マッチングエージェント
会話音声と
内定可能性が高い求人をマッチング出力
求職者の転職軸・志向性・コンピテンシーと求人の要件・企業ニーズ、競合状況を掛け合わせて決定につながりやすい提案候補を可視化します。単なる求人検索ではなく内定率を考慮し提案順序まで支援します。
導入企業（一部）
BEFORE
条件一致中心
提案の基準
MENDAN
AFTER
転職軸×求人理解
提案の基準
マッチングエージェント導入で提案の質はこう変わります
条件一致だけでは応募・決定に届きにくい提案を、転職軸と求人理解の掛け合わせで底上げします。数値は導入企業・検証条件により異なります。
| Before | After | 効果 | |
|---|---|---|---|
| 提案の基準 | 条件一致中心 | 転職軸 × 求人理解 | 精度向上 |
| 応募獲得率 | 属人的なばらつきあり | 幅広い提案で改善 | 向上 |
| 面接→決定通過率 | ベテラン依存 | マッチング精度で底上げ | 向上（実績：+4%） |
| 提案漏れ | 担当者毎に存在 | 保有求人をもれなく提案 | 機会損失減 |
| 案件優先順位 | 属人的 | 案件ランク付けで可視化 | 再現性向上 |
条件一致のマッチングから内定実績のマッチングへ
年収・勤務地・職種だけでなく、求職者の転職軸、志向性、求人要件、企業ニーズを掛け合わせて、決定につながりやすい提案候補を見つけます。
求人票の条件一致だけで提案している
年収・勤務地・職種が合っていても、転職軸や志向性に合わなければ応募獲得にはつながりません。
求人票に載っていない情報が反映されていない
企業の本音・競合状況・緊急度・決まりやすい人物像など、決定率に効く情報が検索条件に乗っていません。
誰が提案するかで、精度が大きくぶれる
ベテランは決まりやすい求人を直感で選べても、若手や新任は同じ精度で再現できません。
良い求人・良い候補者を逃している
自社で保有しているが、担当者が知らないというだけで機会を逃してしまうことがあります。
条件一致だけで提案すると…
MENDANの
マッチングエージェントで「できること」
求職者理解と求人理解を組み合わせ、応募獲得率・内定率につながる提案候補と優先順位を可視化します。
応募獲得率を上げる提案候補の可視化
求職者の転職軸に合う求人を見つけ、応募につながりやすい提案候補を提示します。
求職者の転職軸と求人要件の一致だけでなく、「この人が応募したくなるか」の観点で提案候補を絞り込みます。条件合致だけでは届かない提案の質を、全員に再現します。
内定率につながる組み合わせを発見
過去の決定傾向や求人要件を踏まえ、内定可能性の高い候補者と求人の組み合わせを見つけます。
過去の決定傾向や人物特性を踏まえ、「この企業で決まりやすい求職者タイプ」を見極めます。面接後の結果をフィードバックし、精度を継続的に改善します。
RA/CAの優先順位づけを変える
担当者の経験だけに頼らず、提案すべき候補者・求人の優先順位を判断しやすくします。
案件ランクや単価・内定率などを踏まえて、先に対応すべき求人をランキングします。粗利最大化と決定率の再現性向上に直結します。
内定率実績からのマッチング
MENDANのマッチングは、会話から取得できる情報を掛け合わせることで、精度の高い提案候補を導き出します。
求職者理解
過去・現在・未来を構造化
- ・キャリア・経験職種・保有資格
- ・転職理由・他社応募状況
- ・希望勤務地・希望年収・NG条件
- ・意思決定軸・転職軸
- ・コンピテンシー・志向性
求人理解
表面情報を超えた求人把握
- ・Must / Want 要件の構造化
- ・緊急度・優先度
- ・決まりやすい人物像
- ・企業の本音・NG条件
- ・過去の採用決定傾向
インプットを統合してマッチングスコアを算出。提案候補とマッチ理由を可視化します。
主な機能
求職者プロフィール、転職軸、志向性、求人Must/Want、提案候補、マッチ理由など、提案判断に必要な機能をまとめています。
求職者プロフィール
会話から構造化
転職軸・意思決定軸
抽出・項目化
志向性・コンピテンシー
標準形式で蓄積
求人Must/Want
要件の構造化
競合・案件ランク
優先度の可視化
提案候補・マッチ理由
説明可能な出力
CRM・分析連携
現場のツールへ接続
継続改善
面接結果のフィードバック
マッチング精度が上がると後工程の数字が変わります
代表的な活用イメージです。効果は運用・業態により異なります。
CASE 01
求人情報の情報密度向上で、決定通過率が改善
+47件
月間求人獲得数
+4%
面接→決定通過率
CASE 02
競合情報と案件優先度をもとに、営業の打ち手を最適化
- ✓ 競合勝率向上
- ✓ 新規開拓優先順位の可視化
- ✓ ROAS改善基盤の整備
活用シーンの横展開
導入の流れ
既存の提案フローを変えすぎずに、段階的に導入できます。
Step 1
ヒアリング
現在の提案フロー・求人情報・求職者情報の粒度を確認します。
Step 2
項目設計
マッチングに必要な項目と優先順位ロジックを定義します。
Step 3
データ連携
求職者情報・求人情報・競合情報を接続します。
Step 4
運用開始
提案候補・案件優先順位を現場で活用します。
Step 5
効果検証
応募獲得率・通過率・内定率・案件優先度の改善を確認し、次フェーズへ拡張します。
オンボーディング・サポート
項目設計、出力チューニング、現場活用の定着まで支援し、マッチング精度の継続改善につなげます。
項目設計支援
どの情報をマッチングに使うか、どの優先度で評価するかをご一緒に設計します。
出力チューニング
現場で使える提案候補・優先順位になるまで継続的に調整します。
後続エージェントへの拡張
マッチング定着後、会話分析エージェントへ接続し、フォローと改善の打ち手まで広げます。
マッチングは「ブラックボックス」になりがちです。MENDANは設計段階から丁寧にサポートし、導入初期は出力を人が確認するフローで信頼を積み上げながら定着させます。
条件一致だけの提案を
AIマッチングの価値は、検索の速さではありません。求職者の転職軸と企業の決まりやすさを掛け合わせることで、応募獲得率と内定率を高めることです。この提案精度の差は、積み上がるほど大きな売上差になります。
あなたの組織でも、決定につながるマッチングを始めませんか。
AIの出力は運用設計に応じて人の確認を前提とします。
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