【業種別】人材サービス — マッチング精度より「定着」で差をつける

サマリ

成果報酬型の有料職業紹介では、採用・入社を基礎に紹介手数料が発生します。しかし、サービスの品質が本当に分かるのは、その人が働き始めてからです。求人票と面談で合っていた条件でも、配属、上司との期待、仕事の進め方、教育、評価の受け止め方は、入社後に初めて具体化します。

厚生労働省の「有料職業紹介事業に関する手数料収入の推移」では、令和6年度の手数料収入は9,835億円、前年度比17.6%増でした。一方、「令和6年度 民間職業紹介事業におけるキャリアコンサルティングの実態把握・課題整理」では、就職決定後に求職者をフォローし、成果を検証すると答えた事業者は43.6%、求人企業をフォローすると答えた事業者は41.1%です。

ここに、生成AIを使う余地があります。AIに離職可能性を採点させるのではありません。求職者と求人企業から得た入社後の記録を、確認できた事実、双方の認識差、未確認事項、次に聞く質問へ整理します。担当者が元の記録へ戻って確認し、本人と企業へ聞き直し、支援内容を決めます。

結論は、最初の1業務を「入社後の初回フォロー面談記録の整理」に絞ることです。新しい面談を大量に増やす前に、既に行っている電話、メール、面談の記録から、見落としている認識差を拾える状態を作ります。

データ：業界の現在地

有料職業紹介の手数料収入は9,835億円まで拡大した

厚生労働省の「有料職業紹介事業に関する手数料収入の推移」は、職業紹介事業報告を基に有料職業紹介事業者の手数料収入を集計しています。令和2年度の5,240億円から、令和6年度は9,835億円へ増加しました。令和6年度は前年度比17.6%増です。

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• 令和2年度
  5,240億円
• 令和3年度
  6,315億円
• 令和4年度
  7,703億円
• 令和5年度
  8,362億円
• 令和6年度
  9,835億円

※手数料収入の総額であり、返戻金の発生額、1件当たり手数料、事業者の利益を示すものではありません。

市場が伸びるほど、成立件数を増やす改善には投資しやすくなります。しかし、厚生労働省のこの統計からは、返戻金の総額や、早期離職によって失った粗利は分かりません。手数料収入の増加だけで、定着品質が改善したとは判断できない点が重要です。

就職後6か月以内の離職率は、職種によって開きがある

厚生労働省の「職業紹介事業における職種別手数料、離職状況について」は、令和5年度の職業紹介事業報告から、事業所ごとの無期雇用就職件数と、就職後6か月以内の離職者数を使って離職率を算出しています。集計は全職種9,730件です。

事業所別離職率の平均は、全職種で7.9%でした。職種別では、営業5.4%、情報処理・通信技術者2.9%、一般事務・秘書・受付4.4%、看護10.5%、保育12.2%、介護15.3%です。

0%50%100%

• 全職種全職種9,730件
  7.9%
• 営業
  5.4%
• 情報処理・通信技術者
  2.9%
• 一般事務・秘書・受付
  4.4%
• 看護
  10.5%
• 保育
  12.2%
• 介護
  15.3%

※各事業所の離職率を単純平均した値で、就職件数による重み付けはありません。日本の転職者全体の離職率ではなく、職種間の因果関係も示しません。

この離職率を、そのまま返戻率として扱うことはできません。返戻の対象期間、割合、対象となる退職理由は契約ごとに異なり、早期離職の全件が返戻になるわけではないためです。ただし、就職後6か月の状況は、紹介事業者が開示し、求人企業が比較できる品質指標になっています。

厚生労働省の「職業紹介事業者の上手な探し方」によると、人材サービス総合サイトでは、紹介事業者ごとの就職者数、無期雇用就職者のうち採用後6か月以内の離職者数、紹介手数料の実績、返戻金制度の有無・内容を確認できます。2025年4月からは、取扱い上位5職種の平均手数料率等の実績開示も義務化されました。ただし、常用就職の紹介実績が10件以下の職種は掲載対象外です。

就職後フォローを行う事業者は半数に届いていない

「令和6年度 民間職業紹介事業におけるキャリアコンサルティングの実態把握・課題整理」は、全国民営職業紹介事業協会と日本人材紹介事業協会の会員企業など、民間職業紹介事業者2,375件へ調査票を送りました。回答は467件、回答率19.7%で、2024年4月時点で職業紹介事業を行っている401件が主な分析対象です。

職業紹介の手順を複数回答で尋ねた結果、求職者と求人企業の双方へコンサルティングを行い、条件を近づけてから紹介する事業者は48.9%でした。就職決定後に求職者をフォローし、成果等を検証する事業者は43.6%、求人企業をフォローする事業者は41.1%です。

0%50%100%

• 紹介前に求職者・求人企業双方を調整分析対象 n=401
  48.9%
• 就職後も求職者をフォロー分析対象 n=401
  43.6%
• 就職後も求人企業をフォロー分析対象 n=401
  41.1%

※協会会員などを中心とする任意回答調査で、主な分析対象は送付先の16.9%です。未回答事業者を含む業界全体の実施率として一般化できません。

この調査は、フォローの回数、内容、早期離職を防いだ効果までは示していません。それでも、紹介前の調整だけでなく、就職後の記録をサービス改善へ戻す運用が、全ての回答事業者に定着しているわけではないことは確認できます。

データ：この業界だけの構造

売上が立つ時点と、品質が分かる時点がずれている

成果報酬型の有料職業紹介では、採用・入社を基礎に紹介手数料が発生します。一方、配属後の仕事、上司との期待、教育、評価の受け止め方は、入社後に具体化します。紹介手数料が発生する時点と、紹介品質の結果が見える時点がずれていることが、この業界固有の構造です。

返戻金制度は、この時間差の一部を紹介会社が負担する仕組みです。ただし、厚生労働省資料は業界全体の返戻総額を示しておらず、返戻条件も契約ごとに異なります。本レポートでは、早期離職率を返戻率へ換算せず、就職後フォローで管理すべき先行指標として扱います。

生成AIが扱うのは「判定」ではなく、双方の記録の整理

入社後のフォロー記録は、短い電話メモ、メール、面談記録、求人企業からの連絡など、形式がそろわない文章になりやすい情報です。従来は担当者が読んで記憶し、問題が顕在化してから探し直していました。

生成AIは、会社が利用を認め、利用目的と取扱範囲を確認した記録から、次の項目を下書きできます。

• 確認できた事実と、その根拠になった発言
• 求職者と求人企業で表現や期待が異なる点
• まだ片方にしか確認できていない事項
• 次のフォローで人が聞く質問
• 契約上の返戻条件を担当者が確認すべき期限

一方、AIに「この人は辞める」「企業側に責任がある」と判定させません。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン 第1.2版」が示す人間中心、プライバシー保護、公平性、透明性、アカウンタビリティの観点からも、本人の雇用や評価に影響する判断は、根拠を確認できる人が担う設計が重要です。

1. 1承認済みの記録を集める利用目的を確認した求職者・求人企業のフォロー記録だけを対象にする→↓
2. 2AIが確認事項を下書きする事実、認識差、未確認事項、次の質問を元の記録へ戻れる形で整理する→↓
3. 3人が聞き直して支援を決める担当者が本人と企業へ確認し、必要な支援、記録、契約対応を決める

✓AIは入社後の声を見落としにくくする整理役であり、離職判定や雇用判断の主体ではありません。

定着データは、返戻回避だけでなく次の紹介品質へ戻せる

入社後の記録を紹介案件へ戻せると、単に返戻を避けるだけでなく、求人票、面談、推薦理由のどこに確認不足があったかを検証できます。企業には、個人を特定しない範囲で共通する受入課題を返し、次回の求人要件や教育計画へつなげられます。

競争軸は「多く推薦できる」「早く決められる」だけではなくなります。紹介後に何を確認し、どの課題へ対応し、次の紹介へどう反映したかを説明できることが、求人企業との継続契約や定着支援サービスの価値になります。

服部の分析

マッチング精度を高めることは、これからも必要です。しかし、入社前の情報だけで、入社後の全てを予測することはできません。求人票に書かれた条件が正しくても、現場で任される仕事、上司の期待、相談のしやすさは、働き始めてから具体化するからです。

私たちは、人材紹介会社が持つ本当の優位性を、求人と求職者のデータ量だけではなく、入社後に双方から得られる言葉を、次の支援へ戻せることだと見ています。求人企業だけでも、求職者だけでも、双方の認識差を早期に把握することは難しいからです。

典型的には、求職者は「聞いていた仕事と違う」と表現し、求人企業は「期待した立ち上がりではない」と表現します。この二つをそのまま別々に保存すると、感想の衝突で終わります。元の記録へ戻り、担当業務、教育担当、説明時期、未確認事項に分ければ、人が聞き直せる具体的な問いになります。これは実在案件の再現ではなく、業界で起こり得る認識差を示す仮想例です。

生成AIによって初めて取りに行ける付加価値は、離職を自動予測することではありません。担当者が読み切れなかった文章記録を、根拠付きの確認事項へ変え、紹介後も伴走するサービスを、無理なく複数案件へ広げられることです。

提言 — どう付き合っていくか

1. 最初の1業務を「初回フォロー記録の整理」に絞る

求職者への入社後初回フォローで得た記録を、事実、認識差、未確認事項、次の質問へAIが下書きします。担当者が元の記録と照合し、求人企業側にも確認します。新しい離職予測モデルや大規模な面談制度から始めません。

2. 求職者側と求人企業側の記録を、出典付きで分けて持つ

双方の発言を混ぜた要約だけを残さず、誰が、いつ、どの文脈で話したかを元記録へ戻れるようにします。生成AIへ入力できる情報、利用目的、保存期間、閲覧権限を決め、本人の同意や契約上の取扱いを確認します。

3. 「離職」「状況不明」「返戻」を別々に測る

6か月以内の離職率を返戻率と呼ばず、離職したか確認できない案件も分けます。返戻は契約条件と結び付けて記録し、フォロー実施の有無、認識差の発見、支援内容と並べて振り返ります。AIが作ったスコアだけで担当者や求職者を評価しません。

4. 一巡を検証してから、定着支援を商品にする

一つの職種と一つの求人企業で、記録整理から双方確認、支援、次回求人への反映までを完了させます。早期離職を防いだという因果は断定せず、確認漏れが減ったか、対応が早まったか、企業が次の採用でも使いたいかを確かめます。その後に、定着レポートや継続フォローを有償サービスとして広げます。

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本レポートは公開資料に基づく分析です。厚生労働省資料には業界全体の返戻金総額や、就職後フォローによる離職防止効果は示されていません。AIによる整理を導入する際は、個人情報の利用目的、本人への説明、アクセス権限、人による確認を各社の契約・規程に合わせて設計してください。