事業急成長期におけるエンジニア採用は容易ではありません。月極駐車場のオンライン契約プラットフォーム「Park Direct」を中心に複数のモビリティ領域のサービスを展開するニーリーでも、事業成長のペースに採用が追いつかないという課題を抱えていました。そこで活用しているのが、エンジニアに特化した採用プラットフォームであるLAPRASです。LAPRASに注目した理由は、アウトプット情報を通じて、技術力だけでなく思考パターンや価値観まで見極められる点に可能性を感じたこと。採用を組織として推進するため、DevHR本部を立ち上げたニーリーで、エンジニア採用はどのように変化していったのか。VPoE / DevHR本部 部長の菊地さんと、DevHRの榎本さんに話を伺いました。
《プロフィール》
VPoE/DevHR本部 部長
菊地 弘晃さん(写真右):
2017年、株式会社DMM.comラボ(現合同会社DMM.com)に新卒入社。動画事業部にてVR動画、4K動画のローンチに携わるほか、動画分散エンコードシステムの開発、動画プレイヤーのUI/UX改善などを担当。2021年11月に株式会社ニーリーにエンジニアとしてジョイン。SREチーム、QAチームの立ち上げを行ったのち、2024年よりプラットフォーム開発グループのマネージャーを担当。管轄グループのマネジメントを行う傍ら、開発組織全体の採用や技術広報を推進し、2026年1月より現職。「ニーリーでエンジニアをしたい」と思われる組織をつくることが、事業成長を支える基盤となると考え、日々の採用活動を通じて組織づくりに向き合っている。
DevHR
榎本 陽祐さん(写真左):
2005年より物流や金融領域において大規模なシステムの開発・運用に従事。その後、ヘルスケア領域のスタートアップに1人目のエンジニアとしてジョイン。そこから組織拡大を行い、開発組織全体の責任者として技術方針の策定・組織マネジメントおよび採用まで担当。2025年12月より株式会社ニーリーにDevHRとして入社。これまでの組織拡大の経験を活かした採用の推進を皮切りに、開発全体を組織の面から支えるための幅広い業務を担う。
株式会社ニーリー:
「社会の解像度を上げる」をミッションに掲げ、月極駐車場のオンライン契約プラットフォーム「Park Direct」を展開するスタートアップ。現在、法人向けサービスや時間貸し駐車場向けサービスをローンチするなど、マルチプロダクト化を加速させている。Park Directによって集められたユニークなデータを軸に、EV充電や物流といった次世代モビリティ事業への展開を視野に、モビリティインフラのプラットフォームへと進化を遂げている。
AI時代に高まる開発以外のスキルの重要性
「コードを書く」ことから「事業貢献」へ。マネジメント・リードなど、「作る以外の役割」を果たせるエンジニアのニーズが、ますます高まりを見せています。
事業成長を牽引するこれらのスキル、LAPRASなら見極められます!
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エンジニア採用に、フルコミットで向き合う
― LAPRAS導入前の採用状況について教えてください。
菊地:約2年前にLAPRASを導入した当初は、フレッシュな層へのアプローチが効果的でした。新しい候補者が次々と開拓できていたんです。ただ昨年に入ると、それが通用しなくなってしまった。候補者プール自体が限定的になり、既存候補者への再スカウトがメインになってしまったんです。事業成長のペースに採用が全く追いつかない状態でした。
当時の採用体制は、私とCTO、そして人事の採用担当1名の計3名。エンジニア採用だけでなく、開発プロジェクトや組織運営も並行して進めており、採用にフルコミットできる人がいない状態でした。私もCTOも他の業務を抱えているため、合間を縫ってなんとか回している状況が続いていたんです。
採用担当を増やせるわけではなかったので、去年は緊急対策として、リードエンジニアを中心に、10名以上のメンバーを集めて、ワーキンググループを組織しました。スカウトのピックアップ、フィルタリング、SNSでのアタック、広報まで、本来は採用部門が担う業務を複数のエンジニアに分担してもらったんです。するとこの体制で、短期的には驚くほど成果が出たんですよね。
榎本:採用の優先度の高さが伝わり、組織全体でモメンタムが生まれたんだと思います。自発的にカジュアル面談のロープレ動画を作成するメンバーもいるほどでした。
菊地:その成功を通じて、「ちゃんとパワーをかければ、うまくいくんだな」という当たり前のことに気付かされました。ただ、これだけ事業が伸びていて、開発のリソースも重要なタイミングで、それを採用に割き続けるのは違うよね、と。
ちゃんと採用の組織立ち上げをしよう。そこで決断したのが、「DevHR組織」の立ち上げです。採用、技術広報、組織開発という3領域を担う専門部門として、専任の人材を配置することにしました。
― DevHR本部立ち上げの時期と、榎本さんとの出会いについて。
菊地:ブログで「DevHR立ち上げメンバーを募集します」という記事を書きました。その記事を榎本がSNSで見かけて連絡をくれたんです。
榎本:最初は本当にちょっと気になっただけだったんです。面白そうなポジションだから話を聞いてみたいぐらいの気持ちで、まさか入社することになるとは思っていませんでした(笑)
菊地:最初のカジュアル面談で僕はビビッと来たので、その場で食事に誘いました。ただ、スケジュールが2週間後の予定だったんです。そこで気をつけたのが、その2週間の間に気持ちが冷めないようにすること。
榎本:食事が2週間後に決まったとき、菊地さんが「時間空いちゃうんで、他の人にも会って欲しいです!」と、その場で別の面談を差し込んでくれたんです。2週間後って別にそこまで先に予定ではないのに、その時点で「この会社は本気なんだ」と感じましたね。
菊地:僕とCTO、それにCHROで、最初のお食事に行きました。その場でかなりお互いの解像度が高まり、オファーをお出ししたい気持ちは決まっちゃいましたね。
榎本:そこで、事業の面白さ、組織の熱量も含めて、すごくいい会社だなという体験を作ってくれたんです。真面目な話から砕けたプライベートの話など、短時間でかなり幅広く話した記憶があります。その後、選考やエンジニアも含めた食事、オファー面談などを経て入社を決めました。最初の接点からちょうど1ヶ月ぐらいというスピード感でした。
菊地:こうした「狙いを定めたスピード採用」は、ニーリーの採用のやり方の一つ。誰もが求めている体験ではないので、全員に対してやるわけじゃないですけど、この人に本気で来てほしいと判断したら、とにかく熱を冷まさないように一気に進めることもあります。

アウトプットから見極める、エンジニアの思考力とカルチャーフィット
― ニーリーが採用で重視することは何ですか。
菊地:圧倒的にカルチャーマッチです。スキルは重視していないわけじゃなくて、むしろハードルが高い会社だと思っています。例えば、うちのバックエンドはPythonで書きますが、エージェントさんからは「Pythonをやっていた方を紹介すればいいですか?」と言われるんです。でも違う。正直言語は決定的な要素ではないんです。ドメインに入り込んだり、顧客をしっかりと理解して価値提供に向けてものを作っていた人なら大丈夫です。
駐車場のシステムを作るというのはめちゃめちゃ難しい。まず不動産・駐車場という特殊なドメインを理解する必要がありますし、決済も伴うシステムなのでお金周りの正確な処理も実装しないといけない。そしてなにより、現実世界の月極駐車場の業務をシステムに落とし込む設計・モデリングの能力が必要です。こうした課題を解決していくためには深い思考力と「エンジニアが事業に染み出す」カルチャーへのフィットが必要不可欠だと思っています。
はじめに「カルチャーマッチ」とは言ったものの、思考力はスキルですね(笑)。
― その思考力は、どこで判断していますか。
菊地:面接の中ではもちろん様々な角度で見極めをしていきますが、スカウトするかどうかを判断する際には、技術的もしくはビジネス的な観点からアウトプットを日常的に行っている人は優先的に見ています。
普段から色々と考えていること、社内では「思考習慣」という言葉で呼んでいますが、エンジニアとして日常的に思考し、アウトプットを繰り返している方。そういう方はマッチする可能性が高いと感じています。
― LAPRASを選んだ理由は何だったのでしょうか。
菊地:GitHubやQiitaといったアウトプット情報がプロフィールに集約されているからです。職歴や保有スキルが限定的に記載されるだけの媒体だと、スカウトするかどうかの判断がどうしても難しいんです。でもLAPRASなら、GitHubやQiita、Zennなどのアウトプット情報を一覧で確認できます。履歴書や職歴だけでは見えにくい、エンジニアとしての日常的な取り組みや思考パターンまで把握できる点が大きな特徴です。
技術力だけでなく、その人が普段どのように技術と向き合っているのかまで見えてくる。そうした情報がまとまっている点は、他の媒体にはない強みだと思っています。
僕含めカジュアル面談を担当しているエンジニアのメンバーは、事前に候補者がどんな方なのか、どんな技術的発信をしているのかなどをかなり事前にしっかり調べるんですが、その準備の質や速度も高まります。
榎本:実際に運用していると、その効果が実感できます。プロフィール情報の充実度が高いからこそ、スカウト文面を個別に書く時に、その人について深く理解した上でアプローチできるんです。ブログのURLを記載することで、さらに相手の解像度が高まる。返信率も上がっています。
パーソナライズした採用アプローチ
― 現在のLAPRAS運用体制について、詳しく教えてください。
菊地:現在は榎本が運用をリードしてくれています。特に注意深く見ているのは「候補者の今の転職温度感」です。興味は示してくれたけど、決定打に欠けている状態を見極めて、そこからどうアプローチするか。
榎本:LAPRASで得られた充実した情報と、リアルな接触を組み合わせることで、その判断精度が高まっています。複数のポジションや異なる温度感の候補者を一元管理しながら、状況に応じて柔軟に施策を変えられるようになりました。
― スカウトメールの工夫について。
榎本:最近は、スカウトメールの中にもテックブログのURLを記載するようにしています。トップページのURLを送るのではなく、「このプロフィールの方だったら、この記事を読んでくれたら、うちの事業や技術の面白さが分かると思う」という形で、アトラクトになりそうな記事をちゃんと選んで送っています。
例えば、簡単なプロダクト開発では満足しなそうなシニアエンジニアの候補者には、難易度の高い開発の実例を紹介したブログ記事のURLを記載する。こうしたカスタマイズを全候補者に対して行うようにしました。
― 「採用のパーソナライズ」についてお聞かせください。
菊地:以前は、媒体ごとに型化されたアプローチをしていた側面があります。でも今は、候補者一人ひとりに対して、「この人には何を伝えるべきか」「どのタイミングで会食をセッティングするか」「誰が同席すべきか」を細かく検討する。手間はかかりますが、それが成功率を高めると実感しています。
採用広報に力を入れてきたことによってパーソナライズの選択肢が増えていると感じますね。ブログで事業の面白さを様々な側面から発信して、その記事を読んだ人が「この会社で働きたい」と思って、スカウトメールの返信をくれる。良い流れができてきていると思いますね。

フィジカルとデジタルを掛け合わせ、採用の再現性を高める
― 採用活動の中で、最も重視していることは何ですか。
菊地:候補者の方と生の接点を取ることですね。「会食の時間を作る」「経営層と直接対話する機会を作る」オンラインだけで完結するのではなくなるべくリアルな接触を重視しています。クロージングのためなら日本中どこでも飛びます。この前は大阪に行きました(笑)。
候補者の転職温度感は常に変動しています。榎本の例がまさにそうですが、2週間何もなかったら、気持ちが冷めてしまう可能性がある。だから、間が空きすぎないように次のアプローチを設定する。経営メンバーにも積極的に会ってもらい「この組織は本気だ」「事業の面白さ」「組織の熱量」を全部伝える。本当に「鉄は熱いうちに打つ」という感じですね。
ただ、複数社を受けていて足並みを揃えたい候補者の方も多いですし、あまりウェットな体験を求めない方もいると思うので、当然使い分けはしています。
榎本:自分が経験したから分かるんですが、刺さる人にはものすごく刺さる候補者体験です。特に熱量が重要なスタートアップにおいては、いい方針だと思いますね。
― 採用活動における「熱量」について、詳しくお聞かせください。
菊地:転職意欲が上がったタイミングで、候補者の熱量を上げていく。これが大事なんです。自分自身を見つめなおす熱量がしっかり上がったタイミングで、候補者にとってベストな選択肢を後押ししたいんですよ。
ここが重要なポイントなんですが、その選択がニーリーでなくても、他社を選ぶことになっても、今の会社の残留を選ぶことになっても、熱量をもって選んだのなら候補者にとって前向きな選択になると信じています。逆に熱量が下がっただけの現状維持の選択なら、それは少しもったいないと思いますね。
高い熱量で向き合うことで、未来に繋がることもあります。そのときはご縁がなくても、将来どこかで一緒に仕事をすることもあるかもしれません。採用活動の本質は、候補者の人生における熱量の高い選択を後押しすることだと思うんです。
榎本:菊地さんのその姿勢が、組織全体に伝わっているんだと思いますね。だから、スカウトを送った相手も、返信のときから「この会社は本気で向き合ってくれるんだ」と感じるんです。
菊地:採用を通じて、候補者の人生に良い影響を与えたい。そういう想いが、結果的に採用の成功にもつながるんだと思っています。
― 本日はありがとうございました。
AIが「作る役割」を担う今、エンジニアの役割は「技術で事業成長を導く」ことへと変わりつつあります。
採用市場では、従来の開発力に加え、「事業貢献」に直結するスキルの重要性が高まっています!
- 課題解決能力:顧客やビジネスへの深い理解で、技術を価値創出につなげる
- 技術応用力:新しい技術(特に生成AI)でチームの生産性を高める
- マネジメント能力:戦略策定・組織運営・人材育成で事業成長を牽引する
こうしたスキルを持つ人材は、従来の経歴書だけでは見極めが困難です。
LAPRASなら、「AI時代に求められるエンジニア」とそのスキルを、独自のアプローチで可視化できます。
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