「良い人が来ない」の前に確認すべき採用の本質｜本当に増員が必要か？【応用編：社長の仕事をAI・DXで軽くする11】

人口減少時代に採用で勝つための前提条件

採用活動を始める前に、まず押さえておきたい事実があります。それは、日本の労働市場が構造的に変化しているということ。「良い人が来ない」と嘆く前に、市場環境を正しく理解しておくことが重要です。

日本の労働力人口はどこまで減るのか

総務省統計局の人口推計（2024年10月1日現在）によると、日本の総人口は1億2,380万2千人で、前年比55万人の減少となっています。14年連続での人口減少であり、この傾向は今後も続く見通しです。

特に深刻なのは、生産年齢人口（15〜64歳）の推移。1995年の8,716万人をピークに減少が続いており、2024年時点では7,372万8千人まで落ち込んでいます。パーソル総合研究所の推計では、2030年には労働需要7,073万人に対し、労働供給は約6,429万人となり、644万人もの労働力が不足すると予測されています。

一方で、2024年の就業者数は6,781万人と過去最多を記録しました。これは女性や高齢者の労働参加率が上昇したためですが、根本的な若年層の減少という課題は解決されていません。

この数字を見て、「うちの会社には関係ない」と思った方はいないでしょう。むしろ、中小企業ほど採用難の影響を強く受けています。

中小企業の離職率データが示す厳しい現実

厚生労働省の「令和5年雇用動向調査」によると、全産業の平均離職率は15.4%。業種別に見ると、「生活関連サービス業・娯楽業」が20.8%と最も高く、「サービス業（他に分類されないもの）」が19.3%、「宿泊業・飲食サービス業」が18.2%と続いています。

企業規模別のデータも気になるところ。100〜299人規模の企業では離職率が約17%と、他の規模に比べて高い傾向にあります。大企業と比較すると、中小企業は給与や福利厚生の面で見劣りしやすく、キャリアアップの機会も限られがち。そのため、優秀な人材が大企業に流出しやすい構造があるのです。

日本商工会議所の調査では、全国6,013社の中小企業のうち65.6%が人手不足に悩んでいると回答しています。帝国データバンクの2025年1月調査でも、正社員が「不足」と感じている企業の割合は53.4%に達し、コロナ禍以降で最も高い水準となりました。

御社の状況はいかがでしょうか？　もし離職率が業界平均を上回っているなら、採用の問題だけでなく、定着の仕組みにも課題があるかも知れません。

まずはAI・DXで業務効率化を図る発想

ここで一つ、発想の転換をしてみましょう。「人が足りない」と感じたとき、真っ先に採用を考えていませんか？　でも、ちょっと待ってください。

本当に人を増やす必要があるのか——この問いを先に立てることが重要です。

多くの中小企業では、非効率な業務プロセスや属人化した作業が、人手不足感を増幅させています。たとえば、毎月の請求書作成に丸一日かかっている経理担当者、同じ質問に何度も答えている営業事務、手書きの日報を入力し直している現場監督——こうした光景に心当たりはないでしょうか。

AIやDXツールを活用すれば、こうした作業の多くを自動化・効率化できます。結果として、1人あたりの生産性が上がり、「増員しなくても回る」状態を作れる可能性があるのです。

採用には時間もコストもかかります。一人を採用するのに平均100万円以上かかるという試算もあります。その前に、業務効率化で乗り切れないか検討してみることをお勧めします。採用はその後でも遅くありません。

採用で失敗する7つのパターン

それでも採用が必要だと判断した場合、次に押さえるべきは「採用で失敗する典型パターン」です。同じ失敗を繰り返さないために、よくある問題を整理しておきましょう。

欲しい人物像が曖昧なまま募集をかけている

「即戦力が欲しい」「コミュニケーション能力の高い人」——こうした表現は、採用現場でよく耳にします。でも、これだけでは具体性に欠けています。

「即戦力」とは、具体的にどんなスキルを持った人でしょうか。どの業務を入社初日から一人でこなせる人を想定していますか？　「コミュニケーション能力」は、顧客対応のことなのか、社内調整のことなのか、プレゼンテーションのことなのか。

人物像が曖昧だと、書類選考でも面接でも判断基準がブレます。結果として、「なんとなく良さそう」という感覚で採用が決まり、入社後に「思っていた人材と違う」というミスマッチが発生するのです。

採用要件を盛り込みすぎて誰も該当しない

欲しい人物像が明確になったとしても、今度は「あれもこれも」と要件を盛り込みすぎてしまうケースがあります。

「営業経験5年以上、マネジメント経験あり、英語ビジネスレベル、IT知識も豊富で、将来は役員候補——年収は400万円で」。こんな求人票を見たら、応募する気になるでしょうか。

要件を欲張りすぎると、該当する人材がいなくなります。仮にいたとしても、提示できる条件とのバランスが取れなければ応募には至りません。「必須要件」と「あれば望ましい要件」を明確に分けることが大切です。

求人票の内容と実態にギャップがある

求人票に書かれていた仕事内容と、実際にやらされる仕事が違う——これは早期離職の大きな原因の一つです。

「企画職募集」と書いてあったのに、入社したら営業のテレアポばかり。「残業少なめ」と聞いていたのに、毎日終電。こうしたギャップは、入社した本人の信頼を失うだけでなく、口コミで広がって今後の採用にも悪影響を及ぼします。

会社の良い面だけを見せようとする気持ちは分かります。でも、入社後に「こんなはずじゃなかった」と思われるよりも、最初から正直に伝えた方が、お互いにとって幸せなのです。

書類選考・面接の評価基準が属人的

「この人、なんか良い感じだよね」「うーん、ピンとこないな」——面接後の評価会議で、こんな会話が飛び交っていませんか？

評価基準が言語化されていないと、面接官によって判断が大きく異なります。Aさんが「この人は積極的で良い」と評価した人を、Bさんは「押しが強すぎて協調性に欠ける」と感じるかも知れません。

これでは採用の再現性がありません。良い人を採用できたとしても、次に同じ基準で選考できる保証がないのです。

入社前の期待値と合意形成が不十分

内定を出して承諾をもらったら、それで終わりではありません。入社までの間に、双方の期待値をすり合わせておくことが重要です。

「入社したら、半年で営業チームのリーダーをやってもらいたい」という会社側の期待と、「まずは現場を覚えてから、徐々にステップアップしたい」という本人の希望がズレていたら、どうなるでしょうか。

入社後に「そんな話は聞いていない」というトラブルが起きかねません。期待することと提供できることを、入社前にしっかり話し合っておくべきです。

オンボーディングが存在しない、または形骸化

「採用したら終わり」になっていませんか？　新入社員が組織になじみ、力を発揮できるようになるまでの支援——これがオンボーディングです。

「うちは現場で覚えてもらうスタイルだから」という会社も多いでしょう。でも、いきなり現場に放り込まれた新人は、誰に何を聞けばいいか分からず、孤立してしまうことがあります。

中小企業白書の事例では、香川県の石丸製麺株式会社が働き方改革に取り組み、就職後3年以内の離職率を29.5%から5.4%に改善したと報告されています。この会社では、経営理念に「全ての従業員がやりがいを持って働ける会社を目指す」ことを掲げ、働きやすい職場づくりに注力したそうです。

配属先マネジメントの問題で人が育たない

採用も上手くいった、オンボーディングも整えた——それでも人が辞めていくなら、配属先のマネジメントに問題があるかも知れません。

「あの上司の下に配属された人は、みんな1年以内に辞める」という部署はありませんか？　これは採用の問題ではなく、マネジメントの問題です。

採用に力を入れても、受け入れ側の体制が整っていなければ、せっかくの人材を活かせません。採用と育成は両輪であり、どちらか片方だけでは機能しないのです。

「正社員採用」は本当に必要か？外注・業務委託という選択肢

ここで改めて問いたいのが、「その仕事は正社員でなければならないのか」という点です。

中小企業では、「正社員＝良いこと」「外注＝一時しのぎ」というイメージが根強いところがあります。でも、業務の性質によっては、外注や業務委託の方が合理的なケースも少なくありません。

たとえば、以下のような業務は外注を検討する価値があるでしょう。

正社員を採用すると、給与だけでなく社会保険料、福利厚生費、教育コストなどがかかります。業務量に波がある場合、閑散期にもコストが発生し続けます。

一方、外注であれば必要なときに必要なだけ依頼でき、固定費を変動費化できます。もちろん、会社のコア業務は正社員で担うべきですが、周辺業務は柔軟に考えてみてはいかがでしょうか。

AIで過去の採用データを分析する具体的手法

ここからは、AIを活用した採用精度向上の具体的な方法を紹介します。「なんとなく良さそう」から脱却し、データに基づいた採用を実現するためのアプローチです。

活躍している社員の入社時の特徴を可視化

自社で活躍している社員には、何か共通点がないでしょうか。入社時の履歴書や面接記録を見直してみると、意外なパターンが見えてくることがあります。

AIを使えば、過去の採用データから「活躍人材の傾向」を抽出できます。たとえば、以下のような分析が可能です。

• 入社時の経歴（業界経験、職種経験、学歴など）
• 面接時の評価ポイント（どの項目で高評価だったか）
• 適性検査の結果との相関
• 入社後のパフォーマンス評価との関係

ある企業では、AIによる分析の結果、「前職での在籍年数が3年以上」「志望動機の中に具体的なキャリアビジョンが含まれている」という要素が、入社後の活躍と強く相関していることが分かりました。このような知見は、今後の採用基準に活かせます。

早期離職者に見られる共通点

活躍社員の分析と同様に、早期離職者の分析も重要です。「辞めやすい人」の傾向を把握しておけば、採用段階でリスクを見極められるようになります。

早期離職者に見られる傾向としては、以下のようなものが報告されています。

• 転職回数が多く、1社あたりの在籍期間が短い
• 志望動機が漠然としている、または条件面のみ
• 面接時の質問が少ない（関心の低さ）
• 入社を急いでいる様子がある

もちろん、これらに該当するから即NG というわけではありません。背景を確認した上で判断することが大切です。AIはあくまでも判断材料を提供するツールであり、最終決定は人間が行うべきでしょう。

面接評価と入社後評価のズレを検証

「面接では高評価だったのに、入社後は期待外れ」——こうしたケースがあるなら、面接の評価項目自体を見直す必要があります。

AIを使って、面接時の評価と入社後のパフォーマンス評価を突き合わせてみましょう。すると、「面接で重視していたが、実は入社後のパフォーマンスとは関係なかった」という項目が見つかることがあります。

逆に、「面接ではあまり重視していなかったが、実は入社後の活躍と強く相関している」という項目が発見されることも。こうした分析を重ねることで、面接の精度を継続的に改善していけるのです。

AIで採用業務を効率化する6つの領域

データ分析だけでなく、採用業務そのものをAIで効率化することも可能です。Thinkings株式会社の調査によると、2023年度の採用活動において、43%の企業がChatGPTなどのAIツールを活用していたそうです。

採用要件定義の言語化をAIで支援

「どんな人が欲しいか」を言語化するのは、意外と難しい作業です。AIに対話形式で質問を投げかけることで、頭の中にあるイメージを整理できます。

たとえば、「営業職を採用したい」という漠然とした希望から始めて、AIに「その営業職に求める具体的なスキルは何ですか？」「入社後、最初の3ヶ月でどんな成果を出してほしいですか？」といった質問をしてもらうことで、要件が具体化していきます。

求人票・スカウト文の改善

AIは文章作成が得意です。求人票やスカウトメールの下書きを作成してもらい、それをベースに加筆修正するワークフローが効果的でしょう。

ポイントは、自社の強みや魅力を具体的にAIに伝えること。「残業が少ない」だけでなく、「月平均残業時間15時間」「毎週水曜日はノー残業デー」など、具体的な数字やエピソードを入れることで、説得力のある文章になります。

書類選考の評価基準を標準化

書類選考にAIを活用している企業も増えています。横浜銀行では、AIシステム「KIBIT」を使ってエントリーシートを分析し、選考時間を約70%削減したと報告されています。

ただし、AIによる書類選考はあくまでも一次スクリーニング。最終判断は担当者が目を通して行うというのが、多くの企業での運用です。AIの判定結果を鵜呑みにせず、参考情報として活用する姿勢が大切です。

構造化面接でバラつきを減らす

面接の質問を標準化し、評価基準を明確にした「構造化面接」は、採用精度を上げる有効な手法です。AIを使って、職種や階層に応じた質問リストを作成できます。

構造化面接で確認すべき要素の例を挙げると、以下のようになるでしょう。

課題選考の設計にAIを活用

職種によっては、実際に課題を出して実力を見る「課題選考」が有効です。エンジニアであればコーディング課題、企画職であれば企画立案課題といった具合に。

AIに課題の設計を手伝ってもらうことで、評価しやすい課題を効率的に作成できます。また、提出された課題の一次チェックにAIを使うことも可能です。

入社後の立ち上がりをスピーディーに

採用が決まったら、次はオンボーディング。ここでもAIが活躍します。

入社前に必要な書類の案内、入社初日のスケジュール、最初の1週間で覚えるべきことのリスト——こうした定型的な情報提供は、AIチャットボットで自動化できます。新入社員は分からないことがあれば24時間いつでも質問でき、人事担当者の負担も軽減されます。

パナソニックコネクトでは、社内専用AIアシスタント「ConnectAI」を導入し、社員がいつでもAIに質問できる環境を整備しています。こうした仕組みは、新入社員の不安解消にも役立っているそうです。

AI活用の注意点と導入時の落とし穴

AIは便利なツールですが、万能ではありません。導入にあたっては、いくつかの注意点があります。

まず、AIはあくまでも補助ツールであるという認識を持つこと。最終的な採用判断は、必ず人間が行うべきです。AIの判定を鵜呑みにして、優秀な人材を見逃してしまったり、ミスマッチな人材を採用してしまったりするリスクがあります。

次に、学習データの質と量の問題。AIは過去のデータから学習するため、データが少なかったり偏っていたりすると、精度が上がりません。特に中小企業では、採用実績が限られているため、AIの精度向上に時間がかかる可能性があります。

また、AIには「数値化しにくい要素」の判断が苦手という限界があります。人柄、熱意、カルチャーフィット——こうした要素は、やはり人間が直接会って判断する必要があるでしょう。

さらに、候補者への配慮も忘れてはなりません。AIによる選考に抵抗感を持つ人もいます。「AIに判断されるなんて」と感じる候補者もいることを理解した上で、運用を設計することが大切です。

求職者もAIを使う時代——ES均質化問題への対策

採用する側がAIを活用する一方で、応募する側もAIを活用している——この現実を見逃してはいけません。生成AIの普及により、エントリーシート（ES）の内容が均質化し、個性が見えにくくなるという新たな課題が浮上しています。

就活生の7割がAIを活用している現実

マイナビの調査によると、就職活動でAIを利用したことがある学生は67%に達しています。利用目的として最も多かったのは「エントリーシートの推敲」で69%、次いで「エントリーシートの作成」が41%でした。

つまり、御社に届くエントリーシートの多くが、何らかの形でAIの手を借りて作成されている可能性があるということです。「最近のESは、どれも同じような文章に見える」——そう感じたことはありませんか？　それは気のせいではないかも知れません。

Synergy Careerの調査（2025年7月）では、ES作成時にAIを「毎回」または「ほとんどのESで利用している」と回答した学生が約2割いる一方で、「利用したことがない」という学生も一定数おり、AI活用の二極化が進んでいることが明らかになっています。

AI生成ESの特徴と見抜き方

では、AI生成のESにはどのような特徴があるのでしょうか。採用担当者の間では、以下のような点が指摘されています。

最も決定的なのは、ESの言葉と面接での発言が「つながっていない」こと。AIが書いた文章と、本人の内側から出てくる言葉には、明らかなギャップが生まれます。大手企業の人事担当者は「AI生成のESはすぐに分かる」と口を揃えるのは、このためです。

ただし、ESだけを見てAI生成かどうかを完全に見抜くのは難しくなってきているのも事実。GPTZeroのようなAI検出ツールを導入する企業も出てきていますが、精度はまだ発展途上です。

書類選考を超えた選考設計へのシフト

こうした状況を受けて、選考プロセス自体を見直す企業が増えています。

ロート製薬は2027年4月入社の新卒採用から、エントリーシートによる書類選考を廃止し、「エントリーミート採用」という新制度を導入しました。応募者は最初に面接枠を予約し、人事担当者との15分間の面談からスタートします。同社の担当者は「AIの活用は否定しないが、個性が見えづらい内容のESも多く、対面で話すことの価値を重視した」と説明しています。

中小企業でも、同様のアプローチを検討する価値があるでしょう。具体的な対策としては、以下のような方法が考えられます。

1つ目は、「根拠を突き詰める面接」の実施。ESに書かれた内容に対して「なぜそう思ったのか」「どうしてそれに取り組もうと思ったのか」と深掘りしていくことで、本当に自分で考えた内容かどうかが見えてきます。AIは表面的に整った文章を書けても、「なぜ」には答えられません。

2つ目は、「ESと面接の意図的なズレ」を作ること。ESでは触れていない別の角度から質問を投げることで、その場で考える力を見極められます。準備された回答を暗唱するだけの候補者と、自分の頭で考えられる候補者の差が明確になるでしょう。

3つ目は、課題選考やワークサンプルテストの導入。実際に手を動かしてもらうことで、AIでは代替できない実務能力を確認できます。

重要なのは、AIの活用自体を禁止するのではなく、「その人らしさ」が見える選考プロセスを設計することです。AIを上手に使いこなして効率的にESを作成できる人材は、入社後もツールを活用して成果を出せる可能性があります。問題は、AIに丸投げして自分で考えることを放棄している人材と、AIを賢く活用している人材を見分けることなのです。

AI採用の失敗事例から学ぶ

AI採用がうまくいかなかったケースも紹介しておきましょう。失敗から学ぶことで、同じ轍を踏まずに済みます。

ある企業では、AIによる書類選考を導入したものの、「学歴フィルター」のように機能してしまい、多様な人材を排除する結果になりました。過去の採用データに偏りがあると、AIもその偏りを学習してしまうのです。

別の企業では、AI面接を導入したところ、候補者からの評判が悪化。「機械的で冷たい」「本当に自分を見てもらえているのか不安」という声が寄せられ、途中で運用を見直すことになりました。

また、AIツールを導入したものの、現場に定着しなかったというケースもあります。使い方が分かりにくい、既存の業務フローと合わない、といった理由で、結局は従来のやり方に戻ってしまったそうです。

これらの失敗に共通するのは、「AIを入れれば上手くいく」という過度な期待。AIは道具であり、使い方次第で成果が変わります。導入前に目的を明確にし、小さく始めて検証しながら改善していくアプローチが重要です。

中小企業でも実現できた成功事例

一方で、AI活用によって採用精度を向上させた中小企業の事例もあります。

ある人材サービス企業では、AIを活用してデータドリブンな選考に移行した結果、離職率が10%台半ばから約4%へと大幅に低下しました。さらに、入社1ヶ月で成果を上げる社員や、早期にMVPを獲得するハイパフォーマーの採用にも成功しているそうです。

ソフトバンクでは、一次面接を全てAIが判定する仕組みを導入し、選考時間を約7割削減することに成功しています。AIが客観的なスコアを出すことで、面接官の主観に左右されにくい選考が実現できたとのこと。

中小企業の事例としては、先述の石丸製麺株式会社が参考になります。同社では、働き方改革の一環として人材の定着に注力した結果、就職後3年以内の離職率を29.5%から5.4%まで改善。この定着率の改善が計画的な人材育成を可能にし、生産性向上、業績向上、賃上げという好循環につながったと報告されています。

このように、採用精度の向上と定着率の改善は、事業成長の基盤となります。この記事を読んで行動に移そうとしているあなたなら、きっと良い成果を出せるはずです！

まとめ：採用精度を上げる第一歩は「要件の精緻化」から

最後に、本記事のポイントを整理しておきます。

「良い人が来ない」という悩みの多くは、採用プロセスのどこかに問題があることを示しています。人物像の曖昧さ、要件の盛り込みすぎ、求人と実態のギャップ、評価基準の属人性、期待値の不一致、オンボーディングの不備、配属先のマネジメント——問題はさまざまな箇所に潜んでいます。

そして、採用を考える前に「本当に増員が必要か」を問い直すことも大切。AI・DXによる業務効率化で解決できることもあります。また、正社員採用にこだわらず、外注や業務委託を活用する選択肢もあるでしょう。

それでも採用が必要な場合は、AIを活用して採用精度を高める方法があります。過去データの分析による「成功人材モデル」の構築、書類選考や面接の標準化、オンボーディングの自動化——これらは中小企業でも十分に取り組めるテーマです。

ただし、AIはあくまでも補助ツール。最終判断は人間が行い、候補者への敬意を忘れないことが重要です。

採用精度を上げる第一歩は、「どんな人が欲しいのか」を具体的に言語化すること。今日からできることとして、まずは自社で活躍している社員の特徴を書き出してみてはいかがでしょうか。

人口減少が進む日本において、優秀な人材の確保はますます難しくなっていきます。でも、だからこそ、採用の質を高めることが競争優位になるのです。この機会に、採用プロセス全体を見直してみてください。

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出典・参考資料

• 総務省統計局「人口推計（2024年10月1日現在）」
  https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2024np/index.html
• 総務省統計局「労働力調査（基本集計）2024年平均結果」
  https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/youyaku.pdf
• 厚生労働省「令和5年雇用動向調査結果の概況」
  https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/doukou/24-2/dl/gaikyou.pdf
• 中小企業庁「2024年版中小企業白書」
  https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/chusho/b1_4_4.html
• パーソル総合研究所「労働市場の未来推計2030」
• 日本商工会議所「人手不足の状況および多様な人材の活躍等に関する調査」
• 帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2025年1月）」
• Thinkings株式会社「2023年度の採用活動におけるAI活用の効果調査」

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▼このブログ記事の内容を図解したインフォグラフィックスです（スマホはピンチアウト操作で拡大表示できます）

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