採用ブランディングとAI検索。
2027年、採用責任者が知っておくべきこと

こんにちは、アースダイバー代表の佐藤です。AIが広がって、ウェブマーケティングは取るべき戦略も、実行のやり方も変わりました。アースダイバーは、その新しい前提で戦略を考え、実行する仕組みまでつくる会社です（ご相談はこちら）。

人事部長や採用責任者の方に、ひとつ試してほしいことがあります。ChatGPTかGeminiを開いて、「〇〇社（自社名）に転職するメリットとデメリットは？」と聞いてみてください。返ってきた説明は、候補者に伝えたい自社の姿と合っていたでしょうか。

先日、ある会社の採用について、AIにどう説明されているかを調べました。社名で聞くと強みはきちんと伝わっていたのに、研修については事実と違う説明が出てきました。しかも、強みであるワークライフバランスを条件に探すと、AIはその会社をほとんど挙げませんでした。採用サイトを作り込んでいても、AIの答えに同じ姿が出るとは限りません。

この記事では、公開の調査と弊社の診断をもとに、AIで採用がどう変わったかをお話しします。後半には、人事の方がすぐ取りかかれる対策をまとめました。

1. 転職活動をした人の4人に1人が、生成AIに会社のことを聞いている
2. 弊社の診断では、AIの答えの出典の9割以上が、転職メディア・口コミなど外部サイトだった
3. まず、自社がAIに正しく説明されているか。次に、条件で探す候補者に名前が挙がるか

採用のファネル：「知る」と「比べる」の段階で、AIが使われるようになった

候補者が応募するまでを、「知る」「比べる」「確かめる」「応募する」の4つの段階に分けてみます。AIが使われるようになったのは、このうち前の2つです。

これまでは、候補者は求人広告・ナビサイト・スカウトで会社を知り、採用サイト・口コミサイト・エージェントの話で比べていました。説明会や面談で確かめて、応募します。企業が手を入れられたのは、主に求人広告と採用サイトでした。

いまは、「知る」の段階で、候補者がAIに条件で聞くようになりました。「若手に裁量のある会社は？」と聞けば、AIが会社をいくつか挙げます。ここで名前が出なければ、そもそも候補に入りません。

「比べる」の段階では、社名で聞くようになりました。「〇〇社の評判は？」と聞けば、AIが採用サイト・転職メディア・口コミをまとめて答えます。候補者が最初に読むのは、AIがまとめた説明です。

「確かめる」の段階は変わっていません。後で紹介する調査では、AIで企業を調べた学生の約9割が、公式サイトや採用ページで事実を確かめると答えています。採用サイトの役割は残っています。その手前に、AIの答えが加わりました。

候補者の行動：転職活動をした人の4人に1人が、AIに会社のことを聞いている

実際に、どれくらいの人がAIを使っているのか。Iteraが2026年9月に公表した調査では、1年以内に転職活動をした880人のうち、26.02%が生成AIに会社のことを聞いていました。会社を調べた方法でいちばん多いのは企業の公式サイト（34.32%）で、生成AIはその次です。OpenWorkや転職会議などの口コミサイト（12.50%）の約2倍、SNSでの検索（9.20%）の約2.8倍にあたります（AIsmiley）。

何を聞いているのかも出ています。生成AIかAIによる概要で会社を調べた314人では、事業内容・評判が59.24%、年収・待遇の相場が53.82%でした（同）。候補者がAIに聞いているのは、まさに採用ブランディングで伝えたい中身です。

新卒も同じです。ナイルが2026年3月に、就職活動をした・している学生419人に聞いた調査では、7割以上が情報収集に生成AIを使ったことがありました。使った段階は、選考対策が48.0%、企業研究が37.9%、業界研究が33.2%です（複数回答）。生成AIの企業の要約が第一印象に「大きな影響がある」と答えた学生は19.4%、「参考程度」は65.6%でした。AIで調べたあと、公式サイトや採用ページで事実を「必ず確認する」学生は32.3%、「だいたい確認する」学生は56.1%いました（ナイルのSEO相談室調べ、Web担当者Forum）。

AIの要約を第一印象の材料にしている学生は、「大きな影響がある」と「参考程度」を合わせて8割を超えます。

採用ブランディングとAI検索の関係：AIがまとめた説明が、最初に読まれる

採用ブランディングは、候補者に「この会社で働きたい」と思ってもらうための取り組みです。これまでは、企業が採用サイトや説明会で、伝えたい姿を自分の言葉で伝えてきました。

AIは、公式の採用サイトと、転職メディアや口コミの情報を合わせて答えを作ります。どの情報を使うかを、企業が選ぶことはできません。弊社の診断でも、AIが示した出典の多くは外部サイトでした。公式の数字が文字で書かれていない項目では、口コミなどの情報が説明のもとになっていました。

では、何を確かめればいいのか。まず、社名で聞かれたときに、事業・働き方・年収・研修が事実どおりに説明されているか。次に、社名を知らない候補者が条件で探したときに、候補に入るかです。

会社の規模にかかわらず、先に確かめたいのは前者です。社名で調べた候補者に事実と違う説明が届いていれば、推薦されても応募にはつながりにくいと考えています。

診断から見えたこと：条件で探すと、A社はほとんど候補に入らなかった

冒頭で触れた診断を、もう少し詳しく紹介します。2026年10月に行った、コンサルティング会社A社の診断です（社名は伏せています）。候補者が聞きそうな採用の質問を10問つくりました。社名を出さずに条件で探す8問と、社名を出して評判を聞く2問です。GoogleのAIモードとGeminiに、ログインせずに入力しました。

社名を出して評判を聞くと、AIは、残業が少ないことや、若手でも裁量があることを、A社の強みとして説明していました。ここまではよかったのですが、AIモードの答えは研修の仕組みを「まだ発展途上」とし、年収も大手より低いと説明していました。A社には、実際には新卒向けに、期間を定めた研修の仕組みがあります。

条件で探した場合は、もっとはっきりしていました。ワークライフバランス・若手の裁量を条件にすると、A社は挙がりません。条件で探す8問のうち、A社が挙がったのはAIモードで2問、Geminiで3問だけでした。代わりに挙がっていたのは、大手や同じ規模のほかの会社です。

出典も調べました。AIが示した出典178件のうち、各社の公式サイトは11件（6%）です。条件で探す質問では、転職・採用メディアが50%、比較・まとめ記事が28%を占め、公式サイトは7%でした。社名で評判を聞いた質問では、転職・採用メディアが62%、口コミ・Q&Aが31%です。

公式サイトが引用される質問もありました。職種の専門性を聞く質問では、A社を含む各社の公式サイトが出典になっていました。社名を出した質問では、talentbook・Wantedly・マイナビ・dodaの企業ページなど、会社が自分で中身を書ける外部サイトも引用されていました（この3つには、事業の質問で引用されたものも含みます）。

いちばん考えさせられたのは、事実と違う説明や否定的な説明が出た項目が、採用サイトに数字が文字で書かれていない項目とほぼ重なっていたことです。数字が画像の中にしかなかったり、新卒向けのサイトにしかなかったりしました。公式の答えがない項目では、口コミ・引用の少ない記事の情報が、そのままAIの説明になっていたとみています。

対策1：自社がAIに正しく説明されているかを確かめる

まずは、自社がAIにどう説明されているかを知るところから始めます。

社名で、AIに聞いてみる

ChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードの3つに、次のような質問を入れます。過去のやり取りの影響を避けたいので、ログインはしません。

• 「〇〇社に転職するメリットとデメリットは？」
• 「〇〇社の年収は？大手と比べてどうか」
• 「〇〇社の研修や育成の仕組みは？」
• 「〇〇社の残業や働き方は？」
• 「〇〇社の評判は？」

答えを読んだら、事実と違う説明・古い情報・否定的な説明・出典のサイトの4つを表に書き出します。新卒と中途の両方で採用しているなら、「新卒で〇〇社に入るのはどうか」のように分けて聞いてください。

採用サイトに、数字を文字で書く

事実と違う説明が見つかったら、その項目の公式の数字が採用サイトにあるかを見てください。A社の場合は、ないか、読み取りにくい場所にありました。次の数字は、本文の文字で書き、年度を添えておきたいものです。求人の情報を正確で最新に保つことは、職業安定法でも求められています（厚生労働省）。

画像やPDFの中にしかない数字は、本文にも同じ数字を書きます。新卒・中途・職種別にサイトが分かれているなら、事実ごとに基準のページを決めて、ほかのページはそこに合わせます。上場企業の場合、平均年収や育休の取得率は、有価証券報告書や統合報告書と定義・年度をそろえておくと安心です。IRや広報との調整が必要になります。

人事の担当者が答えるFAQをつくる

いちばん早く取りかかれるのが、FAQです。AIの答えや口コミに出てきた懸念に、人事の担当者が名前と更新日を入れて答えます。1か月もあれば公開できます。

質問には、AIや口コミに出た言葉をそのまま使います。「年収は大手より低いと聞きました。実際はどうですか？」といった具合です。答えの最初の1文には、「職位別の年収のレンジは〇〇です（2026年度実績）」のように数字を入れます。組織の見直しが多いといった都合の悪い点も、事実なら認めて、理由を書きます。

求人のページに、構造化データを入れる

Googleは、求人のページに「JobPosting」という構造化データ（検索エンジンが読み取りやすい形の情報）を入れると、検索結果の求人の機能に表示されやすくなると説明しています。給与は、雇用主が示す実際の基本給を、範囲でも書けます（Google検索セントラル）。AIの答えへの効果は、Googleも説明していません。職種・勤務地・給与を決まった形で書いておく準備として、入れておくとよいと思います。

対策2：条件で探す候補者に推薦されることを目指す

説明が正しくなったら、次は、社名を知らない候補者に見つけてもらうことです。

条件で、AIに聞いてみる

自社の強みにあたる条件で質問します。

• 「〇〇業界で、ワークライフバランスのよい会社は？」
• 「若手に裁量のある〇〇の会社は？」
• 「未経験から〇〇職に転職しやすい会社は？」
• 「新卒の研修が充実している〇〇の会社は？」

自社が挙がるか、何番目か、代わりにどこが挙がっているか、出典はどのサイトかを書き出します。A社の例のように、条件で探す質問の出典は外部サイトがほとんどです。

外部サイトは、手を入れられる範囲で3つに分ける

外部サイトといっても、会社が手を入れられる範囲はまちまちです。私は3つに分けて考えています。

ひとつめは、talentbook・Wantedly・マイナビ・dodaの企業ページのように、自社で中身を書けるサイトです。採用サイトと同じ数字・同じ言葉にそろえ、古い年度の数字が残っていないかを確かめます。社名で評判を聞いたときに、よく引用されていたサイトです。

ふたつめは、転職エージェントのまとめ記事や、「働き方」「若手の裁量」といった特集記事です。こちらには、書き手に材料を渡します。条件で探す質問の出典になっていた記事の書き手や運営会社に、公式の数字を1枚にまとめたファクトシートを渡します。載せるのは、年度・残業時間・有給の取得率・年収のレンジ・研修・中途入社の割合・担当者の連絡先・更新日です。事実の誤りがあれば、根拠を添えて訂正をお願いします。

みっつめは、口コミサイトの投稿です。口コミには、公式のFAQで先に答えておきます。

訂正をお願いするのは、事実の誤りだけにしてください。意見や感想の削除を求めたり、謝礼をつけて口コミを書いてもらったりするのは、おすすめしません。商品やサービスでは、広告であることを隠した宣伝は、2023年10月から景品表示法で規制されています（消費者庁）。採用でも、同じ基準で考えておくと安心です。

強みを、候補者が使う言葉で書く

条件で探す候補者は、「ワークライフバランス」「若手の裁量」「研修」といった言葉でAIに聞きます。採用サイトの見出しや社員インタビューでも、この言葉をそのまま使い、数字や事例を添えます。たとえば「入社2年目で、顧客との打ち合わせを任された」のように書くと、裁量の中身が伝わります。こうして書いた言葉は、ファクトシートや外部の記事のもとにもなります。

AI検索診断：採用の質問で、自社がどう扱われているかを測る

ここまで書いた確かめ方は、弊社が「AI検索診断」として行っているものです。A社の結果も、この診断から紹介しました。社内で確かめる時間がとれない場合や、競合との比較まで見たい場合のために、中身を少し紹介します。

診断では、まず候補者や取引先が聞きそうな質問を、検討の段階ごとに設計します。A社の場合は、事業で20問、採用で10問の計30問でした。採用の10問は、社名を出さずに条件で探す8問と、社名を出して評判を聞く2問です。

この質問を、GoogleのAIモード・Gemini・ChatGPTに、ログインせずに画面から手で入力します（A社の採用の質問は、AIモードとGeminiの2つで確かめました）。プログラムで自動的に集めた答えは、利用者が画面で見る答えとずれることがあるためです。答えと、AIが示した出典は、すべて記録します。

見るのは、名前が挙がるか、どう説明されるか、何が根拠か、の3点です。社名を出さない質問では、何番目に、どの会社と並ぶかを見ます。社名を出した質問では、説明が公開の情報と合っているかを見ます。出典は、公式サイト・転職メディア・口コミなどに分けます。

レポートには、質問ごとの結果と、ほかの会社との比較、出典の内訳をまとめます。質問ごとの結果は、名前が挙がった質問と挙がらなかった質問を一覧にするので、どの場面で弱いかがひと目でわかります。採用では、採用サイトのどこに何の数字があり、どこが空白かも点検します。そのうえで、人事の担当者が答えるFAQの案や、1か月・3か月・6か月ごとの施策までお渡ししています。

進め方：最初の2週間で確かめ、1か月でFAQ、3か月で採用サイト

時期の目安をつけると、次のようになります。

応募フォームや一次面接で「応募の前に、AIで何を調べましたか」と聞いておくと、変化を候補者の声で確かめられます。

なお、ページを公開してから、AIの答えに反映されるまでには時間がかかります。社名で聞く質問は自社で書けるページで対応できるので、比較的早く直せます。条件で探す質問は外部の記事に左右されるため、半年ほどは見ておいたほうがよいと考えています。

まとめ：採用ブランディングは、AIの答えまで確かめる

候補者が応募するまでの「知る」と「比べる」の段階に、AIの答えが入ってきました。転職活動をした人の4人に1人が、生成AIに会社のことを聞いています。AIの答えは、採用サイトと、転職メディアや口コミの情報をまとめたものです。弊社の診断では、出典の多くが外部サイトで、公式の数字が文字で出ていない項目では、事実と違う説明も見られました。

まずは、自社の社名でAIに聞いてみてください。説明が事実と違っていれば、FAQと採用サイトの数字から直します。そのうえで、条件で探す候補者に見つけてもらえるよう、外部サイトにも同じ数字を届けていきます。

注意点：診断は1社の例で、AIの答えは日によって変わる

1. 診断の結果は1社の例
A社の診断は、2026年10月にGoogleのAIモードとGeminiで行った結果です。業界や会社によって、出典の内訳や挙がり方は変わります。

2. AIの答えは、日や聞き方によって変わる
同じ質問でも、日によって答えや出典が変わります。同じ質問で何度か確かめてから、判断してください。

3. 調査の数字は、それぞれの調べ方による
Iteraとナイルの調査は、インターネットでの調査です。対象や聞き方が違うため、数字どうしは比べられません。採用のファネルの変化は、筆者の整理です。この記事は2026年10月19日時点の情報です。

よくある質問：採用ブランディングとAI検索

Q. 採用ブランディングとAI検索は、どう関係しますか？
転職活動をした人の4人に1人が、AIに会社のことを聞いています（Iteraの調査）。AIは採用サイトと転職メディア・口コミの情報をまとめて答えるため、その答えが候補者の第一印象の材料になります。伝えたい自社の姿が、AIの答えの中でも正しく説明されているかを確かめてください。

Q. まず何から始めればよいですか？
自社の社名で、AIに評判・年収・研修・働き方を聞いてみることです。事実と違う説明があれば、人事の担当者が答えるFAQで、数字を示して答えます。

Q. 口コミサイトの否定的な投稿は、どうすればよいですか？
公式のFAQで、年収・研修・残業などに数字で先に答えておきます。AIが根拠に使える公式の情報が増えます。投稿の削除や、謝礼つきの投稿の依頼はおすすめしません。事実の誤りがあるサイトには、訂正をお願いします。

Q. 推薦されるようになるには、どうすればよいですか？
条件で探す質問の出典になっている転職メディアの記事を確かめ、書き手に年度つきの公式の数字を渡します。採用サイトでも、「ワークライフバランス」「若手の裁量」など、候補者がAIに聞く言葉で強みを書きます。

参考：AIsmiley（Iteraの調査）／Web担当者Forum（ナイルの調査）／Google検索セントラル（求人情報の構造化データ）／厚生労働省（職業安定法の改正）／消費者庁（ステルスマーケティング）

WRITTEN BY佐藤 大貴アースダイバー株式会社 代表取締役DeNAで男性向けライフスタイルメディアの立ち上げを牽引し、ローンチから約1年半で月間3,000万PV規模に。ポートではコンテンツマーケティング責任者として幅広い領域のメディアを管掌し、上場とM&Aを経験。2019年に創業し、AI時代のマーケティング戦略とその実行を手がける。プロフィールを見る →LinkedIn