採用データの分析方法とは。見るべき指標・課題別活用例をわかりやすく解説

採用データの分析は、応募数・通過率・費用・日数を工程別と媒体別に見比べ、どこで人が減り、どこに費用と時間がかかっているかを特定する作業です。

採用の数値を毎月集計していても、集計そのものに時間を取られ、次に何を変えるべきかまで踏み込めていないことがあります。媒体ごとの応募数はわかるのに、なぜ内定辞退が増えているのか、どの媒体に予算を寄せるべきかまでは説明できないという状態です。

本記事では、採用管理システム「RPM」を提供する株式会社ゼクウが、採用データの分析で見るべき指標と計算式、進め方の4ステップ、課題別の活用例を解説します。

• 採用データの分析では、歩留まり率・採用単価・リードタイムを組み合わせて見ることが重要

• 目的とKPIを先に決めれば、集計だけで終わる状態を避けられる

• 集めたデータを改善に使うには、採用管理システム（ATS）が有効

分析が続かないときの原因と対処法もあわせて扱いますので、自社の運用を見直す際にお役立てください。

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採用データは、応募から入社後まで、段階ごとに分かれて存在します。まずは全体像を押さえ、自社で取れているものと取れていないものを見分けます。

数値が揃うと、これまで経験則で決めていた判断を、根拠を示して説明できるようになります。

• どの媒体に予算を寄せるかを、採用単価と採用数で説明できる
• 応募が足りないのか、選考の途中で落ちているのかを切り分けられる
• 採用予算の増減を、経営や事業部に数字で提案できる
• 判断の基準が記録に残り、担当者が代わっても引き継げる

採用活動で扱うデータは、大きく7つに分けられます。

すべてを一度に揃える必要はありません。手元にある母集団・選考・コストの3つから始め、記録がたまってきた段階で期間や入社後のデータを足していく進め方が現実的でしょう。

応募者属性を扱うときは、年齢の使い方に注意が必要です。労働施策総合推進法では、募集・採用において年齢を理由に制限を設けることが原則として禁じられています。

厚生労働省も、求人票を年齢不問としながら実際には年齢を理由に応募を断ることや、書類選考や面接で年齢を基準に採否を判断することは、法の規定に反するとしています。

属性データは、採用ターゲットと実際の応募者にずれがないかを確かめる用途にとどめ、選考の合否基準には持ち込まないようにしましょう。定着の傾向を知りたい場合は、年齢ではなく経験内容や配属先、入社前に伝えた条件と実際の業務との一致度から確認する方法があります。

※出典：厚生労働省「募集・採用における年齢制限禁止について」

7つの分類のうち、まず押さえたいのは歩留まり率・採用コスト・採用リードタイムの3つです。いずれも計算式が単純で、算出できれば次に打つ手がそのまま導けます。

歩留まり率は、ある選考工程を通過した人数が、その前の工程の何割にあたるかを示す指標です。

歩留まり率（％）＝その工程の通過人数÷前の工程の通過人数×100

書類選考の通過率を出すときは、分母が応募数になります。工程ごとに分けて計算すると、応募は集まっているのに採用に至らない原因がどこにあるかを絞り込めます。

• 書類選考の通過率が低い：求人票の要件と実際の応募者層がずれている可能性
• 一次面接後の辞退が多い：面接での情報提供や日程調整の進め方に課題
• 内定後の辞退が多い：内定通知までの日数や内定者フォローに課題

工程間の通過率とは別に、応募数を分母にした率も出しておくと、媒体ごとの応募者層の質を比べられます。よく使うのは面接化率（面接数÷応募数×100）と内定率（内定者数÷応募数×100）で、前者は選考の入り口、後者は最後まで通った割合を示します。

なお内定率は、内定を出した人のうち何割が承諾したかを見る内定承諾率とは別のものとして扱います。

歩留まり率は単月の数値だけでは高いか低いかを判断できず、前年同月や他の媒体と並べて初めて読める指標です。応募数が少ない月は、率よりも実数の変化を確認するほうが誤読を防げます。

採用コストは、1件の応募にかかった費用と、1人の採用にかかった費用を分けて見ます。応募は多いのに採用に至らない媒体を見分けるためです。

応募単価が安いのに採用単価が高い媒体は、応募は集まるものの選考を通過しにくいということです。2つを並べて初めて、予算を寄せるべき媒体が判断できます。

担当者の人件費まで含めた金額を出すには、応募対応や面接調整にかかった時間を記録しておく必要があります。工数の記録がない段階では、まず媒体費用ベースで揃え、媒体間で比較できる状態を作るところから始めるとよいでしょう。

採用リードタイムは、応募から入社までの各工程にかかった日数です。工程ごとに区切って計測すると、辞退が発生しやすい工程と選考の停滞箇所を照らし合わせられます。

• 応募から一次面接を設定するまでの日数
• 一次面接から次の選考に進むまでの日数
• 最終面接から内定通知までの日数
• 内定通知から入社までの日数

「応募から一次面接設定まで○日以内」など、自社の採用実績をもとに工程ごとの目標日数を設定しておくと、停滞に気づきやすくなります。

辞退が多い工程とリードタイムが長い工程が重なっていれば、選考スピードの改善が優先度の高い打ち手になります。適切な日数は業種や職種によって変わるため、他社の数値と比べるより自社の過去実績と比べるほうが判断しやすいでしょう。

数値を集めるだけでは改善につながりません。目的の設定から打ち手を決めるまで、次の4つのステップで進めます。

最初にすべきことは、データを集めることではなく、何のために分析するかを決めることです。目的が決まれば、集めるべきデータも自然に絞り込まれます。

目的が曖昧なままデータを集め始めると、集計作業だけで時間が過ぎ、改善アクションまでたどり着かないことになりがちです。まずは自社で困っている課題を1つ選び、それに対応するKPIから始めましょう。

目的とKPIが決まったら、必要なデータがどこにあるかを洗い出します。採用データは複数の場所に散らばっていることが多いため、まず所在を確認します。

• 採用管理システム：応募者情報、選考の進捗、媒体別の応募数
• 各媒体の管理画面：媒体別の掲載費用、応募数、クリック数
• Excelや社内の共有ファイル：過去の採用実績、内定者情報
• 人事システム：入社後の在籍状況、離職データ

同じ数値を複数の場所で管理していると、突き合わせのたびに差異が生まれ、どちらが正しいかわからなくなります。データを1か所に集約できれば、集計の手間が減り、分析に使える時間を確保しやすくなります。

集める段階で、指標の定義も揃えておきましょう。どのステータスを面接実施と数えるかが拠点ごとに違うと、あとから期間や部署をまたいで比較できません。

データが揃ったら、次の3つの視点で読み解きます。この3軸を意識すると、数字の羅列から課題の所在が見えやすくなります。

3つすべてを一度に見る必要はありません。まずは比較から始め、気になる変化があれば時系列と要因へ掘り下げていくとよいでしょう。

要因を探るときは、全体の平均ではなく媒体別・拠点別・職種別に分けて見ると、平均に埋もれていた偏りが見つかります。全体の歩留まりは例年並みでも、特定の拠点だけが落ち込んでいるケースは珍しくありません。

数値だけでは見えない課題があります。たとえば内定辞退率が高いというデータが出ても、なぜ辞退したのかは数値からは読み取れません。

定量データで課題の所在を特定し、定性データで原因を確かめることで、原因に即した改善策を立てられます。

• 内定辞退率が高い（定量）：辞退者へのヒアリングや辞退理由の記録から背景を把握する（定性）
• 特定媒体の早期離職率が高い（定量）：入社後のアンケートで、入社前に伝えた条件と実際の業務のギャップを確認する（定性）
• 書類通過率が低い（定量）：不通過となった応募書類の傾向を目視で確認する（定性）

原因が確かめられたら、いつまでに何を変えるかまで決めて記録しておきましょう。翌月に同じ指標を見れば、打ち手が効いたかどうかを検証できます。

一口に「採用がうまくいかない」といっても、応募が集まらないのか、選考の途中で辞退されるのか、入社後に辞めてしまうのかで、見るべきデータは変わります。自社の状況に近いものから読み進めてください。

採用媒体の効果を評価するには、採用単価と面接化率を媒体別に並べて比べます。

この2つを組み合わせると、応募は少なくても採用効率が高い媒体と、応募は多いものの採用コストがかさんでいる媒体を見分けられます。

この例では媒体Bに予算を寄せ、媒体Aの掲載内容や訴求を見直す判断が合理的です。ただし1か月分の数値には偶然の変動も含まれるため、複数月を並べて傾向を確かめてから判断しましょう。

なお内定数まで記録できていれば、この表に媒体別の内定率を加えられます。選考の後半まで残る応募者が多い媒体かどうかまで見えてきます。

辞退対策を打つ前に、どの選考工程で辞退が集中しているかをデータで確認します。辞退は全体の率ではなく工程別に見ないと、どこに手を打てばよいかが決まりません。

辞退が多い工程を特定できたら、次にその工程のリードタイムを確認します。日数もかかっているようなら、面接の設定や合否連絡にかけている時間から見直します。

• 一次面接後の辞退が多い：面接での情報提供や仕事内容の伝え方を見直す
• 最終面接後の内定辞退が多い：内定通知までの日数と内定者フォローを改善する
• 特定の媒体からの辞退率が高い：媒体の登録者層と自社の募集条件が合っているかを確認する

数値で工程を絞り込んだうえで、辞退者へのヒアリングなど定性的な原因の確認に進むと、対策の的が外れにくくなります。

早期退職が続いているなら、入社後の受け入れ体制だけでなく、採用段階のデータを振り返ります。

退職した人の採用時データを在籍者と比べると、どのような採用が早期退職につながりやすいかの傾向が見えてきます。

傾向が見えたら、採用基準そのものを変える前に、求人票の記載と面接での説明内容を見直すほうが着手しやすいでしょう。入社前後の情報のずれは、選考のやり方を変えなくても縮められる余地があります。

分析を始めても、数か月で止まってしまうことがあります。原因の多くは分析の手法ではなく、データを集める仕組みと運用のルールにあります。

分析が続くかどうかは、分析そのものよりも日々の入力と更新が回っているかで決まります。ステータスの更新が遅れると、リードタイムは実際より長く、歩留まりは実態とずれた数値で表示されます。

まずは指標を1つか2つに絞り、毎月同じ条件で出し続けられる状態を作ることを優先しましょう。

採用データの分析に使えるツールは、無料で始められるものから専用のシステムまであります。得意な領域と限界が異なるため、採用規模と課題に合わせて使い分けます。

Excel・スプレッドシートは、初期費用がかからず、すでに社内で使い慣れている点が利点です。関数やピボットテーブルを使えば、媒体別の集計や歩留まりの計算は問題なく行えます。

一方で、運用を続けるうちに次のような限界に直面するケースが多く見られます。

• 媒体ごと・担当者ごとにファイルが分かれ、集計のたびに手作業でまとめる必要がある
• 入力漏れや更新忘れが起きやすく、数値の信頼性が下がる
• 応募者数が増えるほど集計の工数が膨らみ、分析より作業に時間を取られる

応募者数や媒体数が少ないうちは十分に機能しますが、媒体や拠点、職種が増えると管理の負担が増えます。月次の集計作業が分析時間を圧迫し始めたら、管理方法を見直す時期といえるでしょう。

Googleアナリティクス（GA4）は、自社の採用サイトや求人ページに求職者がどれだけ訪れ、どこで離脱しているかを把握するためのツールです。無料で利用でき、次のような指標を計測できます。

• セッション数、アクティブユーザー数
• 流入経路別のセッション
• 平均エンゲージメント時間（ページがフォーカス状態にあった時間）

応募が少ないときに、そもそもサイトに来ていないのか、来ているが応募に至っていないのかを切り分けられる点が、GA4を使う理由です。応募完了を測るイベントにキーイベントのマークを付けておけば、流入経路別の応募数まで確認できます。

採用管理システム（ATS）は、応募者情報や選考進捗を一元管理するシステムです。媒体連携や分析機能を備えた製品では、媒体別の応募・採用実績やコストまでまとめて分析できます。

媒体連携機能を備えたATSでは、複数の場所に分かれていたデータを自動で集約できるため、集計にかけていた時間を分析に回せます。

• 媒体ごとに届く応募を1つの画面に自動で取り込む
• 選考ステータスの更新を、そのまま集計の元データにする
• 広告費と応募・採用の実績を紐づけて記録する

応募対応や面接管理といった日常業務と分析機能が連動しているシステムを選ぶと、分析のための入力作業が別に発生しません。反対に、分析用のデータを手入力する運用になると、Excelと同じ負担が残ります。

採用データの分析を続けるには、データが自然に集まる仕組みが整っていることが前提になります。

歩留まり・採用コスト・リードタイムを日々の記録から自動で集計し、そのまま見直しの判断に使える採用管理システムとして、「RPM」をおすすめします。

RPMの選考ファネル分析機能では、応募者のステータス情報をもとに、応募・面接・採用といった各ステージの人数と通過率を自動で集計します。手作業での集計をせずに、どのステージで応募者が減っているかを数値で把握できます。

あわせてリードタイム分析機能では、ステータスの変更日時をもとに各工程の所要時間を集計します。

• 応募から面接までにかかっている日数
• 面接から採用までにかかっている日数
• 媒体別・支店別・工程別の所要時間の違い

歩留まりが下がっている工程と、時間がかかっている工程を並べて確認できるため、通過率の低下と選考スピードの停滞を結びつけて原因を絞り込めます。

RPMの費用対効果分析機能では、登録した広告費と応募・採用のデータを紐づけ、媒体ごとの応募数・採用数・費用を一覧で確認できます。採用単価は、広告費と採用数をもとに自動で算出されます。

各媒体の管理画面とExcelを行き来しながら手作業で集計する必要がなくなり、判断に使えるデータがすぐ揃います。

なお、担当者の人件費といった内部コストまで含めて分析する場合は、データを書き出したうえで加工する必要があります。

RPMでは、日々の応募対応や面接調整で記録された内容が、そのまま集計の元データになります。数値を確認するために別の作業を挟まずに済むため、気づいた課題をその場で運用の見直しに回せます。

• 歩留まりの低下を確認したら、該当工程の選考フローをその場で見直す
• リードタイムの停滞を見つけたら、面接の日程調整をシステム上で改善する
• 媒体の採用単価の悪化を確認したら、翌月の予算配分を変更する

分析から改善までを1つのシステムで完結できるため、データを見て終わりになりにくい点が特徴です。ただし集計はステータスの更新をもとに行われるため、更新のルールを社内で揃えておくことが前提になります。

下記からサービス資料をダウンロードできます。分析画面の実際の見え方や、導入時に必要な初期設定が気になる方はご利用ください。

意味はありますが、母数が少ない時期や媒体の数値だけで結論を出すことは避けましょう。

応募が少ない段階では、率だけで判断せず、応募数・面接数・採用数などの実数や、応募から初回対応までの日数、選考リードタイムを確認しましょう。歩留まり率や媒体別の面接化率を見る場合は、単月ではなく数か月分をまとめて判断するのが現実的です。

月に1回、同じ条件で数値を出すところから始めるとよいでしょう。通過率や採用単価は1か月程度まとめないと傾向が読めない一方、応募への初動の遅れや対応漏れは月次では気づくのが遅すぎます。

日々の対応状況は都度確認し、指標の分析は月次、媒体や予算配分の見直しは四半期と、確認する周期を指標ごとに分けておくと無理なく続きます。

導入した直後から過去にさかのぼって分析できるわけではありません。多くの分析機能は、システム上に記録された応募者のステータスや登録した広告費をもとに数値を集計します。

選考ステータスの定義と更新のルールを決め、広告費を登録する運用を整えたうえでデータが蓄積されていきます。検討の段階で、どの指標を見たいか、そのために何を入力する必要があるかをベンダーに確認しておきましょう。

• 採用データの分析では、歩留まり率・採用単価・採用リードタイムを組み合わせて見ることで、課題の所在を絞り込める
• 目的とKPIを先に決め、定量データと定性データを組み合わせると、的外れな施策を避けられる
• 分析が続くかどうかは手法よりも、データが自然に集まり、ステータスが更新され続ける運用にかかっている

採用データの分析は、統計の専門知識がなくても始められます。

まずは媒体別の応募数・面接数・採用数といった単純な指標から記録を始め、記録がたまってきた段階で歩留まりやリードタイムの分析へ広げていくのが現実的な進め方です。

大切なのは、どのデータを集めるかよりも、集めたデータをどう改善に使うかという視点です。データが自然に集まる環境を整え、採用活動の質を高めていきましょう。

約400の求人媒体と連携し、応募から選考、入社までの記録が自動で1か所に集まる採用管理システム「RPM」は、その環境づくりに役立ちます。

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