01 — 問題構造
登録⇒面談率の年次推移 — 年代別比較（%）
20代だけが2022年→2025年にかけて58%→35%と一貫して急落。30代・40代以上は横ばい〜緩やかな低下にとどまる。これは業界全体の問題ではなく20代に特化した構造変化であることを示す。
出典：自社Salesforceデータ（登録⇒面談率 / 年代別・会計年度別） n=13,785
20代 面談率変化（2022→2025）
58% → 35%
▼23pt 下落（約4割減）
30代 面談率変化（2022→2025）
60% → 44%
▼16pt（緩やかな低下）
40代以上 面談率変化（2022→2025）
58% → 52%
▼6pt（ほぼ横ばい）
全指標サマリー（自社データ）
| 年代 | 指標 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 合計 |
|---|
| 20代 |
登録⇒面談率 |
58.0% | 43.2% | 41.5% | 35.0% | 41.7% |
| 登録⇒コンタクト率 |
68.6% | 57.3% | 57.0% | 53.7% | 57.4% |
| コンタクト⇒面談率 |
84.5% | 75.4% | 72.7% | 65.3% | 72.6% |
| 30代 |
登録⇒面談率 |
60.2% | 53.7% | 49.4% | 43.7% | 50.6% |
| 登録⇒コンタクト率 |
72.7% | 64.8% | 66.5% | 64.2% | 66.4% |
| コンタクト⇒面談率 |
82.9% | 82.9% | 74.3% | 68.1% | 76.1% |
| 40代以上 |
登録⇒面談率 |
58.1% | 52.9% | 58.9% | 51.5% | 54.7% |
| 登録⇒コンタクト率 |
68.5% | 63.9% | 72.8% | 71.2% | 69.3% |
| コンタクト⇒面談率 |
84.7% | 82.8% | 80.9% | 72.4% | 78.8% |
原因の分類（確定済み）
| 因子 | 内容 | スコープ | 根拠 |
|---|
| A |
電話コミュニケーション離れ・通電後の断り増加 |
今回対象 |
2023年以降に急変。通電率は微減だが面談転換率が大幅低下。 |
| B |
知らない番号への拒否・架電タイミング |
今回対象 |
時間帯分散で通電率改善済み。番号事前通知はコンタクト率↑・面談率↓の結果。 |
| C |
低学年登録の増加（転職意向低い層の混入） |
IS対応予定 |
新卒1〜2年生の登録が増加。IS部隊でスクリーニング対応。 |
| D |
CPA高騰・大手参入による集客チャネル劣化 |
IS対応予定 |
3年でCPA2〜3倍。SNS等低意向チャネルの比率上昇。 |
02 — 自社データ
テキスト送付の効果検証（n=200）
| 区分 | 登録数 | コンタクト数 | 面談数 | 登録⇒コンタクト率 | コンタクト⇒面談率 | 登録⇒面談率 |
|---|
| コンタクト前テキスト送付あり |
131 | 54 | 27 |
41% |
50% |
20.6% |
| コンタクト前テキスト送付なし |
69 | 23 | 15 |
33% |
65% |
21.7% |
| 合計 |
200 | 77 | 42 |
39% | 55% | 21.0% |
テキスト送付はコンタクト率を+8pt改善するが、面談転換率を-15pt悪化させる。最終的な登録⇒面談率はほぼ同値。「構えた状態で通電される」ことで断る準備ができている可能性。
コンタクトルート別 面談転換率
| コンタクトルート | コンタクト数 | 面談数 | 転換率 |
|---|
| 通電（電話） |
60 | 38 |
63% |
| テキストレスポンス |
17 | 6 |
35% |
電話通電後の63%は十分高い水準。施策の重心は「通電率向上」と「テキスト転換率の改善」にある。
架電時間帯別 通電率（新卒 vs 中途）
| 時間帯 | 新卒 通電率 | 中途 通電率 | 合計 |
|---|
| 09時 | 3.3% | 2.5% | 2.7% |
| 10時 | 6.7% | 3.2% | 3.8% |
| 11時 | 4.6% | 3.4% | 3.7% |
| 12時 | 4.3% | 3.6% | 3.7% |
| 13時 | 6.3% | 4.4% | 4.8% |
| 14時 | 5.6% | 3.8% | 4.2% |
| 15時 | 6.1% | 3.7% | 4.3% |
| 16時 | 5.8% | 3.5% | 4.0% |
| 17時 | 5.5% | 3.6% | 4.0% |
| 18時 | 5.1% | 3.0% | 3.4% |
| 19時 | 6.5% | 3.6% | 4.2% |
| 20時 | 3.9% | 2.4% | 2.7% |
| 21時 | 6.7% | 4.3% | 4.7% |
| 全体平均 | 5.2% | 3.3% | 3.8% |
※ 12時・19時以降に偏った架電を全時間帯に分散させたことで通電率が改善（B-1 実施済み）
03 — 市場データ（外部）
20代の電話苦手意識率
58%
SoftBank調査 2024
20代 知らない番号に出ない率
約87%
複数調査平均
電話への苦手意識 — 年代別比較
出典：SoftBank調査 2024 / セゾン自動車火災保険調査 2020
知らない番号に出ない割合 — 年代別
出典：クロスマーケティング調査 2024
2023年前後の環境変化
SNS行動
TikTok・IGショート動画が就活生に完全定着
断りコスト
スワイプ感覚で即断できる世代が就活市場へ
治療家系専門学校生の特殊性
| 軸 | 一般就活生 | 治療家系専門学校生 |
|---|
| 学校の関与 | 低い | 極めて高い（学校推薦・求人票管理） |
| 情報源 | 就活アプリ・SNS | 学校掲示板・先輩・実習先 |
| 登録動機 | 自発的情報収集 | とりあえず登録（比較・情報収集） |
| 意思決定者 | 本人 | 本人＋学校＋親＋実習先 |
| 電話認識 | 「詐欺か親」 | 同上。実習中で物理的に出られない時間帯も多い |
| サービス認知 | 人材紹介を理解している | 「人材紹介が何か分からない」が大半 |
04 — 原因分析
面談率低下の構造（確定）
表面的な問題
登録⇒面談率の低下
↓ 分解
分母劣化型
登録数↑ / 面談数横ばい
真の問題
D要因
CPA高騰・SNSチャネル経由の低意向登録増
2023年が臨界点になった理由
「断ることへの心理的コスト」が2023年以降に激減した。SNS・マッチングアプリ・就活アプリで「興味なければスワイプするだけ」という行動様式が完全に定着した世代が就活市場に参入した年。電話口でも同じ感覚で「結構です」と即断できるようになっている。
変わっていないもの
通電率・日中架電困難（昔から同じ）
∴ ボトルネック
架電後の最初の10秒のフレーミング
テキスト送付が面談率を下げる理由
テキスト送付あり
番号を事前通知
↓
「営業電話が来る」と認識
↓
断る準備ができた状態で通電
→ 面談率 50%
テキスト送付なし
番号通知なし
↓
無防備な状態で通電
↓
会話の流れで承諾しやすい
→ 面談率 65%
05 — 施策マップ
優先度：高（即実行）
優先度：中（IS並走）
優先度：低（中長期）
実施済み
| 優先 |
ID |
因子 |
施策名 |
具体アクション |
期待KPI |
実装コスト |
備考・リスク |
| 実施済 |
B-1 |
B |
架電時間帯分散 |
12時・19時以降集中から全時間帯に分散。新卒通電率5.2%を実現。 |
通電率 改善済み |
完了 |
継続運用 |
| 高 |
A-1 |
A |
架電冒頭フレーミング変更 |
「面談しませんか」→「就活の情報整理を一緒にしませんか」。求人紹介より先に価値提供の文脈で入る。 |
通電→面談率 ↑ |
低（スクリプト変更） |
2〜4週で効果測定可能 |
| 高 |
A-2 |
A |
テキスト文面の選択肢化 |
「面談」を前面に出さず「履歴書添削だけ／業界動向だけ／適正診断だけ」など目的別の選択肢を提示。返信ハードルを下げる。 |
テキスト転換率 35%→↑ |
低（文面変更） |
選択肢ごとの面談誘導ストーリーが必要 |
| 中 |
A-3 |
A |
就活生固有の価値提示 |
「先輩の就職先データ」「初任給相場」「実習先と就職先を分けるべきか」など治療家専門学校生の固有不安に刺さる情報をコンテンツ化。 |
承諾率 ↑ / キャンセル率 ↓ |
中（コンテンツ設計） |
コンテンツ品質が低いと逆効果 |
| 中 |
A-4 |
A |
面談形式の選択権付与 |
電話面談に加えLINEビデオ・Zoom・テキストチャット面談を選択肢として提示。求職者が手段をコントロールできる状態にする。 |
面談設定率 ↑（別経路補完） |
中（運用フロー整備） |
IS対応工数が増加 |
| 中 |
AB-1 |
A＋B |
国試カレンダー連動 |
卒業年度から国家試験時期を逆算し架電強化フェーズと抑制フェーズを設計。国試直前は接触を控え試験後に集中。 |
承諾率 ↑ / 離脱率 ↓ |
中（SF設定） |
年度によりズレあり |
| 低 |
A-5 |
A |
先輩口コミ設計 |
面談・就職した先輩のリアルな声をSNS・LINEでコンテンツ化。就活生の意思決定が口コミに強く依存する構造を活用。 |
登録質 ↑ / 承諾率 ↑ |
高（継続運用） |
運用コストが高い |
| 低 |
B-2 |
B |
LINE公式アカウント起点化 |
登録〜面談のコミュニケーション主軸を電話からLINEに段階的に移行。電話は補完手段に位置づける。 |
面談設定率 ↑ |
高（システム整備） |
架電数減少の事業リスクあり |
06 — 結論・IS設計
今日の議論の結論
根本原因
「人材紹介が何か分からない」という入口の認知ズレ
∴ ISがナーチャリングを担うことで構造ごと解決する
ISのミッション再定義
実態に合わせた再定義
認知補正
「人材紹介とは何か」を伝える
↓
選択肢提示・関係構築
ハードルの低い接点から温める
↓
FSへ渡す（温まった状態）
新卒治療家向け 理想フロー
登録
↓
IS：認知補正テキスト送付
「履歴書添削だけ／業界動向だけ／適正診断だけ」選択肢提示
↓ 分岐
返信あり
→ IS：選択肢に応じた情報提供
↓
関係構築完了
→ FS：詳細ヒアリング（面談）
返信なし
→ IS：別角度で再アプローチ
↓
一定期間反応なし
→ 低優先に分類
フェーズ別実行計画
フェーズ1（今すぐ）
A-1スクリプト変更 ＋ A-2テキスト文面の選択肢化
フェーズ2（IS立ち上げと同時）
ISが認知補正・ナーチャリングを担う。架電目的を「面談獲得」→「関係構築」に変える
フェーズ3（中長期）
LP・登録経路を新卒向けに再設計。入口から「就活サポート」として認知させる
一発で劇的な改善は期待しない。複数施策の重ね合わせで累積効果を狙う構造。ISのナーチャリング導入が最もインパクトの大きい構造変化。