--- title: 【2027年卒採用】AI普及で新卒採用「減らす」企業6%、事務職は2割削減検討 | データコム description: AIの普及により、2027年卒の新卒採用を「減らす」企業が6.3%に上り、特に事務・管理系職種では19.6%が削減を検討していることが判明。企業は採用戦略の見直しが急務です。 image: https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/news-20261112-ai-impact-new-grad-hiring-2027-hero.png --- [![DATACOM CORP.](https://lp.datacom.jp/hubfs/3%E3%83%AD%E3%82%B4(%E8%8B%B1%E5%AD%97%E3%83%BB%E9%BB%92%E6%96%87%E5%AD%97)-1.png)](https://lp.datacom.jp/) [コラム一覧](https://lp.datacom.jp/hr) [無料トライアル](https://lp.datacom.jp/hr-service#contact) 1. [データコム](https://www.datacom.jp/) 2. [人材採用・育成コラム](https://lp.datacom.jp/hr) 3. [採用](https://lp.datacom.jp/hr/tag/%E6%8E%A1%E7%94%A8) 4. 【2027年卒採用】AI普及で新卒採用「減らす」企業6%、事務職は2割削減検討 採用 ニュース解説 # 【2027年卒採用】AI普及で新卒採用「減らす」企業6%、事務職は2割削減検討 公開日: 2026.11.12 ![【2027年卒採用】AI普及で新卒採用「減らす」企業6%、事務職は2割削減検討](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/news-20261112-ai-impact-new-grad-hiring-2027-hero.png) 目次 AI技術の急速な進化は、企業の採用戦略に大きな変革を迫っています。特に新卒採用市場において、AIの普及が採用人数に具体的な影響を与え始めていることが、最新の調査で明らかになりました。マイナビが2026年9月から10月にかけて実施した調査によると、2027年卒の新卒採用でAIの普及により採用数を「減らす」と回答した企業は全体の6.3%に上り、特に事務・管理系職種では約2割にあたる19.6%の企業が削減を検討していることが判明しています。この動きは、AIで代替可能な業務領域が拡大する中で、企業が人材要件や育成計画の再構築を急ぐ必要性を示唆しています。 この記事の要点 - 2026年9月〜10月に実施されたマイナビの調査で、AI普及による新卒採用数の変化が明らかになりました。 - 2027年卒の新卒採用において、AIの普及を理由に採用数を「減らす」と回答した企業は全体の6.3%に達しています。 - 特に事務・管理系職種では、約5社に1社にあたる19.6%の企業が新卒採用数の削減を検討している状況です。 - AIの活用が進む中で、企業はAIで代替可能な業務の人材要件や育成計画の再構築、および採用戦略全体の見直しが急務となります。 - IT系職種では採用を「増やす」企業も存在し、職種や業界によってAIの影響は多様です。 ## 何が起きたのか 日本経済新聞でも報じられたマイナビの調査「2027年卒マイナビ企業新卒内定状況調査＜新卒採用とAI＞」により、AIの普及が新卒採用に与える影響が具体的に示されました。この調査は、2026年9月7日から10月4日にかけて、新卒採用実績のある企業1,667社を対象に実施されたものです。 | 時期 | 対象 | 内容 | 発表元（報道元） | | --- | --- | --- | --- | | 2026年9月7日～10月4日 | 2027年卒の新卒採用実績のある企業1,667社 | AI普及により新卒採用数を「減らす」と回答した企業：6.3%（2026年2月調査から2.3ポイント増加） AI普及により新卒採用数を「増やす」と回答した企業：2.9%（同2.8ポイント減少） AI普及により新卒採用数を「変わらない」と回答した企業：90.8% 事務・管理系職種で新卒採用数を「減らす」と回答した企業：19.6%（約5社に1社） 新卒採用活動にAIを活用している企業：20.8%（前年から約2倍） | マイナビ（日本経済新聞、労務ドットコム、マイナビニュースなどが報道） | [▶ 人材の採用・育成・定着についてデータコムに相談する（無料）](https://lp.datacom.jp/hr-service?utm_source=blog&utm_medium=cta&utm_campaign=news&utm_term=mid1#contact) ## 背景：なぜ今この動きなのか この動きの背景には、生成AIをはじめとするAI技術の急速な進化と、それが企業の業務プロセスに深く浸透し始めた現状があります。AIはデータ入力、書類作成、情報収集、簡単なプログラミングといった定型業務を効率的に自動化できるようになり、これまで人が担っていた業務の多くを代替可能にしつつあります。これにより、企業は人件費の最適化や生産性向上を目指し、人員配置の見直しを進めているのです。 特に事務・管理系職種は、AIが代替しやすい定型業務が多いため、削減の対象となりやすい傾向が見られます。マイナビの調査では、新卒採用数を減らす理由として「IT企業なのでAI化で完結できる環境にあるため」「プログラマーは必要なくなるので」といった具体的な声も挙がっています。 他の調査でも同様の傾向が示されています。パーソル総合研究所が2026年3月に実施した調査では、AI活用度が高い企業のうち42.5%が「一般事務職」を減らす見込みであると回答しています。一方で、同調査では56.3%が「デジタル・IT職」を増やす見込みであるとも報告されており、AIの普及は単純な人員削減だけでなく、必要な人材の職種構成そのものを変化させていることがうかがえます。また、ネオキャリアが2026年10月に発表した調査では、生成AIの業務利用が許可されている企業の70.7%が新卒採用を「今後縮小する可能性がある」と回答し、そのうち82.3%がすでに縮小の動きがあると認識していることが示されています。 しかし、全ての職種で採用が縮小するわけではありません。レバテックが2026年11月に発表したITエンジニアの新卒採用に関する調査では、2027年卒・2028年卒ともに9割以上の企業がITエンジニアの採用数を「維持・拡大」すると回答しており、IT人材への需要は依然として高いことが示されています。これは、AIを開発・運用し、ビジネスに組み込むための専門人材が不可欠であるためと考えられます。 ## 企業の人事にどう影響するか AIの普及は、企業の人事戦略に多岐にわたる影響を及ぼします。まず、最も顕著なのは「採用職種の変化」です。事務・管理系職種の新卒採用が減少する一方で、AIの活用やDX推進を担うIT・デジタル人材の需要は高まっています。これにより、企業は採用ターゲットを大きく見直す必要に迫られています。 次に、「求められる人材要件の変化」が挙げられます。AIが定型業務を代替する中で、新卒に求められるのは、AIを使いこなす能力に加え、非定型業務への対応力、複雑な問題解決能力、そしてAIでは代替しにくい高度なコミュニケーション能力や創造性といった「人間ならではのスキル」です。リクルートワークス研究所の調査では、AIなどの影響により新卒採用数は「変わらない」とする企業が多いものの、採用後の育成に関しては「研修プログラムの内容を見直す」との意向を示す企業が34.6%に上っており、求められる能力の変化に対応した育成の重要性が増していることがわかります。 さらに、「新卒一括採用モデルへの影響」も無視できません。AIによる業務効率化が進むことで、企業は即戦力となる人材を求める傾向が強まる可能性があります。これにより、新卒採用のあり方が見直され、中途採用の拡大や、より専門性を持った人材を早期に確保する動きが加速するかもしれません。実際、リクルートワークス研究所の調査では、新卒採用の目的として「事業の維持・継続に必要な人員数の確保」や「将来の基幹人材の確保」を重視する企業が増加していることが示されています。 これらの変化は、既存社員の「育成戦略の見直し」も不可欠にします。AIによって業務内容が変化する中で、社員が新たなスキルを習得するためのリスキリングやアップスキリングの機会提供が急務となります。特に、AI活用スキルだけでなく、AIと協働しながら価値を創出できる能力や、AIでは代替できない領域での専門性を高めるための教育投資が重要となるでしょう。 [ラーニングマネジメントシステム（LMS）とは？人材育成を効率化し、組織力を高める活用法](https://lp.datacom.jp/hr/glossary-learning-management-system) のようなシステムを活用し、効率的な学習機会を提供することも有効です。 ## 今やるべき対応 AIの普及が加速する現代において、企業が持続的な成長を遂げるためには、人事戦略の抜本的な見直しが不可欠です。以下のステップで対応を進めましょう。 ### STEP1：自社のAI導入状況と業務影響の把握 まず、自社内でAIがどの業務に導入され、どの程度の効率化が図られているのか、また今後どのような業務がAIによって代替される可能性があるのかを詳細に把握します。特に、事務・管理系職種や定型業務が多い部門を中心に、現状分析と将来予測を行いましょう。 ### STEP2：職種ごとの人材ポートフォリオと採用計画の見直し AIによる業務の変化を踏まえ、各職種で必要な人材の数と質を再定義します。削減が見込まれる職種については、配置転換やリスキリングによる再配置を検討し、需要が高まるIT・デジタル人材や非定型業務を担う人材については、採用目標を具体的に設定します。この際、短期的な人員計画だけでなく、中長期的な組織の成長を見据えた人材ポートフォリオの設計が重要です。 ### STEP3：AI時代に求められる人材要件の明確化と評価基準への反映 AIと共存する時代に活躍できる人材像を明確にし、採用要件や評価基準に反映させます。AI活用スキルはもちろんのこと、論理的思考力、問題解決能力、創造性、そして人との円滑なコミュニケーション能力など、AIでは代替しにくい「人間ならではの能力」を重視する視点が必要です。 [戦略人事KPIとは？経営目標達成に貢献する指標の設計・活用法](https://lp.datacom.jp/hr/glossary-strategic-hr-kpi) のように、具体的な指標を設定することも有効です。 ### STEP4：既存社員のリスキリング・アップスキリング計画の策定 AIによって業務内容が変化する既存社員に対し、新たなスキル習得のためのリスキリングやアップスキリングの機会を計画的に提供します。特に、AIツールを使いこなすためのデジタルリテラシー教育や、AIと協働してより高度な業務を遂行するための専門スキル研修などが考えられます。社員が自律的に学習できる環境を整備し、キャリアパスの多様化を支援することも重要です。 [キャリアパスとは？社員の成長を促し、企業を強くする設計と活用法](https://lp.datacom.jp/hr/glossary-career-path) を参考に、社員一人ひとりの成長を支援しましょう。 ### STEP5：新卒採用におけるAI活用と倫理的配慮 新卒採用活動においても、AIを活用することで効率化や公平性の向上を図ることが可能です。例えば、書類選考の自動化やAI面接の導入などが挙げられます。しかし、AIの判断基準の透明性確保や、偏見の排除といった倫理的配慮が不可欠です。技術の進歩と同時に、人権や公平性を守るためのガイドラインを策定し、適切に運用することが求められます。 [【2026年最新】AI面接導入の現状と公平性、学生の評価から考える採用戦略](https://lp.datacom.jp/hr/news-20261109-ai-interview-adoption-fairness-recruitment-strategy) も参考にしてください。 対応チェックリスト - ☐ AI導入による業務効率化の進捗状況を定期的に把握しているか？ - ☐ 各職種におけるAI代替可能性を評価し、将来的な人員計画に反映しているか？ - ☐ 事務・管理系職種の人材について、配置転換やリスキリングの計画を検討しているか？ - ☐ 新卒採用において、AI活用能力や非定型業務への対応力を重視した選考基準を設けているか？ - ☐ 既存社員に対し、AI関連スキル習得のための研修機会を体系的に提供しているか？ - ☐ AIが代替できない「人ならではの価値」を定義し、採用・育成・評価に活かしているか？ - ☐ AI活用における倫理的ガイドラインを策定し、採用活動に適用しているか？ ## 現場で活かすためのポイント AI時代の採用・育成現場で成果を出すためには、データに基づいた戦略的なアプローチが不可欠です。まず、採用においては、単なるスキルマッチングに留まらず、候補者の行動特性や潜在能力を深く見極めることが重要になります。AIが定型業務を担うからこそ、変化への適応力、創造性、チームワークといった「人間力」がより一層求められるため、面接やアセスメントツールを通じて、これらの特性を客観的に評価する仕組みを構築することが有効です。 育成においては、社員一人ひとりのキャリア志向とAIによる業務変化を考慮した個別最適化された学習機会を提供することがポイントです。一方的な研修提供ではなく、社員が自ら学びたいテーマやスキルを選べるような環境を整え、継続的な学習を促す文化を醸成しましょう。また、AIツールの活用を前提とした業務設計を進め、社員がAIと協働しながら生産性を高める経験を積めるようにすることも、現場でAIを活かすための重要な工夫です。 評価制度についても、AIが業務の一部を担う中で、個人の成果だけでなく、AIをいかに活用してチームや組織に貢献したか、あるいはAIでは解決できない課題にどう向き合ったかといった視点を取り入れる必要があります。定量的な成果だけでなく、プロセスや行動、そしてAIとの協働による付加価値創造を適切に評価することで、社員のモチベーション向上と組織全体の成長に繋げることができます。 ## よくある質問 ### Q. AIの普及で新卒採用は完全に不要になりますか？ A. いいえ、完全に不要になるわけではありません。マイナビの調査では、新卒採用数を「減らす」企業は6.3%に留まり、90.8%の企業は「変わらない」と回答しています。AIが代替できない創造性、問題解決能力、コミュニケーション能力を持つ人材や、AIを開発・運用するIT人材の需要はむしろ高まります。新卒採用は、企業の将来を担う幹部候補の育成や、組織の活性化において引き続き重要な役割を果たします。 ### Q. 事務職の採用が減る中で、どのようなスキルを持つ人材が求められますか？ A. 事務職においても、AIツールを使いこなすデジタルリテラシーに加え、AIでは代替しにくい非定型業務への対応力、データ分析能力、そして社内外との円滑なコミュニケーション能力や調整力がより一層求められます。単なる定型業務の処理能力だけでなく、AIを活用して業務を改善・効率化できる提案力も重要視されるでしょう。 ### Q. AIを活用した採用活動にはどのようなメリットがありますか？ A. AIを活用することで、書類選考の効率化、応募者データ分析によるマッチング精度の向上、選考プロセスの公平性確保、採用担当者の業務負担軽減などのメリットがあります。これにより、より戦略的な採用活動に注力できるようになります。ただし、AIの判断基準の透明性や倫理的配慮が不可欠です。 ### Q. 中小企業でもAIによる採用戦略の見直しは必要ですか？ A. はい、中小企業においてもAIによる採用戦略の見直しは必要です。AIによる業務効率化は、人件費の負担が大きい中小企業にこそ大きなメリットをもたらす可能性があります。大企業と同様に、自社の業務におけるAIの代替可能性を評価し、必要な人材像を再定義することで、限られたリソースの中で最適な人材確保と生産性向上を図ることができます。 ## まとめ - マイナビの調査により、2027年卒の新卒採用において、AI普及を理由に採用数を「減らす」企業が6.3%存在することが明らかになりました。 - 特に事務・管理系職種では、約2割の企業が新卒採用数の削減を検討しており、AIによる業務代替の影響が顕著です。 - AIの普及は、企業に採用ターゲットの見直し、求められる人材要件の変化、そして育成戦略の再構築を迫っています。 - 企業は、AI活用スキルに加え、非定型業務への対応力、問題解決能力、コミュニケーション能力といった「人間ならではのスキル」を持つ人材を重視する傾向にあります。 - 今後は、自社のAI導入状況を把握し、職種ごとの人材ポートフォリオと採用計画を見直すとともに、既存社員のリスキリング・アップスキリングを推進することが重要です。 - AIを活用した採用活動を進める際には、公平性や倫理的配慮を常に意識し、データに基づいた戦略的な人事施策が求められます。 AIが社会に浸透する中で、企業の人事部門は、変化を恐れずに新たな採用・育成のあり方を模索し、未来の組織を支える人材戦略を構築していくことが求められています。 ## 出典・参考情報 - [「2027年卒マイナビ企業新卒内定状況調査＜新卒採用とAI＞」を発表（マイナビ）](https://www.mynavi.jp/news/2026/11/post_55128.html) - [新卒採用、AI普及で「減る」企業6% 事務職は2割で削減（日本経済新聞）](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB236YJ0T20C26A7000000/) - [人口減少・AI時代の新卒採用と育成（リクルートワークス研究所）](https://www.works-i.com/research/report/recruitment-training-report.html) - [【AI時代の新卒採用に関する実態調査】AIで「縮小する職種」と「強化したい職種」、ともに「マーケティング」が最多（ネオキャリア キャリアトラス）](https://www.neo-career.co.jp/careertrus/survey-shukatsu-ai-recruitment) - [AI普及で事務・管理系の採用「減らす」が約2割、企業の新卒採用調査 | TECH+（テックプラス）](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20261110-5294810/) - [AIで「事務職」の新卒採用を減らす企業が約2割、採用増の業界は？ - マイナビ調査 | 新卒内定・入社 | 入社準備 | フレッシャーズ マイナビ 学生の窓口](https://gakumado.mynavi.jp/freshers/articles/92931) - [日本でも始まったAI浸透による新卒採用数の削減 - 労務ドットコム](https://roumu.com/archives/133612.html) - [AI普及で事務・管理系の採用「減らす」が約2割、企業の新卒採用調査 - ライブドアニュース](https://news.livedoor.com/article/detail/32781970/) AI時代の採用戦略を見直し、最適な人材を確保しませんか？ 行動特性診断とデータ分析で、採用・育成・定着の課題解決を支援します。まずは無料トライアルでお試しください。 [無料トライアルを申し込む →](https://lp.datacom.jp/hr-service?utm_source=blog&utm_medium=cta&utm_campaign=news#contact) ※本記事は2026年11月12日時点の公開情報をもとにデータコム編集部が作成したもので、個別の法的・税務的判断を示すものではありません。具体的な対応は所管官庁の資料や専門家にご確認ください。 タグ [採用](https://lp.datacom.jp/hr/tag/%E6%8E%A1%E7%94%A8) [ニュース解説](https://lp.datacom.jp/hr/tag/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9%E8%A7%A3%E8%AA%AC) [コラム一覧へ戻る](https://lp.datacom.jp/hr) ## よく読まれている記事 アクセス数順 [![【2027年春闘】連合が「6％中心」の賃上げ要求を決定、店舗経営への影響と対策](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/news-20261026-rengo-2027-shunto-wage-impact-measures-hero.png) 1 【2027年春闘】連合が「6％中心」の賃上げ要求を決定、店舗経営への影響と対策 読む](https://lp.datacom.jp/hr/news-20261026-rengo-2027-shunto-wage-impact-measures) [![1on1ミーティングの効果的な進め方【質問例・テンプレート】](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/effective-1on1-meeting-guide-hero.jpg) 2 1on1ミーティングの効果的な進め方【質問例・テンプレート】 読む](https://lp.datacom.jp/hr/effective-1on1-meeting-guide) [![ハラスメント防止【2026年最新版】法改正と実務](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/harassment-boshi-2026-ho-kaisei-hero.jpg) 3 ハラスメント防止【2026年最新版】法改正と実務 読む](https://lp.datacom.jp/hr/harassment-boshi-2026-ho-kaisei) [![人事異動・配置転換の進め方｜納得感と成果を生む実践ガイド](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/job-rotation-management-guide-hero.jpg) 4 人事異動・配置転換の進め方｜納得感と成果を生む実践ガイド 読む](https://lp.datacom.jp/hr/job-rotation-management-guide) [![採用マーケティング実践ガイド：優秀人材獲得戦略](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/recruitment-marketing-guide-hero.png) 5 採用マーケティング実践ガイド：優秀人材獲得戦略 読む](https://lp.datacom.jp/hr/recruitment-marketing-guide) ## 関連記事 [![【2026年最新】AI面接導入の現状と公平性、学生の評価から考える採用戦略](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/news-20261109-ai-interview-adoption-fairness-recruitment-strategy-hero.png) 【2026年最新】AI面接導入の現状と公平性、学生の評価から考える採用戦略](https://lp.datacom.jp/hr/news-20261109-ai-interview-adoption-fairness-recruitment-strategy) [![科学的採用の落とし穴と回避策](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/scientific-recruitment-pitfalls-hero.png) 科学的採用の落とし穴と回避策](https://lp.datacom.jp/hr/scientific-recruitment-pitfalls) [![リファレンスチェックとは？採用ミスマッチを防ぐ評価方法と活用術](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/hr/glossary-reference-check-glossary-hero.png) リファレンスチェックとは？採用ミスマッチを防ぐ評価方法と活用術](https://lp.datacom.jp/hr/glossary-reference-check-glossary) データコム 人材サービス ## 採用・育成の課題を、データで解決する 科学的な行動特性診断で、採用ミスマッチをなくし 組織のパフォーマンスを最大化します。 行動特性の可視化 無意識の行動パターンを数値化。面接だけでは見えない本質を把握 ハイパフォーマー分析 自社の優秀人材を基準に「採用基準」を科学的に定義 最短3営業日でスタート 数名の診断から始められる。導入ハードルを低く設計 [無料トライアルを申し込む](https://lp.datacom.jp/hr-service#contact) 無料・契約不要   最短3営業日   担当者がサポート ![DATACOM CORP.](https://lp.datacom.jp/hubfs/3%E3%83%AD%E3%82%B4(%E8%8B%B1%E5%AD%97%E3%83%BB%E9%BB%92%E6%96%87%E5%AD%97)-1.png) "人を活かす"を、データで実現する。 科学的な人材診断・適性分析で採用ミスマッチを解消し、あらゆる業界の組織力を最大化します。 データコム株式会社 \[本社\] 宮城県仙台市青葉区本町1-13-22 \[東京\] 東京都中央区日本橋富沢町7-16 03-5652-3080 © 2026 DATACOM CORP. 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