優秀なエンジニアの転職・採用なら「LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)」|特徴やメリットとは?
優秀なエンジニアの採用に有効なサービスとして注目されているLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)。
即戦力となるエンジニアへの直接スカウトを初めてでも簡単に行えるため、多くの企業で活用されています。
ただ、なかには「聞いたことはあるが詳しくは知らない」「気になっていたが、結局どんな特徴やメリットがあるの?」といった方もいるのではないでしょうか。
そこで今回は、エンジニア採用を成功させたいならば知っておくべきサービスであるLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)について、特徴やメリットなどを紹介します。
これまで苦労していたエンジニア採用が一気に好転する可能性もあるため、ぜひ最後までご覧ください。
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LAPRAS(ラプラス)とは|特徴やメリット
そもそもLAPRAS(ラプラス)とは、LAPRAS株式会社により提供されている「エンジニア向け転職サービス」であり、利用者はエンジニア本人です。
LAPRAS(ラプラス)は、以下のような「インターネット上で公開されているオープンデータ」から、利用者のプロフィールを自動で作成してくれます。
- リポジトリ共有サービス
- 技術情報共有サービス
- SNS
- ビジネスSNS
- イベント情報サイト
- 個人ブログ
さらにオープンデータから利用者の能力を分析してプロフィールに反映し、利用者に関心を持った企業から採用に関する連絡やスカウトを受け取ることができます。
参照先:LAPRAS(ラプラス)
エンジニアのオープンデータを自動で収集・評価
LAPRAS(ラプラス)が収集するオープンデータについて、より具体的には以下の通りです。
- Github
- teratail
- Connpass
- Wantedly
- Speaker Deck
- Doorkeeper
など
インターネット上にエンジニアとしての活動を積極的に発信し、かつ活動内容が高レベルのスキルを必要とするものであればあるほど、LAPRAS(ラプラス)内のプロフィールが充実し、能力評価も高くなります。
利用開始にはGitHubやTwitterのアカウントのいずれかから本人認証を行ってユーザー登録をする必要があります。
とはいえ、ユーザー情報を登録するための長いフォーム入力は一切不要です。
インターネット上で公開されているユーザーの情報を収集し、機械学習・自然言語処理技術を用いて、スキルや志向性を自動で分析してくれるのです。
SNS等で公開している情報を更新すれば、自動でLAPRAS(ラプラス)のプロフィールデータも更新されます。
従来の転職サービスでは、自分でプロフィールやスキル、経歴、自己アピール等をフォーム入力しなくてはいけないものが多く、自己分析が苦手だったり、文章表現が苦手だったりする方にとっては使いづらさがありました。
しかしLAPRAS(ラプラス)であれば、自動でプロフィールが埋まり、また自分では気付いていなかった能力を客観的に分析・評価してくれるのです。
「時間や手間を考えると転職活動ができない」というエンジニアでも、LAPRAS(ラプラス)であれば時間も手間もほとんど掛けずに転職チャンスを手にすることができます。
そのため、優秀な転職潜在層が利用している可能性もあるといえるのです。
LAPRAS(ラプラス)を利用している主な企業
現在、LAPRAS(ラプラス)は以下のような企業が利用しています。
- 株式会社ディー・エヌ・エー
- 株式会社サイバーエージェント
- Freee株式会社
- 株式会社ニューズピックス
- チームラボ株式会社
- 株式会社エウレカ
こうした企業で働きたいと思っているエンジニアは、LAPRAS(ラプラス)を利用していればその企業から直々にスカウトを受け取れる可能性があるのです。
また、AIマッチングエンジン「Matching Intelligence」が搭載されており、自然言語処理技術でスキルや志向性データを解析し、エンジニア本人だけでは見つけられないマッチ度の高い求人を見つけることが可能となっています。
キーワードやカテゴリによる検索ではなく、自身の情報を入力して探し出す、新しい検索体験です。
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)とは|特徴やメリット
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)とは、LAPRAS(ラプラス)を利用しているユーザーの中からAI技術をもとに企業に合う採用候補者を抽出し、転職しそうなタイミングになったらスカウトメールを送ることのできるサービスです。
転職希望のエンジニア向けサービスがLAPRAS(ラプラス)、エンジニア採用をしたい企業向けサービスがLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)で対になっています。
累計で500社が利用しており、登録ユーザー28,000人(2023年4月時点)に対して、スカウトを行えます。
激化する争奪戦において転職潜在層へもアプローチできる
エンジニアの需要が増えている昨今、とくに優秀なエンジニアを獲得するために企業は激しい人材争奪戦を繰り広げています。
LAPLAS社の調査によると、IT・通信エンジニアでは転職活動中の人材がおよそ6%、良い条件の転職先があれば転職したいという転職潜在層が61%、転職したくない層がおよそ33%という内訳です。
転職活動中の6%の人材に対して求人倍率は8.17倍という数値に「競争の激しさ」と「採用の厳しさ」が表れています。
需要に対して人材が少ないという状況は、ダイレクトに企業が支払う報酬に反映されます。
より高い年収を提示しなければエンジニアを採用しづらく、中小・ベンチャーにとって苦しい状況です。
年収よりもやりがいやおもしろさを求めて中小・ベンチャーに転職するエンジニアもいますが極一握りであり、特に優秀な人材は転職よりも起業を選んだり、転職サービスを利用せずに知人の紹介で転職先を決めたりします。
企業は転職顕在層だけでなく転職潜在層にもアプローチする必要があり、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)ならそれが可能なのです。
初めてのスカウト採用でも簡単・安心
スカウトというと「難しそう」「声を掛けてもスルーされてしまうのでは?」と不安に思う方もいるのではないでしょうか。
ご安心ください。LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)なら、スカウト採用が初めての方でも簡単にスカウトすることができます。
LAPRAS SCOUTでは、スカウトメールに対するメール返信率が平均25%、メール返信があった人材の中でカジュアル面接に進むのが平均50%、そして面接に進んで内定を受諾するのが平均13%です。つまり、約60通のスカウトメールを送ることで1人の内定受諾者を獲得できる計算になります。
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)でスカウトするには、まず採用条件を入力します。
するとマッチする候補者がレコメンドされますので、興味があるかないかを判断してフィードバックし、興味があるユーザーをプールしておくことができます。
フィードバックを繰り返すごとに、レコメンド機能の精度が高まります。
タレントプールに入っている採用候補者のSNS活動状況や経歴傾向から、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)が機械学習で転職可能性をはじき出し、可能性が高まるとアラートが上がります。
転職可能性が高まってはいるものの、下図のように「まだ転職活動を始めておらず、知人に相談もしていない段階の採用候補者」を自動検出して、アプローチするチャンスを与えてくれるのです。
また、アラートが上がった採用候補者に対してスカウトメールを送る際には、候補者ごとの属性や志向などに合わせたメール文章を作成する補助機能があるため、スカウト初心者でも簡単にスカウトメールを作成できます。
万が一、採用要件と候補者が明らかにマッチしないスカウトになっていたり、受信者が不快感を抱くような内容になっていたりする場合は、運営事務局が送信を差し止めします。
自社の評判を下げるような事態も未然に防ぐことができるため安心です。
さらに利用を開始した最初の1ヶ月間はカスタマーサクセス担当がつき、採用業務の設計からLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)の使い方、サポートなど、アドバイスを受けることができます。
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SNSで見かけたエンジニア人材のプロフィールを即確認
Google Chromeのブラウザ用拡張機能により、SNSページから候補者のLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)プロフィールを直接確認することができます。
つまりSNS等で見かけた「この人、欲しいな」と思った人材がLAPRAS(ラプラス)を利用しているのか否かがすぐに分かるのです。
これにより、従来であればSNSやイベントで積極的に活動するエンジニアを見ても「繋がりがないから採用チャンスがない」相手だったのが、「繋がりをつくることができて接触できる」相手に変化するのです。
成約報酬は0円、月定額なので採用人数は無制限
費用は月額固定制のため、積極的にLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を利用して採用人数を増やせば、それだけ採用単価を抑えることができます。
さらに成約報酬が一切ないため、定額の費用で無制限に採用することができるのです。
「予算が限られているが、複数名採用したい」といった場合にも非常に有効です。
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を用いた採用事例
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を使って、すでにエンジニア採用を成功させている企業が多く存在します。
Freee株式会社
クラウド会計ソフトfreeeで有名なFreee株式会社では、エンジニア採用における母集団形成の難しさを感じていました。
そこでLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を利用し、今までFreee株式会社を知らなかった層に会社を知ってもらい、今まで接触できなかった層を採用することができるようになりました。
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)は他の媒体経由で会ったことのある候補者が少なく、母集団の違いを実感できたとのことです。
株式会社サイバーエージェント
株式会社サイバーエージェントで実際にLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を通して採用に至った方は、「自分用にパーソナライズされていたのでしっかり目を通しました」と語っています。
また、ちょうど転職活動を開始しようと思う直前に届いており、タイミングよく採用候補者にアプローチできた例といえるでしょう。
株式会社エウレカ
マッチングサービス「Pairs」を提供する株式会社エウレカでは、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)を用いて、中途採用ではなく新卒採用に成功しています。
エンジニアとしてのスキルを持った学生は、学生のうちからSNSや個人ブログ等を通じて情報を発信している人が多くなってきています。
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)であればこうした学生に対しても接触可能です。
同社の事例では、インターンとして入社し、そのまま新卒採用に至りました。社会に出る前の優秀なエンジニアへアプローチできた好事例です。
株式会社ディー・エヌ・エー
株式会社ディー・エヌ・エーでは、転職市場にはなかなか現れないテスト自動化の知識をもつエンジニアを求めており、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)で採用に成功しました。
とくに同社は、技術力とモノづくりの志向性の双方がマッチした人材を求めていますが、対象となる人材が転職サイトだけでは底をついてしまうのが課題でした。
こうした課題に対して、LAPRAS SCOUTであれば世の中のあらゆるエンジニアにアプローチできるため、対象者が底を尽きることがないのが魅力と語ります。
ラクスル株式会社
ラクスル株式会社は、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)の興味通知機能を活かして、スピーディーなエンジニア採用を実現しています。
興味通知機能とは、企業側がタレントプールに入れるだけで興味があることを、LAPRASに登録している候補者に通知できる機能です。
候補者側も興味があればリアクションを示すことができます。
同社はこうした機能を活かして、他媒体ではアプローチできない潜在層に対してより早いタイミングで声をかけることで、厳しさが増す採用市場においてスカウト採用を成功させています。
株式会社クラウドワークス
株式会社クラウドワークスでは、より効率的なエンジニア採用のためにダイレクトリクルーティングを検討するなか、「プロフィールからさまざまな情報にアクセス可能」「スカウト数が無制限」といった利点からLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)の導入を決定しました。
スカウトサービスの多くはスカウト数などに制限があるなか、無制限にスカウトを送れる点をとくに魅力に感じており、上限を気にしてスカウトメールを送るのをためらうような場面が無くなったとのことです。
まとめ
LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)について、特徴やメリットなどを紹介しました。
そもそもLAPRAS(ラプラス)とは、LAPRAS株式会社により提供されている「エンジニア向け転職サービス」であり、利用者はエンジニア本人です。
対してLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)とは、LAPRAS(ラプラス)の登録ユーザーの中から、マッチした候補者を抽出し、転職を検討しそうなタイミングにスカウトメールを送信できる企業向けのスカウトサービスです。
転職したいエンジニア向けのLAPRAS(ラプラス)、エンジニアを採用をしたい企業向けのサLAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)が対になっています。
時代が変わっていくなか、従来の転職・採用とは状況や形態が変わりつつあります。今後はいかに“賢く”採用活動を行えるかが大切なポイントとなっていくでしょう。
採用に関する様々なサービスが登場していますが、とくにエンジニア採用をより“賢く”進めるためには、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)の利用は必須といっても過言ではありません。
以下から、LAPRAS SCOUT(ラプラススカウト)の公式サービス概要を無料でダウンロードできます。ぜひお受け取りの上、より効果的かつ効率的なエンジニア採用の実現にお役立てください。
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三上
2017年5月に株式会社ダイレクトソーシングにジョイン。 コンサル系やAI系スタートアップベンチャーなどのソーサーとして従事。 その後は、カスタマーサクセス担当として、大手国内企業やベンチャー企業を中心に活躍中。
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