紹介会社への依頼を、
データに変える。
紹介会社とのやり取りで抱える困りごとに、フェアパスが応えます。
紹介会社に「もっと合う人を推薦してほしい」としか言えていない。
フェアパス通過者の共通要素と見送り理由の内訳を、実績データで返します。
感覚的な依頼では、紹介会社側も何を変えればいいか分かりません。フェアパスは推薦された候補者の選考結果を集計し、「通過した人に共通する要素」「見送りになった理由の内訳」を紹介会社ごとにレポートにします。次の推薦が変わります。
紹介会社とのコミュニケーション、推薦があったときだけになっている。
フェアパスレポートをAIが作るので、定例を組めなくてもフィードバックを返せます。
推薦精度を上げるには、選考結果を紹介会社に返し続けることが必要です。でも毎回の集計と資料づくりが重く、連絡は推薦があったときだけになりがちです。フェアパスは日々の選考データから紹介会社ごとの推薦精度レポートを自動で作成するので、採用担当者は確認して送るだけ。定例を組めなくても、フィードバックを続けられます。
求人の要件と、推薦に上がってくる人が少しズレてる気がする。
フェアパス求人要件と推薦傾向のズレを、紹介会社ごとにレポートで示します。
紹介会社が推薦してくる候補者の経歴を求人要件と突き合わせ、どの項目がズレているかを紹介会社ごとに示します。「なんとなく違う」を「この要件が満たされていない推薦が多い」という言葉に変えて、紹介会社に返せます。求人票の書き直しにもそのまま使えます。
- 01選考結果サマリー
- 02推薦の傾向
- 03見送り理由の内訳
- 04求人票と選考実態のズレ
- 05他エージェント比較
- 06選考の歩留まり
- 07月次推移
- 08通過者の共通要素
選考データから、
レポートになるまで。
- 01
選考データを収集
推薦候補者・選考結果・見送り理由を日々の実務から自動で蓄積
- 02
紹介会社別に集計
推薦数・通過率・歩留まり・傾向を紹介会社ごとに算出
- 03
レポートを作成
8項目の推薦精度レポートをAIが作成（送付は人が確認）
- 04
確認して送付
採用担当者が内容を確認し、紹介会社に共有
これまでの紹介会社対応と、
フェアパスの違い。
| これまで（担当者が対応） | フェアパス | |
|---|---|---|
| 紹介会社別の推薦数・通過率 | ◯（ATSで数値は出せる） | ◯ 数値に加え、傾向と見送り理由まで |
| 見送り理由の内訳 | ×（担当者の記憶） | ◯ 選考記録から集計 |
| 通過者の共通要素 | × | ◯ 採用モデルと連動 |
| 求人票と選考実態のズレ | × | ◯ レポートで可視化 |
| 他エージェント比較 | △（手動） | ◯ 横並びで比較 |
| レポート作成の手間 | 毎回集計・資料作成 | AIが作成、人は確認のみ |
| 紹介会社への送付 | — | 人が内容を確認して送付 |
よくある質問
紹介会社にレポートは自動で送られますか？
いいえ。AIがレポートを作成し、送付は採用担当者が内容を確認して行います。どこまで共有するかは紹介会社ごとに決められます。
既存のATSと併用できますか？
できます。記録・管理は既存ATS、紹介会社向けの集計とレポート作成はフェアパスという分担で始められます。
紹介会社が多くても使えますか？
使えます。紹介会社ごとに集計・レポート作成を行うため、取引先が増えても採用担当者の集計作業は増えません。
採用モデル作成との関係は？
採用モデルは求人ごとに「誰が通過しているか」を構造化したものです。紹介会社向けレポートの「通過者の共通要素」は採用モデルをもとに作られ、同じ基準で紹介会社にフィードバックできます。
料金はいくらですか？
AI人材紹介会社担当1人で月額5万円〜。基本料金＋利用量に応じた従量料金です。御社の紹介会社数・推薦数でのシミュレーションは商談でご提示します。
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