井上智弘
導入企業について
- 業界：業界特化型SaaS（非公開）
- 従業員数：約250名
- 導入目的：自社採用（セールス人材の採用強化）
- 対象AI検索：Google AI Overviews、Google AIモード、Gemini、ChatGPT、Co-pilot、Claude
今後の上場を見据え、事業拡大に伴うセールス人材の採用を積極的に進めている同社。エージェント・スカウト・リファラルを中心に採用活動を行う中、新たにSmacie AI Growthを導入し、「AI検索経由での直接応募」の獲得に取り組んでいます。今回は人事担当者様に、導入の背景から現在の手応えまでを伺いました。
導入前の課題：ペルソナに合う人材ほど、エージェント以外から集まらない
上場に向けた事業拡大のフェーズで、同社はセールス人材の採用を急いでいました。Smacieをはじめとするエージェント、スカウト媒体、リファラル採用など複数のチャネルを並行して活用していましたが、次第にある壁にぶつかります。
自社のペルソナに合致する人材は、エージェント以外からはなかなか面談に繋がらない状況で、採用活動に苦戦していました。
エージェント経由であれば要件に合う候補者との面談は組めるものの、比率を上げれば採用コストが膨らんでしまう。かといって他の手段では思うように母集団が形成できないといった手探りの状態が続いていました。
そのような最中、Smacieの担当・井上から「最近はAI経由の転職相談が増えている」という話を耳にします。これをきっかけに、AI検索から直接応募を集められないかという相談が始まりました。
きっかけは「自社の求人や採用ページが、AIに引用されていない」という気づき
相談を受けて同社がまず行ったのは、ChatGPTやGoogleなどの生成AIに自社の求人や採用ページについて質問してみることでした。結果は、想定していたキーワードやプロンプトでは自社が一切引用されていないという事実。
自力で生成AIに改善策を相談し、いくつか実践してみたものの、思うような成果にはつながらなかったといいます。
生成AIにどのようにしたら改善できるかを相談し実践しましたが、思ったような成果が出ずに悩んでいました。
そこで提案されたのが、Smacieが自社の採用活動や転職エージェント事業で実践してきたツールとノウハウをそのまま活用する「Smacie AI Growth」でした。
実施した施策
1. 採用ペルソナが検索する「AI検索キーワード」を10個選定
転職活動中の候補者が、AI検索でどのようなキーワードを打ち込むかを想定し、自社の採用ペルソナに沿ったキーワードを10個ピックアップ。
2. 優先度順に、一次情報を盛り込んだ記事を作成
優先順位の高いキーワードから、一次情報（自社独自の情報）を盛り込んだ記事コンテンツを制作。現時点での制作本数は3本ですが、体制としては月15本の作成が可能な状態を構築しています。
3. 構造化データの改善
AIが内容を理解しやすいよう、文章中心の表現から表形式を活用した構成へと改善しました。
4. AI引用率の計測
専用ツールを用いて、どのキーワードがどの程度AIに引用されているかを日次で可視化。
ツールを使って計測しています。日時で一目でどのキーワードがどのくらい引用されているのかがわかり、とても便利です。
導入の成果：AI引用率が0%から5〜10%に
着手からまだ日は浅いものの、成果はすでに数値として表れています。
- AI引用率：0% → 5〜10%へ改善
- Web流入・問い合わせ：着手から1ヶ月未満のため、現時点では大きな変化はまだ見られない
AI引用率がもともとの0％から5〜10％となり、すでに目に見えた成果が出ています。
同社では、AIに引用されてから実際の応募につながるまでにはタイムラグがあることを前提としつつ、Smacie自身が同様の取り組みで3ヶ月以上を経て変化を実感してきた実例も踏まえ、腰を据えて取り組む姿勢を示しています。
Smacieさんのように、3ヶ月以上経ってから変化があることを知り、Smacieさんのサポートを受けながら地道に取り組みたいと思います。
Smacie AI Growthをおすすめできるポイント
同社が導入の決め手として挙げたのは、「AI対策の専門知識」だけではありませんでした。
Smacieさん自身が転職エージェントや自社採用も実施されており、採用業務への理解が深いところです。また、もともとエージェントとしてご支援いただいており、弊社の事業や人間もよく知ってくださっているので、一緒にプロジェクトを推進するのがとてもやりやすくて助かっています。
- 自社でもエージェント・採用活動を行っているからこその、採用現場への深い理解
- 導入以前からエージェントとして事業・組織を理解している信頼関係
- 施策を「外注」ではなく「伴走」として進められる安心感
これらが、AI検索対策という新しい取り組みを進めるうえでの大きな後押しとなっています。
Smacie AI Growthとは
Smacie AI Growthは、ITセールス特化の転職エージェント「Smacie」自身が自社でAI検索最適化を実践し、AI検索経由の相談比率を全体の約9割まで高めた実証済みのノウハウをもとに提供されている、AIO/LLMO（AI検索最適化）専門サービスです。
理論やレポートだけを提供するコンサルティングとは異なり、「人材を集める」という同じ事業モデルの中で、実際に候補者集客という成果に直結させてきた当事者としての実践知が土台になっている点が特徴です。
自社実証データ（2026年2月14日〜8月13日時点）
以前公開していた2026年2月14日〜5月22日時点のデータ（AI引用率31%・平均掲載順位3.4位・引用回数92回）から、継続的な施策の積み重ねにより、数値はさらに更新されています。※「転職」関連プロンプト100個を対象に計測
| 指標 | 実績 |
|---|---|
| AI引用率 | 39%（業界1位） |
| 平均掲載順位 | 3.1位（業界1位） |
| 情報源として引用された回数 | 116回（業界1位） |
| Web経由の集客数 | 従来比で約12倍に拡大 |
| AI検索経由の相談比率 | 全体の約9割 |
感覚や経験則に頼らない、技術的な解析機能
Smacie AI Growthは、RAGやQuery Fan-outといったAIの内部的な仕組みそのものを解析対象とし、その結果をコンテンツ設計に反映しています。
- LLM応答・クローリング解析エンジン：主要LLMがどのファクトを要約に採用しているかを継続的に追跡し、古い情報や不正確な情報が回答に反映されていないかを確認しながらコンテンツを調整
- Query Fan-out分析：AIが内部で展開する複数のサブクエリを分析し、カバーが不足している論点を可視化。求職者が実際に抱く疑問の見落としを防ぐ
- RAG逆解析：AIの情報取得プロセスを逆算し、構造化データやFAQページの設計に反映
- AI対AIのコンテンツ生成プラットフォーム：上記の解析結果をもとに、AIに引用されやすい一次情報コンテンツの生成を支援。定性的・感情的な表現に偏りがちな採用コンテンツを、AIが機械的に解釈・引用しやすいファクトベースの記述へと変換
また、現状分析レポートの提出にとどまらず、社内に眠っている実績データを洗い出し、AIがインデックスしやすいFAQPage（構造化データ）や募集要項のHTMLテキストへと落とし込む「採用ファクトの構造化」の実務代行までを一貫して行える点も特徴です。将来的な内製化を見据えたマーケター採用の支援まで並走できる体制も強みとなっています。
料金プラン
| プラン | 料金目安 | 内容 |
|---|---|---|
| ツール利用プラン | 月額200,000円〜 | 引用状況のモニタリング＋AIに引用されやすいコンテンツ生成 |
| 運用サポートプラン | 月額500,000円〜 | 設計〜運用の伴走支援 |
| 運用おまかせプラン | 月額1,000,000円〜 | 運用を含めた実務代行 |
導入にあたって留意しておきたい点
Smacie AI GrowthはAI検索対策（AIO/GEO）に完全特化した体制のため、求人媒体へのスカウトメール送信代行や面接官向け研修そのものを丸ごと任せたい場合には不向きです。また、最もライトな「ツール利用プラン」でも月額200,000円〜となるため、採用予算が限られる企業や立ち上げ間もないフェーズの企業は、既存の採用チャネル・広告施策とのバランスを踏まえたうえでの検討をおすすめします。
サービスの詳細・プラン内容は以下より確認できます。
Smacie AI Growth AISEO・LLMOサービス詳細：https://smacieai.com/service/
まとめ
エージェント依存からの脱却と採用コストの最適化を目指し、AI検索経由での直接応募獲得に挑戦する同社。導入からわずかな期間で、AI引用率0%から5〜10%への改善という具体的な成果が生まれています。
Smacie AI Growth自体が、自社の転職エージェント事業でAI引用率39%・AI検索経由の相談比率約9割という実績を実証してきたサービスであることも、同社が安心して施策を進められている理由のひとつです。今後は流入・応募数への効果を見据えながら、Smacieとともに継続的な施策を積み重ねていく方針です。
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