AI時代の人材紹介は文脈資産に変える

人材紹介業務の情報を一元化するスマレジュのイメージ文脈を取得業務で整理・蓄積次の判断で参照

スマレジュは面談・通話・求人・候補者情報に散らばる文脈を、業務の中で活用する。
マッチング・推薦文・面談サジェスト・帳票生成の品質を高める、人材紹介向けAIプロダクト群です。

導入
企業

ISSUE

成果を左右する情報ほど、
システムに残りにくい

求人票や職務経歴書の項目だけでは、人材紹介の成果は決まらない。
実際に効くのは、業務の中でやりとりされる「文脈」のほうだ。

ON RECORD

システムに残る情報

  • 年収・条件
  • 勤務地
  • 必須スキル
  • 職歴・資格

求人票・職務経歴書の項目は、きちんと残る。けれど、成果を決めるのはここではない。

書類のイメージ

SLIPS AWAY

残らない文脈

成果を決めるのは 残らない文脈

  1. 01

    候補者の

    本音

    表に出ない志向性・転職の本当の動機。
  2. 02

    企業担当者の

    温度感

    求人票に書かれない採用の本気度・優先順位。
  3. 03

    過去の

    失注理由

    なぜ決まらなかったか、という記録されにくい学び。
  4. 04

    刺さる

    推薦の仕方

    企業ごとに効く推薦の切り口・言い回し。
  5. 05

    CA / RA の

    経験則

    ベテランが持つ判断の勘所。属人化しやすい。
  6. 06

    面談・商談の

    暗黙知

    会話の中でしか得られない手応えやニュアンス。
蓄積されずに散らばる文脈のイメージ

これらは 成果に直結するのに、
どこにも蓄積されない…
スマレジュは、この文脈を業務の中で資産化します。

CONCEPT

スマレジュは、業務で得た文脈を
次の判断に使える状態にする

単体のAIチャットではなく、人材紹介業務の中で生まれる文脈を
「取得・整理・蓄積・参照」し、各プロダクトが業務成果に変える仕組みです。

  1. 01

    取得

    面談・通話・やりとりから、文脈を拾う。

  2. 02

    整理

    業務で使える形に構造化する。

  3. 03

    蓄積

    ローカルLLM&ナレッジDBに知見として貯める。

  4. 04

    参照

    次の判断・推薦・生成で引き出す。

参照した結果が、次の取得へ還る。
回すほど知見が貯まり、
判断の精度が上がる。

文脈活用の循環図

FLOW

文脈が蓄積され、
業務成果に変わる

入力→蒸留・蓄積→安全に参照→判断・生成→成果へ。
各プロダクトが ローカルLLM & ナレッジDB を中心に、文脈の入力と活用を循環させる。

  1. 01

    DBに格納する

    面談音声やドキュメントから、
    文脈を抽出し格納する

  2. 02

    蒸留・蓄積する

    ローカルLLM & ナレッジDB
    に構造化・蒸留・蓄積

  3. 03

    安全に参照する

    ローカルLLM & ナレッジDB
    が安全に参照・処理

文脈の活用・循環が更に成果を上げる
  1. 06

    フィードバックする

    評価・結果を次の
    インプットへ循環

  2. 05

    成果に変える

    業務成果として価値を生む

  3. 04

    判断・生成する

    プロダクトが文脈を
    活用し生成

PRODUCT

各プロダクトの役割

業務フローのどの接点で効くのか。取得から参照まで、5つのプロダクトが役割を分担する。

01 取得

Tonari

面談音声をAIがリアルタイムに構造化・登録。
深掘り質問も提案し面談の質を高めます。


録音・通話の音声を解析し、候補者の志向性や企業担当者の温度感など、求人票には現れない情報を後から使える形で記録。商談中の気づきや本音が、属人的なメモで終わらない。

  • 候補者の本音・志向性
  • 企業担当者の温度感
  • 面談サジェスト

02 整理

情報取り込み

ばらばらの情報を、業務で使えるデータに整える。


求人票・職務経歴書・各種帳票をOCRと構造化で取り込み、フォーマットの異なる情報も横断で検索・参照できる状態に。手作業の転記や名寄せの負担を減らす。

  • 求人・候補者・帳票の取込
  • OCR・構造化
  • 横断検索

03 判断

マッチング

スペック比較を超えて、“なぜ合うか”まで支援する。


候補者と求人の条件照合に加え、蓄積された過去の成約・失注の文脈を参照。なぜマッチするのか/しないのかの根拠まで踏み込み、CA・RAの判断を後押しする。

  • 条件マッチング
  • 文脈を参照した示唆
  • 判断根拠の提示

04 作成

ドキュメント

推薦文・帳票を、ゼロから書かない。


推薦文・求人票・職務経歴書の作成を支援。企業ごとに刺さる切り口や過去の通過事例を反映し、品質を揃えながら作成時間を短縮する。

  • 推薦文生成
  • 求人票・職務経歴書
  • 企業別の最適化

05 参照・処理

ローカルLLM & ナレッジDB

AI処理の代替ではなく、社内知見の参照先。


蓄積された社内知見を、御社環境内で安全に参照・処理します。音声認識・構造化・帳票生成などのフロー処理は「通すが残さない」、知見は御社環境に閉じる。その境界を保ちながら各プロダクトの判断・生成を支えます。

  • 御社環境内で参照
  • 通すが残さない処理
  • セキュアな知見活用
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MacBook Pro 16" 2021 by rtql8d / CC BY 4.0 / modified
SCROLL

IMPLEMENTATION

使うほど、組織の推薦力が高まる

一度の業務効率化で終わらず、成約・失注・評価の結果が
次の知見として蓄積されることで、組織全体の判断品質が上がる。

一度きりの効率化ではなく、
使うほど積み上がる。

成約・失注・評価の結果が、次の判断のための知見として
ローカルLLM & ナレッジDBに蓄積。
組織全体の判断品質が、利用とともに複利で高まっていく。

導入運用蓄積ナレッジを共有しながら業務を進めるチーム

紹介品質向上

文脈を踏まえた、
精度の高い紹介。

成約率向上

刺さる推薦で、
決定率を高める。

工数削減

取込・生成の
手作業を圧縮。

ナレッジ資産化

業務の文脈が、
組織の資産になる。

属人化の解消

ベテランの勘所を、
共有可能に。

新人
オンボーディング支援

新人が、ベテランの
知見を参照。

CASE STUDIES

すでに、現場で
成果が出ています

人材紹介の現場で「スマレジュ」を活用いただいている3社の例です。
どの機能を、どんな体制で導入し、どんな成果が出ているかをご紹介します。

株式会社タイミー ロゴ

- 83%

書類作成時間(30分 → 5分)

株式会社タイミー

有料職業紹介事業従業員 1,566名(2026年8月時点)

導入機能:情報取り込み / ドキュメント

“土台を作ってくれる存在”として活用しています。書類作成の前工程が圧倒的に楽になり、求職者様と向き合う時間が増えました。

七十七ヒューマンデザイン株式会社 ロゴ

蓄積ゼロ

スマレジュ側へのデータ蓄積なし。

七十七ヒューマンデザイン株式会社

人材紹介事業 / 従業員 26名(CA 6名・RA 3名)

導入機能:情報取り込み / ドキュメント

データは、我々が管理するPORTERSにしか蓄積されない。金融グループとして、そこが非常にありがたい点でした。

株式会社キャリアデザインセンター ロゴ

- 60 〜 70%

面談後の求人サーチ作業

株式会社キャリアデザインセンター

登録型派遣事業 / コーディネーター 約17名

導入機能:Tonari / マッチング / 情報取り込み

AIが会話を拾って想定外の求人まで提案してくれて、面談のその場で応募意思を回収できました。

※ 数値は各社の現場担当者による体感値・自己申告を含みます。

SECURITY

候補者にも、取引先にも、説明できる

人材紹介が扱うのは、本人からお預かりした情報です。
処理のために外部のAIを通すことはあっても、そこには残さない設計にしています。

01

残さない

処理のために通す外部AIに、
保持も学習もさせません。

02

国内で処理する

アプリケーションもログも、
東京リージョンで処理・保管。

03

書き足さない

元の情報にないことは、AIが推測で補いません。分からない項目は、空欄のまま出します。

PRICE

業務規模と使い方に合わせて

まずは業務フローのどこから始めるかをヒアリング。スモールスタートから全社導入まで段階的に拡張できます。

※ 個別プロダクトだけでの購入も可能です

Starter

スタータープラン

必要な機能から
小さく始めたいチーム向け。

4万円/月から

  • 情報取り込み(求職者情報〜30件/月 or 求人情報〜50件/月)
  • ドキュメント(5名想定)
相談する

Standard

スタンダードプラン

面談の文脈取得から
書類生成までまとめて使いたいチーム向け。

6万円/月から

  • Tonari1部屋(2万)
  • 情報取り込み(求職者情報〜30件/月 or 求人情報〜50件/月)
  • ドキュメント(5名想定)
相談する

Enterprise

エンタープライズプラン

各プロダクトを組み合わせた
最適なプランをご提案いたします。

別途お見積もり

  • Tonari
  • 情報取り込み
  • マッチング
  • ドキュメント
  • ローカルLLM&ナレッジDB
相談する

FAQ

よくいただくご質問

Qスマレジュは、ひとことで言うと何をしてくれるサービスですか?

面談・通話・求人票・履歴書など、フォーマットのバラバラな情報をAIが読み取り、御社の管理システムの項目に合わせて自動で登録します。そこから職務経歴書・履歴書・推薦状・求人票を生成し、候補者に合う求人の提案までを同じ流れの中で行う、人材紹介向けのAIプロダクト群です。

Q社内のChatGPTやNotion AIと何が違いますか?

汎用の社内AIは「文書を検索して答える」までです。スマレジュは、面談や求人のやりとりから得た情報を人材ビジネスの形に整理し、推薦文・帳票・求人提案という「業務の出力」に直結させます。出力は個人の手元ではなく御社の管理システムに残るので、使うほど会社側に判断材料が積み上がります。

QCAが数名の規模でも使えますか?

はい。面談の取り込みだけ、書類生成だけ、といった単機能からの導入ができます。初期設定はスマレジュ側でおおよそ作り込んだ状態でお渡しし、細かな調整だけをご相談する形が標準です。特別な専門知識は必要ありません。

Q既存のATS・CRMと連携できますか?

主要な人材管理システム(ATS)と連携できます。もっとも深く連携しているのはPORTERSで、画面を離れずに書類の生成から保存までが完結します。求人情報については、採用企業がお使いのATSや求人データベースからの自動取り込みにも対応しています。ご利用中のシステムはご相談ください。

Q管理システムの項目を独自にカスタマイズしていますが、対応できますか?

はい。標準では基本情報と直近の面談メモを読み取りますが、御社が独自に設定された項目に合わせて、読み取り・登録の設定を行えます。項目を細かく管理されている企業ほど、この設定が効きます。

Q帳票は自社のフォーマットにできますか?

汎用性の高い標準フォーマットをご用意しています。派遣会社様特有の様式や、企業ごとに定められた独自様式への対応も、オプションとして承っています。既存の業務フローを変えずに導入いただけます。

Q導入にどのくらい期間がかかりますか?

機能と規模によります。1機能をスモールスタートする場合は数週間、複数機能を全社に展開する場合は2〜3ヶ月が目安です。取り込み機能では、ご相談から利用開始までおおむね1〜1.5ヶ月(設定作業そのものは約1週間)が実績です。

QAIが事実と違う経歴を書いてしまうことはありませんか?

経歴詐称につながるリスクは、設計で排除しています。元の情報にない項目は、AIが推測で補わず空欄で出力します。職務内容を読みやすい表現に整えることはありますが、事実と異なる内容を作ることはありません。項目間で情報が食い違う場合は、より新しい情報を優先します。

Qデータはどこに保管されますか?

音声認識・構造化・帳票生成といった処理では外部のAIを通しますが、そこにデータを「残さない」設定とし、AIの学習にも使いません。アプリケーションとログは東京リージョンで処理・保管しています。御社だけの知見を蓄積するローカルLLM & ナレッジDBは、「御社専用環境に閉じる」設計です。

Q最低利用人数・契約期間はありますか?

サービスによって異なります。面談支援(Tonari)や取り込み・帳票の機能には、最低契約期間を設けていません。AIマッチングのみ、事前の検証期間(1〜2ヶ月のPoC)と最低3ヶ月のご契約を前提としています。最低利用人数の定めはありません。

CONTACT

自社の業務フローに、
どんな文脈が眠っているか
整理しませんか

御社の面談・通話・求人・候補者情報のどこに資産化できる文脈があるか、
業務フローに沿って一緒に整理します。

AIを活用して業務を整理するイメージ