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AIFFITでAI人材を採用した企業の事例

製造・小売・金融・SaaS・スタートアップまで、業界も採用規模もさまざまな企業が、AIFFITで生成AI・データ領域の人材を採用しています。募集の条件、スカウトの送り方、採用までの期間を、担当者のコメントとあわせてご紹介します。

導入企業の担当者が採用の成果を発表している様子
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業界・規模別の導入事例

掲載している企業名・数値はサンプルです。

  • 小売・EC
    株式会社スマートリテール小売・EC/従業員 800名

    需要予測モデルの内製化に向け、データサイエンティスト2名を正社員採用

    採用決定2名
    リードタイム6週
    応募数38件
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  • 金融
    株式会社ミライデータフィンテック/従業員 350名

    審査業務へのLLM導入。MLOpsエンジニアを1ヶ月で採用し、運用体制を確立

    採用決定1名
    リードタイム1ヶ月
    マッチ度92%
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  • IT・SaaS
    株式会社ハブワークスHR SaaS/従業員 220名

    社内向けAIアシスタントの開発チームを、業務委託4名で3週間で組成

    採用決定4名
    リードタイム3週
    返信率51%
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  • スタートアップ
    NW
    ニューラルワークス株式会社AIスタートアップ/従業員 40名

    シリーズA直後の採用ラッシュ。フリープランから始めて5名のエンジニアを採用

    採用決定5名
    リードタイム2ヶ月
    採用コスト-60%
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  • 製造
    LT
    ルミナテクノロジー株式会社製造業(電子部品)/従業員 2,500名

    外観検査AIの精度改善へ。画像認識に強いMLエンジニアを副業で採用

    採用決定2名
    リードタイム5週
    不良検出率+12pt
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  • 小売・EC
    VT
    株式会社ベクトラD2C・EC/従業員 60名

    CS問い合わせの自動応答を3ヶ月で本番化。プロンプトエンジニアを1名採用

    採用決定1名
    リードタイム3週
    自動応答率68%
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CASE STUDY 01

株式会社グローステック:生成AI人材3名を2ヶ月で採用

産業機械メーカーのDX推進部が、生成AIを活用した保守業務の効率化PoCを本番導入まで進めた事例です。

利用プランスタンダード
採用職種生成AIエンジニア・AIコンサルタント
雇用形態業務委託(週3日〜)
01
ISSUE

課題

  • 保守マニュアルの検索に現場が1日平均40分を費やしており、生成AIによる検索・要約の導入を決めたが、社内にLLMの実装経験者がいなかった。
  • 大手エージェント経由で半年間募集を続けたものの、提案される候補者は「AI経験あり」の幅が広く、面談まで進んでもスキルが要件と噛み合わなかった。
  • 正社員採用にこだわった結果、PoCの開始が四半期単位で遅れ、事業部からのプレッシャーが高まっていた。
02
ACTION

取り組み

  • 雇用形態を「業務委託・週3日〜」に切り替え、RAG・LangChain・Azure OpenAIの実務経験をスキルタグで必須条件に設定した募集を掲載。
  • AIマッチングで上位30名をレコメンド。マッチ度85%以上の候補者に、AI生成テンプレートをもとに個別化したスカウトを送信。
  • 返信のあった候補者とは、AIFFITのメッセージ機能で日程調整からカジュアル面談までを完結。選考ステータスをダッシュボードで事業部と共有。
03
RESULT

成果

  • 募集公開から2ヶ月で、生成AIエンジニア2名とAIコンサルタント1名の計3名と契約。スカウト返信率は45%(社内比較で従来の3倍)。
  • PoCは6週間で完了。保守マニュアル検索の所要時間が1日40分から8分に短縮され、現場3拠点への本番導入が決定。
  • 採用コストは従来の成功報酬型と比較して約70%削減。現在はスタンダードプランで、データ分析ポジションの募集も継続中。

「必要なのは"AIに詳しい人"ではなく"うちの課題を解ける人"でした。スキルタグとマッチ度のおかげで、その見極めに迷わなくなりました。」— 佐藤 健一 様

CLIENTS

導入企業

スタートアップから上場企業まで、1,200社以上にご利用いただいています。

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