【完全版】テックオファー（TECH OFFER）とは？評判・怪しいと言われる理由や料金を解説！

就活サービスの中でも注目を集めている「テックオファー（TECH OFFER）」は、ITエンジニアや理系学生に特化したスカウト型の新卒向け就活プラットフォームです。従来のように求人に応募して選考を待つのではなく、企業側から学生に直接オファーが届く仕組みが特徴といえます。

しかし、実際に利用を検討すると「本当に良い評判ばかりなのか？」「悪い口コミはないのか？」と気になる方も多いでしょう。そこで本記事では、テックオファーの基本情報から評判、メリット・デメリット、他社との比較、さらにはスカウトが届かないときに改善すべきポイントまで詳しく解説します。

福田 光樹

株式会社Delight
RecUp事業部 カスタマーサクセス部門責任者

新卒から求人広告事業に従事し、企業の採用課題に向き合う中で、実践的な支援スキルを培う。その後、自社開発のAIを活用した採用支援ツール「RecUp」の営業責任者として、プロダクトを活用した採用戦略の設計・実行支援に従事。並行して自社の採用活動にも深く関与し、事業成長フェーズにおける人材要件定義、母集団形成、採用面接など、実務から戦略まで幅広い領域を担当。現在はカスタマーサクセス部門の責任者として、100社以上の採用支援実績をもとに、採用活動の最適化を支援している。実務と戦略の両視点を持つ実践型の採用コンサルタントとして、現場に寄り添いながらも成果に直結する支援に定評がある。

テックオファーとは？

項目	内容
運営会社	株式会社テックオーシャン
サービス開始	2019年
登録ユーザー層	理系大学生・大学院生（情報、化学、機械、生物、電気電子 など）
導入企業数	750社以上
主な特徴	特許取得済みマッチングシステム・自動オファー機能・専任コンサルタントサポート

公式サイト：TECH OFFER(テックオファー)

テックオファー（TECH OFFER）は、理系学生やエンジニア志望の新卒向けに特化したスカウト型就活サービスです。従来の就活では、学生が求人情報を探して応募し、選考を受けるという流れが一般的でした。

テックオファーはその逆で、学生がプロフィールやスキルを登録すると、興味を持った企業から直接オファーが届く仕組みになっています。そのため、自分では出会えなかった企業や業界から声をかけてもらえるチャンスが広がるのです。

特に注目すべきは、AIがスキルや経験を分析して企業とのマッチングを最適化してくれる点です。プログラミング経験や研究テーマ、保有スキルを入力しておくと、企業が求める人材とマッチしやすくなり、効率的に就活を進められます。さらに「気になる」を送る機能もあり、学生側から企業にアプローチすることも可能です。

TECH OFFER(テックオファー)の特徴と企業に選ばれる5つの理由！

• 4万件の大学研究室・100万件の技術キーワードから効率的に母集団形成ができる
• 自動配信機能でスカウト工数を削減できる
• 3万人超の理系大学生・大学院生が登録している
• 候補者とのコミュニケーションを効率化できる機能がある
• 新卒理系採用に詳しいコンサルタントへ相談しながら運用できる

理系採用においては、スキルや研究内容に合った学生に的確にアプローチすることが採用成功のカギとなります。TECH OFFERは独自の仕組みと豊富な登録者数を強みに、多くの企業から支持されているサービスです。

この章では、TECH OFFER(テックオファー)が採用担当者に選ばれる理由について整理しています。

4万件の大学研究室・100万件の技術キーワードから効率的に母集団形成ができる

TECH OFFERが備えているのは、全国4万件の大学教員・研究室情報と、そこに紐づく100万件を超える技術キーワードのデータベースです。このデータベースを活用した就職マッチングシステムは特許を取得しており（特許第7123308号）、理系採用ならではの高精度な候補者の抽出を実現しています。

企業が求める技術スキルや専門分野をキーワードで設定すると、それに合致する研究室の学生を自動でリストアップする仕組みです。「画像処理」「IoT」「化学合成」といった分野ごとのキーワードを起点にアプローチできるため、学年や出身大学のみで絞り込む方法に比べて、入社後のミスマッチを減らしやすくなっています。

また、「自社に関心を持つ学生に限定した検索」にも対応しており、希望職種・勤務地・性格診断の結果など、学生が登録した志向性情報もかけ合わせることができます。スキルと志向性の両面から絞り込めるため、ペルソナに近い母集団の形成に効果を発揮します。

出典：【理系の就職マッチング技術で特許取得】TECH OFFER搭載「大学研究室情報を援用した就職マッチングシステム」

関連記事：【自社事例あり】ダイレクトリクルーティングの成功事例10選！求人の特徴や方法・注意点の完全版！

自動配信機能でスカウト工数を削減できる

TECH OFFERの核となる機能の一つが、スカウトの自動配信機能です。採用ターゲットの条件とオファー文面をあらかじめ設定しておくだけで、条件に合致した学生へ自動的にオファーが届く「半自動」の仕組みを採用しています。この仕組みは、研究室データベースを活用した特許取得済みの技術が支えています。

手動オファーと比較して工数を最大9割削減できるとされており（自社調べ）、採用担当者が少人数であってもスカウト活動を継続しやすい環境を実現します。初期設定後は大きな手間をかけずに運用できるため、他業務と並行しやすい点も評価されています。

自動送信と手動での個別オファーは併用可能です。自動でリストアップされた学生の中から、特に志望度が高そうな候補者には担当者が個別に文面をカスタマイズしてアプローチするという使い分けもできます。状況に応じた柔軟な運用ができる点も、多くの企業に選ばれる理由の一つです。

出典：【理系の就職マッチング技術で特許取得】TECH OFFER搭載「大学研究室情報を援用した就職マッチングシステム」

3万人超の理系大学生・大学院生が登録している

TECH OFFERには、理系分野を専攻する大学生・大学院生が多数登録しています。2026年卒の学生だけで累計28,000人を超えており、情報・化学・機械・生物・電気電子など、幅広い専攻の学生が在籍しています。全体の登録者数は3万人を超えており、日本マーケティングリサーチ機構の調査では理系学生のアクティブ利用率No.1を獲得しています（2025年7月期）。

登録学生の出身校は、旧帝大・早慶・東工大など難関校（全体の約23%）、地方国立・MARCH・関関同立（約53%）、技術系私大など多様な構成です。研究室への招待状送付や後輩・友達紹介制度、大学授業との連携といった積極的な集客施策により、常に一定のアクティブ層を確保しています。

企業ブランドや知名度に関係なく、自社に親和性の高い学生へアプローチできるのが大きな利点です。ナビサイトでは自社を見つけてもらいにくい中小・地方企業でも、スカウトという形で直接学生へ訴求できます。

候補者とのコミュニケーションを効率化できる機能がある

TECH OFFERには、オファー送付後の学生とのやり取りを円滑に進めるための機能が複数用意されています。主な機能は次の通りです。

• チャット機能：オファーへの返信から面談調整まで、プラットフォーム上で一元管理できる
• 日程調整機能：面談・面接のスケジュール調整をスムーズに進められる
• ATS（採用管理システム）連携：既存の採用管理ツールと接続して選考状況を統合管理できる（一部プランのみ）

また、オファーには「スペシャルオファー」と「パーソナルオファー」の2タイプがあります。

タイプ	特徴	向いている場面
スペシャルオファー	研究室DBと技術キーワードを使い、専門スキルでアプローチ	特定の技術や研究経験を持つ学生を絞り込みたいとき
パーソナルオファー	学生のガクチカ・自己PR・希望職種などの登録情報でアプローチ	志向性や人物像を重視したアプローチをしたいとき

2タイプを使い分けることで、採用精度と効率の両立が可能になります。技術スキルと志向性を組み合わせた多角的なアプローチができる点が、他のスカウトサービスとの差別化ポイントです。

新卒理系採用に詳しいコンサルタントへ相談しながら運用できる

TECH OFFERでは、専任コンサルタントが導入から内定承諾まで一貫して伴走する体制を整えています。採用経験の少ない企業や、理系採用が初めての担当者にとっても心強いサポート体制です。

サポートの流れは、キックオフMTGによるターゲット設定から始まり、採用フロー・KPI設計、運用計画の策定、オファー文面の添削、定例MTGによる進捗確認、運用改善・歩留まり改善提案へと続きます。選考辞退防止や内定者フォローまでトータルで対応します。

採用ターゲットの設定やスカウト文面の質は採用成果に直結するため、専門知識を持つコンサルタントと一緒に取り組めることは大きなメリットです。単なるツール提供にとどまらず、採用活動全体の改善を支援してもらえる点が、長期的な利用につながっている理由の一つと言えます。

関連記事：【採用担当者向け】ITエンジニア採用におすすめのスカウトサービス18選！ターゲット別の選び方と返信率を向上させるポイントを徹底解説！

TECH OFFER(テックオファー)の料金プラン・費用は？

理系採用の強化を検討する際、コスト面の確認は欠かせません。TECH OFFERの料金体系は定額制を採用しており、採用人数が増えても追加費用が発生しない仕組みになっています。

TECH OFFERの料金プランは定額制（年間利用）で、4つのプランから選択できます。採用人数による追加料金は発生しないため、複数名の採用を計画している企業ほどコストパフォーマンスが高くなる傾向があります。具体的な金額は非公開のため、公式サイトからの問い合わせが必要です。

主なプランの共通機能・内容は次の通りです。

• 4万件の研究室データベースと100万件のキーワードからの学生検索
• スペシャルオファー・パーソナルオファー、2種のオファータイプの利用
• 自動オファーと個別オファーの両方が利用可能
• 理系特化型採用イベントへの登壇費用割引
• 専任コンサルタントによる伴走支援（一部プラン対象）
• ATS連携（一部プラン対象）

申し込みから運用開始まで約2〜3週間が目安です。デモ画面や登録学生の情報を事前に確認できる無料デモも提供されているため、導入前に実際の使用感を確かめることができます。

関連記事：一人当たりにかかる採用コストはいくら？トレンドや計算・抑える6つの方法をご紹介！

関連記事：採用コストの削減方法10選！採用コストの平均相場や見直し方法・削減事例も紹介！

TECH OFFER(テックオファー)の企業側の評判・口コミを徹底調査！

• 良い評判・口コミ
• 悪い評判・口コミ

サービスの実力を判断するうえで、実際に導入した企業の声は重要な参考情報になります。TECH OFFERの公式サイトに掲載されている導入事例をもとに、良い点・気になる点の両面から確認していきます。

この章では、TECH OFFER(テックオファー)を導入した企業の評判・口コミについて整理しています。

良い評判・口コミ

TECH OFFERの公式サイトに掲載されている導入企業の声から、代表的な4つの事例を紹介します。

悪い評判・口コミ

TECH OFFERの活用ユーザーの中には、オファーを送っても反応が得られなかったという声も見られます。

この投稿からも分かるように、条件の設定が狭すぎるとオファー対象が限られてしまうことがあります。ターゲットを絞りすぎると母集団が小さくなりやすいため、まずは広めに設定してオファーを送り、データを見ながら徐々に条件を最適化していくアプローチが効果的です。

専任コンサルタントへの相談を活用しながら、ターゲット設定の見直しを繰り返すことで改善につながるケースも多いため、うまくいかない場合はまず運用の見直しを検討してみることをおすすめします。

TECH OFFER(テックオファー)の求職者側の評判・口コミは？

この章では、TECH OFFER(テックオファー)を利用した学生の評判・口コミについて整理しています。

• 良い評判・口コミ
• 悪い評判・口コミ

企業側だけでなく、学生側の評判を把握しておくことは採用担当者にとっても重要です。学生が感じているサービスの良し悪しを知ることで、より効果的なアプローチのヒントが得られます。

良い評判・口コミ

利用学生からは、オファーの質の高さや使いやすさへの満足の声が多く見られます。

こうした声からは、オファー承諾枠の制限がないことや、他サービスと比較して業界マッチングの精度が高いと評価されていることが読み取れます。ナビサイトや他のスカウトサービスとの違いを実感している学生が一定数いることは、企業側にとってもポジティブな材料と言えます。

悪い評判・口コミ

これらの声からは、オファー数の多さに戸惑いを感じる学生がいること、アプリ未対応やサイトの動作面への不満、医学系など一部専攻がマッチング対象外になるケースへの不満が読み取れます。オファーが多く届く点は企業側にとってはポジティブな評価ですが、学生が返信・対応に追われてしまうと返信率が下がるリスクもあります。

オファー文面で「まずは気軽に話を聞いてみるだけでも構いません」といったハードルの低い一文を加えると、学生が断りにくさを感じにくくなり、やり取りが続きやすくなります。

TECH OFFER(テックオファー)が怪しいとの評判の真相は？

• ①オファーが合わない可能性がある
• ②オファーをもらったからといって選考が進むわけではない
• ③どうやって知ったのか仕組みが分からず不安になる

ネット上ではTECH OFFERについて「怪しい」という声が見られることがあります。しかし多くの場合、仕組みへの理解不足が原因であることがほとんどです。よくある疑問を一つずつ確認します。

この章では、TECH OFFER(テックオファー)に対して「怪しい」と感じる声の背景を整理しています。

①オファーが合わない可能性がある

TECH OFFERのオファーは自動送信の仕組みを採用しており、企業が設定した条件に少しでも合致していれば自動的にオファーが届く場合があります。

投稿にある通り、オファーが自動送信であることは事実です。ただし、これはTECH OFFERに限らずダイレクトリクルーティング全般に見られる特性で、サービスとして意図した機能です。企業側の条件設定の精度や、オファー文面のパーソナライズ度によって、受け取る学生側の印象は大きく変わります。

「怪しい」という印象を持たれないよう、学生の研究内容や志向性に触れた文面を用意することが採用担当者にとって重要なポイントになります。

②オファーをもらったからといって選考が進むわけではない

オファーを受けて選考に進んでも、通過が保証されるわけではありません。スカウトはあくまで「会ってみたい」という意思表示であり、書類審査や面接は改めて行われます。

この点は学生側の誤解から来るものがほとんどです。しかし企業側から見ると、スカウト後のコミュニケーションの丁寧さが学生の印象を左右するという教訓として捉えることもできます。オファー文面だけでなく、返信後のチャットや面談前後のフォローを丁寧に行うことで、選考辞退や不満を防ぎやすくなります。

③どうやって知ったのか仕組みが分からず不安になる

スカウトが届いた際に「なぜ自分に連絡が来たのか」と不安に感じる学生がいます。

TECH OFFERでは、学生自身がプラットフォームに登録した情報（研究室・専攻・スキルなど）をもとにマッチングが行われています。学生が自ら登録した情報からアプローチしていることを、オファー文面の冒頭で明示するようにすると、不安を和らげる効果があります。

「あなたの研究室の○○というキーワードに関心を持ちました」といった具体的な言及があると、学生の安心感と返信率の両方が高まりやすくなります。

評判・口コミから分かるTECH OFFER(テックオファー)の企業側のメリット・デメリットは？

• TECH OFFER(テックオファー)のメリット
• TECH OFFER(テックオファー)のデメリットと対策方法！

導入の可否を判断するうえで、メリットとデメリットを客観的に把握しておくことは重要です。実際の口コミや導入事例をもとに、それぞれ整理します。

この章では、評判・口コミをもとにTECH OFFER(テックオファー)のメリットとデメリットを整理しています。

TECH OFFER(テックオファー)のメリット

評判や導入事例から読み取れる主なメリットを箇条書きでまとめます。

• 理系学生に特化しており、スキルと専攻に合った母集団を形成しやすい
• 自動オファー機能により、採用担当者の工数を大幅に削減できる
• 企業ブランドや知名度に関係なく、スカウトとして直接学生にアプローチできる
• データドリブンな採用が可能で、開封率・返信率・面談設定率などをリアルタイムで確認できる
• 定額制のため、採用人数が増えてもコストが変動しにくい
• 専任コンサルタントのサポートにより、採用未経験の担当者でも運用しやすい
• スペシャルオファーとパーソナルオファーを使い分けることで、多角的なアプローチが可能

特に評判で高く評価されているのは、研究室データベースを活用した精度の高いターゲティングと工数削減効果の2点です。自動化によって採用の前工程を省き、面談や内定者フォローなどの後工程に集中できるようになった、という声が多くの企業から寄せられています。

TECH OFFER(テックオファー)のデメリットと対策方法！

一方で、口コミや評判から見えてくるデメリットと、その対策も確認しておきましょう。

• 条件を絞りすぎるとオファー対象が少なくなり、母集団が形成しにくくなる
• 自動送信のため、パーソナライズが弱いと学生に刺さりにくい
• 選考に進んでも通過を保証するものではなく、学生とのミスマッチが生じる場合がある
• 具体的な料金が非公開のため、事前の予算試算がしにくい

対策ポイントは次の通りです。ターゲット条件は最初広めに設定してデータを収集し、徐々に絞り込んでいくことが効果的です。オファー文面には学生の研究室名や技術キーワードを明示して、パーソナライズ感を高める工夫も重要になります。

選考フローについては、学生がオファーを受けた段階で選考内容を丁寧に案内しておくことで、ミスマッチや失望を防げます。コンサルタントへの相談を積極的に活用し、PDCAを回し続けることが成果への近道です。

TECH OFFER(テックオファー)の評判から見たおすすめできる企業・不向きな企業とは？

• TECH OFFER(テックオファー)がおすすめできる企業
• TECH OFFER(テックオファー)が不向きな企業とは？

どのようなサービスにも向き・不向きはあります。TECH OFFERの評判や特性を踏まえたうえで、自社に合っているかどうかを確認しておくことが、スムーズな導入につながります。

この章では、TECH OFFER(テックオファー)が向いている企業と不向きな企業の特徴を整理しています。

TECH OFFER(テックオファー)がおすすめできる企業

TECH OFFERの利用が向いている企業の特徴を箇条書きで整理します。

• 機械・情報・化学・電気電子など、理系学術分野に関わる事業を展開している
• 知名度が高くなく、ナビサイトでは学生に見つけてもらいにくい状況にある
• エンジニアや研究職などの専門職採用を行っており、スキルでのマッチングを重視している
• 採用担当者が少人数で、スカウト業務の自動化・効率化が求められている
• 地方に拠点があり、全国の学生にアプローチしたいと考えている
• 理系新卒採用に力を入れたいが、ノウハウが社内に蓄積されていない

こうした特徴に当てはまる企業にとって、TECH OFFERは特に高い効果が期待できます。とりわけBtoB企業や地方企業など、学生からの認知が得にくい環境にある企業は、オファー型のアプローチによって新たな接点を作れる点で大きなメリットを享受できるでしょう。

TECH OFFER(テックオファー)が不向きな企業とは？

一方で、以下のような企業には向いていない場合があります。

• 文系・事務系の職種のみを対象とした採用活動を行っている
• 既にナビサイトで十分な応募数を確保できており、採用に困っていない
• スカウト採用のための初期設定や条件調整に割けるリソースが全くない
• 短期間で即戦力を確保したい中途採用が主体の企業

文系学生のみを対象とした採用や、中途採用のみを実施している企業にとっては、理系新卒特化のTECH OFFERは効果を発揮しにくい場合があります。また、初期設定やコンサルタントとの連携に対応できる最低限の運用リソースは確保しておくことが望ましく、全くの放置状態では成果が出にくい点にも注意が必要です。

TECH OFFER(テックオファー)で自動オファーを送る流れをご紹介！

• ①採用したい学生像を設定して対象を抽出する
• ②ターゲットに合わせたスカウト文を作成する
• ③オファーを自動送信する
• ④チャット機能で学生とやり取りする

TECH OFFERでの自動オファーは、大きく4つのステップで進みます。ここでは各ステップの概要を確認します。

①採用したい学生像を設定して対象を抽出する

最初のステップは、採用したい学生像（ターゲット）の設定です。TECH OFFERでは、大学・専攻・研究室・技術キーワード・希望職種・勤務地・性格診断の結果など、多様な条件を組み合わせてターゲットを絞り込めます。

技術キーワードを軸に研究室単位で絞り込む方法が特に有効で、「自社に関心を持つ学生に限定した検索」も設定できます。はじめは条件を広めに設定してリストアップの数を確認し、データを見ながら徐々に絞り込んでいくのが効果的な進め方です。

コンサルタントのサポートを活用しながら設定を最適化することで、精度の高いターゲット抽出が実現します。

②ターゲットに合わせたスカウト文を作成する

次に、抽出したターゲットに向けたオファー文面を作成します。TECH OFFERでは、スペシャルオファー（技術スキルでアプローチ）とパーソナルオファー（志向性でアプローチ）のそれぞれに対応したテンプレートを活用できます。

学生の研究室名や専攻・技術分野に触れた文面は返信率を高める効果があります。専任コンサルタントがオファーテンプレートの添削を行うため、作成に不慣れな担当者でも質の高い文面を作りやすくなっています。

③オファーを自動送信する

文面とターゲット条件の設定が完了したら、自動送信を開始します。条件に合致した学生が新規登録した際にも自動でオファーが送られるため、担当者が都度操作しなくても継続的なアプローチが可能です。

送信後は管理画面でオファー数・開封率・返信率などのデータをリアルタイムで確認できます。データをもとに文面や条件を見直すPDCAが採用精度の向上につながるため、定期的な確認が重要です。

④チャット機能で学生とやり取りする

オファーへの返信があった学生とは、プラットフォーム上のチャット機能でスムーズにやり取りできます。面談の日程調整から選考案内まで、チャット上で完結できるため担当者の連絡管理の手間が減ります。

チャットでの早期レスポンスは学生の志望度に影響します。返信から24時間以内の対応を心がけることで、他社との競合に負けにくくなります。チャットの返信内容にも、学生への個別感や熱意が伝わるひと言を添えると効果的です。

TECH OFFER(テックオファー)でスカウトメールの効果を高める4つのテクニック！

• 自動送信の時間にこだわる
• アクティブな求職者を選ぶ
• 複数オファータイプを使い分ける
• 研究室名や研究名を入れたスカウトでパーソナライズする

せっかくオファーを送っても、開封されなければ意味がありません。この章では、開封率・返信率・承認率を高めるための工夫をご紹介します。

関連記事：【2026年最新】スカウト自動化ツール・サービスおすすめ15選！おすすめの選び方や各ツールの特徴を徹底解説！

自動送信の時間にこだわる

オファーの開封率は、送信するタイミングに影響を受けることがあります。学生がスマートフォンをチェックしやすい時間帯に合わせて送信することで、埋もれにくくなります。

一般的に、理系大学生・大学院生の場合は昼休みや夕方以降の時間帯に通知を確認するケースが多いとされています。TECH OFFERの自動送信タイミングを調整し、ターゲット層が活動しやすい時間帯を狙う意識を持つことが重要です。

送信タイミングに関するポイントをまとめます。

• 平日の昼休み（12:00〜13:00）は学生がスマートフォンを確認しやすい時間帯
• 夕方〜夜（18:00〜21:00）は授業や研究後にSNSやアプリを確認する学生が増える傾向
• 週明けの月曜よりも、火曜〜木曜の送信が開封率を高めやすい場合がある

アクティブな求職者を選ぶ

TECH OFFERには、最近ログインした学生や、プロフィールを更新したばかりの学生を優先して選べる機能があります。アクティブ度の高い学生を優先してオファーを送ることで、返信率の向上が期待できます。

就職活動への意欲が高い学生は、複数のオファーを比較しながら検討しているケースも多いため、早めにアプローチすることも重要です。

アクティブな求職者を見極めるポイントを整理します。

• 直近1〜2週間以内にログインしている学生を優先する
• プロフィールや自己PRを最近更新している学生は活動意欲が高い
• 希望職種・希望業界の登録内容が詳細な学生は、選考に積極的な傾向がある

複数オファータイプを使い分ける

TECH OFFERにはスペシャルオファーとパーソナルオファーの2種類があり、採用ターゲットや状況に応じて使い分けることで採用効率が高まります。

項目	スペシャルオファー	パーソナルオファー
アプローチ対象	研究室DBと技術キーワードでターゲット指定	学生のガクチカ・自己PR・希望情報で指定
向いている場面	特定の技術・専攻を持つ学生を求める場合	志向性・人物像を重視したい場合
強み	スキルの精度高い絞り込みが可能	幅広い学生に文系・理系問わずアプローチしやすい

使い分けのポイントを解説します。技術職・研究職など専門スキルが求められるポジションにはスペシャルオファー、SE・営業技術・生産管理などスキルより志向性を重視するポジションにはパーソナルオファーが向いています。2種類を組み合わせて並行運用することで、幅広い学生層へのアプローチが可能になります。

研究室名や研究名を入れたスカウトでパーソナライズする

オファー文面に学生の研究室名や研究テーマを具体的に記載することで、「自分のことをきちんと見てくれている」と感じてもらいやすくなります。テンプレートを使い回すだけでなく、研究内容への言及を加えるひと手間が返信率を大きく変えることがあります。

パーソナライズのポイントをまとめます。

• 文頭に「〇〇大学・〇〇研究室でご研究されている〜の技術に関心を持ちました」など具体的な記述を入れる
• 学生の研究内容と自社の事業・業務との接点を明示する
• 「あなたの技術を活かせる場として、ぜひ一度お話しさせてください」など、個別感のある締めにする
• 使い回しと感じさせないよう、研究室・専攻ごとに文面のバリエーションを用意する

関連記事：スカウトメール返信率を上げるコツは？｜平均相場と「既読スルー」を防ぐ8つの施策

関連記事：【例文つき】スカウトを成功させるコツとは？返信率・マッチング率を高める書き方徹底解説！

TECH OFFER(テックオファー)で採用を成功させた企業の事例をご紹介！

• TECH OFFER導入で26卒51名承認を獲得！SES企業の理系採用成功事例
• TECH OFFERで高度IT人材の母集団形成に成功！SIer企業の成功事例

弊社RecUpが採用支援でご一緒した企業のなかにも、TECH OFFERを組み合わせることで成果を大きく改善した事例があります。ここでは、ITサービス業界での2つの事例をご紹介します。

TECH OFFER導入で26卒51名承認を獲得！SES企業の理系採用成功事例

主にITエンジニアの客先常駐を事業とする中堅SES企業では、理系エンジニア志望の新卒採用に課題を抱えていました。ナビサイトでの応募は文系が中心となり、IT技術の素養を持つ学生への接点が作りにくい状況でした。

そこでTECH OFFERを導入し、情報・電気電子・数学などのキーワードを設定した自動オファーを展開。RecUpによる採用コンサルティングを並行して活用し、オファー文面の改善とターゲット条件の最適化を繰り返しました。結果として2026年卒では51名からの承認を獲得し、理系採用チャネルとしての手応えを得ることができました。

TECH OFFERで高度IT人材の母集団形成に成功！SIer企業の成功事例

システムインテグレーション（SIer）を主業とする企業では、上流工程を担える高度なIT人材の採用が長年の課題でした。情報系・数学系の学生でも、有名企業やメーカーへの応募が集中しやすく、認知度の低い自社へのエントリーがなかなか伸びない状況が続いていました。

TECH OFFERの技術キーワード検索により、アルゴリズム・データ分析・ネットワーク設計などの専門スキルを持つ学生を直接ターゲティング。RecUpのスカウト代行支援も組み合わせることで、文面のパーソナライズと送信運用を効率化し、精度の高い母集団形成を実現しました。

関連記事：【自社事例あり】ダイレクトリクルーティングの成功事例10選！求人の特徴や方法・注意点の完全版！

TECH OFFER(テックオファー)の評判・口コミに関するよくある質問と回答

• TECH OFFER(テックオファー)で応募が集まらない場合の原因は何でしょうか？
• 自動オファーの返信率はどれくらいですか？
• 手動スカウトと自動オファーを使い分けることはできますか？
• TECH OFFER(テックオファー)のコンサルタントのサポート内容は？
• TECH OFFER(テックオファー)は導入前に無料で試せますか？

この章では、TECH OFFER(テックオファー)の評判・口コミに関するよくある質問をまとめています。

TECH OFFER(テックオファー)で応募が集まらない場合の原因は何でしょうか？

応募が集まらない場合、主な原因として「ターゲット条件の絞りすぎ」「オファー文面のパーソナライズ不足」「送信数の絶対量不足」の3点が考えられます。

条件を広めに見直し、学生の研究室名や専攻に触れた文面を用意したうえで、送信数を一定以上確保することが改善の第一歩です。専任コンサルタントへ相談しながらPDCAを回すことが有効です。

自動オファーの返信率はどれくらいですか？

TECH OFFER公式の情報として具体的な返信率の公表数値はありませんが、株式会社ラクスの導入事例では「他サービスの約3倍の返信率を実現」という結果が報告されています。

返信率はオファー文面の質やターゲットの精度に大きく左右されるため、継続的な改善が重要です。

手動スカウトと自動オファーを使い分けることはできますか？

はい、併用できます。

自動オファーでリストアップした学生の中から、特に志望度が高そうな候補者に対して個別に文面をカスタマイズした手動オファーを送ることも可能です。スペシャルオファー・パーソナルオファーの2タイプと組み合わせることで、状況に応じた柔軟な運用ができます。

TECH OFFER(テックオファー)のコンサルタントのサポート内容は？

専任コンサルタントが採用ターゲットの設定、オファー文面の添削、KPI設計、定例MTGによる進捗確認、運用改善提案、歩留まり改善提案など幅広い業務をサポートします。

内定者フォローや選考辞退防止の施策まで、採用活動の全フェーズにわたって伴走してもらえる体制です。一部プランではこのサポートが対象外となる場合があるため、契約前に確認が必要です。

TECH OFFER(テックオファー)は導入前に無料で試せますか？

契約前に無料デモを利用できます。

営業担当者がデモ環境を案内し、主な機能や登録学生の情報を確認することが可能です。実際の使用感やどのような学生とマッチングできるかを事前に確かめてから導入を判断できるため、活用することをおすすめします。

TECH OFFER(テックオファー)の採用を効率化するならAIスカウト「RecUp」

RecUpは、AIを活用した新しい形のダイレクトリクルーティングサービスです。従来のように「企業が検索して候補者を探す」のではなく、候補者側が登録した情報をもとにAIが自動でマッチングを行い、相性の高い企業から効率的にスカウトが届く仕組みになっています。

プロフィール入力に時間をかけてもなかなかスカウトにつながらない…という課題を解消し、学歴・スキル・志向性などを踏まえた精度の高いレコメンドを受けられるのが特徴です。

さらに企業からのスカウトも一方的なアプローチではなく、候補者の希望や適性に寄り添った内容になるため、ミスマッチが起こりにくいのもメリットです。効率的に就職活動を進めたい学生や、企業との接点を増やしたい方は、ぜひ活用してみてください。

参考出典

【理系の就職マッチング技術で特許取得】TECH OFFER搭載「大学研究室情報を援用した就職マッチングシステム」 https://jj-jj.net/partner/prtimes/104240/