この記事を読むと分かること
- エンジニア職でスカウトがうまくいかない3つの理由がわかる
- AIスカウトで解決できる5つのことがわかる
- ブライザ様の導入事例がわかる
エンジニア職を新卒で採用する企業では、理系学生の獲得で同業他社とぶつかり、手作業の代行や定型文のスカウトでは、承認率も承諾率も落ちてしまうという悩みを耳にします。理系・エンジニア志望の学生は、複数の企業から声がかかりやすく、スカウトに頼るほど手作業の限界と文面のテンプレート化が表面化します。
本記事では、エンジニア職でスカウトがうまくいかない理由を整理したうえで、AIスカウトを使うメリット5選と、実際に導入した企業の事例を解説します。学生に選ばれるスカウトで、承認率と承諾率を高めたい採用担当者様は、ぜひ最後までご覧ください。
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なぜエンジニア職ではスカウトがうまくいかないのか？
IT人材は幅広い業界で需要が高く、理系・エンジニア志望の学生をめぐる採用競争が続いています。リクルートワークス研究所の調査によると、2027年卒の大卒求人倍率は1.62倍で、前年の1.66倍から低下したものの、依然として1倍を上回っています。学生の選択肢が多いなか、企業には積極的なアプローチが求められます。しかし、手作業や定型文に頼る運用では成果につながりにくいのが現状です。ここでは、エンジニア職でスカウトがうまくいかない3つの理由を解説します。
①理系学生を同業他社と取り合い、承諾率が下がる
1つ目の理由は、理系学生の獲得で同業他社とぶつかり、内定承諾率が下がりやすいことです。エンジニア職の採用では、同じような条件や職種で複数の企業が同じ学生に声をかけます。学生は比較のなかで選ぶため、スカウトの時点で差をつけられなければ承諾までたどり着けません。
製造・IT・建設向けの技術者派遣・委託請負を手がけるブライザ様も、理系のエンジニア採用で同業他社と激しく競合し、内定承諾率が低いことが課題でした。承諾率を高めるには、スカウトの段階から学生一人ひとりの志向に響く訴求が欠かせません。
②手作業の代行では送れる通数に上限がある
2つ目の理由は、手作業によるスカウト代行では、送信できる通数に限界があることです。従来のスカウト運用では、採用担当者や代行会社のスタッフが学生のプロフィールを確認し、候補者の選定から文面の作成、送信までを手作業で行います。そのため、送信できる通数は担当者の稼働時間や人数に左右され、一定以上に増やすことが難しくなります。
特にエンジニア職は採用競争が激しく、限られた送信数では十分な学生との接点を確保できない可能性があります。また、送信数を増やすために人員を追加すると、人件費や管理コストも増加します。限られた採用リソースのなかで、効率的に送信通数を確保する仕組みを整えることが重要です。
③テンプレ配信は学生に見抜かれる
3つ目の理由は、テンプレートを使った一斉配信では、学生に個別性のない文面だと見抜かれ、承認率やエントリー率の低下につながることです。同じ文章を大量の学生に送る方法は、作成時間を短縮できる一方で、学生にとっては自分に向けられたメッセージだと感じにくいという課題があります。
特にエンジニア職を志望する学生は、複数の企業からスカウトを受け取ることも多く、定型的な文章では他社との差別化が難しくなります。また、学生が学んできた技術や研究内容に触れていない文面では、自社が関心を持った理由も伝わりません。学生一人ひとりの経験やスキルに合わせた文面を作成し、特別感のあるアプローチを行うことが重要です。
エンジニア職でAIスカウトを使うメリット5選！
理系学生の取り合いや通数の上限、定型文の限界といった課題に対して、AIスカウトを取り入れる企業が出てきています。RecUpのようなAIスカウトサービスは、候補者のデータをもとに、文面の作成・送信などの工数を自動化・効率化します。この章では、エンジニア職でAIスカウトを使う5つのメリットを整理しています。
①個別文面と送信量を両立できる
1つ目のメリットは、個別文面と送信量を両立しやすくなることです。人の手で運用すると、文面を丁寧に作れば送れる数が減り、数を送ろうとすればテンプレートになるというトレードオフが生じます。AIスカウトでは、AIが候補者のデータを分析し、一人ひとりに合わせた文面を自動で作成するため、このトレードオフを和らげられます。学生のプロフィールに合わせて訴求の切り口を調整しやすくなる点も理系学生への訴求では重要です。
ブライザ様は、「AIのスピードと量には勝てない」と評価しています。導入後は、スカウト承認率が1.1％から1.8％に向上しました。なお、成果は運用改善など複数の要因によるものです。
②送信後の面談誘導まで任せられる
2つ目のメリットは、スカウトの送信だけでなく、学生から反応があった後の対応まで効率化できることです。従来のスカウト採用では、学生から返信や承認があった後も、説明会の案内URLの送付やカジュアル面談への誘導、日程調整に関する連絡など、さまざまな事務作業が発生します。これらをすべて採用担当者が手作業で行う場合、スカウトの送信業務を効率化しても、別の業務負担が増えてしまいます。
AIスカウトを活用すれば、自動返信などの機能によって、学生への案内や初期対応にかかる工数を削減できます。その結果、採用担当者は学生との面談や選考、入社意欲を高めるためのコミュニケーションなど、より重要な業務に時間を充てやすくなります。
③イベントの出席率を上げられる
3つ目のメリットは、説明会などのイベントで出席率の向上が期待できることです。予約をしても当日に来ない、いわゆるドタキャンは、採用担当者にとって準備の負担と機会の損失につながります。スカウトの設計や予約後のフォローを見直すことで、出席率を高められる可能性があります。
ブライザ様では、導入後のイベント出席率が約43％から70％超に改善しました（対象イベント・集計期間は事例ページをご確認ください）。直近の予約率も60％を超えています。出席率の改善は、運用の見直しなど複数の要因による結果ですが、スカウトから参加までの流れを整えることの重要性を示しています。
④他社の成功施策を定例で取り入れられる
4つ目のメリットは、カスタマーサクセス（CS）との定例ミーティングを通じて、他社の成功施策を自社の採用活動に取り入れられることです。スカウト採用では、自社の運用データだけでは改善点を見つけにくく、同業他社の取り組みが参考になる場合があります。
特にエンジニア職は、学生が重視する技術環境や開発体制、キャリアパスなどを適切に伝えることが重要です。CSとの定期的な情報共有を通じて、他社で成果につながった文面や訴求方法を参考にすることで、自社のスカウト内容を見直しやすくなります。また、承認率や送信状況を確認しながら改善策を検討できるため、採用担当者だけでは気づきにくい課題の発見にもつながります。
⑤契約形態が柔軟で試しやすい
5つ目のメリットは、契約形態の柔軟性によって、初めてAIスカウトを導入する企業でも検討しやすいことです。新しい採用サービスを導入する際は、期待した成果が得られなかった場合の費用負担や、運用が自社に合わなかった場合のリスクが気になるものです。
エンジニア職の採用では、求めるスキルや採用時期によって必要な施策が変わるため、自社の状況に合わせた運用が重要になります。契約期間や利用条件を柔軟に設定できれば、まずは一定期間運用し、送信通数や承認率などの成果を確認しながら継続を判断しやすくなります。ただし、実際の契約期間や条件はサービスやプランによって異なるため、導入前に確認しておくことが大切です。
エンジニア職でAIスカウトを導入した企業の事例は？
ここまで、エンジニア職でスカウトがうまくいかない理由と、AIスカウトのメリットを見てきました。では実際に、エンジニア職を採用する企業は、AIスカウトを導入してどのように変わったのでしょうか。
この章では、エンジニア職でAIスカウトを導入した企業の事例として、ブライザ様の取り組みを整理しています。
OfferBoxのエントリー数3倍！手作業の代行から切り替えたブライザ様の事例
製造・IT・建設分野で技術者派遣などを手がけるブライザ様は、理系エンジニアの採用競争が激しく、内定承諾率の低さに課題を抱えていました。従来の手作業によるスカウト代行では、送信通数に上限があり、個別文面の作成も難しい状況でした。
RecUp導入の決め手は、費用面と送信後の対応まで任せられるサポート体制です。導入後は、CSによる面談誘導や他社事例の共有も受けています。
その結果、27卒のOfferBoxでのエントリー数は前年比3倍、スカウト承認率は1.1％から1.8％、イベント出席率は約43％から70％超に改善しました。AIとCSの伴走によって採用活動を効率化した事例です。なお、成果には運用改善など複数の要因が関係しています。
関連記事：【導入事例】『AI×人の伴走』でエントリー数3倍、イベント出席率70%超を達成！ブライザ株式会社が実現した、人事のコア業務に集中するための『攻めのAI採用』
エンジニア職のAIスカウトに関するよくある質問と回答
Q:エンジニア職の新卒採用でもAIスカウトは使えますか？
A. はい、RecUpはエンジニア職の新卒採用でもご利用いただけます。実際に、製造・IT・建設分野で技術者派遣や委託請負を手がけるブライザ様では、理系エンジニアの採用にRecUpを活用しています。導入後、OfferBoxにおける27卒のエントリー数が前年比3倍に増加しました。スカウトの送信業務を効率化しながら、学生一人ひとりに合わせたアプローチができるため、採用競争の激しいエンジニア職でも活用できます。
Q:理系・エンジニア志望の学生に絞って送れますか？
A. RecUpでは、AIが候補者データを分析し、自社の採用条件に合う学生を抽出したうえで、人が最終確認を行いスカウトを送信します。理系やエンジニア職を志望する学生へのアプローチにも活用できます。ただし、特定の専攻や志望職種に対象を絞れるかどうかは、利用するスカウト媒体や検索条件によって異なります。自社が求めるスキルや人物像に合わせた運用方法、具体的な対応範囲については、RecUpの無料相談で個別にご確認ください。
Q:スカウト送信後の学生対応まで任せられますか？
A.ブライザ様では、スカウト送信後の案内URLの送付やカジュアル面談への誘導まで、RecUpのカスタマーサクセス（CS）が対応しています。これにより、採用担当者の事務作業を減らし、面接や学生とのコミュニケーションなど、重要な業務に集中しやすくなります。ただし、対応可能な業務範囲は、利用するスカウト媒体や運用内容によって異なります。自社の採用体制や課題に合わせた具体的なサポート内容については、RecUpの無料相談でご案内しています。
Q:手作業の代行から切り替えると何が変わりますか？
A. 大きく変わるのは、送れる通数と、文面の個別性です。手作業の代行では、人の稼働によって通数に上限が生じますが、AIが送信を担えば、人手による運用上の制約を軽減しやすくなります。AIが候補者のデータを分析して個別の文面を作成するため、定型文からの切り替えも可能です。ブライザ様では、切り替え後に、OfferBoxの27卒のエントリー数が前年比で3倍になりました。
Q:短期間の契約で試せますか？
A. RecUpの契約期間や利用条件は、選択するプランやスカウト媒体によって異なります。そのため、短期間での導入や特定の採用時期に合わせた利用を希望する場合は、事前の確認が重要です。実際にブライザ様では、通年契約の縛りがなかったことが、導入を決めやすい理由の一つとなりました。初めてAIスカウトを導入する企業でも、自社の採用計画に合った利用方法を検討できます。具体的な契約期間や条件については、RecUpの無料相談でご確認ください。
エンジニア職の採用ならAIスカウトRecUp（リクアップ）！
本記事では、営業職のスカウト採用がうまくいかない理由や、AIスカウトのメリット、導入事例を解説しました。採用担当者の工数不足や送信対象の偏りといった課題には、AIの活用が効果的です。
そこでおすすめなのが、AIが候補者データを分析し、学生一人ひとりに合わせたスカウト文面の作成・送信を支援する「RecUp（リクアップ）」です。少人数でも効率的に採用活動を進めたい方は、ぜひ無料相談をご利用ください。
①AIが候補者を分析してスカウトを自動で送る
RecUpでは、4つのステップでスカウト業務を効率化します。まず候補者データを収集し、AIが自社の採用条件に合う学生を分析・抽出します。次に、学生一人ひとりのプロフィールに合わせたスカウト文面を自動生成し、送信から効果測定、改善までを一貫して支援します。
主な機能には、候補者との自動マッチング、スカウト文面の生成、自動送信・自動返信、自動レポート、スカウト求人の選定などがあります。さらに、初期設定や配信設定の代行にも対応しているため、採用担当者の負担を抑えながら運用を開始できます。また、最終的な判断は人が行うため、企業の採用方針や求める人物像に沿ったスカウト活動を進められる点も特徴です。
②採用のプロがエンジニア職の改善まで伴走する
RecUpでは、専任のカスタマーサクセス（CS）がスカウト文面の改善から応募率の向上まで伴走します。CS責任者の福田光樹は、累計300社以上の採用を支援してきました。リクルートやマイナビ出身のメンバーも在籍しており、媒体の特性を踏まえた改善提案が可能です。
さらに、RecUp自身の採用活動で効果検証を重ねたノウハウも提供しています。営業職を含め、少人数で採用する企業では、ViVi不動産様が営業やCSの先回りの伴走を受けながら、スカウトの工数をかけずにコンスタントな承認を実現しました。業界特有の課題を理解したうえで、運用の改善まで任せられる体制です。
③導入400社以上・エンジニア/営業職募集 国内導入数No.1・最短3営業日で始められる
RecUpの導入企業は400社以上にのぼります。また、営業職募集およびエンジニア職募集のそれぞれで国内導入数No.1（2026年5月時点）を獲得しています。
媒体との連携や求人情報の登録などの準備が整った場合、最短3営業日で運用を開始でき、採用シーズンに合わせてスピーディーに立ち上げられます。月額定額制のプランでご利用いただけます（料金・条件はお問い合わせください）。まずは資料をダウンロードいただくか、無料相談で自社の状況に合った活用方法をご確認ください。
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参考出典
- リクルートワークス研究所「第43回ワークス大卒求人倍率調査（2027年卒）」https://www.works-i.com/surveys/item/260423_recruitment_saiyo_ratio.pdf
- 株式会社Delight「AIスカウトサービス「RecUp」がエンジニア職募集において国内導入数No.1を獲得」PR TIMES（2026年7月3日）https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000067.000061059.html
- 株式会社Delight「AIスカウトサービス「RecUp」が営業職募集において国内導入数No.1を獲得」PR TIMES（2026年6月26日）https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000061059.html
