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エンジニア採用


エンジニア採用は難しい?苦戦する理由やコツを独自調査を基に徹底解説  

投稿日:2026/6/15

更新日:2026/6/15

エンジニア採用は難しい?苦戦する理由やコツを独自調査を基に徹底解説  

「エンジニア採用が難しい」と感じていませんか?

実際、エンジニア採用は他の職種と異なることが多くあり、難しいと嘆く採用担当者は少なくありません。

そこで本記事では、エンジニア採用が難しい理由・よくある課題・採用を成功させるコツ・有効な手法を、HERPの独自調査も交えて徹底解説します。

エンジニア採用が難しいと感じている原因と解決策が知りたい方は、ぜひご覧ください。

なお、エンジニア採用において人事担当者が具体的にやるべきこと・押さえておくべき前提知識はエンジニア採用における人事の役割と動き方でも解説しています。あわせてご覧ください。

エンジニア採用が難しい理由

エンジニア採用が難しいのは、他の職種にはない構造的な理由があるからです。難しさの本質を正確に理解することで、的外れな施策に工数を消費せず、自社の課題に直結する対策を選べるようになります。

エンジニアが不足している

需要に対してエンジニアの絶対数が不足しており、完全な売り手市場となっているため、採用難易度が構造的に高い状態が続いています。

背景には二つの要因があります。

一つ目は、IT人材の供給が減少していることです。

経済産業省の公開している「IT人材の供給動向の予測」では、2019年をピークにIT人材の供給は年々減少すると予測されています。

また、優秀なエンジニアは、企業の囲い込みが原因でなかなか採用市場に現れないため、人材の流動性も低下しています。

二つ目は、エンジニア需要そのものの増加です。

IT業界の急成長に伴う事業拡大のニーズはもちろん、AI・DX推進の波によってIT業界以外の企業でもエンジニアを必要とする動きが加速しています。

経済産業省の調査によると、2030年には最大約79万人のIT人材が不足すると試算されています(経済産業省「第四次産業革命に向けたスキルの在り方について」)。この構造的な需要過多が、エンジニア採用を根本から難しくしています。

領域が年々細分化されている

エンジニアの専門領域は多岐にわたり、近年はさらに細分化が進んでいるため、現役エンジニアでさえスキルの正確な見極めが難しい場面があります。

同じ「Pythonエンジニア」でも、Webアプリ開発を主戦場とする人と、データ分析・機械学習を専門とする人では、求められるスキルセットが大きく異なります。この細分化を無視したまま採用を進めると、スキルミスマッチの原因となります。

エンジニアは情報収集方法が他の職種と異なる

エンジニアは、会社が発信する公式情報よりも、仲の良いエンジニアや現場エンジニアの口コミを重視する傾向があります。

HERPの独自調査によると、エンジニアの多くは、情報収集として以下を活用する傾向が見られます。

  • 仲の良いエンジニアや職場の先輩・同僚からの口コミ

  • GitHub・Qiita・Zenn・X(旧Twitter)などの技術系メディア・SNS

逆に、採用エージェントや求人媒体からの情報はあまり積極的に活用しない傾向にあります。

また転職タイミングについても異なる傾向があります。

ビジネス系職種では3月・9月等の期末を意識した転職活動をする傾向にありますが、エンジニアは、プロダクトやプロジェクトの区切りや、他のエンジニアからの呼びかけを起点とする転職活動をする傾向があります。

これらのエンジニアの転職に関する傾向を理解していないと、アプローチが的外れになってしまいやすいです。

非エンジニアにはスキルの見極めが困難

専門性の高さゆえに、非エンジニアには見るべき観点がわからず、一律に評価できるものでもないため、スキルの正確な見極めが困難です。

人事担当者がエンジニアリングに慣れ親しんでいないことも多く、技術的な深度を評価するのは難しいです。

また、応募者のスキルと自社が必要とするスキルの親和性を見極めるためには、業務への深い理解が前提なため、人事担当者での判断は困難です。

ただし、非エンジニアである人事担当者にもできることは多くあります。人事がエンジニア採用で具体的にやるべきことはエンジニア採用における人事の役割で詳しく解説しています。あわせてご確認ください。

働き方が多様化している

働き方の多様化により、候補者ニーズに応えるための柔軟な制度や環境整備が必要となり、採用難易度が上がっています。

エンジニアは、他職種と比べて、以下の条件を重視する傾向があります。

  • フルリモート勤務:全社的にリモート環境が整備されており、コミュニケーション・業務に支障がない

  • 副業・複業の許可:法的に整備された就業規則のもと、副業が認められている

  • 独立支援・フリーランス転換の可能性:将来の独立を視野に入れたキャリア設計ができる

これらは企業に相応の体力と理解がなければ実現が難しく、条件が整っていない場合は選考途中で離脱される要因になります。

採用手法が多様化している

採用手法が増え続けているため、何に注力すべきかがわかりにくく、コストが分散・肥大化しやすくなっています。

かつてはエージェント活用や求人媒体への掲載が主流でしたが、現在はダイレクトスカウト・SNS採用・リファラル採用・採用広報など、手法が多様化しています。

人的・金銭的の双方でコストが分散・肥大化することで、一つの手法にかけられるコストは低下し、精度の低下や効果測定の複雑化などを引き起こします。

エンジニア採用に有効な具体的な手法は、後述の「エンジニア採用に有効な手法6選」で解説しています。

アトラクトが難しい

エンジニアが転職先を選ぶ際の優先事項はビジネス系職種と大きく異なるため、刺さるアトラクトができていない可能性があります。

ビジネス系職種とエンジニアのアトラクトポイントの違いを整理すると、以下の通りです。

アトラクトの観点

ビジネス系職種

エンジニア

プロダクト

事業内容には関心があるが、内部の仕組みへの関心は薄い

自ら開発する立場のため、解決課題・成長性に強い関心を持つ

使用技術

専門知識がないため、ほとんど重視しない

キャリアに直結するため、開発言語や技術スタックを深く重視する

働く環境

オフィス立地や人間関係に一定の関心を持つ

ビジネス系職種と同様に、一定の関心を持つ

給与・待遇

キャリアアップの指標として非常に重要視する

プロダクトや技術と比較すると、最優先事項にはなりにくい

HERPの独自調査によると、エンジニアは他職種と比べて成長可能性を重視する傾向が顕著です。給与の高さより「この環境で自分はどれだけ成長できるか」を重視するエンジニアは多く、その視点を欠いたアトラクトでは候補者の心に刺さりません。

エンジニア採用でよくある課題

エンジニア採用で起こりやすい課題は複数あり、それぞれが「難しい」と感じる大きな要因になりえます。自社で発生している課題を正確に把握することが、効果的な対策の第一歩です。

書類選考での判断が難しい

エンジニアのスキルは書類上に表れにくく、書類だけで人材を判別するのは困難です。

典型的な例として、「Pythonが使える」という記載一つをとっても、実態には以下のような幅があります。

  • ①前職で一度触ったことがあるレベル

  • ②既存コードを読み解けるレベル

  • ③ゼロからコードを構築できるレベル

書類からこの違いを見抜くのは難しく、「面接してみれば合う可能性がある」という判断から書類通過の基準を下げるケースも多いです。その結果、面接工数の増加という別のコストが生まれます。

なお、AIを活用してこの課題を解決した事例として、株式会社TORIHADAのHERP AIリクルーター活用事例も参照ください。

応募者のスキルが想定と違う

「できる」の認識が応募者と会社側でずれていることが多く、任せたい業務を遂行できないケースが発生します。

スキルミスマッチが発覚するパターンは主に二つあります。

①書類選考通過後、面接・スキル確認時に発覚 「Google検索しながらなら」「やったことはないけど」できると申告されており、選考を進めると求めるレベルに達していないと判明するケースです。スキル面接やコーディングテストで明らかになることが多いです。

②入社後、実務を通じて発覚 採用コストと時間を最大限かけた後に発覚する、最も損害の大きいパターンです。入社後に実際の業務を通じてギャップが露呈します。

どちらのケースも、採用ペルソナと評価基準の言語化が不十分であることが根本的な原因です。

内定辞退が多い

売り手市場のエンジニア採用では、数少ない条件に合う候補者に内定を辞退されてしまい、一から採用し直すケースが後を絶ちません。

内定辞退が起きると、以下の三つの問題が生じます。

  • コストの損失:内定に至るまでにかけた時間・人員が無駄になる

  • 代替人材が見つかるとは限らない:自社の技術スタックにマッチした人材に次も応募してもらえる保証はない

  • 辞退が繰り返される可能性:原因を把握しないまま採用を続けると、構造的な問題が解消されない

内定辞退の根本的な原因(年収の競合負け・アトラクト不足など)を特定し、改善サイクルを回すことが重要です。

現場のエンジニアの工数を浪費する

非効率な採用プロセスはエンジニアの開発時間を不必要に削ることになります。

人事だけでの選考は困難なため、エンジニア採用において現場エンジニアの協力は不可欠です。しかし、協力の仕組みができていないと、ただ工数を浪費してしまい、採用もうまくいきません。

人事と現場エンジニアがそれぞれの得意を活かしながら協力し合う「スクラム採用」の形にすることで、選考の質を上げながら工数の無駄を削減できます。具体的な役割分担についてはエンジニア採用における人事の役割で詳しく解説しています。

エンジニア採用を成功させるコツ8選

本章ではエンジニア採用を成功させるコツを8つ紹介します。全てに一度に取り組む必要はありません。自社の課題と照らし合わせながら、最も直結するものから着手してください。

現場のエンジニアを巻き込む

エンジニア採用において、現場エンジニアを採用プロセスに巻き込むことは、全てのコツの土台となる最重要アクションです。

「採用は人事の仕事」「現場は採用のことはわからない」という完全な分業思考を手放すことが出発点です。人事は採用プロセスの設計・候補者体験の向上を担い、現場エンジニアはスキルの見極め・カルチャーフィットの確認・候補者へのアトラクトを担う。この協業体制こそが、エンジニア採用の成否を左右します。

株式会社HERPは、現場エンジニアを採用に組み込む仕組みとして、スクラム採用を提唱しています。詳しくはスクラム採用とは?をご覧ください。

ストック施策を怠らない

中長期での採用成功のために、目の前の採用目標を達成するための施策だけでなく、ストック型の施策にも並行して取り組む必要があります。

採用施策はストック型とフロー型の二種類に分類されます。

種類

特徴

ストック型

中長期で効果を発揮する施策

採用広報記事・社員インタビューの作成

フロー型

短期的に採用成果につながる施策

ダイレクトリクルーティング・エージェント活用

目の前の採用目標に追われてフロー型に偏りがちですが、ストック型施策を全施策の30%以上確保することを意識してください。会社・社員紹介記事は当たり前の内容でも、外部に公開できる資産として蓄積し続けることで、長期的な認知形成と採用ブランドの確立に繋がります。

運用する媒体をむやみに増やさない

ダイレクトリクルーティングは着手しやすい反面、運用負荷が高いため、媒体をむやみに増やさずに改善をやり切ることがおすすめです。

<エンジニア採用に強い主な媒体の例>

  • Findy

  • LAPRAS

  • Forkwell Jobs

  • 転職ドラフト

どの媒体も、求人を掲載するだけでは効果が出ません。候補者のピックアップ・個別のスカウト文面の作成・送付・フォローと、継続的な工数が発生します。

複数媒体を中途半端に運用するより、一つの媒体でPDCAを徹底的に回し切る方が成果に繋がります。成果が出るまでその媒体をやり切る姿勢が重要です。

基準の言語化を怠らない

採用基準が言語化されていないと、担当者の感覚や暗黙知に依存したジャッジになり、組織が大きくなるにつれてミスマッチが急増するリスクがあります。

スタートアップ初期であれば、少人数で文化的な共通認識が共有されやすいですが、組織が拡大するにつれて認識のズレが顕在化します。また、採用業務の委譲や現場エンジニアとの連携も、基準が言語化されていなければ正確に行えません。

人材要件・ジャッジ基準・採用計画は、暫定でいいのでまず言語化し、運用を通じてアップデートし続ける姿勢が重要です。完璧な基準を最初から作ろうとするより、動かしながら改善する方が実態に即した採用基準が育ちます。

ペルソナを具体的にする

自社にマッチした人材を採用するためには、ペルソナの具体化が不可欠です。「優秀かどうか」ではなく「自社にマッチしているかどうか」を基準とするためです。

ペルソナが曖昧なまま採用を進めると、判断軸が担当者の主観によって揺れます。結果として、技術力は高いが文化的にフィットしない、あるいは逆のミスマッチが生まれます。

ペルソナを具体化する際には、現場エンジニアを必ず巻き込むことが大切です。既存社員の特徴・強み・働き方を基に、「自社で活躍するエンジニアとはどんな人か」を現場目線で言語化します。事前に明確にしておくことで、応募者のスキルを軸がぶれずに評価できます。

徹底的な情報開示

ミスマッチを減らし、候補者の安心感を高めるために、可能な限り情報開示を行うことが重要です。

選考に使える時間は限られています。読めばわかる情報はドキュメント化してWeb上に公開し、対話の時間はより深い相互理解に充てるべきです。

さらに踏み込んだ情報開示として、以下が有効です。

  • Slack等の社内コミュニケーションツールへの一時招待

  • 定例会議の見学や録画の提供

  • 社内ドキュメントツールへの適宜アクセス権の付与

ただし、機密情報の流出を防ぐためNDA(秘密保持契約)の締結が前提となります。実際に働くイメージが湧く情報を積極的に開示することで、入社後のギャップを減らせます。

候補者体験(CX)にこだわる

候補者体験はアトラクトの核であり、候補者に「この会社を選びたい」と思ってもらえるかどうかを大きく左右します。

売り手市場である以上、採用は他社との人材の取り合いです。条件や待遇で差をつけにくい場合でも、候補者体験を高めることは今すぐできる最も確実なアトラクト施策です。

具体的には以下のアクションが有効です。

  • クイックレスポンスと選考全体像の明示(基本所作の徹底)

  • 候補者の転職活動状況に応じた選考プロセスの柔軟なカスタマイズ

  • オファー伝達時の特別な体験設計(手紙・CEO面談・ランチ会など)

  • 内定後・入社後のフォローの継続

逆に、対応が遅い・プロセスが不透明・オファーが事務的といった体験の悪さは、そのまま辞退率の上昇に直結します。特にオファー伝達は「特別な体験」になるよう全力を尽くすことが大切です。

プロジェクトベースで参画してもらう

業務委託契約の活用により、居住地や稼働時間などの制約を超えて戦力を確保でき、転職意欲のない層にもアプローチできます。

プロジェクトベースで参画してもらう業務委託契約は、以下のような候補者に有効です。

  • フルタイムの転職は考えていないが、副業として関わりたいエンジニア

  • 「この技術に触れたい」「ビジョンに共感しているので手伝いたい」という動機を持つエンジニア

ただし、業務委託エンジニアを正社員と同様に扱うと偽装請負等の法令違反になるリスクがあります。業務委託を活用する際は、必ず法令を遵守した運用設計を行ってください。

エンジニア採用に有効な手法6選

本章ではエンジニア採用に有効な手法を6つ紹介します。自社の状況によっておすすめの手法は異なるため、自社の状況と照らし合わせながら最適な手法を選択してください。

[画像挿入提案:各採用手法のおすすめ状況を比較した一覧表の図解](alt:エンジニア採用手法6種類とそれぞれのおすすめ企業・状況を比較した一覧表)

リファラル採用

エンジニア採用において、リファラル採用は最も有効な手法の一つです。

リファラル採用とは、自社社員からの紹介によって採用候補者を獲得する手法のことです。

内容

メリット

採用単価が低い/運用工数が少ない/スキル・カルチャーのミスマッチが起こりにくい

デメリット

現場エンジニアの巻き込みが必要/社員のネットワークに依存する

「エンジニアは情報収集方法が他の職種と異なる」で記載の通り、エンジニアは同じエンジニアからの情報を最も信頼します。

現場エンジニアからの紹介は、会社の公式PR文やエージェントの言葉よりも候補者の心に刺さります。打算のない言葉でアトラクトできるため、内定承諾率の向上にも直結します。

リファラル採用を実行するための現場エンジニアの巻き込み方については、「現場のエンジニアを巻き込む」のセクションも参照ください。

ダイレクトソーシング

ダイレクトソーシングは費用を抑えながら自社に合う人材に直接アプローチできる手法で、適切に運用すれば有効な施策の一つになります。

自社の採用ペルソナに合致する候補者を自らピックアップし、スカウトを送る手法です。

内容

メリット

候補者の絞り込みをある程度選考前に実施できる/コストが比較的低い

デメリット

人材要件の言語化が必須/継続的な工数が必要/書類・成果物に表れないスキルは考慮困難

おすすめ

採用コストを抑えたい/競合比較で魅力的な労働環境がある企業

非推奨

スカウト運用に十分な工数を確保できない企業

運用媒体の選び方・絞り方については「運用する媒体をむやみに増やさない」のセクションもあわせて参照ください。

求人広告

求人広告は多くの求職者にアプローチできるため母集団を形成しやすく、自社に合う人材が現れる可能性を広げられます。

求人サイトへ求人を掲載し、応募者を募る手法です。

内容

メリット

多くの求職者の目に触れる/掲載媒体が認知に必要な工数を担ってくれる

デメリット

有効応募率が下がりやすい(母数が増えるため)/選考・スクリーニングの工数が増加する

おすすめ

採用ターゲットの幅が広い/大量採用を目指している/選考リソースが潤沢な企業

非推奨

有効応募率の向上を優先したい/選考工数を削減したい企業

人材紹介

人材紹介は、人材の見極めを一定委託できるため、選考効率を高めたい企業に有効な手法です。

採用エージェントに自社の人材要件を伝え、マッチする候補者を紹介してもらう手法です。

内容

メリット

人材の一次スクリーニングを委託できる/自社・候補者双方の条件が一定揃った状態で面接できる

デメリット

コストが高い(理論年収の30〜35%程度)/自社の魅力を正確にエージェントに伝える必要がある

おすすめ

採用予算に余裕がある/スカウト運用・母集団形成の手間をショートカットしたい企業

非推奨

採用単価を抑えたい/エージェントへの情報共有・関係構築に工数を割けない企業

採用アウトソーシング

採用アウトソーシングは、採用のプロに業務を委託できるため、採用リソースが少なく金銭的に余裕のある企業に有効です。

採用代行業者に採用プロセスの一部または全体を委託する手法です。

内容

メリット

採用の人的コストを削減できる/採用計画などの戦略レベルまで介入してもらえるケースも

デメリット

コストが高い/採用ノウハウが自社に蓄積されない

おすすめ

継続利用できるコスト体力がある/採用知見が乏しい企業

非推奨

将来的に採用を自社内製化したい/コスト面での余裕がない企業

アルムナイ採用

アルムナイ採用は有効範囲が限られますが、条件が揃った元社員がいる場合、特にエンジニア採用においては高い効果を発揮します。

退職した元社員を再度採用する手法です。

内容

メリット

自社への理解・共感が高い/スキル面でのミスマッチが起こりにくい

デメリット

成立条件が限られる(退職理由・退社時および現在の関係性)/在籍社員への説明・理解促進も必要

おすすめ

元社員との関係性が良好で、双方がアルムナイ採用に前向きな企業

非推奨

在籍社員の理解が得にくい環境/条件を満たす対象者がいない企業

【実例】エンジニア採用に苦戦した事例

株式会社TORIHADA様

ショートムービーマーケティングを手がける株式会社TORIHADAでは、エンジニア採用における書類選考の非効率さが深刻な課題となっていました。

書類だけでは技術スキルの深度を判別しにくく、多くの候補者を面接に進めた結果、選考工数が膨らみ続けていた状態です。この課題を、HERPのAIリクルーター機能を活用することで解決しました。

AIが求人要件に基づいて書類の評価・スクリーニングを自動化することで、「一緒に働きたいか」「カルチャーが合うか」の見極めに集中することが可能になり、採用効率が大幅に改善されました。

詳しい取り組みの内容はインタビュー記事でご確認いただけます。

株式会社TORIHADA様の採用事例を読む

エンジニア採用が難しいと感じるなら「スクラム採用」

ここまで解説してきた通り、エンジニア採用の難しさは以下の三つに集約されます。

  1. スキルの正確な見極めが難しい(自社にマッチしているかの判断)

  2. 候補者への十分なアトラクトが難しい(エンジニア固有の価値観への対応)

  3. 母集団形成が難しい(売り手市場における慢性的な需要過多)

これら全てに共通して有効なアプローチが、スクラム採用によるリファラル採用等の展開です。

スクラム採用とは、採用を「人事だけの仕事」にせず、現場エンジニアを巻き込みながら進める採用スタイルです。スクラム採用を通じてリファラル採用を機能させることで、以下の変化が起こります。

  • 現場エンジニアが直接スキルを見極めるため、スキルミスマッチを大幅に削減できる

  • 現場エンジニアが打算のない言葉で自社の魅力を伝えるため、候補者の承諾率が上がる

  • 現場エンジニアのネットワーク経由でアプローチできるため、市場に出ていない優秀な人材にも接触できる

人事が悩む「有効応募率の低さ」「スキルミスマッチによる無駄な選考」を解消する、最も根本的な解決策がスクラム採用です。

採用代行やエージェントに頼り続けるのではなく、自社の採用を自社の力で強くしていくことを目指します。その第一歩として、スクラム採用の導入を検討してみてください。

スクラム採用の詳細・進め方はスクラム採用とは?で解説しています。また、スクラム採用によるリファラル採用の成功事例はHERPの採用成功事例一覧でご確認いただけます。

  • 採用管理システム HERP HireHERP HireHERP NurureHERP NurureHERP Nurure

デジタル人材採用を加速する採用管理システム HERP Hire

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求人媒体からの応募情報の自動取り込み、Slack/Chatwork連携による現場メンバーへのスピーディな情報共有により、現場メンバーが積極的に採用に参画できる「スクラム採用」の実現をサポート。

デジタル人材採用を加速するタレントプールシステム HERP Nurture

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複数の求人媒体からの応募情報の自動取り込み、SlackやChatworkとの連携による現場メンバーへのスピーディな情報共有。

一連の採用プロセスをAIが支援し、候補者一人ひとりと向き合う採用へ

HERP Nurture

書類選考・面接・評価など、一連の採用プロセスをAIが支援。
候補者との対話や意思決定により時間をかけられるようにします。