転職・就職サービス業界の戦略（市場リサーチ・競合企業調査）

キャリア自律の羅針盤：AIとエコシステムが駆動する次世代ヒューマンリソース戦略

第1章：エグゼクティブサマリー
第2章：市場概観（Market Overview）
第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）
第4章：業界構造と競争環境の分析（Five Forces Analysis）
第5章：バリューチェーンとエコシステム分析
1. 5.1 バリューチェーン分析
2. 5.2 エコシステム分析
第6章：顧客需要の特性分析（Customer Demands）
1. 6.1 求職者（BtoC）の需要特性
2. 6.2 求人企業（BtoB）の需要特性
第7章：業界の内部環境分析（Internal Environment Analysis）
第8章：AIがもたらす影響とインパクト（AI’s Impact Analysis）
第9章：主要トレンドと未来予測（Key Trends & Future Outlook）
第10章：主要プレイヤーの戦略分析（Key Player Analysis）
第11章：戦略的インプリケーションと推奨事項
第12章：付録（Appendix）

第1章：エグゼクティブサマリー

1.1 本レポートの目的と調査範囲

本レポートは、日本の転職・就職サービス業界が直面する三つの根源的な地殻変動、すなわち①終身雇用からジョブ型雇用への移行に伴う労働市場の流動化、②AIによるマッチング・スカウト業務の破壊的革新、③ギグエコノミーや副業といった働き方の多様化、を多角的に分析し、経営層が次世代の事業戦略を策定するための羅針盤となることを目的とする。

調査対象は、従来の人材紹介、求人広告、ダイレクトリクルーティング、新卒採用、再就職支援サービスに加え、それらと密接に連携・競合し始めているHR Tech領域（タレントマネジメント、リスキリング、エンゲージメント管理など）を包括的に網羅する。

1.2 主要な結論

本分析を通じて、以下の三つの結論が導き出された。

事業モデルの転換は不可避である。 従来の成功報酬型や掲載課金型に代表される「取引仲介」モデルは、ダイレクトリクルーティングの台頭と代替手段の脅威により、徐々に収益性が低下する。今後の勝敗を分けるのは、個人のキャリア全体に寄り添い、継続的な関係性から収益を生み出す「LTV（顧客生涯価値）モデル」への転換である。
AIは脅威ではなく、価値再定義の触媒である。 AIはレジュメ解析や初期マッチングといった定型業務を高度に自動化するが、人間の介在価値を完全に代替するものではない。むしろ、AIを戦略的に活用し、キャリアアドバイザー（CA）やリクルーティングアドバイザー（RA）を単純作業から解放し、複雑なキャリア相談、企業文化との定性的フィット、非構造化情報の読解といった高度なコンサルティング業務に集中させることができる企業が、新たな競争優位を築く。
エコシステムの覇権争いが始まる。 「採用」という単一機能の提供だけでは、顧客を惹きつけ続けることは困難になる。リスキリング、タレントマネジメント、ギグワークプラットフォームといった隣接領域を巻き込み、個人のキャリアデータを一気通貫で管理・支援する包括的な「ヒューマンリソース・プラットフォーム」を構築、あるいはそのエコシステムの中核を担うプレイヤーが、未来の市場を支配する。

1.3 主要な戦略的推奨事項

上記の結論に基づき、以下の4つの戦略的アクションを強く推奨する。

LTVモデルへの転換を加速せよ。 転職を前提としないキャリアコーチング、スキル診断、パーソナライズされたリスキリングプログラムといった新サービスを開発・導入し、一過性の成功報酬依存から脱却し、収益源を多角化・安定化させる。
「AI拡張型コンサルタント」を育成せよ。 AIツールを全社的に導入・活用することを前提とし、CA/RAを単純な情報検索や日程調整業務から解放する。創出された時間を、高度な課題解決能力、共感力、戦略的思考を要するコンサルティング業務に再投資するための、体系的な再教育プログラムを構築・実行する。
エコシステム構築に向けたM&A・提携を断行せよ。 自社に不足している機能を迅速に補完するため、タレントマネジメントSaaS、専門分野に特化したリスキリング事業者、あるいはギグワークプラットフォームなど、隣接領域の有力プレイヤーとの戦略的提携やM&Aを積極的に検討・実行する。
データ基盤を最優先で統合・整備せよ。 採用活動から入社後の活躍、スキルアップの履歴まで、個人のキャリアデータを分断なく一元管理・分析できる統合データプラットフォームを構築する。これをあらゆるサービスの基盤と位置づけ、パーソナライゼーションと新たな価値創出の源泉とする。

第2章：市場概観（Market Overview）

2.1 市場規模の推移と予測

日本の人材サービス市場は、構造的な労働力不足を背景に、マクロレベルで拡大基調にある。矢野経済研究所の予測によれば、人材サービス・アウトソーシング市場全体（8市場計）は2030年度に19兆3,173億円規模に達する見込みである 1。この成長環境下で、本レポートの主要対象領域である人材派遣業、ホワイトカラー職の人材紹介業、再就職支援業の主要3業界の市場規模は、2023年度に前年度比6.3%増の9兆7,156億円に達した 3。

特に注目すべきは、ホワイトカラー職の人材紹介業市場であり、2023年度には4,110億円（前年度比17.1%増）と極めて高い成長率を記録した 3。この力強い成長は、厚生労働省が発表している手数料収入の統計からも裏付けられる。有料職業紹介事業の手数料収入は、令和4年度の7,703億円から、令和5年度（速報値）には8,362億円へと増加している 4。

このデータは、企業経営の重心が、人員削減を伴うリストラクチャリングから、成長を牽引する優秀な人材の獲得（タレントアクイジション）へと明確にシフトしていることを示唆している。再就職支援市場がほぼ横ばい（前年度比0.4%増）であるのに対し、人材紹介市場が急拡大していることは、企業が「いかに人材を確保し、定着させるか」という課題に経営資源を集中投下していることの証左である 3。したがって、事業戦略の軸足は、この成長領域に置かれるべきである。

2.2 市場セグメンテーション分析

当業界は、サービスモデル、対象層、雇用形態によって多層的にセグメント化される。

サービスモデル別:
- 人材紹介（成功報酬型）: 2023年度4,110億円（前年度比17.1%増）と市場を牽引している 3。
- 求人広告（掲載課金型）: 2023年度の市場規模は7,267億円と大きいものの、成長率は鈍化傾向にある 6。
- ダイレクトリクルーティング（DR）: 2023年度に1,074億円（前年度比23.2%増）と、人材紹介を上回る成長率で急拡大している 7。2024年度には1,275億円への到達が見込まれ、企業の採用手法の主流となりつつある 9。
対象層別:
- 新卒採用支援: 2022年度で1,312億円（前年度比7.1%増）と、景気変動の影響を受けにくい安定成長市場を形成している 11。
- 中途採用: 市場全体の成長エンジンであり、特にITエンジニア、コンサルタント、CxOといった即戦力・ハイクラス人材の需要が極めて旺盛である 12。
雇用形態別:
- 正社員市場: 依然として業界の中核をなす市場である。
- ギグワーク/フリーランス/副業: これらの非正規・柔軟な働き方に関連する市場が、既存の正社員市場を補完、あるいは侵食する形で急速に台頭している。スポットワーク（ギグワーク）仲介サービス市場は2023年度に824億円（前年度比27.2%増）と驚異的な伸びを示している 13。広義のフリーランス人口は労働人口の約24%を占め、2025年には33%（3人に1人）に達するとの予測もある 15。副業市場も、2022年の0.8兆円から2032年には約2.3兆円へと拡大するとの推計が存在する 16。

このセグメンテーション分析から、業界構造を揺るがす二つの大きな力が浮かび上がる。第一に、ダイレクトリクルーティング市場の急成長は、企業が採用コストの最適化と採用プロセスの主導権掌握を求め、「待ち」の採用から能動的な「攻め」の採用へと転換していることを示している 10。これは、従来のエージェントを介するモデルからの「中抜き（ディスインターミディエーション）」を意味する。第二に、ギグエコノミーの拡大は、企業が特定の業務やプロジェクトに対し、正社員を雇用する代わりに外部の専門人材を業務委託で活用する「雇用の代替」を本格化させていることを物語る。この二つの潮流は、従来の「正社員・成功報酬型」モデルを根底から揺るがす脅威であり、これに適応できない事業者は市場シェアを失うリスクに直面している。

2.3 市場成長ドライバーと阻害要因

成長ドライバー:
- 構造的要因: 少子高齢化に伴う構造的な労働力不足は、当業界の存在意義を支える最も根源的なドライバーである。
- 政策的要因: 政府が推進する「三位一体の労働市場改革」（リスキリング支援、ジョブ型雇用推進、労働移動の円滑化）は、人材の流動性を高め、市場を活性化させる強力な追い風となる 17。
- 技術的・社会的要因: DX化の進展に伴うIT・専門人材への旺盛な需要 12や、「人生100年時代」における個人のキャリア自律意識の高まりが、転職や学び直しのニーズを喚起している。
阻害要因:
- 経済的要因: 景気後退局面における企業の採用意欲の減退は、業界にとって最大のリスクである。また、金利上昇は、将来の成長期待で評価されるスタートアップの資金調達環境を悪化させ、採用活動を鈍化させる可能性がある 21。
- 法的要因: 職業安定法などの法規制が強化される傾向にあり、コンプライアンスコストの増大や事業活動の制約に繋がる可能性がある 23。

2.4 業界主要KPIベンチマーク分析

有効求人倍率: 2025年に入り全国平均で1.2倍台で推移しており、求職者優位の「売り手市場」が継続していることを示している 25。しかし、この数値は職種によって極端な格差があり、労働市場が単一ではないことを物語っている（下表参照）。
転職者数・転職率: 2024年の正社員転職率は7.2%とコロナ禍以前を上回る高水準を維持しており 28、転職者総数も3年連続で増加し331万人に達するなど 29、労働市場の流動化がデータで明確に裏付けられている。
人材紹介の決定単価（フィー）: 採用決定者の理論年収の30～35%が一般的な相場であるが、採用難易度が極めて高い専門職種（ITエンジニア、CxO等）では40%を超える料率設定も増加傾向にある 30。厚生労働省の調査によれば、専門的・技術的職業事業者の平均手数料は約117万円に達する 33。
主要プラットフォーム登録者数: 競争力の源泉となる人材データベースの規模は拡大を続けている。一例として、ハイクラス層に強みを持つビズリーチのスカウト可能会員数は293万人を超え 34、dodaの累計登録会員数は978万人を超える 35。

職種分類	有効求人倍率	需給バランス
建築・土木・測量技術者	6.67	極端な人手不足
保安職業従事者	5.72	極端な人手不足
介護サービスの職業	3.49	深刻な人手不足
営業の職業	2.25	人手不足
IT系エンジニア（情報処理・通信技術者）	1.54	人手不足
管理的職業従事者	0.94	需給均衡
運搬・清掃・包装等従事者	0.68	人手余剰気味
一般事務の職業	0.30～0.39	顕著な人手余剰

出典: 厚生労働省「一般職業紹介状況」のデータを基に作成 27

この職種別の需給ギャップは、画一的なサービス提供の限界を示している。特に、有効求人倍率が1.0を大幅に下回る事務職と、5.0を超える建設・保安職が同じ市場に存在しているという現実は、それぞれのセグメントで全く異なる戦略が求められることを意味する。専門職特化型（バーティカル）サービスがなぜ高い収益性を誇るのか、そして専門スキルを持つ人材の交渉力がなぜ強いのか、その根拠がこのデータに凝縮されている。

第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）

3.1 政治（Politics）

政府の労働市場政策は、転職・就職サービス業界にとって最も影響力の大きい外部要因である。岸田政権が掲げる「三位一体の労働市場改革」は、①個人のリスキリング（学び直し）支援、②日本型職務給（ジョブ型雇用）の導入促進、③成長分野への円滑な労働移動、を三本の柱としており、これらすべてが人材の流動性を高め、業界の成長を直接的に後押しする 17。

特に、政府が今後5年間で1兆円を投じるリスキリング支援政策は、業界のビジネスモデル変革を促す絶好の機会となる 19。この政策は、キャリア相談からリスキリング講座の受講、そして転職支援までを一体的に実施する事業者を補助するものであり、従来の「転職斡旋」から、個人のキャリア開発全体を支援する「LTVモデル」への転換を国策として後押しするものと解釈できる 39。

加えて、2024年の法改正による「育成就労制度」の創設など、専門技能を持つ外国人労働者の受け入れを拡大する政策も、新たな顧客層（外国人求職者および彼らを採用したい企業）の開拓という事業機会をもたらす 41。

So What?（戦略的示唆）: 政府の政策は、業界にとって強力な追い風である。特にリスキリング支援は、単なるマッチング業者から「キャリア開発パートナー」へと自社の提供価値を昇華させ、新たな収益源を確立する戦略的機会を提供する。

3.2 経済（Economy）

企業の採用意欲は景気動向と強く相関するため、マクロ経済の不確実性は常に事業リスクとなる。景気後退局面では、企業の採用活動が凍結・縮小され、市場全体が冷え込む可能性がある。

一方で、構造的な人手不足とインフレを背景とした持続的な賃金上昇圧力は、転職市場を活性化させるプラス要因である。賃上げの機運は、労働者がより良い待遇を求めて転職する動機を高める。

注意すべきは金利政策の影響である。金利が上昇すると、将来のキャッシュフローの割引率が高まるため、特にまだ利益が出ていないグロースステージのスタートアップの企業価値評価にマイナスの影響を与える 21。スタートアップは近年、新たな求人の重要な供給源であったため、彼らの採用活動が鈍化することは、市場の一部が縮小するリスクを意味する。

So What?（戦略的示唆）: 景気変動リスクは不可避であるため、特定の業界や企業規模に依存しない多様な顧客ポートフォリオを構築することが重要である。金利動向がスタートアップの採用意欲に与える影響を注視しつつ、構造的な賃金上昇トレンドを捉え、個人のキャリアアップ志向に応えるサービスを強化すべきである。

3.3 社会（Society）

日本の生産年齢人口は構造的に減少し続けており、企業の人材獲得競争は今後ますます激化する。これは、企業と人材のマッチングを支援する当業界の存在意義そのものを支える、最も根源的な社会背景である。

同時に、「人生100年時代」という概念の浸透は、人々のキャリア観を大きく変えた。一つの会社でキャリアを終えるという「終身雇用モデル」は過去のものとなり、個人が主体的に自身のキャリアを設計・開発していく「キャリア自律」の意識が、特に若年層・ミドル層を中心に広く浸透している 17。

また、Z世代をはじめとする若年層は、企業選択においてD&I（多様性と包括性）への取り組みを重視する傾向が顕著である 43。企業のD&I推進状況は、採用ブランディングにおける重要な差別化要因となっており、求職者は企業のウェブサイトやレポートだけでなく、実際の従業員の口コミなどを通じてその実態を厳しく評価している 45。

So What?（戦略的示唆）: 顧客である求職者の価値観は、かつての「安定」志向から、「成長」「自律」「貢献」「多様性」へと大きくシフトしている。この変化を捉え、単なる求人スペック（給与、勤務地）だけでなく、企業のパーパス、カルチャー、働きがい、社会貢献性といった非金銭的な価値を的確に言語化し、候補者に伝える能力が、サービス提供者にとって不可欠となっている。

3.4 技術（Technology）

テクノロジー、特にAIの進化は、業界のあらゆる業務プロセスを根本から変革する最大のドライバーである。AIは、マッチングアルゴリズムの高度化、スカウト業務の自動化、自然言語処理（NLP）技術を用いたレジュメと求人票の非構造化データ解析などを可能にし、業務効率を飛躍的に向上させる 3。この詳細なインパクトについては、第8章で詳述する。

HR Tech（Human Resources Technology）の普及も重要なトレンドである。採用管理システム（ATS）から、タレントマネジメント、エンゲージメント測定、労務管理に至るまで、人事領域のあらゆるプロセスがSaaS（Software as a Service）として提供されるようになった 47。これらのツールとのAPI連携によるシームレスなデータ共有は、今後のサービス開発において必須の要件となる。

さらに、LinkedInに代表されるビジネス特化型SNSは、プロフェッショナルなネットワーキングと転職活動が融合したプラットフォームとして、日本でも徐々に存在感を増している 49。

So What?（戦略的示唆）: テクノロジーは、業務効率化のツールであると同時に、新たな競合（例：AI特化型HRスタートアップ）や代替チャネル（例：ビジネスSNS経由のダイレクト採用）を生み出す「諸刃の剣」である。自社がテクノロジーを導入するだけでなく、テクノロジーによって再定義される新たな競争環境そのものに適応していく戦略的視点が求められる。

3.5 法規制（Legal）

事業運営の根幹をなすのが職業安定法である。同法は、手数料の上限規制や、求人情報における労働条件の的確な表示義務などを定めている。特に、固定残業代を採用する際の基礎となる労働時間数や割増賃金額の明示義務化など、規制は年々厳格化・詳細化する傾向にある。2025年4月の指針改正では、求人サイトなどが提供する「就職お祝い金」が禁止されるなど、求職者の安易な応募を誘引する行為への監視が強まっている 23。

また、求職者の職務経歴や応募履歴といった機微な個人情報を取り扱うビジネスであるため、個人情報保護法の遵守は絶対的な要件である。データの収集・保管・利用に関する厳格な管理体制の構築と運用が求められる。

So What?（戦略的示唆）: コンプライアンスの徹底は、事業継続のための最低条件である。法改正の動向を常に監視し、求人情報の正確性を担保する監査プロセスや、個人データを安全に管理する情報セキュリティ体制を継続的に強化する必要がある。

3.6 環境（Environment）

企業のESG（環境・社会・ガバナンス）やサステナビリティへの取り組みが、投資家だけでなく、求職者からの企業評価にも直結する時代となっている。日本総合研究所の調査によれば、ESGスコアが高い企業は、就職人気ランキングで上位に入る確率が有意に高く、また従業員の定着率も高い傾向にあることが示されている 50。

これは、特にミレニアル世代やZ世代が、自らの働く企業に対して、利益追求だけでなく社会課題の解決に貢献することを期待している価値観の表れである。企業の環境への配慮や社会貢献活動は、採用ブランディングにおける強力なアピールポイントとなり得る。

So What?（戦略的示唆）: 企業顧客のESG関連情報を収集・分析し、それを求職者に対して分かりやすく提供することは、新たな付加価値となり得る。また、人材サービス企業自身のESG経営への取り組みも、業界内での優秀な人材の獲得競争において、その重要性を増していくだろう。

第4章：業界構造と競争環境の分析（Five Forces Analysis）

4.1 供給者（求職者）の交渉力

交渉力：強い

労働市場における「供給者」とは求職者である。特に、ITエンジニア、データサイエンティスト、コンサルタント、CxO候補といった高度な専門スキルを持つ人材は、多くの企業から需要があり、その希少性から極めて強い交渉力を持つ。JACリクルートメントの調査では、これらの職種における求人数が前年比で150%～250%以上の伸びを示しているケースも散見される 12。有効求人倍率のデータを見ても、専門的・技術的職業は1.67倍、ITエンジニア単体でも1.54倍と、明確な売り手市場である 27。彼らは複数の内定を獲得することも珍しくなく、報酬、役職、働き方の柔軟性など、より良い条件を主体的に選択・要求できる立場にある。

一方で、一般事務職（有効求人倍率0.39倍）のように、スキルが代替可能で供給者数が多い職種では、求職者の交渉力は相対的に弱くなる 27。

So What?（戦略的示唆）: 業界の収益の源泉である専門人材を惹きつけるためには、単に多くの求人を提示するだけでは不十分である。彼らのキャリアプランに深く寄り添う質の高いコンサルティング、他では得られない独自の非公開求人、市場価値に関する客観的なデータ提供といった付加価値を提供し、「選ばれるエージェント／プラットフォーム」としての地位を確立する必要がある。

4.2 買い手（求人企業）の交渉力

交渉力：中程度

採用チャネルが、従来の人材紹介や求人広告に加え、ダイレクトリクルーティング、リファラル採用、ビジネスSNSなど多様化しているため、企業（買い手）は状況に応じてチャネルを切り替えることが可能であり、一定の交渉力を持っている 33。特定のサービスに依存する必要性が低下しているため、価格（手数料率）やサービス内容に対する要求は厳しくなる傾向にある。

しかし、深刻な人手不足、特に専門人材の獲得競争が激化する中で、質の高い人材プールを保有する有力なサービスへの依存度は依然として高い。企業側も、採用は事業成長に直結する投資であると認識しており、コスト削減だけを追求するのではなく、多少コストが高くても質の高い人材を確実に採用できるチャネルを重視する傾向がある。

So What?（戦略的示唆）: 手数料の価格競争に陥ることは、収益性を損なう危険な戦略である。買い手に対する交渉力を維持・強化するためには、「自社プラットフォームでしかアクセスできない優秀な人材プール」を構築・維持することが鍵となる。そのためには、求職者からの高いブランド認知と信頼を獲得することが不可欠である。

4.3 新規参入の脅威

交渉力：高い

当業界への新規参入障壁は、総合的に見て高いとは言えない。様々な角度からの参入者が想定される。

AI特化型スタートアップ: 採用プロセスの一部、例えばレジュメのスクリーニングや面接日程調整、一次面接の自動化などに特化したAIツールを提供するスタートアップが国内外で次々と生まれている 52。これらは既存事業者の業務をアンバンドリング（分解）し、特定の機能で優位性を示す。
バーティカルSaaS事業者: 特定の業界（例：医療、建設、保育）に深く根差した業務管理SaaSを提供している事業者が、その業界知識と強固な顧客基盤を活かして、人材紹介やマッチング事業に参入する脅威がある 55。
グローバルプラットフォーム: 全世界で巨大なプロフェッショナルネットワークを構築しているLinkedInは、日本でもユーザー数を約490万人まで伸ばしており、特に外資系企業やIT業界の採用において、既存の国内サービスと競合する存在となっている 49。
リスキリング事業者: デジタルスキルの教育から転職支援までを一気通貫で提供するビジネスモデルは、人材の「育成」と「輩出」を自社で完結させるため、強力な新規参入者となり得る。

So What?（戦略的示唆）: 常に新たなプレイヤーによって市場シェアを侵食されるリスクに晒されている。既存事業者は、新規参入者が容易には模倣できない、①圧倒的なデータ量とネットワーク効果、②長年かけて築き上げたブランドと信頼、③人間による高度なコンサルティング能力、といった競争優位の源泉をさらに強化する必要がある。

4.4 代替品の脅威

交渉力：非常に高い

人材紹介や求人広告といった従来型サービスにとって、代替品の脅威は極めて深刻かつ増大している。

リファラル採用／アルムナイ採用: 企業の従業員や退職者（アルムナイ）の紹介を通じて採用する手法。企業にとっては、採用コストを大幅に削減できるだけでなく、紹介者による事前のスクリーニングが機能するため、候補者の質やカルチャーフィットが高く、入社後の定着率も良いとされる 56。矢野経済研究所の調査では、これらの採用手法を支援するサービス市場は、2024年度に前年度比169%増の50.7億円に達すると見込まれ、驚異的な成長率を示している 57。企業の実施率もリファラル採用で5割超、アルムナイ採用で4割弱に達しており、もはやニッチな手法ではない 59。
オウンドメディアリクルーティング: 企業が自社の技術ブログやnote、SNSなどを通じて能動的に情報発信を行い、企業の魅力や文化に共感した候補者からの直接応募を募る手法。
ギグワークプラットフォーム: 正社員を雇用して内製化する代わりに、特定のプロジェクトや業務を外部のフリーランスや専門家に業務委託で発注する動き。これは、正社員採用そのものを代替する動きである。

これらの代替品の脅威は、単なるコスト削減の文脈だけでは捉えきれない。特にリファラル採用やアルムナイ採用は、コストメリットに加え、「質の高いマッチング」という人材紹介サービスの中核的な価値そのものを代替するものである。社内の人間が候補者の能力や人柄を事前に把握しているため、ミスマッチのリスクが低い。これは、人材サービス事業者が提供する価値が、単に候補者を見つけてくる「ソーシング」だけでは不十分であることを示している。「外部の客観的な視点だからこそ可能なキャリアの棚卸し支援」や「候補者本人も気づいていない潜在的なキャリアパスの提示」といった、内部ネットワークでは提供できない独自の価値を明確に示さなければ、その存在意義は揺らぎかねない。

4.5 業界内の競争

交渉力：激しい

業界内の競争は、複数の軸で激化している。

総合大手 vs 特化型: リクルートやパーソルホールディングスといった総合大手は、圧倒的なブランド力、膨大なデータ、幅広いサービスラインナップを武器に、市場全体で優位性を保つ。一方で、ビズリーチ（ハイクラス）、レバテック（IT専門職）、MS-Japan（管理部門・士業）のような特定領域に特化したプレイヤーは、深い専門性と強力な候補者コミュニティを武器に、高い収益性と市場シェアを確立している。
人材紹介（エージェント型） vs ダイレクトリクルーティング（プラットフォーム型）: エージェントが介在し、手厚いサポートを提供する人材紹介モデルと、企業がデータベースに直接アクセスし、候補者にアプローチするDRモデルが、企業の採用予算を巡って激しく競合している。
アグリゲーターの存在感: Indeed（リクルート傘下）やGoogle for Jobsといった求人検索エンジン（アグリゲーター）は、インターネット上のあらゆる求人情報を集約することで、求職者のトラフィックを独占している。多くの求人サイトや人材紹介会社は、自社サイトへの流入を確保するためにIndeedへの広告出稿を余儀なくされており、アグリゲーターは業界の「ゲートキーパー」として絶大な影響力を行使している。

So What?（戦略的示唆）: 競争は多次元的かつ熾烈を極める。すべてのセグメントで勝利することは非現実的であり、自社の強み（例：特定の職種への専門性、ハイクラス層とのネットワーク、独自のテクノロジー）が最も活かせる戦場を見極め、経営資源を集中投下する戦略的な選択が不可欠である。

第5章：バリューチェーンとエコシステム分析

5.1 バリューチェーン分析

転職・就職サービス業界の伝統的なバリューチェーンは、以下の5つの主要な活動で構成される。

求職者集客 (Candidate Acquisition): Web広告、SEO、SNS、アグリゲーターへの出稿などを通じて、自社プラットフォームへの求職者登録を促進する。
求人企業開拓 (Client Development): 法人営業部隊が、採用ニーズを持つ企業を開拓し、求人案件を獲得する。
マッチング (Matching): キャリアアドバイザー（CA）が求職者と面談しキャリアカウンセリングを行う。リクルーティングアドバイザー（RA）が企業に最適な候補者を推薦する。
選考プロセス支援 (Selection Process Support): 面接日程の調整、候補者への面接対策、企業と候補者間の条件交渉などを代行する。
成約・入社後フォロー (Placement & Post-Placement Follow-up): 入社手続きの支援や、入社後の定着状況の確認、継続的なキャリア相談などを行う。

このバリューチェーンの中で、価値の源泉は大きくシフトしつつある。従来、最も重要とされたのは「③マッチング」におけるCA/RAの介在価値であった。しかし、AI技術の進化により、スキルや経験といった顕在的な要件に基づくマッチングは自動化・コモディティ化が進んでいる 3。

その結果、競争優位の源泉は、バリューチェーンの両端へと移行している。まず、「①求職者集客」の段階で得られる膨大なキャリアデータ（例：ビズリーチ293万人、doda978万人）は、AIの学習データとして、またパーソナライズされたサービス提供の基盤として、その価値が飛躍的に高まっている 34。どれだけ質の高いデータを大規模に保有しているかが、AI時代のマッチング精度を決定づける。

次に、「⑤入社後フォロー」を通じて求職者との長期的なリレーションシップを構築することの重要性が増している。入社後の活躍を支援し、信頼関係を築くことで、数年後の再転職、リスキリングの提案、副業の紹介など、顧客生涯価値（LTV）を最大化する機会が生まれる。

したがって、競争優位の源泉は、もはや「優れたアドバイザーの個人的スキル」だけではない。「どれだけ質の高いデータを保有し、それを活用して顧客と長期的な関係を築けるか」という組織能力が、決定的な差別化要因となる。データ基盤の構築と、入社後フォローアップ体制の強化は、喫緊の経営課題である。

5.2 エコシステム分析

現代のHR市場において、「採用」は独立した機能ではなく、より広範なエコシステムの一部として機能している。

HR領域全体の連携と競争: 「採用」領域に加え、「教育・リスキリング」「タレントマネジメント」「エンゲージメント」「労務管理」といった各領域のプレイヤーが、API連携やM&Aを通じてシームレスに繋がり、一つの大きなエコシステムを形成しつつある 47。例えば、労務管理SaaSでトップシェアを誇るSmartHRは、タレントマネジメント機能の拡充に加え、M&Aを通じて業務委託管理ツール「Lansmart」を傘下に収めるなど、事業領域を積極的に拡大している 61。これは、企業が従業員（正社員）と外部人材（業務委託）を統合的に管理したいというニーズの表れである。
教育機関との連携: 新卒採用においては、大学と連携したインターンシッププログラムの共同開発やキャリア教育支援が重要性を増している。また、社会人向けには、大学や専門機関と提携し、特定のスキルを習得させるリスキリング講座を共同で提供する動きも活発化している。

So What?（戦略的示唆）: 企業はもはや単独の「人材紹介会社」や「求人サイト」として自己を定義するのではなく、「HRエコシステムの中でどのような戦略的ポジションを占めるか」という視点での戦略策定が不可欠である。データ連携を通じて他社のSaaSと共存共栄を図るのか、あるいはM&Aを駆使して自社で包括的なプラットフォームを構築し、エコシステムの覇権を狙うのか、重大な岐路に立たされている。

第6章：顧客需要の特性分析（Customer Demands）

6.1 求職者（BtoC）の需要特性

求職者のキャリア観やサービスへの期待は、世代によって大きく異なる。

世代別のキャリア観:
- Z世代（～20代半ば）: 転職に対して極めてポジティブであり、約6割が前向きな印象を持っている 63。彼らの企業選択軸は、給与といった金銭的報酬だけでなく、自身の「成長実感」、ワークライフバランス、そして企業の社会貢献性（D&I、SDGsへの取り組みなど）を同等以上に重視する傾向が強い 44。転職を決断する最大の理由は「この会社では理想のキャリアを描けない」と感じることであり、自身のキャリアパスを主体的に描きたいという欲求が強い 63。情報収集チャネルとしては、企業の公式情報よりもSNSや動画、社員の口コミといったリアルな情報を信頼する。
- ミレニアル世代（20代後半～30代）: デジタルネイティブであり、キャリアアップのための転職を合理的な選択肢と捉える世代。LinkedInの調査では、25～34歳の40%が1年以内の転職を考えていると回答している 66。転職理由のトップは「給与への不満」であるが、「ワークライフバランスの改善」や「成長機会の欠如」も上位に挙がる 66。自己投資意欲が高く、スキルアップに繋がる環境を求める 68。
- ミドル層（40代・50代）: この世代が転職を考えるきっかけは、「会社の将来性への不安」や「会社の考え・風土とのミスマッチ」といった、より構造的な問題が多い 70。40代では依然として「給与・待遇のアップ」が実現したいことのトップだが、50代になると「これまでの経験・能力が活かせるポジション」が最重要項目となり、貢献意欲や自己実現の側面が強まる 70。
エージェント／プラットフォームへの真の期待:
世代を問わず、単なる求人情報の紹介（Information Provider）から脱却し、キャリアに関する深い洞察を提供するパートナーとしての役割が求められている。具体的には、「キャリアの壁打ち相手としての客観的なフィードバック」「自身の市場価値の正確な把握」「自分一人では見つけられなかったキャリアパスの提案」といった、パーソナライズされたコンサルティングへの需要が高まっている。

So What?（戦略的示唆）: 顧客セグメントごとに提供すべき価値（Value Proposition）を明確に差別化する必要がある。Z世代には企業のパーパスや成長機会を、ミレニアル世代には具体的なスキルアップと市場価値向上を、ミドル層には経験の棚卸しと次なる貢献の場の探索を支援するなど、画一的ではない、テーラーメイドのアプローチが不可欠である。

6.2 求人企業（BtoB）の需要特性

企業の採用課題も、その規模や業種によって多様である。

企業規模・業種別の採用課題:
- 大手企業: 潤沢な資金と高いブランド力を持つが、DX推進を担う高度専門人材（AIエンジニア、データサイエンティスト等）の獲得競争では他社との熾烈な争いに直面している。また、組織の硬直化を防ぎ、多様な人材を惹きつけるための採用ブランディングの維持・強化も重要な課題である 72。
- 中小企業: 知名度不足による応募者（母集団）形成の困難さが最大の課題である。大企業と比較して待遇面で見劣りする場合も多く、自社の魅力をいかに効果的に伝えるかが問われる。また、専任の採用担当者がいないなど、採用体制そのものが脆弱なケースも少なくない 74。
- スタートアップ: 知名度の低さに加え、採用に割けるリソース（人・時間・金）が限られている。事業環境の変化が激しいため、スキルセットだけでなく、変化への適応力やカルチャーフィットといった見極めの難しい要件が重視される 76。
採用チャネルシフトの背景:
多くの企業がダイレクトリクルーティング（DR）へと移行している背景には、二つの主要なニーズがある。一つは、人材紹介の高い成功報酬（理論年収の30～35%）を削減したいという直接的なコスト削減ニーズである 10。もう一つは、エージェントを介さず自社で直接候補者とコミュニケーションを取り、スキルだけでなくカルチャーフィットを主体的に見極めたい、採用プロセスの主導権を握りたいという質的なニーズである。
採用のKBF（Key Buying Factor）の変化:
企業の採用における購買決定要因（KBF）は、かつての「CPA（Cost Per Acquisition）：一人あたり採用コスト」から、「採用ROI（Return on Investment）：採用活動への投資対効果」へと明確にシフトしている。人材獲得競争の激化と、ミスマッチによる早期離職がもたらす甚大な損失（採用コストの再発生、教育コストの無駄、チームの士気低下など）が広く認識されるようになったためである 72。
この変化は、企業が採用を単なる「コスト」ではなく、将来の事業成長を左右する重要な「投資」と捉え始めていることを意味する。その結果、企業は採用サービス事業者に対し、「採用した人材がどれだけ入社後に活躍し、組織に定着してくれるか」という、採用後の成果までを求めるようになっている。

So What?（戦略的示唆）: 人材サービス事業者は、もはや「何人採用決定させたか」という量的な成果だけでは評価されない。「紹介した人材の入社後定着率」や「入社後のパフォーマンス評価」といった定着・活躍指標を顧客企業に提示し、採用ROIの向上にどう貢献できるかを具体的に証明する必要がある。これこそが、LTVモデルへの転換をBtoBサイドから正当化する強力な論拠となる。

第7章：業界の内部環境分析（Internal Environment Analysis）

7.1 VRIO分析

当業界における持続的な競争優位の源泉を、VRIOフレームワーク（Value: 価値、Rarity: 希少性、Imitability: 模倣困難性、Organization: 組織）を用いて分析する。

価値 (Value): 労働市場の流動化と恒常的な人手不足を背景に、企業と求職者を効率的に結びつけるという業界の基本的な機能は、経済社会に対して非常に高い価値を提供している。
希少性 (Rarity):
- 膨大な人材データベース: リクルート、パーソル、ビズリーチといった大手プレイヤーが保有する数百万規模の求職者・企業のデータは、長年の事業活動を通じて蓄積されたものであり、新規参入者が短期間で獲得することは困難な、希少性の高い経営資源である 34。
- 強力なブランド認知度: 「転職ならリクナビ」「ハイクラスならビズリーチ」といった、長年にわたるマーケティング投資と実績によって築き上げられたブランドは、求職者・企業双方からの信頼の源泉であり、これもまた希少な資産である。
模倣困難性 (Imitability):
- 上記の「データ」と「ブランド」は、時間と巨額の投資をかけて蓄積されるストック型の資産であり、ネットワーク効果も相まって、後発企業が模倣することは極めて困難である。
- 優秀なキャリアアドバイザー（CA）やリクルーティングアドバイザー（RA）から成る組織も模倣が難しい資産であるが、個人の引き抜きリスクが存在するため、個人のスキルだけに依存するのではなく、組織的な育成システムやナレッジ共有の文化と一体となって初めて持続的な優位性となる。
組織 (Organization):
- 価値があり、希少で、模倣困難な経営資源（データ、ブランド）を保有していても、それを収益に転換できる組織能力がなければ意味がない。高度なマッチングアルゴリズムの開発・運用能力、全国をカバーする営業・サポート体制、データを活用して新たなサービスを企画・実行する能力などが、この「組織」の要素に該当する。

So What?（戦略的示唆）: 当業界における持続的な競争優位の源泉は、「データ」「ブランド」「データを活用する組織能力」の三位一体にある。特に、AI時代においては、保有するデータを活用して新たな価値（AIによる高精度な推薦、LTVモデルの新サービスなど）を生み出す組織能力を構築することが、今後の最重要課題である。

7.2 人材動向

業界自身が、事業環境の変化に対応するための人材変革を迫られている。

需要が高まっている職種: 従来の営業職に加え、AI/マッチングアルゴリズムを開発するデータサイエンティストやプロダクトマネージャー、LTVモデルへの転換に伴い顧客との長期的な関係構築を担うカスタマーサクセス、効率的なリード獲得を担うインサイドセールスといった職種の需要が急速に高まっている。
CA/RAに求められるスキルの変化:
- 従来のスキル: 法人営業としての高いコミュニケーション能力、交渉力、目標達成意欲が重視されてきた 80。
- 今後必須となるスキル: AIに代替されない、より高度なスキルセットが求められる。具体的には、①顧客の潜在的な課題を特定し解決策を提示する課題解決能力、②個人の価値観や志向を深く理解し長期的なキャリアプランを共に描くキャリアデザイン能力、③AIツールを使いこなし、データに基づいた提案を行うデータリテラシー、④担当する業界・職種に関する深い専門知識である 82。

So What?（戦略的示唆）: 業界自身が、自社の採用・育成戦略を根本から見直す必要がある。従来の営業パーソン中心の組織から、データとコンサルティングを軸とするプロフェッショナル集団へと組織能力を変革していかなければ、顧客に提供できる価値は先細りしていくだろう。

7.3 賃金相場とトレンド

CA/RAの報酬体系は、固定給に個人の業績に連動するインセンティブ（成果報酬）を加えた形が主流である。個人の採用決定数や売上高がインセンティブに直結するこのモデルは、高いパフォーマンスを引き出す原動力となる一方で、短期的な成果を追い求めるあまり、長期的な視点でのマッチング（入社後活躍）がおろそかになるリスクも内包している。

また、業界内でDXを推進し、AIを活用したサービスを開発するためのIT・データ人材の獲得競争が激化しており、これらの専門職の賃金が高騰している。これは、事業運営における人件費を押し上げる要因となっている。

7.4 労働生産性

CA/RA一人あたりの採用決定数や売上高が、労働生産性を測る主要なKPI（重要業績評価指標）として用いられている 85。

AIや各種の業務自動化ツールの導入は、この生産性を飛躍的に向上させる大きなポテンシャルを秘めている。例えば、スカウトメールの自動生成・送信、面接日程の自動調整ツールなどを活用することで、CA/RAはこれまで多くの時間を費やしてきたノンコア業務から解放される 83。その結果、創出された時間を、候補者との深いキャリアカウンセリングや、企業への採用戦略コンサルティングといった、より付加価値の高いコア業務に集中させることが可能になる。

So What?（戦略的示唆）: AI導入のROI（投資対効果）は、単なるコスト削減ではなく、「一人あたり生産性の向上」という観点で測るべきである。最新のAIツールを導入しても、CA/RAの働き方や評価制度が従来型のままであれば、そのポテンシャルは最大限に引き出されず、「宝の持ち腐れ」となりかねない。テクノロジーの導入と、働き方の変革は一体で進める必要がある。

第8章：AIがもたらす影響とインパクト（AI’s Impact Analysis）

AIは転職・就職サービス業界のビジネスモデルと業務プロセスに、過去に例のない規模と速度で変革をもたらす。これは単なる効率化のツールではなく、競争のルールそのものを書き換えるゲームチェンジャーである。

8.1 マッチングプロセスの革命

AIは、マッチングの「質」を劇的に向上させる。従来のマッチングが、職務経歴書に書かれたキーワードと求人票の要件を照合する、いわば「点と点のマッチング」であったのに対し、AIはより高度で多面的なマッチングを実現する。

非構造化データの解析: 自然言語処理（NLP）技術の進化により、AIは職務経歴書に自由記述された文章や、求人票の行間から、候補者の経験の本質、スキルのレベル、潜在的な志向性などを深く理解することが可能になる 87。これにより、単なるキーワードの一致を超え、「AというプロジェクトでBという役割を果たした経験は、Cという職務で求められるDという能力に相当する」といった、文脈を理解したマッチングが実現する。
潜在的キャリアパスの推薦: AIは、市場に存在する膨大なキャリアパスのデータを学習することで、候補者自身も気づいていないキャリアの可能性を提示できる 89。例えば、あるソフトウェアエンジニアのスキルセットとプロジェクト経験を分析し、本人が想定していなかった金融業界のクオンツアナリストや、製造業のDXコンサルタントといった異業種・異職種へのキャリアチェンジの可能性を、具体的な求人とともに推薦することが可能になる。リクルートが米国でテストを進める「Indeed Career Scout」は、AIとの対話を通じて、個人のスキルや経験に基づいた最適な求人を提案する構想を掲げており、この方向性を象徴している 91。

So What?（戦略的示唆）: AIによるマッチング革命は、求職者にとってはキャリアの選択肢を劇的に広げ、企業にとってはこれまでアプローチできなかった優秀な潜在層にリーチできるという、双方にとっての新たな価値を創出する。この技術をいち早く実装し、使いこなすことが、マッチングビジネスにおける決定的な競争優位となる。

8.2 業務プロセスの自動化と効率化

AIは、CA/RAの日常業務の多くを自動化し、生産性を飛躍的に向上させる。

自動化される主な業務:
- スカウト業務: ターゲット条件に合致する候補者をデータベースから抽出し、個々の経歴に合わせてパーソナライズされたスカウトメールを自動で生成・送信する。
- 日程調整: 候補者と面接官の空き時間を自動で照合し、面接日程を確定させる。
- 初期スクリーニング: 必須条件（資格、経験年数など）を満たさない応募者を自動でフィルタリングする。
- 定型業務: 進捗確認の連絡や、よくある質問へのチャットボットによる自動応答など、多くの定型的なコミュニケーションが自動化される 83。

So What?（戦略的示唆）: AIによる自動化の真の価値は、コスト削減以上に、創出された時間を人的資源の再配分に使える点にある。これまで単純作業に忙殺されていたCA/RAを解放し、後述するような、より付加価値の高い「人間だからこそできる業務」に集中させることができるかどうかが、企業の生産性を大きく左右する。

8.3 キャリアアドバイザー（CA）の役割変革

AIの台頭により、CAの役割は「情報提供者（Information Provider）」から「思考のパートナー（Thinking Partner）」へと根本的な変革を迫られる。

AIが求人情報の検索や市場データの提供といった役割を正確かつ高速に代替するため、CAに求められるのは情報そのものではなくなる 93。むしろ、溢れる情報をどう解釈し、求職者一人ひとりの複雑な悩みや言語化されていない価値観とどう接続し、最適な意思決定を支援するかという、高度な思考と対話のスキルが中核となる。

具体的には、共感を持って相手の話を深く聴く「傾聴力」、表情や声のトーンから真意を読み取る「非言語コミュニケーションの読解力」、複数の内定先の間で揺れ動く求職者の価値観を整理し、トレードオフを明確にする「意思決定支援能力」、そして時には厳しい現実を伝え、キャリアプランの再考を促す「コーチング能力」といった、極めて人間的なスキルセットの重要性が増す 82。

CAはもはや求人紹介屋ではなく、求職者のキャリアという重要なライフイベントにおける、信頼できる相談相手・伴走者となる必要がある。その際、AIはCAの能力を拡張する強力な「アシスタント」として機能する。CAはAIが提示するデータやキャリアパスの選択肢を基に、求職者とより深い対話を行うことができるようになる。

AIに代替・自動化される業務	AIを駆使し、人間の価値が高まる業務
求人情報の網羅的な検索・抽出	複雑なキャリアに関する悩みへの共感的傾聴
職務経歴書と求人票のキーワードスクリーニング	言語化されていない価値観やキャリアの軸の深掘り
ターゲットリストに基づくスカウトメールの大量配信	企業文化やチームの雰囲気との定性的なフィット感の見極め
候補者と面接官の面接日程調整	複数の内定が出た際の、メリット・デメリットを整理する意思決定支援
選考プロセスの定型的な進捗確認・連絡	候補者の強み・弱みを客観的に分析し、面接での伝え方を指導するコーチング
市場データ（平均年収など）の単純な提示	企業の経営層に対する、市場動向を踏まえた採用戦略コンサルティング

出典: 各種調査データを基に作成 82

8.4 新たなビジネスモデルの創出

AIは既存事業の効率化に留まらず、データを活用した新たな収益源を生み出す。

個人向け（BtoC）サービス:
- AIキャリア診断: 個人の経歴やスキル、価値観をAIが分析し、強みや弱み、最適なキャリアの方向性を診断する。
- パーソナライズド・リスキリング推薦: AIが診断結果に基づき、スキルギャップを埋めるための最適な学習コンテンツやリスキリング講座を推薦する。
法人向け（BtoB）サービス:
- AI採用市場トレンド分析: 膨大な求人・求職者データをAIが分析し、特定職種の採用難易度、給与相場、競合の採用動向などをレポーティングする。
- 離職率予測とリテンション提案: 従業員の勤怠データやサーベイ結果をAIが分析し、離職リスクの高い人材を予測。個別のフォローアップや配置転換といったリテンション施策を提案する。ビズリーチは既に、求人データに基づき採用成功の可能性をAIが判定する「採用可能性診断」を企業向けに提供している 94。

So What?（戦略的示唆）: これらのAIを活用した新サービスは、顧客とのエンゲージメントを深め、一過性の取引関係から継続的なパートナーシップへと関係性を進化させる。これは、本レポートが提言するLTVモデルへの転換を加速させる上で、極めて重要な役割を果たす。

8.5 倫理的課題とリスク

AIの活用は、大きな便益をもたらす一方で、重大な倫理的課題とリスクを伴う。その最たるものが「AIバイアス」である。

AIの学習データとして過去の採用データを用いると、過去に存在した性別、年齢、学歴、国籍などに関する無意識の偏見（アンコンシャス・バイアス）をAIが学習・再生産し、特定の属性を持つ候補者を不当に排除するなど、採用差別を助長する危険性がある 95。これは、Amazonが開発した採用AIが、過去の採用データから「男性が優位である」と学習し、結果的に女性候補者の評価を下げるという問題を引き起こした事例でも示されている 87。

このリスクに対処するためには、技術的・組織的な対策が不可欠である。

技術的対策: 多様な属性を含むバランスの取れたデータセットの確保、アルゴリズムの判断根拠を人間が理解できるようにする「説明可能なAI（XAI）」技術の導入、定期的なバイアス監査の実施 95。
組織的対策: AIの最終判断を鵜呑みにせず、必ず人間が介在しレビューするプロセスの構築、開発チームの多様性の確保、AI倫理に関する社内ガイドラインの策定と研修の実施。リクルートやソフトバンクといった国内大手も、こうした対策に着手している 99。

So What?（戦略的示唆）: AIバイアスへの対応は、単なる法的・社会的なリスク管理に留まらない。公平で倫理的なAI活用を徹底し、そのプロセスを外部に対して透明性をもって開示することは、企業の社会的信頼を高め、求職者や顧客企業から「信頼できるパートナー」として選ばれるための強力な競争優位となりうる。

第9章：主要トレンドと未来予測（Key Trends & Future Outlook）

これまでの分析を踏まえ、今後3～5年の転職・就職サービス業界の動向を決定づける5つの主要トレンドを予測する。

HRプラットフォームの垂直統合:
競争の主戦場は、単一の「採用」機能から、従業員ライフサイクル全体をカバーする包括的なプラットフォームへと移行する。「採用（Attract）」から始まり、「教育・リスキリング（Develop）」「評価（Assess）」「配置（Deploy）」「エンゲージメント（Engage）」に至るまで、個人のキャリアデータを一気通貫で管理・活用するエコシステムの構築が加速する。SmartHRが労務管理からタレントマネジメント、ID管理へと事業を拡大している戦略や、カオナビがAIを活用して人材データの戦略的活用を推進している動きは、このトレンドを象徴している 61。
ダイレクトリクルーティングの主流化:
企業が採用エージェントに依存する「待ち」の採用から、自社でタレントプールを構築し、候補者と直接的かつ継続的な関係を築く「攻め」の採用へとシフトする動きは、不可逆的な流れである。特に、専門職やハイクラス層の採用においては、ダイレクトリクルーティングが標準的な手法としての地位を確立する 10。これにより、従来型の人材紹介事業者は、提供価値の再定義を迫られる。
ギグエコノミー/副業市場との融合:
「正社員」と「非正社員（フリーランス、業務委託）」の垣根はますます低くなり、両者をシームレスに繋ぐプラットフォームの重要性が高まる。企業は、プロジェクトの性質に応じて、正社員をアサインするのか、外部の専門家（ギグワーカー）を活用するのかを柔軟に選択するようになる。個人もまた、正社員として働きながら副業で専門性を活かす、あるいはフリーランスとして複数のプロジェクトを掛け持つといった、ハイブリッドな働き方が一般化する。
キャリア自律支援ビジネスの勃興:
個人のキャリア自律意識の高まりを受け、転職を最終目的としない、個人の市場価値向上やキャリアプランニングそのものを支援するサービスが一大市場を形成する。キャリアコーチング、メンタリングプログラム、特定のスキルを学ぶオンラインコミュニティ、自身の市場価値を可視化する診断ツールなどが、新たな収益源として注目される。
採用ブランディングと透明性の徹底:
Glassdoorのような口コミサイトや、LinkedIn、X（旧Twitter）といったSNSの普及により、企業の内部情報（働きがい、カルチャー、報酬体系、上司の評判など）はますますガラス張りになる。求職者は、企業が発信する公式情報よりも、現・元従業員の「生の声」を重視する。この環境下では、オープンで誠実な情報発信ができない企業、あるいは実態と乖離したブランディングを行う企業は、採用競争において圧倒的に不利な立場に置かれる。

第10章：主要プレイヤーの戦略分析（Key Player Analysis）

業界の競争環境を理解するため、主要プレイヤーをその戦略的ポジショニングに基づき分析する。

10.1 総合大手

リクルートホールディングス: IndeedとGlassdoorを核としたグローバルなデータプラットフォーム戦略を推進。圧倒的な求職者・求人データを基盤に、AIへの巨額投資を行っている。「Indeed Career Scout」「Indeed Talent Scout」といったAIエージェントの開発は、マッチングプロセスの完全自動化と高度化を目指すものであり、業界の未来を占う試金石となる 91。HR Tech領域全体をカバーする広範な事業ポートフォリオとデータ連携が最大の強みである。
パーソルホールディングス: 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを掲げ、単なる人材サービスから「“はたらくWell-being”創造カンパニー」への進化を目指す。中期経営計画では「テクノロジードリブンの人材サービス企業」への変革を打ち出し、転職サービス「doda」を中核に据えつつ、生産性向上のためのDX投資や、AuthenticAIのような生成AIスタートアップへの出資を通じて、テクノロジー活用のケイパビリティ強化を急いでいる 35。

10.2 ハイクラス／ダイレクトリクルーティング

ビズリーチ (Visional): 日本のハイクラス転職市場においてダイレクトリクルーティングモデルを確立した先駆者。強力なブランド力を背景に、質の高い即戦力人材データベースを構築。近年はAI活用を積極化しており、「レジュメ自動作成機能」によるスカウト受信率40%向上や、「求人自動作成機能」による業務効率化など、プロダクトのUX向上に注力している 106。さらに「社内版ビズリーチ by HRMOS」をリリースし、社内人材の可視化・最適配置というタレントマネジメント領域へも進出している 109。
エン・ジャパン: 「入社後活躍」という独自のコンセプトを掲げ、採用から入社後の定着・活躍までを一気通貫で支援する戦略に強みを持つ。エンゲージメント解析ツール「HR OnBoard」などがその代表例。専門組織「AIテクノロジー室」を新設し、保有する入社後活躍データを活用したAIアルゴリズムの開発を強化している 110。

10.3 専門職特化

レバテック: ITエンジニア・クリエイター領域に特化し、業界内で圧倒的な地位を築く。50万人を超えるIT人材データベースと、業界の技術トレンドに精通したコンサルタントによる高いマッチング精度が強み 112。正社員紹介とフリーランス（業務委託）のマッチングを両輪で展開するハイブリッドモデルにより、多様な企業のニーズに対応している。
MS-Japan: 弁護士、公認会計士、税理士などの士業や、経理・法務といった企業の管理部門に特化。極めて専門性の高いニッチ市場でトップシェアを誇り、経常利益率40%超という驚異的な収益性を実現している 115。自社集客力の高さがこの高収益を支える。
マイナビ: 新卒採用市場において、学生・企業双方から圧倒的なブランド力とシェアを誇る。近年は中途採用領域にも力を入れるほか、全社的なDXを推進。約8,000名の全社員を対象としたデジタルポータブルスキル学習プログラムを開始するなど、組織全体のAIリテラシー向上に注力し、「AI戦略室」を核として“人起点”のAIトランスフォーメーションを目指している 116。

10.4 アグリゲーター／グローバル

Indeed: リクルート傘下の世界最大の求人検索エンジン。あらゆる求人情報を集約する網羅性を武器に、求職者の仕事探しの入口（ゲートウェイ）としての地位を確立。収益の柱は、企業が自社の求人を目立たせるために支払うクリック課金型の広告モデルである 119。
LinkedIn: グローバルで展開するビジネス特化型SNS。日本ではまだ限定的な普及（約490万人）に留まるが、外資系企業やIT業界、ハイクラス層を中心に利用が拡大しており、ダイレクトリクルーティングのプラットフォームとして潜在的な脅威となっている 49。

10.5 HR Tech/SaaS

SmartHR: 労務管理クラウドで7年連続シェアNo.1の地位を確立 62。この強固な顧客基盤と従業員データを起点に、タレントマネジメント、給与計算、ID管理へとサービスを拡張。「人的資本経営プラットフォーム」への進化を目指している。M&Aにも積極的で、業務委託管理の「Lansmart」を買収するなど、エコシステムの拡大を急いでいる 61。
カオナビ: 社員の顔写真が並ぶ直感的なUIでタレントマネジメントシステム市場を牽引し、シェアNo.1を獲得。人材データの可視化と戦略的な活用を支援することに強みを持つ 100。近年はAIを中心とした成長戦略を掲げ、マルチプロダクト戦略で収集した多角的な人材データとAIを掛け合わせることで、新たな価値提供を目指している 101。

プレイヤー	主力事業／セグメント	収益モデル	強み（VRIO）	AI／Tech戦略	エコシステム戦略
リクルート	HRテクノロジー (Indeed, Glassdoor), マッチング＆ソリューション	クリック課金広告, 成功報酬, 掲載課金	圧倒的なデータ量とブランド (V,R,I,O)	AIエージェント開発によるマッチング自動化・高度化	HR領域全般をカバーする包括的プラットフォーム、M&A
パーソル	Staffing, Career (doda), BPO	派遣料金, 成功報酬, 業務委託費	総合人材サービスとしての顧客基盤 (V,R,O)	「テクノロジードリブン」への変革、AIスタートアップ投資	既存事業のDX推進、オープンイノベーション
ビズリーチ	HR Tech (ビズリーチ, HRMOS)	プラットフォーム利用料 (サブスク)	ハイクラス層のデータベースとブランド (V,R,I,O)	生成AIによるUX向上 (レジュメ/求人作成)、社内タレント活用	「HRMOS」シリーズによるSaaS領域への拡張
レバテック	IT人材紹介・派遣	成功報酬, 派遣料金	IT専門職のデータベースと専門性 (V,R,I,O)	アドバイザーの知見をテクノロジーで再現、開発生産性向上	M&Aによるコンサルティング領域強化
SmartHR	労務管理・タレントマネジメントSaaS	SaaS (サブスク)	労務管理での圧倒的シェアと顧客基盤 (V,R,I,O)	AIによる業務効率化、人的資本経営支援機能開発	M&Aによる周辺領域（情シス、業務委託管理）への積極展開
カオナビ	タレントマネジメントSaaS	SaaS (サブスク)	人材データの可視化とUI/UX (V,R,O)	AIによる人材データ分析、タレントインテリジェンスの提供	マルチプロダクト戦略、スタートアップ投資ファンド運営

第11章：戦略的インプリケーションと推奨事項

11.1 今後3～5年で、勝者と敗者を分ける決定的な要因

これまでの分析を統合すると、未来の転職・就職サービス業界における勝者と敗者を分ける決定的な要因は、以下の4点に集約される。

データの支配力: どれだけ多くの、そして質の高い個人のキャリアデータ（職務経歴、スキル、評価、学習履歴、志向性など）を、ライフサイクルにわたって継続的に蓄積し、それをAIで解析して新たな価値に転換できるか。データの量と質、そして活用能力が、マッチング精度から新サービス開発まで、あらゆる競争力の源泉となる。
AIとの共存モデル: AIを単なる業務効率化ツールとして捉えるか、あるいは人間のコンサルタントの能力を拡張し、新たな価値を共創するパートナーとして位置づけられるか。AIに定型業務を任せ、人間は共感、創造性、複雑な意思決定支援といった高度な役割に集中する。この「AI拡張型コンサルタント」を組織的に育成・運用できるかが、生産性と提供価値の双方を決定づける。
エコシステムの構築力: 「採用」という一点突破のサービスから脱却し、リスキリング、タレントマネジメント、ギグワークといった隣接領域をいかにシームレスに連携させ、顧客（個人・法人）を自社のプラットフォームにロックインできるか。M&Aや戦略的提携を駆使して、包括的なHRプラットフォームを構築・主導する能力が問われる。
ブランドと信頼: データの適切な管理と、バイアスのない倫理的なAI活用を徹底し、求職者と企業双方から「キャリアに関する最も信頼できるパートナー」としてのブランドを確立できるか。透明性と倫理観が、長期的な顧客関係の基盤となる。

11.2 自社の機会（Opportunity）と脅威（Threat）

この変革期において、自社が直面する機会と脅威は以下の通りである。

機会 (Opportunities):
- リスキリング市場への参入: 政府の強力な後押しを追い風に、キャリア相談と一体化したリスキリングプログラムを提供し、新たな高収益事業を確立する機会。
- 生産性の飛躍的向上: AIを全社的に導入し、CA/RAのノンコア業務を徹底的に自動化することで、一人あたりの生産性を飛躍的に高め、高付加価値サービスへシフトする機会。
- ギグエコノミー市場の開拓: 拡大するギグワーク/フリーランス市場に参入し、正社員紹介事業とのシナジー（例：同一顧客へのハイブリッド提案）を創出する機会。
脅威 (Threats):
- ディスインターミディエーション（中抜き）: ダイレクトリクルーティングやリファラル採用の普及により、従来の人材紹介ビジネスが「中抜き」され、市場シェアを失う脅威。
- ディスラプション（破壊的革新）: 特定のプロセス（例：マッチング）に特化したAIスタートアップによって、バリューチェーンの一部が破壊され、コモディティ化する脅威。
- 顧客接点の喪失: SmartHRやカオナビのようなHR Tech SaaSプレイヤーが、企業のHR業務のハブとなることで、採用に関する顧客接点を奪われる脅威。

11.3 戦略的オプションの提示と評価

上記の機会と脅威を踏まえ、自社が取りうる戦略的オプションを3つ提示し、評価する。

オプションA：垂直統合型プラットフォーマー戦略
- 内容: M&Aを積極的に活用し、「採用」「タレントマネジメント」「リスキリング」「エンゲージメント」など、HR領域の主要機能を自社プラットフォーム上に垂直統合する。ワンストップのHRソリューションを提供することで、顧客を強力にロックインし、LTVの最大化を目指す。
- メリット: 高い顧客スイッチングコスト、クロスセル/アップセルによる収益拡大、統合データ活用による圧倒的なシナジー。
- デメリット: 巨額のM&A投資が必要。買収後の組織・システム統合（PMI）の難易度が非常に高い。
オプションB：特化型ブティック戦略
- 内容: 特定の業界（例：GX（グリーン・トランスフォーメーション）人材、Web3エンジニア）や職種、あるいは特定の顧客層（例：スタートアップCxO）に経営資源を極度に集中する。圧倒的な専門性と質の高いコミュニティ形成により、そのニッチ市場でNo.1の地位を築き、高い収益性を確保する。
- メリット: 高い利益率の実現、強力な専門ブランドの構築、大手との直接競合の回避。
- デメリット: 対象市場の規模が限定的であり、成長に上限がある。市場そのものが陳腐化、あるいは縮小するリスク。
オプションC：テクノロジー・イネーブラー戦略
- 内容: 自社で直接的な人材紹介事業は行わず、競争力の源泉であるAIマッチングエンジンやキャリア診断ツール、業務自動化システムなどを開発。それらを他の人材紹介会社や事業会社にSaaSとして提供し、業界全体のインフラとなることを目指す。
- メリット: スケーラビリティが高く、高利益率なSaaSビジネスモデルへの転換が可能。物理的な制約が少ない。
- デメリット: 既存の人材紹介事業とのカニバリゼーションが発生する。世界レベルの強力な技術開発力と組織が必要。

11.4 最終提言とアクションプラン

最終提言:
中長期的には「垂直統合型プラットフォーマー戦略（オプションA）」を最終ゴールと見据えつつ、その実現に向けたステップとして、短期的には「特化型ブティック戦略（オプションB）」で特定の高収益ニッチ市場を確実に確保し、M&Aの原資と深い専門性を獲得するハイブリッド戦略を推奨する。いきなり全方位のプラットフォームを目指すのではなく、強みを持つ領域から段階的にエコシステムを拡張していくアプローチが、最も現実的かつ成功確率が高いと判断する。
アクションプラン（概要）:

Phase 1：基盤構築（Year 1）
- 目標KPI: CA/RAのAIツール利用率90%達成。LTVモデル（キャリアコーチング等）のパイロット事業開始、顧客満足度。
- 主要アクション:
  1. 全社的なAIリテラシー研修を実施し、スカウト自動化ツールや日程調整ツールを全面導入。
  2. M&Aターゲットリスト（①タレントマネジメントSaaS、②特定専門職に強みを持つブティック型エージェント）を作成し、初期的なアプローチを開始。
  3. トップクラスのCA数名によるキャリアコーチングサービスのテストマーケティングを実施。
Phase 2：エコシステム拡張（Year 2-3）
- 目標KPI: M&Aを1～2件実行。LTV関連事業の全社売上高に占める比率10%達成。
- 主要アクション:
  1. Phase 1でリストアップしたターゲット企業のM&Aを実行。買収企業のPMI（Post Merger Integration）を断行し、データ基盤と顧客基盤の統合に着手。
  2. 有力なリスキリング事業者との戦略的提携を締結し、共同で特定スキル（例：生成AI活用スキル）の育成・転職支援プログラムを開発・提供。
Phase 3：プラットフォーム確立（Year 4-5）
- 目標KPI: 統合HRプラットフォームのアクティブ法人顧客数〇〇社達成。既存顧客へのクロスセル比率30%達成。
- 主要アクション:
  1. 採用、育成、評価のデータを連携させた新サービス（例：AIによる最適配置シミュレーション、ハイパフォーマー分析に基づく採用要件定義支援）を正式ローンチ。
  2. 「キャリア自律を支援するNo.1プラットフォーム」としてのブランドを確立するため、大規模なマーケティングキャンペーンを実施。

第12章：付録（Appendix）

引用文献

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2030年の人材サービス・アウトソーシング市場に関する調査を実施（2024年） – 矢野経済研究所, https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3502
人材ビジネス市場に関する調査を実施（2024年） | ニュース・トピックス – 矢野経済研究所, https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3661
【2024年版】人材紹介の市場規模から見る課題とトレンド | NOVEL株式会社, https://n-v-l.co/blog/human-resources-recruitment-market-size
人材紹介業界の市場規模と将来性｜これから転職を検討している方に役立つ情報も, https://cakyujin-navi.com/articles/column/knowledge/158
2023年度求人情報提供サービス市場規模調査結果をリリースしました, https://www.zenkyukyo.or.jp/2023%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E5%B8%82%E5%A0%B4%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E8%AA%BF%E6%9F%BB/
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ダイレクトリクルーティングの市場規模と今後のトレンドを解説 – 株式会社アクシアエージェンシー, https://axia-ag.co.jp/ds/trend/
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フリーランスは増えすぎ！？人口増加の理由と競争社会で生き残る方法, https://freedash.jp/freelance-huesugi/
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リクルーティングアドバイザーに向いている人の特徴を徹底解説！適性を見つけよう – コトラ, https://www.kotora.jp/c/76949-2/
リクルーティングアドバイザー（RA）とは？｜キャリアアドバイザー（CA）との違いや仕事内容・必要スキルを徹底解説！ | Crowd Agent Media, https://media.crowd-agent.com/2022/07/12/reclamation-6/
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リクルーティングアドバイザー（RA）のキャリアパスとは？仕事内容と業界の流れまで徹底解説, https://media.calife.co.jp/1861/
人材紹介会社における適切な評価制度設計とは？評価項目やKPIの事例を紹介, https://hrbc.porters.jp/success/detail/id=702
人材紹介業で成果を出すKPI管理の方法とは？設定・改善やマネジメントのポイントを紹介, https://hrbc.porters.jp/success/detail/id=121
「AI採用」の世界的なトレンドと日本の展望を解説, https://www.corner-inc.co.jp/media/c0349/
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貴社の採用可能性をAIが判定｜ビズリーチ＜企業様向け＞, https://bizreach.biz/service/bizreach/saiyosimulator/
AIバイアス問題の完全ガイド：種類から対策まで徹底解説 – テックジム, https://techgym.jp/column/ai-bias/
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「AI戦略室」が目指すマイナビの業務効率化。マイナビらしさを大切にしながら、人を軸にAIをパートナーとして利用する, https://www.mynavi.jp/mynavi-will/post_49862.html
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パーソルグループ統合報告書2025リリースのお知らせ, https://www.persol-group.co.jp/news/20250930_01/
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パーソルグループ統合報告書2024リリースのお知らせ, https://www.persol-group.co.jp/news/20240930_03/
【2025年最新版】ビズリーチ（Bizreach）とは？使い方・料金・代行まで徹底解説, https://directsourcing-lab.com/blog/recruiting_media/about-bizreach/
ビズリーチ, https://www.bizreach.jp/
IR担当者を採用するには｜管理部門採用におすすめの媒体・求人サイト８社比較, https://outside.no-limit.careers/ir-recruit/
株式会社ビズリーチ | 『日本の人事部』, https://jinjibu.jp/corporate/bizreach/
2023年までに約48兆円。コロナ禍を機に活発化するギグワーク市場：eMarketerレポート, https://www.businessinsider.jp/article/230508/
人材派遣業界の動向と市場規模は！？今後の展望について徹底解説！ | BLOG | キャル株式会社, https://cal.co.jp/blog/1393/
日本のフリーランス市場規模の推移と展望（2022年～2030年） – note, https://note.com/btobseo/n/nbe3065525069
基幹統計として初めて把握したフリーランスの働き方～令和４年就業構造基本調査の結果から, https://www.stat.go.jp/info/today/pdf/197.pdf
フリーランス人口の割合は？増加理由や今後の展望・日本の状況を解説, https://freelance.levtech.jp/guide/detail/1241/
日本のフリーランス人口はどれくらいの割合？最新のデータを一挙公開 – ラボル, https://labol.co.jp/columns/life/japanese-freelance-population/
日本のフリーランスの現状 – リクルートワークス研究所, https://www.works-i.com/research/report/item/wr2020_annual5.pdf
副業データブック 2022年版」を発表 73.9％の企業が副業容認、副業ワーカー採用した企業は85.4%が成果を実感～副業ワーカーは本業年収400万円未満が多く約6割、国内の潜在副業市場規模は推計27兆円～ | ニュース | 株式会社クラウドワークス, https://crowdworks.co.jp/news/edv_ok-1z/
【2024年版】「副業」の実態を徹底調査！副業の収入額など – MS-Japan, https://www.jmsc.co.jp/knowhow/topics/12562.html
フルタイム就業者の副業・兼業動向 ―副業・兼業時間と働く目的― | JBRC ジョブズリサーチセンター, https://jbrc.recruit.co.jp/data/data20250401_3714.html
株式会社リクルートホールディングス | 上場会社英文開示インタビュー | 日本取引所グループ – JPX, https://www.jpx.co.jp/equities/listed-co/disclosure-gate/interview/07.html
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「統合報告書」から「Recruit Group Profile」へ。リクルートグループの1年をキュレーション, https://recruit-holdings.com/ja/blog/post_20241220_0001/
【2025年施行】法改正まとめ｜育児・介護休業法や雇用保険法、建設業法などわかりやすく解説, https://mscompass.ms-ins.com/business-news/2025-law-amendment/
ESGへの取り組みを採用活動に生かすポイントと注意点 | 経営・組織づくり – サポネット, https://saponet.mynavi.jp/column/detail/tn_keiei_t00_esg_220831.html
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「会社に入る＝終わりじゃない」Z世代の“転職前提”マインドを受け止めるには｜DRAMATIC – note, https://note.com/dramatic_career/n/nac4cff049d74
Z世代のキャリア展望変革を求める若者たちの声 – COCAMP – 大広, https://cocamp.daiko.co.jp/blog/z-career
ミレニアル世代の特徴とは？採用に役立つポイントも解説 | パソナの人材サービス・ITソリューション, https://www.pasona.co.jp/clients/service/column/career/millennials_saiyo/
ミレニアル世代が「辞める」理由、20代が入社を決め活躍できる環境とは – ビジネス+IT, https://www.sbbit.jp/article/cont1/35903
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調査・データ – マイナビキャリアリサーチLab, https://career-research.mynavi.jp/reserch/
新卒採用のHR総研調査レポート | 人事のプロを支援するHRプロ, https://www.hrpro.co.jp/research.php?genre[]=M100
【解説】VRIO分析とは？企業の競争優位性を見極める | 株式会社ビジネスのかんさつ, https://bizkan.jp/loadtostrategyplan/what_is_vrio_analysis
VRIO分析とは？基礎からメリット、手順、活用事例までを解説 | 記事一覧 | 法人のお客さま, https://www.persol-group.co.jp/service/business/article/18231/
VRIO分析とは？【やり方をわかりやすく】メリット、具体例 – カオナビ, https://www.kaonavi.jp/dictionary/vrio-bunseki/
VRIO分析のやり方は4ステップで覚えよう！活用事例と合わせて解説 – マップマーケティング, https://www.mapmarketing.co.jp/mm-blog/bunseki/vrio-bunnseki-yarikata/
VRIO分析とは？やり方や具体例、メリット・デメリットをわかりやすく解説, https://sonar-ats.jp/column/other-4008/
AIは人材派遣サービスをどう変えるのか？-キャリアアドバイザーが期待するマッチングの未来, https://staff.persol-xtech.co.jp/contents/story/story_03/
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営業のKPIとは？代表的な指標例と設定ポイントについて解説 – PERSOL（パーソル）グループ, https://www.persol-group.co.jp/service/business/article/16445/
人材紹介業にKPIを設定するメリットは？代表的なKPI例を紹介 – Quantee, https://quantee.jp/blog/placement_kpi/
人事組織のKPI指標例を一覧で紹介！人材配置や育成・採用など – ミイダス, https://corp.miidas.jp/assessment/560/
営業生産性とは｜向上につながる施策やポイントを分かりやすく解説, https://www.persol-group.co.jp/service/business/article/13483/
ミドル世代の転職事情と履歴書への「転職理由」書き方のポイント – FROM40, https://www.from-40.jp/columns/1666
ミドル世代の転職は怖くない！40代・50代の「納得できるキャリア」の築き方, https://meetscareer.tenshoku.mynavi.jp/entry/data-44
変わりつつあるミドル世代市場、中高年求人で成功する方法/転職ガイド – イーキャリアFA, https://www.ecareerfa.jp/know-how/guide/step03/13
転職のきっかけランキング！中高年にお金を目的にした転職はおすすめしないワケ – 転職･退職ノウハウ, https://mynavi-ms.jp/magazine/detail/001276.html
【2025年版】ベンチャー新卒採用の成功法則｜メリット・デメリット・最新動向まで解説, https://synayaka.com/venture-newgraduate-recruitment/
2025年の採用トレンドは？流行のポイントや今後の課題も紹介！ – digireka!HR, https://digireka-hr.jp/recruitment_trend/
【2025年の採用市場における最新状況】26卒採用や各業界の動向について解説, https://rc-group.co.jp/blog/blog_2025latestsituation
キャリウム株式会社, https://www.carrium.co.jp/
AI採用を導入する3つの問題点とは？メリットや成功させるためのポイント・導入している事例を解説, https://recup.delight21.co.jp/archives/290
HR Tech導入で企業成長！｜シンガポールのHR Tech Transformation Programの活用法と効果, https://trend.bizlab.sg/blog/2025/03/13/singapore-hrtech/
パーソルホールディングス(株)【2181】：株価・株式情報 – Yahoo!ファイナンス, https://finance.yahoo.co.jp/quote/2181.T
ローカル環境でAIエージェントやチャットボットなどのAIアプリを活用できる「プライベートAIサービス」を提供開始 – パーソルビジネスプロセスデザイン, https://www.persol-bd.co.jp/news/20251021/
社内版ビズリーチ｜社内スカウトで、人材流出を防ぐ。 – HRMOS, https://hrmos.co/landing/hr/06_biz.html
SmartHRの事業戦略説明会 30年に1000億円の売り上げ 4日から新機能も – 電波新聞デジタル, https://dempa-digital.com/article/665367
SmartHRと社会の2つの人的資本経営, https://smarthr.co.jp/assets/pdf/well-working_story.pdf
【SmartHR】2030年に向けた事業戦略 CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦, https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ
データ×AIで広がるSmartHRの可能性プロダクトリーダーが語る「2030年に向けた事業戦略」, https://note.com/smarthr_co/n/n4e09720e9bcd
プロジェクトマネージャー（事業戦略企画・推進） | 株式会社カオナビ – HRMOS, https://hrmos.co/pages/kaonavi/jobs/CO2506
事業戦略企画・推進担当 | 株式会社カオナビ – HRMOS, https://hrmos.co/pages/kaonavi/jobs/CO2504
カオナビの新たな成長戦略の推進に向け、IG証券CEO・古市知元氏が社外取締役に就任, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000300.000030113.html
新たな成長戦略（個人投資家の皆様へ） | IR情報 | エン株式会社（en Inc.）, https://corp.en-japan.com/IR/contents/3min/seichoh.html
レバテック｜ワンチームで“関係者全員の幸福”を追求。開発のスピードアップと品質向上を両立させ、IT人材プラットフォーム「レバテック」のさらなる成長に挑む | New Relic, https://newrelic.com/jp/customers/levtech
レバテックの未来に向けた開発組織の取り組み | エンジニア職 – Wantedly, https://www.wantedly.com/companies/company_9140833/post_articles/452417
システムアイはまだ“成長途中”ー6年で5倍に成長した組織が目指す未来とAI活用の秘訣とはー, https://www.wantedly.com/companies/company_8807883/post_articles/979373
仕事で”生成AI”を活用している人は約7割！その活用方法は？【フォーイット社内アンケート】, https://www.wantedly.com/companies/forit/post_articles/932819
AIを前提に働く。現場から始まるRAKSULの“AI Native”革命 – Wantedly, https://www.wantedly.com/companies/raksul/post_articles/1006754
レバテックの見据える未来とは。戦略的M&Aの舞台裏にせまる – meLev, https://melev.leverages.jp/article/9296/
MS-Japan【6539】の事業内容 – キタイシホン, https://kitaishihon.com/company/6539/business
2024年3月期決算説明資料, https://finance-frontend-pc-dist.west.edge.storage-yahoo.jp/disclosure/20240513/20240513592324.pdf
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[IRTV 6539] MS-Japan/FY2025 March Financial Results Briefing – YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=2tWcxNCEqg0
株式会社マイナビ【デジタルテクノロジー戦略本部】AI推進スペシャリスト（マイナビグループ全体のAI活用推進）, https://mynavi-agent.jp/jobsearch/10455596/
「就活で生成AIを利用」している25卒は3人に1人エントリーシートの改善などで利用—マイナビ調べ, https://hrzine.jp/article/detail/5781
マイナビ、「JAPAN AI CHAT」で業務効率向上と社内AI活用拡大 – CaseHUB.News, https://casehub.news/category/news/japan-ai-chatai.html
ビジネスSNS「Wantedly」がChatGPTプラグインの提供開始。求人情報をChatGPT上で検索可能に – AIsmiley, https://aismiley.co.jp/ai_news/wantedly-chat-gpt-plug-in/