転職エージェントの"Excel管理地獄"を終わらせたい──AI選考管理OS「RecruitOS」構想を公開、共感いただけるエージェント様を募集

株式会社Leachは、転職エージェント特化型AI選考管理「RecruitOS」の構想を公開。事前ヒアリングにご協力いただけるエージェント様を募集します。

株式会社Leach

2026年5月15日 15時00分

株式会社Leach（本社：東京都、代表取締役CEO：冨永拓也、以下「当社」）は、転職エージェント向けAI選考管理システム「RecruitOS（リクルートOS）」の構想を公開し、本構想に共感いただける転職エージェント企業様を対象に、事前ヒアリングへのご協力者を募集いたします。本稿では、当社が転職エージェント向けAIマッチングシステムの開発を通じて把握した業界の構造的課題と、それに対する当社の問題意識についてお伝えします。

人材紹介業界は、日本国内だけでも約3万の事業所が厚生労働省に届け出ている巨大市場だ。しかしその業務の多くは、いまだに手作業とスプレッドシートに支えられている。当社はこの状況を「業界固有の構造的な問題」と捉えており、単なるツールの提供ではなく、業務プロセスそのものを再設計する必要があると考えている。

🔍「求人から候補者を探す」が、できない

当社は2024年末より、ある転職エージェント企業と共同で生成AIを活用した人材マッチングシステムの開発に取り組んできた。「働きやすさ」を軸にした転職支援サービスを運営する同社の役員が、最初に口にした課題はシンプルだった。

「候補者を起点に求人を探すのは得意なんです。でも、新しい求人が出たときに、それに合う候補者をデータベースから探し出す──これがうまくできていない」

同社では候補者データの管理にCRMを使っていた。一方で、求人情報はATS（採用管理システム）上にある。問題は、この2つのシステム間のデータ連携だ。

「ATSに掲載された求人票を、CRM用に手作業でコピペしています。ATSの『職務内容』や『補足事項』に散りばめられた情報を、CRMの『仕事内容』『必須スキル』『歓迎スキル』『リモートワーク環境』といった項目に分解して再編集する必要がある。ATSごとにカラム構造が異なるので、うまくCSVを変換してくれるベンダーにも出会えていません」

手作業のコピペ。2026年の今も、これが日常だ。

この課題は同社に限った話ではない。人材紹介業界では、候補者情報をCRMで、求人情報をATSで、選考進捗をExcelで、コミュニケーション履歴をメールやチャットで──と、業務データが4つも5つもの場所に分散している状態が珍しくない。ツールを導入すればするほどデータのサイロ化が進み、かえって業務が煩雑になるという皮肉な状況が生まれている。

SaaSの導入が進んだ結果、「ATSとCRMとExcelとLINEとメールの5つを常時開いている」というコンサルタントも珍しくない。ツールが増えるほど情報の転記作業も増え、本来やるべきマッチングや候補者対応の時間が圧迫される。業界全体が「ツール疲れ」とも呼べる状態に陥っている。

🧠 コンサルタントの頭の中を覗いてみると

当社はこの共同開発プロジェクトの中で、コンサルタントの実際のマッチング業務に同席し、その思考プロセスを詳細に記録する機会を得た。ベテランと呼ばれるコンサルタントが候補者と求人をどう結びつけているのか──その実態は、外から想像するよりもはるかに属人的だった。

たとえばあるコンサルタントが求人に合う候補者を探す場面では、CRM上でいくつかの基本的な属性で絞り込んだあと、そこから先の判断は明文化されていない暗黙知に支えられていた。

「同じ条件に見える候補者でも、実際にどう活躍してきたかを見て、推薦先を変えています。明文化はしていないですが、頭の中にはたしかにロジックがあるんです」

こうした明文化されていない判断基準は、書類の読み取り方ひとつにも及んでいた。

「言葉の選び方や書き方からも、ある程度の傾向が読み取れることがあります。最終的にはお会いしてみないと分かりませんが、推薦のしかたを工夫する材料にはなります」

こうした暗黙知の積み重ねがマッチングの精度を支えている。一方で、これらは個々のコンサルタントの頭の中に閉じており、組織として共有・継承する仕組みが整っていないケースも多いと、ヒアリングを通じて感じている。

⚠️ なぜ転職エージェントはExcelから抜け出せないのか

当社の開発経験と複数のエージェント企業へのヒアリングを通じて見えてきた構造的要因は、大きく5つある。

① 既存ATSは「人事部向け」であり「エージェント向け」ではない

ATS（採用管理システム）は国内外に多数存在する。しかしその大半は、企業の人事部が自社採用を管理するために設計されたものだ。転職エージェントの業務は本質的に異なる。「複数の候補者」を「複数の企業」に同時に紹介し、それぞれ異なるステージで選考が進行する。企業人事向けATSはこの「多対多」のマトリクスを想定していない。結果として、ATSを導入しても結局Excelに戻ってしまうエージェントが後を絶たない。

② コミュニケーションチャネルの分散

候補者とのやり取りに使うツールが統一できない点も根深い。

📧 メール：正式なやり取り・書類送付
📞 電話・電話メモ：口頭確認の内容記録
💬 LINE・SMS：候補者との日常的な連絡
📄 求人票PDF：企業からの募集要項
📊 Excel・スプレッドシート：選考状況の管理台帳

コミュニケーション履歴がシステムに残らなければ、担当者の急な休みや退職時に引き継ぎが困難になる。候補者との信頼関係ごと失われてしまうケースも少なくない。

③ 成功報酬モデルが生む「数の論理」

人材紹介業は成功報酬型のビジネスモデルだ。候補者が入社して初めて紹介手数料（一般的に年収の30〜35%）が発生する。このモデルの下では、常に多くの候補者を並行して動かし続ける必要がある。「確度の高い案件にリソースを集中させる」というインセンティブが生まれ、データベースに「塩漬け」の候補者が増えていく。

④ マッチングの暗黙知が体系化されにくい

ヒアリングを通じて見えてきたのは、マッチングに関する判断基準が社内のドキュメントやオンボーディング資料に明文化されていないケースが多いということだ。コンサルタントとしての習熟には段階があるように見えるが、その段階を組織として言語化・共有できているかというと、必ずしもそうではない。

そのため、暗黙知が個人の経験の中に閉じてしまい、属人化や育成の難しさにつながりやすい構造がある、と感じている。

⑤ 求人票の「文字面」だけでは捉えきれない情報がある

「求人票に書かれている要件と、実際の採用判断とは、必ずしも完全には一致しないことがあります」

求人票には書ききれない背景情報やニュアンスが、別のチャネルでやり取りされる場面も少なくない。こうした情報は、求人票本文だけからは読み取れず、コンサルタントが行間を読みながら適切に解釈する必要がある。

🚀 AI選考管理OS「RecruitOS」── 構想中のソリューションの方向性

RecruitOSは、当社が転職エージェント向けAIマッチングシステムの開発で得た知見をもとに、エージェント業務の特性に合わせたOS（Operating System）として位置づけたい構想だ。既存ATSやCRMの単なる代替ではなく、業務プロセスそのものの再設計を志向しており、現時点では以下のような領域に向き合うことを検討している。具体的な機能仕様や提供時期は今後のヒアリングを踏まえて見直していく前提である。

🤖 マッチング業務の支援

「候補者を起点に求人を探す」「求人を起点に候補者を探す」という双方向の業務を、AIで支援できないか検討している。コンサルタントの判断を置き換えるのではなく、判断を補助するという方向性を大切にしたい。

💬 コミュニケーション履歴の集約

メール・電話メモ・チャット等に分散しがちな候補者とのやり取りを、1つの場所に集約することで、属人化や引き継ぎコストの低減につなげられないかを検討している。具体的なチャネル連携の範囲は、現場のニーズを踏まえて優先順位をつけたい。

📋 選考状況の可視化

「1人の候補者が複数社の選考を進める」「1つの求人に複数の候補者がアプローチする」というエージェント特有の多対多の構造を前提に、選考状況を見やすく整理できないかを検討している。

✍️ 文書作成業務の効率化

推薦文・提案文といった文書作成業務に、生成AIを活用できないかを検討している。最終的な品質はコンサルタントの目で担保することを前提に、下書きや叩き台の作成を支援する形が現実的ではないかと考えている。

📊 経営の意思決定を支える可視化

事業運営に必要な主要指標の可視化を通じて、経営判断をサポートする領域も視野に入れている。どの指標を優先するかは、エージェント企業様のご意見を踏まえて検討したい。

ここに挙げた方向性は、あくまで現時点の問題意識である。実際にどの領域から着手するのか、何を諦めて何に集中するのかは、これからのヒアリングを通じて磨き込んでいきたい。

⏰ なぜ「今」なのか

人材紹介業界のDXがこれまで進まなかった背景には、技術的な制約もあった。従来のキーワードマッチングでは、求人票と職務経歴書の「表面的な一致」しか捉えられず、コンサルタントの暗黙知を代替するには程遠かった。

しかし2024年以降、生成AI技術の進歩により状況は変わった。自然言語処理の精度向上でスカウトメールや推薦文のAI自動生成が実用レベルに達し、候補者と求人のマッチングもキーワードベースではなく文脈を理解したセマンティックマッチングが可能になっている。

📈 生成AI技術の実用化により、業務自動化の費用対効果が劇的に向上した
🔄 求職者の情報収集手段が多様化し、エージェントが提供できる価値の再定義が急務になっている
⚔️ 大手プラットフォームの台頭により、中小エージェントの差別化が求められている

当社はこの技術的・市場的な転換点を踏まえ、「仕方なくExcelで管理するしかなかった」業務を見直す余地があるのではないかと考えている。ただし、何をどう変えるべきかは現場の声を聞きながら見定めたいというのが当社のスタンスである。

📣 ヒアリングご協力のお願い ── 共感いただけるエージェント様を募集

RecruitOSは現在、構想・初期検討段階にあります。製品はまだ存在せず、β版の提供時期も未定です。それでも、本構想を公にお伝えするのは、本当に現場で求められているかを、机上の議論ではなく実際のエージェント様の声を通じて確かめたいからです。

当社は、本構想に共感いただける転職エージェント企業様を対象に、事前ヒアリング（オンライン30〜60分）へのご協力者を募集しております。ヒアリングにご協力いただいた皆様には、以下をご提供する予定です。

特にこのような課題感をお持ちの転職エージェント経営者・現場責任者の皆様のお声をお聞きしたく考えております。

📋 「Excel管理に限界を感じている」
🔧 「既存ATSが業務に合わない」
🤖 「AIを活用してマッチング精度を上げたい」
👥 「コンサルタントの育成を仕組み化したい」

🗣 開発ロードマップへの意見反映：頂いたご意見を、構想・要件定義の検討材料として活用します
📬 正式リリース時の優先ご案内：開発が進んだ段階で、最初にお声がけいたします
🎁 導入時の特別サポート：将来的にプロダクトを提供する際、ヒアリング協力企業様には優先的にサポート枠をご用意する予定です

当社は、プロダクトの開発にあたってエージェント現場の声を最も大切にしています。「こんな機能が欲しい」「ここはこう違う」「そもそもこの方向性は違うのでは」といった率直なご意見も大歓迎です。共に人材紹介業界の業務環境を変えていくパートナーとして、お力をお貸しいただければ幸いです。

▶ ヒアリングご協力のお申し込み・構想資料のリクエストはこちら：https://recruitos.leach.co.jp

ヒアリングに協力する

🏢 会社概要

会社名	株式会社Leach（Leach, Inc.）
代表者	代表取締役　冨永　拓也
設立	2024年11月13日
所在地	〒108-0014　東京都港区芝5-36-4　札の辻スクエア 9F
事業内容	生成AI顧問サービス、自社AIサービス開発・運営、業界特化型AI業務OS開発、ソフトウェア受託開発
URL	https://leach.co.jp