採用AIエージェント「リクルタAI」 - 1年間のプロダクト開発の裏側
こんにちは、AIエージェントと人が協働する世界を作りたい、株式会社Algoamtic Worksの高橋と申します。
生成AIスタートアップの株式会社Algomatic Worksは、採用AIエージェント「リクルタAI」の第2弾として、スカウト業務特化の「リクルタAI ダイレクト採用」をリリースしました。
実は昨年2月頃より水面下でプロダクト開発を進めており、既に上場企業や外資企業、スタートアップ企業など中心に数多くのお客様にサービスをご利用いただいており、
手作業で業務をしていたときの10倍以上の成果
短期間で2名の内定承諾
など、人間以上の成果を創出するAIエージェントとなりました。
この記事では、約1年をかけて企画・開発を進めてきた「リクルタAI ダイレクト採用」の開発経緯や裏側を紹介します。
「AIエージェントってどうやって作っているの？」
「どうやってAIに採用業務をできるようにさせてるの？」
が気になる方は、ぜひお読みください。
1. 「リクルタAI」って？
『リクルタAI シリーズ』は、各社ごとにカスタマイズされたAIエージェントが採用担当者の手となり足となり、求人票作成から面接サポートまでを遂行するサービスです。
採用AIエージェントシリーズの第2弾となる「リクルタAI ダイレクト採用」では、各社ごとにカスタマイズされたエージェントが、採用担当者の手となり足となり、ダイレクトリクルーティング（スカウト業務）を代行します。
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2. AIエージェントを「開発する前」にやったこと
2-1. 開発のきっかけは、顧客の生の声
2025年現在、採用×生成AIサービスは欧米や中国を中心に怒涛の勢いで普及しています。そんな背景もあり、スタートアップやベンチャーキャピタルの方からは「リクルタAIは、どんな海外サービスをベンチマーク（元ネタ）にしているのか？」とよく尋ねられます。
しかし、サービス開発のきっかけは海外事例ではなく、私たちが事業探索を行っている際の、ある企業の人事担当者様へのインタビューでした。
インタビューに応じてくださったスタートアップ企業の採用担当者様は、このような言葉を漏らしていました。
「本当はもっと、採用候補者の一人ひとりと時間をかけて、じっくり向き合いたい。でも、日々の大量の業務をなんとかこなすだけで精一杯で、余裕がないんです」
事業探索にあたり、50社以上の企業様にインタビューを実施させていただいたのですが、採用に関わる方々は共通して同じ課題感を語られていました。
というのも、採用担当者が抱える業務は本当に幅広く、
採用戦略の策定
求人票の作成・公開
スカウト業務
応募者対応・書類選考
面接の日程調整・実施
選考フローの管理
内定通知・オファー対応
など多岐にわたります。ここに挙げた業務はほんの一部に過ぎません。他にも「名前の無い作業」が無数にあり、常にミスなく仕事を進める必要があります。
さらに、採用は重要な業務であるもののコストセンターとして位置づけられてしまうことも多く、メンバーの増員は容易ではありません。ゆえに、幅広い業務を少人数でこなす必要があるのです。採用担当者の業務は広範かつ複雑であり日々のルーチン業務に追われています。
ある調査では、人事部門内で最も忙しい業務として約8割が「人材採用」を挙げており、採用業務は心理的な負担感にも繋がっています。実際、私も心労や負担感で離職せざるを得ない状況となった人事の方を数人存じ上げています。
企業の根幹である「採用」に一生懸命取り組まれている方が、強い負担感や心労を感じている現状を変えたいと思いました。そして、採用候補者の方と向き合う部分により時間を使えるようにしたいとも思いました。
これが「リクルタAI」開発のきっかけの1つでした。
2-2. まず、厚生労働省の許認可を取ることにした
「採用領域に特化したAIエージェントを作るぞ！」と決めたものの、当時のチームに人事経験者は1人もおらず、本格的な採用業務は殆どのメンバーが未経験の状態でした。
そこで、業務解像度を高めてAI活用の勘所を得ることを狙いにして、自分たち自身が採用代行（RPO：Recruitment Process Outsourcing）業者となり、企業の採用サポートを開始することを決めました。
ところが、人材業界は法律や規制が多い業界です。弁護士の先生に相談したところ、採用代行を行う場合、厚生労働大臣の許認可（有料職業紹介事業の許認可）がなければ、実施できる業務に大きく制限がかかってしまう、ということが分かりました。ゆえに、採用業務に深く入り込むうえで許認可の取得は必須です。
そこで、採用・人材領域についてディープダイブすべく、有料職業紹介事業の許認可も取得することにしました。
許認可の取得に際しては、
・専用オフィススペースの用意
・責任者の選任
・コンプライアンス体制の整備
・セキュリティ強化
・気が遠くなる膨大な量の書類手配…
など、多くの準備がかかりました。私たちのAIエージェントづくりの第一歩は、東京労働局への書類申請からスタートしました。
（昨年の前半、この準備と事業開発の二足のわらじで忙殺され、一部記憶がない期間があります）
完全に余談ですが、当時の私たちは「AIエージェントを作ろう→そのために採用代行をしよう→そのために有料職業紹介の免許を取ろう」という状況でした。
これを「鉄製品を作ろう→そのために鉄を溶かす反射炉を作ろう→そのために反射炉用のレンガを作ろう→そのために岡山県備前市に行こう」という鉄腕DASHの企画になぞらえて「DASH島状態」と呼んでいました。
2-3. 採用代行業をスタート
採用代行（RPO）とは、採用活動のさまざまな業務を、外部の事業者が企業のに代わって行う業務です。日程調整などのアシスタント業務や、スカウト・エージェント対応業務などを外部の事業者が担うことで、企業の採用担当者が本来注力すべき重要な業務に集中することが狙いです。
私たちはまず、求人理解、スクリーニング、候補者リストアップ、スカウト送付、求人票の改善…といった採用業務を、顧客に代わって行いました。
機械学習エンジニアやプロダクトマネージャーなど職種問わず休日返上で、チーム一丸となって膨大な量の候補者リストアップ・スカウトを手作業でやりきったこともありました。
自分たちが採用代行業を行う中で、採用業務の複雑さと膨大な作業ボリュームが、当事者としても見えてきました。採用業務は、無数の「名前がついていないが、時間のかかるタスク」で構成されています。
・候補者リストアップの際、判断をしやすいようExcelを見やすく加工して整理する
・求人票を書く際に、採用競合の求人票をリサーチして適正な年収テーブルを分析する
など。こうした一つ一つの「名も無きタスク」を丁寧に積み重ねることが、採用成功に繋がります。
しばしば「スカウト文をChatGPTで作って人事の生産性爆増」というようなセンセーショナルな情報も見かけますが、そんなことはありません。カレー作りで玉ねぎを切る工程だけ自動化しても全体の生産性は大して変わらないのと同じです。一部の工程だけを自動化したところで、インパクトは軽微なものに留まります。
明文化されていない「名も無きタスク」も含めて、1から10までを正確に遂行するAIエージェントでなければ実際の現場には全体に定着しないだろう、ということをここで強く学びました。
そして業務解像度が低い中、最初からAIエージェントを作って上手くいくわけがありません。事業開発・エンジニア問わずチーム一丸となって、自分たちがその領域にディープダイブする必要があります。そして、数十分のインタビューやインタビュー録画の分析で、顧客の抱える深い課題がわかるはずもありません。
ゆえに、自分たちが手作業で実際に採用代行を経験できたことは今でもチームの財産になっています。
良いAIサービスの開発のためには、どんな泥臭いことも厭わずなんでもやるのがAlgomaticのモットーです。
3. AIエージェントを作り始める
3-1. ドメインエキスパートとともにチームを作る
先ほど「自分自身がまず業務をやってみることが重要だ」ということを記載したのですが、とはいえ、それだけでは優れたAIエージェントを作るのには不十分です。
AIエージェントに限らず業務ソフトウェア開発において重要なのは「開発者ができないことは、ソフトウェアにさせることもできない」という事実です。開発者が把握していないことは要件にも仕様にも反映されません。
つまり、私が採用代行を1年間本気でやったとしても、そんな私が開発できるのは、せいぜい「採用を1年経験したレベルのAIエージェント」です。
圧倒的に優れたAIエージェントを開発するためには、「職人」とでも呼ぶべき、圧倒的に質の高いトップ1%の思考フローをAIエージェントに再現させる必要があります。
ゆえに、「職人技」を体得しているドメインエキスパートをチームに迎え入れ、彼らの思考をよく観察しながら、AIエージェントによる再現検証をひたすら繰り返せる環境が必要です。
そこで、Algomatic Worksでは「人事のためのAIは、人事がつくる」というスローガンを掲げて、現役のHRパーソンに参画してもらうことにしました。
まずは人事責任者の経験者、転職エージェント経験者、リクルーターの経験者といったメンバーに参画してもらい、一緒にサービス開発を始めました。
また、AlgomaticのCHROである高橋もAlgoamtic Worksのチームにドメインエキスパートとして引きずりこみました。各社で人事トップやCHROを歴任してきた高橋には、現在ドメインエキスパートとしてセールスやCSを最前線で見てもらっています（我ながら贅沢なアサインだと思います）。
高橋をはじめ、ドメインエキスパートたちの原体験にあるのは「人事業務を担当してきたからこそ、既存のサービスでは物足りない領域がある」「マンパワーで足元の活動を乗り切っており、本質的な活動に時間を割けず組織が疲弊している」といった当事者としてのペインです。
HRパーソンとしての深い経験から得られたドメイン知識、そしてこの領域を変えたいという当事者の強い想いがなければ、価値あるプロダクトは作れません。ゆえにAlgomatic Worksでは、ドメインエキスパートである人事経験者のノウハウや経験則をプロダクトに落とし込むことに徹底的にこだわっています。
単なる「HR領域にいっちょ噛みしてきたテック企業」ではなく「日本で一番人事領域のエキスパートが集まる企業」でありたいと考えて、チーム作りをはじめました。
3-2. エージェントを作り始めるが、当然すぐには完成しない
ドメインエキスパート迎え入れる活動と平行して、本格的なプロダクト開発が始まります。しかしながら、当たり前なのですが、AIエージェントはすぐには完成しません。めちゃくちゃ時間とコストがかかります。
（詳細な金額は伏せますが、リクルタAIにはスタートアップとしては相当の開発費をかけています。対面で聞いてくれたら教えます）
しかしながら、有り難いことにプロダクトが未完成な状況であっても「すぐにサービスを利用したい」というお客様が見つかってきました。
そこで私たちはまず、自分たちをAIエージェント化することにしました。
何を言っているんだお前はという感じなのですが、作戦はこうです。
・AIエージェントを作りきるには少なく見積もっても半年から1年を要する
・そのため、一部の業務を自動化するAIツールを先に作り、
・まずはそのツールを使って人間が業務をする。ツールが未完成なところは気合で頑張る
・人間が頑張って業務をしている間に、残りのツールも作り切る
・ツールが全て完成したら、人間の役割をAIに譲渡する
お客様には「人とAIエージェントとがハイブリッドで業務をします」と正直に伝えていたのですが、最初は人間が80%、AIが20%くらいでした。ほとんどの業務を人間が行ってました。
お客様からの受注は積み上がる一報、AIエージェントの開発がなかなか進まず「このまま行けば、数ヶ月後にはチームのオペレーションが崩壊する」という状況にも陥りました。
そこで、開発チームでは「助けてAIエージェント Success or Die」というスローガン（※開発に成功しなければ自分たちが死ぬの意）を作り、数ヶ月後までにプロダクトのα版を完成させ、エンドツーエンドの自動化を達成するということを目標に猛スピードで開発を進めていました。
「AI化しなければ、自分たちのオペレーターが崩壊してしまう」というぎりぎりの状況に自分たちを追い込んだ結果と、目標としていたタイミングまでにプロダクトのα版を開発しきることができました。現在はエンドツーエンドでAIエージェントが稼働しています。
ここからの学びは「自分たちが当事者になること」「AIを使って業務を効率化しなければ困り果ててしまう状況に、自分たちをあえて追い込むこと」が、AIサービス開発の第一歩だということです。
必要は発明の母です。この方法は、あらゆる領域で有効なのではないかと考えており、↓のnoteにも思考プロセスをまとめています。
4. 採用AIエージェントを提供する中で見えてきたこと
そうこうして完成したプロダクトが弊社サービス「リクルタAI」です。
昨年よりステルスで提供をしており、実は第1弾の「リクルタAI 書類選考」よりも、第2弾の「リクルタAI ダイレクト採用」の方が先にサービスインをしていました。
現在、誰もが知る急成長中のスタートアップ企業やグルーバルビジネスを展開する外資系企業、大手上場企業といった素晴らしいお客様にご利用いただいており、
人間が手作業で業務をしていたときの10倍以上の成果
短期間で2名の内定承諾
のような大きな成果が得られています。
高い品質のAIプロダクトを作り上げてくれた開発チームと、顧客と大きな成果を掴んだカスタマーサクセスチームを誇りに思います。
ここでは、実際に採用AIエージェントを提供・運用して得た学びやポイントを紹介できればと考えています。
4-1. 「コンテキスト」の言語化がキーとなる
「リクルタAI」を活用いただいているお客様の中にも、実際に採用成功に繋げられているケースと、弊社の力が及ばずいまだ成功に繋げられていないケースの両者が存在します。
様々な変数がそこには介在しているものの、1つの大きな要素としては「言語化」が挙げられます。
下記の動画で弊社代表の大野が解説しているとおり、AIモデル（大規模言語モデル）の性能自体でいえば、既に人間を超えた知性を発揮することが可能です。例えば、数学オリンピックの問題をエキスパートよりも高精度に解くこともできます。
しかしながら、AIエージェントに「各社の常識」「判断基準」といったコンテキストを正確に共有できなければ、いくら優秀なAIエージェントだとしても決して活躍は期待できません。
採用活動でいえば、たとえば書類選考は特にコンテキストが重要な業務です。
「一般論として優秀な方」「A社にとって活躍しそうな方」の間には大きな隔たりがあると思います。たとえば、サイバーエージェントさんで活躍される方とソフトバンクさんで活躍される方は、恐らく全然違う人材像だと思います。
「うちではこういった人材が活躍しやすい」「こういった価値観を持つ人がマッチする」というコンテキストを詳細に言語化できている企業様の場合、リクルタAIが迷わず採用活動を進められるため、短期間で成果に繋がりやすいです。
一方、採用要件が属人化しており言語化されておらず「勢いがある若手が欲しい」「なんでもこなせる事業開発メンバーを採用したい」などコンテキストが抽象的な場合、リクルタAIの判断精度も高まらず、結果として成果を上手く出せていないケースが多いです。
ゆえに弊社サービス導入時には、人事経験のあるカスタマーサクセスチームが、お客様の採用要件の言語化を徹底的にサポートさせていただいています。Algomatic WorksのCSチームは顧客の採用力強化に本気でコミットしていくため、AIエージェント"以外"にも積極的に踏み込んでいるのです。
リクルタAIのお客様の声としても「AIエージェントに設定をする過程で、言語化しきれていなかった採用要件を具体化できた」といった声も多く頂いており、採用要件の言語化プロセスはサービスの副次的メリットにもなっています。
4-2.AIエージェントは「各社ごとのフルカスタマイズ」ありき
リクルタAIでは「採用3.0」というコンセプトを打ち出しています。
生成AIやAIエージェントのビジネス活用が始まると、労働負荷の高い業務やルーチン業務は人間でなくAIエージェントが行うようになり、採用担当者は「一人ひとりの候補者とより向き合うための、人間にしかできない伴走活動」に注力することができるようになります。
この人間とAIエージェントが共存する人事部を「ネオ人事部」と名付け、日本中の人事組織をネオ人事部化すべく事業開発に取り組んでいます。
前述のコンテキストの話にも通じますが、重要なのは「あらゆる会社にとって完璧なAIエージェント」など存在しない、ということです。
AIエージェントはあくまで各社の採用担当のクローンであり、各社の採用担当者の代理人です。採用AIエージェントの思考・行動範囲は、その企業の担当者が「指示可能」「予測可能」な範囲に限定されるべきだと考えています。
たとえば、これまでフランクな文体のスカウトを行っていた企業が、AIエージェントを用いていきなり全く異なる厳格な文体でスカウト活動を始めるのは不自然です。また、AIエージェントを導入することで、書類選考の基準が大きく変わるとすれば、それは問題です。あくまで、AIエージェントは、その企業ごとの判断基準や文化を正確にコピーすべきです。
つまり「あらゆる会社で活躍できる人材」がいないように「あらゆる会社で活躍できるAIエージェント」などは存在しません。A社にとってベストなAIエージェントと、B社にとってベストなAIエージェントは全く異なります。
ゆえに弊社では、AIエージェントの挙動が、各社のこれまでの採用活動をなるべくそのままトレースできるよう、初期のセットアップを非常に丁寧に行っており、フルカスタマイズの設定を実施しています。
モデルのチューニングだけでなく、各社のカルチャーや採用基準をAIエージェントに伝えるための、ウルトラ大ボリュームのプロンプト作成も行っています。
（この経験から、AIエージェント市場はSaaS市場以上にCSヘビーな領域になると確信しています）
（各社向けにこの写真に見えている量の10倍以上のプロンプトを書いています）
よく業務自動化の文脈で『AIエージェント』と『スパム・Bot』 が比較される場合があります。たとえば「AIエージェントがメールを送るのは、インターネットにノイズを増やしているだけではないか」といった形の言及です。
しかし、『AIエージェント』と『スパム・Bot』が明確に異なるのは そのAIエージェントに命令をした（作った）ヒトの想い（知識や思考フロー）が反映されている点です。
ゆえにAlgomaticでは、AIエージェントの利用者である採用担当者の方と『なぜ、AIエージェントにこのような設定をしているのか』『どのような設定が"御社らしい"のか』といった議論を行っています。これは、AIエージェントを活用するにあたり、重要な行為となるのではないでしょうか。
5.さいごに：「手書きの履歴書」と「ワープロの履歴書」
生成AIは新しい技術で、利用に対して様々な面から懸念を感じる方もいらっしゃるかと思います。これは無理のないことだと考えます。
私たちが開発している「採用特化AIエージェント」にも、そのインパクトゆえ懸念を感じている方がいらっしゃるかもしれません。
ただし、こういった「心理的な抵抗感」は過去の技術革新のタイミングでも同様に発生していました。例えば、コンピュータやワープロが普及する以前には「真心を込めて手書きした紙の履歴書」が当然であり、「機械で印刷した履歴書」はとんでもないマナー違反という見方が主流だったのではないでしょうか。
ところが、現在ではその見方は完全に逆転しています。つまり、私たちが「人間らしい」と感じる心理的な基準は、技術の進化とともに変化しつづけます。そういった意味で、新しい技術に対して懸念を感じるのはむしろ健全な反応だと言えます。
今後、AIエージェントが社会にどのように浸透していくかは分かりません。私達が開発したサービスが「ワープロの履歴書」のように普及するかも未知数です（もちろん、私たちは自分たちのサービスが世の中によいインパクトをもたらすことを心より願っていいます）。
HRという「人」に真正面から関わる領域だからこそ、社会と歩調を合わせながらサービスを開発をしていく必要があります。ゆえに私たちは「100年後の未来を先取りするサービス」ではなく「半歩先の未来をもたらすサービス」を作っていきたいと考えています。
リクルタAIに興味を持っていただいた企業様へ
下記のWEBサイトよりぜひお問い合わせください。
御社とAlgomatic Workとで「ネオ人事部」をご一緒に作っていければと考えています。
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記事は以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。