『LAPRAS』をサクッと解説！
こんにちは！採用せんぱいです！
採用活動においてITエンジニアの獲得はますます競争が激化している分野です。特に優秀なエンジニアほどその需要は高く、企業は「採用の効率化」と「質の高い人材の確保」に常に頭を悩ませています。そんな中AIを駆使した採用プラットフォーム『LAPRAS（ラプラス）』が登場し、多くの企業の採用活動を革新しています。今回はLAPRASの特徴とその活用方法、さらには利点や注意点について詳しくご紹介します。
『LAPRAS』とは？
LAPRASはエンジニアを採用するためのプラットフォームです。これまでの採用活動では候補者の技術力を一から面接やポートフォリオを通じて確認することが一般的でした。しかしLAPRASはAIを活用し、候補者のGitHubなどのソースコードやSNS活動からそのスキルを可視化することができます。これにより採用に関わるエンジニアが技術的な評価がスピーディかつ正確に行えるのです。
LAPRASの主な特徴
技術力の可視化
LAPRASの最も注目すべき点は、GitHubなどで公開されているコードや技術的な投稿をAIが解析し、エンジニアのスキルをスコア化してくれることです。これにより採用担当者はポートフォリオを一つ一つ確認する手間を省き、候補者が実際にどのような技術に長けているか、どの程度の経験を持っているかを瞬時に把握することができます。自動生成されるポートフォリオ
候補者の技術力や経験を一目で把握できる「自動生成されたポートフォリオ」は、採用担当者にとって非常に便利な機能です。エンジニアがどのようなプロジェクトに関わってきたのか、どの技術を用いていたのかを詳細に確認することができます。従来の履歴書だけでは伝わりにくい部分が、このポートフォリオを通じて明確になります。転職意欲の変化を通知
候補者の転職意欲の変化を追跡し、通知してくれる機能もあります。企業側は候補者の現在の転職意欲が高いタイミングを逃さずにスカウトを行えるため、より高い確率でアプローチを成功させることができます。タイミングを見計らってスカウトを行うことでより多くの優秀なエンジニアと繋がるチャンスが広がります。
LAPRASを使うメリット
LAPRASを導入することでエンジニアの採用活動においてさまざまなメリットがあります。ここでは主な利点をいくつか挙げてみましょう。
優秀なエンジニアへのアプローチが可能
LAPRASは、GitHubやQiita、ZennなどのSNS活動を分析し、エンジニアの技術力を評価します。これにより日常的にアウトプットを行っている優秀なエンジニアにアプローチしやすくなります。特、常に新しい技術に挑戦しているエンジニアは、その成果をSNSにアウトプットしているため、スカウトのターゲットとして非常に魅力的です。候補者情報の網羅的な確認
LAPRASを活用することで、候補者が過去にどのようなプロジェクトに関わってきたのか、どの技術を使用したのかを簡単に確認することができます。採用担当者は候補者が企業にどれだけ貢献できるかを事前に予測しやすくなり採用の精度が高まります。スカウト活動の効率化
LAPRASは転職意欲が高いエンジニアにターゲットを絞るため、採用活動の効率化を実現します。従来のように「数打ちゃ当たる」という方法ではなく、確実に転職を検討しているエンジニアにアプローチできるため、無駄な時間やリソースを削減することが可能です。
LAPRASを使うデメリット
LAPRASは非常に便利なツールである一方でデメリットも存在します。以下にそのポイントを挙げます。
未経験者へのアプローチが難しい
LAPRASは主に実務経験があるエンジニアをターゲットにしているため、未経験者やスキルがまだ浅いエンジニアに対しては、アプローチが難しい場合があります。特に、初めてIT業界に足を踏み入れる人材を採用したいと考えている企業にとっては利用が制限されることがあります。地方の求人が少ない
LAPRASに登録されている求人は、主に首都圏に集中している傾向があります。地方での採用活動には少し不便を感じる場合があります。地方のエンジニアをターゲットにする企業にとっては、もう少し地域的なカバー範囲を広げる必要があるかもしれません。
まとめ
LAPRASはエンジニアの採用を効率的に進めるための強力なツールです。AIを活用してエンジニアの技術力をスコア化し、候補者情報を自動的に整理・提供することによって、採用担当者はより正確かつ迅速に優秀なエンジニアにアクセスできるようになります。
今後も採用や人材に関連したトピックを共有していきたいなと思いますので、リアクションいただけると嬉しいです！
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