「技術アウトプットへの共感」が、エンジニアとの対話の糸口になる理由。スカウトに誠実さを込める4つの視点

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「スカウトメール」は、今日ではすでに一般的な採用アプローチとして定着しています。しかし、本来「面識のない相手に突然メッセージを送って返信をもらう」というのは、非常にハードルが高いコミュニケーションです。

そうした場合に、相手から信頼を得るためのフックとして役立つのが「技術アウトプットへの共感」を示すことです。単に返信を得るための小手先のテクニックとして使うのではなく、相手の専門性とアウトプットに費やした時間・労力に敬意を払うことが丁寧な対話を始めるための第一歩になります。

本記事では、技術アウトプットへの共感がなぜ候補者との信頼関係構築につながるのか、そしてどのように対話のきっかけを見つけるのがよいか、その視点について解説します。

1 なぜ「技術アウトプットへの共感」がエンジニアの心を動かすのか
2 エンジニアの心をつかむ、アウトプットの着眼点
3 アウトプットの確認を効率化するLAPRASの3つの機能
4 共感をスカウトに込めて、良質な出会いを引き寄せよう

なぜ「技術アウトプットへの共感」がエンジニアの心を動かすのか

そもそも、なぜ技術アウトプットへの共感が、候補者との距離を縮めるきっかけになるのでしょうか。それは、スカウトを受け取る側にとって、「自分の活動が正しく理解されている」という安心感につながるからです。

アウトプットへのこだわりが正しく評価される喜びがある

技術記事やイベント登壇資料の作成には、多くの時間と労力が費やされています。そのため、単に「面白かった」という感想以上に、「なぜその技術を選んだのか」「どこに苦労したのか」といったプロセスの細部に触れられることは、自身の専門性や努力が正しく理解されたという実感につながり、書き手にとって大きな喜びとなります。

「自分宛の特別な連絡」と認識される

アウトプットを深く読み取った感想が添えられていると、そのスカウトは候補者にとって「不特定多数に向けた一斉送信」ではなく「自分個人を尊重した連絡」だと実感できます。「ここまで丁寧に見てくれた相手であれば、一度話をしてみてもいいかもしれない」という心理も働きやすくなります。

企業の「技術や個人の活動への向き合い方」を伝える

個人のアウトプットに敬意を払い、具体的な関心を持つ姿勢を見せることは、その企業が「エンジニアの研鑽や発信を大切にする文化」を持っているというメッセージになります。これによりスカウトは、単なる「面談の案内」以上の意味を持つ、「企業と候補者の、信頼関係醸成の第一歩」としての意味を果たすようになります。

エンジニアの心をつかむ、アウトプットの着眼点

では、具体的に技術アウトプットの「どこ」に着目し、それをどのようにメッセージに落とし込めば、相手への敬意や関心が伝わるのでしょうか。スカウト文面に深みを持たせ、対話のきっかけを作るための4つの注目ポイントをご紹介します。

（1）技術選定の背景や、意思決定の根拠

注目ポイント：技術アウトプット中の「なぜその技術を選んだのか」「どのような代替案と比較・検討したか」という記述。
読み取れること：トレンドに流されず、課題解決を見据えつつプロダクトの制約やトレードオフを論理的に判断できる思考の深さ。
スカウト文面の例： 「〇〇の記事を拝見しました。特に△△のパートで、あえて最新の技術ではなく、実績のある技術を選ばれた理由が明確で、非常に共感しました」
候補者に伝わる姿勢：「この企業は、流行り廃りではなく『技術による本質的な課題解決』を大切にしている」という価値観。

（2）課題解決に向けた試行錯誤のプロセス

注目ポイント：技術アウトプット中の「どのような課題に直面し、どう仮説検証して解決したか」というエピソード。
読み取れること：取り組みの過程で課題に向き合ったとしても、解決まで導く自走力や粘り強さ。
スカウト文面の例：「〇〇の実装で直面されたエラーの特定から解決までの道筋を拝見し、その粘り強い仮説検証のプロセスに、弊社の現場で活躍しているエンジニアと通じる資質を感じました」
候補者に伝わる姿勢：「結果だけでなく、実務における『課題への向き合い方』を正当に評価してくれる組織である」という信頼感。

（3）継続的な学習習慣と技術への好奇心

注目ポイント：直近のイベント参加ログやGitHubの活動状況（草）、技術ブログの更新頻度など。
読み取れること：自律的に知識をアップデートし続ける習慣や、特定の領域に対する純粋な探究心。
スカウト文面の例：「最近は〇〇関連の勉強会に精力的に参加されていますね。日常的に知識をアップデートされている姿勢を拝見し、ぜひ一度お話ししてみたいと思いました」
候補者に伝わる姿勢： 「エンジニアの継続的なインプットや研鑽を推奨・歓迎する、学習意欲の高い文化がある」というポジティブな印象。

（4）「興味関心の方向性」と自社の関連性

注目ポイント：SNSやブログで本人が言及している「これからやりたいこと」や「大切にしたい価値観」。
読み取れること：候補者自身の興味関心の方向性と、自社の事業課題やポジションがマッチしているかどうかの相性。
スカウト文面の例：「SNSで発信されていた『〇〇の領域で社会貢献したい』という想いは、現在弊社が取り組んでいる〇〇事業のミッションと強い重なる部分が大きいと感じたため、ご連絡しました」
候補者に伝わる姿勢：「自分を単なる労働力としてではなく、一人の人間として、キャリアの志向性を尊重しようとしている」という誠実さ。

アウトプットの確認を効率化するLAPRASの3つの機能

お伝えしてきたように、候補者のアウトプットを深く読み解くことは、候補者への敬意を伝え、信頼を獲得するうえで重要です。しかし、候補者一人ひとりに複数のプラットフォームを巡回して様々なアウトプットを見て情報を集めるには多くの時間がかかります。

LAPRASには、こうした情報収集の効率化に役立つ機能が備わっています。

多角的な候補者情報が集約された「LAPRASプロフィール」

LAPRASの特徴のひとつが、登録しているユーザーのプロフィール情報です。GitHub、Qiita、Zenn、Speaker Deck、SNSなど、各種プラットフォームに散らばっているアウトプット情報が自動的に集約・統合されています。

複数のサイトを個別に訪問して検索する手間を省き、技術記事から趣味の活動まで、横断的にアウトプットを把握できます。

LAPRAS Social Search

「LAPRAS Social Search」は、connpassなどのイベント参加者の中からLAPRASユーザーを逆引き検索できる機能です。また、自社のXアカウントが投稿したポストなどに「いいね」や「リポスト」をしたユーザーをまとめて抽出することもできます。

自社、またはそれに関連する特定の技術テーマに関心を持っている層や、イベント登壇経験があり、コミュニティ活動に積極的な層などの中から候補者を絞り込むことができます。

詳しくはこちら

エンジニア採用の母集団形成に役立つLAPRAS Social Searchとは？シニア層や希少職種の採用に！

AIスキルハイライト

「AIスキルハイライト」は、 LAPRASに集約された候補者の膨大なアウトプット情報や職務経歴をAIが解析し、「マネジメント経験」「リード経験」といった、特定のソフトスキルや実績を自動で判別し表示する機能です。

アウトプットの内容を細かく読み解く前の一次スクリーニングとして活用でき、注目すべきスキルを持つ候補者を素早く発見する助けになります。