導入事例
マッハスカウトを導入いただいた企業様の成功事例をご紹介。 返信率向上、コスト削減、採用スピードアップなど、具体的な成果をご覧ください。
地方でもスカウト採用はできる・・・？
スカウト採用は地方でも○地域に合わせた的確なターゲット選定
採用工数がかかりすぎている・・・
マッハスカウトの技術力により採用工数を超大幅に削減！！！
少人数の採用チームで年間1,000名採用をこなす中、スカウト文面の作成に十分な時間を割けず、テンプレート依存で返信率が低迷していた
マッハスカウトのAIによるプロフィール解析と文面パーソナライズを導入。既存媒体との連携を維持しつつ、一通ごとの品質を向上させた
応募者数が伸び悩んでいる・・・
ターゲットごとの文面の選定と、スカウト送付数の増加により応募者数が劇的に改善！！！
ターゲットの選定がむずかしい・・・
マッハスカウトにより的確なターゲット選定！
インフラ企業A社では、施工管理職の経験者採用において、月間応募数が8人と少なく、採用活動が難航していました。限られた人員でのスカウト活動は工数がかかり、効率的な採用が求められていました。
マッハスカウトのAIを活用し、施工管理職に最適な候補者へのスカウトを実施。文面最適化により返信率を向上させ、効率的な採用活動を実現しました。これにより、応募数が倍増し、工数も大幅に削減されました。
インフラ企業A社は、福岡を拠点とする社員数40名の中小企業で、営業職の中途採用において応募数が月に4人と少なく、採用活動が停滞していました。限られたリソースで効率的に候補者を集める必要がありました。
マッハスカウトを導入し、AIによる候補者選定とスカウト文面の最適化を活用しました。これにより、ターゲット層へのアプローチが効率化され、応募数の大幅な増加を実現しました。
メーカー企業A社では、中途採用において毎月80時間ものスカウト工数がかかっており、効率的な採用活動が課題でした。また、応募数も10人/月と限られており、より多くの優秀な候補者を集める必要がありました。
マッハスカウトのAI候補者選定機能と文面最適化機能を活用し、効率的に候補者をターゲティング。結果として、応募数を20人/月に倍増させつつ、スカウト工数を10時間/月にまで削減することができました。
メーカー企業A社では、営業職の中途採用において月間応募数が7人と低調で、必要な人材を確保するのに苦労していました。限られた人員での採用活動は、スカウトに多大な時間を費やしており、効率的な採用が求められていました。
マッハスカウトの導入により、AIによる候補者の選定と文面の最適化を活用し、ターゲットにより効果的にアプローチできるようになりました。これにより、短時間で質の高い候補者にアプローチできるようになり、採用活動の効率が劇的に向上しました。
IT企業A社では中途採用の開発エンジニアの応募数が月に15人と少なく、採用担当者は毎月80時間をスカウト活動に費やしていました。この状況を改善するための効率的な方法が求められていました。
マッハスカウトの導入により、AIを活用した候補者選定と文面最適化を実施。これにより、応募数が増加し、スカウト活動に要する時間を大幅に削減することができました。
IT企業A社では、中途採用のAIエンジニアを求めていましたが、月間の応募数が6人と少なく、またスカウト工数が50時間と非常に多く、採用活動に大きな負担がかかっていました。
マッハスカウトを活用し、AIを用いた候補者選定とスカウトメールの文面最適化を行いました。これにより、効率的にターゲットに合致した候補者へアプローチすることが可能となり、工数の大幅削減を実現しました。
不動産企業A社は、新卒総合職の応募数が月18人に留まり、採用活動が難航していました。限られたリソースでのスカウト活動に多くの時間を費やしており、効率的な採用プロセスの構築が急務でした。
マッハスカウトを導入することで、AIによる候補者選定と文面最適化機能を活用し、効率的なスカウト活動を実現しました。これにより、応募数の増加とスカウト工数の大幅削減を達成しました。
コンサル企業A社では、新卒の総合職（人事コンサルタント）採用において応募数の伸び悩みが課題でした。特に、月間応募数が22人に留まり、採用活動が停滞していました。また、スカウトにかかる工数が月90時間と高負荷でした。
マッハスカウトを導入することで、AIによる候補者選定と文面最適化を活用しました。これにより、ターゲット層に響くスカウトメールを効率的に送信でき、応募数の増加と工数削減を実現しました。
佐賀に拠点を置くサービス企業A社は、新卒のホテルスタッフ採用で応募数が月16人と低迷していました。限られたリソースの中で、より多くの優秀な応募者を獲得する必要がありましたが、スカウト業務に毎月60時間を費やしていました。
マッハスカウトのAI候補者選定と文面最適化機能を活用し、より効率的に候補者へのアプローチを行いました。これにより、スカウト工数を大幅に削減し、より多くの応募者を引き寄せることができました。
サービス業界において、新卒の飲食スタッフ採用で応募数が月18人と少なく、対応に70時間以上の工数がかかっていました。効率的な採用プロセスの確立が急務でした。
マッハスカウトのAIを活用し、候補者選定とスカウトメールの文面を最適化しました。これにより、ターゲットに合った候補者へのアプローチが可能となり、応募数の増加と工数削減を同時に実現しました。
仙台に拠点を置くインフラ企業A社では、新卒事務職の応募数が月12人と伸び悩んでいました。限られた人員での採用活動において、スカウトにかかる工数が70時間/月と高負担であり、効率的な採用活動が求められていました。
マッハスカウトを導入し、AIによる候補者選定と文面最適化を活用。さらに、ベストな媒体への変更を行い、ターゲット層にリーチすることで応募数増加を実現しました。これにより、スカウト工数も大幅に削減されました。
愛媛に拠点を置くインフラ企業A社は、新卒採用において応募数が月6人と低迷していました。限られたリソースでの採用活動が難しく、効率的な手法が求められていました。
マッハスカウトを活用し、AIによる候補者選定と文面の最適化を実施。特に出身地や出身大学に合わせた文面カスタマイズにより、ターゲットに響く内容を提供することで応募数を増加させました。
メーカー企業A社では、新卒の機械エンジニア採用において月60時間ものスカウト工数がかかり、効率的な採用活動が難しい状況でした。社員数50名の中小企業として、限られたリソースでの採用活動が課題でした。
マッハスカウトを活用し、職種ごとに時期に応じた打ち出し方を変えることで、AIによる候補者選定と文面最適化を行いました。これにより、効率的かつ効果的なスカウト活動を実現しました。
メーカー企業A社では新卒採用において、月80時間ものスカウト工数がかかり、効率的な採用活動が課題となっていました。特に応募数が月18人と少なく、採用活動の改善が急務でした。
マッハスカウトの導入により、ターゲットごとに文面パターンを調整し、AIによる候補者選定と文面最適化を活用しました。これにより、ターゲットに合わせた効果的なスカウトが可能となりました。
IT企業A社では、新卒採用において応募数が月平均20人と低迷し、さらにスカウトに毎月100時間を費やしていました。大阪を拠点とする同社は、効果的な人材獲得に苦戦していました。
マッハスカウトを活用し、AIによる候補者選定と文面のABテストを繰り返し実施。文面最適化を図り、スカウトの効果を向上させることで、応募数増加と工数削減を実現しました。
建設企業A社では、施工管理職の新卒採用において月間応募数がわずか11人と低迷していました。限られた人員での採用活動で、スカウト活動に多くの時間が割かれていました。
マッハスカウトを導入し、AIによる候補者選定と文面のカスタマイズを実施。これにより、ターゲット層に響くメッセージを効率的に送信できるようになり、スカウト工数を大幅に削減。
建設企業A社では、新卒の施工管理職の採用において、毎月の応募数が64人と少なく、またスカウトにかかる工数が120時間と膨大であったため、効率的な採用活動が求められていました。
マッハスカウトの導入により、AIによるターゲットの再選定とスカウト文面の最適化を行いました。これにより、ターゲットを変更し、より適切な候補者にアプローチすることが可能になりました。
導入事例に関するよくある質問
導入事例に掲載されている企業の詳細を知りたいのですが？
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自社でも同様の効果が期待できますか？
効果は企業様の状況（業界、採用ターゲット、現状の課題など）により異なります。無料相談で貴社の状況をヒアリングし、期待できる効果を具体的にお伝えします。
導入から効果が出るまでどのくらいかかりますか？
多くの企業様では、導入後1〜2ヶ月で効果を実感いただいています。スカウト送信のPDCAを回すことで、3ヶ月後には明確な数値改善が見られるケースが多いです。
小規模企業でも導入できますか？
はい、従業員10名程度のスタートアップから1,000名以上の大企業まで、幅広い企業様にご導入いただいています。