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新潟市全域の企業さまに、スカウト送信から採用成功まで伴走します。

  • AIスカウト導入数 業界No.1
  • 支援実績 500社以上
  • 平均応募数 200%増加

※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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\ AIスカウト RecUp(リクアップ)は、業界・規模を問わず、
多数の企業にご利用いただいています! /

  • ルミエール
  • パーソルコミュニケーションサービス
  • オープンハウス・ディベロップメント
  • イトーヨーカドー
  • マツキヨココカラ&カンパニー
  • BASE
  • 丸亀製麺
  • カチタス
  • トリドール
  • 三幸学園
  • ALL RANGE
  • SEIKO
  • ヤマキン
  • Eco Smart
  • 株式会社久本組
  • ユーコーラッキーグループ
  • Starlight

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NIIGATA

新潟市のAIスカウト・スカウト代行はRecUp(リクアップ)

RecUp(リクアップ)は、AIが候補者選定からスカウト文面の作成・送信までを自動化し、採用のプロが戦略設計と改善に伴走するAIスカウトサービスです。累計400社以上の導入実績をもとに、新潟市の企業さまの中途・新卒採用を支援しています。

打ち合わせから運用開始後の定例まですべてオンラインで完結するため、新潟市内のどのエリアからでもご利用いただけます。

新潟市で「スカウトを送っても返信が来ない」「採用担当の工数が足りない」とお悩みの企業さまは、ぜひ一度ご相談ください。

新潟市の企業の採用を、スカウト運用まるごと支援

  • 候補者の自動マッチング
  • スカウト文面のAI生成
  • スカウトの自動送信・自動返信
  • 求人票・ターゲット設計
  • 媒体選定・運用設計
  • 反応データの分析・改善
  • 採用のプロによる定例・伴走
  • 面談設定・日程調整

新潟市内全域にオンラインで対応しています

AREA

新潟市の採用市場事情

新潟市は日本海側唯一の政令指定都市で、県内経済の中心地です。江南区に本社を置く亀田製菓など食品産業の拠点が多く、日本海側唯一の中核国際港湾である新潟港を拠点にした物流業も盛んです。食品メーカーの生産管理や品質保証に加え、営業職や事務職、IT職でも採用ニーズのあるエリアです。

食品メーカーの本社集積

江南区に本社を置く亀田製菓をはじめ、市内には米菓や食品の大手メーカーが拠点を構えます。生産管理や品質保証、商品開発の人材が求められ、食品業界の経験者は市内の各社で取り合いになっています。

新潟港と物流拠点

新潟港は日本海側唯一の中核国際港湾で、中国や韓国、東南アジアと直接結ばれています。港を拠点にした物流管理やドライバー、倉庫オペレーションの人材需要が高く、経験者への直接アプローチが有効です。

新潟市の幅広い業種の採用に対応

  • 食品製造
  • 物流・港湾
  • 小売・サービス
  • 情報通信
  • 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。

ABOUT

AIスカウトとは?

AIスカウトとは?

候補者選定からスカウト文面の
作成・送信、応募後の一次対応まで
AIが採用活動を効率化

AIスカウトとは、求人要件や候補者データをAIが分析し、
候補者ごとに最適なスカウトメールを自動で作成・送信する採用支援サービスです。

従来、人の手で行っていた候補者検索、文面作成、スカウト配信、
反応データの改善までを効率化することで、採用担当者の工数を削減し、成果につながるスカウト運用を実現します。

AIスカウトで実現する、新しい
スカウト採用の形

  • 01候補者データを
    自動で収集

    求人媒体や自社データベースから、スカウト対象となる候補者情報を収集します。

    候補者データを自動で収集
  • 02AIが
    最適候補を分析

    求人要件や候補者プロフィールをもとに、スキル・経験・属性をAIが分析します。

    AIが最適候補を分析
  • 03刺さる文面を
    自動生成

    候補者一人ひとりのプロフィールに合わせて、パーソナライズされたスカウト文面を作成します。

    刺さる文面を自動生成
  • 04送信から改善まで
    自動化

    各媒体への配信、反応データの分析、改善までを支援。採用コンサルタントが伴走し、成果につながる運用へ改善します。

    送信から改善まで自動化
TROUBLE

集客・採用活動で、
こんなお悩みありませんか?

スカウト採用は、候補者選定・文面作成・配信・改善まで、継続的な運用が必要です。
日々の採用業務と並行しながら、すべてをやり切るのは簡単ではありません。

  • ターゲットの候補者だけにスカウトを送りたい
  • 候補者検索や送付作業に時間がかかっている
  • 候補者に刺さる文面を作り込めていない
  • 新規候補者へのアプローチが遅れてしまう
  • 担当者によって送信数や品質にムラが出る
  • 応募数・面談数を増やす打ち手がわからない

そのお悩み、
RecUp(リクアップ)が解決します。

AIが候補者選定から文面作成、送信、改善までを支援。
採用コンサルタントの伴走により、工数削減と応募数・面談数の最大化を目指します。

RecUp(リクアップ)を導入して、成果につながる採用活動を実現

まずはAIスカウトについて知りたい方へ

サービス概要や導入事例をまとめた資料3点セットを
無料でお送りいたします!

RecUp(リクアップ)サービス資料 RecUp(リクアップ)サービス資料

サービスの無料相談はこちら

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。

RecUp事業部責任者 開原瞳美
RecUp事業部責任者開原 瞳美
FUNCTIONS

主な機能

  • 自動マッチング

    求人要件や過去の選考結果をもとに、ターゲットに合う候補者をAIが自動で選定します。

  • 自動送信・自動返信

    配信スケジュールに沿ってスカウトを送信し、候補者とのやり取りも効率化します。

  • スカウト文面生成

    求人情報と候補者情報を読み込み、一人ひとりに合わせたスカウト文面を作成します。

  • 自動レポート

    配信結果や反応状況を可視化し、改善すべきポイントを把握できます。

  • スカウト求人の選定

    コンサルタントが貴社保有求人を確認し、配信に適した求人をピックアップします。

  • 初期設定・配信設定代行

    導入時の初期設定や配信設定はスタッフが代行。すぐに運用を始められます。

AIが作成した
スカウト文をご紹介

候補者の自己PR

私の強みは常に前向きであり、向上心があるところです。
例えば、大学一年生から始めたスターバックスコーヒーのアルバイトでは3年目にも関わらず、努力を惜しまない姿勢で成長してきました。

最初は周りについていけず、挫折しかけましたがアルバイト前に早く来てメニューを覚えたり、アルバイト後に残って器具の置き場を確認したりなど、自ら努力して克服しました。

今でも学ぶことが多く大変ですが、それをやりがいや成長の機会と捉えて頑張っています。
また、小学四年生からサッカーを続けており、高校時代は部活動のため寮生活を送りながらチームに貢献できるよう努めていました。現在は東京都リーグに所属するクラブチームでプレーし、前年度には2部リーグ昇格にも貢献しました。

このようなポジティブな姿勢と向上心を活かし、新卒採用後も新しい環境や仕事に柔軟に対応し成長を続けることができると確信しています。

AIが作成した
実際のスカウト文章 ※青字部分がAI生成

法政大学 出身の先輩が活躍中!ES免除の特別スカウト!
社長登壇の少人数説明会に特別招待 たった1度の新卒入社・・・
本気でワクワクする企業に出会えてますか?~
こんにちは!株式会社Delight代表の新井です!

あなたのプロフィールを拝見し、常に前向きで向上心あふれる姿勢や、大学一年生から始めたスターバックスコーヒーでのアルバイトでの経験がとても魅力的だと感じました!また、小学四年生からサッカーを続け、寮生活を送りながらチームに貢献できるよう努力する姿勢がとても素敵だと感じ、個別でスカウトをお送りしています。

Delightでは「働く環境」を第一に、業界にこだわらず常に挑戦し、
裁量を獲得していくチャンスを沢山用意しています!
今回は早期選考ということで、一緒に働きたいなと思った27卒の学生様
10名限定でスカウトを送信させていただいてます!

POINT

が選ばれる4つの理由

  • 01ワンストップでスカウト業務を代行

    求人媒体の選定からスカウト配信、応募者対応まで、スカウト業務をトータルで支援。従来は複数のサービスや代行会社に分けて依頼していたスカウト業務も、RecUp(リクアップ)ひとつで完結します。

    幅広いスキルを持つプロフェッショナルが多数在籍のイメージ図
  • 02専任CSによる伴走型サポート

    導入後は専任のCSが課題解決をリード。
    スカウト文面の改善から応募率向上まで、成果につながる運用を一貫して支援します。

    幅広いスキルを持つプロフェッショナルが多数在籍のイメージ図
  • 03自社利用で磨かれたノウハウ

    RecUp(リクアップ)は提供するだけでなく、自社採用活動にも導入して効果検証済みです。実際の現場で得られた改善ノウハウをフィードバックすることで、リアルな改善施策をご提案できます。

    幅広いスキルを持つプロフェッショナルが多数在籍のイメージ図
  • 04500社以上の採用支援実績

    業界・職種を問わず500社以上の採用を支援してきた実績があります。豊富な成功事例をもとに、企業ごとの採用課題に合わせた戦略を立案。経験値に基づいた提案で、安定して成果につながる運用を実現します。

    幅広いスキルを持つプロフェッショナルが多数在籍のイメージ図
CUSTOMER SUCCESS

CS(カスタマーサクセス)紹介

採用のプロフェッショナルが、採用課題に寄り添いながら日々の運用改善まで伴走します。

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、新卒採用の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

CASE STUDY

\ 30社以上の上場企業が導入中/多くの企業がRecUp(リクアップ)で
採用数UPや採用単価削減を実現

  • CASE 01

    株式会社イトーヨーカ堂様の導入事例

    株式会社イトーヨーカ堂 様

    業種:小売

    従業員数:23,890名

    職種:営業

    BEFORE

    ・"2名体制"でスカウトが後回しに

    ・代行業者はテンプレ中心で
    効果が出なかった

    そこでを導入

    AFTER

    イベントの参加人数が倍以上に

    安定して毎日スカウト送られて安心

    カスタマーサクセスの伴走型支援で
    予約率向上

  • CASE 02

    株式会社オープンハウス・ディベロップメント様の導入事例

    株式会社オープンハウス・ディベロップメント 様

    業種:不動産

    従業員数:約1098名

    職種:設計・施工管理

    BEFORE

    ・送信してもムラがでてしまう

    ・採用担当者がリソースが不足し、
    採用が回らなくなるリスクが

    そこでを導入

    AFTER

    導入から2か月で前期と同じ36承認を獲得

    反応率も2倍以上に

    文章最適化と運用安定で
    成果が大幅に上昇

  • CASE 03

    マツキヨココカラ&カンパニーグループ様の導入事例

    マツキヨココカラ&カンパニーグループ 様

    業種:小売・調剤

    従業員数:28,000名

    職種:総合職・薬剤師職

    BEFORE

    ・担当変更などの組織変化で前年の密な運用が
    維持できない

    ・工数不足で配信数にばらつきが出て内定承諾数が
    半数以下に

    そこでを導入

    AFTER

    安定して”送り切れる状態”ができ機会損失
    がゼロに

    手動運用がほぼ不要になり学生フォローに時間を割ける

    他社事例や外からの視点の提案で運用の
    意思決定がスムーズに

  • CASE 04

    株式会社柿本商会様の導入事例

    株式会社柿本商会 様

    業種:設備関連、建設

    従業員数:382名

    職種:施工管理職、総務人事職

    BEFORE

    ・OfferBox経由での採用には繋がらず成果が出ない状態

    ・ダイレクトリクルーティング自体への
    期待感も薄れていた

    そこでを導入

    AFTER

    ターゲット選定や文章作成のアドバイスで
    導入効果を実感

    募集職種追加時も迅速対応で安心

    手厚い伴走支援で採用活動への期待値アップ

SERVICE AREA

新潟市の対応地区

全国オンライン対応

新潟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。

北区

  • 笹山東
  • 朝日町
  • 彩野
  • 石動
  • 内島見
  • 内沼
  • 浦木
  • 浦ノ入
  • 大久保
  • 大瀬柳
  • 太田
  • 大月
  • 大迎
  • 岡新田
  • 笠柳
  • かぶとやま
  • 上大月
  • 上土地亀
  • 上堀田
  • 神谷内
  • 嘉山
  • 川西
  • 木崎
  • 葛塚
  • 小杉
  • 笹山
  • 里飯野
  • 三軒屋町
  • 島見町
  • 下大谷内
  • 下土地亀
  • 下早通
  • 白勢町
  • 新富町
  • 新鼻
  • 新元島町
  • 十二
  • 十二前
  • 須戸
  • すみれ野
  • 太子堂
  • 高森
  • 高森新田
  • 太夫浜
  • 太夫浜新町
  • 太郎代
  • つくし野
  • 東栄町
  • 鳥屋
  • 樋ノ入
  • 長戸
  • 長戸呂
  • 長戸呂新田
  • 長場
  • 名目所
  • 新井郷
  • 新崎
  • 濁川
  • 西名目所
  • 灰塚
  • 白新町
  • 浜浦
  • 早通
  • 早通北
  • 早通南
  • 平林
  • 仏伝
  • 北陽
  • 細山
  • 前新田
  • 松栄町
  • 松潟
  • 松浜
  • 松浜新町
  • 松浜町
  • 松浜東町
  • 松浜本町
  • 松浜みなと
  • 美里
  • 三ツ森川原
  • ほか

東区

  • 秋葉
  • 秋葉通
  • 粟山
  • 石山
  • 石山団地
  • 石動
  • 江口
  • 榎
  • 榎町
  • 海老ケ瀬
  • 海老ケ瀬新町
  • 王瀬新町
  • 逢谷内
  • 大形本町
  • 大山
  • 岡山
  • 卸新町
  • 上王瀬町
  • 上木戸
  • 亀田中島
  • 鴎島町
  • 北葉町
  • 北山
  • 空港西
  • 下場
  • 下場新町
  • 下場本町
  • 幸栄
  • 河渡
  • 河渡新町
  • 河渡本町
  • 江南
  • 向陽
  • 小金台
  • 小金町
  • 猿ケ馬場
  • 材木町
  • 下山
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  • 紫竹卸新町
  • 紫竹山
  • 下木戸
  • 白銀
  • 新石山
  • 新岡山
  • 新川町
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  • 神明町
  • 末広町
  • 太平
  • 宝町
  • 竹尾
  • 竹尾卸新町
  • 児池
  • 長者町
  • 月見町
  • 津島屋
  • 寺山
  • 東新町
  • 東明
  • 中木戸
  • 中興野
  • 中島
  • 中野山
  • 中山
  • 錦町
  • 西野
  • 根室新町
  • はなみずき
  • 浜町
  • 浜谷町
  • 東中島
  • 東中野山
  • 東臨港町
  • 一日市
  • 藤見町
  • 船江町
  • 古川町
  • 古湊町
  • 平和町
  • ほか

中央区

  • 上大川前通一番町
  • 上大川前通七番町
  • 上大川前通三番町
  • 上大川前通九番町
  • 上大川前通二番町
  • 上大川前通五番町
  • 上大川前通八番町
  • 上大川前通六番町
  • 上大川前通十一番町
  • 上大川前通十二番町
  • 上大川前通十番町
  • 上大川前通四番町
  • 下大川前通一ノ町
  • 下大川前通七ノ町
  • 下大川前通三ノ町
  • 下大川前通二ノ町
  • 下大川前通五ノ町
  • 下大川前通六ノ町
  • 下大川前通四ノ町
  • 北浜通一番町
  • 北浜通二番町
  • 医学町通一番町
  • 医学町通二番町
  • 南浜通一番町
  • 南浜通二番町
  • 古町通一番町
  • 古町通七番町
  • 古町通三番町
  • 古町通九番町
  • 古町通二番町
  • 古町通五番町
  • 古町通八番町
  • 古町通六番町
  • 古町通十一番町
  • 古町通十三番町
  • 古町通十二番町
  • 古町通十番町
  • 古町通四番町
  • 営所通一番町
  • 営所通二番町
  • 学校町通一番町
  • 学校町通三番町
  • 学校町通二番町
  • 寺裏通一番町
  • 寺裏通二番町
  • 新島町通一ノ町
  • 新島町通三ノ町
  • 新島町通二ノ町
  • 新島町通五ノ町
  • 新島町通四ノ町
  • 旭町通一番町
  • 旭町通二番町
  • 本町通一番町
  • 本町通七番町
  • 本町通三番町
  • 本町通九番町
  • 本町通二番町
  • 本町通五番町
  • 本町通八番町
  • 本町通六番町
  • 本町通十一番町
  • 本町通十三番町
  • 本町通十二番町
  • 本町通十四番町
  • 本町通十番町
  • 本町通四番町
  • 東中通一番町
  • 東中通二番町
  • 東堀前通一番町
  • 東堀前通七番町
  • 東堀前通三番町
  • 東堀前通九番町
  • 東堀前通二番町
  • 東堀前通五番町
  • 東堀前通八番町
  • 東堀前通六番町
  • 東堀前通十一番町
  • 東堀前通十番町
  • 東堀前通四番町
  • 東堀通一番町
  • ほか

江南区

  • 亀田ノ内高山
  • 茜ケ丘
  • 阿賀野
  • 曙町
  • 旭
  • 天野
  • 粟山
  • 泉町
  • 稲葉
  • いぶき野
  • うぐいす
  • 鵜ノ子
  • 姥ケ山
  • 梅見台
  • 江口
  • 大渕
  • 荻曽根
  • 祖父興野
  • 嘉木
  • 嘉瀬
  • 上和田
  • 亀田
  • 亀田東町
  • 亀田大月
  • 亀田工業団地
  • 亀田向陽
  • 亀田新明町
  • 亀田水道町
  • 亀田中島
  • 亀田長潟
  • 亀田早通
  • 亀田本町
  • 亀田緑町
  • 亀田四ツ興野
  • 北山
  • 木津
  • 木津工業団地
  • 久蔵興野
  • 蔵岡
  • 小杉
  • 駒込
  • 酒屋町
  • 笹山
  • 五月町
  • 早苗
  • 三條岡
  • 三百地
  • 下早通
  • 下早通柳田
  • 鐘木
  • 城所
  • 城山
  • 砂岡
  • 砂崩
  • 砂山
  • 諏訪
  • 清五郎
  • 沢海
  • 曽川
  • 楚川
  • 曽野木
  • 太右エ門新田
  • 俵柳
  • 茅野山
  • 手代山
  • 所島
  • 泥潟
  • 直り山
  • 中野山
  • 長潟
  • 鍋潟新田
  • 西野
  • 西町
  • 西山
  • 二本木
  • 花ノ牧
  • 早通
  • 東早通
  • 東船場
  • 東本町
  • ほか

秋葉区

  • 下条
  • 次屋
  • 羽下
  • あおば通
  • 秋葉
  • 朝日
  • 天ヶ沢
  • 市新
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  • 浦興野
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  • 荻島
  • 荻野町
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  • 古田ノ内大野開
  • 小戸上組
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  • 善道町
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  • 東島
  • ほか

南区

  • 下八枚ノ内小見新田
  • 天王新田
  • 臼井ノ内小平次新田
  • 鯵潟
  • 赤渋
  • 朝捲
  • 味方
  • 天野
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  • 和泉
  • 犬帰新田
  • 茨曽根
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  • 上新田
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  • 七軒町
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  • 新山崎町
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  • 十五間
  • 十二道島
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  • 次郎右エ門興野
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  • 蔵主
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  • 高井東
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  • 月潟
  • 釣寄
  • 釣寄新
  • 戸石
  • ほか

西区

  • 青山
  • 青山新町
  • 青山水道
  • 赤塚
  • 有明町
  • 五十嵐一の町
  • 五十嵐二の町
  • 五十嵐三の町
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AIスカウト RecUp(リクアップ)のよくある質問

Aはい、ご利用いただけます。RecUp(リクアップ)は全国オンライン対応のため、新潟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、変更内容のご要望を伝えていただければ、それを文章に反映させることができます。より詳細な情報を追加したり、ニュアンスを調整したりすることができます。特定の業種や職種に特化したスカウトメールも作成可能です。

A企業様のご要望やご利用の媒体によって料金が異なります。詳細なお見積もりにつきましては、お問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。

AAIは求職者の興味を引く内容をパーソナライズして生成しますので、大量のメール送信でも高い開封率・返信率を維持できます。

Aサービスは厳格なセキュリティ基準を満たしており、個人情報の保護に万全を期しています。

A最大の違いは「工数の削減」と「データに基づく客観的なマッチング」です。採用担当者が膨大なデータベースから目視で候補者を探す手間が省け、人間では見落としてしまうような潜在的な候補者にもアプローチが可能になります。

A候補者の職務経歴、保有スキル、希望条件、過去の行動履歴(どんな求人を閲覧しているかなど)と、企業の求人票のテキストデータなどを自然言語処理(NLP)などの技術を用いて解析し、適合度(マッチングスコア)を算出しています。

A「RecUp(リクアップ)」では、候補者のプロフィール(経歴やスキル)と求人内容を掛け合わせ、「なぜあなたにスカウトを送ったのか」という個別化(パーソナライズ)された文面をAIが自動生成する機能が備わっています。

A運用方法に依存します。AIによる適切な文面の個別化が行われていれば、手動のテンプレート一斉送信よりも高い返信率が見込めます。

A「候補者の検索(ソーシング)」や「スカウト文面の作成・送信」にかかっていた時間の多く(数十%〜80%程度)を削減できる傾向にあります。これにより、担当者は面接や候補者とのコミュニケーションなど、人間にしかできないコア業務に集中できるようになります。

Aゼロではありません。求人票の記載が曖昧だったり、候補者のプロフィール情報が不足していたりすると、精度が落ちることがあります。AIはあくまで「レコメンド(推奨)」を行い、最終的な面接への案内や合否判断は人間が行う運用が基本です。

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