TECH OFFERとLabBaseを比較｜新卒採用での学生層・料金・スカウト機能の違い

TECH OFFERとLabBaseは同じ理系特化でも検索の入口が違う

TECH OFFERは研究室・教員情報と技術キーワードを起点に、学生がプロフィールへ明記していない研究領域も含めて候補者を広げる設計です。

LabBaseは学生本人が入力した研究概要、スキル、希望職種、就職先に求めること等の詳細プロフィールを読み、候補者の専門性と志向を深く理解する設計です。

候補者発見を自動化して母集団を広げたいのか、プロフィールを読んで精密に個別アプローチしたいのかを先に決めてください。

比較表｜検索・料金・自動化・AI

比較軸	TECH OFFER	LabBase就職
対象	理系新卒に特化	理系新卒に特化
検索の主軸	研究室/教員4万件・技術キーワード100万件	研究内容・スキル・志望職種等の詳細プロフィール
運用支援	自動/半自動/手動オファー、専任支援	AIアシストで募集作成・学生選定・文面生成
料金	定額4プラン、採用人数追加料金なし、金額問い合わせ	基本月額DB利用料、成果報酬なし、金額問い合わせ
周辺施策	理系特化イベント等	理系特化イベント・Webメディア等

TECH OFFER｜研究室・技術キーワードDBから候補を広げる

TECH OFFERの公式ページでは、全国約4万件の研究室・教員情報と約100万件の技術キーワードを使ったマッチングを案内しています。大学・専攻だけでなく、研究内容から導いた技術キーワードで対象学生を探せる点が特徴です。

機械、電気電子、化学、材料、農学、数学、情報など幅広い理系領域から、求人に近い技術・学びを持つ学生へアプローチできます。

研究室情報は候補発見の手掛かりとして使い、学生本人が実際にどのテーマ・技術へ関わったかはプロフィール・面談で確認してください。

LabBase｜詳細プロフィールで研究・スキルを深く読む

LabBase就職は理系学生の研究概要、活かせるスキル、希望職種、就職先に求めること等を詳しく確認できる点を強みとして案内しています。多彩な検索軸を組み合わせ、学生本人が記入した情報から候補を見極めます。

研究開発、AI、データサイエンス、ソフトウェア/Webエンジニア等、専門内容と職務の接点を個別に読みたい企業と相性があります。

研究タイトルだけで判断せず、本人の役割・実験/解析方法・使用技術・成果への寄与を確認してください。

自動化の違い｜TECH OFFERはオファー送信まで自動化

TECH OFFERは採用ターゲットの絞り込みからオファー送付まで自動化でき、自動・半自動・手動を使い分けられると案内しています。大量の理系候補へ継続接点を作る工数を抑えたい企業では比較軸になります。

ただし自動オファーをAI機能とは断定せず、条件設定に基づく自動化として扱います。開始前に候補者サンプルを確認し、専攻・勤務地・研究キーワードが広すぎないか検証してください。

送信後も対象外返信・辞退理由を見て検索条件を更新します。

AI支援の違い｜LabBaseは募集・選定・文面生成まで支援

LabBaseはAIアシストで、募集情報作成、募集に合う学生のピックアップ・見極め、学生との関連性を加味したスカウト文生成を支援すると公式に案内しています。

理系採用では研究内容を読む・求人との接点を書く作業が重いため、人事の下書き工数を減らせる可能性があります。

生成された技術キーワード・候補者評価・文面は人事と現場が確認し、学生が書いていない成果・性格・将来像を推測していないかを送信前に確認してください。

料金｜両社とも定額系だが課金単位が違う

TECH OFFERは採用計画に応じた定額制4プランを案内し、採用人数による追加料金なし、卒業年度を問わずオファー可能としています。具体金額は問い合わせです。

LabBaseは公式FAQで、基本的に月額のデータベース利用料金のみで、LabBase経由で内定承諾を獲得しても成果報酬は受け取らないと案内しています。こちらも具体金額は見積もりです。

比較時は利用期間、送信可能量、オプション、サポート範囲をそろえ、採用目標人数と未達時の両方で総コストを試算してください。

研究開発職｜研究テーマとの接点の見せ方が重要

研究開発職では、学生の研究と自社技術が完全一致する必要はない場合があります。材料評価、画像解析、制御、シミュレーションなど、研究で使った方法・考え方が職務へ転用できることもあります。

TECH OFFERでは技術キーワードから近い領域を広げ、LabBaseでは詳細プロフィールから本人の具体的な研究プロセスを読みます。

専門一致だけで候補を狭めず、「入社時必須」と「入社後育成」を分けて検索条件を設計してください。

IT・AI採用｜専攻名より実際のスキルを確認する

AIエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェア職では、情報系専攻だけでなく他専攻でプログラミング・解析を使った学生も候補になります。

TECH OFFERは技術キーワードで領域を広げ、LabBaseは研究・スキルプロフィールから学生本人の経験を詳しく確認できます。

Python等の単語一致だけで評価せず、何を作ったか、どのデータを扱ったか、本人の担当範囲はどこかを面談で確認してください。

現場社員をどこで巻き込むか

理系専門採用では、人事だけで候補者の研究内容を判断しにくいケースがあります。全候補を現場へ回すのではなく、人事が一次条件で絞り、重点候補だけ現場が週次レビューする運用が現実的です。

TECH OFFERでは検索条件・技術キーワードの初期設計、LabBaseでは候補者プロフィール・スカウト文のレビューに現場が関与すると専門性を活かせます。

現場レビュー時間も採用コストとして計測し、面談の対象外率が下がっているか確認してください。

成果比較は採用数だけでなく対象外面談率と現場工数も見る

理系特化媒体は採用人数だけでは運用品質を比較しにくいため、面談したが専門要件に合わなかった割合、現場が候補者レビューに使った時間、1名の面談化までに必要だった送信数も記録してください。

TECH OFFERの自動化で送信工数が減っても対象外面談が増えれば現場負荷は残ります。LabBaseで確認時間が増えても面談精度が上がれば総工数が下がる場合があります。

併用する場合は探索と深掘りで役割を分ける

両媒体を併用するなら、TECH OFFERで技術キーワードから幅広く候補を探索し、LabBaseで詳細研究プロフィールを持つ学生へ深い個別アプローチを行うなど役割を分けられます。

ただし同じ理系学生が両方に登録している可能性があるため、候補者接点をATSや共通管理表へ統合してください。

二媒体で同じ対象・同じ文面を送るだけなら、追加契約より検索条件・現場連携・返信速度を改善する方が先です。

契約前に同じ求人で検索デモを比較する

理系特化同士は公開学生数だけで優劣を決めにくいため、同じ求人要件でデモ検索するのが有効です。卒年、勤務地、専攻、技術、研究テーマをそろえ、候補者数と上位20〜30名のプロフィールを確認します。

TECH OFFERでは研究室・技術DBの広がり、LabBaseでは学生本人のプロフィール情報量・更新状況を見ます。

「何人いるか」だけでなく、「実際に会いたい学生が何人いるか」を比較してください。

向く企業・向かないケース

TECH OFFERが向く企業：研究室・技術キーワードを起点に理系母集団を広く作り、自動オファーで継続的な接点量を確保したい企業です。

LabBaseが向く企業：研究内容・スキル等の詳細プロフィールを読み、AI支援も使いながら重点候補へ個別性の高いスカウトを送りたい企業です。

併用が向く企業：理系採用人数が多く、探索量と専門的な深掘りを別役割で運用し、候補者重複を管理できる企業です。

1媒体から始める方がよい企業：採用人数・担当者が少なく、現場レビュー体制が限られる企業です。

選び方｜TECH OFFERとLabBaseの10項目

検索：技術DBか詳細プロフィールか。
専門性：研究一致をどこまで求めるか。
自動化：自動オファーが必要か。
AI：募集・選定・文面支援を使うか。
料金：定額4プランと月額DB型を見積比較します。
通数：送信量・オプションを確認します。
現場：検索設計・候補レビュー工数を見ます。
併用：探索と深掘りで役割を分けます。
重複：同一学生への二重送信を防ぎます。
デモ：同じ求人で実母集団を比較します。

TECH OFFERとLabBaseはどちらも理系特化ですが、技術DBからの探索と詳細プロフィールからの深掘りで性格が異なります。自社の運用工程に合う方を選んでください。

TECH OFFERかLabBase就職か。選んだ後の運用はAIスカウトくんで外部化

TECH OFFERとLabBase就職のどちらを主力にするか決まっても、学生の検索・選定から文面作成、送信、返信対応までの実務は誰かが回す必要があります。

TECH OFFERやLabBase就職を使い始める前に、学生への検索から返信対応までを誰が担うかを決めておくと、運用が止まりにくくなります。

AIスカウトくん（TechSuite株式会社）は、生成AIと採用のプロを組み合わせたスカウト運用代行サービスです。候補者検索・選定から、一人ひとりに合わせたスカウト文面の作成、送信、返信対応、改善までを一貫して担い、求人ごとにコンサルタントがAIをチューニングします。運用の実務を外部化することで、採用担当者の工数や負荷を抑えながらスカウト運用を続けやすくなります。

料金は、月額5万円から利用できるプランと、利用実績に応じた通数課金プランがあります。媒体そのものの契約・利用料金は代行費に含まれません。ログインやツールの導入は不要で、契約から1週間程度で運用を開始できます。

よくある質問

TECH OFFERとLabBaseの大きな違いは？

TECH OFFERは研究室・技術キーワードDBと自動オファー、LabBaseは詳細研究プロフィールとAIアシストが主な違いです。

どちらも成果報酬ですか？

TECH OFFERは定額制4プラン、LabBaseは基本月額DB利用料で成果報酬なしと公式に案内されています。具体額は最新見積もりを確認してください。

TECH OFFERの自動オファーはAIですか？

公式では自動・半自動・手動オファーを案内していますが、自動オファー自体をAIとは明記していません。本記事では自動化機能として扱います。

LabBaseのAIアシストは何を支援しますか？

公式では募集作成、学生のピックアップ・見極め、個別スカウト文の生成を案内しています。

両方を併用できますか？

可能です。探索量と詳細プロフィールによる深掘りで役割を分け、同じ学生への重複スカウトを管理してください。

更新日・出典

更新日：2026年9月18日。料金・機能・登録状況・利用条件は変更される場合があります。契約前にTECH OFFER公式、TECH OFFER料金、LabBase就職公式で最新情報をご確認ください。