Offersの評判・口コミ
Offers
3.67
口コミを見る（3件）＜Offersでできること＞
■ AIと専門チームによるスカウト設計
「同じ文面をたくさん送るだけのスカウト」でも「一度送って当たるのを待つスカウト」でもない、AI時代ならではの採用を実現します。35,000人超（※）のエンジニアデータから構築した独自の心理段階モデルをもとに、候補者の状況に合ったタイミング・切り口で企業のストーリーを継続的にお届けします。
■ 採用成果にコミットする伴走支援
35,000人（※）を超えるOffersのエンジニアデータベースを起点に、「候補者を見渡してフィットする企業を推薦するアプローチ」と「企業の求人に合う候補者を継続的に追いかけるアプローチ」の両輪で、CTO・VPoE・AIエンジニアなどハイクラス層の採用に対応。AIと専門コンサルタントの組み合わせで、採用担当者の作業負担を大幅に軽減します。
■ 採用力の診断・改善まで一気通貫でサポート
企業のURLを入力するだけで、採用ページ・求人情報・技術発信・年収レンジなどをもとに採用力を複数の観点で診断。1,000社以上（※）の採用支援で積み上げた業界水準データと比較しながら、改善の優先順位をレポートとして提供します。半期ごとの計測で改善進捗を数字で把握できます。
＜Offers AI RPO 導入の流れ（5ステップ）＞
STEP1｜ヒアリング（約1時間）：採用課題・ターゲット・体制を確認。
STEP2｜ディープインタビュー（2〜3時間）：経営層・CTO/VPoEへの深い対話で企業固有の一次情報を抽出。
STEP3｜戦略設計（約1週間）：キャリアドリフトモデルに基づくアプローチ設計。
STEP4｜運用開始：AIストーリースカウトの自動配信スタート。運用工数はほぼゼロ。
STEP5｜継続改善：データ蓄積で精度向上、月次レポートで成果を可視化。
※出典：Offers公式HP（2026年6月10日閲覧）
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評判・口コミの概要
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レビュー分布
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口コミによる項目別評価
Offers
カテゴリ平均
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ユーザーレビュー一覧
中東 亮介
ユーザー
株式会社岩建
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不動産/建設/設備系
利用状況：現在は利用していない
/
利用アカウント数：1件
投稿日：2023/05/29
2/5
在籍確認
投稿経路キャンペーンBOXILが口コミ投稿に謝礼をお渡ししています
副業の為、導入したが求められるスキルが高めなのである程度経験をしてきていないと対応できないものが多い。
また直接雇用など打診されるのが手間に感じるため拒否設定などあればよい
サービス導入後の効果・メリット・解決したことを教えてください
スキマバイト的な形で使えるので、デザインなど自分に能力やスキルがある方にとっては良い小遣い稼ぎになると思う。
匿名のユーザー
導入推進者
IT/通信/インターネット系
利用状況：利用中
/
利用アカウント数：2件〜10件
投稿日：2022/11/16
4/5
在籍確認
投稿経路オーガニック自然発生の口コミです
レベルの高い、ユーザー層がたくさんいる。また、スカウト文の打率が非常に良い印象。
募集にもしっかりと応募が来ている。
ただ、副業希望の方が多く、正社員雇用に持って行くのは難しい。なので-1で4！
サービス導入後の効果・メリット・解決したことを教えてください
効果を実感した。
エンジニアの人手不足に困っていたが、Goの即戦力人材を何人も見つけることができて、とても助かった！
匿名のユーザー
ユーザー
IT/通信/インターネット系
利用状況：利用中
/
利用アカウント数：1件
投稿日：2022/04/23
5/5
投稿経路キャンペーンBOXILが口コミ投稿に謝礼をお渡ししています
空いている時間を有効活用したい人材が多いのでプロジェクトに参加して欲しい時や、特定の技術を求めている時に役立ちます。気軽に声かけしやすいプラットフォームが気に入っています。
サービス導入後の効果・メリット・解決したことを教えてください
副業として少し空いた時間で協力してくれるエンジニアとデザイナーを探していたのですが、人脈がなくて自力で探すのは難しいと考えていました。Offersを利用することで空いた時間を有効活用したいと思っている優秀なエンジニアとデザイナーとマッチングできる確率が上がりました。
Offersの概要
Offers
3.67
口コミを見る（3件）＜Offersでできること＞
■ AIと専門チームによるスカウト設計
「同じ文面をたくさん送るだけのスカウト」でも「一度送って当たるのを待つスカウト」でもない、AI時代ならではの採用を実現します。35,000人超（※）のエンジニアデータから構築した独自の心理段階モデルをもとに、候補者の状況に合ったタイミング・切り口で企業のストーリーを継続的にお届けします。
■ 採用成果にコミットする伴走支援
35,000人（※）を超えるOffersのエンジニアデータベースを起点に、「候補者を見渡してフィットする企業を推薦するアプローチ」と「企業の求人に合う候補者を継続的に追いかけるアプローチ」の両輪で、CTO・VPoE・AIエンジニアなどハイクラス層の採用に対応。AIと専門コンサルタントの組み合わせで、採用担当者の作業負担を大幅に軽減します。
■ 採用力の診断・改善まで一気通貫でサポート
企業のURLを入力するだけで、採用ページ・求人情報・技術発信・年収レンジなどをもとに採用力を複数の観点で診断。1,000社以上（※）の採用支援で積み上げた業界水準データと比較しながら、改善の優先順位をレポートとして提供します。半期ごとの計測で改善進捗を数字で把握できます。
＜Offers AI RPO 導入の流れ（5ステップ）＞
STEP1｜ヒアリング（約1時間）：採用課題・ターゲット・体制を確認。
STEP2｜ディープインタビュー（2〜3時間）：経営層・CTO/VPoEへの深い対話で企業固有の一次情報を抽出。
STEP3｜戦略設計（約1週間）：キャリアドリフトモデルに基づくアプローチ設計。
STEP4｜運用開始：AIストーリースカウトの自動配信スタート。運用工数はほぼゼロ。
STEP5｜継続改善：データ蓄積で精度向上、月次レポートで成果を可視化。
※出典：Offers公式HP（2026年6月10日閲覧）
