【採用DX】データで見れば採用の次の一手が見えてくる

2025年11月11日 2025年11月11日採用職人

「なんとなく良さそう」で採用していませんか？

面接で「印象がいいから」「現場が気に入っているから」と採用を決めたものの、数ヶ月で退職。
──そんな経験、ありませんか？

建設業の採用現場では、“感覚採用”が今も主流です。
履歴書を見て、話してみて、なんとなくOK。
結果、「なぜうまくいかなかったのか」がわからず、同じ失敗を繰り返す。

これは、人のせいではありません。
原因は、“採用を分析する仕組み”がないからです。

いま求められているのは、「数字で採用を運用する力」。
つまり、データドリブン採用です。

採用職人は建設業に特化した中小企業様向けに採用支援サービスを提供しています。
採用でお困りのことがありましたら、お気軽にご相談ください。御社の成長を加速させる機会を。

私が以前関わった建設会社B社では、3年間で応募300人中、定着はわずか12人。
社長は「最近の若者は続かない」と嘆いていましたが、実際に採用データを分析してみると違いました。

問題は“入社後”ではなく“選考基準”。
「誰を採用して、なぜ辞めたのか」が可視化されていなかったのです。

この会社が抱えていた構造的な課題は3つ。

データを使わない採用は、「地図のない航海」と同じです。

データドリブン採用とは、単に数字を眺めることではありません。
数字を“意思決定に使う”仕組みをつくることです。

私が支援している企業では、次の3つの視点でデータを設計しています。

応募から内定までの通過率を数値化し、「どこで落ちているか」を見える化。

このデータだけで「応募はあるのに面接に進まない＝原稿内容のズレ」という仮説が立ちます。

KPIとは、採用活動の成果を測る「中間指標」。
最終ゴール（採用人数）だけでなく、その手前の数値を管理します。

例）建設会社での実践KPI

数字で見ると、課題がピンポイントで分かります。
たとえば「内定は出るが辞退が多い」なら、内定フォロー体制を見直すべきです。

数字だけでは採用は語れません。
離職理由のヒアリングや、面接官の評価傾向など“定性情報”を掛け合わせることで、初めて本質が見えます。

実際、ある企業ではデータ分析で「面接官Aが担当した候補者は定着率が2倍高い」ことが判明。
その理由を探ると、Aさんは面接で“職場のリアル”を正直に伝えていました。
つまり、誠実な情報発信が定着を生むというデータ的裏付けが取れたのです。

データドリブン採用の第一歩は、「集める仕組み」を整えること。
Excelでは限界があります。
応募経路・通過率・面接結果を一元化できる採用管理ツール（ATS）が必須です。

ここで重要なのは、ツールを「導入すること」ではなく、「運用を設計すること」。

数値を追うと、驚くほど明確に「問題の正体」が見えます。

たとえば、A社のデータ分析ではこうなりました。

つまり「求人原稿が伝わっていない」ことが原因だったのです。
改善後は応募数を減らしても採用率1.8倍・定着率＋22％を達成。

数字が“改善の地図”になる瞬間です。

データ採用の最終形は、採用を経営指標の一部に組み込むことです。
売上・施工量・利益率と同じように、
「人材指標（採用単価・定着率・教育コスト）」を経営会議で共有する。

これができる会社は、採用と経営が連動して動きます。
現場の人員確保も早く、事業計画に遅れが出ない。
つまり、“採用が経営を動かす”状態になるのです。