TECH OFFERの理系新卒採用・オファー運用ガイド

TECH OFFERとは何か

TECH OFFERは、株式会社テックオーシャンが提供する理系新卒に特化したオファー型採用支援サービスです。学生の一般的なプロフィールだけではなく、全国の教員・研究室情報と、研究内容から整理された技術キーワードを活用し、企業が自社の技術や職種に近い学生を探して直接オファーできます。認知度の高低だけに左右されず、専攻・研究と事業の接点から母集団を作れることが大きな特徴です。

採用担当者向け公式ページでは、全国約4万件の教員・研究室情報と約100万件の技術キーワードを活用する特許取得済みのマッチングシステムが案内されています。機械、情報、化学・化学工学、生物、電気電子、建築・土木、農学、材料、物理、数学など、幅広い理系専攻の学生が利用していることも公開されています。

理系採用では「情報系」「機械系」のような大きな専攻分類だけでは、学生が実際に学んでいる技術と求人の接点を見落とすことがあります。TECH OFFERでは研究室や技術キーワードを候補者探索の入口として使えるため、ニッチな技術や研究テーマを持つ学生を探したい企業に固有の価値があります。

TECH OFFERが向いている企業・向かないケース

向いているのは、理系学生を採用したいものの、ナビサイトや大学名・学科名だけでは自社に近い専門性を持つ学生へ届きにくい企業です。メーカーの研究開発、生産技術、設計、材料、化学、電気電子、IT・ソフトウェア、データなど、求人で特定の技術・学習経験を重視する場合に比較しやすいサービスです。

また、企業知名度が高くなくても、自社の技術や事業と学生の研究内容を接続してアプローチしたい企業に向きます。研究室DBや技術キーワードを使って対象を設定し、自動オファー・自動リストアップ・個別オファーを使い分けられるため、理系採用の母集団形成と運用工数の両方を課題に持つ企業と相性があります。

一方、理系学生以外を中心に採用したい場合や、学生の研究・技術内容を求人側で整理できていない場合は特徴を活かしにくくなります。「理系なら誰でもよい」と広く送るより、自社で必要な技術、職種、配属先、入社後の仕事を具体化した方がターゲット設計の精度を上げやすくなります。検索やオファー後の面談体制を用意できない場合も注意が必要です。

研究室DB・技術キーワード・オファー機能の特徴

約4万件の教員・研究室情報と約100万件の技術キーワード

TECH OFFERの公式ページでは、全国約4万件の教員・研究室情報と約100万件の技術キーワードから、学生に求める技術や経験・学びを探せると説明されています。研究テーマの表記と企業側の技術用語が完全に一致しない場合でも、研究室・教員・技術キーワードを複数の切り口として使える点が、総合型の新卒スカウト媒体との違いです。

スペシャルオファーとパーソナルオファー

「スペシャルオファー」は研究室DBを活用し、教員名・研究室名・技術キーワードなどから技術スキルや経験・学びを軸に対象を設定する仕組みです。「パーソナルオファー」は学生が登録したスキル、ガクチカ、自己PR、希望条件など、本人の志向や経験からアプローチします。求人によって技術軸と志向軸を使い分けます。

自動オファー・自動リストアップ・個別オファー

TECH OFFER自身が提供する機能として、あらかじめ設定した条件へ自動送信する自動オファー、条件に合う学生を自動でリストアップする機能、検索画面や「気になる」学生へ個別に送るオファーが公開されています。媒体内の公式自動化を使うことと、外部のブラウザー自動化や第三者ツールを使うことは別に判断します。

専任コンサルタントの伴走支援

公式では、キックオフ時のターゲット設定、採用フロー・KPI設定、運用計画、オファー文の添削、定例ミーティング、歩留まり改善まで専任コンサルタントが支援すると案内しています。理系学生の検索条件を作るだけでなく、承諾・選考・内定まで運用改善を続けられる点も媒体価値の一つです。

TECH OFFERを使う基本フロー

1. 配属職種と必要な技術・学びを整理する

まず「理系」という大枠ではなく、研究開発、設計、生産技術、データ、ソフトウェアなど配属職種を分け、学生時代に持っていてほしい知識や研究テーマを整理します。必須の学びと、入社後に教育できる内容を分けておくと、検索条件を狭めすぎずに済みます。

2. 研究室・技術キーワード・志向からターゲットを設定する

技術との接点が強い求人ではスペシャルオファー、希望条件やガクチカ・自己PRなどを重視する求人ではパーソナルオファーを活用します。自動化する条件は広すぎても狭すぎても成果につながりにくいため、実際の学生プロフィールを確認しながら調整します。

3. 自動・半自動・個別の運用を使い分ける

一定条件で継続してアプローチできる層は自動オファー、自動リストアップ後に人が確認したい層は半自動、ニッチな技術や優先度の高い学生には個別オファーといった使い分けが考えられます。公式機能を使って前工程を効率化し、人が確認すべき候補者へ時間を配分します。

4. 承諾後は仕事・技術・キャリアを具体的に伝える

理系学生は研究テーマと仕事の接続をイメージしにくい場合があります。面談や選考では、配属先、扱う技術、入社後の育成、研究との共通点・違い、将来のキャリアを説明し、オファー文で伝えた期待と実際の仕事内容に差が出ないようにします。

料金・契約・プランで確認するポイント

TECH OFFERの公式料金ページでは、基本利用は定額制で、採用計画に応じて4つのプランから選択すると案内されています。採用人数による追加料金はなく、卒業年度を問わずオファーできること、研究室・技術キーワード検索、スペシャル／パーソナルオファー、自動・個別オファーが利用できることが公開されています。

一方、具体的な価格は公式ページ上で一律に掲載されておらず、問い合わせによる案内です。専任コンサルタント支援やATS連携は一部除外プランがあると明記されているため、単純に「TECH OFFERを契約すれば全機能が使える」と考えず、採用人数、対象卒年、利用機能、サポート、ATS連携の必要性を整理して見積を確認します。

料金比較では媒体費だけでなく、ターゲット設定、学生確認、オファー文作成、承諾後の面談・選考に使う社内工数も含めます。媒体内の自動オファーで前工程を省力化できても、学生との相互理解や採用判断まで自動化されるわけではないため、どの工程へ採用担当者の時間を使うかを合わせて設計します。

ターゲット設定・オファー文・KPIの運用ポイント

技術キーワードを求人要件そのものと混同しない

研究室や技術キーワードは候補者発見の入口です。同じキーワードでも、基礎研究、解析、設計、実験、プログラミングなど学生が実際に行った内容は異なります。キーワード一致だけで送付せず、プロフィールや研究内容を確認し、自社の仕事との接点を言語化します。

スペシャルとパーソナルの対象を分ける

技術専門性を重視する求人と、志向性・行動経験を重視する求人では、適したターゲット軸が異なります。研究テーマが直接職務につながる場合は技術軸を強くし、入社後育成を前提に幅広い理系学生を採用する場合は、自己PRや希望条件なども含めて母集団を広げます。

オファー文は研究と仕事の接続を具体化する

「理系だから」「研究内容が優秀だから」といった抽象的な表現ではなく、どの研究・技術・学びに着目し、企業のどの技術・製品・業務と接点があるのかを示します。学生の研究をそのまま事業で使えると誤認させず、活かせる部分と入社後に学ぶ部分を分けて伝えます。

自動オファーは条件と文面を定期的に点検する

自動化すると送付作業は軽くなりますが、設定したターゲットがずれていれば同じずれが継続します。送付対象、承諾、面談、選考移行を定期的に確認し、反応が弱い場合は条件・文面・配属説明を見直します。公式の専任コンサルタント支援もKPI設定や歩留まり改善を含むため、自社でもファネル単位で管理します。

KPIは承諾後まで追う

対象学生数、オファー送信数、承諾数、承諾率、面談設定、面談実施、選考移行、内定、承諾を職種・専攻・ターゲット別に追います。承諾率だけ高くても選考移行が弱い場合は、技術キーワードと実際の求人要件にずれがないか、面談で仕事の魅力を伝え切れているかを確認します。