【Claude Code×人材紹介】社員2人とAIエージェントで会社を回している話
はじめに
「Claude Code × 人材紹介」。
最近、自分のやっていることを一言で説明するなら、これだなと思っています。
人材紹介会社をやっています。社員は、私を入れて2人。あとはアシスタントと、AIエージェント。この体制で約2年、年商1億円規模まで来ました。
「2人で？」とよく驚かれますが、種を明かすと、3人目のメンバーがAIエージェントなんです。
しかもそのAIは、私がClaude Code（AIエージェントを自分で作れる開発ツール）で自作しています。
求人ごとの推薦コメント、面接対策資料、選考ステータスの管理、スカウトのリマインド、SNSの運用——候補者との出会いから成約まで、ほぼすべての工程で、自作のエージェントが毎日動いています。
このnoteでは、その裏側を、きれいに整える前のプロセスごと書いていきます。完成したノウハウ集ではありません。自社で試して、失敗して、直している最中の話です。
現場の違和感：人材紹介は「作業」が重すぎる
人材紹介という仕事は、候補者一人ひとりに向き合う、とても人間的な仕事です。
なのに実態は、作業に時間の大半を持っていかれます。
求人を探す。推薦理由を一件ずつ書く。日程を調整する。選考結果のメールを追いかけて、ステータスを更新する。お見送りの連絡をする。面接対策の資料を作る。スカウトを送って、返信を追いかける。
どれも「やるべき」業務です。でも、これをやっている間、CAは候補者の人生そのものには向き合えていません。一番価値が出るはずの「面談での対話」や「意思決定への伴走」が、作業に押し出されていく。
しかもこの作業は属人化します。ベテランCAの頭の中にしかない判断基準があって、新人は同じ品質を出せない。人が辞めると、その人の積み上げたものが消える。
私自身、この構造にずっと違和感がありました。
AIで解けること：「合理性」は、ぜんぶ渡せる
転機は、Claude Codeに出会ってからでした。私はもともとITエンジニア出身なので、現場の業務を片っ端からAIエージェントに作り変えていきました。これが「Claude Code × 人材紹介」の中身です。
やってみて分かったのは、人材紹介の業務の多くは「合理性の作業」だということです。情報を整理する、文章にする、ルールどおりに処理する、漏れなく追いかける——これは、AIがめっぽう得意な領域です。
実際に自社で動いているものを挙げると、
面談メモと職務経歴書から、求人ごとの推薦コメントを生成する
過去の選考データと商談メモをもとに、候補者専用の面接対策資料を作る
選考結果のメールを横断して読み、ステータスを更新し、「見送り連絡まだ」をタスクとして毎朝積む
返信のないスカウトを検知して、リマインドを送る
これらが、夜のあいだに、あるいは指示ひとつで終わっている。「やるべきだけど、誰もやりたくない」業務ほど、仕組みにする価値があります。
外注のツールを買うのではなく、Claude Codeで自分の業務に合わせて作っているのがポイントです。だから、うちの現場の細かい癖や判断のクセまで、そのまま仕組みに落とせる。
人間が担うこと：「熱量」は、渡せない
では人間は不要になるのか。逆でした。
決定率を左右する場面は、結局すべて人間がやっています。
初回面談で、候補者本人もまだ言葉にできていない転職の軸を、一緒に掘り当てる。面接の前夜、不安になっている人の背中を押す。内定が出たあと、「自分はどっちの未来を生きたいか」を一緒に悩む。
ここは、AIには渡せません。渡してはいけない、とも思っています。
私はこれを「合理性はAIに、熱量は人間に」という一行で整理しています。AIを入れる目的は、人を減らすことではなく、人が候補者の熱量と意思決定に向き合う時間を増やすこと。作業を手放した分だけ、人にしかできないことに時間を注げる。これが2年やって出した結論です。
実務への落とし込み：自分の「武器」を3つ重ねる
整理すると、いまの自分の武器は、3つの掛け合わせだと思っています。
人材紹介の現場ノウハウ（初回面談・クロージング・求職者グリップ・KPI設計）
Claude Codeを使ったAI業務自動化を、自分の手で実運用していること
人材紹介会社を、自分でゼロから立ち上げて、いまも経営しながら回していること
正直、どれも単体なら、もっとすごい人がたくさんいます。AIに詳しい人も、面談がうまい人も、立派な経営者も。
ただ、この3つが重なっている人には、ほとんど会ったことがありません。
AIを語れるコンサルは、人材紹介の現場を知らない。現場を知るコンサルは、AIを自分の手で動かしていない。そして両方できる現役の経営者は、自分の事業で手一杯で、外に向けて言語化していない。
「Claude Code × 人材紹介」というタグは、この重なりを一言にしたものです。
おわりに：完成品ではなく、プロセスを出す
このnoteとLinkedInでは、完成したノウハウではなく、プロセスごと公開していきます。
AIでそれっぽい情報が誰でも作れる時代に、本当に価値があるのは、検証済みの一次情報と、検証中のプロセスだと思うからです。きれいな成功事例だけでなく、冒頭に書いた誤爆のような失敗も、そのまま書きます。
これから書いていくのは、Claude Codeで人材紹介の業務をどう作り変えてきたか、決定率を上げる現場の型、少人数で回す組織の作り方、人材紹介の立ち上げの実録——そして、いま試していて、まだうまくいっていないこと。
人材紹介の経営者・事業責任者の方、これから人材紹介を始めようと考えている方に、何か一つでも持ち帰ってもらえたら嬉しいです。
ここまで読んでくださって、ありがとうございます。
「うちでもAIで業務を作り変えてみたい」「少人数×AIの人材紹介について一度話してみたい」という方は、下記から気軽に相談の日程をお取りください。売り込みの場ではなく、まずは壁打ちのつもりで大丈夫です。
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