採用戦略の立て方｜フレームワークに入れる数字

採用戦略のフレームワークを調べると、3C分析やSWOT（Strengths・Weaknesses・Opportunities・Threats）分析の説明はどこにでも出てきます。枠に数字を入れて施策にする、という手順を書いている記事もあります。手元で詰まるのはその次で、入れる数字そのものが揃わないところです。

この記事が出すのは2つです。1つは、2023年から入れ替わった採用市場の実数。もう1つは、その数字をフレームワークのどこに入れるかという対応です。

採用戦略は「どこで落ちているか」から組む

採用戦略とは、事業計画が求める人材を、期日までに入社まで運ぶための方針です。求人を出す前に、誰を・どの経路で・どの順番で口説くかを決めておく作業を指します。

採用計画との違いは、扱う粒度にあります。採用計画は「いつ何人」という数と時期の表です。採用戦略はその手前で、「なぜその人数が要るのか」「どこで落ちているのか」を決めます。順番を逆にすると、必要人数だけが先に決まり、達成できない計画が毎期繰り返されます。

戦略の起点になるのは、採用したい人数ではありません。自社のどの段階で候補者が抜けているかです。応募が集まらないのか、面接まで来ないのか、内定を出しても入社に至らないのかで、打つ手はまったく別のものになります。

2025年の目標達成割合は過去最高の92.9%になった

中途採用の目標人数を達成した企業の割合は、2025年に92.9%まで上がりました。2024年は65.2%、2023年は60.9%でしたから、2年で32.0ポイントの上昇です。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（2026年3月公表・回答者数は2025年1,500名／2024年1,500名／2023年1,400名・採用目標人数と採用人数はQ9の集計基数 2025年n=1,327／2024年n=1,300／2023年n=1,321）。

数字だけを見れば採用は楽になったように読めます。実際には逆で、目標人数そのものが2年で14.1人減りました。原典も、達成割合の向上は採用活動の量的な成果というより、採用目標人数を下方修正して計画を現実的な範囲に見直した結果である可能性を指摘しています。

同じ調査には、人数ベースで見た「目標達成率」（1社あたり平均の採用人数÷平均の目標人数）という別の指標もあります。こちらは2025年73.3%・2024年72.6%・2023年70.5%でほとんど動いていません。92.9%は「目標を達成した企業の割合」で、人数の充足度とは別物です。表の16.7人と12.3人を割れば約74%になるのも、この指標のほうと対応しています。

同じ調査で、2025年の中途採用の印象を前年と比べて「厳しかった計」と答えた企業は80.6%（うち「前年より厳しかった」が21.0%）、「楽だった計」は19.4%でした。この設問の母数は「中途採用について前年と比較できる人」で、前の表の n=1,327 とは別の基数です。この割合は2021年以降ずっと8割前後で動いていません。達成割合だけが跳ね上がり、体感は変わっていないという形です。

選考の歩留まりは前年から軒並み5ポイント以上落ちた

採用人数が減ったこと以上に重いのは、途中の通過率が落ちていることです。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（n=1,327）。

1社あたりの平均で見ると、2025年は総応募者数68.4人、面接設定33.0人、内定14.4人、採用12.3人でした。応募から面接に進む段階でおよそ半分が落ち、面接に進んだ人の6割強は採用に至っていません。

年間の中途採用費用は1社あたり平均609.9万円で、前年から40.7万円減りました（こちらは費用を尋ねた別の設問の集計で、回答者全員から不明・不良回答を除いた母数です）。2021年から続いていた増加が止まった形です。費用を抑えながら通過率も落ちているので、1件あたりの獲得効率が改善したわけではありません。

IT・通信・インターネットの採用率は全体より10ポイント低い

業種別に見ると、IT・通信・インターネットは応募と面接までは全体を上回り、内定から先で落ちます。なおこれはマイナビ調査の業種区分で、この記事で後に出てくる厚生労働省統計の「情報通信業」（日本標準産業分類）とは範囲が違います。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（Q9・全体 n=1,327・IT・通信・インターネット n=176）。

4つの比率のうち、全体を下回るのは内定率と採用率の2つだけです。応募は全体の1.5倍集まり、面接設定率は5.5ポイント、目標達成率は2.0ポイント高い水準です。落ちているのは面接から先の2つの段階で、内定率は11.0ポイント、採用率は10.3ポイント下回ります。差がつくのは母集団の量ではなく、見極めと意思決定の段階でした。

職種別の不足感は、2025年も1位がITエンジニアで46.8%（当該職種の正社員がいる回答者 n=994）、2位がAI技術者で43.1%（n=923）でした。ただしAI技術者は2026年版の調査で新しく設けられた選択肢で、2024年以前は集計そのものがありません（2024年の2位は電気・電子・機械・半導体で41.2%）。市場の順位が1年で入れ替わったというより、これまで数えていなかった職種を数え始めたら2位に入った、と読むのが正確です。

あわせて見ておきたいのは、不足感そのものは強まっていないことです。正社員全体で「不足感がある計」と答えた企業は40.1%で、2024年44.9%・2023年43.8%から下がりました。ITエンジニアも49.3%（2023年）→47.3%（2024年）→46.8%（2025年）と2年連続で下がっています。厳しくなっているのは不足感ではなく、前の節で見た選考の通過率のほうです。

自社の採用力がどの段階で詰まっているかは、5指標24項目で確認できます。

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自社と同じ規模の数字を基準に置く

48.3%・43.7%・37.2%は、1社あたりの平均人数どうしを割った比です。原典も「各平均値を用いて計算しており、個々の達成率などの平均ではない」と注記しています。応募数の多い会社に引っ張られるので、そのまま自社の目標値には置けません。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（Q9・従業員規模別・集計基数は各行に記載）。

採用率が最も高いのは301〜1,000名の43.3%で、3〜50名は30.4%と12.9ポイント低くなります。比べる相手は「全体」ではなく、自社と同じ規模の区分です。

規模ごとに、詰まっている場所も違います。

• 3〜50名は目標達成率58.7%・内定率37.2%・採用率30.4%がいずれも4区分で最も低い帯です。1社あたりの応募は10.5人・面接設定5.1人・採用1.5人と母数自体が小さいので、比率は1人の増減で大きく動きます。四半期の比率を追うより、年間の実数（応募何人・面接何人・採用何人）で管理するほうが読み違えません。
• 51〜300名は面接設定率52.9%が4区分で最も高い一方、内定辞退率18.9%（原典が内定者数と採用者数の平均から算出した値）もこの帯が最高でした。集めて会うところまでは進んでいて、決めた後に逃しています。見る場所は母集団ではなく、内定を出してから入社までの区間です。
• 301〜1,000名は採用率43.3%・内定率50.0%がともに最も高い帯です。この2つをそのまま自社の目標に置くと、他の3区分はどこも届きません（面接設定率だけは51〜300名の52.9%が上回ります）。
• 1,001名以上は1社あたり応募171.6人と母数が突出する一方、面接設定率47.1%は4区分で最も低い値でした。制約になっているのは応募を集める工程ではなく、集まった応募をさばく工程のほうです。

自社の規模の行を基準に置き直すと、同じ実測でも読み方が変わります。全体平均との差ではなく、同じ区分との差を四半期ごとに見てください。

正社員の新規求人12件に対して、その月の就職は1件

労働市場の側も2023年から動いています。ハローワークが受け付けた正社員の求人で見ると、2026年7月の新規求人は411,725人、就職件数は33,950件で、充足率は8.2%でした。前年同月の8.8%から0.6ポイント下がっています。

出所：厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年7月分）」（2026年8月28日公表）。

充足率8.2%は、その月の新規求人数に対する同じ月の就職件数の比で、求人12件に対して就職1件という水準です。特定の求人が最終的に埋まったかを追いかけた数字ではありません（決まらなかった求人は翌月以降も有効求人として残ります）。同月の正社員有効求人倍率（季節調整値）は1.00倍で、求人数と求職者数はおおむね釣り合っています。

ただしこの倍率の分母には派遣労働者や契約社員を希望する求職者も含まれるため、原典は厳密な正社員有効求人倍率より低い値になると注記しています。人が余っていないのではなく、求人と求職者が噛み合っていないという形です。

この統計はハローワークが受け付けた分だけの集計なので、民間の転職サービス経由の採用は含みません。水準そのものを自社のKPIに使うのではなく、「求人を出すだけでは決まらない」という前提の確認に使います。

人手不足への対応は「中途採用の強化」に集中している

企業の側が何をしているかは、厚生労働省の労働経済動向調査で見られます。2026年5月1日時点の正社員等労働者過不足判断D.I.は、調査産業計で＋47ポイントでした。「不足」と答えた事業所が49%、「過剰」が2%です。

産業別では建設業＋59、医療・福祉＋57、運輸業・郵便業＋55が上位で、情報通信業と学術研究・専門技術サービス業がともに＋54で並びます。

出所：厚生労働省「労働経済動向調査（令和8年5月）の概況」（調査客体5,786事業所・有効回答3,174事業所）。

不足している部門に何らかの対応をした事業所は63%（2026年1〜3月期実績）でした。その対応内容で最も多かったのが「中途採用の開始・拡大・強化」で69%です。情報通信業に限ると81%まで上がります。

この69%の分母は、不足に対応した事業所です。全事業所を100として数えると、不足している部門がある事業所が81、そのうち何らかの対応をしたのが63、特別な対応をしていないのが18という内訳になります（81＝63＋18）。不足している部門がある事業所を分母に置き直すと、動いたのは約78%、動いていないのが約22%です。

人手不足を感じた事業所がすべて動いているわけではなく、動いた事業所の約7割が中途採用の強化を選んでいる、という形です。中途採用を強化するという判断そのものには差がつきません。差がつくのは、強化の中身をどこに置くかです。

母集団を増やしても、8割は今すぐ動かない

戦略の前提として、もう1つ押さえておく必要があるのが候補者側の状態です。

Offers登録者の転職意向は、次のような分布になっています。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・登録者 n=31,649・2026年9月時点。

「今は考えていない」と「良いオファーがあれば検討」で78.9%を占めます。すぐに転職したいと答えた層は10.8%です。

転職潜在層が7〜8割という話は、一部の解説記事で語られています。この母集団でも、「今は考えていない」と「良いオファーがあれば検討」を合わせた78.9%が潜在層に該当し、その範囲に収まります。Offers登録者を対象にした実測であり、他媒体の集計と母集団の取り方が違うため、単純な比較には注意が必要です。

これは登録時点の自己申告で、実際の閲覧・応募の行動を測ったものではありません。なお「良いオファーがあれば検討」は提示次第で動く意思表示なので、78.9%全員が動かない層というわけでもありません。

スカウトの詰まりは返信の一点にある

では、こちらから声をかけたときに何が起きるか。Offersのスカウト送信について、段階ごとの通過率は次のようになります。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人向けスカウト n=31,000・2025年3月〜2026年2月送信。

読み取れることは3つです。

• 開封は59.7%まで届いているので、開封されないことが原因ではない
• 返信に至るのは6.2%で、開封した人の9割は返事をしていない
• ただし返信さえ取れれば、46.1%が面談まで進む

ただし46.1%は「返信した候補者」に条件づけた事後の通過率です。返信した時点でその会社に関心のある層に絞られているので、返信数を増やせば増えた分がそのまま46.1%で面談になる、とまでは読めません。読めるのは詰まりの位置で、それは開封ではなく返信にあります。

面談1件を作るのに必要なスカウトは、送信100件あたり2.9件という比率から逆算して約35通です。改善の投資先は開封率ではなく返信で、件名の調整より本文で何を提示するかの問題になります。

返信率を主要な指標に置くこと自体は、採用支援の各社が以前から言っていることです。ここで足せるのは、その置き方を支える段階別の実数（開封59.7%・返信6.2%・面談2.9%・返信者ベースの面談46.1%・n=31,000）で、目標値を自社に置くときの当たりを付けられます。

スカウトと、外部の担当者が候補者を探して口説くヘッドハンティングでは、費用の形が違います。使い分けはスカウトとヘッドハンティングの違い、費用と使い分けで比べました。

返信の取れる本文づくりと送信の運用をまとめて任せる形もあります（Offersのスカウト自動配信）。

スカウトの各段階をどの基準で見るかは、中途採用の歩留まり｜計算式と段階別の基準値の置き方で整理しています。

応募を待たずに接点を作る設計は、母集団形成とは？応募を待たない中途採用の設計にまとめました。

自社の求人と採用サイトが応募の入り口としてどこまで機能しているかは、エンジニア採用力チェックで企業URLから確認できます。

フレームワークは現状把握までで、数字を入れて初めて施策になる

ここまでの数字を、よく使われるフレームワークのどこに入れるかを先に示します。

公的統計と自社の実測から、どの欄に何を置けるかを具体的に埋めたのが次の表です。

ペルソナ設計は「今は動かない人」を主役に置く

ペルソナ設計は、理想的な候補者像を1人の人物として具体化する手法です。年齢、職歴、スキル、価値観、情報収集の習慣を書き出します。

このとき多くの会社が、転職活動中の人を想定して書きます。ところが前の節のとおり、Offersの登録者で「今は考えていない」か「良いオファーがあれば検討」と答えた層は78.9%です。転職サイトを毎日見ている人だけを前提にしたペルソナは、この78.9%を説明していないことになります。

書き分けるポイントは、情報に触れる場所です。転職活動中の人は求人票を読みますが、動いていない人は求人票そのものを開きません。技術記事・イベント・知人経由で会社の名前に触れる層です。ペルソナに「どこで自社を知るか」の欄を足すと、この違いが打ち手に落ちます。

3C分析の競合欄には、同じ職種の求人条件を置く

3C分析は、Company（自社）・Competitor（競合）・Customer（候補者）の3つを並べて整理する手法です。採用に当てはめると、自社の採用上の強みと弱み、他社の採用条件、候補者が求めるものの3つになります。

競合の置き方を間違えると分析は動きません。採用の競合を同業他社に限ると、候補者が実際に見比べている相手が欄から抜け落ちます。同じ職種の求人を出している会社は、業種が違っても候補者の比較対象に並ぶからです。

競合の欄に入れるのは、自社が採用しようとしている職種で実際に並んでいる求人の条件です。給与レンジ・技術スタック・働き方の記載を、自社の求人と同じ項目で並べれば埋まります。

職種別の不足感（ITエンジニア46.8%・AI技術者43.1%）はこの欄には置けません。その職種の正社員がいる会社だけを分母にした「感じ方」の割合で（n=994／n=923）、どの会社と取り合っているかを測った値ではないからです。前の節のとおり、正社員全体の不足感は2024年の44.9%から2025年40.1%へ下がり、強まってはいません。置くなら「その職種の採用が全体としてどれだけ難しいと見られているか」の目安として、外部環境の欄のほうです。

自社の強みは、候補者の側で確認できる形にしておくのが前提です。「先進的な技術環境」は候補者側から検証できませんが、使用している言語・フレームワーク・クラウド・CI/CD（CI＝継続的インテグレーション、CD＝継続的デリバリー）の構成は検証できます。

4C分析は候補者の側から自社の求人を見る

4C分析は、候補者が得る価値（Customer Value）、候補者が払うコスト（Cost）、応募のしやすさ（Convenience）、双方向のやりとり（Communication）という4つの視点で整理する手法です。もとは売り手の視点で並べた4P（製品・価格・流通・販促）を買い手の視点に置き換えたマーケティングの枠組みで、採用に当てはめるときは「顧客」を候補者に読み替えます。3C分析が自社・競合・候補者の位置関係を外から眺めるのに対し、4C分析は候補者の目で自社の求人を見る枠です。

枠の説明で止めないために、この記事で出す自社の実測を4つの欄に割り当てると次のようになります。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人 n=2,633／n=3,236／n=990・2026年9月時点、正社員求人向けスカウト n=31,000・2025年3月〜2026年2月送信。

この割り当てで見えるのは、候補者の側から見て自社の情報が薄い欄がどこかです。Convenienceの欄に入る7.7%は、リモートの中身という判断材料を文章で書いている求人の割合です。枠を4つ並べること自体は短時間で終わりますが、埋めた欄に数字を置けないところが、そのまま着手点になります。

SWOT分析は現状把握までで、施策はクロス分析で出す

SWOT分析は、Strengths（強み）・Weaknesses（弱み）・Opportunities（機会）・Threats（脅威）の4つを並べる手法です。採用では、自社の採用上の優位点、改善が要る点、活用できる外部環境の変化、対策が要る外部要因になります。

4つを並べただけでは施策は出ません。組み合わせて初めて方向が決まります。

機会と脅威の欄に入れるのは、推測ではなく統計です。正社員等労働者過不足判断D.I.は調査産業計で＋47、情報通信業で＋54と、不足超過の水準が続いています。

ただし水準と推移は分けて置いてください。同じ系列を並べると、調査産業計は2025年11月の＋49から2026年2月＋49、5月＋47、情報通信業は＋58から＋62、＋54と、直近ではどちらも下がっています。水準だけを見て「競合の採用意欲は落ちない」と書くと、脅威の欄が実態より重くなります。不足している部門への対応として「中途採用の開始・拡大・強化」を挙げた事業所が69%（情報通信業81%）という数字も、同じ欄に入れておきたい材料です。

ハローワークの正社員充足率8.2%と正社員有効求人倍率1.00倍も、外部環境の欄に置ける値です。求人と求職の数が釣り合っていても、その月のうちに決まるのは新規求人12件のうち1件にとどまります。求人が埋まるまでに複数の月をまたぐことも理由になるので、この2つだけで「条件が合っていない」と断定はできません。それでも、脅威の欄を「少子高齢化で人が足りない」で止めるよりは、条件と選考基準を見直す対象として書けるところまでは降りられます。

TMP設計は3つの数字で検算する

TMP（Targeting・Messaging・Processing）設計は、誰を狙い、何を伝え、どう選考するかの3点を揃える手法です。3つのうち1つでも欠けると、他の2つが機能しません。

TMPは実測で検算できます。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（Q9・n=1,327。内定辞退率は原典が内定者数と採用者数の平均値から算出した値で、2024年は9.3%）。

面接設定率が同じ規模区分の値を大きく下回るなら、ターゲットと集めている母集団がずれています。面接まで進めても内定率が上がらないなら、選考の設計と見極めの基準の問題です。内定を出したのに辞退されるなら、伝えてきた内容と候補者が求めるものが噛み合っていないか、内定から入社までの間に決め手を渡せていません。

この調査では辞退の理由までは取れないので、どちらなのかは自社で辞退者に聞いて確かめてください。辞退率と裏返しの承諾率は、分母の置き方で3通りに割れます。

定義の違いは承諾率とは？分母の置き方で変わる3つの指標で整理しました。内定の提示条件を書面でどう固めるかは内定通知書の給与の書き方と必須項目、求人票との差で扱っています。

指標の割り当てで迷いやすいのは、MessageとProcessingの2つです。内定率と採用率はどちらも面接設定数を分母にしているので、2つの差（43.7%と37.2%）がそのまま辞退に該当します。採用率だけを見ていると、見極めで落としたのか辞退されたのかを分けられません。辞退の側は2025年に15.0%まで上がり、前年から5.7ポイント増えました。従業員51〜300名では18.9%で、4区分の中で最も高くなります。

フレームワークの役割はここまでです。どの枠も現状を並べるところまでしか担えず、施策は数字を入れた後にしか出てきません。

採用戦略を5つの手順で組み立てる

ここまでの材料を順番に並べると、5つの手順になります。

手順1｜事業計画から必要人数と期日を置く

採用戦略の出発点は事業計画です。いつまでに何ができる必要があるかを先に決め、そこから逆算して人数と期日を置きます。

2025年の平均では、1社あたりの年間採用目標人数は16.7人でした。前年の28.7人から12.0人減っています。目標を下げること自体は悪い判断ではありません。達成できない数字を置き続けるより、達成できる数字で回すほうが改善は進みます。問題になるのは、下げた理由を記録していない場合です。

手順2｜歩留まりの実測から逆算して接点数を決める

必要人数が決まったら、各段階の通過率で割り戻して必要な接点数を出します。

全体の比率（面接設定率48.3%・採用率37.2%）を使うと、1名を採用するのに必要な応募はおよそ6件、面接設定はおよそ3件です。ただしこれは1社あたり平均人数どうしの比なので、仮置きには自社と同じ従業員規模の区分を使うほうが近くなります。スカウト経由の場合は、面談1件におよそ35通という自社の実測を使います。

ここで他社の数字をそのまま使わないことが大事です。他社の比率は、自社の実測がまだ無いときの仮置きにすぎません。1四半期分の実測が溜まったら、自社の値に差し替えます。

手順3｜訴求を求人票に落とす

決めた訴求は、候補者が読む場所に置かなければ届きません。採用サイトのコンセプトページではなく、求人票の本文です。

記載項目ごとに応募率がどれだけ違うかは、次の節で実データを出します。

手順4｜チャネルを役割で分ける

チャネルを並べる軸は、効率の良い順ではなく役割です。

媒体ごとの特性と料金の比較はエンジニア採用媒体おすすめ比較｜5カテゴリの選び方と料金にまとめています。予算の上限を先に決めて未消化分を返す形で動かすなら予算型リテーナー採用という選択肢もあります。スカウト媒体の選び分けはスカウト媒体の選び方｜採用0人74.5%（スカウト経由）を参照してください。

自社で回しきれない部分を外に出す場合は、費用の形が変わります。人材紹介の1件あたりの実額は人材紹介の費用、職種別の1件あたり実額と課金モデル、RPOと自社運用の導入事例はRPO・自社運用の導入事例14社｜エンジニア採用にあります。

手順5｜四半期ごとに歩留まりで見直す

見直しの単位は年ではなく四半期です。見るのは採用人数ではなく、段階ごとの通過率の変化にします。人数は市況と目標設定に引きずられる一方、通過率は自社の運用をそのまま映す指標です。

社内にリソースが足りないまま段階を増やすと、どの段階も中途半端になります。運用ごと外部に預ける選択肢もあります（AI RPO）。

求人票の記載項目ごとに応募率は1.4倍違う

手順3で触れた求人票について、Offersの実データを出します。記載項目の有無で閲覧あたり応募率を比べたものです。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人 n=2,633・2026年9月時点。

文字数を揃えてなお応募率が上がるのは、技術スタック（1.41倍）・カルチャー（1.29倍）の2項目でした。生成AIの活用（1.17倍）も1を上回りますが、上げ幅はこの2つよりはっきり小さくなっています。研修や学習支援は、文字数を揃えると逆に下がります。

この比較で揃えているのは文字数だけで、企業の違いは揃えていません。ですから「書けば上がる」という因果までは言えません。言えるのは、同じ分量を書くなら技術スタックとカルチャーに割いたほうが、応募率の高い求人と同じ形になるということです。

応募率の絶対値が0.1%前後と低く見えるのは、分母がページ閲覧数だからです。他媒体の「応募数÷掲載数」とは定義が違うので、倍率だけを読んでください。

求人票の記載率は項目によって7.7%〜98.2%に分かれる

現在Offersで公開中の正社員求人について、項目ごとの記載率を出しました。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・公開中の正社員求人 n=990・2026年9月時点。

この表の最後の1行だけは性質が違います。給与レンジはOffersが入力必須にしている項目なので、98.2%は企業が自発的に開示した割合ではありません。他の項目は任意記載なので、同じ列に並んでいても同列には読めません。給与で差がつくのは記載の有無ではなく幅の取り方で、それは次の節で扱います。

リモート可否をチェック項目で設定していても、その中身を文章で説明している求人は7.7%です。週何日か、コアタイムはあるか、入社直後はどうかといった条件が、この説明に入ります。

なお、この項目を書いたときに応募率が上がるかは測っていません。応募率を比べたのは前の表の5項目（技術スタック・カルチャー・生成AI・研修・目標設定）で、リモートは入っていないからです。ここで読めるのは、項目ごとの記載率の違いまでです。

求人票の書き方と法定の記載事項は求人票とは？記載事項と食い違いを防ぐ書き方で扱っています。離職率のように、任意記載の項目を載せるかどうかの判断は求人票への離職率の記載は任意｜判断と書き方にまとめました。

給与レンジは下限の50〜100%の幅が最も応募率が高い

給与レンジの幅（上限と下限の差を下限で割った値）で3つに分けて、応募率を比べました。

出所：Offers（株式会社overflow）調べ・正社員求人 n=3,236・2026年9月時点。

下限600万なら上限900万〜1,200万に該当する幅が、最も応募率の高い区分です。狭すぎた場合は約30%、広すぎた場合は約35%低くなりました。

ただしこの比較は、前の表と違って文字数も企業も揃えていません。3区分の平均下限は618万・583万・510万で最大108万ずれていて、幅の広さと年収水準そのものが一緒に動いています。100%以上の区分の応募率が低いのは、幅が広いからではなく下限の低い求人が集まっているからだとしても、同じ表になります。

読めるのは「下限の50〜100%の幅を置いている求人が、最も応募率の高い群と同じ形をしている」というところまでです。個別の候補者にいくら提示するかはまた別の判断で、スカウトの提示年収の決め方と上げ幅の実勢で扱っています。いま出している幅を広げたり狭めたりすれば応募率が動く、とまでは言えません。

人材戦略は有価証券報告書の記載事項になった

2023年から変わったもう1つの点が、開示制度です。採用戦略を社内文書で完結させられない会社が増えています。

2023年1月31日に公布された改正で、有価証券報告書に「サステナビリティに関する考え方及び取組」の記載欄が新設されました。あわせて、女性活躍推進法等に基づいて女性管理職比率・男性の育児休業取得率・男女間賃金格差を公表している場合は、有価証券報告書等にも記載を求めることになりました。適用は令和5年3月31日以後に終了する事業年度からです。

出所：金融庁「『企業内容等の開示に関する内閣府令』等の一部改正（案）に対するパブリックコメントの結果等の公表について」（令和5年1月31日公布）。

2026年2月20日には、さらに項目が足されました。開示府令第二号様式に次の3つが追加されています。

• 連結ベースの企業戦略と関連付けた人材戦略
• 従業員給与等の決定方針
• 提出会社の従業員の平均給与の対前年比増減率

適用は令和8年3月31日以後に終了する事業年度に係る有価証券報告書等からです。

出所：金融庁「企業内容等の開示に関する内閣府令及び特定有価証券の内容等の開示に関する内閣府令の一部を改正する内閣府令等の公布及びパブリックコメントの結果について」（令和8年2月20日公布・施行）。

ここで求められているのは、人材施策の列挙ではなく企業戦略と関連付けた説明です。採用戦略を事業計画から切り離して書いていると、この形式に載りません。

有価証券報告書を提出していない会社に、この記載の義務はありませんが、枠組みはそのまま使えます。事業戦略と人材戦略の接続、給与決定の方針、給与水準の変化という3点は、候補者が面接で聞く内容とほぼ同じです。制度側の詳細は人事戦略とは？経営と連動させる立て方と開示制度で整理しています。2026年の改正で何が変わったかは人的資本とは｜2026年の改正と初年度有報で変わった点、国が公表した事例集に載った19社が何を書いているかは人事戦略の事例、公表19社の偏りと再現条件にまとめました。

見直しは入職と離職の両方で測る

採用戦略の成否は、採用人数だけでは測れません。入ってきた人数と辞めた人数の差が、実際に増えた人員だからです。

2025年の産業計は入職率14.7%・離職率13.7%で、差し引きの入職超過率は1.0ポイントでした。情報通信業は入職率13.6%・離職率10.4%で、入職超過率3.2ポイントです。

出所：厚生労働省「令和7年雇用動向調査結果の概要」（令和7年・就業形態計）。

情報通信業は離職率が産業計より3.3ポイント低く、入職超過率は産業計の約3.2倍です。前年（厚生労働省「令和6年雇用動向調査結果の概要」）は産業計0.6ポイント・情報通信業1.0ポイントでしたから、どちらも入職超過の幅が広がりました。業種の平均としては、人員が純増している状態です。

ただしこれは業種の平均で、自社が同じ形だとは限りません。採用目標を達成していても、同じ期間に同じ人数が辞めていれば人員は増えていない計算になります。「目標は達成したが人員は横ばい」と「目標は未達だが人員は増えた」は、採用人数だけを見ていると区別できません。四半期ごとに、採用人数と退職人数を同じ表に並べてください。

離職率そのものの読み方は離職率とは？令和7年13.7%と業種・規模・年齢別、定着率の測り方は中途採用の定着率とは？測り方と平均が使えない理由で扱っています。採用単価の算出は採用単価の定義と、公的統計でわかる1件あたりの実額、工程の設計は採用フローとは？6工程の設計手順と法令要件を参照してください。

なお、2026年の中途採用に積極的と答えた企業は91.1%（n=1,500）で、前年から1.0ポイント増えています。採用意欲が落ちる前提では組めません。

出所：マイナビ「中途採用状況調査2026年版（2025年実績）」（n=1,500）。

この数字を自社に当てるときの注意点

ここまでの数値は、そのまま自社の目標値に置けるものばかりではありません。使う前に確かめる点を3つに整理します。

• 全体平均を自社の基準にしないでください。マイナビ調査の比率は1社あたりの平均人数どうしを割った値で、応募数の多い会社に引っ張られます。比べる相手は自社と同じ従業員規模の区分です（3〜50名の採用率30.4%と301〜1,000名の43.3%では12.9ポイント違います）。
• 相関をそのまま施策として読まないでください。求人票の記載項目と応募率の比較で揃えているのは文字数だけ、給与レンジの幅の比較は文字数も企業も揃えていません。「書けば上がる」「幅を変えれば動く」までは言えず、応募率の高い群がどういう形をしているかが読めるだけです。
• 業種区分の範囲を混ぜないでください。マイナビ調査の「IT・通信・インターネット」と、厚生労働省統計の「情報通信業」（日本標準産業分類）は範囲が違います。同じ業界の話として続けて読むと、数字が食い違って見えます。

出所：本文中の各表に記載（マイナビ「中途採用状況調査2026年版」／厚生労働省「雇用動向調査」「一般職業紹介状況」「労働経済動向調査」／Offers 実データ）。

採用戦略の要点を8つに整理する

採用戦略の型は2023年から変わっていません。変わったのは、型に入れる数字です。

• 目標達成割合は92.9%まで上がったが、目標人数が16.7人まで下がったことが主因とみられる
• 選考の通過率は前年から軒並み5ポイント以上落ち、採用率は37.2%（IT・通信・インターネットは26.9%）になった
• 正社員の充足率は8.2%で、その月の新規求人12件に対して就職は1件（同じ求人の最終的な充足率ではない）
• 人手不足に対応した事業所の69%が中途採用の強化に集中しており、判断そのものでは差がつかない
• 登録者の78.9%は「今は考えていない」か「良いオファーがあれば検討」と答えており、応募を待つ設計では大半に届かない
• スカウトの詰まりは返信の一点にあり、返信が来た候補者の46.1%は面談まで進む
• 応募率の高い求人に多いのは技術スタック（1.41倍）・カルチャー（1.29倍）の記載で、書けば上がるとまでは言えない
• 人材戦略は令和8年3月期の有価証券報告書から、企業戦略と関連付けて書く項目になった

フレームワークは現状を並べるところまでを担い、施策はこれらの数字を入れた後に出てきます。まず自社の段階別の通過率を1四半期分そろえるところから始めてください。

自社の採用力が5指標24項目のどこで詰まっているかは、企業URLだけで確認できます。

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