人材紹介特化
AIインテグレーション
データとAIの力で
人材紹介事業の売上を最大化する
人材紹介の事務業務時間を削減し
面談数・提案数
を
倍
にします
人材紹介事業で発生する課題
成約が増えない
求人も登録もあるのに成約につながらず、売上機会を取りこぼしている
CA/RAが忙しすぎる
入力・書類作成・日程調整に時間を取られ、夜間や休日に事務作業が溢れる
提案や推薦が個人の経験に依存
ベテランと若手で決定率に差が出て、品質が揃わない
原因は・・・
事務業務をすべて人が担当している業務プロセス
日程調整や書類作成に追われる
対応が遅れ、
他社に流れてしまう
面談や見極めに時間を使えない
AIを前提にした業務プロセスへ作り替えることで
人力の限界を突破します
Deflag の人材紹介特化
AIインテグレーション
1
業務プロセスの設計
実際の業務プロセスを確認してから、AI前提のプロセスを再構築します。人とAIの業務を切り分けます。
2
AI実装
すでに使っているシステム同士をつなぎ、承認つきのワークフローとして動かします。
3
効果検証
面談数・提案数・工程ごとの所要時間を測り、
次に手を入れる工程を決めます。
人材紹介向け AI インテグレーションでできること
01
業務プロセスの設計・再構築
STEP1
現状業務の可視化・分解
STEP2
AI前提の業務プロセスを再設計
02
AIエージェント実装
スカウトAIエージェント
求職者に適した求人を即座に自動選定
選定後のメールも自動送信
面談日程調整AIエージェント
面談実施までの日程調整業務を自動化
前日のリマインドも自動実行
ドキュメント作成AIエージェント
面談終了後、必要な書類が自動で作成
チャットから各書類を確認
自動入力AIエージェント
面談終了後、ATS・CRMへの入力を自動実行
求人提案AIエージェント
面談情報から提案ドキュメントが自動で作成
適した求人を素早く提案
既に使用しているツールのまま
AI前提の業務プロセスに再構築します
DXとの違い
従来のDX
・その会社が提供しているSaaSやツールを、現在の業務にプラスする
・点（業務単位）での導入になり、個人最適に留まる
・覚える画面が増え、現場の負担が増える
DeflagのAIインテグレーション
・AI前提の業務プロセスに組み替える
・すでに使っているシステム同士をAIで繋ぐ
・面（業務プロセス）での導入で、全体最適まで届く
安心してAIを活用していただくために
セキュリテイ
ISMS（ISO / IEC 27001）取得済み。
ガードレール設計
AIによる予期しない挙動を防ぐためのワークフロー設計。会社の認証フローに合わせたカスタマイズも可能。
ガバナンス整備
法人利用前提での機密情報、個人情報、権限設計。精度・安全性を評価しながら、継続的な品質改善を実施。
活用事例
面談後の事務作業をゼロにし、面談・推薦の量を増加
企業名
S社
業種
総合人材紹介
従業員数
約120名
体制
分業型
課題
面談後のATS入力・推薦文作成・職務経歴書の整形に1件あたり60分以上かかり、事務作業が夜間や休日に溢れていた。面談枠をこれ以上増やせず、1人の候補者に推薦できる社数も限られていた。
実施内容
既存の自社開発ATS・議事録ツール・Slackを連携。面談終了を検知して議事録を要約・構造化し、ATSへの入力項目を自動抽出。推薦文・職務経歴書のドラフトまで生成し、Slack上でCAが承認したものだけがシステムに反映・送付される流れに組み替え。
結果
面談後の事務作業が1件60分から15分に短縮。創出した月約20時間を面談と推薦活動に再配分した。
-45分
1件あたり
面談後の事務作業
1.25倍
CA1人あたり
月間面談数
1.5倍
1候補者あたり
推薦社数
求人選定を6分の1にし、提案数を2倍に
企業名
業種
従業員数
体制
T社
IT・Web領域特化の人材紹介
約40名
分業型
課題
拡大フェーズで入社1年未満のCAが半数を占めるなか、求人提案が個人の経験と記憶に依存。求人検索と選定に時間を取られ、1人の候補者に提案できる求人数もCAごとにばらついていた。
実施内容
過去の推薦・選考通過・決定データをもとに候補者と求人をスコアリング。決まりやすい組み合わせをAIが算出し、配信対象の候補者リストと提案メール文までを生成してSlackでCAに提示、承認後に自動送信する仕組みを構築。
結果
求人選定にかかる時間が1候補者あたり30分から5分に短縮。生まれた余力を提案活動に充てた。
-25分
1候補者あたり
求人選定
2倍
月間の
求人提案数
2.2倍
求人提案
からの応募数
日程調整の往復を減らし、面談・面接の設定数を増加
企業名
業種
従業員数
体制
O社
ハイクラス人材紹介
約70名
両面型
課題
候補者との日程調整メールが平均4往復し、初回接触から面談実施まで平均6日。その間に他社決定や連絡途絶が発生していた。面接フェーズの各社調整も同じ担当者に集中し、新規の打診数を創出できない状態だった。
実施内容
担当者のカレンダー・Outlook・Teamsを連携し、スプレッドシート側の選考状況も参照できる形で接続。AIが空き枠から候補日を作成して承認後に送信、候補者の返信を検知して自動で予定登録・前日リマインドまで実行。面接フェーズでも各社との日程調整と内定回答期限の管理を自動化。
結果
日程調整の往復がなくなり、面談実施までのリードタイムが平均6日から1.5日に短縮。調整工数を月約10時間削減し、その時間を新規の打診に充てた。
-4.5日
初回接触から
面談実施まで
1.6倍
月間の
新規打診数
2倍
月間の
面談実施数
※ 導入環境・運用体制により効果は異なります
検討フェーズに合わせてご相談ください
経営メンバー
CEO & Founder
佐々木陽
リクルートにて「じゃらんnet」「SUUMO」「Hotpepper」のデジタル移行を推進。グローバル本部では米国・インド・中国・東南アジアでのM&A／JV案件を多数主導。2014年にSaaS企業Oneteam Inc.を創業し、2019年にリンクアンドモチベーションへ売却。同年、株式会社deflagを創業。情報経営イノベーション大学 客員教授。
COO / CDO
深川泰牙
大阪大学卒。人材紹介事業の法人営業を起点にキャリアをスタート。2021年よりBtoB SaaS企業でマーケティングを担当し、全社通期MVPを獲得。その後、同社データ部門の責任者を務める。現在は株式会社deflagのCOO兼CDOとして、新規事業構築・事業管理・データマネジメント支援を指揮する。
CPO / CAO / CIO
中前秀太
15歳まで海外で育ち、筑波大学大学院修了。コロプラでゲームプランナーとして新人賞を獲得後、株式会社ベーシックでSaaS事業のプロダクト開発部長を務める。現在は株式会社deflagのCPO/CAO/CIOとして、プロダクト戦略の策定・開発をリード。あわせて社内情報システムの運用と情報セキュリティ体制の構築を担う。
CRO
岩瀬陽平
2013年に株式会社インテリジェンス（現・パーソルキャリア株式会社）へ入社し、人材派遣・人材紹介事業に従事。求職者と企業の双方に向き合う中で、営業と採用の現場感覚を培う。その後、2018年よりアイセール執行役員として110社超のMA導入・インサイドセールス立ち上げを支援。株式会社Labosの創業を経て、現在は株式会社deflagのCRO。
これまでに支援した企業数
100
社以上
これまでのプロジェクト実績数
350
件以上
よくある質問
Q
どのような企業向けのサービスですか？
A
人材紹介会社や人材派遣会社など、キャリアアドバイザーが求職者面談を行う人材サービス企業向けの支援サービスです。データ活用による決定率の向上とAIによる業務効率化によって、売上最大化を支援します。
Q
基幹システムは入れ替える必要がありますか？
A
ありません。すでにご利用されているシステム・業務基盤上で自動化が可能です。自動化ツールやAI議事録を導入済みの場合でも連携できます。
Q
新しいアプリやSaaSを契約する必要がありますか？
A
会社ごとに異なります。本支援では、すでに導入されているシステムや業務基盤を可能な限りそのまま活用します。ただし、ご利用中の環境や実現する自動化の内容によっては、一部新たなツールの導入が必要となる場合があります。
Q
AIが生成したものが、そのまま求職者や企業に送られますか？
A
AIが生成したものはあくまでドラフトとして、担当CAに承認依頼が届きます。候補者・企業に送るものは必ず承認を挟みます。承認を省略できるのは、社内の記録更新など外部に出ない処理だけです。
Q
データはAIの学習に使われますか？
A
使いません。データは自社テナント内で扱い、作成・管理・削除はすべてお客様の環境内で完結します。
Q
自動化のイメージを確認することはできますか？
A
無料ご相談にて、本サービスのデモをご案内できます。実際の承認画面と、AIが生成する書類の実物をご覧いただけます。
Q
自社開発のシステムでも自動化は可能ですか？
A
実装にはよりますが可能です。一度ご相談ください。
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