求人票では、技術者に選ばれない——製造業の採用広報とコンテンツ設計

「求人媒体に出しても、エージェントに頼んでも、技術者からの応募が来ない」。製造業の経営者や人事担当者から、最も多く聞く悩みの一つです。多くの会社は、求人票の書き方や媒体の選び方を見直そうとします。しかし、応募が来ない本当の原因は、たいてい求人票の外側にあります。

候補者は、求人票を見て応募するかどうかを決めていません。求人票で会社を知り、その後に会社のWebサイトを見て、SNSを検索し、いまでは生成AIに「この会社はどんな会社？」と尋ねてから、応募するかどうかを決めています。つまり勝負は、求人票ではなく「応募前に見られるWeb上の会社の姿」で決まっている。この記事では、製造業の採用がなぜ構造的に不利なのかをデータで確認し、技術系人材に「選ばれる」ための採用広報コンテンツの設計を整理します。連載「AI時代の製造業コンテンツ戦略」の2本目です（1本目は製造業のためのGEO入門）。

製造業の採用は、構造的に不利になっている

まず前提の確認です。製造業の採用難は、一時的な景況の問題ではなく構造的なものです。経済産業省などがまとめた「ものづくり白書」によれば、製造業の就業者数はこの20年余りで約157万人減少しました。若年層の入職が細り、熟練層の引退が進む。分母そのものが縮んでいます。

求人倍率を見ても、生産工程や技術系の職種は全職業平均を大きく上回っています。つまり、候補者側に選択肢が豊富にある「売り手市場」が常態化している。この環境では、「募集を出せば応募が来る」前提の採用活動は機能しません。候補者は複数の会社を見比べて選ぶ側であり、企業は「選ばれる理由」を提示する側です。ここで採用広報——応募前の候補者に向けた情報発信——が、採用成果を左右する変数になります。

候補者は、応募する前に「調べ終わっている」

では候補者は、応募前にどこを見ているのか。各種調査の結果は一貫しています。求職者の約9割が、応募前に企業の採用サイトやWebサイトを閲覧しています。転職経験者を対象にした調査では、80%が「企業の中途採用サイトが応募の決め手になる」と回答しました。

見に来た候補者が欲しい情報を見つけられないと、どうなるか。同じ調査では、中途採用向けの情報が不十分な場合、71.3%が「欲しい情報が見つからず意欲が下がる」と回答しています。せっかく求人媒体で興味を持ってもらえても、サイトに来た瞬間に離脱されている——応募が来ない会社の多くで、実際に起きているのはこれです。

さらに、この「応募前の下調べ」の手段が変わり始めています。paizaの2025年調査では、26卒学生の80.6%が就職活動で生成AIを利用していました。Indeedの調査でも、求職者の約70%が企業研究や応募準備に生成AIを使っています。候補者はChatGPTに「◯◯株式会社はどんな会社？技術力は？」と聞き、AIの答えを読んでから応募を判断する。AIが自社を語れない会社は、この時点で静かに候補から外れます。

製造業の採用広報が刺さらない3つの理由

構造は分かった。では、なぜ多くの製造業の情報発信は候補者に刺さらないのか。採用サイトを作り直しても応募が増えない会社には、共通するパターンがあります。

3つに共通するのは、連載1本目で指摘した購買側の問題とまったく同じ構造だということです。技術力はあるのに、それが外から見える言葉になっていない。だから、採用広報のコンテンツ投資は購買向けのコンテンツ投資と多くの部分を共有できます。同じ取材、同じ技術の言語化が、顧客と候補者の両方に効くのです。

技術者に選ばれるコンテンツ、4つの型

具体的に何を作るべきか。技術系人材の採用に効くコンテンツは、次の4つに整理できます。

注意したいのは、順序です。多くの会社は「採用サイトのデザイン刷新」から入りますが、器を新しくしても中身のコンテンツがなければ候補者の疑問には答えられません。先に中身——インタビュー、技術発信、数字の開示——を作り、器はそれを載せる場として整える。この順序が投資対効果を大きく左右します。

求人票的発信から、選ばれる発信へ

ここまでを、発信の考え方の転換として整理します。

右側の発信は、即効性のある施策ではありません。しかし一度作ったインタビューや技術記事は、掲載期間が終われば消える求人広告と違って、蓄積される資産です。発信を続けるほど、検索とAIの両方で「見つかる確率」が上がっていく。採用費を毎年掛け捨てにするか、資産に変えるかの分岐点です。

まとめ——採用広報は「翻訳」の仕事

整理します。製造業の採用難は構造的で、候補者の約9割は応募前にWebで会社を調べ、8割は生成AIも使い始めています。応募が来ない原因の多くは求人票ではなく、応募前に見られる情報の不足にあります。打ち手は、仕事と技術の面白さを社外の言葉に翻訳し、社員インタビュー・技術発信・数字の開示・AIに読まれる情報整備として蓄積すること。そしてこの「技術の翻訳」は、購買向けコンテンツとほぼ同じ能力と素材でできるため、採用と受注の両方に効く投資になります。

baluboは、半導体業界メディア「SEMICON.TODAY」の運営を通じて、技術を専門外の読者に翻訳する編集を日常的に行っています。製造業の採用広報コンテンツ——社員インタビュー、技術ブログの立ち上げ、AIに読まれる会社情報の整備——も、取材から制作まで一貫して支援しています。詳しくは製造業向けコンテンツ制作・技術広報支援のページをご覧ください。

よくある質問

社員が取材に慣れていなくても大丈夫ですか？

問題ありません。むしろ話し慣れていない技術者の言葉のほうが、候補者には率直で信頼できるものとして届きます。編集側が事前に質問を設計し、話しやすい流れを作るのが取材の役割です。負担も「1時間の取材＋原稿確認」に収まるよう設計します。

採用広報と購買向けコンテンツは、分けて作るべきですか？

入り口は分けつつ、素材は共有するのが効率的です。同じ技術者への取材から、候補者向けには「仕事の面白さ」を、顧客向けには「課題解決力」を切り出せます。取材コストを二重にかけずに両方を育てられるのが、製造業コンテンツ戦略の設計ポイントです。

中小メーカーでも、技術発信で大手に勝てますか？

知名度では勝てませんが、専門領域の認知では勝てます。ニッチな技術領域ほど発信している会社が少なく、数本の質の高い記事で「この分野に詳しい会社」のポジションを取れる余地があります。検索もAIも、規模ではなく情報の質と具体性を見ています。

次回、連載「AI時代の製造業コンテンツ戦略 #3」では、受注に最も近いコンテンツである導入事例に焦点を当て、製造業SaaS・工場DXの事例が「刺さらない」理由と直し方を掘り下げます。

データの出典

• 経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2025年版ものづくり白書」
• 厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年3月、職業別有効求人倍率）
• マイナビ「求職者の採用サイト閲覧に関する調査」（2023年）
• カケハシ スカイソリューションズ「採用サイトに関する意識調査」（2024年）
• paiza「就職活動における生成AI活用実態調査」（2025年）
• Indeed（求職者の生成AI活用に関する調査、2025年）

※ 各数値は調査時点のものです。調査対象・設問により結果は異なるため、詳細は各一次情報をご確認ください。