OfferBoxのプロフィール選定基準の作り方

OfferBoxで候補者を一人ずつ見ていくとき、どの順番で何を見て、どこで送る・送らないを決めるかを、判定の分岐として整理します。この媒体は企業のオファー送信数に枠があり、当たらない相手に一通使うと、そのぶん別の誰かに届かなくなります。そのため判定は、候補を増やすより、枠を使う前にどこで振り落とすかを決めるところから組み立てます。以下は2026年9月23日時点で公式サイトに記載されている内容に基づいており、運営は株式会社i-plugです。

判定の厳しさは、オファー枠と面談枠の少ないほうで決める

分岐を組む前に、判定をどのくらい厳しくするかを決めます。料金プランのページは、早期定額型プランは3名採用の場合で120枠、成功報酬型プランは1名あたり40枠としています。注記では、オファーを受信した学生が辞退した（または3日経過・選考を辞退した）場合は送信枠が復活するとされており、枠は回ります。ただ、承認されて選考が進んでいる候補は枠を使い続けるので、同時に抱えられる人数には上限があります。基準を緩めて承認だけ増やすと、選考が進まない候補で枠が埋まることになります。

厳しさの目安は、オファー枠と社内の面談枠の、少ないほうに合わせることです。承認が来ても面談に出せなければ待たせることになり、その間も枠は埋まったままです。機能のページは活動量シミュレーションについて、企業規模、業種、オファー送信時期を入力するだけでオファー承認率（推定）が表示され、どれだけの工数が必要なのかを可視化するとしています。推定の承認率から必要な本数を出し、それを枠と面談枠に照らすと、判定をどこまで絞るべきかが決まります。

分岐1：属性で母集団に入るか、単語で読む順を決める

最初の分岐は、検索の段階で行います。機能のページは学生検索について、学生の属性情報など基本的な検索軸に加え、自由検索など単語でも絞り込むことが可能としています。企業向けトップページも、フリーワード検索など様々な検索項目から自社の欲しい人材を見つけられるとし、毎年20万人以上の学生が登録していること、27卒の学生登録実績として25.0万人を掲げています（2026年5月時点、OfferBox2025年卒利用実績データによる注記が添えられています）。属性で母集団を作り、自由検索の単語で読む順番を決める、という二段で使い分けると、数と質の両方を保てます。

属性で見るのは、卒業年度、地域、文理・学部、志望職種のように、提示できる仕事と場所が合うかどうかに関わるものです。単語のほうは、技術名、活動名、関心のテーマなど、仕事の中身とつながる言葉を使います。人事が思いつく言葉と現場で使われる言葉はずれるので、現場に「この仕事で使う言葉を三十個」挙げてもらうところから始めると、自由検索の精度が上がります。同ページは全国様々な大学群・文理の学生がオファーを待っているとしており、大学名で先に絞ると、この幅を使わないことになります。

分岐2：活躍人材分析の要件に近いか、AIアシストの上位か

母集団に入った相手を、次に「会いたい層」かどうかで分けます。機能のページは適性検査について、「eF-1G」を標準搭載し、イー・ファルコン社が保有する「活躍人材分析」で各企業が自社で活躍している人材を分析することで、企業ごとの活躍人材を可視化でき、その要件とマッチする学生の検索が可能となるとしています。一方、AIアシストについては、学生の志望条件やオファーの承認傾向、プロフィール入力率、ログイン情報をもとに、企業の業種や属性、オファーの送信傾向と照らし合わせ、オファー承認に至りやすい学生を上位に表示するとしています。この二つは似て見えますが、判定の中での役割がまったく違います。

活躍人材分析の精度は、既存社員の受検で決まります。料金プランのページは、両プランとも適性検査は既存社員最大30名分無料としています。成果を出している社員だけでなく、これから増やしたいタイプの社員も受検に入れておくと、会いたい層の幅が広がります。適性検査の結果を送る・送らないの線引きにどこまで使うかは、社内で方針を決めてから運用に組み込み、判断に迷う場合は個別に専門家にご確認ください。

エラベルの見解

相談で多い思い込みは、「AIアシストの上位から送れば効率がよい」というものです。上位に出るのは承認されやすい相手であって、自社で活躍しそうな相手とは限りません。承認されやすい層は他社のオファーも承認しやすいので、そこだけを追うと、一年ほどで競合と同じ人を取り合う母集団になります。分岐2では、活躍人材分析で会いたい層を先に決め、AIアシストはその中を読む順番に使ってください。この線を引けるかどうかで、二年目以降の母集団の顔つきが変わります。代行に出すなら、どちらの機能で並べているかを報告に書いてもらうと確かめられます。

分岐3：検討中リストに入れて、会いたい通知が来たか

三つ目の分岐は、枠を使う前にできる接点です。機能のページは、オファーをしたい候補者を「検討中リスト」に入れて管理でき、学生を検討中リストに追加すると学生に企業名が通知されるとし、学生は気になる企業からの通知に対して「会いたい通知」を送ることができるとしています。検討中リストに入れる行為そのものが、学生側への接触になっているということです。枠を使わずに反応を確かめられる一方、入れっぱなしにすると、名前だけ見せて何もしない状態になります。

リストの整理も判定の一部として扱います。週の終わりにリストを見直し、送らないと決めた相手を外す時間を運用に入れておくと、「名前だけ見せた相手」が溜まりません。会いたい通知が来た相手を後回しにすると、学生の側から動いた機会を逃すことになるので、この分岐は週の中で早い時間に処理します。

分岐4：一行目の材料があるか。無ければ見送る

最後の分岐は、オファーの一行目に書ける材料があるかどうかです。企業向けトップページは、一般的なプロフィール情報に加え、動画・画像・研究資料などのデータを見ることができるとしています。材料があれば、それを読んだうえで枠を使ってオファーを送ります。材料がほとんど無い相手は、分岐1から3を通っていても、文面に書くことが無いので見送るか、翌週にもう一度プロフィールを見る候補に回します。

見送りの条件は、理由と記録の仕方をあわせて決めておきます。条件ごとに件数が残っていれば、判定が厳しすぎるのか緩すぎるのかを数字で確かめられます。

見送りの記録は、活動分析と合わせて見直します。機能のページは、活動分析で採用活動の進捗や達成状況などを振り返りで分析できるとしています。条件別の承認率を並べ、下から入れ替える直し方ができます。契約前であれば、企業向けトップページが案内する無料トライアル（1週間デモ画面）で自社の条件で何人出るかを確かめ、分岐1の厳しさを先に調整しておきます。分岐を通った相手への文面はOfferBoxのスカウト文面の型に、年度を通した送り方はOfferBoxの運用スケジュールと送信計画にまとめています。

エラベルの見解

外に出してよいのは、分岐3の検討中リストの整理と、分岐4の「読んで材料を拾う」作業までです。分岐1の属性と単語の設計、分岐2の会いたい層の定義まで代行に渡すと、判定の軸そのものが外の人の感覚で決まり、担当が替わるたびに送る相手が変わります。社内は、分岐1と2を一枚の紙に書いて渡し、代行には分岐3と4の判定の理由を記録してもらう。この切り分けにしておくと、代行の担当者を替えても基準は社内に残ります。担当者を選ぶ段階では、その紙を見せて、分岐4で見送る相手をどう判断するかを聞いてみてください。見送りの理由を具体的に言える人ほど、枠を大切に使います。

まとめ

• 判定の厳しさは、オファー枠と社内の面談枠の少ないほうに合わせ、活動量シミュレーションの推定から必要本数を出して決める
• 分岐1では属性で母集団を作り、現場から集めた単語の自由検索で読む順番を決める。大学名で先に絞らない
• 分岐2では活躍人材分析で会いたい層を決め、AIアシストはその中を読む順番に使う
• 分岐3では検討中リストと会いたい通知で枠を使う前の反応を見て、送らない相手は週ごとにリストから外す
• 分岐4では一行目の材料があるかで最終判定し、見送りは理由とともに記録して、条件別の承認率と合わせて直す

よくある質問

Q. 検討中リストに入れるだけで、学生に伝わりますか

公式サイトは、学生を検討中リストに追加すると学生に企業名が通知されるとしています。枠を使わずに接点を作れる一方、入れたまま何もしないと名前だけ見せた状態になるので、週ごとに見直して送らない相手は外します。

Q. AIアシストの上位表示だけで候補を選んでもよいですか

上位表示は承認されやすさの推定であり、自社に合うかどうかとは別の軸です。活躍人材分析などで会いたい層を先に決め、その中を読む順番としてAIアシストを使うほうが、母集団の偏りを防げます。

Q. 適性検査の結果で、オファーを送るかどうかを決めてよいですか

検索や優先順位の材料として使うのは自然ですが、送る・送らないの線引きにどこまで使うかは、社内で方針を決めてから運用に組み込んでください。選考に関わる情報の扱いについて判断に迷う場合は、個別に専門家にご確認ください。

※仕様や提供範囲は変わります。掲載した内容は2026年9月23日時点で公式サイトに記載されているものです。プランの金額は公開されていないため、契約前に運営の案内でご確認ください。