Hub 01
AI によるコスト削減
AI ソーシングを活用して LinkedIn Recruiter、BizReach、そして採用ツールスタック全体のコストを削減する方法 — 契約更新プレイブック、移行プラン、調達監査フレームワーク。
Learn
日本市場におけるAI採用の実務ガイド。
2018年から東京で AI ファースト人材紹介事業を運営してきた記名執筆者によるガイド集。各記事はそれぞれ具体的な問いに答えます — ツール選定、リクルーターのミーティング単価のユニットエコノミクス、AI候補者スコアリングの評価。ベンダーのピッチ資料ではなく、本番データと日本国内の公開資料に基づいて書かれています。
Hub 02
日本市場におけるAI採用
日本市場における AI 候補者ソーシングの現状 — 機能する領域、機能しない領域、規制枠組みが要求する条件、ベンダー評価の方法。
Hub 03
AIソーシングにおけるAPPI対応
日本における AI 候補者ソーシングを規律する2つの法律 — 個人情報保護法と改正職業安定法。第4号 届出要件、外国処理者問題、リクナビ判例、2026年課徴金改正、そして7問のセルフ監査。運営者の視点からの教育目的の読み物 — 法的助言ではありません。
Hub 04
AI候補者スコアリング
AI 候補者スコアリングの本番運用における実態 — 読み取っているシグナル、プレースメント実績による検証手法、機能しなくなる境界線。
Hub 05
AI スカウトメッセージ
AI が起草したスカウトメッセージが、日本市場で 0.3% ではなく 3% の返信率を生む条件。仕組み、制約、そしてスケール運用における完全自律型の実態。
Hub 06
人材紹介事業のユニットエコノミクス
人材紹介事業のユニットエコノミクスの最小単位：1件の有資格候補者ミーティングの価値。自社における算出方法、本来あるべき水準、そしてなぜこの数値が他のすべてを説明するのか。
Hub 07
日本採用市場のインテリジェンス
日本人材紹介業界の四半期市場レポート — 許可事業者数、人材紹介会社の倒産動向、RPO への移行、企業内 TA への吸収、ユニットエコノミクスの方向性。
初回の四半期レポートは2026年6月公開予定（FY26 第2四半期版）。
ガイドの制作方法
各ガイドには記名執筆者の署名があり、出典は本文中に明記され、編集ポリシーに文書化された制作プロセスに従います。記事が ExecutiveSearch.AI K.K. または ESAI Agency K.K. の本番データを引用する場合、公開している検証サンプルは公開サンプルサイズと対象期間とともに方法論の開示に記載しています。引用される数値は外部検証のために共有する代表スライスであり、各社の完全な本番記録は開示していません。記事は編集ポリシーに記載した頻度で更新されます — コーナーストーン記事は四半期ごと、法律・規制関連の変更があった場合は14日以内。
同じ領域のより長い特集レポートは、Insights シリーズをご覧ください。