年間60〜100名の中途採用を目指す場合、月600〜800件の応募母集団が必要になります。この母集団を確保するために数十社の人材紹介会社と取引することになりますが、各社に合わせた具体的なフィードバックを返すのは簡単ではありません。もし1社ごとに推薦傾向や見送り理由を整理して返せれば、推薦の質は変わります。今回は、数多く人材紹介会社との連携で生じる構造的な課題と、それを解決する仕組みについて書きます。
こんにちは。bgrass株式会社でBizDevを担当しているまいかです。
年間60〜100名を中途で採用しようとすると、月間でおよそ600〜800件の応募が必要になります。この規模の母集団を集めるために、数十社におよぶ人材紹介会社と取引されているのではないでしょうか。 そして選考を進める中で、「今回の推薦は、求めている人物像と少しズレているな」「以前お伝えしたNG要件がまた入っているな」と感じることも少なくないと思います。
ただ、契約している社数も多く、毎日届く応募数も多い。その中で、1社ずつデータを取り出して「御社からの推薦はここがこう違います」「今こういう方が通過しています」と個別のフィードバックを返し続けるのは、実務として難しいのが実情です。
今回は、このエージェント（人材紹介）コミュニケーションにおける構造的な壁と、フェアパスがそこをどうカバーできるのかについて書きます。
年間60〜100名を採用するには、人材紹介会社は数十社になる
中途採用において、応募から最終的に内定・承諾に至る割合はおよそ1%前後と言われています。 年間100名の採用を目指す場合、年間で約1万件、月換算で約800件の応募母集団が必要になります。これだけの数を自社媒体やダイレクトスカウトだけで集め切るのは難しいため、多くの人材紹介会社に頼ることになります。
そして、特定の1〜2社だけで毎月数百件の推薦を生み出すことは難しいため、結果として数十社、時には50社から100社との同時取引が必要になります。 また、採用規模が大きいと扱う求人の数も多くなります。「求人100件 ×人材紹介会社数十社」という掛け合わせの中で、日々の母集団形成が行われているのが実態かと思います。
数十社分のレポートを、1社ずつ作るのは難しい
推薦数や書類通過数といった数値であれば、既存のATSで出力できるものが多いと思います。 ただ、エージェント（人材紹介会社）コミュニケーションを改善するために必要なのは、どの人材紹介会社が、どの求人で、なぜ通過し、なぜ見送りになったのかという選考理由の文脈です。これを見るためには、面接官が入力した評価シートや見送り理由を1件ずつ読み込む必要があります。
月600〜800応募、面接200〜300件。これを求人別・人材紹介会社別に集計して整理するだけでも、まとまった時間がかかります。そして整理できたとして、それを数十社分の個別レポートに落とし込んで毎月送るとなると、人の手作業では追いつかなくなります。 1社ごとに「御社から推薦された方の傾向」「通過者と見送り者の差」「次回に向けて変えてほしい観点」をまとめて返す。これを数十社に対して継続するのは、現実的ではありません。 結果として、多くの採用現場では推薦数上位の主要人材紹介会社とだけ密にコミュニケーションを取るという運用に落ち着きます。定例ミーティングを組み、要件をすり合わせ、選考結果を細かく返す。そこまで対応できるのは、リソースの都合上、数社が限界だからです。
ただ、契約している以上、残り数十社の人材紹介会社からも良い候補者を推薦してほしいはずです。上位数社以外にも優秀な候補者と出会える可能性は十分にあるのに、フィードバックが届かないために動きが止まっているとしたら、機会としてはもったいない部分だと思います。 人材紹介会社の数だけ改善の機会があるのに、その数だけフィードバックを返す手段がない。これが、多くの採用組織が抱えている構造的な課題です。
人材紹介会社レポートが、選考を進めるだけで更新されていく
フェアパスは、日程調整、候補者連絡、面接官へのリマインド、評価メモの回収まで、実際の採用オペレーションを実行するAIです。 そのため、選考で今何が起きているかが、日々の実務の結果としてそのままデータとして蓄積されます。 誰が推薦され、どのフェーズまで進み、どのような理由で見送りになったのか。面接官が何を評価し、どこに懸念を示したのか。月600〜800応募分の選考データが、判断の記録としてリアルタイムに溜まっていきます。 そしてこのデータから、人材紹介会社ごとの専用レポートが自動的に生成されます。
- 選考結果の数値：推薦数、書類通過数、見送り数、通過率、フェーズ別歩留まり、月次推移
- 推薦の傾向分析：どのような層の推薦が多く、どこで通過率が落ちているか（全人材紹介会社平均や、最高通過率社との比較データ付き）
- 見送り理由の内訳：見送り理由別の人数構成と、面接官の実際の評価コメント
- 求人票と選考実態のズレ：要件に記載されているのに該当者が少ない項目、記載されていないのに通過者に共通している要素
- 通過者とのギャップ：対象求人で通過している人物像の共通点と、見送り理由となったポイントの差分
- 次回ご推薦にあたってのお願い：次回の推薦時に、人材紹介会社側で事前に確認してほしい具体的な観点
選考が進めば、レポートの内容も自然と更新されていきます。推薦が増えれば通過率が動き、面接が進めば見送り理由の傾向が変わります。 AIに「レポートを作り直して」と指示を出す必要もありません。日々の選考を進めているだけで、常に最新のフィードバックレポートが仕上がっている状態が作られます。
50社でも100社でも質が変わらず、推薦の質が母集団の質になる
フェアパスを使えば、取引社数が50社でも100社でも、すべての人材紹介会社に対して等しくレポートが準備されます。 採用担当者が行うのは、生成された内容を確認して送信することだけ。どこまで詳細なデータを共有するかも、**人材紹介会社ごとに設定できます。 ** フィードバックが届くことで人材紹介会社側の理解度が上がると、次回からの推薦精度が向上します。精度が上がると選考が進み、さらに質の高い選考データが溜まる。
選考を進める → データが溜まる → レポートが自動更新される → フィードバックを返す → 推薦精度が上がる ** このサイクルが、契約しているすべての人材紹介会社との間で回るようになります。これまで上位数社としか回せなかった改善のサイクルが全社で動き出すことで、理想とする人物像に出会える機会が増えていきます。 ** そして、要件に合致する候補者の割合が高まると、選考全体の無駄が減ります。月200〜300件の面接が発生している規模において、「実際に会ってみたけれど求める人物像と違っていた」という面接が減少します。 面接官を務める現場社員や役員が本来の業務に戻れる時間が増え、人事も事務作業に追われることなく、候補者一人ひとりへのフォローや採用戦略の立案に集中できるようになります。
人材紹介会社へのフィードバックは、採用母集団の入り口を変える打ち手です。入り口の精度が変われば、採用に関わる全員の時間の使い方が変わります。 人材紹介会社別のレポートがどう作られるか、各担当がどう動くか、料金の考え方については、フェアパスのページにまとめています。デモのご予約と資料のダウンロードも、こちらから受け付けています。
執筆者｜まいか bgrass株式会社｜BizDev 採用AIエージェント「フェアパス」の導入現場で、採用オペレーションの設計・改善支援に従事。フリーランスとしても複数企業の採用支援・採用戦略立案を担当し、採用実務とAI活用の両面から現場に伴走している。
