paizaはITエンジニア採用におけるミスマッチと生成AI活用の実態を調査した。企業の7割以上でミスマッチが発生している状況や、生成AI導入率が1割未満である現状が明らかとなった。
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paizaは2026年2月16日、ITエンジニア採用に同社のプラットフォームを利用する企業61社を対象に実施した「採用ミスマッチに関する実態調査」の結果を発表した。
調査によると、採用においてミスマッチが起きていると感じたことがある企業は72.6%に上り、感じたことがない企業は27.4%にとどまった。またミスマッチが起きている採用領域は、中途採用が48.9%、新卒採用が13.3%、どちらもが37.8%となっており、特に中途採用の現場において発生頻度が高いことが明らかとなった。
採用ミスマッチが引き起こす現場への影響について尋ねたところ、「早期離職による採用・オンボーディングコストの損失」が66.7%で最多となった。
次いで「既存社員の教育工数の増大・疲弊」が55.6%、「チーム内の士気低下、雰囲気の悪化」および「管理職・マネジメント層のリソース圧迫」がそれぞれ35.6%、「コミュニケーションコストの増大」が33.3%、「プロジェクトや開発スケジュールの遅延」が31.1%を占めている。
paizaではこの結果について、「人材紹介会社に支払う採用フィーが、プランや候補者の年収にもよるが人材不足の昨今高騰傾向にあることから、採用担当者がコストを気にする傾向が強く出た」と推測している。
採用ミスマッチを防ぐために実施している対策は、「カジュアル面談の実施」が60.0%で最多、次いで「オファー面談の実施」(44.4%)、「活躍できる人物像(ペルソナ)の詳細な定義」(42.2%)が続いた。「リファラル採用の実施」が33.3%、「paizaに代表されるプログラミングのスキルチェックの実施」が15.6%となっている。
paizaは、選考の枠組みの外でのコミュニケーションを図ることで相互理解を促進し、企業と候補者双方にとってプラスになる採用になるよう各社が努めている結果だと分析している。
採用ミスマッチ対策としての生成AIの導入状況については、「導入している」企業が9.6%、「導入していない」企業が90.4%となった。導入企業における生成AIの活用は「候補者のデータ管理」などの事務的処理での利用が多く、オンライン面接代行など選考そのものを生成AIに任せてミスマッチ対策に活用している企業はわずか2社(3%)にとどまった。
採用ミスマッチ対策に生成AIを導入した場合に期待されることについて尋ねた結果、「スキル・履歴書評価の客観化」が54.8%と過半数を占めた。次いで「書類選考の精度向上によるミスマッチの早期防止」が43.5%、「面接官ごとの評価基準の統一・標準化」が37.1%、「募集要項と実際の業務内容との乖離(かいり)チェック」が32.3%、「直感・経験頼みからの脱却とデータ活用」が30.6%となっている。
paizaは本調査結果を踏まえ、「現場がミスマッチの根本原因を、初期段階の評価における主観性や基準のブレにあると認識している」と指摘するとともに、「コミュニケーションによる相互理解を深める努力から、データと客観性に基づいた評価品質の向上へと対策の焦点が移りつつある」としている。
また採用プロセスへの生成AIの導入は、現時点では1割未満にとどまっているものの、今後は導入が加速度的に進んでいくと予測している。
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