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【forkwell × TARGET】非エンジニアでもできる『エンジニア採用のPDCA』を回す方法

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Atsushi Murakami
Atsushi Murakami

※本スライドは以下のセミナーで使用されたものです※ 【セミナーテーマ】 多少はコロナ渦の影響を受けているとはいえ、いまだにIT業界の有効求人倍率は5倍程度、ITエンジニアに限っては10倍近くになっており、企業にとってITエンジニアの採用は厳しい状況のままです。 そこで本セミナーではWeb/ITエンジニアに特化した求人・スカウトサービスで「累計成約数 No.1」を誇る『Forkwell』の事業責任者である赤川朗氏を迎え、現在のエンジニア採用のリアルな市況感をお伺いしながら、具体的なエンジニア採用プロジェクトの回し方や『機会損失しないエンジニア採用の方法』などをお話しさせていただきます。 【プログラム】 エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について（株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗氏） エンジニア採用プロジェクトの回し方（Attack株式会社 池田麻理） トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』（赤川氏×池田） 【このような方におすすめです】 エンジニア出身ではないベンチャー企業の経営者 エンジニア採用でお困りの採用担当者の方…など 【開催概要】 日時：2020年7月22日（水）16:00～17:00 費用：無料 視聴方法：Zoomウェビナーでのオンラインセミナー 主催：Attack株式会社（TARGET運営会社） 【スピーカープロフィール】 赤川 朗（アカガワ アキラ）（Forkwell 事業責任者／株式会社grooves） 2011年に grooves 新卒として入社し、セールスからキャリアをスタート。2015年より Forkwell 事業部に異動し、マーケティング部門の立ち上げ、エンジニアチームのマネージャー、プロダクトマネージャーを経て、2017年4月より Forkwell の事業責任者に就任。事業部ビジョンの浸透、セールス・プロダクト・エンジニア組織のマネジメントを主導。   村井 航（ムライ ワタル）（Attack株式会社） 新卒で銀行に就職した後、第二新卒でリクルートグループに転職。求人メディアの営業に従事し、チームマネジメントも担う。その後、製薬メーカーでのMRを経て、リンクアンドモチベーショングループにて人材紹介事業に携わる。2017年、Attack株式会社の執行役員に就任。現在は同社の主力事業「TARGET」の事業責任者を務める。 池田 麻理（イケダ マリ）（Attack株式会社） 新卒で食品メーカーに入社し、人事や経営企画に従事。その後、人材業界に転身し、人材派遣会社の拠点責任者などを務める。直近はエンジニア専門の人材会社にて営業やコーディネーターを担当し、現在はAttack株式会社にてスタートアップ／ベンチャー企業のエンジニア採用プロジェクトのプランナーを務める。 ※当日の参加方法（視聴方法）につきましては、基本的には指定のURLにアクセスするだけで視聴できます。パソコンだけではなく、スマートフォンでもご視聴いただくことが可能です。

Recruiting & HR
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H2H オンラインセミナー 非エンジニアでもできる エンジニア採用のPDCAを回す方法 スタートアップ／ベンチャー企業 【経営者＆ 採用責任者】 向け 日程 2020年 7月 22日（水） 時間 16:00 ～ 17:00 Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack（株）執行役員 村井 航 Attack（株） 池田 麻理※セミナー開始まで少々お待ちください
© 2020 Attack Inc. 2 スピーカープロフィール 2011年に grooves 新卒として入社し、セールス からキャリアをスタート。2015年より Forkwell 事 業部に異動し、マーケティング部門の立ち上げ、エン ジニアチームのマネージャー、プロダクトマネージャー を経て、2017年4月より Forkwell の事業責任 者に就任。事業部ビジョンの浸透、セールス・プロダ クト・エンジニア組織のマネジメントを主導。 新卒で銀行に就職した後、第二新卒でリクルートグ ループに転職。求人メディアの営業に従事し、チーム マネジメントも担う。その後、製薬メーカーでのMR を経て、リンクアンドモチベーショングループにて人材 紹介事業に携わる。2017年、Attack株式会社の 執行役員に就任。現在は同社の主力事業 「TARGET」の事業責任者を務める。 新卒で食品メーカーに入社し、人事や経営企画に 従事。その後、人材業界に転身し、人材派遣会社 の拠点責任者などを務める。直近はエンジニア専門 の人材会社にて営業やコーディネーターを担当し、 現在はAttack株式会社にてスタートアップ／ベン チャー企業のエンジニア採用プロジェクトのプラン ナーを務める。 株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack株式会社 執行役員 村井 航 Attack株式会社 エンジニア採用プランナー 池田 麻理
© 2020 Attack Inc. 3 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
© 2020 Attack Inc. 4 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
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© 2020 Attack Inc. 6 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
© 2020 Attack Inc. 7 Attack株式会社 会社名 Attack株式会社（Attack Inc.) 役員 代表取締役 村上篤志 取締役 櫻井真奈美 執行役員 村井航 事業内容 スタートアップ・ベンチャー企業向け採用支援サービス （有料職業紹介事業 許可番号 13-ユ-307652） オフィス 〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-15大崎ブライトコア4階【SHIP】 創業 2016年4月5日 株主 経営陣、エンジェル投資家、株式会社ギャプライズ、 三和システム株式会社など 資本金 1,500万円 メンバー 19名 （役員2名／正社員10名／契約社員3名／アルバイト4名）
© 2020 Attack Inc. 8 【TARGET】
© 2020 Attack Inc. 9 【TARGET】サービス概要 外部に貴社専用の採用プロジェクトチームを組成するイメージのサービス コンサルティングからアウトソースまで、すべての採用業務に対応 【1】 戦略立案 【2】 採用準備 【3】 募集活動 【4】 応募管理 【5】 選考管理 •候補者のペルソナ策定 •採用活動の条件整理 •目標KPIの設計 •採用ルートの選定 •採用メディアの紹介 •エージェント打合せ •新規採用メディアの セットアップ •会社情報や求人票の 作成 •社員インタビュー実施 •採用広報記事の作成 •採用メディアにおける 求人設定 •スカウトメール送信 •エージェントに対する 募集求人の連絡 •候補者スクリーニング •採用管理システムへの 候補者情報入力 •面接日程調整（面接 官と候補者の双方） •目標KPIの進捗管理 •改善策のご提案 •候補者に対する 選考結果の連絡 •エージェントに対する 選考結果の連絡 •内定後のサポート （オファー面談同席） 対 応 業 務 KPIに基づいた PDCAサイクル 採用広報 コンテンツの拡充 適切な採用 ルートの選定 スカウトによる 母集団形成 スピーディな 候補者対応＆選考 弊 社 の 強 み …など …など …など …など …など
© 2020 Attack Inc. 10 【TARGET】サービス概要
© 2020 Attack Inc. 11 2020年5月 累計契約社数 60社突破 2018年4月 サービスリリース 累計契約社数
© 2020 Attack Inc. 12 … and more 取引企業様の一例
© 2020 Attack Inc. 13 突然ですが、質問です。 1人のエンジニアを採用するためには 何人と面接をすれば良いでしょうか？
© 2020 Attack Inc. 14 採用方程式 採用人数 母集団 選考通過率 選考日数 （＋採用活動期間） ボリューム クオリティ スピード ＝× × 採用人数はボリューム（母集団）、クオリティ（選考通過率）、スピード（選考日数）の掛け算
© 2020 Attack Inc. 15 採用CVR（Conversion Rate） 入社者数 1名 1250名 ～ 250名 12.5名 10名 5名 1.25名 2.5名 内定者数 最終面接 実施者数 二次面接 実施者数 一次面接 実施者数 スカウト送信数 ボリューム （母集団） クオリティ （選考通過率） スピード （選考日数） 1～5% 80% 50% 80%50% 50% 1～3日 7～14日 7～14日 7～14日 7～14日 30～90日 スカウトからの入社率 0.08～0.4% スカウトから入社まで 約2～5ヶ月 スカウト返信数 （≒応募者数） 1名の採用に必要な 一次面接人数 10名 1名の採用に必要な スカウト送信数 250～1250通 ※ これらの数値はあくまでも一般的な傾向となります。 実際には利用するメディア、ポジションの魅力（年収や仕事内容）、 採用ターゲットの人気度などによって各数値の傾向は異なります。
© 2020 Attack Inc. 16 採用CVR（Conversion Rate） 入社者数 1名 1250名 ～ 250名 12.5名 10名 5名 1.25名 2.5名 内定者数 最終面接 実施者数 二次面接 実施者数 一次面接 実施者数 スカウト送信数 ボリューム （母集団） クオリティ （選考通過率） スピード （選考日数） 1～5% 80% 50% 80%50% 50% 1～3日 7～14日 7～14日 7～14日 7～14日 30～90日 スカウトからの入社率 0.08～0.4% スカウトから入社まで 約2～5ヶ月 スカウト返信数 （≒応募者数） 1名の採用に必要な 一次面接人数 10名 1名の採用に必要な スカウト送信数 250～1250通 ※ これらの数値はあくまでも一般的な傾向となります。 実際には利用するメディア、ポジションの魅力（年収や仕事内容）、 採用ターゲットの人気度などによって各数値の傾向は異なります。 採用目標人数を決めるだけではなく、 ボリューム（母集団）、 クオリティ（選考通過率）、 スピード（選考日数）の 目標値（KPI）を設定し、 PDCAサイクルを回すことが必要
© 2020 Attack Inc. 17 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ Plan Do Check Action
© 2020 Attack Inc. 18 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 Plan Do Check Action
© 2020 Attack Inc. 19 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 Plan Do Check Action
© 2020 Attack Inc. 20 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 Plan Do Check Action
© 2020 Attack Inc. 21 送信数 返信率 ？名/日 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 【4】 実際のスカウト送信数と スカウト返信率を確認 Plan Do Check Action ？名/日 ？名/日 ？名/日 ？％ ？％ ？％ ？％
© 2020 Attack Inc. 22 送信数 返信率 ？名/日 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 【4】 実際のスカウト送信数と スカウト返信率を確認 【5】 改善策を検討＆実行 Plan Do Check Action ？名/日 ？名/日 ？名/日 ？％ ？％ ？％ ？％ 検索条件の見直し 求人票の修正 企業情報の修正 スカウト文の修正 採用広報記事の制作 利用メディアの再考
© 2020 Attack Inc. 23 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action
© 2020 Attack Inc. 24 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社
© 2020 Attack Inc. 25 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日
© 2020 Attack Inc. 26 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日
© 2020 Attack Inc. 27 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 【4】 実際の選考通過率と 選考日数を確認 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 ？% ？% ？% ？% ？% ？日 ？日 ？日 ？日 ？日
© 2020 Attack Inc. 28 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 【4】 実際の選考通過率と 選考日数を確認 【5】 改善策を検討＆実行 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 ？% ？% ？% ？% ？% ？日 ？日 ？日 ？日 ？日 ペルソナの見直し 募集ポジションの分割 選考官の変更 選考ステップの変更 採用ピッチ資料の制作 雇用条件の見直し
© 2020 Attack Inc. 29 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約10名 • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 30 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 31 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 32 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 33 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 34 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 35 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 36 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 37 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 38 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
© 2020 Attack Inc. 39 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
© 2020 Attack Inc. 40 トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 2011年に grooves 新卒として入社し、セールス からキャリアをスタート。2015年より Forkwell 事 業部に異動し、マーケティング部門の立ち上げ、エン ジニアチームのマネージャー、プロダクトマネージャー を経て、2017年4月より Forkwell の事業責任 者に就任。事業部ビジョンの浸透、セールス・プロダ クト・エンジニア組織のマネジメントを主導。 新卒で食品メーカーに入社し、人事や経営企画に 従事。その後、人材業界に転身し、人材派遣会社 の拠点責任者などを務める。直近はエンジニア専門 の人材会社にて営業やコーディネーターを担当し、 現在はAttack株式会社にてスタートアップ／ベン チャー企業のエンジニア採用プロジェクトのプラン ナーを務める。 株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack株式会社 エンジニア採用プランナー 池田 麻理
H2H オンラインセミナー 非エンジニアでもできる エンジニア採用のPDCAを回す方法 スタートアップ／ベンチャー企業 【経営者＆ 採用責任者】 向け 日程 2020年 7月 22日（水） 時間 16:00 ～ 17:00 Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack（株）執行役員 村井 航 Attack（株） 池田 麻理 ご清聴ありがとうございました！

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  • 1. H2H オンラインセミナー 非エンジニアでもできる エンジニア採用のPDCAを回す方法 スタートアップ／ベンチャー企業 【経営者＆ 採用責任者】 向け 日程 2020年 7月 22日（水） 時間 16:00 ～ 17:00 Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack（株）執行役員 村井 航 Attack（株） 池田 麻理※セミナー開始まで少々お待ちください
  • 2. © 2020 Attack Inc. 2 スピーカープロフィール 2011年に grooves 新卒として入社し、セールス からキャリアをスタート。2015年より Forkwell 事 業部に異動し、マーケティング部門の立ち上げ、エン ジニアチームのマネージャー、プロダクトマネージャー を経て、2017年4月より Forkwell の事業責任 者に就任。事業部ビジョンの浸透、セールス・プロダ クト・エンジニア組織のマネジメントを主導。 新卒で銀行に就職した後、第二新卒でリクルートグ ループに転職。求人メディアの営業に従事し、チーム マネジメントも担う。その後、製薬メーカーでのMR を経て、リンクアンドモチベーショングループにて人材 紹介事業に携わる。2017年、Attack株式会社の 執行役員に就任。現在は同社の主力事業 「TARGET」の事業責任者を務める。 新卒で食品メーカーに入社し、人事や経営企画に 従事。その後、人材業界に転身し、人材派遣会社 の拠点責任者などを務める。直近はエンジニア専門 の人材会社にて営業やコーディネーターを担当し、 現在はAttack株式会社にてスタートアップ／ベン チャー企業のエンジニア採用プロジェクトのプラン ナーを務める。 株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack株式会社 執行役員 村井 航 Attack株式会社 エンジニア採用プランナー 池田 麻理
  • 3. © 2020 Attack Inc. 3 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
  • 4. © 2020 Attack Inc. 4 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
  • 5. © 2020 Attack Inc. 5
  • 6. © 2020 Attack Inc. 6 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
  • 7. © 2020 Attack Inc. 7 Attack株式会社 会社名 Attack株式会社（Attack Inc.) 役員 代表取締役 村上篤志 取締役 櫻井真奈美 執行役員 村井航 事業内容 スタートアップ・ベンチャー企業向け採用支援サービス （有料職業紹介事業 許可番号 13-ユ-307652） オフィス 〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-15大崎ブライトコア4階【SHIP】 創業 2016年4月5日 株主 経営陣、エンジェル投資家、株式会社ギャプライズ、 三和システム株式会社など 資本金 1,500万円 メンバー 19名 （役員2名／正社員10名／契約社員3名／アルバイト4名）
  • 8. © 2020 Attack Inc. 8 【TARGET】
  • 9. © 2020 Attack Inc. 9 【TARGET】サービス概要 外部に貴社専用の採用プロジェクトチームを組成するイメージのサービス コンサルティングからアウトソースまで、すべての採用業務に対応 【1】 戦略立案 【2】 採用準備 【3】 募集活動 【4】 応募管理 【5】 選考管理 •候補者のペルソナ策定 •採用活動の条件整理 •目標KPIの設計 •採用ルートの選定 •採用メディアの紹介 •エージェント打合せ •新規採用メディアの セットアップ •会社情報や求人票の 作成 •社員インタビュー実施 •採用広報記事の作成 •採用メディアにおける 求人設定 •スカウトメール送信 •エージェントに対する 募集求人の連絡 •候補者スクリーニング •採用管理システムへの 候補者情報入力 •面接日程調整（面接 官と候補者の双方） •目標KPIの進捗管理 •改善策のご提案 •候補者に対する 選考結果の連絡 •エージェントに対する 選考結果の連絡 •内定後のサポート （オファー面談同席） 対 応 業 務 KPIに基づいた PDCAサイクル 採用広報 コンテンツの拡充 適切な採用 ルートの選定 スカウトによる 母集団形成 スピーディな 候補者対応＆選考 弊 社 の 強 み …など …など …など …など …など
  • 10. © 2020 Attack Inc. 10 【TARGET】サービス概要
  • 11. © 2020 Attack Inc. 11 2020年5月 累計契約社数 60社突破 2018年4月 サービスリリース 累計契約社数
  • 12. © 2020 Attack Inc. 12 … and more 取引企業様の一例
  • 13. © 2020 Attack Inc. 13 突然ですが、質問です。 1人のエンジニアを採用するためには 何人と面接をすれば良いでしょうか？
  • 14. © 2020 Attack Inc. 14 採用方程式 採用人数 母集団 選考通過率 選考日数 （＋採用活動期間） ボリューム クオリティ スピード ＝× × 採用人数はボリューム（母集団）、クオリティ（選考通過率）、スピード（選考日数）の掛け算
  • 15. © 2020 Attack Inc. 15 採用CVR（Conversion Rate） 入社者数 1名 1250名 ～ 250名 12.5名 10名 5名 1.25名 2.5名 内定者数 最終面接 実施者数 二次面接 実施者数 一次面接 実施者数 スカウト送信数 ボリューム （母集団） クオリティ （選考通過率） スピード （選考日数） 1～5% 80% 50% 80%50% 50% 1～3日 7～14日 7～14日 7～14日 7～14日 30～90日 スカウトからの入社率 0.08～0.4% スカウトから入社まで 約2～5ヶ月 スカウト返信数 （≒応募者数） 1名の採用に必要な 一次面接人数 10名 1名の採用に必要な スカウト送信数 250～1250通 ※ これらの数値はあくまでも一般的な傾向となります。 実際には利用するメディア、ポジションの魅力（年収や仕事内容）、 採用ターゲットの人気度などによって各数値の傾向は異なります。
  • 16. © 2020 Attack Inc. 16 採用CVR（Conversion Rate） 入社者数 1名 1250名 ～ 250名 12.5名 10名 5名 1.25名 2.5名 内定者数 最終面接 実施者数 二次面接 実施者数 一次面接 実施者数 スカウト送信数 ボリューム （母集団） クオリティ （選考通過率） スピード （選考日数） 1～5% 80% 50% 80%50% 50% 1～3日 7～14日 7～14日 7～14日 7～14日 30～90日 スカウトからの入社率 0.08～0.4% スカウトから入社まで 約2～5ヶ月 スカウト返信数 （≒応募者数） 1名の採用に必要な 一次面接人数 10名 1名の採用に必要な スカウト送信数 250～1250通 ※ これらの数値はあくまでも一般的な傾向となります。 実際には利用するメディア、ポジションの魅力（年収や仕事内容）、 採用ターゲットの人気度などによって各数値の傾向は異なります。 採用目標人数を決めるだけではなく、 ボリューム（母集団）、 クオリティ（選考通過率）、 スピード（選考日数）の 目標値（KPI）を設定し、 PDCAサイクルを回すことが必要
  • 17. © 2020 Attack Inc. 17 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ Plan Do Check Action
  • 18. © 2020 Attack Inc. 18 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 Plan Do Check Action
  • 19. © 2020 Attack Inc. 19 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 Plan Do Check Action
  • 20. © 2020 Attack Inc. 20 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 Plan Do Check Action
  • 21. © 2020 Attack Inc. 21 送信数 返信率 ？名/日 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 【4】 実際のスカウト送信数と スカウト返信率を確認 Plan Do Check Action ？名/日 ？名/日 ？名/日 ？％ ？％ ？％ ？％
  • 22. © 2020 Attack Inc. 22 送信数 返信率 ？名/日 PDCAの回し方 ～ボリューム（母集団）～ 1000名 【1】 採用目標人数の達成に 必要なスカウト送信数を算出 400名 300名 200名 100名 【2】 メディア別の スカウト送信数に分解 【3】 採用期日から逆算し、 1日のスカウト送信数に分解 10名/日 8名/日 5名/日 2名/日 【4】 実際のスカウト送信数と スカウト返信率を確認 【5】 改善策を検討＆実行 Plan Do Check Action ？名/日 ？名/日 ？名/日 ？％ ？％ ？％ ？％ 検索条件の見直し 求人票の修正 企業情報の修正 スカウト文の修正 採用広報記事の制作 利用メディアの再考
  • 23. © 2020 Attack Inc. 23 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action
  • 24. © 2020 Attack Inc. 24 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社
  • 25. © 2020 Attack Inc. 25 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日
  • 26. © 2020 Attack Inc. 26 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日
  • 27. © 2020 Attack Inc. 27 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 【4】 実際の選考通過率と 選考日数を確認 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 ？% ？% ？% ？% ？% ？日 ？日 ？日 ？日 ？日
  • 28. © 2020 Attack Inc. 28 10月7日 PDCAの回し方 ～クオリティ（通過率）＆スピード（日数）～ Plan Do Check Action 【1】 選考ステップ、選考内容、 選考官を設定 【2】 想定される選考通過率と 選考日数を設定 【3】 実際の各選考ステップの 選考結果と選考日時を管理 【4】 実際の選考通過率と 選考日数を確認 【5】 改善策を検討＆実行 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 人事 担当 代表 課題 オファー 入社 30% 7日 20% 10日 50% 14日 60% 7日 80% 60日 116人 35人 7人 3.5人 2人 1人 7月1日 入社 一次面接 課題選考 内定 最終面接 書類選考 ？% ？% ？% ？% ？% ？日 ？日 ？日 ？日 ？日 ペルソナの見直し 募集ポジションの分割 選考官の変更 選考ステップの変更 採用ピッチ資料の制作 雇用条件の見直し
  • 29. © 2020 Attack Inc. 29 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約10名 • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 30. © 2020 Attack Inc. 30 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 31. © 2020 Attack Inc. 31 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 32. © 2020 Attack Inc. 32 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 33. © 2020 Attack Inc. 33 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 34. © 2020 Attack Inc. 34 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 35. © 2020 Attack Inc. 35 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 36. © 2020 Attack Inc. 36 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 37. © 2020 Attack Inc. 37 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 38. © 2020 Attack Inc. 38 PDCA事例 ① ② ③ 業界・ 社員数 IT関連 ・ 約10名 ポジション • プロジェクトマネージャー • リードエンジニア • プロジェクトマネージャー • サーバーサイドエンジニア • フロントエンジニア • アプリケーションエンジニア • インフラエンジニア …など IT関連 ・ 約30名 IT関連 ・ 約40名 • プロダクトマネージャー各種 • フィールドエンジニア • コンサルタント など 課題 候補者の 絶対数が 少ない （母集団形成） スカウト 返信率が 低い 人材紹介 会社からの 推薦数が 少ない 実行した改善策 • 求人票ブラッシュアップ（エンジニアラ イクなワードを盛り込む、受託プロジェ クト例を記載、開発環境の反映など） • 求人メディア「気になる」定期送信（活 用度ランキングUPにつなげるため） • リマインドメールの送信実施 • 職種や所属企業に応じて スカウト件名を変更 • 返信率の高い曜日や時間を分析し、 送信時間を変更 • 紹介の多いエージェントに対して、企業 や事業の魅力、各ポジションの要件を 共有するミーティングを実施 • 募集人数に対して、契約エージェント 数が少なかったため、新規契約のエー ジェントを開拓 効果 • 候補者数：6名/月 • 求人メディア内の ランキング：849位 改善策実行前 改善策実行後 • 候補者数：25名/月 • 求人メディア内の ランキング：259位 • スカウト返信率： n月 2.1% • スカウト返信率： n+1月 2.0％ n+2月 4.0％ n+3月 2.6％ n+4月 5.4％ n+5月 7.8％ • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n-2月 0.35名 n-1月 0.78名 n月 1.08名 • 1ポジションあたりの エージェント推薦数： n+1月 1.14名 n+2月 2.60名 n+3月 2.40名 n+4月 3.60名
  • 39. © 2020 Attack Inc. 39 プログラム 1. エンジニア採用の市況感やエンジニアのペルソナ分析について （株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川朗様） 2. エンジニア採用プロジェクトの回し方 （Attack株式会社 池田麻理） 3. トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 （赤川様×弊社池田）
  • 40. © 2020 Attack Inc. 40 トークセッション『機会損失しないエンジニア採用の方法』 2011年に grooves 新卒として入社し、セールス からキャリアをスタート。2015年より Forkwell 事 業部に異動し、マーケティング部門の立ち上げ、エン ジニアチームのマネージャー、プロダクトマネージャー を経て、2017年4月より Forkwell の事業責任 者に就任。事業部ビジョンの浸透、セールス・プロダ クト・エンジニア組織のマネジメントを主導。 新卒で食品メーカーに入社し、人事や経営企画に 従事。その後、人材業界に転身し、人材派遣会社 の拠点責任者などを務める。直近はエンジニア専門 の人材会社にて営業やコーディネーターを担当し、 現在はAttack株式会社にてスタートアップ／ベン チャー企業のエンジニア採用プロジェクトのプラン ナーを務める。 株式会社grooves Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack株式会社 エンジニア採用プランナー 池田 麻理
  • 41. H2H オンラインセミナー 非エンジニアでもできる エンジニア採用のPDCAを回す方法 スタートアップ／ベンチャー企業 【経営者＆ 採用責任者】 向け 日程 2020年 7月 22日（水） 時間 16:00 ～ 17:00 Forkwell 事業責任者 赤川 朗 Attack（株）執行役員 村井 航 Attack（株） 池田 麻理 ご清聴ありがとうございました！