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職務経歴を読み解くAIと採用のプロが、
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  • 返信率 平均3倍アップ

※調査対象:日本国内で自動AIスカウトサービスを提供する主要企業 ※調査内容:自動AIスカウトサービスの累計導入企業数 ※調査期間:2025年9月17日~2025年10月24日

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\ RecUpは、新卒・中途を問わず、
多数の企業にご利用いただいています! /

RecUpは、新卒・中途を問わず、
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KITAKYUSHU

北九州市の中途採用AIスカウトはRecUp Career

RecUp Careerは、中途採用に特化したAIスカウトサービスです。AIが職務経歴を読み込み、求人ごとの選考基準で合致率を判定。判断の根拠が見える候補者選定と、経歴に合わせた個別のスカウト文面で、即戦力の経験者に“狙って”届けます。専任CSが求人要件の設計から文面・条件の調整まで伴走し、北九州市の企業さまの経験者採用を支援します。

専任CSとの打ち合わせから運用開始後の振り返りまですべてオンラインで完結するため、北九州市内のどのエリアからでもご利用いただけます。

北九州市で「エージェント依存で採用単価が高い」「スカウトを送っても即戦力から返信が来ない」とお悩みの企業さまは、ぜひ一度ご相談ください。

北九州市の企業の中途採用を、スカウト運用まるごと支援

  • 職務経歴の読み込み・合致率判定
  • 判定根拠つきの候補者選定
  • 媒体検索で絞れない条件の反映
  • 経歴に合わせたスカウト文面
  • 求人ごとの文面設定
  • 複数媒体の並行運用
  • 文面別の成果確認・改善
  • 専任CSによる伴走・振り返り

北九州市内全域にオンラインで対応しています

AREA

北九州市の採用市場事情

北九州市は、日本製鉄九州製鉄所八幡地区を抱えるものづくりの街で、TOTOが本社を構えます。戸畑・小倉・八幡の各地区に製造業の拠点が集まり、ロボットや響灘地区を中心とする環境関連の産業も育っています。港や空港の物流機能も持ち、技術職と物流人材の需要が根強い都市です。

ロボットと素材の技術職

ロボットや鉄鋼・化学素材の工場が集まり、制御設計や生産技術の経験者は市内企業同士で取り合いになっています。福岡市へ人材が流れやすく、通勤圏の外まで採用範囲を広げる必要があります。

響灘の環境産業と物流拠点

響灘地区などに環境関連産業が集積し、港や空港を生かした物流の拠点もあります。環境プラントの運転管理や物流管理の経験者は、市外からの採用が欠かせない職種です。

北九州市の幅広い業種の採用に対応

  • 鉄鋼・化学素材
  • ロボット・電機
  • 環境・リサイクル
  • 港湾物流
  • IT・Web
  • SaaS
  • SES・受託開発
  • 製造業
  • 建設・不動産
  • 医療・介護
  • 物流・運送
  • 小売・飲食
  • 人材サービス
  • コンサルティング
  • 金融・保険
  • 士業事務所

※ここにない業種・職種も対応可能です。

TROUBLE

中途採用のスカウト、
こんな課題はありませんか?

スカウトを活用したくても、コストと工数が壁になる。
日々の採用業務と並行しながら、即戦力にだけ届けるのは簡単ではありません。

  • エージェント依存で、採用単価が高い
    (紹介手数料は理論年収の30〜35%)
  • 候補者の見極めに時間がかかり、
    送信数が伸びない
  • 兼務でスカウトが後回しになり、
    転職意欲の高い候補者を逃す
  • 文面のカスタマイズまで手が回らず、
    返信率が上がらない

そのお悩み、
RecUp Careerが解決します。

AIが職務経歴を読み込んで候補者を判定し、経歴に合わせた文面でスカウトを送信。
専任CSの伴走で、経験者採用のスカウトを“狙って”届けます。

PRECISION

中途採用のダイレクト
リクルーティングは
「数」より「精度」

新卒と同じ“大量送信”の発想では、中途のDRは成果につながりにくい

新卒・未経験のDR経験者(中途)のDR
見るポイントポテンシャル・志向性職務経歴・スキル・実績
成果を分けるもの何通送るか・いつ送るか誰に送るか・いつ送るか・どんな文章で送るか
1通あたりの重み比較的軽い重い(送信枠・単価が高い媒体が多い)
刺さる文面人柄や経験への共感経歴を踏まえたキャリアの提案
ISSUES

AIスカウトによくある3つの壁

他社AIスカウトを利用中・検討中の企業からよく聞く声

  • 粗い検索条件での抽出

    媒体の検索では
    「法人営業1年以上」程度までしか
    絞れず、細かい条件や年齢では
    絞り込めないことも。
    的外れな送信で、
    枠と費用を消費します。

  • 判断がブラックボックス

    なぜこの人に送るのか、
    根拠が見えない。
    精度を社内で説明できず、
    どこを直せばよいかも
    わかりません。

  • “AIっぽい”文面

    断定口調や不自然なつながりで、
    読んだ瞬間にAIが書いたと
    わかる文章に。
    少し直すだけでも、
    追加費用がかかることがあります。

ABOUT

中途採用特化のAIスカウト
「RecUp Career」とは?

候補者一覧画面。合致率・判定が並ぶ(候補者情報はぼかし)

職務経歴を読み解くAIと
採用のプロによる、
経験者採用に特化した採用支援サービス

AIが候補者の職務経歴を読み込み、
求人ごとの選考基準で合致率を判定。
一人ひとりの経歴に合わせた文面でスカウトを送信します。

判断の根拠が画面に残るので、
「なぜこの人に送るのか」を社内で説明でき、
専任CSと一緒に毎月の改善につなげられます。

RecUp Careerで実現する、
中途採用スカウトの形

  • 01細かい条件で
    抽出

    媒体では絞れない
    経験年数・領域・
    年齢まで条件で
    判定します。

    細かい条件で抽出
  • 02判断の根拠が
    見える

    合致率と充足数・
    懸念点を表示し、
    送るべき人が
    ひと目でわかります。

    判断の根拠が見える
  • 03経歴に合わせた
    個別文面

    経歴・志向・求人の
    接点をつなぎ、
    “声をかける理由”を
    文面にします。

    経歴に合わせた個別文面
  • 04工数削減と
    専任CS

    抽出から送信まで代行。
    専任CSが
    改善まで伴走します。

    工数削減と専任CS

RecUp Careerを導入して、経験者採用のスカウトを“狙って”届ける

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経験豊富な採用コンサルタントが、
貴社の課題に沿った
最適な活用方法をご提案します。

FUNCTIONS

中途採用に強い
AIスカウトの主な機能

  • 選考基準の設計

    求人ごとに
    必須・歓迎・NG条件を設定。
    必須を満たさない候補者は
    合致率の上限が49%、
    NG該当は0〜19%の
    判定になります。

  • 会社共通の人物像

    AIとの壁打ちや
    活躍社員の履歴書から、
    会社として求める人物像を言語化。
    全求人の評価に自動で反映します。

  • 経歴でのスクリーニング

    職務経歴の中身を読み、
    合致率とマッチ/有力の判定、
    条件ごとの充足状況を表示します。

  • AIによる総評

    職務経歴の要点を一文で要約。
    候補者を一人ずつ開いて読み込む
    確認作業を短縮します。

  • 個別文面の生成

    「現職の課題」「目指すキャリア」
    「この求人で応えられる点」を
    つなぎ、反応率が高かった構成で
    文面を作成します。

  • 成果の見える化・
    送信の安全設定

    期間・文面ごとの送信数を
    自動で集計。
    送信ルールを設定し、
    誤送信や送りすぎを防ぎます。

AIが作成した
スカウト文をご紹介

例1:HR企業の法人営業|AIが読み取った経歴の要点

・求人広告・DR・ATSの新規開拓から効果改善まで担当
・月間予算200%超の達成、新卒MVP
・現職で月300万円規模の新規プロジェクト立ち上げ

AIが作成した
実際のスカウト文章※青字部分がAI生成

HR企業で求人広告・DR・ATSの新規開拓から提案、クロージング、効果改善まで一貫して担い、月間予算200%・218%達成や新卒MVPを獲得された経験を拝見しました。
加えて現職では、AIコンテンツラインの企画・予算設計を主導し、月300万円規模の新規プロジェクト立ち上げにも貢献されています。
上記のような採用課題への提案力と新規事業推進力を、AI×HR SaaSの営業および100名体制に向けた組織づくりで活かしていただけると考え、スカウトさせていただきました。

例2:大手HR企業の営業マネージャー|AIが読み取った経歴の要点

・10名のマネジメント、営業手法の型化
・エリア売上 昨対比135.4%、成約率40%→50%
・AIロープレ導入で提案数4倍

AIが作成した
実際のスカウト文章※青字部分がAI生成

大手HR企業で10名をマネジメントし、データから成約しやすい法人条件を可視化して営業手法を型化、エリア売上を昨対比135.4%、成約率を40%から50%へ高められた実績を拝見しました。
また、AIロープレを導入して提案数を4倍に伸ばされた経験は、営業組織の再現性向上にも直結すると考えています。
上記のご経験から、拡大期の営業組織でKPI設計やプロセス標準化を担い、AI×HR SaaSの事業づくりにも携わっていただきたいと思い、スカウトさせていただきました。

※Delight自社採用(AI×HR SaaS営業職)での実際の生成例

POINT

RecUp Careerが選ばれる3つの理由

  • 01マッチの質がいい

    職務経歴の中身を読み、必須・歓迎・NG条件で一人ずつ判定。
    媒体の検索では拾えない条件まで見たうえで、
    送るべき人だけに届けます。

    運用開始から2〜4週間は、
    企業様に対象・対象外を振り分けていただき、
    目線が合ってから直接送信に移行します。

    候補者の評価詳細の画面
  • 02採用のプロが伴走

    営業やシステム担当ではなく、専任のCSが運用を担当。
    求人要件・ターゲットの設計から、月1回の振り返り会議、
    日々の条件・文面の調整まで伴走します。

    専任CSによる伴走のイメージ図
  • 03一目でわかりやすい操作性

    合致率・判定・総評が一覧で並び、
    送るべき人がひと目でわかる画面。
    選考基準の設定や文面ごとの成果確認も、
    迷わず操作できます。

    候補者一覧の画面
COMPARISON

他のAIスカウト・
スカウト代行サービス
との比較

“送れる”だけでは同じ。差は「誰に・なぜ送るか」と運用に出る

項目RecUp CareerA社
タグ検索型AI
B社
低価格・送信特化
人力の
スカウト代行
職務経歴の中身を読んだ候補者判定○△×○
判定の根拠(充足条件・懸念点)の表示○××△
必須・歓迎・NG条件による重み付け○△×△
経歴に合わせた個別文面○○△△
送信前に企業側で対象者を確認○○×○
専任CSによる月次の改善提案○××△
送信がない月は費用0円○×××

※当社調べ

CUSTOMER SUCCESS

専任CSが、採用成功まで伴走

専任CSが必ず担当し、ターゲット設計と改善提案、
月1回の振り返り会議、日々の運用チューニングまで伴走します。

福田光樹
RecUp CS事業部 責任者

福田光樹

RecUp CS事業部責任者。累計300社以上の採用を支援し、ダイレクトリクルーティングを中心に採用戦略・運用改善のコンサルティングを行う。

開原瞳美

開原瞳美

自社採用でDRを軸にターゲット設計、スカウト改善、面接設計を主導。RecUpの立ち上げにも携わり、母集団形成から選考改善まで幅広く支援。

下川卓也

下川卓也

新卒から一人人事として採用基盤をゼロから構築。人事とCS双方の実践知を活かし、母集団形成から選考の歩留まり改善まで支援。

その他、
リクルート・マイナビ出身など
HR領域で支援実績
のあるメンバーが在籍

SERVICE AREA

北九州市の対応地区

全国オンライン対応

北九州市内のすべてのエリアに、オンライン(Web会議)で対応しています。導入前のご相談から運用開始後の定例まで、来社・訪問なしで進められます。

門司区

  • 今津
  • 伊川
  • 吉志
  • 喜多久
  • 大積
  • 大里
  • 小森江
  • 恒見
  • 柄杓田
  • 猿喰
  • 田野浦
  • 畑
  • 白野江
  • 門司
  • 黒川
  • 青葉台
  • 泉ケ丘
  • 稲積
  • 梅ノ木町
  • 老松町
  • 大久保
  • 奥田
  • 花月園
  • 風師
  • 春日町
  • 片上海岸
  • 片上町
  • 上二十町
  • 上藤松
  • 上本町
  • 上馬寄
  • 吉志新町
  • 北川町
  • 旧門司
  • 清滝
  • 清見
  • 清見佐夜町
  • 葛葉
  • 黒川西
  • 黒川東
  • 黄金町
  • 小松町
  • 栄町
  • 下二十町
  • 下馬寄
  • 社ノ木
  • 庄司町
  • 城山町
  • 新開
  • 新原町
  • 新門司
  • 新門司北
  • 寺内
  • 瀬戸町
  • 高砂町
  • 高田
  • 太刀浦海岸
  • 谷町
  • 田野浦海岸
  • 大里桜ケ丘
  • 大里新町
  • 大里戸ノ上
  • 大里原町
  • 大里東
  • 大里東口
  • 大里本町
  • 大里元町
  • 大里桃山町
  • 恒見町
  • 中二十町
  • 中町
  • 永黒
  • 長谷
  • 鳴竹
  • 西海岸
  • 錦町
  • 西新町
  • 畑田町
  • 浜町
  • 羽山
  • ほか

若松区

  • 乙丸
  • 二島
  • 修多羅
  • 大鳥居
  • 安屋
  • 安瀬
  • 小敷
  • 小石
  • 小竹
  • 払川
  • 有毛
  • 畠田
  • 竹並
  • 藤木
  • 蜑住
  • 頓田
  • 高須
  • 童子丸町
  • 青葉台西
  • 青葉台東
  • 青葉台南
  • 赤岩町
  • 赤崎町
  • 赤島町
  • 今光
  • 栄盛川町
  • 老松
  • 大池町
  • 大井戸町
  • 大谷町
  • 片山
  • 上原町
  • 鴨生田
  • 北浜
  • 北湊町
  • 響南町
  • くきのうみ中央
  • 久岐の浜
  • 小石本村町
  • 小糸町
  • 向洋町
  • 小敷ひびきの
  • 桜町
  • 迫田町
  • 塩屋
  • 下原町
  • 新大谷町
  • 高須北
  • 高須西
  • 高須東
  • 高須南
  • 棚田町
  • 童子丸
  • 中川町
  • 中畑町
  • 波打町
  • 西小石町
  • 西園町
  • 西天神町
  • 西畑町
  • 白山
  • 畑谷町
  • 花野路
  • 浜町
  • 原町
  • 東小石町
  • 東畑町
  • 東二島
  • ひびきの
  • ひびきの北
  • ひびきの南
  • 響町
  • 深町
  • 藤ノ木
  • 古前
  • 本町
  • 南二島
  • 宮前町
  • 宮丸
  • 柳崎町
  • ほか

戸畑区

  • 中原
  • 戸畑
  • 旭町
  • 浅生
  • 一枝
  • 沖台
  • 川代
  • 観音寺町
  • 北鳥旗町
  • 銀座
  • 小芝
  • 金比羅町
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  • 沢見
  • 三六町
  • 椎ノ木町
  • 汐井町
  • 正津町
  • 新池
  • 新川町
  • 菅原
  • 仙水町
  • 千防
  • 高峰
  • 土取町
  • 天神
  • 天籟寺
  • 飛幡町
  • 中原新町
  • 中原西
  • 中原東
  • 中本町
  • 西大谷
  • 西鞘ケ谷町
  • 初音町
  • 東大谷
  • 東鞘ケ谷町
  • 福柳木
  • 牧山
  • 牧山海岸
  • 牧山新町
  • 丸町
  • 南鳥旗町
  • 明治町
  • 元宮町
  • 夜宮

小倉北区

  • 富野
  • 藍島
  • 足原
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  • 青葉
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  • 赤坂海岸
  • 浅野
  • 朝日ケ丘
  • 愛宕
  • 足立
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  • 今町
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  • 魚町
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  • 大手町
  • 大畠
  • 鍛冶町
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  • 片野新町
  • 金田
  • 上到津
  • 上富野
  • 香春口
  • 神岳
  • 貴船町
  • 木町
  • 京町
  • 清水
  • 霧ケ丘
  • 金鶏町
  • 熊谷
  • 熊本
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  • 小文字
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  • 重住
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  • 昭和町
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  • 白萩町
  • 神幸町
  • 新高田
  • 親和町
  • 寿山町
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  • 城野団地
  • 末広
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  • 砂津
  • 船頭町
  • 船場町
  • 高尾
  • 高浜
  • 高坊
  • 高見台
  • 高峰町
  • 竪林町
  • 竪町
  • 田町
  • 大門
  • 常盤町
  • 富野台
  • 中井
  • ほか

小倉南区

  • 井手浦
  • 南方
  • 合馬
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  • 呼野
  • 堀越
  • 小森
  • 山本
  • 市丸
  • 徳吉
  • 志井
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  • 春吉
  • 曽根
  • 曽根新田
  • 木下
  • 朽網
  • 横代
  • 母原
  • 沼
  • 湯川
  • 田代
  • 石原町
  • 石田
  • 葛原
  • 蒲生
  • 貫
  • 辻三
  • 道原
  • 長行
  • 長野
  • 隠蓑
  • 頂吉
  • 高津尾
  • 安部山
  • 石田町
  • 石田南
  • 長行西
  • 長行東
  • 上石田
  • 上葛原
  • 上曽根
  • 上曽根新町
  • 上貫
  • 上吉田
  • 企救丘
  • 北方
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  • 朽網西
  • 朽網東
  • 葛原高松
  • 葛原東
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  • 葛原元町
  • 志井公園
  • 志井鷹羽台
  • 重住
  • 志徳
  • 下石田
  • 下城野
  • 下曽根
  • 下曽根新町
  • 下貫
  • 下南方
  • 下吉田
  • 新曽根
  • 城野
  • 星和台
  • 曽根北町
  • 曽根新田北
  • 曽根新田南
  • 高野
  • 田原
  • 田原新町
  • 津田
  • 津田新町
  • 津田南町
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  • 徳吉東
  • 徳吉南
  • ほか

八幡東区

  • 前田
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  • 大宮町
  • 勝山
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  • 河内
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  • 祇園原町
  • 景勝町
  • 山路
  • 山路松尾町
  • 山王
  • 昭和
  • 白川町
  • 末広町
  • 諏訪
  • 高見
  • 竹下町
  • 茶屋町
  • 中央
  • 槻田
  • 天神町
  • 中尾
  • 中畑
  • 西台良町
  • 西本町
  • 西丸山町
  • 羽衣町
  • 八王寺町
  • 花尾町
  • 春の町
  • 東田
  • 東台良町
  • 東鉄町
  • 東丸山町
  • 東山
  • 日の出
  • 平野
  • 藤見町
  • 帆柱
  • 松尾町
  • 宮田町
  • 宮の町
  • 桃園
  • 豊町

八幡西区

  • 上上津役
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  • 永犬丸
  • 浅川
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  • 藤田
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  • 相生町
  • 青山
  • 浅川学園台
  • 浅川台
  • 浅川日の峯
  • 浅川町
  • 池田
  • 石坂
  • 泉ケ浦
  • 医生ケ丘
  • 岩崎
  • 上の原
  • 永犬丸西町
  • 永犬丸東町
  • 永犬丸南町
  • 大浦
  • 大畑町
  • 大平
  • 大平台
  • 岡田町
  • 沖田
  • 御開
  • 折尾
  • 春日台
  • 香月中央
  • 香月西
  • 上香月
  • 岸の浦
  • 北鷹見町
  • 吉祥寺町
  • 貴船台
  • 京良城町
  • 洞南町
  • 楠北
  • 楠木
  • 楠橋上方
  • 楠橋下方
  • 楠橋西
  • 楠橋東
  • 楠橋南
  • 熊西
  • 黒崎
  • 黒崎城石
  • 皇后崎町
  • 河桃町
  • 紅梅
  • 光明
  • 小鷺田町
  • 小嶺台
  • 木屋瀬
  • 幸神
  • 桜ケ丘町
  • さつき台
  • 里中
  • 三ケ森
  • 下上津役
  • 下上津役元町
  • 下畑町
  • 松寿山
  • 白岩町
  • 自由ケ丘
  • ほか

ここに書いていないエリアも、北九州市内ならどこでも対応可能です。福岡県内の他の市区町村や、福岡県外の拠点もまとめてご相談いただけます。

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北海道

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FLOW

RecUp Careerのご利用までの流れ

最短11営業日で
運用開始可能!

  • お申し込み

  • キックオフ
    (条件のすり合わせ)

  • 選考基準・
    文面の設計

  • 運用開始
    (確認フェーズ→直接送信)

SECURITY

候補者の個人情報を守る3つの仕組み

  • 入力情報を
    自動で切り分け

    候補者の情報を、要配慮個人情報と
    判定・文面作成に必要な情報に
    分けて処理します。

  • 要配慮個人情報は
    保存しない

    切り分けた要配慮個人情報は
    保存せず、
    システム上で破棄します。

  • 学習に利用されない
    APIで処理

    判定・文面作成には
    OpenAIのAPIを利用。
    送信した情報が学習に
    利用されない仕組みです。

FAQ

中途採用AIスカウト
「RecUp Career」の
よくある質問

Aはい、ご利用いただけます。RecUp Careerは全国オンライン対応のため、北九州市内のどのエリアの企業さまでも、お打ち合わせから運用まですべてオンラインで進められます。

Aはい。運用開始から2〜4週間は、企業様に対象・対象外を振り分けていただきます。ペルソナが一致してから直接送信に移行します。

A求人ごとに必須・歓迎・NG条件を設定し、職務経歴の中身を読んで合致率を算出します。条件ごとの充足状況と懸念点も表示するので、なぜこの人に送るのかを確認できます。

Aはい。経験年数や経験領域、年齢など、媒体の検索や求人票では指定しにくい条件も共有いただければ、判定に反映します。

A可能です。例文をあらかじめ設定できるので、そのスタイルに沿った文章で送付できます。

A可能です。求人ごとに既定の文面を設定できます。同じ求人でターゲット層を分ける場合は、別の求人として運用します。

A主要な中途採用向けのスカウト媒体に対応しています。対応媒体は随時追加しています。ご利用中の媒体については、お気軽にお問い合わせください。

A可能です。対応媒体であれば、1つの求人を複数の媒体で並行して運用できます。媒体ごとの成果も文面別に確認できます。

A求人要件・ターゲットの設計から、文面や条件の日々の調整、月1回の振り返り会議での改善提案まで、専任のCSが担当します。

A初期設定費用、求人ごとの求人ディレクション費、送信数に応じた従量課金の組み合わせです。スカウトを送らない月は費用がかかりません。詳しくは資料をご覧ください。

A要配慮個人情報は自動で切り分けて保存せず破棄します。判定・文面作成には、送信した情報が学習に利用されないAPIを使用しています。

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