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この記事でわかること
- 就職・転職活動で生成AIを利用した求職者は全体の67.7%。新卒層は77.8%、中途層は60.2%と17.6ポイントの差
- 生成AIの活用用途は「ES・職務経歴書の作成/添削」（50.1%）が最多。「条件に合う企業の検索」も38.8%が利用
- 生成AI利用者の62.8%が「AIを通じて、それまで名前も知らなかった企業を新たに知った」と回答。認知後の行動は「採用ページや求人情報を見た」（44.0%）が最多で、「説明会・イベント・カジュアル面談に参加した」（31.0％）、「選考に応募した」（13.9％）など、実際に行動に移した層も見受けられた
- 生成AI利用者の73.4%が「AIの提示した情報によって企業の志望度が変わった」と回答
- AIから提示されたネガティブ情報が原因で「応募や選考を断念した」経験がある人は71.0%
調査概要
本調査は2段階に分けて実施しています。まず調査1で就職・転職活動における生成AIの利用実態を幅広く把握し、そのうち生成AIを活用した層を対象に、調査2で意識・行動の変化を深掘りしました。
【調査1】就職・転職活動における生成AIの利用に関する実態調査
- 調査期間：2026年5月19日～2026年5月20日
- 調査対象：現在または直近1年以内に就職・転職活動を行っている、全国20歳以上49歳以下の男女
- 有効回答数：1,296人（新卒554人／中途742人）
【調査2】就職・転職活動での生成AI利用による意識・行動変化に関する実態調査
- 調査期間：2026年5月25日～2026年6月1日
- 調査対象：現在または直近1年以内に生成AIを活用して就職・転職活動を行った、全国20歳以上49歳以下の男女
- 有効回答数：770人（新卒358人／中途412人）
【共通】
- 調査目的：生成AIの普及により変化しつつある採用市場において、求職者の情報収集・意思決定プロセスの実態を把握すること
- 調査方法：セルフ型アンケートツール「Freeasy（フリージー）」を利用したインターネット調査
- 調査機関：株式会社CINC
調査結果
求職者の生成AI利用は広がり、新卒層では約8割が活用している
調査1の回答者1,296人に、就職・転職活動における生成AIの利用状況を尋ねたところ、「日常的に利用」が35.6%、「数回程度利用」が32.1%となり、合計67.7%が生成AIを利用していました。「一度試したが辞めた」は8.5%、「利用していない」は23.8%でした。
新卒・中途別に見ると、利用状況には差が現れました。
| 日常的に利用 | 数回程度利用 | 合計 | |
|---|---|---|---|
| 新卒 | 46.0% | 31.8% | 77.8% |
| 中途 | 27.9% | 32.3% | 60.2% |
利用率の差は17.6ポイントですが、内訳を見ると「数回程度利用」はほぼ同水準（新卒31.8%、中途32.3%）で、差は「日常的に利用」の18.1ポイント（新卒46.0%、中途27.9%）に集中しています。
また、「一度試したが辞めた」は中途が11.2%と、新卒の4.9%を6.3ポイント上回りました。新卒層では生成AIが日常的な情報収集や就職活動の準備ツールとして定着しつつある一方、中途層では試用段階にとどまるケースが相対的に多いことがうかがえます。
志望業界別に見たときの生成AI利用率（「日常的に利用」「数回程度利用」と回答した人の割合）では、上位に「商社（総合・専門）」（88.2%）、「IT・通信・インターネット」（86.2%）、「広告・マスコミ・エンタメ」（82.9%）、「金融・保険・証券」（81.5%）が並びました。
一方、下位は「医療・福祉・介護」（54.5%）、「官公庁・団体・教育」（62.5%）で、上位業界とは30ポイント前後の開きがあります。
新卒と中途で生成AI利用率の差が最も大きかったのは「医療・福祉・介護」で、新卒73.1%に対して中途35.9%と、37.2ポイントの差が見られました。
デジタル領域との接点が多い業界を志望する層ほど、生成AIの利用が進んでいることがわかります。
「指名検索」から「AIレコメンド」へ。生成AIが未知の企業との接点を生み出している
生成AIの利用経験がある988人に、「AIを使ってそれまで名前も知らなかった企業を新たに知ることがあったか」を尋ねたところ、「頻繁にあった」が23.3%、「数社程度あった」が39.5%で、合計62.8%がAI経由で新たな企業を認知していました。「あまりなかった」は23.1%、「全くなかった」は14.2%でした。
新卒・中途別に見ると、結果は次の通りです。
| 日常的に利用 | 数回程度利用 | 合計 | |
|---|---|---|---|
| 新卒 | 26.9% | 39.5% | 66.4% |
| 中途 | 20.2% | 39.4% | 59.6% |
「数社程度あった」は新卒39.5%、中途39.4%とほぼ同水準で、差は「頻繁にあった」の6.7ポイントに現れました。また、「あまりなかった」は中途が27.9%と、新卒の17.5%を10.4ポイント上回っています。
同じ988人に、AIを使って知った企業やおすすめされた企業について取った行動を尋ねると（複数回答）、「採用ページや求人情報を見た」が44.0%で最多となり、次いで「企業のサイトやSNSを見た」（33.4%）、「説明会・イベント・カジュアル面談に参加した」（31.0%）、「選考に応募した」（13.9%）となりました。「特に何もしていない」は19.1%にとどまり、生成AIの利用経験がある人の約8割が、AIをきっかけに何らかの行動を取っていたことになります。
これまで求職者は、求人媒体で希望条件に合う企業を探すほか、検索エンジンで企業名を直接調べる「指名検索」によって情報を収集するのが一般的でした。今回の調査結果からは、求職者がAIに相談し、その回答をきっかけに企業を知るだけでなく、採用ページの閲覧や説明会への参加といった具体的な行動を取っていることがわかります。
求職者は企業を探し、比較・検討する場面でも生成AIを活用している
調査2の回答者770人に、生成AIをどのような用途で活用したかを尋ねたところ（複数回答）、「ES・職務経歴書の作成/添削」が50.1%で最多となり、次いで「自己分析（自分の強み弱みの把握・内省・軸の壁打ちなど）」が44.9%、「条件に合う企業の検索」が38.8%となりました。以降は「企業の調査（事業の深掘り／評判やリスクなど）」が22.0%、「業界研究」が21.6%、「面接の対策」が18.6%、「その他」が2.5%でした。
上位2項目は応募書類の作成と自己分析であり、生成AIが選考準備の効率化に使われている実態が確認できます。一方で、3位の「条件に合う企業の検索」が38.8%に達し、「企業の調査」と「業界研究」もそれぞれ2割を超えました。生成AIが、書類作成の支援だけでなく、企業を探し、比較・検討する場面にも使われ始めていることがわかります。
実際のプロンプトからは「リスク回避」と「個別最適化」の2つのニーズが見える
調査2の回答者770人に、企業探しや企業研究で生成AIを使う際に入力した指示や質問を自由記述で尋ねたところ、2つの活用ニーズが見られました。
リスク回避（ネガティブ情報やリアルな評判の確認）
- 「この会社の評判を調べて」（中途／20代女性／埼玉県）
- 「口コミはどんなものが多いか」（中途／40代男性／東京都）
- 「この職場環境について悪評やそういったニュースはあったか調べてピックアップしてもらっている」（中途／20代女性／山形県）
- 「その企業のデメリットやこれまでの問題を調べてと指示した」（中途／20代女性／山形県）
求人票や企業の公式情報からは見えにくい、職場の実態・リスクを確認したいという意識がうかがえます。前述の用途別集計で「企業の調査（事業の深掘り／評判やリスクなど）」が22.0%を占めたことと符合する結果です。
個別最適化（自律的なキャリアマッチング）
- 「私の特性をもとに適した職種を教えてください」（新卒／20代女性／大阪府）
- 「自分の今のキャリア内容や勤続年数、将来の計画を考慮したうえで、どのような仕事がふさわしいのか？」（中途／30代男性／兵庫県）
- 「企業の強み弱みを探した。他社との違いを明確にしてもらった」（中途／30代女性／埼玉県）
求職者が自身のスキル、属性、経歴などを基に、よりパーソナライズされた提案を求めていることがわかります。用途別集計で「条件に合う企業の検索」が38.8%と3番目に多かった背景には、こうしたニーズがあると考えられます。
生成AIは、企業の志望度の変化や意思決定にも影響を与えている
調査2の回答者770人に、「AIが提示した情報を基に、企業の優先順位（志望度）が変わったことがあるか」を尋ねたところ、「頻繁にあった」が32.2%、「たまにあった」が41.2%となり、合計73.4%が志望度の変化を経験していました。「ほとんどなかった」は26.6%でした。
新卒・中途別に見ると、結果は次の通りです。
| 日常的に利用 | 数回程度利用 | 合計 | |
|---|---|---|---|
| 新卒 | 37.4％ | 34.6％ | 72.0％ |
| 中途 | 27.7％ | 46.8％ | 74.5％ |
変化を経験した割合は新卒72.0%、中途74.5%と近い水準でしたが、内訳に違いが見られました。「頻繁にあった」は新卒37.4%が中途27.7%を9.7ポイント上回り、逆に「たまにあった」は中途46.8%が新卒34.6%を12.2ポイント上回っています。新卒層のほうが、AIの回答による志望度の変化を繰り返し経験している傾向がうかがえます。
また、『AIから提示された「ネガティブな情報（残業、離職率など）」が原因で応募や選考を断念したことがあるか』を尋ねたところ、「複数回あった」が36.1%、「一度だけあった」が34.9%となり、合計71.0%が断念の経験ありと回答しました。「なかった」は29.0%でした。
新卒で「複数回あった」または「一度だけあった」と回答した人は69.3%（38.6%＋30.7%）、中途は72.6%（34.0%＋38.6%）と、いずれも7割前後に達しています。
意思決定への影響度については、「AIの回答を基に、応募・辞退・志望順位などを実際に変更・決定した」が25.5%、「意思決定の重要な判断材料として活用した」が41.0%となり、合計66.5%が意思決定においてAIによる影響を受けていました。「情報の一つとして参考にしたが、自身の判断は変わらなかった」は18.9%、「全く影響しなかった」は14.6%でした。
新卒・中途別では、影響ありの合計は新卒64.9%、中途67.9%とほぼ同水準でしたが、「実際に変更・決定した」は新卒30.5%が中途21.1%を9.4ポイント上回りました。中途層は「重要な判断材料として活用した」が46.8%と新卒の34.4%を12.4ポイント上回っており、AIの回答を判断材料の一つとして位置づける傾向が相対的に強いことがわかります。
生成AIは単なる情報収集ツールではなく、求職者の企業選びや応募判断に一定の影響を与える存在になりつつあると考えられます。
総括：企業から見えない場所で進む「サイレント辞退」のリスク
本調査から見えてきたのは、求職者による企業選定や評価が、企業側の把握しにくい場所、すなわち生成AIとの対話の中で進んでいるという点です。企業が求職者と直接接点を持つ前の段階で、AIの回答をもとに志望順位を下げたり、応募を見送ったりする「サイレント辞退」が発生するリスクがあり、企業側は応募数の減少としてしか結果を観測できない構造になっています。
本調査の結果から、企業が今後の採用活動において認識すべき影響は、主に3点あると考えられます。
- 求職者との接点が「求人媒体・検索」から「AIとの対話」へ広がっている
- AI上で認知・評価されない企業は、候補に入らないリスクがある
- リアルな情報の開示が、サイレント辞退を防ぐ防衛策になる
求職者との接点が「求人媒体・検索」から「AIとの対話」へ広がっている
これまで求職者は、求人媒体で希望条件に合う企業を探すほか、検索エンジンで企業名を直接調べる「指名検索」によって、情報を収集するのが一般的でした。
しかし、本調査からは、生成AI利用者の6割以上がAIを通じて未知の企業を認知し、7割以上がAIの提示した情報によって志望度の変化を経験していることがわかります。
今後の採用マーケティングでは、自社サイトや求人媒体の情報を整えるだけでなく、生成AIが求職者に企業を提示・推薦する場面で、自社が適切に認知される状態をつくることが重要です。
AI上で認知・評価されない企業は、候補に入らないリスクがある
求職者は生成AIに対して、「条件に合う企業をリストアップして」「ホワイトな企業を教えて」などと、応募先の絞り込みを依頼するようになっています。そのため、AIの回答に含まれない企業は、比較・検討の候補に入る前に見落とされてしまう可能性があります。
これまでの求人媒体のように「広告費を多く払えば露出が増える」というルールが通用しないため、採用マーケティングにおいても、AI検索最適化（GEO/LLMO）の視点を取り入れ、自社の特徴や魅力がAIに正しく参照・要約されるための情報設計が求められます。
リアルな情報の開示が、サイレント辞退を防ぐ防衛策になる
求職者が生成AIを使って、企業のネガティブな評判や働き方の実態を確認している点も、企業にとって重要な示唆です。
インターネット上にある口コミや過去のニュース、求人情報、企業サイトの内容などをAIがどのように要約するかは、企業側が完全にコントロールできるものではありません。だからこそ、企業自らが正確な情報を発信し、求職者が気にするポイントをわかりやすく開示しておくことが有効です。
仮に課題があっても、改善に向けて誠実に取り組んでいる場合、それがAIにも正しく伝わるよう発信することが大切です。良い面だけを発信する採用マーケティングではなく、求職者が不安に感じやすい情報も含めて、誠実に開示することが、サイレント辞退の防止につながります。
企業への推奨アクション
本調査から、求職者が生成AIを単なる効率化ツールとしてだけでなく、企業情報を収集し、比較し、自分に合う選択肢を絞り込むための相談相手として活用していることが明らかになりました。
求職者の行動が、従来の検索や求人媒体での比較に加えて、生成AIとの対話やレコメンドを通じた情報収集へと広がる中で、企業側にも新たな採用マーケティングの視点が求められています。
今後、企業が優秀な人材との接点を維持・拡大していくために、特に重要となる2つの取り組みを紹介します。
- 採用マーケティングに「AI検索最適化（GEO/LLMO）」の視点を取り入れる
- リアルな情報を企業自ら開示し、正確な理解につなげる
採用マーケティングに「AI検索最適化（GEO/LLMO）」の視点を取り入れる
これまでの採用マーケティングでは、採用サイトの整備、求人媒体への掲載、SEO、SNS運用などが主な施策とされてきました。
しかし、生成AIを通じて企業情報を収集する求職者が増える中では、「生成AIが自社をどのように認識し、どのように求職者へ提示するか」という視点も重要になります。
生成AIは、Web上に公開されている情報を基に回答を生成します。そのため、自社の強み、社風、働き方、求める人物像、活躍している社員の特徴、選考プロセスなどを、採用サイト、社員インタビュー、ブログ、プレスリリースなどでわかりやすく発信していくことが重要です。
また、単に情報量を増やすだけでなく、求職者が知りたい内容をテキストベースで整理し、見出しやFAQ、比較しやすい情報設計などを通じて、AIにも人にも理解されやすい形で蓄積していく必要があります。
採用マーケティングにおいても、AI検索最適化（GEO/LLMO）の考え方を取り入れることが、今後の企業認知や母集団形成において重要な施策の一つになると考えられます。
リアルな情報を企業自ら開示し、正確な理解につなげる
求職者が生成AIを使って、企業の評判や働き方の実態、ネガティブな情報を確認している以上、企業側はポジティブな情報だけを発信するのではなく、求職者が不安に感じやすい情報にも向き合う必要があります。
例えば、残業時間や離職率、評価制度、働き方、過去の課題、改善に向けた取り組みなどは、求職者が企業選びの際に重視しやすい情報です。これらを企業側の公式な見解や具体的な改善策とあわせて開示することで、求職者に対してより誠実で納得感のある情報提供が可能になります。
また、企業自らが正確な一次情報を発信しておくことは、生成AIがネット上の断片的な口コミや古い情報だけをもとに企業を判断するリスクを抑えることにもつながります。
今後の採用マーケティングでは、良い面だけを見せるのではなく、課題や実態も含めて誠実に伝え、企業理解を深めてもらう姿勢がより重要になるでしょう。
採用におけるAI検索最適化で企業が取り組むべき内容については、以下の記事でも解説しています。
採用におけるAI検索最適化の重要性と企業が取り組むべきこと
採用マーケティングにおいてAI検索最適化が重要になっている理由と、企業が取り組むべき内容について解説しています。
おわりに
生成AIの普及による求職者の行動変化は、一時的なトレンドではなく、採用市場における構造的な変化の一つと捉えるべきです。
これからの企業に求められるのは、「AIを使って応募してくる求職者をどう見極めるか」という受動的な視点だけではありません。
むしろ、「AIを活用する求職者に自社を見つけてもらい、正しく理解された上で、就職・転職先の選択肢に入るために何をすべきか」という能動的な視点が重要になります。
採用マーケティングや情報発信、企業ブランディングをAI時代に合わせてアップデートできる企業こそが、今後の採用市場において、求職者との新たな接点をつくり出していくことになるでしょう。
CINCでは、採用領域を対象としたAI検索最適化コンサルティングサービスも提供しています。詳細は、以下よりご覧になってください。
＞＞AI検索最適化 for 採用 コンサルティングサービスの詳細を見る
本調査データの利用について
本調査データをご利用いただく際は、情報の出典元として「出典：株式会社CINC」と記載をお願いいたします。
また、Webサイトでご掲載の場合は、本記事のリンクを設置いただけますと幸いです。
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