2021年10月よりLAPRAS SCOUTを導入したREVISIO株式会社(以下REVISIO)。これまでに行っていた人事主導の採用活動から、エンジニアと協働して進めるスクラム採用へと採用方針を変更しました。新たな採用手法を導入するのに、同社はLAPRAS SCOUTをどのように活用したのか。人事の太田さん、執行役員の森下さん、エンジニアリングマネージャーの片岡さんからお話を伺いました。
《プロフィール》
HRマネージャー
太田 裕さん（写真中央）：
ゲーム会社やスタートアップの人事採用を経て、2018年のREVISIOに参画。HRマネージャーを務める。
執行役員 （データ・テクノロジー担当）
森下 光之助さん（写真左）：
大学院でデータ分析について学び、博士課程の頃からREVISIOでデータサイエンティストとして活躍。別企業へ就職し、機械学習エンジニアとしてキャリアを積みながら、副業で並行してREVISIOでの業務を続ける。2018年11月からREVISIOに本格的にジョインし、データサクセスチームのマネジメントを行う。2021年2月より執行役員に就任し、組織を牽引している。
著書『機械学習を解釈する技術』
エンジニアリングマネージャー
片岡 基さん（写真右）：
企業向け基幹システムの受託開発やスポーツ関連団体向け基幹システムの受託開発、自社サービスの企画・開発に従事し、要件定義、アーキテクチャ設計、サーバサイド開発、インフラ構築、テスト、運用までエンジニアとして幅広い業務経験を積む。フルサイクル・フルスタックでのスキル・キャリアを評価され、2020年12月よりREVISIOにジョイン。エンジニアリングマネージャーとして、開発組織を牽引しながら、エンジニアの採用をリードしている。
REVISIO株式会社：
人体認識技術によってテレビ番組/CMを、2022年春ごろからは動画メディアも含めた視聴態勢データを取得し、BtoB向け視聴分析サービスを提供しているREVISIO。家庭のテレビに独自に開発した人体認識技術を搭載した調査機器を設置し、調査参加者の視聴態勢を毎秒で自動的に取得。「誰がテレビの前にいて、ちゃんと見ているか」というREVISIO独自の「視聴質データ」が、多くの企業から注目を集めている。
目次
スクラム採用の導入を一から手助けしてくれた
― LAPRAS SCOUTの導入の経緯を教えていただけますか？
太田：LAPRAS SCOUTを導入したのは2021年10月です。それ以前はエージェントによる紹介や待ち受け型の求人媒体をメインに使っていました。今思えば、当時の採用活動はエージェントや採用媒体に依存度の高い運用だったのかな、とは思います。ただ満足のいくエンジニア採用が行えていたかというとそんなこともなく、エンジニア採用に関する新しいチャンネルの開拓は、弊社の課題として持っていました。
特に開発現場が求めているエンジニアを人事完結の採用で探すのは難しいと考え、社内の会議で「現場エンジニアと協働したスクラム採用を推進していこう」という採用方針が決まったのです。これを機にLAPRAS SCOUTの導入に向けて、LAPRASのセールス担当の方からお話を聞かせてもらうことにしました。
それまでの採用活動は基本的に人事中心の採用活動でしたので、LAPRAS SCOUTのことは以前から知ってはいましたが「人事だけで本当に使いこなせるのか？」という不安もあり、導入は見送っていました。しかし、LAPRASのセールス担当の方からも「スクラム採用の立ち上げから弊社でサポートします」という心強い言葉をいただき、導入させていただくことになりました。
片岡：私も前職で採用活動に従事していたのですが、その当時からLAPRAS SCOUTを利用した採用を行ってみたいと考えていました。残念ながら前職では導入には至りませんでしたが、とてもエンジニア目線で作られているプロダクトと感じていたので「REVISIOでスクラム採用を始める」となった時には最適なサービスだと思いました。
これまでの採用媒体とは一線を画すサービス
― LAPRAS SCOUTのどういった部分に魅力を感じていただけたのですか
太田：2万人を超えるLAPRAS SCOUTの登録ユーザー数は大きな魅力でした。導入の際にLAPRASのセールス担当の方に「3ヶ月くらいで採用に結びつくと思います」と言われたのですが、正直私たちとしては3ヶ月での採用成功は難しいだろうと思っていました。しかし、実際に運用してみると、約3ヶ月後の1月に内定を出すことができました。わずか3ヶ月で成果が出たことには驚きましたね。
社内の体制作りに関しても、LAPRASのセールス担当・CSM（カスタマ―サクセスマネージャー）に多くの面で手助けしていただきました。スクラム採用に関して社内だけの知見で運用していては、ここまでのスピード感は実現できなかったのではないかと思います。LAPRASのCSMの方には「過去の事例ではこういったものがあります」「こちらの運用を参考にしてみましょう」「技術スコアのこの数値に変えてみましょう」と手厚くサポートしていただきました。特に15分間の定期ミーティングはとても素晴らしいですね。短く集中したミーティングを随時行っていただけるので、採用の課題・改善を常にアップデートしていくことができました。
多くの企業のスクラム採用に携わってきたLAPRAS社の持つ知見・ノウハウは、スクラム採用の基盤から築いていく私たちにとってとても心強いものでした。LAPRAS SCOUTという媒体としてのサービスだけでなく、スクラム採用を包括的にサポートしてくれる「コンサルタント」に近い価値を感じています。
森下：カンバン形式で管理できるタレントプールもとても使いやすいですよね。採用進捗を可視化することができ、候補者に対して行わなければならないアクション・フェーズを即座に読み取ることが可能になりました。人事・開発チーム・経営陣と、複数の人間が関わる採用活動の管理がスムーズに行えています。スクラム採用前提で作られていて、今までに使ってきた採用媒体とは一線を画すサービスだと感じていますね。
開発現場のトップが採用活動にコミットし、マッチした人材にアプローチする
― 現在のLAPRAS SCOUTの運用方法を教えていただけますか？
太田：まずは人事がレコメンド機能を使って候補者リサーチを行っています。REVISIOにマッチしそうな人材がいたらタレントプールに追加し、そのタイミングでデータエンジニア・バックエンドエンジニアの場合は片岡、データサイエンティストの場合は森下にスカウトメールの下書きを作成してもらっています。内容を人事で確認し、興味通知・スカウトメールをお送りする流れです。
森下：リサーチを人事に任せることで、私たちエンジニアチームは候補者のプロフィールの確認に注力できる体制にしています。おかげでしっかりとパーソナライズしたスカウトメールの作成にリソースを割くことができています。こういった業務を切り分けながら、スクラム採用に取り組めるのもLAPRAS SCOUTの強みだと感じています。
興味通知・スカウトメールに対して反応のあった候補者とカジュアル面談を行っています。今回採用できたバックエンドエンジニアに関しては片岡が担当し、選考へ進んでいただけることになりましたので、一次面接・片岡、二次面接・森下、そして社長との最終面接という流れで進めさせていただきました。
― 今回入社されるエンジニアはどのような方ですか？
片岡：エンジニアリング黎明期より活躍を続けてきた豊富なキャリアを持つバックエンドエンジニアです。直近で担当していた業務で使用していたフレームワークがDjangoということで、弊社の開発環境にマッチしていると感じ、アプローチさせていただきました。「これからも新しい技術を積極的に学んでいきたい」というエンジニアとして高い意欲をお持ちの方でした。
― 実際にLAPRAS SCOUTを使ってみた感想を教えていただけますか？
片岡：LAPRAS SCOUTを使ってみて感じるのは、候補者を多角的に知るのに最適なサービスであるということです。GitHub、Qiita、connpassといったサービスと紐づけられていて様々なアウトプットをスムーズに確認することができるのが魅力ですね。こういった情報を自力で集めようとすると膨大な時間がかかりますが、LAPRAS SCOUTを利用することで工数の削減にも繋がっています。
森下：たしかにLAPRASのプロフィールに紐づけられるアウトプットの豊富さはとても魅力的ですよね。候補者を見る上で「自分はこういうことができます」という発信より、「自分はこういうことをやってきました」という情報を注視するようにしています。私はGitHubだけでなく、TwitterなどのSNSもよく見るようにしています。既に持っているスキルだけでなく、日常的なエンジニアリングスキルに対する姿勢などが読み取れることもあるんですよね。多角的に候補者を見ることができる点は、LAPRAS SCOUTならではの強みだと思います。
― 今後のREVISIO社について教えていただけますか？
太田：LAPRAS SCOUTを活用することで、開発チームとスクラム採用のフォーメーションを作ることができたことは私たちにとって素晴らしい成果でした。今後もLAPRAS SCOUTを活用して、REVISIOではスクラム採用を続けていきたいと思っています。
― 本日はありがとうございました！
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