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  5. 公開情報でエンジニアのスキルを可視化する採用ツール、製造業AI企業のシニア層採用|株式会社エムニの導入事例

✓ やさしく事例解説
IT・通信
製造業特化のAI開発(AIスタートアップ)

実施 2026.08 ・ 更新 2026.08.17

公開情報でエンジニアのスキルを可視化する採用ツール、製造業AI企業のシニア層採用

開発(実装支援・AI搭載支援)

※イメージ画像です

公開情報でエンジニアのスキルを可視化する採用ツール、製造業AI企業のシニア層採用 のプロジェクト概要図解

取り組み概要

やさしく事例解説

プロジェクト解析

実施・導入企業

こんな方へおすすめのAI解説です

  • 経験豊富な人材に出会えない
  • 職務経歴書だけでは実力が読めない
  • 入社後のミスマッチが怖い
OVERVIEW

どのようなAIの取り組み?

エンジニアの公開アウトプットからスキルを可視化する採用プラットフォームを取り入れ、シニア層との出会い方を組み直したAI取り組み

業種

製造業向けAI開発(IT・通信)

取り組み領域

人事/エンジニア採用・スカウト

使ったAI

LAPRAS(スキルを可視化する採用プラットフォーム)

主な成果

LAPRAS経由でシニアエンジニア1名の採用に至った

公開情報でエンジニアのスキルを可視化する採用ツール、製造業AI企業のシニア層採用 のプロジェクト概要図解

製造業に特化したAI開発を手がける株式会社エムニは、創業3期目に入った段階で、正社員エンジニアのコア層を厚くする方針へ転じました。それまで使っていた採用媒体は副業層やジュニア層が中心だったため、テックリードやCTOの経験を持つ層と接点を作れるチャネルとして、LAPRAS株式会社が提供する採用プラットフォーム「LAPRAS」を新たに使い始めています。候補者のSNSやブログといった公開アウトプットと紐づく形でスキルが可視化される点が特徴で、スカウト戦略の設計と送信は人事部が担い、媒体ごとに業務委託の担当者を置いて運用しています。選考は代表とCOOが出るカジュアル面談から始まり、技術と人柄を別の面接官が見たうえで、最終面接は代表が担当。内定後の会食や、代表自身が書くオファーレターまでを一続きの流れとして組み立てています。

出典:AIの最前線にいる企業が、採用ではあえて手間をかける 発行元:LAPRAS株式会社

EASY GUIDE

やさしく事例解説

何に困って、AIを入れたのか

開発に関わるメンバーはおよそ130名にのぼる一方、その多くは副業やフリーランス、業務委託という関わり方でした。3期目を迎えて「より筋肉質な組織にしていきたい」という方針が固まり、腰を据えて中長期で事業を担うシニア層と出会いたい、という要望が生まれます。ところが使っていた媒体は副業層やジュニア層が中心で、テックリードやCTOの経験を持つ層に届くチャネルが手元にありませんでした。

編集部の見立てでは、ここでの詰まりは応募の数ではありません。全国からフルリモートで人が集まる体制はすでに機能しており、母集団を広げること自体は大きな壁ではなかったはずです。本当に難しかったのは、中長期で事業を背負えるだけの経験の厚みを、会う前の段階で見分けられないこと。求人票と職務経歴書のやり取りだけでは、その人が別の領域で培ったものを自社でどう応用できるかまでは読み取れません。

どうやって、うまくいったのか

候補者本人が外に出しているアウトプットに紐づく形でスキルを見る、という前提のチャネルを選んだ点が起点になっています。SNSやブログと結びついているため、どんな技術的な特徴を持つのか、そもそも発信する習慣がある人なのかを、面談前に把握できます。実際、カジュアル面談で「このブログ、読みましたよ」と切り出す使い方まで生まれました。見極めの材料を、書き手の意図で整えられた書類から、本人が日常的に書いてきたものへと移した設計だと読み取れます。

選考の各段階に異なる立場の人間を割り当て、代表が入り口と出口の両端に立つ構成も効いています。技術面と人柄はそれぞれ別の面接官が見て、途中では現場のエンジニアも加わり、必要に応じてリファレンスチェックも行う。視点を分散させたぶん、最終面接では候補者の人となりが立体的に浮かび上がってくる、という組み立てです。カジュアル面談ではミッションやビジョンを伝えることに時間を使い、候補者のキャリアには踏み込まず最終面接まで取っておく、という順番の切り分けも、限られた接点の役割をはっきりさせています。

内定を出したあとのアトラクトを、個人の熱意ではなく運用として組み込んでいる点も見逃せません。内定者の半分ほどと会食の席を設け、遠方で来られない場合は業務内容の近いメンバーとの1時間のグループ面談に切り替え、そこでは「私はいないものと思ってください」と伝えて本音を語ってもらう。参加者はアカデミックな経歴の方には似た経歴の社員、育児中の方にはパパ・ママ社員と、候補者の状況に近い人を選んでいます。オファーレターに期待する役割を言語化し、各面接官のショートメッセージを添えるところまで含め、入社後に生じる認識のずれを承諾前に潰しにいく設計になっています。

具体的に、どんな成果が出たのか

改善・向上したこと

人手不足の解消
採用ミスマッチの低減

この事例で出た成果

LAPRAS経由では、長いエンジニア経験に加えてAI機能の開発経験も持つ、ウェブのテックリードを軸に横断的に動ける人材の採用に至りました。承諾の決め手として挙がっているのは、会食を通じたカルチャーマッチの手応え、最新技術に触れられること、そして東京在住でなくてもフルリモートで働けることです。オファーレターについては、エージェントから「こんなオファーレターは初めて見ました」と驚かれ、候補者本人からも「聞いていた役割とずれがない」「ちゃんと自分を見てくれている」という声が寄せられています。

うちでも使える?

この手法が効きやすいのは、候補者が技術記事やSNSで日常的に発信する職種です。公開されたアウトプットが判断材料として積み上がっている領域なら、会う前に相手の輪郭をつかむ、という進め方がそのまま成り立ちます。反対に、業務の性質上ソースコードや成果物を外に出せない職種や、社外発信の習慣が薄い職種では、同じ手掛かりは集まりません。その場合は可視化されたスコアだけで判断せず、面接での対話に比重を戻す必要があります。

もう一つ、経営陣がカジュアル面談から会食まで出続ける運用は、選考人数が増えるほど回らなくなります。エムニのように採用の規模が絞られ、カルチャーマッチを最優先に置く採用だからこそ成立している面があり、大量採用にそのまま持ち込むと形だけが残ります。今日できる一歩としては、次の面談の前に候補者が書いたものを一本読み、そこから話し始めてみること。相手の言葉を起点にした面談は、それだけで場の性質が変わります。

この事例は2026年8月時点の情報です。AI分野は変化が速いため、現在は同様の取り組みをより短い期間・少ない負担で実現できる場合があります。

ANALYSIS

プロジェクト解析

プロジェクト内容

AI導入・支援形態

SaaS・AIツール導入

導入部門・データ活用

導入部門:バックオフィス・管理部門(人事・経理・法務)

採用支援
スキル・適性マッチング

活用したデータ:外部・Web・SNSデータ

SNS投稿・口コミ・レビュー
Web記事・ニュース・ブログ

採用したAI技術・ツール

採用したAI技術:AIモデル・構築手法

機械学習(数値データからの予測・推論)

AIモデル・ツール

LAPRAS
COMPANIES

プロジェクト実施・導入企業

実施・支援企業 (VENDOR)

LAPRAS株式会社

ハイスキルITエンジニアと企業を最善のマッチングでつなぐ採用プラットフォーム「LAPRAS」を提供。独自のオープンデータをもとに、テクノロジー・リード・マネジメントなどのスキルを独自のスコアリングで可視化し、潜在層・顕在層の双方へのアプローチを可能にする。

この取り組みに関心があれば LAPRAS株式会社の公式情報をご覧ください

導入先企業 (CLIENT)
株式会社エムニ
業種:製造業特化のAI開発(AIスタートアップ)

出典・参考情報

※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

AIの最前線にいる企業が、採用ではあえて手間をかける

発行元:LAPRAS株式会社

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