【転職×AI 実態調査】87%がAIの回答で選考辞退。採用プロセスに潜む”サイレント辞退”の課題

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  • 【転職×AI 実態調査】87%がAIの回答で選考辞退。採用プロセスに潜む”サイレント辞退”の課題
  • 株式会社LANYのシンクタンク「LANY LLMO LAB」が、転職活動者のAI利用実態調査を発表。87%がAIの情報をきっかけに応募辞退を経験し、91.5%がAIの企業情報に不正確さを感じていることが明らかになった。
  • Source: PR Times
  • Date: 2026年6月4日

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株式会社LANYのシンクタンク「LANY LLMO LAB」が、転職活動者のAI利用実態調査を発表。87%がAIの情報をきっかけに応募辞退を経験し、91.5%がAIの企業情報に不正確さを感じていることが明らかになった。

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【転職×AI 実態調査】87%がAIの回答で選考辞退。採用プロセスに潜む”サイレント辞退”の課題 (2026年6月4日), PR Times
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PR Times
Date
2026年6月4日
株式会社LANYのシンクタンク「LANY LLMO LAB」が、転職活動者のAI利用実態調査を発表。87%がAIの情報をきっかけに応募辞退を経験し、91.5%がAIの企業情報に不正確さを感じていることが明らかになった。
調査NQ 0/100出典:PR Times

📋 記事の処理履歴

  • 📰 発表: 2026年6月4日 22:00
  • 🔍 収集: 2026年6月4日 13:21
  • 🤖 AI分析完了: 2026年6月6日 22:40(収集から57時間19分後)
デジタルマーケティング支援を行う株式会社LANY(東京都渋谷区、代表取締役社長:竹内渓太)のシンクタンク「LANY LLMO LAB」にて、転職活動者のAI利用の実態調査を実施しました。

直近1年以内に転職活動を行う中で、ChatGPTなどの対話型生成AIを利用して特定の企業に関する情報を調べた経験がある25〜45歳の111名を対象に調査を実施。採用プロセスにおけるAI利用の影響についての結果と分析を、2026年6月4日に発表しました。

1.調査結果のポイント

01|転職活動中に対話型生成AIで企業情報を調べた利用者の約9割が、AIの情報をきっかけに「応募取りやめ・選考辞退」の経験あり

02|辞退の引き金、「他社との比較で不利な評価」が69.1%で最多、「ネガティブな口コミの引用」も4割超

03|AIの企業情報に、「事実ではない・正確ではない」と感じた経験がある人は91.5%

LANY LLMO LABにて公開している該当記事はこちら

URL:https://www.lany.co.jp/lany-llmo-lab/job-candidate-ghosting

2.調査分析者のコメント

今回の調査で明らかになったのは、求職者の情報収集プロセスにおいて、企業の発信する情報と求職者の間に「対話型AI」が新たなフィルターとして介在し始めているという変化です。

実際に、求職者はAIの情報を自ら検証しつつも、一度抱いたリスクを懸念して応募前に辞退するなど、意思決定において多大な影響を受けています。

自社がAIからどのように言及されているかを把握し、参照先となるWeb上のあらゆる情報源を横断的に最適化するLLMO(AI検索最適化)への取り組みが、今後の採用戦略において重要な一歩となるでしょう。

※LLMO(Large Language Model Optimization/大規模言語モデル最適化):ChatGPTやGeminiなどのAIが回答を生成する際に自社情報を正しく反映させるための最適化手法。

■分析者プロフィール

株式会社LANY 代表取締役 / LANY LLMO LAB 責任者 竹内 渓太

リクルートでタウンワークのSEOやAirWorkのBtoBマーケティングを推進。広告運用やCRMまで幅広く経験。

特に、大規模サイトのSEOとBtoBマーケティングに強みを持つ。LANY自体のBtoBマーケティングもリードし、YouTubeやオフライン施策も活用しながら、事業成長を牽引。

3.調査結果(データと考察)

【調査概要】

調査名称:採用プロセスにおけるAIが引き起こす「サイレント辞退」実態調査

調査方法:IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査

調査期間:2026年4月1日〜同年4月3日

有効回答:直近1年以内に転職活動を行い、その過程でChatGPT・Gemini・Perplexity等の対話型生成AIを利用して特定の企業に関する情報を調べた経験がある25〜45歳の111名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

≪利用条件≫

1 情報の出典元として「株式会社LANY」の名前を明記してください。

2 ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。

URL:https://www.lany.co.jp/lany-llmo-lab/job-candidate-ghosting

1)AIで企業情報を調べるタイミング、「スカウトメールやオファーを受け取った後」が53.2%でトップ

「Q1. あなたが転職活動中に、対話型生成AIで企業の情報を調べたのはどのようなタイミングでしたか。(複数回答)」(n=111)と質問したところ、「スカウトメールやオファーを受け取った後」が53.2%、「応募するかどうか迷っていた時」が40.5%、「面接の前」が38.7%という回答となりました。

スカウトメールやオファーを受け取った後:53.2%

応募するかどうか迷っていた時:40.5%

面接の前:38.7%

求人情報を見つけた直後:37.8%

面接の後(選考を続けるかどうか判断する時):20.7%

複数企業を比較検討していた時:15.3%

内定を受けた後(承諾するかどうか迷っていた時):12.6%

その他:0.0%

わからない/答えられない:0.9%

2)9割超が、AIで企業を調べた際にネガティブな印象を持つ情報を目にした経験あり

「Q2. あなたは、対話型生成AIに企業について聞いた際に、その企業に対してネガティブな印象を持つような情報(不安材料・マイナスイメージにつながる内容)を目にした経験はありますか。」(n=111)と質問したところ、「ある」が92.8%、「ない」が7.2%という回答となりました。

ある:92.8%

ない:7.2%

わからない/答えられない:0.0%

3)目にしたネガティブ情報、「残業が多い・ワークライフバランスが悪い」が63.1%で突出

「Q3. Q2で「ある」と回答した方にお聞きします。どのようなネガティブ情報を目にしましたか。(複数回答)」(n=103)と質問したところ、「残業が多い・ワークライフバランスが悪いという情報」が63.1%、「社風や職場の人間関係に関するネガティブな情報」が35.9%、「給与水準が低い・待遇面が良くないという情報」が30.1%という回答となりました。

残業が多い・ワークライフバランスが悪いという情報:63.1%

社風や職場の人間関係に関するネガティブな情報:35.9%

給与水準が低い・待遇面が良くないという情報:30.1%

離職率が高い・人の入れ替わりが激しいという情報:27.2%

事業の将来性や経営の安定性に対する懸念:18.4%

情報が抽象的で中身がなく、企業の実態が伝わらなかった:17.5%

他社と比較した際に劣っているという評価:15.5%

事実かどうか疑わしい情報が含まれていた:6.8%

その他:0.0%

わからない/答えられない:0.0%

4)約9割が、AIの情報をきっかけに応募取りやめ・選考辞退を経験あり

「Q4. あなたは、対話型生成AIで調べた企業情報がきっかけで、応募の取りやめや選考の辞退をした経験はありますか。」(n=111)と質問したところ、「ある」が87.4%、「ない」が12.6%という回答となりました。

ある:87.4%

ない:12.6%

わからない/答えられない:0.0%

5)辞退の引き金、「他社比較で不利な評価」が69.1%で最多、「ネガティブな口コミの引用」も約4割

「Q5. Q4で「ある」と回答した方にお聞きします。応募の取りやめや選考の辞退の引き金となった、AIの情報の特徴を教えてください。(複数回答)」(n=97)と質問したところ、「他社との比較で不利な評価をされていた」が69.1%、「ネガティブな口コミや退職者の声が引用されていた」が40.2%、「企業の評判やイメージに関する否定的な情報が含まれていた」が35.1%という回答となりました。

よくある質問

この調査の主な発見は何ですか?

転職活動者の87%がAIの回答で選考を辞退した経験があり、91.5%がAIの企業情報に不正確さを感じていることです。

辞退の主な理由は何ですか?

他社との比較で不利な評価(69.1%)が最多で、ネガティブな口コミの引用(40.2%)が続きます。

調査対象者は誰ですか?

直近1年以内に転職活動を行い、ChatGPT等のAIで企業情報を調べた25〜45歳の111名です。

LANY LLMO LABとは何ですか?

株式会社LANYが運営するシンクタンクで、大規模言語モデル最適化(LLMO)に関する調査・研究を行っています。

企業はこの調査結果にどう対応すべきですか?

自社がAIからどう言及されているかを把握し、Web上の情報源を横断的に最適化するLLMOへの取り組みが重要です。