応募が集まらない
自社を知ってほしい学生と、接点をつくれない。
面接だけでは
見えない力を、
仕事体験で見極める。
学生の経験・強み・価値観から、
自社に合う学生との出会いへ。
仕事体験とフィードバックで、納得できる採用を。
本ページは開発計画を含むサービス構想のご案内です。
現在の提供範囲・導入時期は個別にご案内します。
自社に合う学生を、経験から。
おすすめの理由（サンプル）
接客で培った改善経験が、募集職種と関連。
接客で培った改善経験が、募集職種と関連。
こんな採用課題は
ありませんか？
面接だけでは分からない
話の上手さだけでなく、行動や考え方を知りたい。
合う学生を探せない
経験や価値観から、自社との接点を見つけたい。
ミスマッチが不安
入社前に、仕事や企業への理解を深めてほしい。
ガクチカワークなら
出会う → 体験する → 見極める
履歴書と面接に、実際に「一緒に働く」視点を。
学生と企業が互いを理解し、納得して選ぶ採用を目指します。
出会う
求める人物像と学生の経験から、双方の「会ってみたい」へ。
体験する
職種に関連する課題や役割に取り組み、行動や考え方を知る。
見極める
振り返りとフィードバックを共有し、次の選考・採用につなげる。
上記は設計上のサービス体験です。機能の提供開始を示すものではありません。
学生を、履歴書だけで判断しない。
経験の背景から、仕事体験での行動まで。多面的な理解を支える設計です。
経験を見る
学業・研究・アルバイト・サークル・インターン。役割、工夫、成果、学びを整理。
フェーズ1：経験登録強みを見る
主体性・協調性・課題解決力など。診断と経験を、対話のきっかけに。
フェーズ1：職種・ガクチカ診断推薦を見る
OB・OG、教授、アルバイト先などの第三者によるコメント。事実確認と推薦を区別。
フェーズ2：開発計画仕事体験を見る
実際の課題への取り組みと、振り返り・企業フィードバックを判断材料に。
フェーズ1：基本機能の計画フェーズは開発計画の区分です。提供済みを意味しません。診断・推薦は能力を保証するものではありません。
「合いそう」の理由が、
見える出会いへ。
学生の経験・行動特性と、企業が求める人物像を独自アルゴリズムで照合。単純なキーワード一致にとどまらないレコメンドを目指します。
AIは経験の要約や相性理由の説明を補助する構想。採用合否や学生の自動除外はAIに任せず、企業と学生が判断します。
フェーズ1：簡易マッチング・レコメンド
フェーズ2：企業文化診断・職種別詳細要件・AI文章補助
フェーズ3：マッチング学習
※高度なAI機能を提供済みとするものではありません。
学生の情報経験・強み・診断
希望条件・興味
希望条件・興味
企業の情報求める人物像
募集職種・採用課題
募集職種・採用課題
独自アルゴリズムによる照合
＋ AIによる理解の補助（構想）
＋ AIによる理解の補助（構想）
相性の理由を、具体的に。
「接客での改善経験が募集職種に関連」
「企業が重視する主体性と経験に接点」
「接客での改善経験が募集職種に関連」
「企業が重視する主体性と経験に接点」
説明用の例です。相性スコアは採用・活躍の保証ではありません。
「会ってみたい」から、
一緒に働く未来へ。
出会いをつくり、体験を重ね、見極めて採用へ。
企業の動きに沿った、設計上のご利用フローです。
求める人物像を設定
企業登録・審査後、採用課題と募集職種、重視する行動を登録。
学生をレコメンド
学生の経験や診断をもとに、候補者と相性の理由を確認。
「会ってみたい」
興味を持った理由とともに、学生へ意思表示。
相互マッチ
双方の意思表示が重なると、メッセージや日程調整へ。
仕事体験へ招待
自社情報やプログラムを案内。応募受付・参加調整へ。
仕事体験を実施
職種に関連する課題・役割を通じて、実際の行動を確認。
評価・フィードバック
学生の振り返りを確認し、具体的な行動に基づくフィードバック。
見極めて採用
互いの理解をもとに選考案内・採用判断へ。
「会ってみたい」は応募・選考への同意ではありません。
選考管理機能はフェーズ2の計画です。採用の成果を保証するものではありません。
面接では見えない部分を、
仕事体験で見る。
説明を聞くだけで終わらない。学生が考え、行動する場面をつくります。
行動を見る
課題への取り組み方、姿勢、コミュニケーション。
成果を見る
取り組んだ課題、アウトプット、工夫・改善内容。
成長を見る
振り返り、学び、フィードバックへの反応。
相性を見る
仕事内容や社員との関わりを通じた、双方の理解。
成果物・証明資料の管理と実績証明書はフェーズ2の計画です。
仕事体験の内容・参加条件・フィードバックの実施方法は個別に確認します。
自社なら、どんな仕事体験ができる？
仕事体験の活用を相談する →採用の精度を高める、
3つの視点。
ミスマッチを減らす
仕事体験を通じて、仕事内容と学生の期待をすり合わせる。
自社に合う学生を見つける
経験・価値観・行動特性を確認し、接点のある学生との対話へ。
採用工数を効率化する
接点から参加管理、振り返りまで。情報を整理して担当者の負担軽減を目指す。
期待する導入メリットです。効果を保証するものではありません。選考管理・詳細レポートはフェーズ2の計画です。
大学と企業をつなぐ、
運営会社のネットワーク。
ルーキーワークスは、大学との共催イベントなどを通じて、
学生と企業の接点づくりに取り組んでいます。
上智大学
Global Internship Fair 2028_2nd
2026年10月14日開催。大学共催のオンラインイベントで、学生と企業の対話の機会を創出。
開催報告を読む →北海道大学
Global Career Fair 2028
2026年10月15日開催。大学共催で、学生が企業や仕事への理解を深めるオンラインイベントを実施。
開催報告を読む →上記は運営会社の大学連携・イベント実績です。
ガクチカワーク単体の導入実績・登録大学数を示すものではありません。
提供機能は、段階的に。
設計書に基づく開発計画です。現在の提供状況・開始時期はご相談時に確認します。
PHASE 1基本機能の計画
学生・企業登録、基本プロフィール、経験登録、職種・ガクチカ診断、人物像設定、簡易マッチング、レコメンド、「会ってみたい」、相互マッチ、メッセージ、仕事体験掲載・応募、日程・参加管理、振り返り、企業フィードバック、参加・修了実績。
PHASE 2拡張の計画
推薦、成果物・証明資料、企業文化診断、職種別詳細要件、評価公開範囲、実績証明書、大学管理画面、選考管理、詳細レポート、AI文章補助。
PHASE 3将来構想
成長履歴、マッチング学習、入社後活躍データ、外部サービス連携、モバイルアプリ、高度な大学連携、API提供。
フェーズ1も含め、開発区分は提供済みを意味しません。内容・時期は変更になる場合があります。
よくあるご質問
一般的な求人サイトとの違いは？
学生の経験や強みを起点に、仕事体験で実際の行動や考え方を知り、相互理解を深める設計です。出会いから振り返り・フィードバックまでを採用判断の材料につなげます。
今すぐ、すべての機能を使えますか？
本ページは開発計画を含む構想のご案内です。フェーズ1も含め、提供済みとは限りません。利用可能な機能、導入時期、料金・契約条件は個別にご案内します。
AIが採用の合否を決めるのですか？
いいえ。AIは経験の整理や相性理由の説明を補助する構想です。採用合否、学生の自動除外、証明の真偽確定などをAIに任せず、最終判断は人が行います。
「会ってみたい」は応募と同じですか？
応募・選考への同意ではありません。学生と企業の双方が意思表示した後、メッセージや仕事体験への案内など、次の接点へ進む設計です。
推薦や評価はすべて公開されますか？
事実確認・推薦・評価は区別し、本人が公開範囲を選択できる設計です。推薦機能と評価公開範囲の詳細設定はフェーズ2の計画です。企業内部の採用メモと学生へ返す評価は分ける方針です。
仕事体験の企画や料金について相談できますか？
採用課題や対象職種、受け入れ体制をもとにご相談いただけます。具体的な提供範囲、料金、契約条件、開始時期はお問い合わせ時にご確認ください。
自社に合う学生と出会い、
仕事を通じて見極める採用へ。
まずは貴社の採用課題をお聞かせください。
活用方法・提供状況・導入条件をご案内します。
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