採用データ活用の成功事例｜DXで見える「採れる採用」とキャリアリレーによる循環型改善モデル

採用活動はもはや「経験と勘」だけでは戦えません。
データを活用して戦略的に判断する時代です。採用DX（デジタルトランスフォーメーション）によって、応募者情報や選考データを分析・活用し、採用の質を高める企業が増えています。

さらに近年では、不採用者データまで活かして採用コストを下げる「キャリアリレー」という新しい仕組みも登場。
この記事では、採用データの活用事例とキャリアリレーを組み合わせた循環型採用の最新モデルを紹介します。

採用データ活用とは？

採用データ活用とは、応募から内定までの過程で得られるあらゆる情報を分析し、採用戦略の改善や効率化につなげることです。
採用担当者の直感ではなく、事実ベースで意思決定を行う「データドリブン採用」とも呼ばれます。

主なデータ項目は以下の通りです。

• 応募数・チャネル別応募率
• 書類通過率・面接通過率
• 内定承諾率・辞退率
• 採用単価・媒体効果
• 面接所要時間・平均日数
• 入社後の定着率・評価スコア

これらのデータを分析することで、ボトルネックを特定し、採用プロセス全体を最適化できます。

採用データ活用の目的

データ活用の目的は「より良い人材を、より早く、より低コストで採用する」ことにあります。
採用DXを導入することで、データが自動的に収集・可視化され、次のような改善が可能になります。

• 媒体ごとの効果測定（どの求人が応募を集めているか）
• 面接通過率の低い部門・担当者の特定
• 内定辞退の要因分析
• 採用スピード（応募から内定までの日数）の短縮
• 定着率・活躍度を踏まえた再採用戦略

採用データ活用の成功事例

事例①：データで「面接の質」を改善した製造業企業

ある製造業企業では、応募数は多いものの内定承諾率が低く、採用単価が高止まりしていました。
ATS（採用管理システム）で「面接通過率」と「辞退理由」を分析した結果、面接官によって評価基準がバラバラであることが発覚。

評価項目を統一し、面接官研修を実施したところ、面接通過率が20％上昇、内定承諾率が1.5倍になりました。
結果として採用単価は30％削減され、採用ROIが大幅に改善しました。

事例②：データで媒体効果を可視化したIT企業

中堅IT企業では、複数の求人媒体を使っていたものの、「どの媒体が最も採れているか」が不明確でした。
ATSで応募経路と通過率・定着率を分析したところ、SNS経由の応募者は数は少ないが定着率が高いことが判明。

そこで、SNS求人広告の予算を2倍に増やし、汎用媒体の予算を半減。結果、応募数は横ばいながら、採用後の3か月定着率が20ポイント上昇しました。

事例③：不採用者データを「資産化」したサービス業企業

サービス業の企業では、年間数千人の応募がある一方で、採用されるのはわずか数十名。
不採用者との関係は途絶えており、再応募や紹介などの機会を失っていました。

そこで導入したのがキャリアリレーです。
お祈りメールに専用URLを貼るだけで、不採用者がキャリア支援サービスに登録し、企業は10人の紹介につき1人分の採用支援を無料で受けられる仕組み。

結果として、不採用者への対応を自動化しつつ、次の採用活動のコスト削減にもつながりました。
不採用者を“データ資産”として扱う発想が、採用ROI改善の決め手になっています。

採用データ活用の手順

① データの収集

ATSやスプレッドシートで、応募・選考・内定・定着データを一元化します。
媒体別、時期別に分けて記録しておくことで、比較分析が容易になります。

② データの可視化

BIツール（Power BI、Tableauなど）やATSのダッシュボード機能を使い、数値をグラフ化します。
採用ファネル（応募→面接→内定→入社）を可視化すれば、離脱ポイントが一目で分かります。

③ データの分析

媒体ごとの応募単価・内定単価、面接通過率、入社後定着率などを掛け合わせて「費用対効果」を算出。
同時に、不採用者数や対応率も分析対象に加えます。

④ 改善アクションの実施

たとえば、「内定辞退率が高い」なら連絡スピードや説明会内容を改善。
「媒体効果が低い」なら出稿内容を見直す――といった具体的な施策に落とし込みます。

⑤ キャリアリレーとの連携

不採用者対応を「見えないデータ」として放置せず、キャリアリレーのURLクリック率や紹介実績もKPIとして扱います。
これにより、不採用者も採用活動の成果指標の一部として管理できるようになります。

キャリアリレーを活用したデータ循環モデル

キャリアリレーを導入すると、採用データ活用の幅が一気に広がります。
以下のような「循環型データ活用モデル」が成立します。

1. 応募者データをATSで収集・可視化
2. 採用データを分析し、改善点を特定
3. 不採用者データをキャリアリレーに連携
4. 10人の紹介ごとに1人分の採用支援を無料で獲得
5. 次回採用にそのデータを再活用（ROI向上）

つまり、採用で得たデータが次の採用に再投資される「循環構造」が完成します。

お祈りメールテンプレート例

件名：選考結果のご連絡（株式会社〇〇）

〇〇様

このたびは弊社にご応募いただき、誠にありがとうございました。
慎重に選考を進めましたが、今回はご期待に添えない結果となりました。

ただ、〇〇様のご経験と熱意を高く評価しております。
今後のキャリアを応援したく、弊社提携のキャリア支援サービスをご案内いたします。

▶ ご登録はこちら（無料）：<a href="https://careerrelay.jp">https://careerrelay.jp</a>

キャリアリレーでは、転職・キャリア相談を無料で受けられます。
今後のご活躍を心よりお祈り申し上げます。

株式会社〇〇  
採用担当

まとめ：データを「見て終わり」にしない採用へ

採用データ活用の目的は、「数字を集めること」ではなく、「行動を変えること」です。
データを可視化し、改善サイクルを回すことで採用活動は確実に進化します。

そして、不採用者まで含めたデータを循環させるキャリアリレーを導入することで、
採用の“出口”だった不採用対応が、“次の採用の入口”に変わります。

採用データは企業の未来を映す鏡です。
可視化・分析・循環――この3ステップを回し続けることが、真の採用DXの姿です。