導入事例

– INTERVIEW

採用予定数の半分をテックオファー経由で獲得

業界:自動発注・在庫最適化ソリューション、物流診断・改善・棚割コンサルティング

従業員数:74名

採用課題

エンジニア及びエンジニアの素養を持った理系学生の採用を拡大

導入の決め手/狙い

工数少なく、会社として課題である採用の前工程作業を効果的に行える

効果

採用予定数の半分をテックオファー経由で獲得

株式会社シノプス

「世界中の無駄を10%削減する」というビジョンのもと、在庫の問題をITで解決する会社。提供しているサービスは過去のPOSデータや入荷データといった様々なデータをAI解析し、需要予測をしてその他サービスに繋げている。需要起点で小売・卸・メーカーの流通三層間の情報を一気通貫に繋げるデマンドチェーンマネジメントを構築し、サプライチェーン全体の無駄を削減する構想を持つ。 「SDGs」や「フードロス」といった観点からも注目を集めている賞味期限の短い食品の需要予測ができ、バーコードがついていれば、ほぼすべての食品の需要予測・自動発注ができるというのが特徴。導入効果としては、発注時間が削減できるというのは当然ながら、欠品とロスを同時に削減できるという需要予測の精度の高さも特徴のひとつ。 2020年からクラウドサービスに注力しており、1機能1カテゴリーから使えるような手軽さが特徴で、なかでも、「リアルタイム在庫」と「惣菜」に特化。「1時間毎の在庫を見える化する」小売業向けのDXを行っている。コロナによる「巣ごもり消費」の増加で、スーパーのなかで「惣菜」は非常に利益率の高い商品であるため、各スーパーは力を入れている一方、ロスが出やすいということもありシノプスの需要予測・自動発注のニーズが高まっている。 フードロス削減の需要は高く、東京都などとも共同プロジェクトを進めている。


取締役 管理部長
島井 幸太郎

取材日:2021/02/12

全社員エンジニアの素養を持つ人材にしたい

ーTECH OFFER導入の背景にあった採用の課題について教えてください。

弊社はIT企業ですので、システム開発のエンジニアの採用、また、全部署でデータ分析を行います。そのため、できれば全員に開発の素養があることを望んでおります。特にプログラミングスキルが高い方は開発業務を行っていただき、他部署に関しては、コミュニケーション能力といった部署毎に必要な能力がありながらもベースとしては「エンジニアになれる素養を持った方」を採用したいと考えています。
弊社は社員数70人程度の企業で知名度や社内の人脈での理系大学院生を多く採用するというは難しく、年1~2名採用できたら良いほうでした。

ー社員70名ですと、採用活動への社内リソースも限られていますか 。

はい。取締役1名と広報兼任のメンバーで対応しており、社内のリソースは限られています。多くの理系大学院生を採用したいけれど、工数は増やすことができないという状況でした。限られたリソースのなかで、様々な採用ツールを試してきましたが、運用の工数や手間がネックとなっていました。

学生に会うことさえできれば、興味を持ってもらう自信はある

弊社は学生と直接会えれば強みを発揮できるのですが、会うまでの工程を上手く作ることができずにいました。
そこでTECH OFFERを活用し、狙った学生にオファーをすることで、採用活動の課題を解消できるのではないかと思いました。

ー学生と直接会えれば強みを発揮できるという点について詳しく教えていただけますか?

弊社の事業がフードロスを掲げており、SDGsに直接かかわる事業であるため、近年の学生の志向性がマッチしていて、実際に学生の方にお会いして弊社の事業についてお話をさせていただくと興味をもってもらえることが多いと考えております。

内定者の半数をテックオファーで採用

ーTECH OFFERを実際に利用してみての効果はいかがでしょうか。

2022年卒では、現時点で14名の内定出しに対して、テックオファーから内定者が7名出来ており手応えを感じております。TECH OFFERは研究室との繋がりが強く、キーワードでの絞り込みの精度の高さに非常に驚いています。2022年卒の内定者のなかで農業・工業系で有名な同じ大学の学生が3名います。その学生たちは「フードロス」と「IT」というキーワードでマッチした研究室の学生で、こういった学生を自分たちでは見つけられません。これはこの大学に限ったことではなく、他大学も含め「今までのやり方では出会うことができなかった人材」に出会えるということに驚いています。
以前からフードロスというキーワードは学生に対して刺さっていたものの、そのキーワードのイメージが先にあると実際の業務として行うITシステムを設計・販売するためのプログラミング素養のある人材というターゲット学生像と乖離があり、なかなかマッチする人材の応募を受けることが出来ませんでした。TECH OFFERでは先に素養の面でマッチする人材を細かく設定できて、そのうえでフードロスに関心の高い学生に対してアプローチするというステップが弊社には非常にマッチしました。
TECH OFFERは、利用開始時に技術キーワードや研究室の情報をもとに、細かくターゲット設定することができるので、狙った人材に効率よくアプローチできる点が良いですね。

ー今後のTECH OFFERサービスやサポート面での期待や要望等はございますか。

システムのサービス改善等も非常に早く、今後の発展も楽しみです。またサポートとして、今年の採用が終了した際、次年度に向けたキーワードやオファー文面等のターゲティングに関するブラッシュアップをしていただき、毎年採用活動がよりアップデートできるよう今後ともお力添えのほど何卒よろしくお願いいたします。

今後もお役に立てるように努めてまいります。本日はお忙しいところありがとうございました。

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