LAPRASは「登録者を待つ」媒体ではありません。GitHubやQiitaなどWeb上の技術アウトプットを自動収集してプロフィールを生成する。エンジニアの実力がコードと記事で可視化された、他に構造の似た媒体がないサービスです。
※本記事の数値・仕様は公式サイトおよび公開情報に基づきます(2026年9月時点)。料金の詳細は変更されることがあるため、最新情報は必ず公式にご確認ください。
LAPRASは、LAPRAS株式会社が運営するITエンジニア向けキャリアサービスです。個人向けには、GitHub・Qiita・Zenn・X・connpassなどの公開アクティビティを自動で集約し、技術力・ビジネス力・影響力をスコア化したプロフィール(LAPRASスコア)を生成します。企業向けのLAPRAS SCOUTは、このデータベースからエンジニアを探してスカウトを送るサービスです。
データベースは登録ユーザー約3.0万人に加え、Web上の情報から自動構成された約53万人のエンジニアデータで構成される(公開情報)ため、転職サイトに登録しない層。日々アウトプットしている技術力の高いエンジニア。に届くのが構造上の最大の価値です。
LAPRAS SCOUT公式を見る→
運用の流れは、①採用要件を入力するとAIが候補者をレコメンド ②「興味あり/なし」のフィードバックで精度が向上 ③気になる候補者をタレントプールに保存 ④機械学習がSNS活動や経歴変化から転職可能性をスコア化し、「転職モード」に入ったタイミングでアラート、という設計です。
つまりLAPRASは、送りまくる媒体ではなく「観察して、最良のタイミングで1通送る」媒体。潜在層ナーチャリング(こちらの記事)の思想が、機械学習でプロダクト化されていると理解すると使い方を間違えません。スカウト未経験の企業向けにテンプレート整備やCSの伴走支援もあります。
料金は月額固定型で、具体的な金額は要問い合わせです。スカウト運用そのものを委託できるBPaaSプラン、求人掲載型のJOB BOARDプランなど複数の提供形態があり、自社の運用体制に応じて選べます。成果報酬型ではないため、複数名の継続採用ほど採用単価が下がる構造です。
採算の考え方はシンプルで、月額×契約期間÷決定数=決定単価をエンジニア紹介フィー(理論年収35%なら年収700万で245万円)と比較すること。技術系の継続採用がある企業なら、比較は多くの場合LAPRAS側に傾きます(チャネル採算の考え方はスカウトKPIの記事)。
| 項目 | 内容(公開情報ベース) |
|---|---|
| データベース | 登録約3.0万人+自動収集の約53万人エンジニア情報 |
| 独自機能 | LAPRASスコア/AIレコメンド/転職モード検知アラート |
| 料金 | 月額固定型・要問い合わせ(BPaaS/JOB BOARD等のプランあり) |
| 支援 | テンプレ整備・CSの伴走 |
| 返信率の目安 | 16〜23%(当サイト媒体別分析) |
当サイトの媒体別分析(スカウト戦略)の通り、LAPRASの返信率目安は16〜23%と高水準です。ただしこの数字は、アウトプットを実際に見て書かれた文面の話。この媒体のエンジニアは自分の技術的アウトプットに誇りを持っており、リポジトリ・記事・登壇に触れないテンプレ賛辞への拒否反応は全媒体で最も強い部類です。
勝ち筋は一つ。「◯◯のリポジトリの△△の設計を拝見しました。当社の□□の課題と重なります」。読んだ証拠と、技術課題への接続を1通目の中心に置くこと。書ける人が社内にいないなら、エンジニアを文面レビューに巻き込む体制(運用体制の記事)を先に作ってください。それができない企業には、この媒体の高い返信率は再現されません。
LAPRASは、GitHub等のアウトプットからエンジニア約53万人分の実力を可視化し、AIレコメンドと転職モード検知で「最良のタイミングの1通」を撃てる月額型サービス。返信率16〜23%という水準は、コードを読んだ証拠と技術課題への接続を書ける企業だけが再現できる数字であり、エンジニアを巻き込む文面体制が導入の実質的な前提条件になる。
記事の内容を前提にして、あなたの状況に合わせた答えをAIに出させます。質問を入れて「ChatGPTで相談」または「Claudeで相談」を押すと、記事の要点と質問がセットになった状態で開きます。