データ分析で採用を最適化！データの収集・分析・活用方法について徹底解説！

昨今、データに基づいた採用活動の必要性が、多くの企業で認識されるようになってきました。これまでの採用現場では、担当者の経験則や勘に頼る部分が大きかったものの、近年ではデータ分析を取り入れることで、採用の質と効率の両方を高める取り組みが広がっています。

一方で、「採用分析ってよくわからない」「取り入れてはいるけど、最適化できてるかわからない」といった悩みを抱える方も少なくないのではないでしょうか？

そこで本記事では、より良い採用を実現したいと考えている方に向け、採用活動における分析の基礎から、具体的なデータ収集方法やKPI設定、分析結果を活用した改善方法、さらにおすすめの分析ツールまでを幅広く解説します。

監修者情報

株式会社uloqo
関川 懸介
アドテクノロジーベンダー、リクルートグループを経て、2016年4月株式会社uloqoを創業。採用企画・採用広報・ダイレクトリクルーティング・組織開発・人事評価制度策定などを通じて、大手からスタートアップまで幅広く累計300社以上を支援。詳しいプロフィールはこちら

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採用分析とは？

採用分析は、ただデータを集めるだけの作業ではありません。集めたデータを丁寧に紐解きながら、自社の採用活動の現状を把握し、より良い採用戦略を練り上げていくための重要な取り組みです。

本章では、採用分析を始める上で押さえておきたい基本的な考え方や用語について解説していきます。

採用分析が注目されている理由

ではなぜ、採用分析が注目されているのでしょうか。

それは、数字やデータを通して採用活動を「見える化」することで、より的確な判断や意思決定ができるようになるからです。採用にかかるコストの削減や、応募者の質の向上、選考プロセスの効率化など、データを活用することで様々な課題解決につながっていきます。

データに基づく採用活動の重要性

これまでの採用活動では、面接での印象や直感的な判断が重視されがちでした。しかし、そうした主観的な評価だけでは見落としてしまう重要なポイントが必ずあります。データを活用した採用分析を導入することで、数字という客観的な視点から課題が見えてきます。

データに基づく採用活動は、より正確な現状把握と、具体的な改善策の立案を可能にしてくれます。ただし、データを集めれば良いというわけではありません。何のために分析するのか、どんな改善につなげたいのか、という目的意識を持つことが大切です。

知っておきたい採用分析の重要用語

採用分析を進めていく上で、いくつかの重要な用語を理解しておく必要があります。以下の2つの指標です。

KPI（重要業績評価指標）

KPIは採用活動の進み具合を測るものさしのようなものです。

たとえば、「今年度中に新入社員を20名採用する」という目標があれば、毎月の内定承諾者数などがKPIとなります。この数字を定期的にチェックすることで、目標達成に向けて順調に進んでいるのか、それとも何か手を打つ必要があるのかが分かってきます。

ROI（投資対効果）

ROIは、採用にかけたコストに見合った成果が出ているかを確認するための指標です。

採用広告費や人材紹介会社への支払い、選考にかかる人件費など、採用活動には様々なコストがかかります。それらの投資に対して、どれだけの質の高い人材を採用できているのか、という観点で測定していきます。

採用分析で解決できる3つの採用課題

「採用分析って確かに大事そうだけど、実際にどんな効果があるの？」 そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。」

実は、採用分析を導入することで、企業は以下のような具体的なメリットを得ることができます。

採用プロセスの効率化

採用担当者の多くは「もっと効率的に採用活動を進められないか」という悩みを抱えています。採用分析を導入すると、この課題に対する具体的な答えが見えてきます。

たとえば、データを分析してみると「書類選考に予想以上に時間がかかっている」「一次面接から二次面接までの期間が空きすぎている」といった課題が数字として浮かび上がってきます。こうした「見える化」により、どこにボトルネックがあるのかが明確になり、重点的に改善すべきポイントが分かるようになります。

結果として、選考のスピードアップが実現します。これは単なる効率化以上の意味があります。優秀な応募者ほど複数社から内定をもらいやすいものです。選考期間が長引けば長引くほど、せっかくの優秀な人材を逃してしまうリスクが高まってしまいます。

採用の質向上と適材適所の実現

採用分析のもう一つの大きなメリットは、「その会社に本当に合った人材」を見極められるようになることです。

これまでの選考では「なんとなくこの人は良さそう」という直感的な判断に頼りがちでした。しかし、データを活用することで、より客観的な視点から候補者を評価できるようになります。例えば、過去に採用した社員の中で特に活躍している人材の特徴を分析することで、次の採用での判断材料として活用できます。

さらに興味深いのは、入社後の活躍度合いと、選考時の評価との関連性を見られるようになることです。「面接での評価が高かったのに、実際の業務ではあまり力を発揮できていない」といったケースがあれば、面接での評価基準自体を見直すきっかけにもなります。

採用コストの最適化

「採用にかかるコストをもっと効果的に使えないか」。多くの企業が頭を悩ませているポイントではないでしょうか。採用分析を導入することで、この課題にも具体的な解決策が見えてきます。

例えば、求人広告を出稿している複数のメディアがあるとします。それぞれのメディアごとに、どれくらいの応募があり、最終的に何人採用できたのか。そして、そのために使った費用は適切だったのか。こうしたデータを細かく分析することで、より効果的な広告出稿が可能になります。

また、人材紹介会社を利用している場合も同様です。「この紹介会社からの候補者は、選考を途中で辞退するケースが多い」といった傾向が分かれば、その会社への求人条件の伝え方を見直したり、場合によっては取引先の見直しを検討したりすることもできます。

採用分析を始める6つの手順

採用分析を始める手順について解説します。以下の6ステップがあります。

目的の明確化

まず、採用分析を行う「目的」を明確にすることが重要です。このステップを省略すると、データ収集や分析の方向性が曖昧になり、無駄な労力が発生します。採用分析の目的には以下のようなものがあります。

例えば、「内定承諾率を上げたい」という目的がある場合、分析では候補者の離脱ポイントやフォローアップの質を重点的に確認することになります。目的を具体的にすることで、次のステップがスムーズになります。

データの定義

採用分析では、収集すべきデータの項目を明確に定義する必要があります。これは、データを収集・管理・分析するための基盤を作るステップです。

収集すべきデータの例は以下の4つです。

これらのデータを具体的に定義することで、後のプロセスでデータ収集がスムーズになります。また、定義時には「何を分析するためにこのデータを収集するのか」を明確にしておくことがポイントです。

データ収集プロセスの定義

次に、どのようにデータを収集するかを計画します。データ収集プロセスが曖昧だと、データの抜け漏れや不整合が発生しやすくなります。

データ収集プロセスを定義する際のポイントは以下の3つです。

例えば、応募数や採用チャネルのデータは採用管理システムから自動で取得できる場合が多いですが、面接官の評価や候補者のフィードバックは手動で入力が必要な場合があります。これらを整理することで、データの一貫性を保つことができます。

データ管理システムの導入

採用分析の基盤を強化するために、データ管理システムの導入は欠かせません。スプレッドシートなどの簡易的な管理方法でも対応可能ですが、組織の規模やデータ量が増えるにつれ、専用の管理システムが必要になります。

データ管理システム導入のポイントは以下の3つです。

例えば、採用管理システムとして「Green」や「ジョブカン採用管理」を導入することで、応募者情報を一元的に管理し、効率的なデータ活用が可能になります。

データ分析システムの導入

データ管理が整ったら、次にデータを分析するためのシステムを導入します。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用することで、採用データを視覚化し、課題の特定や意思決定を支援します。

分析システム導入のポイントは以下の3つです。

例えば、「Tableau」や「Google Data Studio」を使用すると、応募数や内定率などをダッシュボードで一目で確認できるようになります。これにより、リアルタイムで採用状況を把握できます。

試験的なデータ収集・分析の実施

実際のデータを使って、収集・分析プロセスを試験的に実行します。このステップでは、プロセスの不備やデータの不整合を見つけて改善します。

試験運用のポイントは以下の3つです。

採用分析に必要な基本データ

採用活動を「なんとなく」で終わらせないためには、きちんとした物差しが必要です。それが「KPI（重要業績評価指標）」になります。適切なKPIを設定し、定期的に確認することで、採用活動の現状が手に取るように分かるようになります。

採用KPIの種類とその重要性

採用活動を評価する上で、特に注目すべきKPIが4つあります。

応募数

まず1つ目は「応募数」です。これは採用活動の入り口を評価する重要な指標です。

応募者数が目標に届いていないとすれば、求人票の魅力が足りないのかもしれません。あるいは、チャネル選定が適切ではないのかもしれません。

選考通過率・内定率

2つ目は「選考通過率・内定率」です。選考通過率を見ることで、どの段階でつまずく応募者が多いのかが分かります。選考官により通過率にばらつきがある場合は、基準の見直し・統一を行う必要があるでしょう。

内定辞退率

3つ目は「内定辞退率」です。せっかく内定を出しても、辞退されてしまっては意味がありません。内定辞退率が高い場合、その背景には様々な要因が考えられます。

選考中の企業の魅力発信が不十分だったかもしれませんし、ライバル企業との条件面での差が影響しているのかもしれません。

採用ROI

4つ目は「採用ROI」です。採用活動には当然コストがかかります。広告費、人材紹介手数料、選考にかかる人件費などが挙げられます。

これらの支出に対して、どれだけの成果が得られているのか。この視点を持つことで、より効率的な採用活動が可能になります。

目標達成に向けたKPI設定のポイント

KPIを設定する際に最も大切なのは、「なぜそのKPIを選ぶのか」という目的意識です。例えば、「選考のスピードアップ」が課題であれば、応募から内定までの期間を重要なKPIとして設定します。一方、「優秀な人材の定着」が課題であれば、入社後半年や1年での定着率といった指標が重要になってきます。

ただし、数字だけを追いかけるのは危険です。「選考スピードを上げること」と「丁寧な見極め」は、時として相反する目標になりかねません。KPIはあくまでも採用活動全体の目標を達成するための道具として捉え、バランスの取れた運用を心がけましょう。

採用分析用データの収集方法

採用分析を始めようと思っても、「どうやってデータを集めればいいの？」と悩む方は多いのではないでしょうか。

実は、効果的なデータ収集には、適切なツールの選択と活用が欠かせません。ここでは、採用データを効率的に収集・管理するための具体的な方法をお伝えします。

ATS（応募者管理システム）でデータ管理を効率化する

採用活動では、実に様々な情報が日々発生します。応募者の基本情報、選考の進捗状況、面接の評価、内定の打診状況など。これらの情報を Excel などで個別に管理していると、情報の更新漏れや共有の遅れが起きやすくなります。

そこで力を発揮するのが、ATS（応募者管理システム）です。ATSを導入することで、応募者に関するあらゆる情報を一元管理できるようになります。例えば、ある応募者の状況を確認したい場合、システム上で検索するだけで、その方の応募時期から現在の選考段階まで、すべての情報にアクセスできます。

BIツールで分析の幅を広げる

データを集めても、それを適切に分析し、意味のある情報として活用できなければ意味がありません。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、収集したデータを分かりやすい形で可視化してくれる強力な味方です。

例えば、「先月からの応募者数の推移」「採用チャネルごとの応募者の質」「選考段階ごとの通過率の変化」といった情報を、グラフやチャートで一目で把握できるようになります。これまで数字の羅列でしかなかった情報が、視覚的に理解しやすい形で表現されることで、新たな気づきが得られることも少なくありません。

社内の声を数値化する

採用分析で見落としがちなのが、社内からのフィードバックです。特に面接官からの評価やコメントは、非常に重要なデータとなります。

例えば、「技術面接での評価が高かった候補者が、実際の業務でも高いパフォーマンスを発揮している」といった傾向が見えてくれば、技術面接での評価基準の妥当性が確認できます。逆に、「面接での評価と実際の活躍度合いにギャップがある」という場合は、面接での評価項目や基準の見直しが必要かもしれません。

また、入社後の社員からのフィードバックも貴重なデータとなります。「入社を決めた理由」「選考過程で印象に残ったこと」といった情報は、次の採用活動をより効果的なものにするためのヒントとなるはずです。

採用分析を加速させる効果的なツールの活用法

採用活動をデータドリブンに進めていくには、以下に挙げるようなツールの適切な活用が重要になってきます。

ツール導入を目的化せず、それらを効果的に自社の採用プロセスに組み込んでいくことで、より戦略的な採用活動が実現できるでしょう。

ATSを活用した採用データの一元管理

採用活動の要となるのが、応募者管理システム（ATS）です。これまで別々に管理されていた応募者の情報や選考の進捗状況を一箇所に集約することで、採用担当者の業務効率が大幅に向上します。

ATSの導入を検討する際には、まず自社の採用フローを見直してみましょう。どの段階でどんなデータが必要か、どういった自動化が望ましいのか、といった具体的なニーズを整理することで、より適切な選択が可能になります。

たとえば日本の採用現場で実績のあるHRMOSのようなツールは、応募者データの収集から選考プロセスの管理、さらには面接スケジューリングまでをシームレスに行えます。各社の特徴を見極めながら、自社の規模や採用スタイルに合わせて選んでいくのがポイントです。

BIツールで見える化を推進

採用データを意思決定に活かすには、数字の羅列だけでは不十分です。ここでBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）の出番となります。採用にまつわる様々なデータを視覚的に分かりやすく表示することで、採用状況の把握や課題の特定がグッと楽になります。

TableauやPower BIといった定評のあるBIツールを使えば、応募者の動向や選考の進捗状況、採用コストなどを直感的に理解できるダッシュボードが作成できます。経営陣への報告資料としても重宝するはずです。

ただし、導入の際は社内でのツールの使いこなしやすさも重要な判断材料となります。操作性の良さはもちろん、導入後のサポート体制まで含めて検討することをお勧めします。

採用におけるデータ分析の実践

データを集めただけでは意味がありません。そのデータをどう読み解き、どう活用するのか。ここからが本当の意味での「採用分析」の始まりです。実際の採用現場で活用できる具体的な分析方法を見ていきましょう。

理想的な応募者属性の分析

「どんな人材が自社に合うのか」。この永遠とも言える課題に対して、データ分析は新たな視点を提供してくれます。

例えば、過去2年間の採用データを分析してみたところ、「前職でリーダー経験のある応募者は、入社後も高いパフォーマンスを発揮している」という傾向が見えてきたとします。これは、今後の採用活動における重要な判断材料となるでしょう。

採用チャネルの最適化

採用予算は無限ではありません。限られた予算を最大限効果的に使うために、採用チャネルごとの効果検証は欠かせません。

効果検証を適切に行う上では、実際のコストや採用後の活躍度合いまで含めて検証する必要があります。採用にかかった費用、選考にかけた時間、さらには入社後の定着率なども含めてデータを活用して総合的に判断することで、より効果的なチャネル選択が可能になります。

選考プロセスの改善

「なぜ優秀な候補者が一定数途中で辞退してしまうのか」。このような課題に対して、データ分析は具体的な示唆を与えてくれます。

例えば、選考データを分析したところ、「一次面接から二次面接までの期間が2週間を超えると、辞退率が大幅に上昇する」ということが分かったとします。これは、選考プロセスの重要な改善ポイントとなります。

あるいは、「特定の面接官の担当案件で、不合格率が著しく高い」といったデータが出てきたとします。これは、面接官による評価基準のばらつきを示している可能性があります。面接官への研修や評価基準の統一など、具体的な改善アクションにつなげることができます。

採用分析で直面する課題とその解決への道筋

データを活用した採用活動には大きな可能性が秘められています。しかし実際の現場では、いくつかの壁にぶつかることも。

ここでは現場でよく聞かれる課題と、その克服方法についてお話しします。

データ収集が非効率的

「せっかく分析しても、元となるデータが不正確では意味がない」――。多くの採用担当者が抱えるこの悩みの背景には、データの散在化という問題があります。応募者の情報がExcelやメール、紙の書類などバラバラの場所に保存されていると、情報を集めるだけで膨大な時間を要してしまいます。さらに、手作業での転記による入力ミスも避けられません。

この問題を解消するには、まずデータ管理の仕組みを見直すことから始めましょう。ATSやBIツールを導入することで、データの入力から保存、更新までの一連の流れを一元化できます。また、チーム内でデータ入力のルールを統一し、定期的な確認会を設けることで、より確かな情報基盤を築くことができます。

分析結果を実践に活かしきれない

もう一つの大きな課題が、せっかくの分析結果が実務に反映されないというものです。「分析はしたものの、具体的な改善につながらない」という声をよく耳にします。

この状況を打開するには、分析結果の「見える化」と「共有」が鍵となります。BIツールを使って視覚的にわかりやすいレポートを作成し、定例会議での共有を習慣化することで、チーム全体での現状理解が深まります。

さらに重要なのは、分析結果に基づいて具体的なアクションプランを立てること。「この数字を見てどう動くか」という観点で議論を重ね、小さな改善から着実に実行していく。そうした地道な積み重ねが、最終的には採用活動全体の質の向上につながっていくのです。

採用分析の真価を引き出すために

採用分析を行うことが、当たり前となる時代も近いでしょう。

しかし、その効果を最大限に引き出せている企業は、実はそれほど多くありません。ここでは、データ活用を成功に導くために押さえておきたいポイントをご紹介します。

データ活用を成功に導く組織づくり

採用分析の成否を分けるのは、実は組織の在り方です。「データを集めれば何とかなる」という考えでは、本質的な成果は望めません。まずは採用チーム全体で「なぜデータを活用するのか」という目的意識を共有することから始めましょう。

具体的には、データ収集担当、分析担当、施策立案担当といった役割を明確に定め、それぞれが自分の持ち場で責任を持って動ける環境を整えることが重要です。

ただし、役割を固定化しすぎると柔軟性を失う恐れも。定期的な情報共有の場を設け、チーム全体でノウハウを蓄積していく姿勢が望ましいでしょう。

データの品質管理

どんなに優れた分析手法も、基となるデータが不正確では意味がありません。実は多くの企業が、このデータの品質管理に苦心しているのが現状です。

ATSやBIツールを導入する際は、単なる効率化ツールとしてではなく、データの正確性を担保するための重要なインフラとして位置づけましょう。入力ルールの標準化や、定期的なデータクレンジングの実施も欠かせません。特に、データの欠損や重複がないかを定期的にチェックする習慣づけが、長期的には大きな差となって表れてきます。

分析を軸とした改善の好循環を生み出す

採用分析で得られた知見を、いかに実践に結びつけていくか。ここでカギとなるのが、PDCAサイクルの確立です。ただし、形式的なPDCAではなく、実態に即した運用が求められます。

例えば、採用チャネルの効果検証を行う際は、単純な応募者数だけでなく、選考通過率や入社後の活躍度まで含めた多角的な分析が有効です。そこから見えてきた課題に対して、具体的な改善アクションを設定。その結果をまた次のサイクルに活かしていく。

このような地道な取り組みを続けることで、採用チームの実践知として蓄積されていきます。「なんとなく良さそう」から「確かな手応えがある」採用活動へ。データを味方につけることで、そんな変化を生み出すことができるのです。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

本記事では、採用分析の概要から具体的な実践方法、KPI設定やデータ収集方法、おすすめツールの紹介まで幅広くお伝えしてまいりました。

採用分析を導入することで見えてくるものは実に多岐にわたります。これまで「経験と勘」に頼っていた部分を、データという確かな指標で捉えられるようになるのです。一方で、数字にとらわれすぎることも禁物です。数字の意味を読み取り、アクションへと落とし込み、成果をまた新たなデータで検証することこそが重要になります。この一連の流れを確立できた企業が、これからの採用市場で優位性を築いていくことでしょう。

採用分析の第一歩は、意外にもシンプルです。まずは自社の現状を正直に見つめ直し、できることから始めていく。本記事がその一助となれば幸いです。

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