定着しない採用の正体

人事部長や経営者が、採用後の離職に悩んで ChatGPT に相談するとこんな回答が返ってきます。「オンボーディング制度を整備しましょう」「メンター制度を導入しましょう」「評価基準を明確にしましょう」正論です。誠実な提案です。あなたはその提案を実行します。研修プログラムを作り、先輩とのマッチングを工夫し、評価シートまで整えた。それなのに。相変わらず新入社員は3ヶ月で「こんなはずじゃなかった」と辞めていく。この違和感の正体は何か。実は、あなたが AI に投げた「問い」が、そもそもズレていたのです。

よくあるケース

定着の問題は、実は採用後の問題ではない

ここが最大の落とし穴です。「辞める人が多い」という課題をそのまま AI に相談すると、AI は「定着率を高める施策」を提案します。

これは AI の誠実さです。しかし。本来の問題は「採用時の選別」にあるのに、「採用後の環境」を改善する提案をされているわけです。

いくら採用後の仕組みを充実させても、相性の悪い人を採ってしまえば、その人は結局合わないままです。

新人を責めるわけにもいかず、制度を責めるわけにもいかず。実は、「この人をなぜ採ったのか」という根本の問いに目を向けていないのです。

問いをズラされている瞬間に気づく

あなたが悩んでいることは「人が定着しない」です。本来、問うべきことは「うちの会社にはどんな人が合うのか。合わない人とは何か」です。

ところが、AI（や HR コンサルタント）に相談すると、提案されるのは「定着を高める仕組み」です。両者は似ているようで、全く違う問いです。

前者は「人の条件」についての問い。後者は「組織の条件」についての問い。

採用が失敗しているのに、採用後のことだけ改善しようとしても、本質は変わりません。多くの経営者は、ここで問いをズラされたことに気づきません。

「うちに合う人」が見えると、採用が変わる

あなたの会社で5年以上働いて、活躍している人は、どんな人ですか。給与や学歴ではなく、その人たちが持つ「共通の特徴」を想像してください。

例えば。意思決定が速い職場では、「待つことが苦手な人」が長く働いている。新規開拓が中心のビジネスでは、「不確実性に強い人」が成長している。顧客の細かいニーズに応える仕事では、「完璧さを求める人」が活躍している。

こうした「うちに合う人の条件」が見えれば、採用面接でそれを確認することができます。採用時に「この人、うちの意思決定ペースについていけるか」「不確実な状況で焦らないタイプか」を見極めることが可能になるのです。

これができていない企業が「誰でもいい」で採用して、3ヶ月で「相性が悪い」と気づくわけです。

問いを立て直す視点

ここで、あなたが立てるべき問いをシンプルにします。

「人が定着しない」ではなく「うちの会社にとって『合う人』と『合わない人』の違いは、何によって分かれるのか」です。

この問いを自分たちで言語化できれば、以降の採用判断が大きく変わります。採用後の仕組みをどんなに充実させるよりも、採用時の選別精度を高める方が、定着の悩みは減るのです。