ITエンジニア採用「LAPRAS」の料金・評判や運用のコツを解説

近年、ITエンジニアの採用はますます難易度が高まっています。
特に、生成AIやクラウド、モダンフロントエンドなど、新しい技術領域に精通したエンジニアへの需要が急拡大する一方で、転職市場に現れる優秀な人材は限られており、企業間での採用競争が激しくなっています。

そこで注目されているのが、LAPRASはGitHub・Qiita・Zenn・Twitter（X）などの公開情報を解析し、転職潜在層にもアプローチできる「LAPRAS」です。

候補者のスキルや転職意欲を把握した上で、様々な手法で直接候補者にアプローチができます。

本記事では、LAPRASの特徴や機能、料金体系、評判、さらに採用を成功に導く運用のコツまで詳しく解説します。

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LAPRASとは？

LAPRASとは、ITエンジニア採用に特化したダイレクトリクルーティングサービスです。

GitHub・Qiita・Zenn・Twitter（X）といったエンジニアが日常的にアウトプットしている技術記事やコードを自動で収集・解析し、候補者ごとに詳細なプロフィールを生成します。これにより、従来の履歴書や職務経歴書だけでは見えにくかったスキルや、技術領域への学習姿勢、貢献度などを客観的に把握できます。

企業は、生成されたプロフィールをもとに、求めるスキルや実績を持つ候補者を発見し、ピンポイントでアプローチすることができます。

LAPRASの詳細はこちら

LAPRAS登録エンジニアの特徴

LAPRASに登録しているユーザーの特徴をデータで見てみましょう（2024年10月時点）。

・年齢層
ボリュームゾーンは30代で41%、次に20代が36%です。若手が多いデータベースといえます。

・職種分布
最も多いのはバックエンドです。次にフロントエンド、SRE/インフラ、モバイルエンジニアと続きます。

・オファー年収（スカウト実績）
600〜800万円が36%と最も多いですが、続いて800〜1000万円が32%、1000万円以上が11%とハイクラス層の実績が豊富です。

関連記事：【最新版】ダイレクトリクルーティングサービス17選比較！各媒体の特徴や料金体系などを解説 

LAPRASの特徴や機能

LAPRASスコアで技術力や意欲を可視化

LAPRASは「LAPRASスコア」と呼ばれる独自指標を持ち、エンジニアの技術力を可視化します。

具体的には、以下のような技術系プラットフォームと連携し、自動的にアウトプットを収集します。

・GitHub：コードの公開実績
・Qiita / Zenn：記事執筆内容
・connpass：勉強会参加履歴
・Speaker Deck / Docswell：登壇資料
・X（旧Twitter）：日常の発信

このスコアは、「自分の市場価値を知りたい」「技術力を客観的に評価してほしい」と考える成長意欲の高いエンジニアを自然に集客する効果があります。

また、企業側は、単なる「職務経歴書」以上に、候補者のスキル・志向性・熱量の把握が可能になります。

Chrome拡張機能「LAPRAS EXTENSION」でSNS連携可能

LAPRAS EXTENSIONは、Google Chrome向けの拡張機能です。
Web上の各種SNSページから、ワンクリックでそのアカウント主のLAPRASプロフィールにアクセスできます。

例えば、Qiitaで気になる記事を見つけた場合、記事ページ上でExtensionボタンを押すだけで、投稿者のLAPRAS候補者ページへスムーズに遷移できます。

以下のサービスに対応しています。これらのページ上に表示される候補者情報を直接LAPRASとつなげて確認することが可能です。

＜対応サービス＞
・connpass
・GitHub
・Qiita
・X（旧Twitter）
・Wantedly
・note
・Speaker Deck
・Zenn
・docswell

タレントプール管理機能

候補者を「見つけた段階」で終わらせず、プールして育てるのがLAPRASの基本思想です。以下のタレントプール管理機能を活用すれば、ATSがなくてもLAPRAS内で「候補者管理のPDCA」を回せます。

リスト
候補者が採用に至るまでの工程を分解し、「次にどうアクションするべきか」が一目で分かるようにリストを設定できます。

ラベル
候補者にポジション名やスキルなどのラベルを付与し、検索性を高めます。

ステージ
「アプローチ判断待ち」「初回面談調整中」など選考進捗を一目で確認可能。採用管理ツールに近い役割を担えます。

フィルター
条件を組み合わせて候補者を絞り込み可能。居住地、転職意欲、追加日など様々な項目を設定できます。

アーカイブ
不要な候補者カードやリストをアーカイブできます。

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 興味通知機能

興味通知とは、企業が候補者に対して興味があることを示せる機能です。興味通知を送信する際は、任意の求人を選択する必要があります。

候補者は、LAPRAS上で自分に興味通知をしている企業を確認し、候補者自身も興味がある場合はワンタッチでリアクションすることが可能です。

AIスキルハイライト

AIスキルハイライトは、候補者の職務経歴や職務要約の内容をAIが解析し、保有している経験やスキルを自動で抽出・表示する機能です。候補者プロフィールからAIが「経験あり」と判定した場合、自動でラベルが付きます。

表示されたラベルをクリックすると、AIがそのスキルを判定した根拠となる候補者の具体的な経歴やスキル記述を確認できます。

現在は、以下の3つの経験に関するAIスキルハイライトがあります。

・ピープルマネジメント経験
EM/VPoE経験者など、評価・昇進決定に携わった実績がある候補者に付与。

・エンジニアリングリード経験
技術課題を発見し、チームを技術面でリードした経験者。テックリード・CTO候補の抽出に便利。

・PM/PL経験
SIerやITコンサルでプロジェクト責任者を務めた候補者に付与。顧客折衝経験の見極めに役立つ。

LAPRASの料金

LAPRASの料金は、セルフプラン、BPaaSプラン、JOB BOARDプランから選ぶことができます。

プラン名	セルフプラン	BPaaSプラン	JOB BOARDプラン
料金体系	月額固定のみ	月額固定＋成功報酬	成功報酬15%
求人掲載費用	無料	無料	固定費ゼロ円で掲載
候補者の検索	可能	プロが運用代行	―
興味通知機能	あり	プロが運用代行	―
スカウト送信	可能	プロが運用代行	―
スカウト通数/月	上限なし	プロが運用代行	―
CSチームによる採用成功支援	あり	あり	―

プラン別の特徴

・セルフプラン
自社で運用する方向けです。月額固定のみで利用でき、スカウトは無制限です。

・BPaaSプラン
エンジニア採用に強いプロが運用を代行します。「自社に採用ノウハウやリソースが足りない」企業向けです。成功報酬が発生するが、スピード感を保てます。

・JOB BOARDプラン
固定費ゼロで利用可能な、求人広告プランです。成功報酬型（15%）のみが発生します。

LAPRASの評判

LAPRASの評判を、候補者側と人事側に分けてご紹介します。

候補者側の評判

【参考】
https://x.com/dall_develop/status/1951209581428019692
https://x.com/2kikx2/status/1732646871997550965
https://x.com/fkubota_/status/1349523454144376833
https://x.com/poket_6997/status/1240679367509868544

人事側の評判

【参考】
https://x.com/yamataku3831/status/1774065832374800566
https://hr-tech-lab.lapras.com/lapras-scout-cases/creationline02/
https://hr-tech-lab.lapras.com/lapras-scout-cases/noschool/

採用成功に導くLAPRAS運用のコツ

「ツールを導入したが成果が出ない」という声はどの採用支援サービスでもよく聞かれます。LAPRASを使いこなすには、以下の運用ポイントが鍵となります。

候補者のアウトプットに触れる

候補者はGitHubのコード、QiitaやZennの記事、登壇資料などをLAPRASに自動で蓄積しています。これらに言及し、「Qiitaでご執筆された〇〇の記事を拝見し、弊社の□□領域での取り組みでご活躍いただけると感じ…」などと具体的に触れることで、「自分を理解して声をかけている」と感じてもらいやすくなります。

また、「OSS ゴールドコントリビュータ」と「OSS シルバーコントリビュータ」のラベルがついているのを見つけたら、スカウトメッセージで一言触れてみるのも良いでしょう。

LAPRASでは、コントリビュータやStarが多いリポジトリをOSSプロダクトとみなし、それぞれの数に応じてゴールド/シルバーリポジトリとして扱っています。

それらのリポジトリに対して一定以上のコントリビューションをおこなっている候補者にラベルが付与されます。

ゴールドは全体の約1.5%、シルバーは約4％の候補者のみにしか付与されない貴重なラベルです。

興味通知を有効活用する

LAPRAS独自の「興味通知」機能は、候補者に軽くタッチし、反応を確認できる便利な仕組みです。

興味通知を送り、「興味あり」と返した候補者にだけスカウトを送ることで、返信確率の低い候補者へのリソース浪費を防げます。

興味ありが返って来た候補者には、メッセージ内に「興味ありのリアクションをありがとうございます！」等をメッセージに入れると、「あの面白そうな会社か！」と思い出してもらいやすくなります。

また、候補者から「興味あり」リアクションが届いたら、できるだけ早くスカウトを送りましょう。

実際に、LAPRAS公式から、速やかにスカウトを送ることが採用にプラスに働くことを表す、裏付けとなるデータが公表されています。

グラフ参照元

「興味あり」を受け取ってから1時間以内にスカウトメッセージを送った場合の返信率は、66.6％と最大になっています。

そこから24時間以内は返信率56％以上を維持しますが、2～5日以内ではおよそ50％ほどまで低下しています。さらに、2週間～30日以内では44～40％に推移し、31日以上をすぎると27.7％まで返信率は下がってしまいます。

社内エンジニアを巻き込む

LAPRASの候補者は、日頃から技術アウトプットを重視する傾向があります。そのため、人事だけでなく現場のエンジニアやCTOを巻き込み運用しましょう。

・エンジニアからの声掛けは返信率が高い
人事担当者からのスカウトよりも、「技術を理解している人からのメッセージ」の方が、候補者の関心を引きやすくなります。

・カジュアル面談を現場と一緒に実施
候補者は「この会社でどんなエンジニアと働けるのか」に強い関心を持ちます。人事と現場エンジニアが同席して面談することで、候補者の不安を解消し、入社後のイメージを具体化させることができます。

・現場巻き込みの仕組みを作る
採用活動を人事だけで抱え込まず、現場メンバーに協力してもらう体制を整えておくと、スカウトから面談までのスピードも上がります。

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転職意欲の変化タイミングを逃さない

LAPRASで見つけた候補者は、候補者管理機能である「タレントプール」にストックしておくことができます。

タレントプールに追加しておくことで、その候補者の転職意欲に変化があったタイミングで通知が届きます。そのため、今すぐ転職を考えている顕在層だけでなく、現時点では転職を検討していない潜在層に対しても、最適なタイミングを逃さずにアプローチすることが可能になります。

炎マークがついた候補者を優先してアプローチ

炎マークが付いている候補者は、アプローチする絶好のタイミングです。炎マークを見かけたら、早めに声をかけましょう。

具体的には以下の条件を満たした候補者に、炎マークが自動で表示されます。

・1週間以内に転職意欲が「高」または「中」に変更・更新された候補者
・「なし」「中」「未設定」から「高」に変更した候補者
・「高」から「高」に再更新した候補者
・「なし」「高」「未設定」から「中」に変更した候補者

炎マークは、以下で確認することができます。

1. レコメンド
・レコメンド一覧の候補者に炎マークが表示されます。
・「転職意欲最終変更日」を「1週間以内」に指定することで、炎マーク対象者を絞り込むことも可能です。

2. 候補者検索
・条件検索で「転職意欲最終変更日」をフィルタにかけることで、炎マークが付いた候補者を一覧化できます。

3. タレントプール
・タレントプール内でも「炎マークあり」のフィルタをかけると、炎マークが付いた候補者だけに絞り込みが可能です。

面接リマインド機能を使う

LAPRASには 面談リマインド機能があり、カジュアル面談の日程が確定した候補者に対して、自動的に面談前日のリマインドメッセージを送信できます。これにより、候補者が面談を忘れてしまうリスクを減らし、当日のキャンセルや遅刻を防止できます。

面談リマインド機能の使い方

①有効化[メッセージボックス] > [受信トレイ] へ進む面談リマインドを送りたい候補者のスレッドを開く画面上部の [自動送信メッセージ設定] をクリック「面談前日メッセージ」を入力・設定し、「有効にする」をクリック

②面談日時の設定関数を用いて日付や時間を入力することで、リマインド文面内に面談日時が自動反映されます。{{surname}} {{meeting_date}} {{meeting_hour}} {{meeting_minute}}など

③メッセージ内容の変更テンプレートを編集して、自社に合わせたリマインド文面を設定可能です。

④リマインド送信タイミング面談日時の前日18時〜19時の間に、自動で候補者へ送信されます。送信時間は固定されており、任意の変更はできません。

SNSでのDMスカウトを行う

LAPRASでは、自身のXアカウントなどからDMスカウトを送ることが許可されています。

DMスカウトは、LAPRAS経由よりも「量が多く埋もれがちなメッセージと違って読んでもらいやすい」「フランクに返信ができる」「送信者の素性がわかりやすく親近感が湧き、返信へのハードルが低く感じられる」ため返信されやすい傾向にあります。

この際、会社公式アカウントより「個人アカウント」からの送信が有効です。また、CTOや現職エンジニアからのDMだとより返信率が高まります。

注意点

XのDMの設定では、「誰からのDMも受け取る」か「自分がフォローしている人からのDMだけ受け取る」かが選べるようになっています。

候補者の設定が前者の場合は、すぐにDMを送信できますが、後者の場合は、候補者をフォローして、フォローバックされたら送信することができます。

フォローバックされる確率を高めるためには、自身のXアカウント運用が鍵になります。

求人はマークアップで視認性を上げる

候補者にとって「見やすさ」と「分かりやすさ」が応募率に直結します。
ただテキストを並べるだけでは、重要なポイントが埋もれてしまい、候補者が情報を取りこぼす可能性があります。

そこで活用できるのが マークダウン記法によるマークアップです。見出し・箇条書き・太字などを組み合わせることで、求人の視認性を向上させられます。

見出しの活用

「#」を使って階層を作ることで、情報を段階的に整理できます。

# h1
## h2
### h3

箇条書きで整理

スキルや条件をリスト化すると、候補者が一目で理解できます。

（例）

* Pythonでの開発経験
* AWS環境での運用経験
* チーム開発の実務経験

強調（太字）

重要な条件や魅力は 太字にして視線を引きましょう。

（例）

**リモートワーク可能**

ハイパーリンク

関連ページへの導線を追加できます。

（例）

[Recboo](https://recboo.com/)

まとめ

LAPRASは、GitHubやQiitaといったエンジニアの日常的なアウトプットを解析し、従来の履歴書だけでは見えないスキルや潜在的な転職意欲を可視化できるサービスです。

若手からハイクラスまで幅広い層が登録しており、正しく運用すれば高い返信率と精度の高いマッチングを実現できます。

自社に最適なエンジニアを効率的に確保したい、あるいは社内のリソース不足で運用が難しいといった課題がある場合は、Recbooのような専門パートナーの支援も視野に入れながら、LAPRASを最大限に活用した攻めの採用活動を展開していきましょう。

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