2025年、LAPRASは月間のカジュアル面談件数で過去最高を更新しました。この背景にあったのが、登録ユーザー側と企業側、双方での様々な機能改善の取り組みです。

この記事では、プロダクト事業の責任者である長廻が、具体的にどんな取り組みで面談数の増加を実現したのか語ります。より良いマッチングを生み出していくために、LAPRASがどんなことに注力してきたのか、ぜひご覧ください！

＜インタビュイー紹介＞

・長廻 悠人：執行役員 兼 COO
新卒で株式会社リクルートホールディングスに入社、マスプロモ推進やオンライン広告を担当。その後、株式会社メルカリでマーケティングチームを経験後、2020年2月にLAPRASへ入社。Cマーケ、PMM、プロダクト部門責任者を経て、2024年4月より事業責任者、2024年12月より執行役員 兼 COOに就任。

2025年の目標と「マッチングシーソー論」の現在地

Q：2025年はどのような目標を掲げていましたか？

（長廻） 「すべての人に最善の選択肢をマッチングする」というLAPRASのミッションの実現に向け、マッチング数の最大化を目標にしています。

2024年には、マッチング数を前年の1.4倍に引き上げることに成功していましたが、この勢いを緩めることなく、いかにしてより多くの良い出会いを創出し続けるか…。その1点に向き合った1年でした。

2024年の取り組みについてはこちら：

Q：目標達成のため、どんな考え方に基づいて取り組んできたのでしょうか？

（長廻）2025年以前から、一貫して戦略の根幹にあるのが、以前から社内で議論してきた「マッチングシーソー論」という仮説です。

マッチングシーソー論とは？

（長廻）LAPRASのように、2つの異なるユーザーグループが同時に存在するツー・サイド・プラットフォームの場合、それぞれのユーザーグループ同士の量的なバランスが単純にマッチング数の増減に関係があるという考え方です。

• 登録エンジニアのアクティブユーザー数
• 企業（採用担当者）のアクション数（興味通知・スカウト送信など）

この両方を増やすことで、結果としてマッチング数も増えるのではないかという仮説を立て、運用しています。

2024年まではそれまで大きな課題だった企業側の改善を進められ、スカウトや興味通知といったアクションがどんどん増えてきている状態でした。

しかし、シーソーが企業側に傾きすぎると、登録ユーザー側の反応が追いつかなくなり、マッチング効率が落ちてしまいます。そこで2025年は、「今は圧倒的に登録ユーザー側を強化すべきフェーズだ」というもとで取り組んできました。

Q：具体的には、どれくらいの比重で注力したのでしょうか。

（長廻） 今までにないほど、明確に登録ユーザー側にリソースをかけました。これまでは双方のバランスを調整しながら進めてきましたが、2025年は「登録ユーザー側さえ活性化すれば、マッチング数はもっと劇的に伸びる」という感覚があったからです。

良いマッチングを増やすためには、何も情報を入力されていないような単純な「表面上の登録ユーザー数」の増加を追うのではなく、LAPRASというサービスに魅力を感じ、温度感高く使い続けてくれる「アクティブなユーザー」の数を増やすことが大切だと考えています。そのために2025年は大規模な新規開発に積極的に取り組んできました。

登録ユーザー側のプロダクト改善：様々な魅力付け

Q：具体的に、登録ユーザー側に対してどのような改善に取り組んだのでしょうか。

（長廻） 2025年は、春から秋にかけて大規模な新機能のリリースやアップデートを立て続けに行いました。単に登録のきっかけを作って終わりではなく、「LAPRASを使えば自分の客観的な価値がわかり、キャリアのヒントが得られる」という体験が得られることを重視しています。

「技術力スコア」の透明化とより多角的な評価の反映

（長廻） まず1月に、技術力スコアのスコアリングロジックのコードを公開しました。以前からエンジニアの方々より要望をいただいていましたし、ブラックボックスにする意図もなかったので、スコアリングの妥当性をユーザーの方々にも判断していただけるようにする狙いがありました。

続いて春ごろには、技術力スコアの大型アップデートを実施しました。大きな変更点は以下の2つです。

1. AIレビューによる定性評価の導入

技術ブログの内容をAIが評価し、論理性などの定性面をスコアに反映させるようにしました。定量的に活動量が評価されるだけでなく「良い記事を書いている」という定性的な面も評価される仕組みの導入です。

2. イベント登壇と参加の区別

connpassでの活動において、登壇と一般参加を区別してスコアリングに反映するようにしました。登壇と一般参加では、必要な労力も同じではありません。一定以上のリソースをかけて取り組んでいる方の貢献がより正当に評価されるようにと考えたための変更です。

これらの変更後、XでAIレビューの結果をシェアしてくださる方が急増し、既存ユーザーのアクティブ化だけでなく、新規ユーザーの獲得にも大きく寄与しました。

「アウトプットしない層」に光を当てる市場価値スコア

Q：春には「市場価値スコア」もリリースされました。これはどういった背景で作られた機能なのでしょうか？

（長廻） 実は2年ほど前からずっと温めていた構想でした。これまでのLAPRASは、OSS活動や技術ブログなど、オープンに公開されている技術アウトプットがある方を対象としてきました。そのため、「アウトプットをしていないと、LAPRASを使う意味がない」というイメージを持たれがちだったんです。

しかし、所属企業の守秘義務などが理由で、当然「アウトプットはしたくてもできないが、優れたスキルを持っている」というエンジニアの方はたくさんいます。そうした方々にもLAPRASの価値を真っ当に提供したい。そのために、職歴情報を元に「自身の市場価値」を数値で把握できるようにした機能が、市場価値スコアです。

Q：リリース後の反応はいかがでしたか？

（長廻） 狙い通り、「技術力スコアには現れないけれど、市場価値スコアには高く反映される」という層が明らかに増えました。ユーザーの方々にも非常に喜んでいただけたと実感しています。

また、嬉しい発見だったのが、既存ユーザーの方々にとっては「職歴入力への動機付け」にもなった、ということです。「市場価値スコアが出るなら、もっと正確に職歴を入れてみよう」という方が一定数いて、副次的に情報の鮮度が上がっていったんです。これは、マッチングの精度を高める上でも非常に大きな一歩でした。

市場価値スコアについて、詳しくはこちら

キャリアの現在地と「その先」を可視化する

Q：夏にかけては、「キャリア市場価値レポート」のリリースや「市場価値スコア」の大型アップデートがありました。これらにはどのような狙いがあったのでしょうか。

（長廻） 春にリリースした「市場価値スコア」で「転職市場での立ち位置」が数値化できるようになった次のステップとして考えられました。より定性的な視点で「自分のキャリアの現在地と、これから進むべき方向」を分析できる機能として、7月にリリースしたものが「キャリア市場価値レポート」です。

Q：今の時代、生成AIを使えば自分自身で似たような分析もできそうですが、LAPRASならではのポイントはありますか？

（長廻） 最大の違いは、LAPRASが保有する膨大な「生の求人情報」をAIが分析に利用している点です。一般論に基づく抽象的なアドバイスではなく、実際の採用市場のデータを元に「今の市場で、具体的にどのようなスキルが企業から求められているか」という極めてリアルな視点から、ユーザーの強みや改善点を指摘します。

1年後、3年後、5年後のキャリアステップまで具体的に提案するので、ユーザーさんからは「自分にはない客観的な視点をもらえた」「言語化してほしかったことをズバリ言ってくれた」という声を多くいただきました。また、「このレポートを見たくて職歴を入力する」というユーザーさんが多く現れるなど、登録ユーザーの情報充実にも大きく寄与しました。

Q：同時期に「市場価値スコア」も大幅にアップデートされましたよね。

（長廻） はい。市場価値スコアの評価対象となるスキル項目を、従来の3倍に増やしました。

別に数は多ければ多いほどいいというものではないのですが、求人情報を従来よりも細かな要素に分解し、「どんなスキルが企業から求められているのか」を、より正確にスコアリングできるようになったんです。項目を増やしたことで、ユーザー自身も気づいていなかったような「自分の職歴の中にある具体的な強み」をAIが拾い上げられるようになりました。

Q：自分で「ここが強みだ」と思っているところ以外を評価されるのは、エンジニアにとっても新しい発見になりそうですね。

（長廻） まさにそうです。抽象的に「技術力がありますね」と言われるのではなく、自分の経験のどこが、なぜ市場で評価されるのかを具体的にフィードバックする。この客観的な評価への納得感が、「それならもっと詳しく職歴を書いてみよう」という意欲に繋がっていったのだと感じています。

年収データの可視化で、転職意欲の高い層のアクションを促す

Q：秋以降の大きなトピックについて教えて下さい。

（長廻） はい、10月ごろにリリースした「年収比較機能」は非常に大きな手応えがありました。これは、個々の登録ユーザーが受け取った興味通知の求人年収データを、エンジニアの経験年数別に、「他のユーザー全体の統計値」と比較できる機能です。

「全体の上位25%・中央値・下位25%」などといったパーセンタイルが、折れ線で表示されるため、自分の立ち位置を市場相場と「具体的な数字」で客観的に比較できるようになりました。

Q：年収はエンジニアの皆さんが最も気にするポイントの一つだと思いますが、反応はいかがでしたか？

（長廻） 予想以上に大きな反響をいただきました。これまではAIによる年収予測機能はありましたが、ユーザーさんからすると結局「他の人の年収はどの程度か？」というリアルな数字が気になる部分です。そうしたニーズに応えられる機能にしたことで、LAPRASを利用するきっかけが作れました。

Q：これまで触れてきた機能に比べると、より具体的に転職を考えている層に刺さる機能のように感じます。

（長廻） これまでの市場価値スコアやキャリア市場価値レポートは、今すぐ転職を考えていない方でも日常的に楽しめるものでしたが、年収という軸が入ることで、転職意欲が顕在化している層にもしっかりとリーチできるようになりました。

Q：そこで新たに開拓できたユーザー層もいたのでしょうか。

（長廻） はい。例えば「転職意欲はあるけれど、今は忙しいし、わざわざ職歴を入力しなくてもいいか……」と足踏みしていたような方々です。この年収予測機能があることで「せっかくならデータを見たいし、職歴を入れてみよう」という強力なきっかけになりました。

Q：ユーザーが「使いたい」と思う機能の実装が結果として情報の充実につながったのですね。

（長廻） 職歴更新は負担の大きい作業です。だからこそ、入力することで「自分の市場価値が正しく可視化される」「成長を支える指標になる」といった直接的なメリットを感じてもらうことが重要だと考えています。

この機能によって、転職意欲を「中・高」に設定しているアクティブユーザー数＝転職顕在層のMAUが着実に伸び、良いマッチングの機会を増やすための新たな柱を築くことができました。

オンラインイベントをLAPRASを知る入り口に

Q：プロダクトの改善以外に、登録ユーザー側で注力したことはありますか？

（長廻） はい。エンジニア向けのオンラインイベントを積極的に開催しています。実は以前からやりたいと思っていたのですが、体制が整ったこともあり、秋口あたりから本格的に回数を増やして実施できるようになりました。これまでLAPRASとの接点がなかった方々に知ってもらうきっかけとして、非常に手応えを感じています。

Q：イベントを強化するにあたっては、なにか課題はなかったのでしょうか。

（長廻） 「イベントに登録しても、サービス自体は使ってくれないのではないか」という不安は正直ありました。しかし、実際に蓋を開けてみると、イベントがきっかけでLAPRASに登録し、そのままアクティブに使い始めてくれる方が予想以上に多かったんです。

Q：イベント参加者が、そのままユーザーになってくれたのはなぜだと分析していますか？

（長廻） 2025年を通じて、技術力スコアのアップデートや市場価値スコア、キャリア市場価値レポートといった、魅力付けとなる機能が拡充されてきたことが大きかったのではないでしょうか。新たに利用してくれるようになった方々も、これまでは単にLAPRASを知るきっかけがなかっただけだったのかもしれません。一度サービスに触れてさえもらえれば、「こんな面白い機能があるんだ」「自分の価値が可視化されるなら職歴を入れてみよう」と、アクティブに利用してくれる流れが確立できました。

Q：開催したイベントのテーマは主にどのようなものだったのでしょうか。

（長廻） 転職やキャリアに関するものだけでなく、AIの実践的な使い方や、QAといった特定の技術領域を取り上げたテーマまで幅広く開催しています。特定のジャンルだけに絞らず、「エンジニアの皆さんが今興味を持っていること」を軸に接点を作る。そこでLAPRASという存在を知ってもらえれば、あとはプロダクトの機能が自然とユーザーさんを惹きつけてくれるという確信が持てました。

複数の強力な魅力づけになる機能という柱が揃ったからこそ、入り口となるイベントにもさらに力を入れていける…。2026年に向けても、この流れは加速させていきたいと考えています。

企業側のプロダクト改善：AI活用と「使い勝手」の向上

Q：2025年は登録ユーザー側の改善に注力したとのことですが、企業側で特筆すべき取り組みはありましたか。

（長廻） 特に「AIスキルハイライト」の導入は大きなトピックでしたね。個人的にも非常に嬉しい機能です。この機能は、本人の職歴などに明文化されていなくても、AIが内容を分析して「この方はマネジメント経験がありそうだ」といった隠れた魅力を掘り起こし、タグ付けして分かりやすく表示します。

常々気にかかっていたのは、ユーザーさんの情報がちょっと不足していたり、企業の担当者さんがたまたまその情報部分を見つけられなかったりといった「ちょっとしたすれ違い」で、本来生まれるはずだった良いマッチングが失われてしまうことです。

AIスキルハイライトによって、今までは可視化できていなかったスキルを表示できるようになり、そうしたすれ違いが防げるようになりました。これによって、企業側が良いマッチングに出会える機会はさらに増えました。

Q：AI時代だからこそ、埋もれてしまいがちなソフトスキルの可視化が求められているのでしょうか。

（長廻） まさにその通りです。近年、企業の採用ニーズとして、純粋なコーディング能力だけでなく、マネジメントやリード経験といったソフトスキルの重要性が非常に高まっています。AIがコードを書くようになった時代だからこそ、人間ならではの役割が今まで以上に求められるようになってきています。そうした企業の声に応えるためにも、これまでは見落とされていたスキルをAIの力で発見できるようになったことは、非常に大きなインパクトでした。

「利用しづらい」と感じる原因を潰し切る

Q：候補者検索機能については、なにか変化はありましたか。

（長廻） 検索精度の向上については、インパクトの大きいものに絞って頻繁に改善を実施してきています。語学力や年齢、職歴の更新日、タレントプール内での絞り込みなど、細かな検索条件を充実させています。

実は数年前までは、LAPRASを触った方から「検索しづらい」というフィードバックをいただくことがありました。こうしたご意見は、プラットフォームとして真摯に受け止めるべき課題です。2025年も一つひとつの不便さを徹底的に潰していきました。

これらの改善が認知されてきたためか、最近では使いやすさ改善のご要望も目に見えて減り、他社の求人媒体と比較しても遜色のない、スムーズな検索体験を提供できている手応えがあります。

Q：LSS（LAPRAS Social Search）についてもリニューアルが行われましたね。

（長廻） LSSは、GitHubやX、connpassなどの外部サイトで見つけたエンジニアのLAPRASプロフィールを即座に逆引きできるGoogle Chrome拡張機能です 。技術ブログやSNS、イベント参加者情報などを、そのまま「候補者探しのデータベース」として活用できるのが大きな特徴でした。

今回は、より「母集団を探し切る」という観点でリニューアルを行いました。特にLAPRAS独自の強みである「Xとの連携」を強化し、自社アカウントの投稿に「いいね」やリポストをした人を検索できる機能などを追加しています。

LSSについて詳しくはこちら

Q：企業側の一連の改善は、LAPRASの利便性の向上という共通点があるように感じられます。

（長廻）私たちが目指しているのは、「使いづらいことが理由で、良い候補者にスカウトを送れない」という状況をゼロに近づけることです。リニューアルによって細かい使い勝手も強化され、これまで以上に尖った検索もできるようになりました。こうした企業側の改善を粛々と進めてきたことが、登録ユーザー側の活性化と相まって、カジュアル面談数の増加という結果につながったのだと考えています。

数値で見る2025年の変化：マッチングの量と質がともに高まる

MAUが過去最高を更新

Q：一連の取り組みは、どのような変化をもたらしたのでしょうか。

（長廻） 最も顕著だったのは、アクティブユーザー数（MAU）の増加です。新規登録者の増加に結びついたのはもちろんですが、既存ユーザーの方々も「今の自分の価値を知りたい」といった動機でLAPRASの利用が活発化したことで、MAUは年間を通じて高い水準を維持し、過去最高を更新しました。この流れは2026/1にも続いており、一過性ではない流れとして起きています。

職歴入力率の向上がスカウトの活性化に寄与

（長廻） 重要なこととして、「職歴を入力しているユーザー」が大幅に増えたことが挙げられます。実は、企業の担当者の方から「良さそうだと思う候補者がいても、職歴情報が少ないとスカウトを送る勇気が出ない」という声を多くいただいていました。

市場価値スコアやキャリア市場価値レポートといった「職歴情報を入力するメリット」を提示したことで、この課題もある程度解決できました。情報が充実したユーザーが増えたことで、企業側も確信を持ってスカウトを送りやすくなり、双方にとってメリットがあります。

転職意欲が高い顕在層のユーザーも増加

Q：登録ユーザーの転職意欲については変化があったのでしょうか？

（長廻） はい。転職意欲を「中・高」に設定している、いわゆる転職顕在層のユーザーも過去最大に増加しています。

採用担当者の方々は、私たちが想像している以上に「意欲がない方に送って迷惑にならないか」と気をつかわれています。年収比較機能などをきっかけに、転職意欲を最新の状態に更新してくれる登録ユーザーの皆さんが増えたことで、企業側も安心してアプローチできる土壌が整いました。

シーソーの均衡を保ったまま、全体が「盛り上がっている」状態へ

Q：企業側のアクション数も増えたのでしょうか。

（長廻） 興味通知の送信数、スカウト件数ともに全体として大きく伸びました。ここで同時に触れておきたいのは、「一人あたりのスカウト受信数」はほとんど変化していないという点です。

「特定のハイスキル層にだけスカウトが集中して返信率が下がる」といったことは起きず、登録ユーザー全体の活性化に合わせてバランスよく、ユーザー全体へのアクション数が満遍なく増えているんです。まさにマッチングシーソーの均衡を保ったまま、プラットフォーム全体の盛り上がりが一段上の規模へと拡大した理想的な展開と言えます。

Q：それらの結果が、最終的なカジュアル面談数の記録更新に繋がったのですね。

（長廻） その通りです。2025年12月に過去最高のカジュアル面談数を記録しましたが、これは一過性のトレンドではありません。年明け以降も非常に好調なペースを維持しており、2026/1も過去最高を連続で更新しています。

（長廻） すべて狙い通りです、とは到底言えないですが、登録ユーザー側・企業側双方の「情報を入力するメリットがない」「スカウトを送りづらい」といった負の要因を一つひとつ愚直に潰してきた結果が、この数字に現れているのだと感じています。

2026年、LAPRASが目指すプラットフォームの姿

Q：2025年の一連の変化を振り返って、率直にどのように受け止めていますか？

（長廻） 手応えは非常に大きいです。マッチングシーソー論に基づく「今は登録ユーザー側だ」という見込みが、しっかりとカジュアル面談数という数字に現れてきたことは自信にも繋がりました。

何より嬉しいのは、ユーザーの皆さんから「LAPRASで転職して本当に良かった」という声をいただけていることです。先日登録ユーザーの方におこなったインタビューでも、

「自分一人では絶対に出会えなかったような素敵な企業に出会えた」
「入社して毎日楽しく働けている」

といったお話を聞くことができました。

そうした人生の転機を支えている実感を持ち、綺麗事抜きに「より多くの方に喜んでもらえるよう、愚直に数字と向き合い、改善を続けなければならない」と改めて強く思わされました。

Q：2026年は、どのようなことに取り組んでいきたいですか？

（長廻） 2026年は、2025年の勢いをさらに加速させます。具体的には、昨年以上に登録ユーザー側の活性化を推し進めていくつもりです。2025年の取り組みを通じて、「この方向性は間違っていなかった」と確証が持てたからです。

もちろん、企業側の改善も止めることなく取り組んでいきます。企業担当者さんが「スカウトを送りづらい」と感じる細かな原因を一つひとつ削ぎ落とし、より確度の高い、質の高いマッチングを創出できるプラットフォームを目指します。

Q：最後に、今後のLAPRASがどんな方向を目指していくのかについて教えてください。

（長廻） AI技術の発展により、エンジニアの役割は「ただコードを書くこと」から「技術で事業をどう成長させるか」という視点へと、よりシフトしていく傾向を感じています。

そうした世の動きの中で私たちは、「事業成長のために自ら動きたい」と考え、真面目に自分のキャリアに向き合って頑張っている人が、正当に報われるプラットフォームでありたい、と考えています。

そうした想いを持つエンジニアの方々と、それを求める企業とが自然と出会える仕組みを、これからも愚直に作り続けていきたいです。2026年のLAPRASの進化にも、ぜひご期待ください！