転職希望者の条件調査でマッチング精度を向上 – 人材派遣会社のQiQUMO活用事例
アドミンアドミン
人材派遣会社A社は、転職市場の変化に対応するため、求職者の希望条件をリアルタイムに把握し、企業とのマッチング精度を向上させる必要がありました。
従来の方法では、個別ヒアリングに時間がかかり、転職市場のトレンドを広範囲に捉えることが困難でした。そこで、WebアンケートツールQiQUMOを活用し、「給与」「勤務地」「リモートワーク」「福利厚生」などの転職希望者の条件を定量的に調査。
調査結果を基に、求職者向けのキャリアアドバイスを強化し、企業への提案資料の精度を高めることで、転職成功率の向上を実現しました。
転職市場の変化と求職者の希望条件の重要性
転職市場は、社会環境の変化とともに求職者の希望条件が変化する特徴を持っています。特にコロナ禍以降、リモートワークの普及やワークライフバランスの重視といった価値観の変化が加速しました。
過去の転職市場では、給与や勤務地が最重要視されていましたが、現在では柔軟な働き方ができるかどうかが大きなポイントになっています。
例えば、「リモートワークの可否」や「フレックスタイム制度の有無」を条件に加える求職者が増えており、企業側もこのニーズに対応する必要があります。
A社は、求職者のリアルな意見を収集し、マッチング精度を高めるための基礎データを整備する必要がありました。
QiQUMOを活用した転職希望者の条件調査の実施
A社は、求職者の希望条件を正確に把握し、企業とのマッチング精度を向上させるためにQiQUMOを活用しました。従来のヒアリングベースの調査では限られたサンプルしか得られず、求職者全体の傾向を把握するのが難しいという課題がありました。
QiQUMOのパネルを活用し、給与・勤務地・リモートワーク可否・福利厚生などの項目を詳細に調査。さらに、自社会員パネルと比較することで、転職希望者の属性ごとの特徴を明確化しました。これにより、より精度の高い求職者支援と企業提案を実現しました。
調査設計と対象者の選定 – 幅広い求職者層にアプローチ
求職者の希望条件は、年齢や職種、業界ごとに異なるため、A社は調査設計の段階でターゲットを明確に設定しました。
ターゲット層の選定
A社は、以下の条件をもとに転職希望者を対象にアンケートを実施しました。
- 20代～40代の転職希望者（新卒ではなくキャリア採用層）
- IT、営業、事務、製造、医療など主要5業界の求職者
- 転職活動中、または転職を検討している人
設問の設計ポイント
A社は、求職者の希望条件を正確に把握するため、以下のような設問を設計しました。
- 転職時に最も重視する条件は何ですか？（給与、勤務地、リモートワーク可否、福利厚生など）
- リモートワークの有無が転職意向にどの程度影響しますか？
- 希望する年収帯と、最低限許容できる年収は？
- どの業界・職種に転職を希望していますか？
- 企業の福利厚生や働き方の柔軟性をどの程度重視しますか？
このように、QiQUMOの柔軟なアンケート設計機能を活かし、求職者のリアルな意見を収集しました。
QiQUMOパネルと自社パネルの比較 – どのように活用したのか？
A社は、求職者の多様な意見を収集するため、QiQUMOが保有する回答パネルと、自社会員パネルの両方を活用しました。
QiQUMOパネルの活用
QiQUMOのパネルを利用することで、広範囲の求職者層から回答を得ることができました。特に、以下の点でメリットがありました。
- 既存の会員に限定せず、多様なバックグラウンドを持つ求職者の意見を取得できる
- 新たな求職者層のニーズを発掘し、転職市場の全体像を把握できる
- 回答数を確保しやすく、統計的に有意なデータを収集できる
自社パネルの活用
一方で、自社会員パネル（A社の登録求職者）を利用することで、既存の転職希望者の動向を分析することが可能になりました。特に、以下の点で活用されました。
- A社の求職者データとの比較を行い、自社の転職サポートの改善点を把握できる
- 過去の転職成功者と現在の求職者のニーズの変化を追跡できる
- 転職活動の進捗状況ごとの意識変化を分析できる
QiQUMOの調査でわかったことーデータの比較と分析のポイント
QiQUMOパネルと自社パネルの回答結果を比較し、どのような違いがあるのかを分析しました。例えば、
- QiQUMOパネルでは「リモートワーク希望」が60%に対し、自社パネルでは40%と低い傾向
- 自社パネルの求職者は「企業の安定性」をより重視する傾向が強い
- QiQUMOパネルの回答者の方が、給与水準に対する期待値が高い
このように、異なる視点からのデータを組み合わせることで、より詳細なインサイトを得ることが可能になりました。以下で、調査結果から読み取ったことを詳細に解説してみましょう。
リモートワークの重要度が上昇
特にIT・クリエイティブ業界では、求職者の約70%が「リモートワークが可能な企業を優先する」と回答しました。
リモートワークの選択肢がない場合、同等の条件でも他企業へ流れるケースが増えており、企業側も対応を迫られています。また、単なるリモートワーク可否だけでなく、「在宅勤務手当の有無」や「オンラインコミュニケーションの充実度」といった環境面の整備が求職者の意思決定に影響を与えていることが分かりました。
福利厚生の評価ポイントが変化
これまでの転職市場では、「住宅手当」や「交通費補助」などの金銭的な支援が福利厚生の中心でしたが、近年では「健康支援プログラム」や「副業許可」など、働き方の柔軟性や個人のライフスタイルを尊重する施策への関心が高まっています。
副業を容認する企業では、従業員のスキル向上やキャリア形成を支援することで、企業の魅力を高める効果が期待できます。求職者は単に給与や業務内容だけでなく、長期的に働き続けられる環境を重視するようになっており、企業が提供する福利厚生の内容が採用競争力に直結していることが明らかになりました。
世代別の違いが顕著に
求職者の希望条件は、世代ごとに大きな違いが見られます。20代はキャリア形成やスキルアップの機会を求め、学習支援やキャリアアップの仕組みが整っている企業を好む傾向があります。一方で、40代は生活の安定を最優先し、給与や福利厚生の充実、長期雇用の可能性が高い企業を重視する傾向が明確になっています。
20代求職者：キャリアアップや学習支援を重視
若年層の求職者は、職務経験を積みながらスキルアップできる環境を求める傾向があります。例えば、研修制度の充実度、資格取得支援、メンター制度といったキャリアアップの仕組みがある企業に対する関心が高いです。
40代求職者：安定した給与と長期雇用を希望
40代以上の求職者は、給与水準や雇用の安定性を重視する傾向が強くなります。これまでのキャリアで培った専門性を活かせる職場を求める一方で、年収の下落を避けるため、転職に慎重な姿勢をとるケースが多いです。
調査データを活用したマッチング精度向上の施策
A社は、QiQUMOを活用して収集した求職者の希望条件データをもとに、マッチング精度を向上させる施策を展開しました。
具体的には、求職者に対するキャリアアドバイスの強化、企業向けの採用戦略提案の改善、そして、データに基づくマッチングプロセスの最適化です。これにより、転職成功率が向上し、求職者と企業の双方にとってより満足度の高い雇用機会の提供が可能になりました。
求職者向けのキャリアアドバイスの強化
求職者の希望条件をリアルタイムで把握することで、A社はよりパーソナライズされたキャリアアドバイスを提供できるようになりました。
- 希望条件に基づく個別提案：求職者が転職時に重視する条件（給与、勤務地、リモートワーク可否、福利厚生など）をもとに、希望に合致した求人情報を提供。
- 市場データを活用したキャリア設計サポート：調査結果を基に、業界別・職種別の給与水準やキャリアパスの傾向を求職者に提供。
- 求職者向けセミナーやワークショップの実施：調査で明らかになった求職者の関心事項（リモートワーク環境の整備、副業可能な企業の増加など）に基づき、キャリア形成に関するオンラインセミナーやワークショップを開催。
企業向けの採用戦略提案の具体例
企業側にとっても、求職者の意向を的確に把握することは、採用活動の成功に直結します。A社は、QiQUMOの調査結果を活用し、企業向けの採用戦略提案を強化しました。
- 業界別の求職者傾向の提供：調査で得たデータをもとに、企業ごとに最適な採用戦略を提案。
- 求人内容の最適化：求職者の回答を分析し、求人情報の記載内容を最適化。
- 採用プロセスの見直し支援：調査結果をもとに、企業の採用プロセスを改善する支援を実施。
調査結果を活用したマッチング精度の向上
QiQUMOの調査結果を活用し、求職者と企業のマッチング精度を向上させました。求職者の希望条件と企業の採用条件をデータベース化し、最適な組み合わせを抽出。AIを活用したレコメンド機能により、個別最適化を実現しました。
さらに、採用後のフィードバックを収集・分析し、次回のマッチング精度を高める仕組みを構築。データドリブンな手法により、採用成功率と定着率の向上に貢献しました。
- 求職者・企業双方のデータを掛け合わせたマッチング：求職者の希望条件（勤務地、給与、リモートワーク可否、福利厚生など）と企業の提供条件をデータベース化し、相性の良い組み合わせを自動的に抽出。従来のマッチングでは、主に業種や職種といった基本的な条件に基づいて候補を提示していましたが、QiQUMOで得られた詳細な調査データを活用することで、よりパーソナライズされたマッチングが可能になりました。
- AIを活用したレコメンド機能：QiQUMOで取得したデータを基に、AIを活用して求職者に適した求人情報をレコメンド。従来の「業種や経験年数」に基づくマッチングだけでなく、「求職者の行動データ」「キャリア志向」「ワークライフバランスの重要度」など、より多面的な情報を加味したマッチングを可能にしました。
- 採用後のフィードバック収集と改善：マッチングの精度向上だけでなく、採用後の求職者・企業双方からフィードバックを収集し、マッチングの改善に活用しました。取得したデータを基に、採用成功率を高めるための改善点を特定し、次回のマッチングに反映。チームワークの重要性が求められる職種では、マッチング時にコミュニケーション能力に関する評価項目を追加するなどの施策を実施。
このように、QiQUMOの調査データを活用することで、求職者と企業の希望により細かく寄り添ったマッチングが実現し、採用後の定着率向上にも貢献しました。
このセクションのポイント
✔ 求職者の希望条件をリアルタイムに把握し、パーソナライズされたキャリアアドバイスを提供
✔ 企業の採用戦略をデータに基づいて最適化し、より魅力的な求人情報を作成
✔ AIを活用したレコメンド機能やフィードバック収集により、マッチング精度を向上
まとめ：QiQUMOが変える価値提供の精度
転職市場の変化に対応するには、求職者のニーズを的確に把握し、企業側の採用戦略を最適化することが求められます。QiQUMOを活用することで、リアルタイムで市場データを取得し、迅速かつ低コストで調査を実施することが可能になりました。
また、自由回答を活用した詳細な分析により、従来の調査手法では捉えにくかった求職者の本音を引き出し、より精度の高い採用活動を実現。企業がデータを基に戦略を構築することで、転職市場における競争力を強化することができます。
QiQUMOを活用した調査によって、データドリブンなアプローチが実現し、最適なサービスと価値提供につながるでしょう。
