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Findyは、GitHubなどの技術情報をもとにエンジニアのスキルを可視化し、相互マッチを経てスカウトを送るエンジニア特化型の採用サービスです。「いいね」で興味を確認してからスカウトを書くため、無駄打ちの工数を抑えられる点が他のスカウト媒体との違いになります。

この記事では、料金体系や主な機能に加え、「いいね」の運用方法や求人票の書き方、返信率を高めるスカウトの作り方まで、企業の採用担当者向けに実践的なポイントをまとめています。

Findyとは？

Findyは、ファインディ株式会社が運営するハイスキルエンジニアに特化した転職サービスです。GitHubなどの技術情報をもとにエンジニアのスキルを可視化し、企業と候補者をマッチングする仕組みを持っています。

「いいね」と「いいかも」による相互マッチング

Findyの最大の特徴が、スカウトを送る前に相互の興味を確認する仕組みです。

企業が候補者へ「いいね」を送る
↓
候補者が「いいかも」を返す
↓
マッチが成立する
↓
企業が個別のスカウトメッセージを送る

一般的なダイレクトリクルーティングでは、候補者を検索してレジュメを精査し、個別のスカウト文を作成して送信しても返信がないという「無駄打ち」が大量に発生します。

Findyでは「いいね」を一次接触として使い、候補者から反応があった段階で初めて詳細を確認し、スカウト文を作り込むという運用ができます。

導入企業からも「反応をもらってからスカウト文章をしっかり考えればよいので運用負荷が少ない」という評価が出ています。

スキル偏差値による技術力の可視化

Findyでは、GitHub上の活動などをもとにエンジニアのスキルを言語別に可視化する「スキル偏差値」を提供しています。現在のバージョンでは、Ruby・Python・Go・PHP・JavaScript・TypeScriptなどの言語に対応しています。

非エンジニアの採用担当者でも候補者の技術力を判断する補助指標として使えるため、人事主導で候補者を抽出しやすくなります。

掲載して待つ媒体ではない

Findyは求人を掲載すれば応募が集まる媒体ではありません。「いいね」の送信量が母集団形成の起点になるため、企業側からの継続的なアプローチが前提です。

さらにマッチが成立した後の対応スピードが成果を左右します。候補者が「いいかも」を返した瞬間が最も関心の高いタイミングであるため、そこからスカウトを送るまでの時間が短いほど有利になります。

他の採用媒体との違い

観点	一般的なスカウト媒体	Findy
アプローチ	検索してスカウトを送る	「いいね」で相互マッチしてからスカウト
候補者の判断材料	職務経歴書	職務経歴＋GitHub等の技術情報
工数のかけどころ	全候補者へのスカウト作成	マッチした候補者への個別対応
対象	幅広い職種	ITエンジニアに特化

よくある質問

Q：Findyはエンジニア以外の採用にも使えますか？
A：ハイスキルエンジニアに特化したサービスです。デザイナーやプロダクトマネージャーなど周辺職種の求人も一部存在しますが、母集団の中心はエンジニアです。エンジニア以外の職種を主に採用したい場合は、他の媒体のほうが適しています。

Q：スキル偏差値だけで候補者を判断してよいですか？
A：判断基準の一つとして扱うことを勧めます。GitHubでの活動が少ない優秀なエンジニアも存在するため、スキル偏差値だけで候補者を絞り込むと取りこぼしが生じます。職務経歴・開発経験・技術発信・マネジメント経験などと合わせて総合的に判断してください。

Findyの特徴と登録者層

Findyを活用するには、どのようなエンジニアが登録しているのか、そしてこの媒体が何を判断材料として設計されているのかを理解しておく必要があります。

登録者層のイメージ

項目	内容
職種	ITエンジニアが中心
スキル層	GitHubなどで技術情報を発信しているハイスキル層
年収帯	600万円以上が中心。1,000万円超の層も一定数在籍
志向	技術的な挑戦や開発環境を重視する傾向
転職状況	転職意欲を設定しており、潜在層も含まれる

技術に対する関心が高い層が集まっているため、求人票や スカウトで技術情報を開示できない企業は不利になります。

Findyの5つの特徴

技術情報でスキルを可視化している

GitHubの活動などをもとにスキル偏差値を算出し、言語別に技術力を可視化しています。職務経歴書だけでは判断しにくいエンジニアの実力を、定量的な補助指標として確認できます。

相互マッチ後にスカウトを送る設計

「いいね」を送り、候補者から「いいかも」が返ってマッチしてから個別のスカウトを送ります。この仕組みにより、返信の見込みが薄い候補者へ長文のスカウトを書く工数を削減できます。

転職意欲が可視化されている

候補者は自身の転職意欲を設定しています。企業側はこの情報をもとに、技術レベルだけでなく「今動きそうか」という軸で優先順位をつけられます。

公式でも候補者に対して、プロフィールの充実、転職意欲の更新、こまめなログインが企業からのアプローチを受けやすくすると案内されています。逆に企業側から見れば、これらの行動が活発な候補者ほど反応を得やすいことになります。

生成AIの活用状況が求人情報に組み込まれている

Findyでは2025年から、企業の生成AI活用状況を求人情報として扱っています。導入しているツールやAIの活用目的を求人へ反映でき、機能追加から2か月ほどで生成AI活用情報を登録した求人が2,900件を超えました。

エンジニアの多くが業務で生成AIを活用している現在、企業がどのようにAIを開発へ取り入れているかは候補者の判断材料になっています。

Findy側のサポートがある

カスタマーサクセス担当による運用サポートに加え、Findyのユーザーサクセス担当が面談した候補者のなかから、企業に合いそうな人を紹介する仕組みもあります。この紹介経由の候補者は転職への温度感が高い状態にあります。

「今動きそうか」を優先順位に組み込む

技術レベルだけで候補者を並べると、優秀だが動かない層にリソースを使うことになります。

候補者のタイプ	優先度
技術レベルが高く、転職意欲も高い	最優先
技術レベルは十分で、直近でログインしている	高い
技術レベルは高いが、長期間動いていない	低い

「採用したい度」と「今動きそうか」の2軸で優先順位をつけることで、運用効率が上がります。

技術情報を開示できるかが前提になる

Findyのユーザーは技術志向が強いため、次の情報を開示できない企業は反応を得にくくなります。

• 使用している言語・フレームワーク
• インフラ・データベース
• 開発フローと使用ツール
• 技術的にどのような課題があるか
• 生成AIをどう活用しているか

「モダンな技術環境です」という抽象的な表現では、エンジニアは判断できません。

よくある質問

Q：GitHubを使っていないエンジニアは登録していませんか？
A：登録しています。スキル偏差値はGitHubの活動をもとに算出されますが、それ以外の経歴やプロフィールで候補者を判断することも可能です。OSS活動をしていない優秀なエンジニアも多く存在するため、スキル偏差値が表示されていない候補者を一律で除外しないほうが機会損失を防げます。

Q：Findyの候補者は年収が高い層が中心ですか？
A：ハイスキル層が中心であるため、年収600万円以上の候補者が多く在籍しています。1,000万円を超える層も一定数存在しますが、この層には年収以外の訴求が必要になります。技術的な裁量やアーキテクチャへの関与といった、仕事内容そのものの魅力を提示できるかが分かれ目になります。

Findyの主な機能

Findyには、エンジニア採用に特化した独自の機能が備わっています。それぞれの役割を理解しておくことが、運用設計の前提になります。

求人票

採用したいポジションを掲載します。技術スタックや開発環境を具体的に記載できる構成になっており、候補者はここで技術的なフィットを判断します。

2025年からは企業の生成AI活用状況も求人情報として登録できるようになりました。導入ツールや活用目的を記載することで、候補者が開発環境をより具体的にイメージできます。

候補者検索

条件を設定して候補者を検索します。検索軸として使えるのは次のような項目です。

• 使用言語
• スキル偏差値
• 経験年数
• 転職意欲
• 希望年収
• 勤務地・働き方

スキル偏差値

GitHubなどの技術情報をもとに、言語別にスキルを可視化した指標です。Ruby・Python・Go・PHP・JavaScript・TypeScriptなどに対応しています。

非エンジニアの採用担当者でも技術力の目安を把握できるため、人事が主導して候補者を抽出しやすくなります。ただしOSS活動をしていないエンジニアも多いため、判断基準の一つとして扱う必要があります。

「いいね」

候補者へ興味を示す機能です。メッセージを作成する必要がないため、低い工数で多くの候補者に接点を作れます。

Findyの母集団形成は、この「いいね」の送信量が起点になります。

「いいかも」とマッチ

候補者が企業からの「いいね」に対して興味を示すと「いいかも」が返り、マッチが成立します。

マッチした時点で、候補者は自社に一定の関心を持っている状態です。ここから企業が個別のスカウトメッセージを送ります。

スカウト

マッチが成立した候補者へ送るメッセージです。相互の興味が確認できている状態からのアプローチであるため、完全に新規の候補者へ送る場合より返信を得やすくなります。

プレミアムスカウト

マッチの成立を待たず、候補者へ直接メッセージを送れる機能です。

企業数の増加によって候補者側で「いいね」が飽和する傾向があるとされ、本命の候補者に対してはプレミアムスカウトの重要度が上がっています。

使い分けの考え方

ランク	候補者の状態	アプローチ
A	絶対に会いたい	プレミアムスカウト
B	可能性が高い	いいね → いいかも → 個別スカウト
C	少し気になる	いいね

プレミアムスカウトでは、CTOやエンジニアリングマネージャーとの面談確約といった条件を提示することも有効とされています。

Findy側からのユーザー紹介

Findyのユーザーサクセス担当が面談した候補者のなかから、企業に合いそうな人を紹介する仕組みがあります。

紹介される候補者はキャリア面談を終えた直後で、転職への温度感が高い状態にあります。紹介が届いたら速やかに面談の打診を返すことが推奨されています。

導入企業のなかには、Findyのカスタマーサクセスから厳選して紹介を受け、導入3か月で3名の採用・内定承諾につなげた事例もあります。

分析機能

「いいね」の送信数、閲覧数、マッチ数、スカウトの返信率といった数値を確認できます。どの段階に課題があるかを特定するために使います。

よくある質問

Q：プレミアムスカウトは通常のスカウトと何が違いますか？
A：通常のスカウトはマッチ成立後にしか送れませんが、プレミアムスカウトはマッチを待たずに直接送れます。本命の候補者に対して確実にメッセージを届けられる点が違いです。ただし送信数には制限があるため、優先度の高い候補者に絞って使う運用が基本になります。

Q：Findyからのユーザー紹介はどう活用すべきですか？
A：届いたら最優先で対応してください。紹介される候補者はキャリア面談を終えた直後で転職意欲が高い状態にあります。検討に時間をかけている間に他社の選考が進む可能性があるため、面談確約を含めた迅速な返答が有効です。

Findyのメリット・デメリット

相互マッチの仕組みによって工数を抑えられる一方、エンジニア採用に特化しているがゆえの制約もあります。

メリット

スカウトの無駄打ちが減る

「いいね」で相互の興味を確認してからスカウトを送るため、返信の見込みが薄い候補者へ長文を書く工数が発生しません。マッチした候補者にリソースを集中できます。

人事でも技術力の目安を把握できる

スキル偏差値によって、非エンジニアの採用担当者でも候補者の技術レベルを判断する手がかりを得られます。候補者の抽出を人事主導で進めやすくなり、現場の負担を抑えられます。

ハイスキルエンジニアの母集団が濃い

エンジニアに特化した媒体であるため、総合型の媒体と比べて対象人材の密度が高くなります。技術的な発信をしている層が多く、経験を確認しやすい点も特徴です。

Findy側の紹介とサポートを受けられる

カスタマーサクセスによる運用サポートに加え、面談を終えた温度感の高い候補者の紹介を受けられます。自社の検索だけでは出会えない候補者との接点が生まれます。

AI活用状況を訴求材料にできる

生成AI活用情報を求人へ登録できるため、開発環境の先進性を候補者に伝えられます。エンジニアの多くが業務で生成AIを使っている現在、差別化の要素になります。

本命候補には直接アプローチできる

プレミアムスカウトを使えば、マッチの成立を待たずに候補者へメッセージを届けられます。優先度の高い候補者を確実に押さえたい場合に有効です。

デメリット

エンジニア以外の採用には使えない

ITエンジニアに特化した媒体です。営業・企画・コーポレートといった職種の採用には母集団が合いません。

技術情報を開示できないと成果が出にくい

候補者は使用技術・開発環境・技術的な課題を見て判断します。これらを求人票に書けない企業では、閲覧されてもマッチにつながりません。

マッチ後のスピードが求められる

候補者が「いいかも」を返した瞬間が最も関心の高いタイミングです。対応が数日遅れると、その間に他社の選考が進みます。日次で確認して即日対応できる体制が前提になります。

「いいね」が候補者側で飽和している

企業数の増加により、候補者が受け取る「いいね」の数も増えています。「いいね」を送るだけでマッチが成立する状況ではなくなっており、求人票の質やプレミアムスカウトの活用が必要になります。

高年収層ほど返信率が下がる

採用支援会社の分析では、現年収600万〜900万円帯と比べ、1,000万円を超える層では返信率が明確に低下する傾向が報告されています。年収以外の訴求を用意できないと、シニア層には響きません。

スキル偏差値だけでは判断できない

GitHubで活動していない優秀なエンジニアも存在します。スキル偏差値を絶対的な基準にすると、対象候補者を大きく取りこぼします。

現場の協力が前提になる

求人票の技術情報の作成、スカウト理由の言語化、カジュアル面談の実施において、CTOやエンジニアリングマネージャーの関与が必要になります。人事だけで完結できる媒体ではありません。

メリット・デメリットの整理

観点	メリット	デメリット
工数	相互マッチで無駄打ちが減る	マッチ後の即応が求められる
判断	スキル偏差値で技術力の目安がわかる	偏差値だけでは判断できない
母集団	ハイスキルエンジニアの密度が高い	エンジニア以外は対象外
訴求	AI活用や技術環境を訴求できる	技術情報を出せないと不利
体制	Findy側のサポートを受けられる	現場の巻き込みが必須

よくある質問

Q：人事だけでFindyを運用できますか？
A：候補者の抽出と「いいね」の送信までは人事だけでも運用できます。ただし求人票の技術情報の作成、スカウト理由の言語化、カジュアル面談については現場の関与が必要です。特にハイスキル層ほど、技術責任者が関わることで反応が変わります。

Q：「いいね」を送ってもマッチしない場合はどうすればよいですか？
A：求人票の内容を見直してください。候補者は「いいね」を受け取った後に求人を確認して「いいかも」を返すかを判断します。技術スタックが書かれていない、任せたい役割が曖昧といった求人票では、マッチにつながりません。あわせてターゲット設定が市場と合っているかも確認してください。

Findyの料金体系

Findyの料金は月額費用と成果報酬を組み合わせた構造です。プランはターゲットとする人材の階層によって分かれています。

料金の基本構造

費目	内容
月額費用	プランに応じた固定費
成果報酬	採用決定時に発生（入社月に請求）

月額費用が発生する一方、成果報酬は入社が確定した月にのみ請求されるため、採用に至らない期間に高額な費用が発生することはありません。

2つのプラン

プラン	対象	想定年収	月額費用の目安
ベーシック	メンバー〜シニアクラス	400万〜700万円	4.5万〜6万円程度
プレミアム	ハイクラス	600万〜1,000万円以上	要問い合わせ

採用したいエンジニアの階層に応じてプランを選択します。CTO候補やテックリードといった上位レイヤーを狙う場合はプレミアムプラン、メンバークラスからシニアクラスの採用が中心であればベーシックプランが対象になります。

月額費用が抑えられている構造

ベーシックプランの月額費用は4.5万〜6万円程度とされており、他のスカウト媒体と比べて固定費の負担は軽くなっています。

そのぶん採用決定時の成果報酬が費用の中心になるため、採用が決まらない期間のコストを抑えながら運用できる構造です。

採用単価の考え方

固定費が低く成果報酬が中心であるため、採用人数に比例して費用が増えます。

採用手法	費用の構造	採用人数が増えたとき
Findy	月額費用＋成果報酬	採用数に比例して増える
ビズリーチ	基本利用料＋成功報酬	固定費分のみ単価が下がる
Wantedly	月額固定	単価が大きく下がる
人材紹介	完全成功報酬	単価は変わらない

数名規模の採用であれば費用をコントロールしやすい一方、大量採用を計画している場合は月額固定型の媒体と総額を比較したうえで判断してください。

運用工数も含めて評価する

月額費用に加えて、運用にかかる人件費も実質的なコストです。Findyでは特に次の工数が発生します。

• 求人票の技術情報の作成
• 「いいね」の送信と候補者の確認
• マッチ後の即日対応
• スカウト文の作成
• CTOやエンジニアリングマネージャーによるカジュアル面談

現場のエンジニアが関わる工程が多いため、開発リソースをどれだけ採用に配分できるかが実質的なコストになります。

よくある質問

Q：成果報酬はいつ請求されますか？
A：入社月に請求される仕組みです。内定承諾の時点ではなく入社が確定した段階で費用が発生するため、承諾後の辞退による無駄な支出を避けられます。具体的な条件や返金規定については、契約前に確認してください。

Q：どちらのプランを選ぶべきですか？
A：採用したいエンジニアの想定年収で判断します。メンバークラスからシニアクラスの採用が中心であればベーシックプラン、CTO候補やテックリードといったハイクラス層を狙う場合はプレミアムプランが対象になります。両方の階層を並行して採用する場合は、商談時に運用方法を相談してください。

Findyが向いている企業・向いていない企業

エンジニア採用に特化した媒体であるため、自社の採用ニーズと技術環境の開示可否によって成果が大きく変わります。

向いている企業

ITエンジニアの採用ニーズがある企業

エンジニアに特化した媒体であり、ハイスキル層の母集団が厚くなっています。Web系のバックエンド、フロントエンド、SRE、モバイルといった職種の採用と相性が良い媒体です。

技術情報を開示できる企業

使用言語、フレームワーク、インフラ、開発フロー、技術的な課題を求人票に記載できる企業ほど反応を得やすくなります。候補者は技術的なフィットを判断材料にするため、情報開示の度合いが成果に直結します。

CTOやエンジニアリングマネージャーが採用に関われる企業

スカウト理由の言語化やカジュアル面談において、技術責任者の関与が成果を左右します。開発チームの時間を採用に配分できる体制がある企業に向いています。

技術的な挑戦を提示できる企業

「何を作るか」だけでなく「何が技術的に難しく、それをどう解くのか」を語れる企業は、ハイスキル層の関心を引けます。大規模トラフィックの処理、基盤の再設計、内製化の推進といった課題は訴求材料になります。

生成AIを開発に取り入れている企業

AI活用状況を求人情報として登録できるため、開発環境の先進性を伝えられます。どのツールをどの工程で使っているかまで具体化できる企業は差別化しやすくなります。

スカウトの工数を抑えたい企業

相互マッチの仕組みにより、返信の見込みが薄い候補者への長文作成を避けられます。採用担当者のリソースが限られている企業でも運用しやすい設計です。

即日で対応できる体制がある企業

マッチが成立した候補者への対応スピードが成果を左右します。当日中にスカウトを送れる判断基準と体制を作れる企業ほど有利になります。

向いていない企業

エンジニア以外の職種を採用したい企業

営業・企画・マーケティング・コーポレートといった職種の採用には母集団が合いません。

技術情報を開示できない企業

受託開発で守秘義務の制約が強い場合や、社内の技術環境を公開できない場合、求人票の訴求力が大きく下がります。

現場を巻き込めない企業

人事だけで運用しようとすると、求人票の技術情報が薄くなり、スカウトの理由も抽象的になります。開発チームの協力を得られない場合は成果につながりにくくなります。

技術的な訴求材料がない企業

レガシーな環境の保守が中心で、技術的な挑戦を提示できない場合、ハイスキル層の関心を引くことは困難です。

大量採用を計画している企業

成果報酬が採用人数に比例するため、10名以上の採用では総額が膨らみます。月額固定型の媒体との比較が必要です。

即応体制を作れない企業

マッチした候補者への対応が数日遅れる運用では、Findyの仕組みを活かせません。週に一度まとめて確認するような運用では機会を逃します。

提示年収が市場水準に届かない企業

ハイスキル層が集まる媒体であるため、市場水準を大きく下回る条件では選ばれにくくなります。年収以外の訴求で補える材料があるかが判断のポイントになります。

導入前のチェックリスト

確認項目	判断のポイント
採用職種	ITエンジニアか
技術情報の開示	言語・環境・課題を求人票に書けるか
現場の協力	CTOやEMが採用に時間を割けるか
訴求材料	技術的な挑戦を語れるか
対応体制	マッチ当日にスカウトを送れるか
採用人数	少数から中規模か
提示年収	市場水準に見合っているか

特に「技術情報の開示」と「現場の協力」の2点は、Findy固有の判断軸になります。

よくある質問

Q：知名度のないスタートアップでも採用できますか？
A：可能です。Findyの候補者は企業の知名度より、技術環境や開発体制、技術的な挑戦の内容を重視する傾向があります。技術スタックと解くべき課題を具体的に提示できれば、大手企業と競合しても選ばれる余地があります。ただし求人票の情報量が薄いと判断されないため、作り込みが前提になります。

Q：受託開発の会社でも使えますか？
A：使えますが、案件の詳細を開示できない制約がある場合は不利になります。特定の案件について書けない場合でも、社内で使用している技術スタック、開発プロセス、エンジニアの成長環境、技術選定の裁量といった情報は開示できます。書ける範囲で具体化することが重要です。

Findy採用の全体像と運用の流れ

Findyは相互マッチを前提とした設計であるため、他のスカウト媒体とは運用の順序が異なります。全体像を押さえておくことで、どこに工数を配分すべきかが明確になります。

採用のファネル

候補者検索
↓
「いいね」の送信
↓
候補者による求人の閲覧
↓
「いいかも」の返信（マッチ成立）
↓
個別スカウトの送信
↓
返信
↓
カジュアル面談
↓
選考
↓
内定

↓

承諾

一般的なスカウト媒体と異なり、スカウトを書くのはマッチが成立した後です。この順序によって、返信の見込みが薄い候補者への工数を削減できます。

実際の運用フロー

① CTO・EM・人事で採用ペルソナを決める

技術要件は現場でなければ定義できません。必須条件と歓迎条件を分け、どのような経験があれば活躍できるかを言語化します。

② スカウトの判断基準を人事と現場で共有する

マッチが成立するたびに現場へ確認していては、対応が翌日以降になります。「この条件を満たしていれば送ってよい」という基準を事前に合意しておくことで、人事だけで即時判断できるようになります。

導入企業のなかには、当初は毎回エンジニアに確認してからスカウトを送っていたものの、判断基準を合意したことで送信タイミングが当日から翌日だったものが即時から当日中へ改善した事例があります。

③ 求人票を作り込む

技術スタック、開発環境、技術的な課題、AI活用状況を具体的に記載します。候補者は「いいね」を受け取った後に求人票を見て「いいかも」を返すかを判断するため、ここが薄いとマッチが成立しません。

④ 「いいね」を広めに送る

条件を絞りすぎず、一定の量を継続的に送ります。この送信量が母集団形成の起点になります。

⑤ マッチした候補者を即日で精査する

「いいかも」が返った候補者のプロフィールを確認し、スカウトを送るかを判断します。ここでスピードが求められます。

⑥ 個別スカウトを送る

「なぜあなたなのか」を具体的に書きます。すでに相互の興味がある状態であるため、企業説明よりも候補者個人への関心を中心に据えます。

⑦ 本命候補にはプレミアムスカウトを使う

マッチを待たずに直接アプローチしたい候補者には、プレミアムスカウトを使います。CTOやエンジニアリングマネージャーとの面談確約を添えることも有効です。

⑧ Findyからの紹介に即応する

Findy側から候補者の紹介が届いた場合は、最優先で対応します。転職への温度感が高い状態にあるため、面談確約を含めた迅速な返答が有効です。

⑨ CTO・EMがカジュアル面談を担当する

技術責任者が面談に出ることで、候補者は技術・事業・組織の実態を具体的に把握できます。

⑩ 数値を分析して改善する

「いいね」から承諾までのファネルを追い、どの段階に課題があるかを特定します。

人事と現場の役割分担

Findyでは人事だけで完結させるのではなく、開発チームと共同で運用する形が有効です。

担当	役割
人事	候補者の抽出・「いいね」の送信・マッチ後の一次判断・運用管理・候補者体験の設計
CTO・EM	採用要件の定義・求人票の技術情報・スカウト理由の作成・カジュアル面談

導入企業では、採用担当が候補者の発見とマッチングを担当し、開発部長がプロフィールを確認してスカウト理由を作成・送信するという分担で、1年弱で6名の採用につなげた事例があります。

技術的な判断基準を人事へ移植する

エンジニア採用だからといって、すべての判断を現場に委ねる必要はありません。判断基準を事前に共有することで、人事が一次判断を担い、現場は要件定義と魅力づけに集中できます。

週次で開発チームと運用を確認する

導入企業のなかには、週次でスカウト対象の確認、運用改善、求人票の改善を開発側と人事が一緒に行っている例があります。

採用を人事だけの業務にせず、開発チームの定例に組み込むことで、対応スピードと求人票の質を維持できます。

よくある質問

Q：マッチしてからスカウトを送るまで、どのくらいのスピードが必要ですか？
A：当日中を目安にしてください。採用支援会社の運用ではマッチ後2〜3時間以内を確認ポイントとしている例もあり、導入企業のなかには1時間以内にスカウトを送信しているケースもあります。候補者は複数社とマッチしている可能性が高いため、対応の早さがそのまま優位性になります。

Q：エンジニアが採用に時間を割けない場合はどうすればよいですか？
A：判断基準を事前に合意することで、現場の関与を最小限に抑えられます。日々の候補者判断は人事が担い、現場には求人票の技術情報の作成、スカウト理由のテンプレート作成、カジュアル面談への参加に絞って協力してもらう分担が現実的です。

Findyの求人票の作り方

候補者は「いいね」を受け取った後に求人票を見て、「いいかも」を返すかを判断します。求人票の質がそのままマッチ率を左右します。

タイトルには具体的な情報を入れる

Findy上で既読率を高めやすいタイトルには、具体的な情報が含まれています。

効果が出やすい要素

• 資金調達フェーズと金額（シリーズB・〇億円調達）
• 技術スタック（Go / Kubernetes / AWS）
• 組織の構成（社員の80%がエンジニア）
• 働き方（フルリモート）
• 取り組んでいる領域（AIエージェント開発）
• 応募のハードル（Go未経験歓迎）

避けたいタイトル

「テクノロジーで世界を変える」といった理念を先行させた抽象的なタイトルは、既読率が低くなる傾向があるとされています。

改善の例

• 変更前：「〇〇業界を変革するエンジニア募集」
• 変更後：「Go×AWS｜月間1億リクエストを支えるバックエンド基盤を再設計するエンジニア」

エンジニアがクリックする前に「技術的に面白そうだ」と判断できる情報を出すことが重要です。

技術スタックを具体的に書く

最低限、次の項目は明記します。

項目	記載する内容
使用言語	実際に使っている言語とバージョン
フレームワーク	採用しているフレームワーク
インフラ	クラウド環境・構成
データベース	使用しているDB
CI/CD	パイプラインの構成
監視	監視・observabilityのツール
開発ツール	日常的に使っているツール
開発プロセス	スクラムなどの進め方
チーム構成	人数・役割・レポートライン

「モダンな技術環境です」という表現では、候補者は自分のスキルが活きるか判断できません。

生成AIの活用状況を書く

Findyでは企業の生成AI活用状況を求人情報として登録できます。エンジニアの多くが業務で生成AIを活用している現在、この情報は判断材料になります。

書き方のポイント

導入しているツール名を並べるだけでなく、どの工程で使っているかまで記載します。

工程	記載の例
コード生成	実装の初稿作成に活用
コードレビュー	レビューの一次確認に活用
テスト	テストコードの生成に活用
ドキュメント	仕様書・設計書の作成に活用
仕様検討	要件整理の壁打ちに活用

「導入しています」だけでは、実際の開発体験がイメージできません。

「何が技術的に難しいのか」を書く

「Webサービスの開発をお任せします」という記載では、ハイスキル層の関心を引けません。

技術的な課題を提示している例

金融サービスを提供する企業では、サービスを止められないという制約と、スタートアップとしての高速な開発の両立という矛盾があります。この「1秒も止めない、1円も間違えない」という品質とスピードの両立自体を、開発の面白さとして提示しています。

大規模なtoCサービスを運営する企業では、内製化の途中であり、組織とプロダクトの双方を作り直すという課題を提示しています。

求人票に書きたい観点

何を作るのか
↓
何が技術的に難しいのか
↓
その課題をどう解こうとしているのか
↓
入社したら何を任せたいのか

技術的な難易度そのものが、エンジニアにとっての訴求材料になります。

開発思想と文化を書く

技術スタックを並べるだけでは差別化になりません。設計思想や開発文化に関する情報を含めることで、シニア層の関心を引きやすくなります。

• 設計に対する考え方
• ドメイン駆動設計などの方針
• アーキテクチャの現状と方向性
• 技術負債への向き合い方
• 技術選定の裁量がどこにあるか

「Goを使っています」だけでは、Goを書ける候補者にとって差別化になりません。どのような思想で開発しているかを出すことが、ハイスキル層への訴求になります。

よくある質問

Q：技術負債があることは書かないほうがよいですか？
A：隠さずに書くことを勧めます。技術負債の存在自体はマイナスではなく、それにどう向き合っているかが判断材料になります。「技術負債の解消に半年投資する」「リプレイスを進めている」といった方針まで書くことで、むしろ技術的な挑戦として訴求できます。

Q：求人票は職種ごとに分けるべきですか？
A：分けることを勧めます。バックエンド、フロントエンド、SRE、モバイルでは求められるスキルも訴求すべき技術情報も異なります。1つの求人にまとめると技術スタックの記載が曖昧になり、候補者が自分向けの求人だと判断できなくなります。

「いいね」の運用と候補者の選び方

Findyの母集団形成は「いいね」の送信量が起点になります。ここでの絞り込み方が、その後のマッチ数を大きく左右します。

「いいね」の段階では条件を絞りすぎない

採用要件を厳密に当てはめてから「いいね」を送ると、候補者を大量に取りこぼします。

理由は2つあります。

1つ目は、マッチ前とマッチ後では確認できる候補者情報の量が異なるためです。マッチ前の限られた情報で判断すると、実際には要件に合う候補者を除外してしまいます。

2つ目は、プロフィールの記載量には個人差があるためです。「プロフィールが薄い」という理由だけで対象から外すと、実力のある候補者を逃します。

絞り込みの基準

段階	判断の粒度
いいねを送る段階	大きな方向性が合っているか
マッチ後	採用要件との詳細な一致

たとえばバックエンドエンジニアの採用であれば、「Go経験3年以上」「SaaS経験」「AWS経験」「マイクロサービス経験」「年収800万円以下」をすべて満たす候補者だけに送るのではなく、「Web系バックエンドの経験がある」「技術レベルが一定以上」「方向性が大きくずれない」程度で一次判断します。

「いいね」は選考通過の意思表示ではありません。「もう少し詳しく見たい」という一次接触として扱うことで、母集団を確保できます。

スキル偏差値の見方

スキル偏差値は、非エンジニアでも技術力の目安を把握できる有用な指標です。導入企業のなかには、SwiftやKotlinの採用時に一次判断の材料として活用している例もあります。

ただし、あくまで判断基準の一つとして扱う必要があります。

スキル偏差値だけで判断しない理由

GitHub上でOSS活動をしていない優秀なエンジニアは多く存在します。業務でクローズドな開発をしているエンジニアほど、公開されている技術情報は少なくなります。

あわせて確認したい情報

• 職務経歴
• 開発経験の内容
• プロフィールの記載
• 技術発信の有無
• マネジメント経験

スキル偏差値が一定以上の候補者だけを狙う運用にすると、対象を大きく狭めることになります。

「今動きそうか」を優先順位に組み込む

技術レベルだけで並べると、優秀だが転職を検討していない候補者にリソースを使うことになります。

Findyでは候補者が転職意欲を設定しているため、この情報を優先順位に反映できます。

候補者のタイプ	優先度
技術レベルが高く、転職意欲も高い	最優先
技術レベルは十分で、直近でログインしている	高い
技術レベルは高いが、転職意欲が低く動いていない	低い

「採用したい度」と「今動きそうか」の2軸で優先順位をつけることで、限られた運用時間の効率が上がります。

継続的に送ることが前提になる

「いいね」は一度に大量に送って終わりではなく、継続的に送り続けることで母集団が積み上がります。

検索条件を保存しておき、新しく登録した候補者や条件に合致した候補者へ定期的に送る運用が有効です。

「いいね」の飽和を前提に設計する

企業数の増加により、候補者が受け取る「いいね」の数も増えています。「いいね」を送るだけでマッチが成立する状況ではなくなりつつあります。

対応の方向性

• 求人票を作り込み、「いいね」を受け取った候補者が求人を見た際にマッチしたくなる状態を作る
• 本命の候補者にはプレミアムスカウトを使い、マッチを待たずに直接アプローチする
• 転職意欲の高い層を優先し、反応が得られやすい候補者から攻める

「いいね」の送信量を増やすだけでは限界があるため、求人票の質とプレミアムスカウトの併用が必要になります。

よくある質問

Q：「いいね」は1日にどのくらい送るべきですか？
A：明確な基準はありませんが、継続的に送ることを優先してください。まとめて大量に送るより、検索条件を保存しておいて日次または週次で新しい候補者へ送るほうが、常に新しい接点を作れます。マッチした候補者への対応工数も考慮し、対応しきれる範囲で送信量を調整してください。

Q：マッチしても要件に合わない候補者だった場合はどうすればよいですか？
A：無理にスカウトを送る必要はありません。ただし要件に合わないマッチが多発する場合は、「いいね」の送信対象か求人票の記載内容にずれがある可能性があります。求人票で求める経験や技術レベルを具体化することで、マッチの精度を高められます。

スカウトの書き方と送信スピード

Findyのスカウトは、相互マッチが成立した候補者に送るものです。すでに自社へ一定の関心がある状態であるため、企業説明よりも「なぜあなたなのか」に集中する構成が有効です。

マッチ後のスピードが成果を分ける

候補者が「いいかも」を返した瞬間が、最も関心の高いタイミングです。

採用支援会社の運用では、マッチ後2〜3時間以内を確認ポイントとしている例があります。導入企業のなかには、早い場合でマッチから1時間以内にスカウトを送信しているケースもあります。

避けたい運用

候補者がいいかもを返す
↓
翌週まとめて人事が確認
↓
現場に確認
↓
スカウト送信

候補者は複数社とマッチしている可能性が高く、対応が遅れるほど埋もれます。通知を受けたら当日中に送信することを目安にしてください。

そのためには、前章で触れたとおり人事と現場でスカウト送信の判断基準を事前に合意しておくことが前提になります。

150〜300字程度に収める

採用支援会社が複数企業のプレミアムスカウトを分析した結果、150〜300字程度のメッセージが最も反応が良く、300字を超えると返信率が大きく落ちる傾向が報告されています。

避けたい構成

• 会社概要に500字
• 事業紹介に500字
• 求人説明に500字
• 候補者へのメッセージに100字

推奨される構成

• あなたのこの経験を見た
• 今こういう技術的な課題がある
• CTOと一度話しませんか

詳細な会社説明は求人票とカジュアル面談に分けることで、スカウト本文を簡潔に保てます。

「経歴のどこに惹かれたか」を必ず書く

返信率の改善で本質的なのは、「経歴のどこに惹かれたか」と「会社で何をしてほしいのか」が候補者に伝わることです。

避けたい書き方

「Goのご経験を拝見し、ご連絡しました」

推奨される書き方

「〇〇で大規模トラフィックを扱うバックエンド設計を経験されている点が、現在当社が進めている基盤の再設計と非常に近く、ご連絡しました」

Findyではすでにマッチが成立しており、企業への最低限の興味はある状態です。そこで最後に必要なのは「なぜ自分なのか」という一点になります。

技術スタック名だけを並べない

スカウトの個別化した部分に「Go」「TypeScript」といった技術スタック名だけを書くより、設計思想や開発文化に関するキーワードを含めるほうが返信率が高い傾向が報告されています。

含めたいキーワードの例

• 設計
• アーキテクチャ
• ドメイン駆動設計
• 開発文化
• 技術選定

Goを書ける候補者に「Goを使っています」と伝えても差別化にはなりません。次のような情報のほうが、シニア層の関心を引きます。

• ドメイン駆動設計を本格導入している
• 技術負債の解消に半年投資する方針である
• CTOとアーキテクチャから再設計できる
• 技術選定をチームへ委譲している

CTO・EMがスカウト理由を考える

候補者の抽出は人事が担えますが、スカウトの核心部分は技術側が考えたほうが説得力を持ちます。

導入企業では、採用担当が候補者の発見とマッチングを担当し、開発部長がプロフィールを確認してスカウト理由を作成・送信するという分担を取っています。

エンジニアから見ると、「人事が自分の経験を見て送っている」より「CTOが自分のこの経験に興味を持っている」ほうが、会う理由になります。

特にシニアエンジニア、テックリード、エンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO候補といった上位レイヤーほど、技術責任者から送ることの意味が大きくなります。

プレミアムスカウトは面談確約とセットで使う

本命の候補者にはプレミアムスカウトを使います。その際、CTOやエンジニアリングマネージャーとの面談確約を添えることが有効とされています。

ハイスキルエンジニアにとって、「人事と会社説明で30分」より「CTOと技術・事業について直接30分話せる」ほうが、時間を使う理由になります。

高年収層には年収以外の訴求を用意する

採用支援会社によるプレミアムスカウトの分析では、現年収600万〜900万円帯と比べ、1,000万円を超える層では返信率が明確に低下する傾向が報告されています。

すでに高い年収を得ている層に「年収アップしませんか」と伝えても訴求になりません。

用意したい訴求材料

• CTO候補としてのポジション
• 技術戦略への関与
• アーキテクチャの再設計
• 大規模サービスの開発
• 0から1のプロダクト開発
• 開発組織づくり
• 経営への参画
• 技術的な意思決定権

年収が高い候補者ほど、次の転職理由を仕事内容のなかに作る必要があります。

よくある質問

Q：スカウト文はテンプレートを使ってもよいですか？
A：構成のテンプレート化は有効ですが、候補者の経験に触れる部分は必ず個別に書き換えてください。Findyはマッチ後にスカウトを送る設計であるため、送信対象が絞られています。1通あたりに時間をかけられる構造になっているため、テンプレートのまま送るのは機会損失になります。

Q：CTOやEMが忙しくてスカウトを書けない場合はどうすればよいですか？
A：人事が候補者のプロフィールを整理し、技術的な着眼点だけを現場に確認するという分担が現実的です。数行のコメントをもらい、それをもとに人事が文面を仕上げれば、現場の負担は数分に収まります。送信者名義を技術責任者にすることでも効果は得られます。

カジュアル面談の設計

Findyではカジュアル面談を選考の場ではなく、候補者を惹きつける場として設計することが成果につながります。

CTO・エンジニアリングマネージャーが面談に出る

導入企業のなかには、もともと責任者がカジュアル面談に出ていなかったものの、Findyから「他社ではCTOやエンジニアリングマネージャーが出ている」というアドバイスを受けて責任者本人が担当するよう変更した企業があります。その後、選考へ進む候補者が明らかに増えたと報告されています。

別の企業では、カジュアル面談を採用フローのなかでも特に重要な場として位置づけ、CTOや組織責任者本人が担当しています。

なぜ効果があるのか

ハイスキルエンジニアが知りたいのは、次のような内容です。

• 実際の開発体制と技術的な意思決定の進め方
• 技術負債やアーキテクチャの現状
• 事業の方向性と技術投資の考え方
• 一緒に働くことになるメンバー

これらは人事からの会社説明では伝えきれません。技術責任者が直接語ることで、候補者は判断に必要な情報を得られます。

選考ではなくアトラクトの場として設計する

カジュアル面談を一次面接のように運用すると、まだ転職を決めていない候補者は離脱します。

避けたい進め方

「志望動機を教えてください」「転職理由は何ですか」から始める。

推奨される進め方

候補者の現在の仕事と関心を聞く
↓
今後どのようなキャリアを描いているかを聞く
↓
自社の技術環境・事業・組織を伝える
↓
任せたい役割と期待することを伝える
↓
興味が高まれば選考へ

技術の話だけで終わらせない

ハイスキルエンジニアだからといって、技術の話をすれば口説けるわけではありません。「Goを使っています」「Kubernetesを使っています」という情報だけでは、転職理由にはなりません。

面談で伝えたい要素

要素	内容
技術	技術スタック・アーキテクチャ・技術的な課題
事業	事業の現状・フェーズ・今後の方向性
組織	開発組織の体制・意思決定の進め方
キャリア	入社後に描けるキャリアパス
本人の志向	候補者が何をやりたいのか

導入企業のなかには、候補者一人ひとりに合わせたコミュニケーション、自社都合ではない誠実な対応、現場との素早い目線合わせを積み重ね、Findy経由の内定承諾率が80%を超えた企業もあります。

技術・事業・組織・キャリアを含めた総合的な対話が、承諾率を左右します。

面談後のフィードバックも候補者体験になる

導入企業のなかには、カジュアル面談後に詳細なフィードバックを返している例があります。候補者からも「こんなに細かいフィードバックをもらえるとは思わなかった」という評価が出ています。

フィードバックに含めたい内容

• どの経験を特に魅力に感じたか
• 自社のどのポジションで活きると考えているか
• 次のステップで誰と何を話してほしいか

エンジニア採用は競争が激しく、候補者は複数社と並行して面談しています。翌日までに具体的なフィードバックを返すこと自体が、他社との差別化になります。

Findyからの紹介候補者には最優先で対応する

Findyのユーザーサクセス担当から候補者の紹介が届いた場合、その候補者はキャリア面談を終えた直後で転職への温度感が高い状態にあります。

紹介が届いたら速やかに面談確約を返すことが推奨されています。導入企業のなかには、この経路を活用して導入3か月で3名の採用・内定承諾につなげた事例もあります。

よくある質問

Q：カジュアル面談には毎回CTOが出る必要がありますか？
A：全件でCTOが出るのは現実的ではありません。候補者の階層に応じて担当を分ける運用が有効です。シニア層やテックリード候補にはCTOやエンジニアリングマネージャー、メンバークラスには現場のエンジニアが対応するという分担であれば、負担を抑えながら効果を得られます。ただし人事だけで完結させることは避けてください。

Q：面談後に候補者の意向が上がらない場合はどうすればよいですか？
A：面談で伝えた内容を振り返ってください。技術の話に終始していないか、候補者が何をやりたいかを聞けているか、任せたい役割を具体的に伝えられているかを確認します。また複数回の面談を設定し、別のメンバーと話す機会を作ることで理解が深まるケースもあります。

数値管理と改善の進め方

Findyは「いいね」から承諾までの工程が多いため、どの段階で止まっているかを分けて見る必要があります。スカウトの返信率だけをKPIにすると、改善すべき箇所を見誤ります。

追うべきファネル

いいねの送信数
↓
候補者による求人の閲覧（既読）
↓
いいかもの返信（マッチ）
↓
スカウトの送信
↓
返信
↓
カジュアル面談
↓
選考
↓
内定
↓
承諾

ボトルネックの切り分け

状態	疑うべき箇所
いいねの送信数が少ない	運用量の不足・検索条件が狭い
いいねを送っても既読されない	求人タイトル
既読されるがいいかもが返らない	求人票の内容・技術情報の不足・ターゲットのずれ
マッチするが返信されない	スカウト理由の具体性・送信までのスピード
返信はあるが面談に至らない	提案内容・日程調整のスピード
面談するが選考に進まない	カジュアル面談でのアトラクト不足
内定は出るが辞退される	条件・キャリアの提示・候補者フォロー

既読率が低い場合はタイトル、マッチ率が低い場合は求人内容と訴求とターゲット設定、というように段階ごとに原因が異なります。

送信スピードも指標として計測する

Findy特有の指標として、マッチが成立してからスカウトを送信するまでの時間を計測する価値があります。

対応が翌日以降になっている場合、文面を改善する前にオペレーションを見直すほうが効果的です。判断基準の共有と通知の受け取り方を整えることで、この数値は改善できます。

改善は1か所ずつ行う

求人タイトル・求人票・検索条件・スカウト文を同時に変更すると、効果の要因を特定できません。

改善の順序

1. 求人票の技術情報（すべての受け皿）
2. 求人タイトル（既読率）
3. 検索条件と「いいね」の送信量（母集団）
4. マッチ後の送信スピード（返信率）
5. スカウト文の個別化（返信率）
6. カジュアル面談の設計（選考移行率）

上流から順に検証していくことで、何が効いたのかを判断できます。

ターゲット設定そのものも検証対象にする

マッチ率が極端に低い場合、文面や求人票ではなく採用要件が市場と噛み合っていない可能性があります。

必須条件を1つずつ緩めながら母集団の変化を確認し、現実的な要件へ調整してください。特にシニア層は経験年数だけでは評価できないため、「具体的にどのような経験を求めるか」まで現場と合わせておく必要があります。

Findyのカスタマーサクセスと連携する

Findyにはカスタマーサクセスによる運用サポートがあります。求人票・スカウト文・ターゲット設定について相談できるため、自社の数値が他社と比べてどうかを確認する材料になります。

導入企業のなかには、Findy側からのアドバイスを受けて面談の担当者を変更し、選考へ進む候補者が増えた例もあります。自社だけで改善を進めるより、外部の視点を取り入れるほうが早く課題を特定できます。

開発チームと週次で確認する

導入企業のなかには、週次でスカウト対象の確認、運用改善、求人票の改善を開発側と人事が一緒に行っている例があります。

採用を人事だけの業務にせず、開発チームの定例に組み込むことで、対応スピードと求人票の質を維持できます。

よくある質問

Q：どのくらいの期間で成果を判断すべきですか？
A：求人票の整備と「いいね」の運用に一定の時間が必要なため、3か月程度を前提に評価してください。ただし週次で「いいね」の送信数、既読率、マッチ数は確認し、動きが出ていない場合は早めに求人タイトルと求人票を見直すほうが効率的です。

Q：マッチ数は多いのに採用に至らない場合はどうすればよいですか？
A：マッチ後の工程を分けて確認してください。スカウトの返信率が低いなら送信スピードと文面、返信はあるが面談に至らないなら提案内容、面談から選考に進まないならカジュアル面談での伝え方が原因になります。マッチ数が確保できているのであれば、母集団形成ではなく後半の工程に課題があります。

まとめ

Findyは、GitHubなどの技術情報をもとにエンジニアのスキルを可視化し、相互マッチを経てスカウトを送るサービスです。一般的なダイレクトリクルーティングとは運用の順序が異なります。

押さえておきたい要点

• 「いいね」で相互の興味を確認してからスカウトを書くため、無駄打ちの工数を削減できる
• 「いいね」の段階では条件を絞りすぎず、一次接触として広めに送る
• スキル偏差値は補助指標。それだけで候補者を切ると取りこぼしが生じる
• 技術レベルだけでなく「今動きそうか」を優先順位に組み込む
• マッチ後は当日中のスカウト送信を目安にする。判断基準の事前合意が前提になる
• スカウトは150〜300字程度に収め、「経歴のどこに惹かれたか」を具体的に書く
• 技術スタック名だけでなく、設計思想や開発文化を訴求する
• 求人タイトルには技術・調達フェーズ・働き方といった具体的な情報を入れる
• 求人票には技術スタック、AI活用状況、技術的な難しさまで記載する
• 本命候補にはプレミアムスカウトを使い、CTO・EMとの面談確約を添える
• カジュアル面談は技術責任者が担当し、技術・事業・組織・キャリアを総合的に伝える
• 「いいね」から承諾までをファネルで追い、1か所ずつ改善する

Findyは人事だけで完結する媒体ではありません。求人票の技術情報、スカウト理由の言語化、カジュアル面談のいずれにおいても開発チームの関与が必要です。人事と現場の役割分担を設計できるかどうかが、成果を分ける前提になります。

経営幹部・重要ポジションの採用ならGrowth Talentへ

Findyはエンジニアの採用に強みを持つ一方、CTOやVPoEといった技術組織の責任者、あるいはCxOクラスの採用では母集団が限られます。経営に近いポジションには、その層に特化したチャネルを併用することが有効です。

Growth Talentは、スタートアップ・ベンチャー企業のCxOクラス・経営幹部・事業責任者などの重要ポジションに特化した求人プラットフォームです。成長企業で経営に関わることを前提にキャリアを考えている層が登録しており、事業フェーズへの理解がある候補者と出会えます。

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「スカウトを送る時間が確保できない」「求人票の技術情報を整理しきれない」といった課題は、採用担当者と開発チームの連携設計に原因があるケースが少なくありません。

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