求職者がAIで会社を調べるようになって、変わったこと・変わらないこと

2024年8月に日本でもGoogleの検索結果にAI Overviewが表示されるようになり、AIOと耳にする機会が多くなったと思います。では、採用領域についてはどうでしょうか。

なお、本記事ではAIOはGoogle検索のAI Overview(AIによる概要)を指し、AIの回答の中で自社の情報を取り上げてもらうための最適化はLLMOと呼びます。

検索結果の上にAIの回答が出るだけでなく、ChatGPTやGeminiに直接聞いて調べる使い方も広がっています。求職者は、就職や転職の情報を集めるときに、どれだけAIを使っているのか。

AIは知名度の低い会社を紹介しない

ナイル株式会社が2026年4月に公表した調査では、就活生の76.2%が就職活動の情報収集に生成AIを使っていると答えています。使った場面はエントリーシートや面接の対策が48%で最も多く、企業研究が37.9%、業界研究が33.2%と続きます。さらに、生成AIが企業を知るきっかけになったことが「よくある」「ときどきある」と答えた学生は、合わせて7割にのぼります。

出典：ナイル株式会社「就職活動での生成AI活用実態調査」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000655.000055900.html

この数字だけを見ると、知名度の低い会社でも、AIをきっかけに知ってもらえるように思えます。

ところが、2026年9月時点で、当社が本社を構える大阪市の条件のいい仕事をGeminiに聞くと、挙がるのは大手企業や上場企業ばかりです。待遇の情報は求人サイトから引かれており、知名度の低い会社は出てきません。

AIが企業を知るきっかけになっているとしても、少なくとも現時点で、その対象が知名度の低い会社にまで及んでいるとは言えません。そうした会社を求職者が知るのは、今も求人媒体や就職情報サイト、説明会といった、採用の情報に触れる場です。

会社を知った後の下調べで使われるAI

では、知名度の低い会社にとって、AIは関係ないのか。そうではありません。先の調査でも、企業研究にAIを使う学生は37.9%います。

気になる会社の名前で検索すれば、検索結果の上にAIOが表示されることがあります。ChatGPTやGeminiに社名を入れて、どんな会社かを聞く人もいます。そのとき主な材料になるのは、社名で検索したときに上位に出てくる情報です。会社によって並び方は異なりますが、公式サイトや採用サイトのほか、Googleビジネスプロフィール、口コミサイト、会社情報をまとめた外部サイトなどです。

知名度の低い会社にとって、AIは見つけてもらう経路というより、見つけてもらった後に判断される場面に関わるものです。この前提に立つと、会社がやるべきことは三つに分かれます。

会社がやるべき三つのこと

1. 求職者やAIが参照する場所に、正しい情報を載せる

求人媒体や就職情報サイト、自治体の企業紹介、Googleビジネスプロフィール。社名で調べたときに表示されるこうした場所の情報が、求職者にとっての第一印象になり、AIの回答の材料にもなります。

Googleビジネスプロフィールは、投稿や商品の登録を会社自身が行え、その内容が検索結果やマップに表示されます。外部の場の中で、会社が自分の言葉で情報を出せる数少ない場所です。

2. 入口になる自社サイトのページを整える

社名で検索すれば、公式サイトや採用サイトは上位に出てきます。そのページが何の会社で、何を伝えているのかが、検索エンジンやAIに正しく伝わる状態になっているか。

製造業採用ラボで題材にした企業の採用サイトは、見た目が整っていて応募導線も分かりやすい。一方で、ページの主題を示すH1見出し、概要を示すmeta description、OGP、構造化データはいずれも未設定です。人が見れば問題のないサイトでも、検索やAIにとっては手がかりの少ないページです。

これらはAIが出てくる前からあるWebの基本項目で、新しい技術の話ではありません。

3. 理解を深めるコンテンツを用意する

興味を持って採用サイトを訪れた求職者が知りたいのは、仕事内容、待遇、働く人の様子、キャリアの見通しです。応募を判断するためのこうした情報を、画像の中の文字ではなくテキストで書いておく。ここまでたどり着いた人を応募につなげるのが、採用サイトの役割です。

特別な施策の前に

LLMOのための特別な施策を探す前に、出すべきところに出し、入口を整え、理解を深める中身を用意する。採用でやるべきことは、この順番です。

自社の採用サイトが、求職者とAIの両方からどう見えているのか。製造業採用ラボでは、実際の採用サイトを人とAIの両面から診断した事例を紹介しています。
https://saiyo-lab.contenna.jp/blog/manufacturing-recruitment-site-diagnosis

私自身、失効していたウェブ解析士の資格を3年ぶりに取り直しました。SEOや広告だけでなく、こうしたAIによる検索の変化についても知見を深め、求職者に企業の魅力が正しく届く情報の出し方や採用サイトづくりに活かしていきます。

https://membership.waca.or.jp/profile/wac50023530/