こんにちは。株式会社エージェント営業部の川北です。
近年、ChatGPTやGeminiをはじめとした生成AIの普及により、求人広告の作成は以前より身近なものになりました。
以前は、求人広告を掲載すること自体に大きなコストがかかっていましたが、
現在はIndeedや求人ボックスをはじめとする運用型求人広告の普及により、必要なタイミングで比較的少額から求人広告を掲載できる時代です。

実際に企業様を訪問すると、
「自社で求人原稿を作成しています。」
「ChatGPTを使ってIndeedへ掲載しています。」　というお話を伺うことも珍しくありません。

採用活動を手軽に始められるようになったことは、IT技術の発展によるとても良い変化だと思います。
一方で、そのような企業様から、こんなご相談をいただく機会も増えてきました。
「応募は来るけれど、すぐに辞めてしまう。」
「必要な時だけ広告費を追加していたら、年間では想像以上の費用になっていた。」
「掲載ルールを十分に理解しておらず、ある日突然、求人が掲載停止になってしまった。」

採用が手軽になった一方で、「求人を出すこと」と「採用を成功させること」は別であることを実感する場面が増えています。
AIを使えば、文章はものの数分で作れます。しかし、その企業のことをAIは知りません。

私自身も日々の業務でAIツールを複数活用しています。
求人原稿の構成を考えたり、文章を整理したりするスピードは飛躍的に向上し、業務効率も格段に上がりました。
だからこそ感じるのは、AIは非常に優秀なツールである一方で、採用課題そのものを見つけることはできないということです。

AIは、与えられた情報をもとに文章を作ることは得意です。
しかし、
・どのような人が活躍している会社なのか
・現場ではどのような教育を行っているのか・競合他社と比べて何が強みなのか
・地域によって求職者が何を重視しているのか
こうした情報までは把握できません。

例えば、名古屋市中心部と郊外では求職者が重視する条件は異なります。給与を優先する地域もあれば、休日数や通勤距離を重視する地域もあります。
つまり、AIは「文章」は作れても、「何を伝えるべきか」を判断することはできないのです。

✅AIでは見つけられない「店舗ごとの違い」

以前、複数のトレーディングカードショップを運営されている企業様の採用支援を担当した際のことです。
企業様のお悩みは、「応募は一定数あるものの、本当に採用したい“カードが好きな方”となかなか出会えず、
採用しても早期離職を繰り返してしまう」というものでした。

求人原稿を確認すると、店舗ごとに異なるのは勤務地や勤務時間程度で、仕事内容やアピールポイントはほぼ共通の内容でした。
しかし実際に店舗を訪問し、詳しい状況をお伺いすると、店舗ごとに大きな違いがあることが分かりました。

ある店舗は大会や対戦イベントが盛んで、お客様同士の交流が活発です。
一方で別の店舗は、販売や査定を目的に来店されるお客様が多く、接客スタイルも異なります。
さらに、活躍しているスタッフに話を伺うと、
「カードゲームが好きだから」
「大会運営に携わりたかったから」
「好きな趣味を仕事にしたかったから」など、入社理由にもそれぞれ共通点がありました。

そこで私は、店舗ごとに
・どのようなお客様が来店されるのか
・どのようなスタッフが活躍しているのか
・入社を決めた理由
・仕事のやりがい
・その店舗ならではの魅力
を整理し、それぞれの店舗に合わせて求人原稿を作成しました。

もしAIだけで求人を作成していたら、おそらく全店舗で「カードショップスタッフ募集」「未経験歓迎」といった、
どの店舗にも当てはまる内容になっいたと思います。
しかし、求職者が知りたいのは、「カードショップで働くこと」ではなく、「この店舗で働くこと」です。
企業へのヒアリングを通じて、その店舗ならではの魅力や働くイメージを言語化することが、採用ターゲットとのマッチング向上につながりました。

✅AIにはできない、「原稿改善」という仕事

AIでも読みやすい文章は作れます。しかし、その会社や店舗ならではの魅力を引き出すには、現場へのヒアリングが欠かせません。
求人広告は掲載してからがスタート。掲載したら終わりではありません。

掲載後は、
・クリック率
・応募率
・応募単価
・閲覧数
・応募者属性
・競合求人との比較
などのデータを分析しながら、「どこで応募をためらっているのか」「採用ターゲットに届いているのか」
という仮説を立て、改善を繰り返していきます。クリック率が低ければタイトルや給与の見せ方を見直す。

クリック率は高いのに応募率が低ければ仕事内容や訴求内容を改善する。
応募は来るのに採用につながらないのであれば、ターゲット設定そのものを見直す。
採用成功は、一度作った求人原稿ではなく、こうした改善の積み重ねによって生まれるものだと考えています。

✅まとめ

AIは、採用担当者や求人広告会社の仕事を奪うものではありません。
むしろ、文章作成にかかる時間を減らし、その分、企業理解や採用設計、データ分析に時間を使えるようにしてくれる、とても心強いパートナーです。

私自身もAIを積極的に活用しています。
だからこそ感じるのは、これからの採用で差がつくのは「AIを使うかどうか」ではなく、
「AIで効率化した時間を、企業理解や採用戦略にどう使うか」という点です。
今後も、AIの力を最大限に活かしながら、一社一社の採用課題を整理し、
現場へのヒアリングとデータ分析をもとに、企業ごとに最適な採用設計をご提案していきたいと思います。
採用活動で困りごとがありましたら、
お気軽にご相談お待ちしております。

⭐プロフィール
川北　葉月
株式会社エージェント　営業部　サブリーダー職

2020年に株式会社エージェントへ入社。
東京支社での勤務を経て、同年より名古屋本社へ異動。
現在は名古屋市を中心に、飲食・サービス・製造・警備・通信など幅広い業界で、180社以上の採用支援を担当しています。

求人広告のご提案だけでなく、採用ターゲットの設計、求人原稿の改善、掲載後のデータ分析、採用戦略の見直しまで一貫して伴走し、
「応募数」だけではなく「定着」まで見据えた採用支援を行っています。

私が大切にしているのは、企業が本当に採用したい人と出会い、その方が長く活躍できる採用を実現することです。
現場へのヒアリングを通じて採用課題を整理し、求職者心理や地域特性を踏まえた採用設計をご提案しています。

フットワークの軽さと継続的な改善提案を強みに、「求人広告の営業担当」ではなく、
採用について気軽に相談できるパートナーとして、企業様と長く伴走できる関係づくりを大切にしています。

⭐主な実績
■2022年10月　バイトル 第26期 グロス販売額個人アドバンスリーグCENTRAL 2Q 第3位
■2022年12月　営業部 サブリーダー職に就任
■2023年2月　バイトル 第26期 グロス販売額個人アドバンスリーグCENTRAL 4Q 第3位
■2023年4月　バイトル 第26期 グロス販売額個人アドバンスリーグCENTRAL 通期 第3位

⭐趣味
■スポーツ観戦（バスケットボール・サッカー）
週末は友人と一緒に試合を観戦し、会場の熱気を楽しんでいます。
先日のサッカーワールドカップを見て、いつか現地観戦するのがひそかな人生の目標です！

■ダンス
ダンス歴12年。ヒップホップ、ロックダンス、ブレイクダンスなど、さまざまなジャンルに取り組んできました。