転職者の生成AI利用、マイナビ調査の母数と仕事への示唆

調査対象は「転職した正社員」700人

マイナビの2026年7月発表によると、調査は4月7～10日にインターネットで実施した。対象は直近1年に転職した正社員で、20代、30代、40代、50代を各175人、計700人集めている。日本のすべての働き手を人口構成に合わせて調べた調査ではない。

現在の仕事で生成AIを使っている割合は46.7％。年代別では20代53.7％、30代61.7％で、40代と50代は3割台だった。30代が20代より高いという結果も、単純な「若いほど使う」という説明に収まらない。業務内容、職種、利用できる会社の環境などを含めて読む必要がある。

この調査での利用者と、全国の就業者全体の利用率は直接比較できない。他の調査と比べるなら、年齢、雇用形態、調査時期、仕事か私生活か、利用経験か現在の利用かをそろえる必要がある。違う定義の数値を並べて普及の増減を断定すると、実態と異なる印象を生む。

高収入層の利用と、因果関係

年収1,000万円以上の回答者では90.7％が利用していた。ただし、この層の回答者は43人である。700人全員を母数とする比率より、少数の回答の影響を受けやすい。高収入の仕事ほどAIを導入しやすい環境があるのか、AIを使うことで収入が高くなったのかを、この横断的な調査だけでは判定できない。

専門性の高い仕事で資料を比較し、文章の草案を作る需要が大きい可能性はある。しかし、役職や職種、企業規模などを統制せずに、利用そのものの効果として扱うことはできない。「使えば高年収になる」という個人向けの勧めにもつながらない。

企業が自社の効果を測るなら、導入前後で同じ業務の所要時間、修正量、成果物の品質を比較する必要がある。AI利用者と非利用者を比べる場合も、もともとの経験や担当業務の差を考慮したい。調査は活用の広がりを知る入り口であり、投資効果の測定そのものではない。

効率だけでなく、相談のしやすさも評価

前職または現職で利用した389人への質問では、発想が広がることを挙げた割合が62.2％、精神的な負担の軽減が62.0％、効率の改善が60.4％だった。これは利用経験者が感じたメリットであり、すべての転職者の評価ではない。客観的な業務時間や健康状態を測った結果とも区別する必要がある。

人に尋ねる前の下調べや、考えを言葉にする練習に使える点は、相談のハードルを下げる可能性がある。一方、AIが共感的な文章を返すことと、会社の制度を正確に把握した助言や、責任ある専門的な支援を提供することは異なる。職場の機密や他人の個人情報を入力しない配慮も必要だ。

全700人では、分からないことを生成AIへ質問することに肯定的な回答が47.3％だった。メンターの役割を期待する回答は19.4％で、期待が全面的に置き換わったわけではない。相談の入り口として役立つ場面と、人との対話や組織的な支援が必要な場面を分けて考える方が、結果に沿っている。

応募書類の作成と、本人の経験

応募書類や研修レポートへの利用では、肯定的な回答がある一方、本人らしさが失われること、後ろめたさ、事実でない内容が混じることへの懸念も示された。文章を整える支援と、経験や実績そのものを作ってしまう利用は分ける必要がある。

例えば、本人が担当した業務を箇条書きにし、伝わりにくい部分の言い換えをAIに依頼することは考えられる。その際も、人数、売上、役割、資格をAIが補っていないか確認する。面接で自分の言葉で説明できない成果が入っていれば、読みやすい書類でも本人の経歴を正しく伝えていない。

採用側にも、文章が流暢かどうかだけで応募者を判断しにくくなる課題がある。AI使用の推定だけに頼らず、具体的な判断過程や失敗からの修正を聞き、必要な仕事に近い課題で確かめる方法が考えられる。AIを使ったことの申告条件を明確にし、応募者によって扱いが変わらないようにすることも必要だろう。

評価する成果物と、確認者を決める

文章作成なら、完成した文章の読みやすさだけでなく、事実の修正が何か所必要だったかも記録できる。調査なら、参照した資料の新しさと、結論が根拠の範囲を超えていないかを確認する。用途に合わせた確認方法を用意すれば、個人が感じる便利さと、組織として利用できる品質を分けて評価しやすい。

導入を支える会社側の条件

以下は調査を踏まえた考察である。生成AIに理解のある会社かどうかは、転職先を選ぶ際の要素になり得る。ただ、自由に利用できるという表示だけでは、働きやすさや情報管理の質までは分からない。会社が用意した利用環境、入力できる情報、確認責任、学習の機会まで示すと、入社後の認識のずれを減らしやすい。

利用率を高める目標だけを置くと、適さない仕事でも使うことが目的になる。部署ごとに、下書き、調査、分類など具体的な用途を選び、使わない方がよい仕事も明らかにしたい。利用しない人を一律に能力不足と扱わず、仕事上の必要性と環境の違いを見る必要がある。

相談の負担が下がるという評価は、研修の設計にも示唆がある。AIで下調べした結果を先輩と検討する、回答に含まれる不確実な点を持ち寄る、といった使い方なら、個人で閉じた利用を組織の学びへつなげられる。誤りの報告が不利益にならない仕組みも、検証を続ける前提となる。

この調査が示すのは、特定の対象者の利用状況と認識である。AIが転職を成功させた割合や、導入による年収の上昇を示したものではない。数字の母数と質問を確認しながら読むことで、過剰な期待と過小評価の両方を避けられる。

参考報道：イノベトピア。調査の対象と数値は上記のマイナビ公式発表を参照した。運営会社RO合同会社は、AI利用のルールや業務への導入について相談を受け付けている。