| プロフィール | マッチ度 | リンク | 会社 | 役職 | メール | 国 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Sarah Whitfield | 91% Tenure Pattern 3 years in current role — historically moves every ~3 years. Skill Growth Picked up two new cloud certifications in the last 6 months. | Senior Software Engineer | ||||
Daniel Kwarteng | 87% Engagement Signal LinkedIn activity up 4x in the last 30 days. Network Signal Two former teammates left the company this quarter. | Product Designer | ||||
Meredith Alvarez | 86% Comp Signal Pay is running roughly 15% below market for her skill set. Tenure Pattern Approaching her average 2.5-year tenure mark. | Product Manager | ||||
Rajiv Menon | 90% Company Instability Employer announced a restructuring two weeks ago. Skill Growth Shipped three new ML models in the past quarter. | Data Scientist | ||||
Olivia Bennett | 85% Tenure Pattern 2 years in role — matches her historical move cadence. Market Signal Comp for her quota size is below current market rate. | Account Executive |

Senior Software Engineer with a steady 3-year cadence between roles. Deep backend and distributed-systems experience.
予測採用とは、AIと行動、市場、企業シグナルを活用し、チームが埋める必要のある役割と、転職に前向きな候補者を、求人が掲載される前、応募が来る前に予測する手法です。これは、チームが陥りがちな2つのデフォルトモード、つまり、求人を掲載して応募を待つ「受動的な求人掲載」と、採用担当者が直感と簡単な履歴書チェックに頼って誰にアプローチすべきかを判断する「直感的な採用」に取って代わるものです。このシグナル駆動型のアプローチは、在職期間パターン、エンゲージメント、報酬、不安定性シグナルを読み取り、適切な人材を事前に特定することで、採用活動が待ちのゲームではなく、計画から始まるようにします。
ほとんどの採用ツールは受動的な求人掲載を中心に構築されています。応募者がATSに現れるのを待つか、採用担当者の直感に判断を委ねます。Lessie AIは、代わりに誰にアプローチすべきかを予測します。候補者の現在の雇用主における在職期間とキャリアパターンシグナル、エンゲージメントと活動シグナル、市場と報酬シグナル、企業不安定性シグナルを読み取り、転職準備ができている人物を特定し、予測適合度で候補者をランク付けし、確認済みの連絡先を見つけ、予測の背後にある正確なシグナルに合わせて調整されたアプローチ文を作成します。これにより、誰が返信するかわからない状態から、実際に話す準備ができている候補者にアプローチできるようになります。
Lessie AIが転職準備ができている人物とチームが次に必要とする役割を予測するために読み取る6つのシグナル源
過去の役割にどれくらいの期間とどまっていたか、そのパターンがどのように推移しているか — 平均して数年ごとに転職している候補者は、統計的に次の転職に近い位置にいます。
LinkedInでのプロフィールの活動増加、新しいつながり、可視性の向上は、積極的に応募を開始する数ヶ月前に現れることがよくあります。
候補者のスキルセットに対する報酬が現在の市場レートを下回っている場合、このシグナルはそのギャップが会話に応じる強い理由となる可能性を示します。
現在の役割で使われているよりも速く新しい認定、ツール、または責任を習得している候補者は、しばしば現在のポジションを成長しすぎている傾向があります。
候補者の現在の雇用主におけるレイオフ、リーダーシップの変動、または再編は、候補者が転職を決定する前であっても、転職準備ができていることを示す最も明確な予測因子の一つです。
候補者の同僚や元同僚が転職していくパターンは、チームとそのメンバーが予測的に転職リスクがあることを示す可能性があります。
必要になると予想される役割から、ランク付けされ、アプローチ可能な候補者リストまでの4つのステップ
求人が承認される前であっても、役割、スキルセット、レベルを平易な言葉で記述します。厳密なフィルターは必要ありません。
AIエージェントが在職期間パターン、エンゲージメント、市場と報酬のギャップ、スキル成長、企業不安定性シグナルを読み取り、各候補者が現在転職に前向きである可能性をスコアリングします。
候補者は役割適合度と転職意欲の両方でランク付けされるため、採用担当者は平坦で差別化されていないリストではなく、最も返信する可能性が高いショートリストで作業できます。
予測された各候補者の確認済み連絡先と、予測の背後にある特定のシグナルを反映したAIパーソナライズされたアプローチ文を入手できます。
受動的な求人掲載と直感的な採用に代わるAI搭載の予測採用ツール
受動的な求人掲載は、応募した人しか表示しません。Lessie AIは、関連する候補者市場全体を転職意欲に基づいてスコアリングし、自ら応募するつもりのなかった優秀な人材を発掘します。
直感的な採用は採用担当者の直感に頼ります。Lessie AIは、推測を実際のシグナル(在職期間パターン、エンゲージメント、報酬ギャップ、スキル成長、企業不安定性)に置き換え、100以上のソースからリアルタイムで収集します。
予測されたショートリストは、その中の人物に連絡できなければ意味がありません。Lessie AIは、スコアリングされたすべての候補者の連絡先詳細を見つけて確認します。別途ソーシングツールは必要ありません。
予測の背後にあるシグナルは、最初のアプローチとして最適です。Lessie AIは、実際の転職意欲シグナルを参照するアプローチ文を作成するため、コールドメッセージが一般的なInMailではなく、タイムリーで関連性の高いオファーのように読めます。
予測採用が応募者を待つ方法や直感で判断する方法とどう違うか
| 比較 | Reactive Job Posting | Gut-Feel Hiring | Lessie AI |
|---|---|---|---|
| 得られるもの | Post a req and wait for applicants | Decide from instinct and a resume skim | Predict who to hire before the req opens ✓ |
| シグナルタイミング | You only see who applies | No visibility into who else is out there | Move-readiness signals across 100+ sources ✓ |
| カバレッジ | Limited to job boards and inbound | Whatever the recruiter happens to know | Tenure, market, comp, and instability signals ✓ |
| 候補者連絡先 | Contact info from the application form | Manual LinkedIn lookups | 95%+ verified, built in ✓ |
| アプローチ | Generic auto-reply to applicants | Templated cold InMail | AI-personalized to the predicted signal ✓ |
| コスト | Job board postings add up fast | Cheap but slow and inconsistent | $39.9/mo, self-serve ✓ |
受動的な求人掲載は、求人公開後に応募した人しか表示せず、直感的な採用は採用担当者の直感と履歴書チェックに判断を委ねます。Lessie AIは、在職期間、エンゲージメント、市場、報酬、企業不安定性シグナルを事前に読み取り、転職意欲で候補者をランク付けし、正確なシグナルに合わせたアプローチ文とともに確認済みの連絡先を提供します。これにより、チームは応募者に反応するのではなく、求人掲載前に採用できます。
社内採用担当からRPO企業まで — すべての採用チームのための予測採用
求人が最終的に承認されたときにゼロから始めるのではなく、必要になると予想される役割のパイプラインを構築します。求人掲載前にショートリストが準備できます。
クライアントが役割を再開するたびに白紙の状態からソーシングを開始するのではなく、転職意欲スコアが付けられたショートリストを持って臨むことで、継続的な依頼を獲得します。
最も重要な役割の受動的な求人掲載をスキップし、ミッションに適合し、すでに転職に前向きなシグナルを示している重要な初期採用者を見つけてアプローチします。
離職による補充を事前に計画します。自社チームの離職リスクを特定し、同じポジションで転職準備ができているとスコアリングされた外部候補者を発掘します。
Predictive hiring scores candidate move-readiness with AI signals, so you reach the right hire before the req even goes live.
AIを活用した検索で、YouTube、TikTok、Instagramなどのインフルエンサーを発見し、つながりましょう。
AIで質の高いB2Bリードを生成 — 意思決定者を見つけ、連絡先を確認し、アウトリーチを自動化します。
あなたのスタートアップに合った投資家を発掘 — ステージ、セクター、地域でVC、エンジェル、ファンドを検索します。
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戦略的パートナーを特定し、つながる — コマーケティング、統合、事業開発。
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Sell to the moment: prioritize outreach with signal based selling instead of a static contact list.
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