補者にスカウトメールを送信してアプローチしていきます。人工知能が、候補者の転職しそうな時期を予測してくれるため、そのタイミングでスカウトメールを送ることができます。
今後は、もっと自由な連絡手段を取れるような手段を考えています。
たとえば、メール以外にもSNS上でアプローチをしたり、単純に会える仕組みをつくったり、さまざまな方法を用いて転職候補者にアプローチできるとより使いやすくなるのではないかと思っています。
「多くのデータから新たな価値観を提案したい」という想いからscoutyが誕生
－scoutyを提供しようと思った背景はどのようなものでしょうか？
島田氏：2つの理由があります。
1つ目は、私は大学院のときに人工知能の機械学習と自然言語処理・知識表現という分野の研究をしていたのですが、人工知能を活用して社会に何かしらのインパクトを与えていきたいと考えていたことです。
2つ目は、就職・転職の選択肢の幅を広げたいという想いからです。大学のときに私のまわりでも多くの人が就活をはじめていました。
しかし、非常に優秀で才能もある人が、なぜか自分のやりたいことと関連しない企業に就職してしまっていると感じました。そのときに「すごくもったいないな、何かできないのかな」と思いました。
自分の持っている選択肢や価値観の中でしか判断できないと、潜在的に選択肢を狭めているのではないかと感じていて、そこにデータを提供することで、選択肢の幅を広げることにつながるのではないかと考えました。
多くのデータの履歴を辿って分析していくことで、自分が知らないようなもの新しい価値観を提案することも可能になるのではないかと思ったんです。
「スカウト返信率25％」scoutyを活用して感じたことをNewsPicksに聞いてみた
今までのやり方では優秀なエンジニアと出会えないという課題があった
－scoutyを利用するに至った経緯を教えてください。
戸辺氏：私はNewsPicksのエンジニアとして主にプロダクト開発とエンジニア採用に関わっていますが、個人的に機械学習にも興味があり、大きな可能性を感じていました。
そんな中で、機械学習を活用して転職市場に顕在化していないユーザーにアプローチできるというscoutyさんのサービスを知って、興味を持ったことがきっかけですね。
－採用に関して課題感はあったのですか？
戸辺氏：当社のエンジニア採用においては、エージェント経由からの採用があまりうまくいっていませんでした。
当社のエンジニア採用はリファラル経由が多く、エージェント経由での採用実績は全体の1~2割程度です。
エージェントの方からご紹介いただく候補者は、いわゆる転職市場に顕在化している方になりますが、そもそも私たちが求めているようなスキルのエンジニアは転職市場にあまり顕在化しないように感じていました。
勉強会やイベントなどで個別に話をきいてみるなど、転職潜在層にリーチをしていかないと、私たちが本当に求めるエンジニアの採用ができないという実感がありました。
－採用競合とバッティングするといかがでしたか？
戸辺氏：採用競合とバッティングすると、負けることが多かったように感じています。
そもそも当社の採用の課題としては「NewsPicksがエンジニア採用を実施している」という認知が非常に低いということがありました。
以前の当社のコーポレートサイトも、採用ページはだいぶわかりにくいところにあり、「あっ、エンジニア採用しているんですね」「NewsPicksの社内にはエンジニアがいないと思いました」と、すべて外注していると思われていたことが何度もありました（笑）。
ちなみに今、コーポレートサイトは求人に力を入れてリニューアルをして、エンジニアにも働きやすい自由な社風や、採用メッセージがより伝わりやすくなるようにしました。
会社が大事にしている価値観や社員の声、仕事の一日の流れ、職種一覧などを盛り込んだ内容になっています。
2016年の11月からscoutyの活用をスタート
－scoutyを活用しはじめたのはいつからですか？
戸辺氏：2016年の11月からになります。まずは、自分たちの求める人材はどのような人物かという内容をscoutyのシステムの中に登録をしていきます。
最初は、scoutyさんにもある程度入っていただき、一番欲しい層をターゲティングで絞れるような状態まで設定をして進めていきました。
島田氏：NewsPicksさんが導入したタイミングは、まだscoutyのサービスがローンチしたばかりのタイミングだったので、一緒に運用に入らせてもらい、それをもとに機能改修をおこなうなど、一緒につくりあげさせていただきました。
戸辺氏：scoutyのサービスコンセプトとスモールスタートの部分はすごく良くできていると感じました。
全エンジニアを機械学習でフィルタリングして、エンジニア側も採用側も双方がストレスなくマッチングさせていくというベースの考え方はすごくいいなと。あとは足りないディテールをどうつめていくかという感じでしたね。
導入当時は完全成功報酬型のビジネスモデルだったため(※)、イニシャルコストが発生しないので、そこまでストレスなく準備することができ、適宜「こうなっていた方がいいよね」と伝えながら進めていました。
4人に1人が返信！個別にカスタマイズしたスカウトメールで返信率25％
－スカウトメールの活用で意識したことはありますか？
戸辺氏：スカウトメールは、送る文面に非常にこだわりました。scoutyさんにもサポートいただいたのですが、一人ひとりにあわせて違う文面を作成して送っていました。
エンジニアがWEB上でアウトプットしている内容を深く読み込んで文面をつくっていきます。
ブログとかで書いている内容に対して触れたり、GitHubでも「こういうのがおもしろい」と盛り込んだり、その人に合わせてカスタマイズしています。
当時はそこまで多くの候補者があがってきていなかったので、返信率を高めることを意識していました。
島田氏：スカウトメールは累計でいうと150~200通ぐらい送りましたが、返信率は当時から25％くらいの数字が出ていました。
戸辺氏：この数値は非常に高いです。一般的なスカウトメールは転職顕在層に送るものですが、そこに対して送っても、10％あるかないかです。それが転職潜在層に対してで、かつこの返信率の高さは本当にすごいと思いました。
転職潜在層にアプローチすることで求職者の質に変化があらわれた
－実際に挙がってくる転職候補者の方々は、今までの採用で出会う方々と違いはありましたか？
戸辺氏：全く違いました。scouty経由で会うエンジニアの方は、私たちが求めている像にすごくフィットしている印象がありました。
一方で、転職潜在層にアプローチするため、当然ですけれども、転職への意欲はそこまで高くありません。
－まだ転職する意欲はそこまで高くないので、なぜ会ってくれるのでしょうか。
戸辺氏：私もそこは気になっていたので、会う度に「何で会ってくれたんですか？」と聞いくようにしています。そうすると、やはりスカウトメールの内容が非常に良くて、というのがきっかけになっていました。
「基本的にスカウトメールはいつもは無視しているけれど、今回は文面的にテンプレ感がなくて、しっかり自分がやっていることを見てくれていたので興味があった」とのことでした。
また、中には「転職には全く興味がなくて会えないけれども、このメールの内容は嬉しかった」といった、そのような返信がくるくらいです。
－まだ転職意思のない方とはどのように接点を持ち続けるのですか？
戸辺氏：面接のタイミングで転職の意思がない方はこちらとしては大変残念なのですが、こういったものはご縁なので、面談のあとにFacebookでつながらせてもらって継続的に状況がわかるようにしています。
あとは、最初の1次面談は私が会うようにしていますが、話していくうちに「アンドロイドについてもっと詳しい人と話がしたい」などの要望があれば、面接ではなく面談という形式でいろいろな人間と何度でもお会いするというようなやり方をしています。
今までとは違う転職潜在層にアプローチすることで、1名の採用に成功
－7月にscouty経由で1名の入社が決定したと聞きましたが、そのときのことを教えてください。
戸辺氏：アンドロイドのエンジニアなのですが、iOSの経験もあって、サーバーサイドもある程度経験があり、幅広く活躍できる方で、スカウトメールを送ったところ返信がありました。
それで「一度会いましょう」と、1次面談をおこないました。私の個人的なやり方として相手の話を聞くのが3割で、どちらかと言うと7割はNewsPicksの魅力を説明して応募意欲を高めてもらうようにしています。
そうしたことで当社のカルチャーなどに興味を持っていただき、たまたま当時の職場でやりたいことと少し離れはじめているタイミングだったとのことで、さらに少し深い話をしたところ「転職を検討したい」という話になったんです。そこからは2次面接、3次面接と普通に進んでいった形ですね。
－ちなみにその方は、最初にスカウトメールを受け取ったときはどんな反応だったのですか。
戸辺氏：「話を聞くだけでよければ」みたいな感じでしたね。
彼の場合はそのときの職場が当社のすぐ近くであったこともあり、これは偶然なんですけれども、会いやすかったっていうのもありますね。
島田氏：ちなみにscoutyでは今後、会社の近くに働いている、住んでいる人などに絞り込んでターゲティングできる機能も考えているところです。
どこの場所のイベントに多く参加しているかなどでも活動領域を絞り込むことはできるので、データ自体は大量にあるため、そのような機能も実装していきたいですね。
－scoutyを使って良かったと感じた部分はどこでしょうか？
戸辺氏：まず、結果が出たことが1番重要で良かったと思う部分ですね。また、今までのNewsPicksとは別の採用チャネルで、「転職潜在層」というターゲットにアプローチできて採用に至ったことが大きいですね。
エージェント、広告、リファラル、ダイレクトリクルーティングとさまざまなチャネルを試してきて、その全てで出会えなかった層のターゲットから1人採用が決まっています。
新しいターゲット層、新しい取り組みで採用できたというところが、採用チャネルの拡大につながっているので非常に良かったですね。
－逆にscoutyを活用して課題に感じた部分はございますか？
戸辺氏：そうですね、面談数が多くなってしまうことが挙げられます。良くも悪くもスカウトメールの返信率が高いため、面談数が多くなります。
採用は基本的に縁なので、多くの方々に会った方がいいとは思うのですが、いわゆる採用確度の低い面談が増えている感じはしますね。ただ、その出会いも後に採用につながる可能性があるため、無駄とは捉えてはいませんが。
島田氏：もっと決定率にはこだわって精度をあげていきたいですね。会ってから採用に至りやすい候補者をいかにしてマッチングさせるか、転職意欲の高い方をいかにして見つけ出すか、まだまだこのあたりに関しては改善の余地はありますね。
戸辺氏：ただ決定率を上げることによって本来採用できたかもしれない方をふるいに落としてしまうリスクもあるじゃないですか。だからなるべく私は会うようにしたいと考えています。結局最後は数をこなせるかだと思います。
scoutyを通してさまざまなミスマッチを解消したい
－戸辺さんが今後のscoutyに期待したいことはございますか？
戸辺氏：先程、島田さんがおっしゃってくれたように、数ではなくより率の方を上げてくれるサービスを提供してくれるとすごく嬉しいなと思いますね。
また、面談後から中長期的に転職候補者のフォローアップができる機能があると良いですね。
今まで会った中で1番良かったと感じたエンジニア方が「今は絶対に転職しないだろうな」という感じだったのですが、そういう方とどんどん会っておきたいと思っています。いずれまたどこかで縁が生まれるかもしれないからです。
そのときにscoutyを活用して定期的にフォローしていけるとすごく便利だと思います。
島田氏：タレントプール関連の機能実装は考えていて、たとえば「この方はそろそろ転職しそうです。確度が高まっています」「会ってみてはいかがですか」といったアラートがくるようなイメージです
また、挙がってきた転職候補者に対して、Facebookの情報をもとに「社内に何人友だちがいます」という機能があれば、タレントプールに付加価値をたくさんつけることができ、今後はさまざまなアプローチができるようになってきます。
転職潜在層は直近だけでなく、長期的に採用対象者としてアプローチしていく必要があるため、そうなってくると成功報酬のビジネスモデル以外の、新しい料金体系をつくることになるかもしれませんね。
－島田さんは今後の展望などございますか。
島田氏：私たちの最終目標はミスマッチをなくすことです。scoutyを通して新しい価値観を提供していくことが最初のフェーズです。
さらに、そこからもっとさまざまなことができると考えています。たとえば、エンジニアのスキル能力などを多くのデータをもとに数字としてスコア化しているところです。
そのスコアをランキングにすることで、「日本で200番目に位置するエンジニアです」といったことが分かってくるので、「このレベルの人にこの年収だと低すぎじゃないですか」「このポジションでいいんですか？」というような提案も可能になってきます。
そうするとたとえば採用のミスマッチのみならず、社内のミスマッチも見えるようになり、離職率の低下にもつながります。そのようなことを解消することも一つの方法だと思います。
また、人事領域に限らず、さまざまな領域でのミスマッチをなくすことにも貢献できます。その人がどのあたりに住んでいて、何を買っていて、どういうことをしているかなど、その志向性がWEB上のオープンデータから読み取れます。
そうなってくると、企業の求人情報だけではなく、商品のレコメンドをする、住まいを提案する、旅行プランを提案するといった、さまざまなものに対して活用できる可能性があると思っています。
結構先の話にはなるとは思いますが、肝は良いものを見つけるというマッチングのアルゴリズムと、適切なタイミングで届けるという時期予測のアルゴリズムです。この技術をさらに磨いていければ、幅広く世の中にあるミスマッチを解消できると感じています。
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